根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： --- 量化模型与构建方式 1. 模型名称：短期量化择时模型 - 构建思路：基于基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度的指标信号进行综合判断[13][14][15] - 具体构建过程： 1. 基本面指标： - 制造业PMI分位数（35.59%分位数时触发谨慎信号） - 中长期贷款余额同比增速（0%分位数时触发谨慎信号） - M1同比增速（HP滤波后77.97%分位数时触发乐观信号） 2. 估值面指标： - A股整体PE分位数（85.11%分位数时触发中性信号） - A股整体PB分位数（35.40%分位数时触发乐观信号） 3. 情绪面指标： - Beta离散度（52.54%分位数时触发中性信号） - 量能情绪得分（40.45%分位数时触发谨慎信号） - 波动率（4.55%分位数时触发中性信号） 4. 流动性指标： - 货币利率指标（33.90%分位数时触发乐观信号） - 汇率预期指标（20.34%分位数时触发乐观信号） - 融资额分位数（54.01%分位数时触发中性信号） - 模型评价：多维度综合判断，历史表现稳健，年化超额收益显著[15][20] 2. 模型名称：成长价值轮动模型 - 构建思路：结合盈利周期、利率周期、信贷周期、估值差、换手差等指标判断风格偏好[27][28] - 具体构建过程： 1. 基本面信号： - 盈利周期斜率（12.5分位数时利好成长） - 利率周期水平（0分位数时利好价值） - 信贷周期变化（-4.17分位数时利好价值） 2. 估值面信号： - 成长价值PE差分位数（14.54%分位数时利好成长） - PB差分位数（30.19%分位数时利好成长） 3. 情绪面信号： - 换手差分位数（4.71%分位数时利好价值） - 波动差分位数（35.20%分位数时均衡配置） - 模型评价：长期超额收益稳定，但近期受市场环境影响信号分化[28][29] 3. 模型名称：小盘大盘轮动模型 - 构建思路：类似成长价值模型，但指标调整为小盘大盘差异[32][33] - 具体构建过程： 1. 基本面信号：盈利斜率（12.5分位数利好小盘）、利率周期（0分位数利好大盘）、信贷周期（-4.17分位数利好大盘） 2. 估值面信号：小盘大盘PE差分位数（71.08%分位数利好大盘）、PB差分位数（98.53%分位数利好大盘） 3. 情绪面信号：换手差分位数（39.06%分位数利好大盘）、波动差分位数（87.23%分位数利好大盘） - 模型评价：历史年化超额收益5.43%，但近期表现波动较大[33][34] 4. 模型名称：四风格轮动模型 - 构建思路：整合成长价值和小盘大盘模型的输出，生成四风格配置比例[37][38] - 具体构建过程： - 当前推荐配置：小盘成长12.5%、小盘价值37.5%、大盘成长12.5%、大盘价值37.5% - 模型评价：长期年化超额收益5.94%，配置分散化效果显著[38] --- 模型的回测效果 1. 短期量化择时模型 - 年化收益率：16.10%（基准4.07%）[20] - 最大回撤：27.70%（基准31.41%）[20] - 夏普比率：0.9529（基准0.2288）[20] 2. 成长价值轮动模型 - 年化收益率：11.39%（基准6.47%）[29] - 最大回撤：43.07%（基准44.13%）[29] 3. 小盘大盘轮动模型 - 年化收益率：11.92%（基准6.49%）[34] - 最大回撤：50.65%（基准53.70%）[34] 4. 四风格轮动模型 - 年化收益率：12.89%（基准6.95%）[38] - 最大回撤：47.91%（基准49.07%）[38] --- 量化因子与构建方式 （注：研报中未明确提及独立因子构建，仅模型内嵌指标，故跳过此部分） --- 因子的回测效果 （注：无相关内容）