量化模型与构建方式 1. 模型名称：均线择时模型 - 模型构建思路：通过比较wind全A指数的短期均线（20日）和长期均线（120日）的距离来判断市场整体环境（震荡或趋势）[1][9] - 模型具体构建过程： 1. 计算wind全A指数的20日移动平均线（短期均线）和120日移动平均线（长期均线） 2. 计算两线距离差值： $距离差值 = \frac{短期均线 - 长期均线}{长期均线} \times 100\%$ 3. 判断规则：若距离绝对值小于3%则为震荡格局，否则为趋势格局[9][15] - 模型评价：简单直观，但仅依赖技术指标，未纳入宏观因素 2. 模型名称：TWO BETA模型 - 模型构建思路：通过行业Beta特性筛选具备特定风险收益特征的板块（如科技板块）[2][3][10] - 模型具体构建过程：未披露具体构建公式，但明确输出方向为科技板块（港股汽车、军工）[3][15] 3. 模型名称：仓位管理模型 - 模型构建思路：结合估值分位数（PE/PB）和市场趋势动态调整绝对收益产品的股票仓位[2][10] - 模型具体构建过程： 1. 计算wind全A指数的PE（60分位）、PB（20分位）历史分位数 2. 综合短期趋势信号（如均线距离）生成仓位建议 3. 当前输出中性仓位50%[10][15] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：估值分位数因子 - 因子构建思路：衡量当前PE/PB相对于历史值的分位数水平[7][12][14] - 因子具体构建过程： 1. 计算wind全A指数PE/PB的滚动历史分位数（数据区间：2014/10/17-2025/6/13） 2. 分位数公式： $分位数 = \frac{当前值 - 历史最小值}{历史最大值 - 历史最小值} \times 100\%$ 3. 当前PE位于60分位（中等水平），PB位于20分位（较低水平）[10][12][14] --- 模型的回测效果 1. 均线择时模型 - 当前均线距离：0.99%（20日线5128 vs 120日线5078）[9][15] - 市场状态判断：震荡格局（距离绝对值<3%）[9][15] 2. 仓位管理模型 - 建议仓位：50%（基于PE 60分位+PB 20分位+震荡信号）[10][15] --- 因子的回测效果 1. 估值分位数因子 - PE分位数：60%（当前值未披露）[12] - PB分位数：20%（当前值未披露）[14] --- 注：行业配置模型、TWO BETA模型未披露具体因子构成或测试指标[2][3][10]