根据提供的量化分析报告，以下是关于其中涉及的量化模型和因子的总结。 量化模型与构建方式 1. 模型名称：择时雷达六面图模型[1][6] * 模型构建思路：该模型是一个综合择时框架，认为权益市场表现受多维度指标共同影响。模型从流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度六个维度选取二十一个指标，并将其概括为“估值性价比”、“宏观基本面”、“资金&趋势”、“拥挤度&反转”四大类，最终生成一个介于[-1,1]之间的综合择时分数，用以判断市场整体观点[1][6]。 * 模型具体构建过程：模型构建过程分为几个步骤。首先，从六个维度选取共计21个底层指标。其次，对每个底层指标根据其构建规则计算出一个初始的择时信号分数（通常为1，0，-1或经过标准化处理的值）。然后，将六个维度的分数进行综合（具体综合方法未在提供内容中详细说明，但结果是得到四大类分数和最终的综合分数）。最终，模型输出综合择时分数以及各维度的分数，分数区间为[-1,1]，分数为正代表看多或中性偏多，为负代表看空或中性偏空，接近零代表中性[1][6][7][8]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：货币方向因子[10] * 因子构建思路：该因子旨在判断当前货币政策的方向，通过比较政策利率与市场利率相对于历史水平的变化来确定货币环境的宽松或收紧[10]。 * 因子具体构建过程：选取央行使用的货币政策工具利率与短端市场利率，计算其相较于90天前的平均变化方向。若货币方向因子>0，则判断货币政策宽松；若<0，则判断货币政策收紧。在模型中，宽松对应看多信号（分数为1），收紧对应看空信号（分数为-1）[10]。 2. 因子名称：货币强度因子[12] * 因子构建思路：该因子基于“利率走廊”概念，通过衡量短端市场利率相对于政策利率的偏离幅度来表征货币政策的强度[12]。 * 因子具体构建过程：计算偏离度 = DR007 / 7天逆回购利率 - 1。对该偏离度进行平滑处理并计算Z-Score，得到货币强度因子。若货币强度因子 < -1.5倍标准差，则预期未来120个交易日为宽松环境，指标分数为1；若 > 1.5倍标准差，则预期未来120个交易日指标分数为-1[12]。 3. 因子名称：信用方向因子[15] * 因子构建思路：该因子用于表征商业银行对实体经济信贷传导的松紧程度，使用中长期贷款指标的变化趋势来判断[15]。 * 因子具体构建过程：计算中长期贷款当月值，然后计算过去十二个月的增量，再计算该增量的同比。若信用方向因子相比于三个月之前上升则看多，分数为1；反之则看空，分数为-1[15]。 4. 因子名称：信用强度因子[18] * 因子构建思路：该因子旨在捕捉信贷指标是否大幅超预期或不及预期，反映信用的强度[18]。 * 因子具体构建过程：构建信用强度因子 = (新增人民币贷款当月值 – 预期中位数) / 预期标准差。若信用强度因子 > 1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为信用显著超预期环境，分数为1；反之若 < -1.5倍标准差，则未来60个交易日分数为-1[18]。 5. 因子名称：增长方向因子[20] * 因子构建思路：该因子基于PMI数据构建，用于判断经济增长的方向[20]。 * 因子具体构建过程：基于中采制造业PMI、中采非制造业PMI、财新制造业PMI数据，计算增长方向因子 = PMI -> 计算过去十二月均值 -> 计算同比。若增长方向因子相比于三个月之前上升则看多，分数为1；反之则看空，分数为-1[20]。 6. 因子名称：增长强度因子[23] * 因子构建思路：该因子用于捕捉经济增长指标是否大幅超预期或不及预期[23]。 * 因子具体构建过程：计算PMI预期差 = (PMI – 预期中位数) / 预期标准差。若增长强度因子 > 1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为增长显著超预期环境，分数为1；反之若 < -1.5倍标准差，则未来60个交易日分数为-1[23]。 7. 因子名称：通胀方向因子[25] * 因子构建思路：该因子通过当前通胀水平的变化来判断对未来货币政策空间的预期，进而影响权益资产[25]。 * 因子具体构建过程：计算通胀方向因子 = 0.5 × CPI同比平滑值 + 0.5 × PPI同比原始值。若通胀方向因子相较于三个月之前降低，则说明是通胀下行环境，此时看多，分数为1；反之看空，分数为-1[25]。 8. 因子名称：通胀强度因子[27] * 因子构建思路：该因子用于捕捉通胀指标是否大幅超预期或不及预期[27]。 * 因子具体构建过程：分别计算CPI与PPI的预期差 = (披露值 – 预期中位数) / 预期标准差，并计算通胀强度因子 = CPI与PPI预期差均值。若通胀强度因子 < -1.5，则定义未来60个交易日为通胀显著不及预期环境，分数为1；反之若 > 1.5倍标准差，则未来60个交易日分数为-1[27]。 9. 因子名称：席勒ERP[28] * 因子构建思路：该因子通过计算经周期调整的估值水平与无风险收益率的差值，来衡量权益资产的性价比[28]。 * 因子具体构建过程：计算过去6年通胀调整后的平均盈利，得到席勒PE。然后计算席勒ERP = 1 / 席勒PE - 10年期国债到期收益率。最后，计算该ERP过去6年的Z-Score作为分数[28]。 10. 因子名称：PB[31] * 因子构建思路：该因子是传统的估值指标，通过市净率的相对历史位置来判断市场估值水平[31]。 * 因子具体构建过程：对PB乘以-1，然后计算过去6年的Z-Score，再用1.5倍标准差进行截尾处理，最后标准化到±1之间得到分数[31]。 11. 因子名称：AIAE[33] * 因子构建思路：该因子全称为 Aggregate Investor Allocation to Equities（全市场权益配置比例），用于反映市场整体的风险偏好，基于投资者在风险资产和安全资产之间的配置均衡逻辑[33]。 * 因子具体构建过程：构建A股的AIAE指标 = 中证全指总流通市值 / (中证全指总流通市值 + 实体总债务)。将AIAE乘以-1后，计算过去6年的Z-Score得到分数[33]。 12. 因子名称：两融增量[36] * 因子构建思路：该因子通过杠杆资金（融资融券）的增量变化来捕捉市场情绪[36]。 * 因子具体构建过程：计算融资余额 - 融券余额，然后计算其过去120日的均增量与过去240日的均增量。若120日均增量 > 过去240日均增量，则判断杠杆资金上行，看多，分数为1；反之看空，分数为-1[36]。 13. 因子名称：成交额趋势[39] * 因子构建思路：该因子通过成交额的活跃度趋势来捕捉市场资金热度[39]。 * 因子具体构建过程：对成交额取对数，然后计算其均线距离 = MA120 / MA240 - 1。当均线距离的max(10) = max(30) = max(60)时看多，分数为1；当均线距离的min(10) = min(30) = min(60)时看空，分数为-1[39]。 14. 因子名称：中国主权CDS利差[43] * 因子构建思路：该因子通过海外投资者对中国主权信用风险的定价变化来推断外资流入意愿[43]。 * 因子具体构建过程：对中国主权CDS利差进行平滑处理，然后计算其20日差分。若20日差分 < 0，说明CDS利差下降，海外投资者预期中国基本面转好，此时看多，分数为1；反之看空，分数为-1[43]。 15. 因子名称：海外风险厌恶指数[45] * 因子构建思路：该因子使用花旗风险厌恶指数（Citi RAI Index）来捕捉海外市场的整体风险偏好，从而影响外资流向[45]。 * 因子具体构建过程：对海外风险厌恶指数进行平滑处理，然后计算其20日差分。若20日差分 < 0，表明外资风险偏好上升，此时看多，分数为1；反之看空，分数为-1[45]。 16. 因子名称：价格趋势[47] * 因子构建思路：该因子结合价格趋势的方向和强度，通过均线系统来捕捉市场中长期动量[47]。 * 因子具体构建过程：计算价格均线距离 = MA120 / MA240 - 1。趋势方向分数：若均线距离 > 0，则为1，反之为-1。趋势强度分数：若均线距离的max(20) = max(60)，则为1；若min(20) = min(60)，则为-1。趋势综合分数 = (趋势方向分数 + 趋势强度分数) / 2[47]。 17. 因子名称：新高新低数[49] * 因子构建思路：该因子作为市场反转信号，通过成分股创年内新高与新低的数量差来判断市场可能的顶部或底部[49]。 * 因子具体构建过程：计算中证800成分股中，过去一年新低数 - 新高数，然后取20日移动平均（MA20）。若该MA20值 > 0，说明近期新低较多，市场有见底预期，此时看多，分数为1；反之发出看空信号，分数为-1[49][50]。 18. 因子名称：期权隐含升贴水[53] * 因子构建思路：该因子基于期权市场隐含的标的未来收益率预期，作为反转指标来衡量市场拥挤度[53]。 * 因子具体构建过程：基于看涨看跌平价关系推导出期权的隐含升贴水。若50ETF近5日收益率 < 0，且该指标分位数 < 30%，则看多持续20日，分数为1。若50ETF近5日收益率 > 0，且指标分位数 > 70%，则看空持续20日，分数为-1[53]。 19. 因子名称：期权VIX指数[54] * 因子构建思路：该因子使用期权隐含波动率来反映市场对未来波动率的预期和情绪，作为反转指标[54]。 * 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率 < 0，且VIX指数分位数 > 70%，则看多持续20日。若50ETF近5日收益率 > 0，且VIX指数分位数 > 70%，则看空持续20日[54][55]。 20. 因子名称：期权SKEW指数[59] * 因子构建思路：该因子使用期权隐含偏度来反映市场对未来价格分布偏度的预期和情绪，作为反转指标[59]。 * 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率 < 0，且SKEW指数分位数 > 70%，则看多持续20日，分数为1。若50ETF近5日收益率 > 0，且SKEW指数分位数 < 30%，则看空持续20日，分数为-1[59][60]。 21. 因子名称：可转债定价偏离度[63] * 因子构建思路：该因子通过可转债的市场价格与其模型理论价格的偏离度来捕捉市场情绪和拥挤度，作为反转指标[63]。 * 因子具体构建过程：计算可转债定价偏离度 = 转债价格 / 模型定价 - 1。然后计算因子分数 = 定价偏离度 × (-1)，再计算过去3年的Z-Score得到最终分数。定价偏离度越高，拥挤度越高，分数越低[63]。 模型的回测效果 （报告中未提供择时雷达六面图模型的具体回测指标数值，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。） 因子的回测效果 （报告中未提供各个因子独立测试的具体IC值、IR、多空收益等量化指标数值。报告主要展示了各因子在特定时间点（本周）的信号分数和观点。）