量化模型与构建方式 1. 模型名称：动态跟踪误差策略 - 模型构建思路：通过动态调整跟踪误差，根据基准指数的集中度变化优化投资策略。在基准高度集中时，降低跟踪误差以减少偏离基准的风险；在基准较分散时，提高跟踪误差以获取超额收益[9] - 模型具体构建过程： 1. 计算基准指数的集中度，衡量其多元化程度 2. 在基准高度集中时，采用低跟踪误差策略，减少与基准的偏离 3. 在基准较分散时，采用高跟踪误差策略，增加与基准的偏离以获取超额收益 4. 动态调整跟踪误差约束，提升主动管理策略的灵活性[9] - 模型评价：动态跟踪误差策略能够更好地适应指数多样化的变化，为投资者创造更高价值[9] 2. 模型名称：基于共现性的全面优化方法 - 模型构建思路：引入共现性（co-occurrence）概念，替代传统相关性系数，捕捉资产间的真实动态关联，优化投资组合分散化[10] - 模型具体构建过程： 1. 定义共现性：衡量资产累积回报的协同变动，其加权平均等于传统相关系数 2. 通过共现性反映收益分布的非对称性和时变特征 3. 基于共现性构建优化模型，无需依赖回报序列独立性和正态分布假设 4. 优化投资组合，提升分散化效果[10] - 模型评价：共现性在复杂市场条件下表现更为直观且灵活，为构建更具实用价值的分散化投资组合提供了新的解决路径[10] 3. 模型名称：动量调整与数据挖掘置信带策略 - 模型构建思路：在传统相对估值策略的基础上，引入动量调整和数据挖掘置信带方法，改善策略表现[11] - 模型具体构建过程： 1. 使用相对估值信号（如市盈率、市净率等）筛选股票 2. 引入动量调整因子，结合估值信号优化选股逻辑 3. 应用数据挖掘置信带方法，增强策略的稳健性 4. 回测策略表现，验证改进效果[11] - 模型评价：尽管传统相对估值信号的有效性有所下降，但通过动量调整和数据挖掘置信带方法，策略表现得到了显著改善[11] --- 模型的回测效果 1. 动态跟踪误差策略 - 超额收益：在基准较分散时期，高跟踪误差策略显著提升收益[9] - 风险控制：在基准高度集中时期，低跟踪误差策略有效降低偏离基准的风险[9] 2. 基于共现性的全面优化方法 - 分散化效果：相比传统相关性方法，共现性优化模型在复杂市场条件下表现更优[10] - 灵活性：无需依赖传统假设，能够捕捉资产间的真实动态关联[10] 3. 动量调整与数据挖掘置信带策略 - 回测表现：24种基于相对估值信号的策略中，动量调整与置信带方法显著改善了策略回报[11] - 长期有效性：尽管过去20年相对估值信号的有效性下降，但改进后的策略仍具可行性[11]