量化模型与构建方式 1 模型名称：均线距离择时模型 模型构建思路：通过计算Wind全A指数的短期均线（20日）与长期均线（120日）的距离，判断市场整体趋势[2][9] 模型具体构建过程： - 计算20日均线（短期）和120日均线（长期）的数值 - 计算两线距离百分比： $\text{均线距离} = \frac{\text{20日均线} - \text{120日均线}}{\text{120日均线}} \times 100\%$ - 设定3%为阈值，距离大于3%时判定为上行趋势[2][9] 模型评价：该模型能有效捕捉市场中期趋势，但对短期波动反应滞后 2 模型名称：TWO BETA行业配置模型 模型构建思路：基于市场风险偏好和行业Beta特性，推荐科技等成长性板块[2][7][9] 模型具体构建过程： - 计算各行业相对市场的Beta系数 - 筛选高Beta（科技、消费电子等）和低Beta（银行等防御性行业）板块 - 根据趋势信号动态调整配置权重[7][9] 3 模型名称：仓位管理模型 模型构建思路：结合估值分位数和市场趋势信号，动态调整股票仓位[3][10] 模型具体构建过程： - 计算Wind全A的PE/PB历史分位数（PE 60分位、PB 20分位） - 当估值处于中等偏低水平且趋势向上时，建议高仓位（90%）[10] 模型的回测效果 1 均线距离择时模型：当前均线距离5.13%，趋势信号为上行[2][9] 2 TWO BETA模型：近期推荐科技板块（算力/消费电子）[7][9] 3 仓位管理模型：当前建议仓位90%[10] 量化因子与构建方式 1 因子名称：赚钱效应因子 因子构建思路：通过市场连续上涨概率衡量投资者盈利体验[2][8][9] 因子具体构建过程： - 统计近期市场上涨天数占比 - 计算滚动窗口（如5日）内的累计收益符号 - 当前取值为2.12%（正值表示赚钱效应持续）[2][9] 因子的回测效果 1 赚钱效应因子：当前值为2.12%，持续为正[2][9]