量化模型与构建方式 1. 扩散指数模型 - 模型构建思路：通过监测微盘股成分股未来涨跌幅分布预测扩散指数变盘临界点，判断市场趋势[5][40] - 模型具体构建过程： 1. 横轴设定未来N天股价涨跌幅区间（1.10至0.90，对应±10%），纵轴设定回顾窗口期长度T（20至10天） 2. 计算特定横纵坐标下的扩散指数值（如横轴0.95、纵轴15天对应值0.13表示未来5天若成分股均跌5%，扩散指数为0.13） 3. 当前扩散指数值为0.74（横轴20、纵轴1.00），通过阈值法判断买卖信号[40] - 模型评价：对短期市场波动敏感，但易受成分股频繁调整影响[5][40] 2. 小市值低波50策略 - 模型构建思路：在微盘股成分股中筛选小市值且低波动的50只股票构建组合[19][37] - 模型具体构建过程： 1. 每双周调仓一次，选股标准为市值小（中位数约18亿元）且历史波动率低 2. 费用设定为双边千三，基准为万得微盘股指数（8841431.WI）[37] - 模型评价：在牛市环境中超额收益显著，但震荡市易跑输基准[19][37] --- 量化因子与构建方式 1. 非流动性因子 - 因子构建思路：衡量股票交易难度，高非流动性股票通常具有溢价[4][18] - 因子具体构建过程： $\text{非流动性} = \frac{\text{日均成交金额}}{\text{自由流通市值}}$ 本周RankIC为0.174（历史平均0.038）[4][18] 2. 过去一年波动率因子 - 因子构建思路：捕捉高波动股票的异常收益[4][18] - 因子具体构建过程：计算个股过去252个交易日收益率标准差 本周RankIC为0.155（历史平均-0.033）[4][18] 3. 贝塔因子 - 因子构建思路：衡量个股相对市场的系统性风险[4][18] - 因子具体构建过程：通过CAPM回归计算个股贝塔值 本周RankIC为0.146（历史平均0.004）[4][18] 4. 非线性市值因子 - 因子构建思路：捕捉市值与收益的非线性关系[4][18] - 因子具体构建过程： $\text{非线性市值} = \text{市值}^3 - \text{线性市值部分}$ 本周RankIC为-0.285（历史平均-0.033）[4][18] 5. 10天换手率因子 - 因子构建思路：反映短期交易活跃度[4][18] - 因子具体构建过程：计算过去10天自由流通市值换手率均值 本周RankIC为-0.183（历史平均-0.06）[4][18] --- 模型的回测效果 1. 扩散指数模型 - 首次阈值法：2025年5月8日触发空仓信号（阈值0.9850）[5][43] - 延迟阈值法：2025年5月15日触发空仓信号（阈值0.8975）[5][47] - 双均线法：2025年6月11日触发空仓信号[5][48] 2. 小市值低波50策略 - 2024年收益7.07%（超额-2.93%），2025年YTD收益53.93%，本周超额0.38%[19][37] --- 因子的回测效果 1. 非流动性因子 - 本周RankIC：0.174，历史平均：0.038[4][18] 2. 过去一年波动率因子 - 本周RankIC：0.155，历史平均：-0.033[4][18] 3. 贝塔因子 - 本周RankIC：0.146，历史平均：0.004[4][18] 4. 非线性市值因子 - 本周RankIC：-0.285，历史平均：-0.033[4][18] 5. 10天换手率因子 - 本周RankIC：-0.183，历史平均：-0.06[4][18]