根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：全天候定量择时模型 - 模型构建思路：通过多维度市场信号（如技术指标、市场情绪等）动态识别市场风险与机会[7] - 模型具体构建过程： 1. 结合日线级别顶背离、TD9计数等传统技术指标判断趋势转折点[7] 2. 引入箱体震荡中枢（3300-3350点）作为成本参考基准[7] 3. 通过0.382时间回调比例特征预测调整周期（如3周）[7] 4. 输出信号包括“风险提示”和“赚钱效应异动”两类[16] - 模型评价：能够捕捉市场关键转折点，但对意外因素（如政策变化）的敏感性不足[7][16] 2. 模型名称：四轮驱动模型 - 模型构建思路：基于行业动量、趋势强度、温度指标等维度筛选板块机会[16] - 模型具体构建过程： 1. 动量指标：计算相对强度RS6（6日相对收益） $RS6 = \frac{P_t}{P_{t-6}} - 1$ 2. 趋势指标：TendS综合得分（含波动率、斜率等4项子指标）[16] 3. 温度指标：Newhigh（创新高个股占比）与Tempe（板块过热/过冷阈值）[16] 4. 信号触发条件：如传媒行业需同时满足RS6>0.5、Tempe>50等[16] 3. 模型名称：行业性价比分析模型 - 模型构建思路：通过横向对比行业估值与历史分位数定位性价比[12] - 模型具体构建过程：未披露具体公式，但提及对科技型板块的底部入场机会判断[8][12] --- 模型的回测效果 1. 全天候定量择时模型 - 风险提示信号准确率：未披露具体数值，但提及对4月初趋势调整的预判有效性[7] - 信号响应延迟：从触发到市场实际调整约1-3个交易日[16] 2. 四轮驱动模型 - 传媒行业信号区间收益：0.69%（2025-06-05至2025-06-13）[16] - 电子行业信号区间收益：-1.98%（同期）[16] - 非银金融信号区间收益：0.31%（未到期）[16] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：TD9计数因子 - 因子构建思路：通过连续9日收盘价与4日前收盘价对比判断超买/超卖[7] - 因子具体构建过程：未披露具体公式，但提及用于日线级别顶背离确认[7] 2. 因子名称：赚钱效应异动因子 - 因子构建思路：综合动量、趋势、温度指标捕捉板块资金流入[16] - 因子具体构建过程： - 动量子因子MomU：短期（U）动量变化率阈值（如0.09→0.14）[16] - 趋势子因子TendS：包含波动率、斜率等4项加权得分[16] --- 因子的回测效果 1. TD9计数因子 - 日线级别顶背离预测调整成功率：未披露具体数值[7] 2. 赚钱效应异动因子 - 传媒行业信号触发后5日胜率：58.3%（历史回测）[16] - 电子行业信号触发后5日胜率：42.1%（历史回测）[16] --- 注：部分模型（如缠论分析、周期分析）因未披露具体构建细节未列入[11][9]