量化模型与构建方式 1. 模型名称：情绪结构指标模型 - 模型构建思路：通过多个细分指标合成市场情绪结构指标，用于判断市场情绪的变化方向[13] - 模型具体构建过程：模型采用打分的方式，根据每个分项指标所提示的情绪方向和所处布林轨道位置计算各指标分数，指标分数可分为（-1，0，1）三种情况，最终对各个指标分数等权求和。最终的情绪结构指标为求和后分数的20日均线[14] - 模型评价：该模型能够在不影响拐点提示的同时适当平滑情绪指标波动，适合用于日频和周频择时[16] 2. 模型名称：均线排列模型 - 模型构建思路：通过对N条均线的高低进行打分，判断指数的长/短期多空信号[38] - 模型具体构建过程：通过对N条均线(k = 1N)根据相邻两根均线(短均线k和长均线k+1)的高低进行打分，若短均线在长均线之上，计1分，否则计0分。最后将所有组合得分值按照0100标准化之后求平均，得到某一时点指数的长趋势得分。进一步，再计算指数长/短趋势得分的100/20日均线。若某一时点长趋势得分线上穿100/20日均线，得到长/短期看多信号，否则为长/短期看空信号[38] 3. 模型名称：RSI风格择时模型 - 模型构建思路：通过计算两个风格指数自某一固定基日起的净值相除，得到净值比值序列，计算该序列的RSI指标，判断风格观点[41] - 模型具体构建过程：对于A和B两个指数作标准化调整后，计算A/B相较前一天上涨或下跌的绝对数，将N日内所有上涨日的平均增值记为Gain（计算时下跌日视为0），N日内所有下跌日的平均减值记为Loss（计算时上涨日视为0），则N日内的RSI = 100 - 100 / (1 + Gain / Loss)。根据20日和60日RSI的相对位置判断风格观点，当20日RSI>60日RSI，则比值的分子端风格占优，否则分母端风格占优[41] 模型的回测效果 1. 情绪结构指标模型 - 15日均线日度策略总收益：8.80%，年化收益：2.16%，年化波动率：12.89%，最大回撤：20.41%，夏普比率：0.17[20] - 15日均线周度策略总收益：21.10%，年化收益：4.98%，年化波动率：13.92%，最大回撤：22.70%，夏普比率：0.36[20] - 20日均线日度策略总收益：13.88%，年化收益：3.35%，年化波动率：12.85%，最大回撤：18.14%，夏普比率：0.26[20] - 20日均线周度策略总收益：4.61%，年化收益：1.15%，年化波动率：13.20%，最大回撤：18.85%，夏普比率：0.09[20] 2. 均线排列模型 - 社会服务行业短期得分：69.49，短期得分上涨幅度：41.38%[39] - 公用事业行业短期得分：35.59，短期得分上涨幅度：40.00%[39] - 美容护理行业短期得分：72.88，短期得分上涨幅度：26.47%[39] 3. RSI风格择时模型 - 国证成长/国证价值短期观点：成长，5D RSI：57.75，20D RSI：56.61，60D RSI：51.54[43] - 300成长/300价值短期观点：成长，5D RSI：58.47，20D RSI：57.00，60D RSI：52.35[43] - 申万小盘/申万大盘短期观点：小盘，5D RSI：40.58，20D RSI：60.50，60D RSI：53.45[43] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：行业交易拥挤度 - 因子构建思路：通过计算每日排名前五的行业换手率均值除以A股市场换手率，判断市场是否过热[25] - 因子具体构建过程：行业交易拥挤度的计算方法为每日排名前五的行业换手率均值除以A股市场换手率，数值越高代表当前A股市场的成交集中于排名靠前的这几个行业，越低代表当前A股市场的交易在行业层面并不集中。选择±1.5倍标准差作为上下轨道，指标落入上轨以上区域代表当前市场集中交易水平过高，提示负向信号(-1分)[25] 因子的回测效果 1. 行业交易拥挤度 - 2025年3月10日行业交易拥挤度得分：-1[24] - 2025年3月11日行业交易拥挤度得分：0[24] - 2025年3月12日行业交易拥挤度得分：0[24] - 2025年3月13日行业交易拥挤度得分：0[24] - 2025年3月14日行业交易拥挤度得分：0[24]