量化模型与构建方式 1. 模型名称：华鑫市场情绪温度指标[5][8][19] * 模型构建思路： 该模型旨在通过多维度市场数据构建一个综合性的市场情绪指标，用于判断市场情绪状态（如过冷、过热），属于摆荡指标，适用于震荡市的高抛低吸策略[19]。 * 模型具体构建过程： 模型从6大维度选取数据，通过对过去5年的历史数据进行统计及回测构建而成[19]。具体维度包括： 1. 指数涨跌幅 2. 成交量 3. 涨跌家数 4. KDJ指标 5. 北向资金数据 6. 融资融券数据 模型最终输出一个0-100分的综合评分，并根据评分将市场情绪划分为五个等级：过冷（0-19分）、较冷（20-39分）、中性（40-59分）、较热（60-79分）、过热（80-100分）[5][19]。 * 模型评价： 该指标属于摆荡指标，更多提供在震荡市时的高抛低吸参考，对于趋势缺乏预测效果。当市场出现趋势时，指标可能出现钝化现象[19]。 模型的回测效果 1. 华鑫市场情绪温度指标， 当前市场情绪综合评分为95分， 市场情绪状态为“过热”[5][8] 2. 华鑫市场情绪温度指标， 历史回测显示， 当情绪值低于或接近60分时市场将获得支撑， 当情绪值高于90分时将出现阻力[8] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：融资净买入额[11][19] * 因子构建思路： 该因子反映投资者通过融资交易（借钱买入）对某只股票或市场的看多情绪和资金流入情况[19]。 * 因子具体构建过程： 直接使用Wind等数据源提供的“融资净买入额”数据，单位为万元。其计算逻辑为指定时间段内（如前一日）融资买入额与融资偿还额的差额[11]。 2. 因子名称：融券净卖出额[12][19] * 因子构建思路： 该因子反映投资者通过融券交易（借券卖出）对某只股票或市场的看空情绪[19]。 * 因子具体构建过程： 直接使用Wind等数据源提供的“融券净卖出”数据，单位为万元。其计算逻辑为指定时间段内（如前一日）融券卖出额与融券偿还额的差额[12]。 3. 因子名称：期间净买入额（双融）[19] * 因子构建思路： 该因子综合了融资和融券两方面的信息，反映融资融券整体资金流向，是融资看多力量与融券看空力量的净额[19]。 * 因子具体构建过程： 期间净买入额由融资净买入额减去融券净卖出额得到[19]。公式为： $期间净买入额 = 融资净买入额 - 融券净卖出额$ 4. 因子名称：主力净流入额[9][10] * 因子构建思路： 该因子反映大额资金（主力资金）对某只股票的净买入情况，常用于判断资金关注度。 * 因子具体构建过程： 直接使用数据源提供的“主力净流入额”数据，单位为万元。通常基于Level-2行情数据中的大单、中单、小单成交额计算得出。 因子的回测效果 注：报告中未提供各因子的具体回测指标（如IC、IR、多空收益等）数值，仅展示了基于这些因子计算的个股或行业排名数据。以下为根据报告内容整理的因子取值示例。 1. 融资净买入额因子， 个股示例：蓝色光标(300058.SZ)融资净买入额为131,086.20万元[11] 2. 融资净买入额因子， 行业示例：SW计算机行业融资净买入额为559,297万元[16] 3. 融券净卖出额因子， 个股示例：太平洋(601099.SH)融券净卖出额为1,022.82万元[12] 4. 融券净卖出额因子， 行业示例：SW计算机行业融券净卖出额为1,390万元[16] 5. 主力净流入额因子， 个股示例：东方财富(300059.SZ)主力净流入额为181,015.77万元[9] 6. 主力净流入额因子， 行业示例：SW计算机行业主力净流入额为1,224,902万元[14]