量化模型与构建方式 1. 择时体系模型 模型名称：均线距离择时模型[2][11] 模型构建思路：通过计算Wind全A指数的短期均线与长期均线的距离，来判断市场整体环境，从而进行趋势判断[2][11] 模型具体构建过程： 1. 计算Wind全A指数的20日移动平均线（短期均线）和120日移动平均线（长期均线）[2][11] 2. 计算两条均线之间的距离，距离计算公式为： $均线距离 = \frac{短期均线 - 长期均线}{长期均线} \times 100\%$ 其中，短期均线为20日均线，长期均线为120日均线[2][11] 3. 根据距离绝对值判断市场趋势格局：距离绝对值大于3%时，市场处于趋势格局（上行或下行）；否则市场处于震荡格局[2][11] 2. 赚钱效应指标 因子名称：赚钱效应指标[2][11] 因子构建思路：通过比较当前收盘价与趋势线的关系，来判断市场的赚钱效应[2][11] 因子具体构建过程： 1. 确定Wind全A指数的趋势线（报告中未明确给出趋势线的具体计算方法，但指出其数值）[2][11] 2. 计算赚钱效应指标： $赚钱效应 = \frac{收盘价 - 趋势线}{趋势线} \times 100\%$ 其中，收盘价为Wind全A指数的最新收盘价[2][11] 3. 判断标准：当赚钱效应为正时，维持原仓位；当赚钱效应转负时，预示上行趋势可能告一段落[2][11] 3. 仓位管理模型 模型名称：仓位管理模型[3][12] 模型构建思路：结合估值指标和短期趋势判断，为绝对收益产品提供股票仓位建议[3][12] 模型具体构建过程： 1. 评估市场估值水平：观察Wind全A指数的PE（市盈率）和PB（市净率）在其历史数据中的分位点[3][12] 2. 结合短期趋势判断（来自择时体系模型）[3][12] 3. 输出仓位建议：例如，在PE位于85分位点附近、PB位于50分位点附近的中等估值水平下，结合趋势判断，建议仓位为60%[3][12] 4. 行业配置模型 模型名称：行业配置模型[3][4][12] 模型构建思路：在市场不同阶段（如反弹前），推荐值得关注的行业方向[3][4][12] 模型具体构建过程：报告中未详细描述该模型的具体构建公式和步骤，但提到了其输出结果，即推荐的行业板块[3][4][12] 5. TWO BETA 模型 模型名称：TWO BETA 模型[3][4][12] 模型构建思路：用于推荐特定板块（如科技板块）[3][4][12] 模型具体构建过程：报告中未详细描述该模型的具体构建公式和步骤，但提到了其输出结果，即继续推荐科技板块[3][4][12] 模型的回测效果 （报告中未提供具体的模型回测效果指标取值，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等） 量化因子与构建方式 （报告中提及的因子主要为上述模型中的中间指标，如均线距离、赚钱效应等，已在上文模型部分描述） 因子的回测效果 （报告中未提供独立因子的具体回测效果指标取值）