量化模型与构建方式 1. 模型名称：周期分析模型[1][9] * 模型构建思路：通过分析市场指数的历史价格数据，识别不同时间周期（如月线级别）下的趋势和转折点，以判断市场未来的可能走势[1][9] * 模型具体构建过程：该模型通过对上证综指等主要宽基指数的历史价格序列进行分析，识别并跟踪自特定时点（如2024年初）开始的长期趋势（月线级别上行趋势）[1][9]。当价格出现调整甚至跌破短期通道时，模型用于评估长期趋势是否仍保持有效[1][9] 2. 模型名称：缠论及趋势分析模型[8][12][14] * 模型构建思路：基于缠中说禅理论，结合趋势分析，对市场指数的走势进行技术分析，识别类似的历史形态（如与2017年11月底至12月初的状态进行类比）以预测未来走势[1][8][12][14] * 模型具体构建过程：该模型应用于上证综指等指数，通过分析K线图的笔、线段、中枢等缠论基本构件，结合趋势线分析，判断市场的当前结构（如上升通道）以及可能的演变路径（如震荡筑底）[1][8][12][14] 3. 模型名称：四轮驱动模型[3][10][11] * 模型构建思路：通过综合多个技术信号（如量价关系、超跌形态）对具体板块（如小盘成长、煤炭、中证半导体材料设备、科创材料）的未来走势进行判断[3][10][11] * 模型具体构建过程：模型针对不同板块应用不同的分析逻辑： * 对于小盘成长板块，识别“周期分析低吸信号”，即价格回调后出现的特定技术买点[11] * 对于煤炭板块，关注调整过程中的“明显缩量”现象，作为企稳反弹的先行指标[11] * 对于中证半导体材料设备板块，观察“调整后缩量明显”并结合“当前出现适度放量”作为可能企稳反弹的信号[3][11] * 对于科创材料板块，识别“C浪超跌”后的企稳迹象，作为短期反弹的参考[11] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：高频温度计[1][9] * 因子构建思路：通过计算主要宽基指数的高频数据，生成一个衡量市场短期情绪或超买超卖状态的指标，数值越低代表市场情绪越低迷，风险相对可控[1][9] * 因子具体构建过程：报告提到主要宽基指数的“高频温度计均值仍低于20”，表明该因子可能是一个综合多个高频指标（如涨跌比率、波动率等）的复合指标，并将其数值归一化到某个区间（如0-100），低于20被视为“明显偏低水平”[1][9] 2. 因子名称：行业分歧度[2][8][9][19] * 因子构建思路：通过计算一级行业之间走势的差异程度，来衡量市场热点的集中或分散情况，指标处于偏低位置可能预示新主线酝酿[2][8][9][19] * 因子具体构建过程：报告指出“当前一级行业的行业分歧度已降至近几年偏低位置”[2][9]。该因子的具体计算可能基于各行业指数的收益率或价格序列，通过计算其离散度（如标准差、变异系数）或相关性矩阵的特征值等方法来度量行业间的分化程度[2][8][9][19] 模型的回测效果 （报告中未提供具体模型的回测指标数值） 因子的回测效果 （报告中未提供具体因子的回测指标数值）