量化模型与构建方式 1. 模型名称：宽基形态择时策略 - 模型构建思路：基于宽基指数成分股的多空信号比率构建择时策略，通过统计看多/看空信号的数量变化判断市场趋势[13] - 模型具体构建过程： 1. 计算每日成分股的看多信号数量（正面信号）和看空信号数量（负面信号） 2. 计算多空剪刀差比率： $\text{多空比率} = \frac{\text{看多信号数} - \text{看空信号数}}{\text{总成分股数}}$ 3. 当多空比率超过阈值时生成看多信号，否则为中性[13] - 模型评价：策略在宽基指数上表现稳定，年化收益显著高于基准指数[11] 2. 模型名称：行业形态择时策略 - 模型构建思路：基于中信一级行业成分股的形态信号构建行业多空剪刀差，判断行业趋势[13] - 模型具体构建过程： 1. 统计行业成分股中每日看多/看空信号数量，若当日无信号则计为0 2. 计算行业多空剪刀差比率： $\text{行业多空比率} = \frac{\text{行业看多信号数} - \text{行业看空信号数}}{\text{行业成分股总数}}$ 3. 比率大于0时生成看多信号[13] - 模型评价：历史回溯中100%跑赢行业指数，胜率较高[13] 3. 模型名称：隐含波动率恐慌指数 - 模型构建思路：采用Heston模型计算近月平值期权的隐含波动率，反映市场恐慌情绪[6] - 模型具体构建过程： 1. 选取近月平值期权合约 2. 通过Heston模型反推波动率： $\sigma_{IV} = \sqrt{\frac{1}{T} \int_0^T \sigma_t^2 dt}$ 其中$\sigma_{IV}$为隐含波动率，$T$为期权期限[6] - 模型评价：能有效捕捉市场短期风险预期变化[8] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：连续看多信号因子 - 因子构建思路：统计个股连续出现看多形态信号的次数，反映短期趋势强度[16] - 因子具体构建过程： 1. 定义单日看多信号为满足特定K线形态（如阳线、放量等） 2. 统计连续4日或5日出现看多信号的股票[17][19] - 因子评价：连续信号胜率高达68.64%，具有较强预测性[10] 2. 因子名称：特殊K线形态因子 - 因子构建思路：识别六种特定K线形态（如金针探底、火箭发射等），捕捉反转或加速信号[20] - 因子具体构建过程： 1. 金针探底：长下影线且振幅>5%，收盘价位于20日低位 2. 火箭发射：大阳线突破近期高点且成交量放大30%[20] - 因子评价：正向形态（金针探底等）胜率显著高于负面形态[20] 3. 因子名称：券商金股增强因子 - 因子构建思路：结合券商月度金股推荐与形态信号，筛选基本面与技术面共振标的[25] - 因子具体构建过程： 1. 选取券商当月金股名单 2. 叠加形态学买点信号（如长蜡烛、捉腰带线等） 3. 持有至月底计算超额收益[25] - 因子评价：可提升金股组合收益率并降低回撤[25] --- 模型的回测效果 1. 宽基形态择时策略： - 年化收益：11.6%（沪深300）至47.13%（万得微盘股） - 最大回撤：-19.1%（中证2000）至-41.52%（Wind全A）[11] 2. 行业形态择时策略： - 年化收益：15.36%（石油石化）至33.39%（国防军工） - 最大回撤：-13.18%（综合金融）至-53.53%（消费者服务）[14][15] --- 因子的回测效果 1. 连续看多信号因子： - 5日连续信号胜率：68.64%[10] - 持有1个月胜率：80%以上[25] 2. 特殊K线形态因子： - 金针探底形态平均收益：正向收益概率73.86%[10] 3. 券商金股增强因子： - 70%胜率看多信号股票：亚钾国际、紫光国微等[25] - 组合超额收益：显著高于单纯金股持仓[26]