量化模型与构建方式 1. 存款搬家信号模型 * 模型名称：存款搬家信号模型[5][12][13] * 模型构建思路：结合居民存款和非银存款的月度变化方向，构建一个判断居民资金是否从银行存款转向非银机构（可能包括股市）的择时信号[5][13] * 模型具体构建过程： 1. 计算存款占比：为了消除季节性影响，使用12个月累计数据计算两个核心指标[13]。 * 新增居民存款占比 = 过去12个月累计新增居民存款 / 过去12个月累计新增总存款[13] * 新增非银存款占比 = 过去12个月累计新增非银存款 / 过去12个月累计新增总存款[13] 2. 判断变化方向：将当月计算出的占比数值与前3个月的平均值进行比较[13]。 * 若当月值 > 前3月均值，则判定该占比“上行”[13][14] * 若当月值 < 前3月均值，则判定该占比“下行”[13][14] 3. 生成信号：当同时满足“新增居民存款占比下降”和“新增非银存款占比上升”这两个条件时，触发“存款搬家”看多信号[5][14] * 模型评价：该信号在历史上对A股后市有较好的预示效果，但需注意资金可能流向非权益资产（如债券）而导致信号失效，需结合A股成交热度进行辅助判断[14] 2. 短期量化择时模型 * 模型名称：短期量化择时模型[19][20][21] * 模型构建思路：从宏观基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度选取多个指标，综合判断市场短期走势，并给出仓位建议[19][20] * 模型具体构建过程： 1. 基本面指标： * 制造业PMI：若 > 50，给出乐观信号[19][22] * 信贷脉冲环比变化分位数：处于历史高位时，给出乐观信号[19][22] * M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数：处于历史高位时，给出乐观信号[19][22] * 综合以上指标信号，得出基本面总信号（乐观/中性/谨慎）[19] 2. 估值面指标： * A股整体PE中位数分位数：处于历史高位（均值回归下行压力大）时，给出谨慎信号[19][22] * A股整体PB中位数分位数：处于历史高位（均值回归下行压力大）时，给出谨慎信号[19][22] * 综合以上指标信号，得出估值面总信号[19] 3. 情绪面指标： * A股整体Beta离散度分位数：偏高时，给出谨慎信号[20][22] * A股整体量能情绪分位数：偏高时，给出乐观信号[20][22] * A股整体波动率分位数：根据分位数水平给出中性或其它信号[20][22] * 综合以上指标信号，得出情绪面总信号[20] 4. 流动性指标： * 货币利率指标分位数：偏低（流动性宽松）时，给出乐观信号[20][22] * 汇率预期指标分位数：人民币偏强时，给出乐观信号[20][22] * 沪深净融资额5日均值分位数：极低（杠杆风险小）时，给出乐观信号[20][22] * 综合以上指标信号，得出流动性总信号[20] 5. 综合信号：汇总四个维度的总信号，通过一定规则（报告中未明确给出具体加权或投票规则）生成最终的总仓位信号（如乐观、中性、谨慎，对应不同的仓位水平）[19][20][22] 3. 成长价值风格轮动模型 * 模型名称：成长价值风格轮动模型[28][29] * 模型构建思路：从基本面、估值面、情绪面三个维度选取与成长/价值风格相关的指标，构建综合轮动信号，以决定超配成长或价值风格[28][30] * 模型具体构建过程： 1. 基本面指标： * 盈利周期斜率：斜率大时，利好成长风格[28][30] * 利率综合周期水平：水平偏低时，利好成长风格[28][30] * 信贷综合周期变化：上行时，利好成长风格[28][30] * 综合以上信号，得出基本面维度的风格建议（如100%成长，0%价值）[30] 2. 估值面指标： * 成长价值PE差分位数：估值差均值回归上行时，利好成长风格[28][30] * 成长价值PB差分位数：估值差反弹至偏高位置时，利好均衡风格[28][30] * 综合以上信号，得出估值面维度的风格建议[30] 3. 