根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：定量复盘系统[2][7] * 模型构建思路：通过量化分析市场数据，生成对板块或行业的交易信号，以辅助投资决策[2][7] * 模型具体构建过程：模型通过跟踪不同板块的成交金额占比等市场数据，结合特定的信号生成规则（如放量上涨、突破均线、缩量调整后企稳等），来判断板块的交易机会或风险[7][14] 例如，对于“交易机会”信号，模型会识别诸如“开始放量上涨上穿多根均线”[14]或“前期强势的板块在最近的调整过程中明显缩量到较低状态，近期或有望开始企稳”[14]等模式 2. 模型/因子名称：波浪理论分析[2][7] * 模型构建思路：应用艾略特波浪理论对指数走势进行划分，识别不同的浪型阶段（如推动浪、调整浪），以判断当前市场位置和未来可能走势[2][7] * 模型具体构建过程：通过识别指数价格走势中的关键高点和低点，结合波浪理论的原则（如第四浪调整通常不会进入第一浪的价格领地等），对当前走势进行定性 例如，将科创50指数的近期调整定性为“大四浪调整中的A浪阶段”，关键依据之一是指数跌破了8月底的高点[2][7] 3. 因子名称：拥挤度[2][7] * 因子构建思路：通过衡量某个板块或主题的交易活跃度相对于市场的水平，来判断该板块是否过热或关注度不足[2][7] * 因子具体构建过程：报告中具体使用了板块的“成交金额占比”作为拥挤度的观测指标[2][7] 通过跟踪TMT、周期类、金融地产等板块的成交金额占比变化，来印证市场“高低切换”的逻辑[2][7] 4. 因子名称：温度计指标[2][7] * 因子构建思路：构建一个反映市场或特定指数短期情绪或超买超卖状态的指标，用于判断调整是否接近极端水平[2][7] * 因子具体构建过程：报告提及了“科创50的高频温度计”，当该指标降至20以下时，可能意味着调整正逐步接近尾声[2][7] 具体的计算公式未在提供内容中详细说明 5. 因子名称：趋势因子[14] * 因子构建思路：用于识别资产价格的趋势方向及其变化，作为生成风险提示信号的依据之一[14] * 因子具体构建过程：在生成“风险提示”信号时，模型会结合“缠论的第一类卖点”和“趋势因子变化”来对应减仓点[14] 具体趋势因子的计算方法未在提供内容中详细说明 量化因子与构建方式 （注：报告中提及的因子已在“量化模型与构建方式”部分列出，因此本部分根据提供的示例格式，此处不再重复。实际报告中模型与因子有时是结合在一起的。） 模型的回测效果 （注：提供的研报内容中未包含具体模型的量化回测结果，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等指标取值，因此本部分跳过。） 因子的回测效果 （注：提供的研报内容中未包含具体因子的量化测试结果，如IC值、IR值、因子收益率等指标取值，因此本部分跳过。）