量化模型与构建方式 1. 扩散指数行业轮动模型 - 模型名称：扩散指数行业轮动模型[22] - 模型构建思路：基于价格动量原理，通过计算行业的扩散指数来捕捉行业趋势，选择趋势向上的行业进行配置[37] - 模型具体构建过程：模型通过计算各行业的扩散指数并进行排名，选择排名靠前的行业作为配置标的。截至2025年11月14日，扩散指数排名前六的行业为有色金属(0.991)、银行(0.968)、钢铁(0.949)、通信(0.918)、电力设备及新能源(0.914)、综合(0.885)[24]。模型进行月度轮动，2025年11月份建议配置的行业即为上述六个行业[27] - 模型评价：该模型在趋势性行情下表现较好，但在市场风格从趋势转向反转时可能面临失效风险[37] 2. GRU因子行业轮动模型 - 模型名称：GRU因子行业轮动模型[31] - 模型构建思路：基于分钟频量价数据，通过GRU深度学习网络生成行业因子，利用因子排名进行行业轮动[38] - 模型具体构建过程：模型使用GRU深度学习网络处理分钟频量价数据，生成各行业的GRU因子值。根据因子值进行排名，选择排名靠前的行业进行配置。截至2025年11月14日，GRU行业因子排名前六的行业为综合(3.41)、房地产(2.63)、石油石化(2.13)、轻工制造(1.67)、钢铁(0.53)和综合金融(0.52)[32]。模型进行周度调仓，本周调入房地产，调出基础化工，当前配置行业为农林牧渔、电力及公用事业、房地产、交通运输、钢铁、石油石化[36] - 模型评价：该模型在短周期表现较好，对交易信息把握能力强，但在长周期表现一般，且遭遇极端行情时可能失效[38] 模型的回测效果 1. 扩散指数行业轮动模型 - 本周平均收益：-1.26%[27] - 本周超额收益（相对于中信一级行业等权）：-1.99%[27] - 11月以来超额收益：-0.74%[27] - 2025年以来超额收益：1.84%[27] 2. GRU因子行业轮动模型 - 本周平均收益：1.72%[36] - 本周超额收益（相对于中信一级行业等权）：1.00%[36] - 11月以来超额收益：2.69%[36] - 2025年以来超额收益：-3.34%[36]