量化模型与构建方式 1 模型名称：仓位模型 - 模型构建思路：根据市场结构性机会调整仓位判断，从低仓位基础上适当提升[7] - 模型评价：能动态捕捉市场结构性机会，提升资金使用效率 2 模型名称：风格轮动模型 - 模型构建思路：从大盘占优风格转向均衡或略偏小盘风格[7] - 模型评价：灵活适应市场风格切换，增强组合收益潜力 3 模型名称：四轮驱动行业轮动模型 - 模型构建思路：综合多维度信号（如成交金额占比、技术指标等）筛选行业[7][16] - 模型具体构建过程： - 信号类型包括"赚钱效应异动"、"低位金叉"等[16] - 行业排序基于信号强度和历史表现（如Sharpe比率）[16] - 模型评价：多因子驱动，行业覆盖全面 4 模型名称：美元指数见底信号模型 - 模型构建思路：通过技术指标捕捉美元指数阶段性底部[2][8] - 模型评价：历史信号有效期较长（1-3个月），时效性较好 模型的回测效果 1 四轮驱动模型： - 推荐行业：电子（Sharpe排序2）、计算机（Sharpe排序0）、农林牧渔（Sharpe排序24）[16] - 信号有效期：部分行业信号持续2周以上（如电子2025-04-11至2025-04-25未出局）[16] 2 美元指数模型： - 信号有效期：平均3个月，最短1个月[8] 量化因子与构建方式 1 因子名称：成交金额占比因子 - 因子构建思路：监测TMT/消费等板块成交占比变化捕捉资金流向[7] - 因子具体构建过程： - 计算板块成交额占市场总成交额比例 - 跟踪比例变化趋势（如消费板块连续2个月回升）[7] - 因子评价：反映资金偏好变化，领先于价格波动 2 因子名称：行业拥挤度因子 - 因子构建思路：通过泛行业拥挤度指标识别过热/过冷板块[10] - 因子评价：辅助判断行业反转时机 因子的回测效果 1 成交金额占比因子： - TMT板块：过去两周占比从低点回升[7] - 消费板块：占比底部回升持续2个月[7] 2 行业拥挤度因子： - 数据来源：泛行业拥挤度跟踪图表[10]