量化模型与构建方式 1. 宽基轮动策略模型 - 模型名称：宽基轮动策略[12] - 模型构建思路：基于不同宽基指数（沪深300、中证500、中证1000、中证2000及"其他"组）的热度变化率，选择市场情绪关注度最高的宽基进行投资，若最高为"其他"组则空仓[8][9][12] - 模型具体构建过程： 1. 将全A股票按宽基成分分组（沪深300、中证500、中证1000、中证2000、其他）[8] 2. 计算每组成分股的总热度指标（个股浏览、自选与点击次数之和，以同一日全市场占比方式归一化后乘以10000）[7] 3. 计算每组股票周度热度变化率，并取MA2（2期移动平均）进行平滑处理[9] 4. 每周最后一个交易日买入总热度变化率MA2最大的宽基指数成分股，若变化率最大的为"其他"组则空仓[12] - 模型评价：通过捕捉市场情绪热度变化进行宽基轮动，能够获取一定的超额收益[12] 2. 概念热度组合策略模型 - 模型名称：概念热度TOP/BOTTOM组合策略[29] - 模型构建思路：在热门概念中选取关注度最高和最低的个股构建组合，利用市场过度反应和关注度不足带来的定价偏差获取收益[29][31] - 模型具体构建过程： 1. 每周选出本周热度变化最大的5个概念[29] 2. 将概念对应成分股作为选股股票池，排除流通市值最小的20%股票[29] 3. 从每个热门概念中选出总热度排名前10的个股，等权构建热度TOP组合[29] 4. 从每个热门概念中选出总热度排名最后的10只个股，等权构建BOTTOM组合[29] - 模型评价：利用行为金融学中的有限注意力理论，低热度个股组合长期能取得一定的超额收益[29][31] 模型的回测效果 1. 宽基轮动策略模型 - 年化收益率：8.74%[15] - 最大回撤：23.5%[15] - 2025年收益：32.7%[15] 2. 概念热度BOTTOM组合 - 年化收益率：15.71%[31] - 最大回撤：28.89%[31] - 2025年收益：40.9%[31] 量化因子与构建方式 1. 个股总热度因子 - 因子名称：个股总热度[7] - 因子构建思路：通过个股的浏览、自选与点击行为数据衡量市场关注度[7] - 因子具体构建过程： 个股总热度 = (个股浏览次数 + 自选次数 + 点击次数) / 全市场总次数 × 10000[7] 其中：个股浏览、自选与点击次数为原始行为数据，通过除以全市场总次数进行归一化处理[7] 2. 宽基热度变化率因子 - 因子名称：宽基热度变化率MA2[9][12] - 因子构建思路：衡量宽基指数关注度的短期变化趋势[9][12] - 因子具体构建过程： 1. 计算每个宽基组（沪深300、中证500、中证1000、中证2000、其他）的周度总热度[8][9] 2. 计算周度热度变化率：当期热度/上期热度 - 1[9] 3. 对变化率取2期移动平均：MA2 = (当期变化率 + 上期变化率) / 2[9] 3. 行业热度变化率因子 - 因子名称：申万行业热度变化率MA2[19] - 因子构建思路：衡量行业层面关注度的短期变化趋势[19] - 因子具体构建过程： 1. 计算每个申万一级、二级行业的周度总热度（成分股热度加总）[19] 2. 计算行业周度热度变化率：当期热度/上期热度 - 1[19] 3. 对变化率取2期移动平均：MA2 = (当期变化率 + 上期变化率) / 2[19] 4. 概念热度变化率因子 - 因子名称：概念热度变化率[27][29] - 因子构建思路：衡量概念板块关注度的短期变化[27][29] - 因子具体构建过程： 1. 计算每个概念的周度总热度（成分股热度加总）[27][29] 2. 计算概念周度热度变化率：当期热度/上期热度 - 1[27][29] 5. 估值历史分位数因子 - 因子名称：估值历史分位数[36][37][39] - 因子构建思路：衡量宽基指数或行业在当前时点的估值水平相对于历史水平的位置[36][37][39] - 因子具体构建过程： 1. 对宽基指数采用滚动5年窗口计算历史分位数[36] 2. 对行业采用从2015年开始的完整历史区间计算历史分位数[37][39] 3. 分位数计算公式：当前估值在历史序列中的排名百分比[36][37][39] 因子的回测效果 （注：报告中未提供各因子的具体测试结果取值，如IC值、IR值等量化指标）