量化模型与构建方式 1. 模型名称：市场择时体系[2][7] * 模型构建思路：通过比较WIND全A指数的长期均线（120日）和短期均线（20日）的相对位置和距离，来区分市场的整体环境（如趋势或震荡）[2][7]。 * 模型具体构建过程： 1. 计算WIND全A指数的20日移动平均线（MA20）和120日移动平均线（MA120）。 2. 计算两条均线的距离，公式为： $均线距离 = \frac{MA20 - MA120}{MA120} \times 100\%$ 3. 设定阈值（报告中提及3%）来判断市场状态。当均线距离绝对值大于3%时，通常认为市场存在趋势；当距离绝对值小于或接近3%时，市场可能处于震荡格局[2][7]。 4. 结合其他技术指标（如5日均线与趋势线的关系）进行综合判断[2][7]。 2. 模型名称：仓位管理模型[2][8] * 模型构建思路：结合市场估值水平（PE、PB分位数）和短期趋势判断，为绝对收益产品提供股票仓位的配置建议[2][8]。 * 模型具体构建过程： 1. 评估市场估值水平：计算WIND全A指数的PE和PB在其历史数据中的分位数[2][8]。 2. 结合短期趋势判断：参考择时体系等模型对市场短期走势的研判[2][8]。 3. 综合估值和趋势信号，输出一个具体的股票仓位建议比例（例如70%）[2][8]。 3. 模型名称：行业趋势配置模型[2][5][7] * 模型构建思路：识别各行业板块的中期趋势，筛选出处于上行趋势或显示困境反转信号的行业进行配置[2][5][7]。 * 模型具体构建过程：报告未详细描述该模型的具体构建步骤和公式，仅提及了其输出结果，例如显示电池和工业金属板块延续上行趋势，以及中期困境反转信号关注白酒和非银金融行业[2][5][7]。 4. 模型名称：TWO BETA模型[2][5][7] * 模型构建思路：该模型用于行业配置推荐，持续推荐科技板块[2][5][7]。 * 模型具体构建过程：报告未详细描述该模型的具体构建步骤和公式，仅提及了其输出结果，即继续推荐科技板块，并关注商业航天和消费电子等细分领域[2][5][7]。 模型的回测效果 本报告为周度市场观点与信号报告，未提供上述量化模型的历史回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）的具体数值。报告主要展示了模型在当期（2025年12月初）产生的具体信号和配置建议[1][2][5][7][8]。 量化因子与构建方式 本报告未涉及具体的股票alpha因子（如价值、动量、质量等因子）的构建与测试。报告内容聚焦于市场择时、行业配置和仓位管理等模型。 因子的回测效果 本报告未涉及具体的股票alpha因子的回测效果。