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：基于市场成交量变化判断短期市场情绪[12] - 模型评价：对市场流动性敏感，但易受异常交易干扰 2. 模型名称：低波动率模型 - 模型构建思路：通过计算标的指数波动率分位数判断市场风险偏好[12] - 模型评价：防御性较强，适用于震荡市 3. 模型名称：特征龙虎榜机构模型 - 模型构建思路：跟踪龙虎榜机构买卖行为构建资金流向因子[12] - 模型评价：对机构主导行情有效性较高 4. 模型名称：智能沪深300/中证500模型 - 模型构建思路：结合量价特征与机器学习算法优化宽基指数择时[12] - 模型评价：智能化程度高，但存在过拟合风险 5. 模型名称：涨跌停模型 - 模型构建思路：统计涨停/跌停股票比例反映市场极端情绪[13] - 模型评价：对市场转折点敏感 6. 模型名称：长期动量模型 - 模型构建思路：计算宽基指数12个月动量筛选趋势性机会[14] - 模型评价：在单边市中表现优异 7. 模型名称：成交额倒波幅模型（港股） - 模型构建思路：$\text{信号}=\frac{\text{成交额}}{\text{波动率}}$ 捕捉港股资金效率[16] - 模型评价：适用于高流动性市场 模型的回测效果 1. 成交量模型：当前信号中性[12] 2. 低波动率模型：当前信号中性[12] 3. 智能沪深300模型：当前信号中性[12] 4. 智能中证500模型：当前信号看多[12] 5. 涨跌停模型：当前信号看多[13] 6. 长期动量模型：全宽基中性[14] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：杯柄形态因子 - 因子构建思路：识别杯柄形态突破个股，计算形态长度与突破幅度[44][45] - 因子具体构建： - A点（左杯沿）、B点（杯底）、C点（右杯沿）价格序列 - 突破条件：$P_{\text{break}} > \max(P_A, P_C) \times (1+\theta)$ - 因子评价：对成长股趋势延续性捕捉较好 2. 因子名称：双底形态因子 - 因子构建思路：捕捉W底形态突破个股[49][51] - 因子具体构建： - A点（左底）、B点（颈线）、C点（右底）价格序列 - 突破条件：$P_{\text{break}} > P_B \times (1+\lambda)$ - 因子评价：在反弹市中表现突出 因子的回测效果 1. 杯柄形态因子：本周组合超额收益1.16%，年内累计超额40.69%[43] 2. 双底形态因子：本周组合超额收益2.29%，年内累计超额30.19%[43] 特殊指标监控 1. VIX指数：当前值14.78，较上周下降[41] 2. 基金仓位：股票型基金仓位90.12%（-71bps），混合型75.70%（+203bps）[23][29]