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 - 构建思路：通过监测宽基指数的交易量能变化判断市场趋势[24] - 具体构建：对北证50等宽基指数设置量能阈值，当持续缩量时触发谨慎信号，仅北证50维持看多[24] - 模型评价：对市场流动性变化敏感，但易受短期波动干扰[24] 2. 沪深300上涨家数占比情绪指标 - 构建思路：利用成分股正收益比例捕捉市场情绪拐点[25] - 具体构建： $\text{N日上涨家数占比} = \frac{\text{过去N日收益>0的个股数}}{\text{成分股总数}}$ 采用双均线系统（快线N2=35日，慢线N1=50日）生成信号[27][29] - 模型评价：能快速识别底部但易错过持续上涨阶段[25] 3. 均线情绪指标 - 构建思路：通过八均线体系判断趋势状态[31] - 具体构建： - 计算8条均线（参数：8/13/21/34/55/89/144/233日） - 当收盘价超过5条均线时看多[37] - 模型评价：对中长期趋势判断有效但滞后性明显[31] 量化因子与构建方式 1. 横截面波动率因子 - 构建思路：衡量成分股间收益离散度作为Alpha环境指标[38] - 具体构建： $\sigma_{cross} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (r_i - \bar{r})^2}$ 其中$r_i$为个股收益率，$\bar{r}$为指数收益率[39] - 因子评价：高波动环境更易获取超额收益[38] 2. 时间序列波动率因子 - 构建思路：通过历史波动率评估市场风险水平[42] - 具体构建： $\sigma_{time} = \sqrt{\frac{1}{T}\sum_{t=1}^T (r_t - \mu)^2}$ 采用20日滚动计算[43] - 因子评价：与市场流动性呈负相关关系[42] 模型回测效果 | 模型/因子 | 年化收益率 | 最大回撤 | IR | 胜率 | |--------------------|------------|----------|------|-------| | 量能择时模型 | 15.2%[24] | 22.3%[24]| 1.8[24] | 68%[24] | | 上涨家数占比策略 | 18.7%[30] | 19.5%[30]| 2.1[30] | 72%[30] | | 均线情绪策略 | 12.4%[35] | 25.8%[35]| 1.5[35] | 65%[35] | 因子回测效果 | 因子 | IC均值 | ICIR | 多空收益差 | |--------------------|----------|---------|------------| | 横截面波动率 | 0.21[39] | 2.3[39] | 9.8%[39] | | 时间序列波动率 | -0.18[43]| 1.7[43] | -6.5%[43] | 注：所有测试结果均基于2025年4月18日前推两年的数据[39][43]