量化模型与构建方式 1. 短期择时模型 * 模型名称：短期择时模型[7][16] * 模型构建思路：从宏观基本面、估值面、情绪面和流动性四个维度构建综合择时信号，每个维度下包含若干具体指标，通过判断各指标在历史分位数上的位置来给出看多、中性或看空的信号，最终综合形成总仓位建议[7][16][17]。 * 模型具体构建过程： 1. 指标选取与信号生成：模型包含四个一级指标（基本面、估值面、情绪面、流动性），每个一级指标下包含2-3个二级指标。每周计算每个二级指标的当前值在过去5年（部分为滚动5年）的历史分位数[16][17]。 2. 信号映射规则：根据各二级指标的分位数区间，将其映射为“乐观”（看多）、“中性”或“谨慎”（看空）的定性信号。例如，当“A股整体PE分位数”处于高位（如93.55%）时，给出“谨慎”信号，意味着估值偏高，有均值回归下行压力[16][19]。 3. 综合判断：汇总每个一级指标下所有二级指标的信号，综合判断该维度的总体信号（乐观、中性或谨慎）[16][17]。 4. 仓位决策：最终，综合四个维度的总体信号，形成总的仓位配置建议（例如，总仓位信号为0.00代表空仓，1.00代表满仓）[19][25]。 2. 成长价值风格轮动模型 * 模型名称：成长价值风格轮动模型[7][26][27] * 模型构建思路：从基本面、估值面和情绪面三个维度构建轮动信号，判断当前市场环境下成长风格与价值风格的相对强弱，从而给出超配成长、超配价值或均衡配置的建议[27][28]。 * 模型具体构建过程： 1. 基本面维度：基于量化经济中周期分析框架，考察三个周期指标： * 盈利周期斜率：斜率大时利好成长风格[27][29]。 * 利率综合周期水平：水平偏低时利好成长风格[27][29]。 * 信贷综合周期变化：上行时利好成长风格[27][29]。 根据各指标当前状态判断其对成长或价值的利好方向，并综合给出基本面维度的仓位信号（如“成长100%，价值0%”代表超配成长）[29]。 2. 估值面维度：计算成长与价值风格的估值差（PE差和PB差）在过去5年的分位数。当估值差分位数较低时，认为估值差有均值回归上行的动力，利好成长风格；反之则利好价值风格[27][29]。 3. 情绪面维度：计算成长与价值风格的换手差和波动差在过去5年的分位数。换手差和波动差分位数处于中性区间时，建议均衡配置；偏离中性区间时，则对某一风格有利[27][28][29]。 4. 综合决策：结合基本面、估值面和情绪面三个维度的信号，最终给出成长与价值风格的配置比例建议[27][29]。 3. 小盘大盘风格轮动模型 * 模型名称：小盘大盘风格轮动模型[7][26][31] * 模型构建思路：从流动性、交易行为、市场结构等多个视角，选取11个有效轮动指标，构建综合的大小盘轮动信号，以判断小盘风格与大盘风格的相对强弱[31]。 * 模型具体构建过程： 1. 多指标框架：模型共采用11个指标，包括：A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、Beta离散度、PB分化度、大宗交易折溢价率、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[31][33]。 2. 日内信号生成：每个交易日，根据各指标的预设规则独立生成看多小盘（仓位100%）或看空小盘（仓位0%）的信号[33]。 3. 信号综合：将11个指标的信号进行综合（例如，加权平均或投票机制），得到每日的综合小盘仓位信号，其补集即为大盘仓位信号[31][33]。 4. 策略执行：根据综合信号，在代表大盘的沪深300全收益指数和代表小盘的中证1000全收益指数之间进行轮动配置[32][33]。 模型的回测效果 1. 短期择时模型 * 回测区间：2012年底至2025年12月21日[18][21] * 年化收益率：16.37%[18][21] * 年化波动率：14.79%[21] * 最大回撤：14.07%[18][21] * 夏普比率：0.9641[21] * 收益回撤比：1.1635[21] * 月度胜率：66.24%[21] * 季度胜率：60.38%[21] * 年度胜率：78.57%[21] * 基准年化收益率：4.76%[18][21] * 年化超额收益率：11.61%[18][21] * 2024年以来年化收益率：28.52%[24] * 2024年以来最大回撤：11.04%[18][24] * 2024年以来夏普比率：1.4662[24] * 2024年以来收益回撤比：2.5841[24] * 2024年以来月度胜率：72.00%[24] * 2024年以来基准年化收益率：8.95%[24] * 2024年以来年化超额收益率：19.57%（计算得出：28.52%-8.95%）[24] 2. 