量化模型与构建方式 1. 模型名称：宽基轮动策略[16] * 模型构建思路：基于市场情绪热度指标，通过追踪不同宽基指数（沪深300、中证500、中证1000、中证2000及“其他”组）周度热度的边际变化，构建一个简单的择时轮动策略。认为热度变化率最大的宽基可能代表短期市场情绪聚集的方向。[11][14][16] * 模型具体构建过程： 1. 首先，根据报告定义的个股总热度指标，对属于沪深300、中证500、中证1000、中证2000成分股的股票，分别计算其组内总热度之和，得到各宽基的“总热度”指标。未被纳入上述四个宽基的股票归为“其他”组，并计算其总热度。[11] 2. 计算每个宽基组（包括“其他”组）的周度热度变化率。[14] 3. 对周度热度变化率进行2期移动平均（MA2）平滑处理。[14] 4. 在每周最后一个交易日，选择总热度变化率MA2最大的宽基指数，并在下一周持有该宽基指数（如果变化率最大的是“其他”组，则选择空仓）。[16] 2. 模型名称：热门概念内低热度选股策略[35] * 模型构建思路：在短期受市场情绪驱动、关注度高的热门概念板块中，选取板块内相对关注度（热度）较低的个股，利用市场有限注意力导致的“反应不足”或“价值洼地”效应来获取超额收益。[34][35] * 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。[35] 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。[35] 3. 在股票池中，排除流通市值最小的20%的股票（以规避小市值股票的极端波动）。[35] 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（最低）的10只个股。[35] 5. 将所有选出的个股（5个概念 * 10只个股 = 50只）等权构建投资组合，记为“BOTTOM组合”。[35] * 模型评价：该策略利用了A股概念行情持续时间短、受行为因素影响大的特点，通过在高热度板块中挑选低热度个股，历史上长期可以取得一定的超额收益。[34][37] 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年收益为2.1%。[19] 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%。[37] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：个股总热度[10] * 因子构建思路：从行为金融学中的“有限注意力”角度出发，将投资者对个股的浏览、自选、点击等行为数据加总，构建一个衡量个股受市场关注程度的综合指标，作为“情绪热度”的代理变量。[10] * 因子具体构建过程： 1. 获取个股每日的浏览次数、自选次数与点击次数。 2. 将同一交易日内，个股的上述三项数据求和。 3. 将该求和值除以当日全市场所有股票的该项求和总值，进行归一化处理，得到该股当日的关注度占比。 4. 将归一化后的数值乘以10000，使得因子取值区间落在[0, 10000]之间。 公式为： 其中， 代表个股， 代表交易日， 代表全市场股票总数。[10] 2. 因子名称：聚合总热度（宽基/行业/概念）[10] * 因子构建思路：将个股层面的总热度因子向上聚合，得到宽基指数、申万行业、市场概念等不同板块层面的整体热度指标，用于追踪市场情绪在宏观或中观层面的聚集与变化。[10] * 因子具体构建过程： 1. 确定目标板块（如沪深300指数、传媒行业、Sora概念）的成分股名单。 2. 将该板块内所有成分股在同一个交易日的“个股总热度”值进行简单加总。 公式为： 其中， 代表特定的板块（宽基、行业或概念）股票集合， 代表交易日。[10] 3. 因子名称：热度变化率MA2[14][22] * 因子构建思路：计算“聚合总热度”因子的周度环比变化率，并对其进行平滑处理，以捕捉板块热度边际变化的趋势，用于构建轮动或选股策略。[14][16][22] * 因子具体构建过程： 1. 计算板块在第周的周度“聚合总热度”，可通过对周内各交易日热度取平均或直接使用周末值获得。 2. 计算周度热度变化率：$变化率_{S, w} = \frac{热度_{S, w} - 热度_{S, w-1}}{热度_{S, w-1}}$ 3. 对计算出的周度变化率序列进行2期移动平均（MA2）平滑： [14] 因子的回测效果 （注：本报告未提供单个因子的独立测试结果（如IC、IR等），仅展示了基于因子构建的策略组合的回测表现。因此，此部分根据要求跳过。）
本周热度变化最大行业为传媒、计算机：市场情绪监控周报（20260112-20260116）-20260118
华创证券·2026-01-18 17:14