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）的距离差异来判断市场整体环境（震荡或趋势）[1][10] 模型具体构建过程： - 计算Wind全A指数的20日均线（$MA_{20}$）和120日均线（$MA_{120}$） - 计算均线距离百分比： $Distance = \frac{MA_{20} - MA_{120}}{MA_{120}} \times 100\%$ - 设定阈值3%：若距离绝对值≥3%则触发趋势格局信号，否则为震荡格局[1][10] 模型评价：简单直观，但依赖历史均线数据，对市场突变反应可能滞后 2 模型名称：TWO BETA行业配置模型 模型构建思路：基于市场风险偏好和行业Beta特性筛选科技等高弹性板块[2][11] 模型具体构建过程： - 计算行业相对市场的Beta系数（如军工、通信等） - 结合宏观风险偏好变化（如业绩披露期、关税谈判）调整配置权重[2][11] 模型评价：适应性强，但对宏观事件敏感 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）和趋势信号动态调整仓位[3][12] 模型具体构建过程： - 计算Wind全A的PE（70分位）、PB（30分位）历史分位数 - 当PE分位数中等（70）、PB分位数较低（30）且趋势未突破时，建议仓位60%[3][12] 量化因子与构建方式 1 因子名称：均线距离因子 因子构建思路：反映短期与长期趋势偏离程度[1][10] 因子具体构建过程：同均线距离择时模型计算公式 因子评价：对市场格局切换有预警作用 2 因子名称：估值分位数因子 因子构建思路：通过PE/PB历史分位数判断市场估值水平[3][12] 因子具体构建过程： - 计算当前PE/PB在2014-2025年历史数据中的百分位排名[13][15] 模型的回测效果 1 均线距离择时模型： - 当前均线距离2.52%（未达3%阈值）[1][10] - 震荡格局判断准确率（未提供具体值） 2 仓位管理模型： - 当前建议仓位60%[3][12] 因子的回测效果 1 均线距离因子： - 最新值2.52%（20日均线5218，120日均线5090）[1][10] 2 估值分位数因子： - PE分位数70%，PB分位数30%[3][12]