量化模型与构建方式 1. 模型名称：财信金工三维情绪模型 - 模型构建思路：基于道氏理论的三重运动原理，从情绪温度（中频）、情绪预期（中高频）、情绪浓度（低频）三个维度构建信号体系，形成多层次风险预警框架[6][7][8] - 模型具体构建过程： - 情绪预期（中高频）： 1. 使用沪深300股指期货升贴水率和上证50ETF期权成交额PCR的倒数作为基础指标 2. 通过取均值和主成分分析（PCA）合成情绪预期指标[7] - 情绪温度（中频）： 1. 计算主力买入率（主力资金在市场交易中的相对强弱） 2. 平滑处理后计算三年滚动百分位[8] - 情绪浓度（低频）： 1. 计算中信三级行业体系指数的第一主成分方差贡献率 2. 滚动窗口平滑处理，警戒线设为0.83[8] - 模型评价：在熊市和震荡市中能有效控制回撤，但牛市中因保守仓位调整可能跑输基准[6][15] 模型的回测效果 1. 财信金工三维情绪模型（2010-2025）： - 年化收益率：6.0%（沪深300基准0.69%） - 最大回撤：26.93%（沪深300基准46.50%） - Sharpe比率：0.3969（沪深300基准0.1288） - 盈亏比：1.81[12][14] 2. 分年度表现： - 2011年：年化收益-3.32%（基准-26.41%），最大回撤13.45%（基准31.19%）[17] - 2015年：年化收益31.25%（基准4.32%），盈亏比1.84[23] - 2022年：年化收益-3.46%（基准-21.73%），最大回撤9.09%（基准28.27%）[31] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：情绪预期因子 - 因子构建思路：反映市场短期情绪，结合期货升贴水率和期权PCR倒数的同步性[7] - 因子具体构建过程： $\text{情绪预期} = \text{PCA}\left(\frac{1}{\text{期权PCR}}, \text{期货升贴水率}\right)$ 2. 因子名称：情绪温度因子 - 因子构建思路：量化主力资金热度，通过主力买入率百分位化[8] - 因子具体构建过程： $\text{情绪温度} = \text{滚动百分位}(\text{主力买入率}, 3\text{年窗口})$ 3. 因子名称：情绪浓度因子 - 因子构建思路：衡量市场资产相关性，通过行业指数主成分分析[8] - 因子具体构建过程： $\text{情绪浓度} = \text{平滑处理}(\text{第一主成分方差贡献率})$ 因子的回测效果 （注：报告中未单独披露因子层面的测试指标，仅展示模型综合效果） 关键信号逻辑 - 仓位调整规则：三维信号组合触发动态仓位调整，高情绪浓度（>0.83）预示市场拐点[8][40] - 应用场景： - 风险预警：低仓位提示高风险（如2018年最大回撤15.92% vs 基准31.64%）[27] - 趋势跟随：高情绪温度+情绪预期上行时增持权益（如2015年收益31.25%）[23]