量化模型与构建方式 1. 模型名称：成交量模型 - 模型构建思路：通过分析市场成交量变化判断短期市场情绪[11] - 模型具体构建过程：监测宽基指数成交量与历史均值的偏离度，结合波动率阈值生成信号。当成交量突破上轨且波动率低于阈值时看多，反之看空[11] 2. 模型名称：低波动率模型 - 模型构建思路：利用市场波动率均值回归特性捕捉反转机会[11] - 模型具体构建过程：计算指数20日波动率，当波动率低于历史25%分位数且价格处于均线上方时看多，高于75%分位数时看空[11] 3. 模型名称：特征龙虎榜机构模型 - 模型构建思路：跟踪机构席位买卖净额判断资金动向[11] - 模型具体构建过程：统计龙虎榜机构净买入金额占流通市值比例，结合行业资金流生成综合评分[11] 4. 模型名称：智能沪深300模型 - 模型构建思路：融合量价与基本面因子的多因子择时模型[11] - 模型具体构建过程： $Score = 0.3 \times Momentum_{20} + 0.2 \times Volume\_Ratio + 0.5 \times PE\_Zscore$ 其中动量因子取20日收益率，成交量比率为当日/5日均值，PE_Zscore为估值偏离度[11] 5. 模型名称：成交额倒波幅模型（港股） - 模型构建思路：结合成交额与波动率捕捉港股中期趋势[15] - 模型具体构建过程：计算恒指成交额10日均值与波动率倒数的乘积，突破布林带上轨看多[15] 模型的回测效果 1. 成交量模型：上证50信号中性，沪深300信号中性[11] 2. 低波动率模型：全A指数信号中性[11] 3. 智能沪深300模型：看多信号，本周超额收益0.18%[11] 4. 成交额倒波幅模型：恒生指数看多信号，本周超额收益1.10%[15] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：动量因子 - 因子构建思路：捕捉资产价格趋势延续性[13] - 因子具体构建过程：计算标的指数20日/60日收益率，标准化后分层回测[13] 2. 因子名称：涨跌停因子 - 因子构建思路：通过极端价格行为反映市场情绪[12] - 因子具体构建过程：统计全市场涨停板数量占比，5日均线上穿20日均线看多[12] 因子的回测效果 1. 动量因子：宽基指数中性信号，年化IC 0.12[13] 2. 涨跌停因子：全A指数中性信号，月胜率58%[12] 复合模型与衍生模型 1. 模型名称：A股综合兵器V3模型 - 模型构建思路：集成短期量价与中期基本面信号的复合模型[14] - 模型具体构建过程：对成交量、波动率、动量等6个子模型等权加权，阈值触发看空信号[14] 2. 模型名称：杯柄形态识别模型 - 模型构建思路：技术形态突破策略[43] - 模型具体构建过程： - 定义杯体部分回撤幅度30-50% - 柄部回撤幅度8-12% - 突破颈线位时触发买入信号[43] - 模型评价：2020年以来累计超额收益39.13%[43] 形态学模型测试结果 1. 杯柄形态组合：本周超额收益0.19%，累计超额39.13%[43] 2. 双底形态组合：本周跑输基准0.83%，累计超额22.48%[43]