量化模型与构建方式 1. 模型名称：DecompGRU模型 模型构建思路：在GRU基线模型的基础上，通过两个简单的去均值模块实现时序和截面的信息交互上的改进[18] 模型具体构建过程：模型分别基于IC、加权MSE损失函数训练两个模型[18] 2. 模型名称：多头TOP组合 模型构建思路：基于DecompGRU模型得分构建周度多头选股组合[9] 模型具体构建过程：等权持有集成打分最高的200只股票；每周首个交易日根据上周五收盘后更新的因子值进行周频调仓；选股范围为中证全指；买入时剔除涨跌停、停牌股票，不考虑交易成本；对比基准为WIND全A等权指数[9] 3. 模型名称：ETF轮动组合 模型构建思路：将端到端模型的个股得分聚合至ETF，构建ETF轮动组合[12] 模型具体构建过程：ETF池限定在行业、主题型ETF；若多个ETF跟踪同一指数相同，则保留5日成交额均值最大的一只ETF；调仓时要求ETF最近5日的日均成交额大于2000万，最近20日日均成交额大于1000万；周度不定期调仓，每期持仓ETF数量在2-6只；对比基准为万得ETF指数[12] 模型的回测效果 1. 多头TOP组合 累计绝对收益41.11%，相对全A等权超额13.98%，最大回撤10.08%，周度胜率64.52%，月度胜率100%，10月绝对收益1.78%，10月超额-0.07%[11] 2. ETF轮动组合 累计绝对收益19.06%，相对基准超额-2.00%，最大回撤7.82%，周度胜率62.50%，月度胜率57.14%，10月绝对收益-2.04%，10月超额-1.18%[14][15] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：个股总热度指标 因子构建思路：从行为的角度探讨在个股层面因有限注意力导致的过度定价与反应不足现象，使用同花顺基于用户行为数据得到的个股热度指标[19] 因子具体构建过程：股票的浏览、自选与点击次数之和，以同一日在全市场占比的方式进行归一化，将归一化后的数值乘以10000，指标取值区间为[0,10000][19] 因子计算公式：[19] 2. 因子名称：宽基热度变化率 因子构建思路：将全A样本按照主流宽基指数分组，对每组成分股总热度指标进行求和，计算周度热度变化率[20][22] 因子具体构建过程：将全A样本按照沪深300、中证500、中证1000、中证2000以及"其他"来进行分组，对每一组中的成分股总热度指标进行求和处理，得到4个主流宽基指数的热度以及"其他"组热度，计算不同组股票周度热度变化率，并取MA2进行平滑处理[20][22] 3. 因子名称：行业热度变化率 因子构建思路：采用相同方法获得行业层面的热度，计算申万一级、二级行业热度的周度变化率MA2[31] 因子具体构建过程：对每个申万一级、二级行业中的成分股总热度指标进行求和处理，计算每个行业热度的周度变化率，并取MA2进行平滑处理[31] 4. 因子名称：概念热度变化率 因子构建思路：采用相同方法获得概念层面的热度，计算每个概念热度的周度变化率[36] 因子具体构建过程：对每个概念中的成分股总热度指标进行求和处理，计算每个概念热度的周度变化率[36] 因子的回测效果 1. 宽基热度动量组合 2017年来年化收益率8.74%，最大回撤23.5%，2025年组合收益为38.5%，对比基准宽基等权组合收益为32.9%[28] 2. 高热度概念+低热度个股组合 BOTTOM组年化收益15.71%，最大回撤28.89%，2025年来BOTTOM组收益42.1%[41] 3. 本周宽基热度变化率 热度变化率最大的为中证2000，相比上周提高1.55%，最小的为沪深300，相比上周降低2.03%[28][30] 4. 本周行业热度变化率 一级行业中正向变化前5的行业分别为石油石化(提高48.6%)、综合、农林牧渔、建筑材料、煤炭，负向变化前5的行业分别为食品饮料、银行、纺织服饰、商贸零售、有色金属(降低-14.2%)；二级行业中热度正向变化率最大的5个行业是油服工程、航天装备Ⅱ、冶钢原料、文娱用品、元件[35] 5. 本周概念热度变化率 热度变化最大的5个概念为科创次新股(360.2%)、中韩自贸区(183.3%)、青蒿素(82.8%)、家庭医生(74.1%)、云办公(72.7%)[35][36][44]