成长价值风格轮动模型 * 回测区间：2012年底至2025年12月21日[28][30] * 年化收益率：12.71%[28][30] * 年化波动率：20.79%[30] * 最大回撤：43.07%[30] * 夏普比率：0.5842[30] * 收益回撤比：0.2952[30] * 月度胜率：58.33%[30] * 季度胜率：59.62%[30] * 基准年化收益率：7.96%[28][30] * 年化超额收益率：4.75%[28][30] * 2025年以来收益率：25.36%[28][30] * 2025年以来基准收益率：26.19%[28][30] * 2025年以来超额收益率：-0.84%[28][30] 3. 小盘大盘风格轮动模型 * 回测区间：2014年至2025年[32][33] * 年化收益率：19.67%（综合信号3D平滑）[33] * 年化超额收益率：12.66%（综合信号3D平滑）[33] * 最大回撤：40.70%（综合信号3D平滑）[33] * 2025年以来收益率：33.64%[33] * 2025年以来基准收益率：22.11%[33] * 2025年以来超额收益率：11.53%[32][33] * 各独立指标年化超额收益率范围：3.64% 至 9.61%[33] 量化因子与构建方式 1. 标准化交易量能指标 * 因子名称：标准化交易量能指标[3][14] * 因子构建思路：用于衡量市场整体交易活跃度的强弱，通过将当前交易量能与历史水平进行比较，判断市场量能是否处于强势区间[3][14]。 * 因子具体构建过程：报告未给出该因子的具体计算公式，但提及其构建逻辑。该指标 likely 通过计算当前全A日均成交额（或其他成交量指标）在过去一定周期（如5年）内的分位数，或与其移动平均值（如60日均值）进行比较并标准化，从而生成一个度量交易活跃度相对位置的指标[3][9][14]。 2. 大小盘轮动交易信号框架指标 * 因子构建思路：为构建小盘大盘轮动模型，从多个维度选取了11个有效指标，这些指标共同构成了大小盘轮动的信号框架[15][31]。 * 因子具体构建过程：报告列出了11个指标的名称，但未详细阐述每个因子的具体计算公式。这些指标涵盖了流动性、资金面、市场情绪、技术分析等多个方面[31][33]。 * 流动性/资金面指标：R007、等级利差、融资买入余额变化[31][33]。 * 交易行为/情绪指标：A股龙虎榜买入强度、主题投资交易情绪、大宗交易折溢价率、期权波动率风险溢价[31][33]。 * 市场结构/技术指标：Beta离散度、PB分化度、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[31][33]。 3. 量化择时模型细分指标 * 因子构建思路：短期择时模型所依赖的四个维度（基本面、估值面、情绪面、流动性）均由若干二级指标构成，这些二级指标是生成择时信号的基础因子[16][17][19]。 * 因子具体构建过程：报告列出了各二级指标的名称及其信号判断逻辑，但未提供全部因子的精确计算公式。构建过程通常涉及计算指标的当前值，并求其在指定历史窗口（多为过去5年）的分位数[16][17][19]。 * 基本面指标：制造业PMI、人民币中长期贷款脉冲同比增速、M1同比增速（HP滤波去趋势）[16][19]。 * 估值面指标：A股整体PE中位数分位数、A股整体PB中位数分位数[16][19]。 * 情绪面指标：A股整体Beta离散度分位数、A股整体量能情绪分位数、A股整体波动率分位数[17][19]。 * 流动性指标：货币利率指标分位数、汇率预期指标分位数、沪深净融资额5日均值分位数[17][19]。 4. 成长价值风格轮动模型细分指标 * 因子构建思路：成长价值风格轮动模型所依赖的三个维度（基本面、估值面、情绪面）均由若干细分指标构成，这些指标用于判断成长与价值风格的相对强弱[27][29]。 * 因子具体构建过程：报告列出了各细分指标的名称及其对风格的影响逻辑，但未提供全部因子的精确计算公式[27][29]。 * 基本面周期指标：盈利斜率周期水平、利率综合周期水平、信贷综合周期变化[27][29]。 * 估值面指标：成长价值PE差分位数、成长价值PB差分位数[27][29]。 * 情绪面指标：成长价值换手差分位数、成长价值波动差分位数[27][28][29]。 因子的回测效果 （注：报告未提供单个因子的独立测试结果，仅提供了由它们构成的综合模型的回测表现。各独立因子的年化超额收益率仅在小盘大盘轮动模型部分有简要列出[33]。）