根据提供的研报内容，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：量能择时模型 - 模型构建思路：通过监测宽基指数的交易量能变化来判断市场趋势[23] - 模型具体构建过程： 1) 实时跟踪上证50、沪深300等宽基指数的成交量能指标 2) 当量能指标突破阈值时触发看多信号，低于阈值则转为谨慎观点[23] 3) 当前仅上证50维持看多信号（2025.07.04数据）[23] 2. 模型名称：沪深300上涨家数占比情绪指标 - 模型构建思路：通过成分股上涨比例捕捉市场情绪拐点[24] - 模型具体构建过程： 1) 计算N日上涨家数占比：$\text{上涨家数占比} = \frac{\text{过去N日收益>0的个股数}}{\text{成分股总数}}$ 2) 采用双均线系统（快线N2=35日，慢线N1=50日）生成信号[28] 3) 当快线上穿慢线时看多，反之中性[28] - 模型评价：对上涨机会敏感但可能错失持续上涨行情，对下跌风险预警能力有限[25] 3. 模型名称：均线情绪指标 - 模型构建思路：基于8条均线（8/13/21/34/55/89/144/233日）判断趋势状态[34] - 模型具体构建过程： 1) 计算收盘价位于各均线上方的数量 2) 将9级区间划分为3类：1-3级=-1（看空），4-6级=0（中性），7-9级=1（看多）[34] 3) 当前沪深300处于情绪景气区间（2025.07.04）[42] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：横截面波动率因子 - 因子构建思路：衡量指数成分股收益离散程度以评估Alpha机会[39] - 因子具体构建过程： 1) 计算成分股日收益率的横截面标准差 2) 统计不同时间窗口（季度/半年/年）的分位数水平[44] - 因子评价：波动率上升预示Alpha环境改善，当前沪深300处于近半年中上分位（64.18%）[44] 2. 因子名称：时间序列波动率因子 - 因子构建思路：监测成分股收益波动的时间序列变化[44] - 因子具体构建过程： 1) 计算成分股加权日波动率的移动平均值 2) 比较当前值相对于历史分位数（近半年沪深300时序波动率0.52%）[47] 模型的回测效果 1. 量能择时模型 - 上证50：当前看多信号（唯一维持看多的宽基指数）[23] - 其他宽基：均转为谨慎观点（2025.07.04）[23] 2. 沪深300情绪指标 - 最新上涨家数占比：61.7%[25] - 双均线系统：快线>慢线维持看多[28] 3. 均线情绪指标 - 当前沪深300收盘价位于5条均线之上（看多信号）[34] 因子的回测效果 1. 横截面波动率因子 - 沪深300：近一季度平均值1.66%，处于近半年64.18%分位[44] - 中证500：1.88%（近半年49.21%分位）[44] - 中证1000：2.22%（近半年50.20%分位）[44] 2. 时间序列波动率因子 - 沪深300：0.52%（近半年62.53%分位）[47] - 中证500：0.41%（近半年63.49%分位）[47] - 中证1000：0.25%（近半年51.39%分位）[47]