根据提供的金融工程市场跟踪周报，以下是关于报告中涉及的量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：量能择时模型[24] * 模型构建思路：通过分析市场交易量能的变化来判断市场未来的多空方向[24] * 模型具体构建过程：报告未详细描述该模型的具体构建步骤和公式，仅给出了基于该模型的择时信号观点[24] 2. 模型名称：沪深300上涨家数占比情绪指标[25] * 模型构建思路：通过计算指数成分股中近期取得正收益的股票数量占比，来捕捉市场情绪的变化，认为正收益股票增多可能预示行情见底，而大部分股票为正收益时则可能情绪过热[25] * 模型具体构建过程： 指标计算公式为： $沪深300指数N日上涨家数占比 = \frac{沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数}{沪深300指数成分股总数} \times 100\%$ [25] 其中，N为设定的回顾期窗口[25] 3. 模型名称：动量情绪指标择时模型[28] * 模型构建思路：对“沪深300上涨家数占比情绪指标”进行不同窗口期的平滑处理，通过比较快慢线的相对位置来判断市场情绪的动向并生成交易信号[28] * 模型具体构建过程： 1. 计算沪深300指数N日上涨家数占比[28] 2. 分别对该指标进行窗口期为N1和N2的移动平均，得到慢线和快线，其中N1 > N2（报告中示例参数N1=50, N2=35）[28] 3. 当快线大于慢线时，认为市场情绪上行，生成看多信号；当快线小于慢线时，认为市场情绪下行，对市场持中性态度[28] 4. 模型名称：均线情绪指标[32] * 模型构建思路：利用一组均线系统（八均线）来判断沪深300指数的趋势状态，并将趋势状态量化为情绪指标值，进而用于择时[32] * 模型具体构建过程： 1. 计算沪深300指数收盘价的八条移动平均线，参数分别为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[32] 2. 统计当日沪深300指数收盘价位于这八条均线之上的数量[32] 3. 根据该数量赋值情绪指标：当数量超过5时，看多沪深300指数[32] 5. 因子名称：横截面波动率[34] * 因子构建思路：计算特定指数（如沪深300、中证500、中证1000）成分股在横截面上的收益率标准差，用以衡量市场分化程度和选股Alpha机会[34] * 因子具体构建过程：报告未提供具体的计算公式，但指出该因子用于观察市场赚钱效应和Alpha环境[34] 6. 因子名称：时间序列波动率[42] * 因子构建思路：计算指数成分股收益率在时间序列上的波动率，用以评估市场的整体波动水平和Alpha环境[42] * 因子具体构建过程：报告未提供具体的计算公式，但将其作为观察市场赚钱效应的另一个维度[42] 7. 因子名称：基金抱团分离度[85] * 因子构建思路：通过计算抱团基金组合截面收益率的标准差，来度量基金抱团的程度，标准差小表示抱团度高，反之则表示抱团瓦解[85] * 因子具体构建过程：报告描述了思路，即抱团基金截面收益的标准差作为代理变量，但未给出具体的构建公式[85] 模型的回测效果 （报告中未提供上述量化模型的明确回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率等） 因子的回测效果 1. 横截面波动率因子[42][45] * 近两年平均值：沪深300为1.90%，中证500为2.08%，中证1000为2.28%[42] * 近一年平均值：沪深300为1.91%，中证500为2.16%，中证1000为2.44%[42] * 近半年平均值：沪深300为1.92%，中证500为2.10%，中证1000为2.34%[42] * 近一季度平均值：沪深300为2.21%，中证500为2.40%，中证1000为2.58%[42] * 近一季度平均值占近两年分位：沪深300为80.33%，中证500为75.40%，中证1000为76.10%[42] * 近一季度平均值占近一年分位：沪深300为79.09%，中证500为74.60%，中证1000为70.12%[42] * 近一季度平均值占近半年分位：沪深300为77.64%，中证500为78.57%，中证1000为66.93%[42] 2. 时间序列波动率因子[45] * 近两年平均值：沪深300为0.65%，中证500为0.47%，中证1000为0.26%[45] * 近一年平均值：沪深300为0.63%，中证500为0.46%，中证1000为0.26%[45] * 近半年平均值：沪深300为0.60%，中证500为0.44%，中证1000为0.24%[45] * 近一季度平均值：沪深300为0.72%，中证500为0.52%，中证1000为0.27%[45] * 近一季度平均值占近两年分位：沪深300为74.95%，中证500为80.16%，中证1000为76.89%[45] * 近一季度平均值占近一年分位：沪深300为73.91%，中证500为76.19%，中证1000为71.31%[45] * 近一季度平均值占近半年分位：沪深300为68.32%，中证500为77.78%，中证1000为64.94%[45] 对模型或因子的评价 1. 沪深300上涨家数占比情绪指标：该指标可以较快捕捉上涨机会；但在市场过热阶段提前止盈离场，会错失持续亢奋阶段的上涨收益；对下跌市场的判断存在缺陷，难以有效规避下跌风险[26]