量化模型与构建方式 1. 模型名称：择时雷达六面图 - 模型构建思路：从流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度六个维度选取21个指标，综合生成[-1,1]区间的择时分数，反映市场中性偏多或偏空信号[1][6] - 模型具体构建过程： 1. 指标分类：将指标概括为四大类——"估值性价比"（如席勒ERP、PB）、"宏观基本面"（如PMI、通胀）、"资金&趋势"（如两融增量、外资CDS利差）、"拥挤度&反转"（如期权VIX、可转债偏离度）[1][6] 2. 分数标准化：对单指标计算zscore或分位数，截尾后标准化到±1区间，例如： - 估值类指标：$\text{席勒ERP分数} = \frac{\text{ERP} - \mu_{3年}}{\sigma_{3年}}$，截尾1.5倍标准差[31][32] - 技术面指标：价格趋势分数=0.5×(方向分数+强度分数)，方向分数由均线距离(ma120/ma240-1)符号决定[53][54] 3. 综合打分：加权汇总各维度分数，生成最终择时信号[6][8] 2. 因子名称：货币方向因子 - 因子构建思路：通过货币政策利率与短端市场利率的变化方向判断货币宽松/收紧[10] - 因子具体构建过程：计算央行政策利率与短端利率（如DR007）90天平均变化方向，若>0为宽松（分数=1），<0为收紧（分数=-1）[10] 3. 因子名称：货币强度因子 - 因子构建思路：量化短端利率偏离政策利率的程度[13] - 因子具体构建过程： $\text{偏离度} = \frac{\text{DR007}}{7\text{天逆回购利率}} - 1$ 平滑后计算zscore，若<-1.5σ则未来120日分数=1，>1.5σ则=-1[13][16] 4. 因子名称：信用强度因子 - 因子构建思路：捕捉信贷数据超预期程度[18] - 因子具体构建过程： $\text{信用强度因子} = \frac{\text{新增人民币贷款} - \text{预期中位数}}{\text{预期标准差}}$ 若>1.5σ则未来60日分数=1，<-1.5σ则=-1[18][19] 5. 因子名称：新高新低因子 - 因子构建思路：通过成分股价格极值捕捉反转信号[56] - 因子具体构建过程：计算中证800成分股过去一年新高数-新低数的20日均值，若>0则分数=1，<0则=-1[56][57] 模型的回测效果 1. 择时雷达六面图模型： - 当前综合打分：0.23（中性偏多）[6][8] - 分维度打分： - 流动性：-0.50（看空）[8][10] - 经济面：0.75（看多）[8][20] - 估值面：0.46（看多）[8][37] - 资金面：-0.75（看空）[8][48] - 技术面：0.75（看多）[8][55] - 拥挤度：0.78（看多）[8][59] 量化因子与构建方式 （部分因子已合并至模型部分，以下补充其他关键因子） 6. 因子名称：期权隐含升贴水因子 - 因子构建思路：通过期权定价反推市场情绪[59] - 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率<0且分位数<30%，则未来20日分数=1；若收益率>0且分位数>70%，则=-1[59][63] 7. 因子名称：可转债定价偏离度因子 - 因子构建思路：衡量可转债估值泡沫[66] - 因子具体构建过程： $\text{偏离度} = \frac{\text{转债价格}}{\text{模型定价}} - 1$ 计算过去3年zscore并取负值，分数范围±1[66][67] 因子的回测效果 1. 货币方向因子：当前分数=-1[10][12] 2. 货币强度因子：当前分数=-1[13][16] 3. 信用强度因子：当前分数=1[18][19] 4. 新高新低因子：当前分数=1[56][58] 5. 期权VIX因子：当前分数=1[60][62] 6. 可转债偏离度因子：当前分数=0.12[66][67]