量化模型与构建方式 1. 模型名称：宽基轮动策略[13] * 模型构建思路：基于市场情绪热度变化，构建一个简单的宽基指数轮动策略。每周选择市场关注度（热度）提升最显著的宽基指数进行投资，若热度提升最大的是非主流股票（“其他”组），则选择空仓[11][13]。 * 模型具体构建过程： 1. 将全市场股票按宽基指数成分股分组，包括沪深300、中证500、中证1000、中证2000以及不属于以上四组的“其他”股票[8]。 2. 计算每个分组（宽基指数）的“总热度”指标，即对组内所有成分股的个股总热度进行求和[7][8]。 3. 计算每个宽基指数热度的周度变化率，并取2周移动平均（MA2）进行平滑处理[11]。 4. 在每周最后一个交易日，买入总热度变化率MA2最大的宽基指数。如果变化率最大的是“其他”组，则空仓[13]。 2. 模型名称：热门概念内低热度选股策略[30][32] * 模型构建思路：在短期内受市场情绪驱动、热度飙升的概念板块中，逆向选择该概念内关注度（热度）最低的个股，以期获得超额收益[29][32]。 * 模型具体构建过程： 1. 每周筛选出本周热度变化率最大的5个概念[32]。 2. 将这5个热门概念的所有成分股合并，作为初始选股股票池[32]。 3. 从股票池中剔除流通市值最小的20%的股票[32]。 4. 对于每个热门概念，分别选出其成分股中“总热度”指标排名最后10名的个股[32]。 5. 将所有选出的低热度个股等权构建投资组合（BOTTOM组合）[32]。 模型的回测效果 1. 宽基轮动策略，年化收益率8.74%，最大回撤23.5%，2026年收益7.9%[16]。 2. 热门概念内低热度选股策略（BOTTOM组合），年化收益15.71%，最大回撤28.89%，2026年收益6.4%[34]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：个股总热度[7] * 因子构建思路：通过聚合投资者对个股的浏览、自选与点击行为数据，构建一个衡量市场对单只股票关注度（情绪热度）的代理指标[7]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取股票每日的浏览次数、加入自选次数和点击次数[7]。 2. 将这三项数据求和，得到股票的原始热度值[7]。 3. 将该原始热度值除以当日全市场所有股票的原始热度值之和，进行归一化处理[7]。 4. 将归一化后的数值乘以10000，使因子取值区间落在[0, 10000]之间[7]。 * 公式： $个股总热度 = \frac{股票当日（浏览+自选+点击）次数}{全市场当日（浏览+自选+点击）总次数} \times 10000$ 2. 因子名称：宽基/行业/概念总热度[7] * 因子构建思路：将个股层面的关注度指标聚合到宽基指数、行业或概念板块层面，用于追踪更大范围的市场情绪热度[7]。 * 因子具体构建过程：对目标宽基指数、申万行业或概念板块内的所有成分股的“个股总热度”因子值进行求和[7]。 3. 因子名称：热度变化率MA2[11][20] * 因子构建思路：计算宽基、行业或概念“总热度”指标的周度环比变化，并采用移动平均平滑，以捕捉关注度的边际变化趋势[11][20]。 * 因子具体构建过程： 1. 计算宽基、行业或概念的“总热度”指标本周数值相对于上周数值的变化率[11][20]。 2. 对该周度变化率序列取2期移动平均（MA2），得到平滑后的热度变化率指标[11][20]。 因子的回测效果 （注：报告中未提供单个因子的独立测试结果，如IC、IR等。所有因子均作为上述模型的输入，其效果已体现在模型的回测结果中。）