量化模型与构建方式 1. 模型名称：A股行业轮动模型 - 模型构建思路：基于资金、估值、情绪、动量、超买超卖和盈利6个因子构建综合打分体系，用于行业轮动研判[13] - 模型具体构建过程： 1. 资金因子：以行业主力资金净流入率（大单成交统计）作为输入[9][13] 2. 估值因子：计算行业当前估值在过去1年的分位数[13] 3. 情绪因子：采用行业成分股上涨比例作为指标[13] 4. 动量因子：基于MACD指标计算行业趋势强度[13] 5. 超买超卖因子：使用RSI指标衡量行业短期超买超卖状态[13] 6. 盈利因子：以行业一致预测EPS在过去1年的分位数为依据[13] 7. 综合打分：各因子标准化后加权求和，输出行业综合评分[15] - 模型评价：多因子框架覆盖市场多维特征，但未披露因子权重分配逻辑[13][15] 2. 模型名称：共识度选股模型 - 模型构建思路：结合行业动量、估值、高频资金流与价格走势相似度筛选个股[16] - 模型具体构建过程： 1. 行业筛选：选取过去30天涨幅前三的申万二级行业[16] 2. 因子计算： - 动量因子：股票月度收益率 - 估值因子：未明确具体指标（报告中未披露公式） - 高频资金流相似度：计算股票分钟级资金流与价格走势的相关系数[16] 3. 股票筛选：在目标行业中选取资金流-价格相似度最高的前5只股票[17] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：主力资金净流入率 - 因子构建思路：通过大单交易统计主力资金流向[9] - 因子具体构建过程： - 定义主力交易单：单笔成交≥10万股或金额≥20万元[9] - 计算净流入：主力买入金额 - 主力卖出金额，按行业汇总[9] 2. 复合因子组（行业轮动模型） - 资金因子：如上述主力资金净流入率[13] - 估值因子：行业PE/PB等指标的历史分位数[13] - 情绪因子：上涨股票占比，公式为 $\text{情绪得分} = \frac{\text{行业上涨股票数}}{\text{行业总股票数}}$ [13] - 动量因子：MACD指标，公式为 $\text{MACD} = \text{EMA}_{12} - \text{EMA}_{26}$ $\text{信号线} = \text{EMA}_9(\text{MACD})$ [13] - 超买超卖因子：RSI指标，公式为 $\text{RSI} = 100 - \frac{100}{1 + \text{RS}}$ $\text{RS} = \frac{\text{平均上涨幅度}}{\text{平均下跌幅度}}$ [13] - 盈利因子：EPS预测变化分位数[13] 模型的回测效果 1. A股行业轮动模型 - 非银金融：综合得分8（资金+、估值+++、情绪--、动量+++、超买超卖+++、盈利未显示权重）[15] - 通信：综合得分8（资金++、估值++、情绪+++、动量+）[15] - 汽车：综合得分7（资金+++、估值+++、情绪+）[15] 2. 共识度选股模型 - 输出结果：饲料行业（百洋股份、中宠股份等）、贵金属行业（湖南白银、晓程科技等）、动物保健Ⅱ行业（金河生物、海利生物等）[17] 因子的回测效果 1. 主力资金净流入因子 - 5日净流入：汽车行业27.05亿元（南方精工等个股流入显著）[9] - 30日净流入：综合行业-16.4亿元（漳州发展等个股流入靠前）[10][12] 2. 行业轮动子因子表现 - 资金因子：汽车行业5日净流入排名第一（+++）[9][15] - 情绪因子：通信行业情绪得分最高（+++）[15] - 动量因子：非银金融动量得分（+++）[15] 注：部分因子（如估值、盈利）未披露具体数值，仅显示标准化后的符号化评分[15]