量化模型与构建方式 1. 模型名称：量能择时模型[24][25] * 模型构建思路：通过分析主要宽基指数的成交量变化，判断市场短期走势，给出看多或谨慎（空）的观点[24]。 * 模型具体构建过程：报告未详细描述该模型的具体构建公式和步骤，仅展示了其应用结果。模型对多个宽基指数（上证指数、上证50、沪深300、中证500、中证1000、创业板指、北证50）分别生成择时信号[25]。 2. 模型名称：沪深300上涨家数占比择时模型[25][27][29] * 模型构建思路：通过计算沪深300指数成分股中近期上涨股票的数量占比，来判断市场情绪和趋势，并利用快慢线交叉原理生成交易信号[25][27]。 * 模型具体构建过程： 1. 首先计算基础指标：沪深300指数N日上涨家数占比 = 沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比[25]。报告中N=230[27]。 2. 对基础指标进行平滑处理：分别计算窗口期为N1和N2的移动平均线，作为慢线和快线，其中N1>N2。报告中N1=50，N2=35[27][29]。 3. 生成信号：当快线大于慢线时，看多沪深300指数；当快线小于慢线时，对市场持中性或谨慎态度[27][29]。 3. 模型名称：均线情绪指标择时模型[33] * 模型构建思路：通过计算沪深300指数收盘价与一组长期均线的相对位置，判断指数的趋势状态，并据此生成看多或看空的情绪信号[33]。 * 模型具体构建过程： 1. 计算八条均线：参数分别为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[33]。 2. 计算当日沪深300指数收盘价大于这八条均线指标值的数量[33]。 3. 生成信号：当价格大于均线的数量超过5时，看多沪深300指数[33]。 模型的回测效果 （注：报告未提供上述择时模型具体的回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等数值结果。） 量化因子与构建方式 1. 因子名称：横截面波动率[37][38] * 因子构建思路：计算特定指数（如沪深300、中证500、中证1000）成分股在横截面上的收益率波动率，用以衡量市场分化程度和Alpha策略的盈利环境[37]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体的计算公式，但指出该因子用于观察短期Alpha环境的好坏。横截面波动率上升通常意味着Alpha环境好转[37]。 2. 因子名称：时间序列波动率[38][41] * 因子构建思路：计算指数成分股加权的时间序列波动率，用以衡量市场整体波动水平和Alpha环境[38]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体的计算公式，但指出该因子用于观察Alpha环境。时间序列波动率上升通常意味着Alpha环境好转[38]。 3. 因子名称：抱团基金分离度[77] * 因子构建思路：通过计算抱团基金组合截面收益的标准差，作为基金抱团程度的代理变量。标准差小表示抱团程度高，标准差大表示抱团正在瓦解[77]。 * 因子具体构建过程：具体计算方式为抱团基金截面收益的标准差[77]。 因子的回测效果 1. 横截面波动率因子，近两年平均值：沪深300为1.92%，中证500为2.11%，中证1000为2.31%[38]。近一年平均值：沪深300为1.88%，中证500为2.12%，中证1000为2.39%[38]。近半年平均值：沪深300为1.98%，中证500为2.15%，中证1000为2.39%[38]。近一季度平均值：沪深300为2.14%，中证500为2.33%，中证1000为2.52%[38]。 2. 时间序列波动率因子，近两年平均值：沪深300为0.65%，中证500为0.47%，中证1000为0.26%[41]。近一年平均值：沪深300为0.61%，中证500为0.45%，中证1000为0.25%[41]。近半年平均值：沪深300为0.62%，中证500为0.45%，中证1000为0.24%[41]。近一季度平均值：沪深300为0.67%，中证500为0.50%，中证1000为0.27%[41]。