根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 量能择时模型 - 模型构建思路：通过监测宽基指数的成交量变化来判断市场趋势[29] - 具体构建过程：当指数成交量突破20日均线时发出看多信号，低于20日均线则为谨慎信号[29] - 模型评价：对短期趋势敏感，但易受异常成交量干扰 2. 上涨家数占比情绪指标 - 模型构建思路：通过统计成分股上涨比例反映市场情绪[30] - 具体构建过程： $N日上涨家数占比 = \frac{过去N日收益>0的个股数}{成分股总数} \times 100\%$ 设置N=230日，并计算50日/35日移动平均线形成快慢线交叉信号[33] - 模型评价：能快速捕捉情绪拐点，但存在滞后性[33] 3. 均线情绪指标 - 模型构建思路：基于8条不同周期均线的排列判断趋势强度[39] - 具体构建过程： 计算8条均线（参数：8/13/21/34/55/89/144/233），当收盘价同时超过5条以上均线时看多[39] - 模型评价：对中长期趋势判断效果较好[39] 量化因子与构建方式 1. 横截面波动率因子 - 因子构建思路：衡量成分股间收益差异反映Alpha机会[43] - 具体构建过程： $横截面波动率 = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (r_i - \bar{r})^2}$ 其中$r_i$为个股收益，$\bar{r}$为指数平均收益[43] 2. 时间序列波动率因子 - 因子构建思路：捕捉个股波动率变化[47] - 具体构建过程：计算个股20日收益率标准差[47] 模型的回测效果 1. 量能择时模型 - 上证50：年化收益12.3%，最大回撤18.5%[29] - 沪深300：年化收益9.8%，胜率58%[29] 2. 上涨家数占比策略 - 年化收益15.2%，信息比率(IR)1.25[33] 3. 均线情绪指标 - 年化收益11.7%，胜率63%[39] 因子的回测效果 1. 横截面波动率因子 - 沪深300：IC均值0.32，RankIC均值0.28[43] - 中证500：IC均值0.25，年化多空收益差9.8%[43] 2. 时间序列波动率因子 - 中证1000：IC均值0.18，月均换手率45%[47] 注：所有测试结果均基于2023-2025年历史数据回测[4]