量化模型与构建方式 1. 模型名称：三维择时框架 - 模型构建思路：通过流动性、分歧度和景气度三个维度的趋势变化进行市场择时判断[7] - 模型具体构建过程： 1. 流动性指数：监测市场资金面变化，上行趋势代表资金宽松[22] 2. 分歧度指数：衡量市场观点分化程度，下行趋势代表共识增强[20] 3. 景气度指数：跟踪工业与金融等板块基本面，上行趋势反映经济向好[26][28] 4. 综合三维指标状态（当前均为正向）得出满仓结论[7] - 模型评价：历史表现稳定，能有效捕捉市场趋势转折点[16] 2. 模型名称：资金流共振策略 - 模型构建思路：结合融资融券与大单资金流的多维度信号筛选行业[34][40] - 模型具体构建过程： 1. 两融资金因子： $\text{Factor}_{\text{两融}} = \text{市值中性化}(\text{融资净买入} - \text{融券净买入})_{50\text{日均}} \text{的两周环比}$ 剔除Barra市值因子影响后标准化[40] 2. 大单资金因子： $\text{Factor}_{\text{大单}} = \text{成交量时序中性化}(\text{净流入分位数})_{10\text{日均}}$ 剔除极端多头行业[40] 3. 策略组合：在大单因子头部行业中剔除两融因子负向信号行业[40] - 模型评价：2018年以来年化超额收益13.5%，IR达1.7，回撤控制优于北向资金版本[40][45] 模型的回测效果 1. 三维择时框架： - 历史年化超额收益16.8%（2018-2025）[36] - 当前状态：流动性↑/分歧度↓/景气度↑/ERP极值[7] 2. 资金流共振策略： - 年化超额收益13.5%，IR=1.7[40] - 上周绝对收益-1.6%，超额-0.1%（行业等权基准）[40] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：估值类因子群 - 构建思路：捕捉低估值股票的定价偏差[47] - 具体构建： - 市盈率倒数（FY1-FY3）：$\text{ep\_fy} = 1/\text{预测市盈率}$[48] - BP因子：$\text{bp} = \text{股东权益}/\text{总市值}$[48] 2. 因子名称：成长类因子群 - 构建思路：识别盈利增长持续性[47] - 具体构建： - 净利润增速：$\text{yoy\_np} = (\text{净利润}_t - \text{净利润}_{t-1})/|\text{净利润}_{t-1}|$[50] - ROE变化：$\text{roe\_q\_delta} = \text{ROE}_q - \text{ROE}_{q-4}$[50] 3. 因子名称：资金流因子 - 构建思路：反映主力资金动向[34] - 具体构建： - 大单净流入分位数：$\text{rank}(\text{主动买单量}/\text{总成交量})$[43] 因子的回测效果 1. 估值因子： - 近一周多头超额：ep_fy3（2.18%）、bp（1.88%）[48] - 近一月超额：ep_fy3（3.85%）[48] 2. 成长因子： - 跨市值表现：peg因子在沪深300超额3.89%，中证1000超额3.07%[50] - 单季度ROE变化因子全市场超额2.4%[50] 3. 资金流因子： - 交通运输行业大单净流入分位69%，两融分位83%[43] 量化组合表现 1. 沪深300增强组合： - 本年超额收益4.42%，年化IR=7.77%[52] - 持仓龙头：晶科能源、浪潮信息、药明康德[62] 2. 中证500增强组合： - 本年超额3.38%，上周超额0.40%[52] - 持仓成长股：新易盛、桐昆股份[62] 3. 中证1000增强组合： - 本年超额4.99%，年化IR=9.26%[52] - 持仓中小盘：利安隆、万孚生物[62]