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：均线距离择时模型 - 模型构建思路：通过计算短期均线（20日）与长期均线（120日）的距离，判断市场整体环境（震荡或趋势）[1][9][12] - 模型具体构建过程： 1. 计算Wind全A指数的20日均线（短期）和120日均线（长期） 2. 计算两线距离百分比： $距离 = \frac{短期均线 - 长期均线}{长期均线} \times 100\%$ 3. 设定3%为阈值：距离绝对值<3%为震荡格局，≥3%为趋势格局[9][12] - 模型评价：简单直观，但需结合宏观和技术指标综合判断[12] 2. 模型名称：TWO BETA行业配置模型 - 模型构建思路：通过双贝塔因子筛选科技板块中的优势行业（如军工、通信）[2][3][10] - 模型具体构建过程：未披露具体公式，但提及结合行业趋势和贝塔特性进行配置[3][10] 3. 模型名称：仓位管理模型 - 模型构建思路：基于估值分位数（PE/PB）和市场趋势动态调整仓位[10][12] - 模型具体构建过程： 1. 计算Wind全A的PE（65分位）、PB（20分位） 2. 结合震荡格局信号（均线距离1.76%），输出绝对收益产品仓位建议[10][12] 模型的回测效果 1. 均线距离择时模型： - 当前均线距离1.76%（震荡格局信号）[9][12] 2. 仓位管理模型： - 建议仓位50%（PE中等+PB较低+震荡格局）[10][12] 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：通过历史分位数判断市场估值水平[10][12] - 因子具体构建过程： 1. 计算Wind全A的PE/PB在2014-2025年历史数据中的分位数 2. PE分位数=65%（中等），PB分位数=20%（较低）[10][12] 因子的回测效果 1. 估值分位数因子： - 当前PE分位数65%，PB分位数20%[10][12] 注：行业配置模型中的"困境反转"和"趋势延续"因子未披露具体构建细节[3][10]