华泰证券(SH:601688) 华泰证券·2025-11-23 21:24根据研报内容，以下是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：A股大盘择时模型[2][10] - 模型构建思路：从估值、情绪、资金、技术四个维度对万得全A指数进行整体方向性判断[10] - 模型具体构建过程：各维度日频发出信号，每日信号取值为0、±1，分别代表看平、看多、看空三种观点[10] 估值和情绪采用反转逻辑，刻画A股市场均值回归特征；资金和技术采用趋势逻辑，刻画市场趋势延续特征[10] 以各维度得分之和的正负性作为大盘多空观点的依据[10] - 模型评价：左侧指标规避风险，右侧指标捕捉机会[10] 2 模型名称：红利风格择时模型[3][18] - 模型构建思路：结合中证红利相对中证全指的动量、10Y-1Y期限利差和银行间质押式回购成交量三者的趋势进行择时[3][18] - 模型具体构建过程：三个指标从趋势维度日频发出信号，每日信号取值为0、+1、-1，分别代表看平、看多、看空三种观点[18] 以各维度得分之和的正负性作为红利风格多空观点的依据[18] 当模型看好红利风格时全仓持有中证红利，不看好时全仓持有中证全指[18] 3 模型名称：大小盘风格择时模型[3][23] - 模型构建思路：采用基于拥挤度分域的趋势模型进行择时，其中拥挤度采用小盘和大盘的动量之差和成交额之比刻画[3][23] - 模型具体构建过程：首先从动量视角和成交视角计算大小盘风格拥挤度得分[23] 若最近20个交易日中曾触发过高拥挤，视为运行在高拥挤区间，否则为低拥挤区间[25] 在高拥挤区间采用参数值较小的双均线模型应对风格反转，在低拥挤区间采用参数值较大的双均线模型跟踪中长期趋势[25] 4 模型名称：遗传规划行业轮动模型[4][30] - 模型构建思路：采用遗传规划技术直接对行业指数的量价、估值等特征进行因子挖掘，每季度末更新因子库[4][33] - 模型具体构建过程：底层资产为32个中信行业指数，因子更新频率为季频，调仓频率为周频[30] 使用|IC|和NDCG@5两个指标同时评价因子的分组单调性和多头组表现[33] 在NSGA-II算法加持下挖掘兼具分组表现单调、多头表现优秀的行业轮动因子[33] 5 模型名称：中国境内全天候增强组合[5][39] - 模型构建思路：采用宏观因子风险预算框架，选取增长超预期/不及预期、通胀超预期/不及预期四种宏观风险源作为平价对象[5][39] - 模型具体构建过程：在四象限风险平价基础上，基于宏观预期动量的观点主动偏配看好象限[5] 构建分为三步：宏观象限划分与资产选择、象限组合构建与风险度量、风险预算模型确定象限权重[42] 每月底根据"象限观点"调整象限风险预算进行主动偏配[42] 模型的回测效果 1 A股大盘择时模型[15] - 年化收益：24.94% - 最大回撤：-28.46% - 夏普比率：1.16 - Calmar比率：0.88 - YTD：43.84% - 上周收益：5.28% 2 红利风格择时模型[21] - 年化收益：15.67% - 最大回撤：-25.52% - 夏普比率：-0.26 - Calmar比率：0.85 - YTD：20.86% - 上周收益：-3.63% 3 大小盘风格择时模型[28] - 年化收益：27.04% - 最大回撤：-32.05% - 夏普比率：1.13 - Calmar比率：0.84 - YTD：71.14% - 上周收益：-7.80% 4 遗传规划行业轮动模型[33] - 年化收益：30.83% - 年化波动：17.74% - 夏普比率：1.74 - 最大回撤：-19.63% - 卡玛比率：1.57 - 上周表现：-4.39% - YTD：35.44% 5 中国境内全天候增强组合[43] - 年化收益：11.51% - 年化波动：6.18% - 夏普比率：1.86 - 最大回撤：-6.30% - 卡玛比率：1.83 - 上周表现：-1.53% - YTD：10.75% 量化因子与构建方式 1 因子名称：大小盘风格拥挤度因子[23][27] - 因子构建思路：从动量视角和成交视角计算大小盘风格拥挤度得分[23] - 因子具体构建过程： 1) 动量之差：计算万得微盘股指数与沪深300指数的10/20/30/40/50/60日动量之差，计算各窗长动量之差的3.0/3.5/4.0/4.5/5.0年分位数的均值，对6个计算窗长下分位数最高的3个结果取均值作为小盘风格的动量得分；对分位数最低的3个结果取均值作为大盘风格的动量得分[27] 2) 成交额之比：计算万得微盘股指数与沪深300指数的10/20/30/40/50/60日成交额之比，计算各窗长成交额之比的3.0/3.5/4.0/4.5/5.0年分位数的均值，对6个计算窗长下分位数最高的3个结果取均值作为小盘风格的成交量得分；对分位数最低的3个结果取均值作为大盘风格的成交量得分[27] 3) 将小盘风格的动量得分和成交量得分取均值得到小盘风格的拥挤度得分，大于90%视为触发高拥挤；将大盘风格的动量得分和成交量得分取均值得到大盘风格的拥挤度得分，小于10%视为触发高拥挤[27] 2 因子名称：遗传规划行业轮动因子[37] - 因子构建思路：基于单行业阻力支撑位构建[37] - 因子具体构建过程： 1) 在过去25个交易日中，计算周度标准化最低价和月度标准化开盘价的协方差，记作变量A[38] 2) 在过去15个交易日中，对周度标准化最高价开展zscore标准化，取标准化后大于2.0的日期，对A进行反转即乘以-1后，计算这15个交易日A之和[38] 因子表达式：[37]