量化模型与构建方式 1. 模型名称：食品饮料相对指数趋势跟踪模型 模型构建思路：基于标的价格走势的局部延续性假设，认为价格大部分时间处于趋势中，反转行情持续时间较短。通过观察窗口内的价格变动方向判断趋势，并排除随机波动的影响[3] 模型具体构建过程： - 计算T日收盘价与T-20日收盘价的差值：$del = P_T - P_{T-20}$ - 计算T-20日至T日（不含）的波动率：$Vol = \sqrt{\frac{1}{19}\sum_{i=T-19}^{T-1}(P_i - \bar{P})^2}$ - 趋势判断规则： - 若$|del| > N \times Vol$（取N=1），则认为形成新趋势，方向与del符号一致 - 否则延续T-1日趋势方向[3] 模型评价：年化收益回撤比较低，区间收益表现不佳，不适合直接用于食品饮料指数相对值跟踪[4] 模型的回测效果 1. 食品饮料相对指数趋势跟踪模型： - 年化收益：0.52% - 年化波动率：14.35% - 夏普比率：0.04 - 最大回撤：14.00% - 指数期间总回报率：-21.90%[3] 图表说明 1. 净值曲线显示模型在2023年10月、2024年3-5月及9月至2025年1月表现较差，其余时段净值稳步提升[5] 2. 最大回撤绝对值达14%，主要出现在上述三个时间段[9] （注：原文未提及量化因子相关内容，故不总结）