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：通过比较wind全A指数的20日均线与120日均线的距离来判断市场趋势[2][9] - 模型具体构建过程： 1. 计算wind全A指数的20日收盘价均值（短期均线）和120日收盘价均值（长期均线） 2. 计算两均线的距离百分比： $\text{均线距离} = \frac{\text{20日均线} - \text{120日均线}}{\text{120日均线}} \times 100\%$ 3. 当距离绝对值>3%时判定为上行趋势，否则为震荡/下行趋势[2][9] - 模型评价：通过均线系统捕捉市场趋势变化，对趋势性行情敏感但可能滞后于快速反转 2. 模型名称：仓位管理模型 - 模型构建思路：结合估值分位数与趋势信号动态调整股票仓位[3][10] - 模型具体构建过程： 1. 计算wind全A的PE/PB历史分位数（PE 70分位、PB 30分位） 2. 当均线距离模型显示上行趋势且PB分位数<50%时，建议仓位80%[10] 3. 模型名称：TWO BETA行业配置模型 - 模型构建思路：通过双beta因子筛选具有超额收益的科技板块[2][9] - 模型具体构建过程：未披露具体因子构建细节，输出推荐科技子领域（固态电池/机器人/军工）[7][15] 4. 模型名称：困境反转行业模型 - 模型构建思路：识别基本面触底回升的行业[2][7] - 模型具体构建过程：未披露具体因子，输出推荐港股创新药/恒生红利低波/证券[9][15] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：赚钱效应因子 - 因子构建思路：量化市场赚钱效应以判断资金流入持续性[2][7] - 因子具体构建过程： 1. 计算wind全A指数相对趋势线（未披露计算方法）的偏离度 2. 当赚钱效应值>0时判定为正向市场环境[7][15] 2. 因子名称：情绪周期因子 - 因子构建思路：捕捉行业情绪极端值反转机会[7][15] - 因子具体构建过程：未披露具体公式，识别白酒行业处于情绪低位[9] 模型的回测效果 1. 均线距离择时模型 - 当前均线距离：6.06%（20日均线5510 vs 120日均线5195）[2][9] - 趋势判定：上行趋势（距离>3%）[7][15] 2. 仓位管理模型 - 当前建议仓位：80%（PB分位数30%+上行趋势）[10] 因子的回测效果 1. 赚钱效应因子 - 当前值：1.45%（wind全A趋势线5480点）[7][15] - 历史比较：前值为4.09%（5400点）[8] 注：行业配置模型与TWO BETA模型未披露具体测试指标值[9][15]