情绪面指标： * 成长价值换手差分位数：换手差偏高时，利好成长风格[28][30] * 成长价值波动差分位数：波动差处于中性位置时，利好均衡风格[28][30] * 综合以上信号，得出情绪面维度的风格建议[30] 4. 综合信号：结合三个维度的风格建议，通过一定规则（报告中未明确给出具体规则）生成最终的风格轮动信号，即建议超配成长或价值[28][30] 4. 小盘大盘风格轮动模型 * 模型名称：小盘大盘风格轮动模型[32][33] * 模型构建思路：从11个有效轮动指标出发，构建综合大小盘轮动信号[32] * 模型具体构建过程： 1. 指标构成：模型基于11个指标，每个指标独立产生看多小盘或看多大盘的信号（0%或100%仓位）[32][34]。报告中列举的指标包括： * A股龙虎榜买入强度[34] * R007[34] * 融资买入余额变化[34] * 主题投资交易情绪[34] * 等级利差[34] * 期权波动率风险溢价[34] * beta离散度[34] * pb分化度[34] * 大宗交易折溢价率[34] * 中证1000 MACD(10,20,10)[34] * 中证1000交易量能[34] 2. 信号生成：每个指标独立判断，给出看多小盘（100%）或看多大盘（0%）的信号[34] 3. 综合信号：将所有指标的信号进行综合（报告中提及“综合信号3D平滑”，但未详述具体聚合方法，如等权平均或投票），得出最终的小盘仓位建议百分比[34] 模型的回测效果 1. 存款搬家信号模型 * 信号触发后一个月内全A指数平均收益率：1.72%[5][15] * 信号触发后一个月内胜率：65% (64.9%)[5][15] * 对比（未触发信号月份）平均收益率：0.13%[5][15] * 对比（未触发信号月份）胜率：52% (51.8%)[5][15] 2. 短期量化择时模型 * 回测期：2012年底至今[21] * 年化收益率：16.65%[21][24] * 年化波动率：14.80%[24] * 最大回撤：15.05%[21][24] * 夏普比率：0.9802[24] * 收益回撤比：1.1068[24] * 月度胜率：66.46%[24] * 基准（月度中性持仓再平衡）表现： * 年化收益率：5.05%[21][24] * 年化波动率：11.57%[24] * 最大回撤：31.41%[21][24] * 夏普比率：0.3109[24] * 收益回撤比：0.1607[24] * 月度胜率：54.43%[24] * 2024年以来表现： * 年化收益率：30.80%[26] * 年化波动率：16.58%[26] * 最大回撤：11.04%[21][26] * 夏普比率：1.5833[26] * 收益回撤比：2.7907[26] * 月度胜率：73.08%[26] * 基准（2024年以来）表现： * 年化收益率：10.75%[26] * 年化波动率：10.92%[26] * 最大回撤：8.89%[26] * 夏普比率：0.8069[26] * 收益回撤比：1.2087[26] * 月度胜率：61.54%[26] 3. 成长价值风格轮动模型 * 回测期：2012年底至今[29] * 年化收益率：13.30%[29][31] * 年化波动率：20.76%[31] * 最大回撤：43.07%[31] * 夏普比率：0.6098[31] * 收益回撤比：0.3088[31] * 月度胜率：58.60%[31] * 基准（月度风格均衡配置）表现： * 年化收益率：8.30%[29][31] * 年化波动率：20.60%[31] * 最大回撤：44.13%[31] * 夏普比率：0.3935[31] * 收益回撤比：0.1880[31] * 月度胜率：56.05%[31] 4. 小盘大盘风格轮动模型 * 综合策略表现（2014年以来）： * 年化收益率：20.60%[34] * 年化超额收益率：12.95%[34] * 最大回撤：40.70%[34] * 胜率（按交易）：50.11%[34] * 2026年以来表现： * 超额收益率：2.88%[33][34] * 部分子指标表现（年化超额收益）： * 融资买入余额变化：5.96%[34] * 大宗交易折溢价率：9.52%[34] * 中证1000交易量能：9.90%[34] * pb分化度：9.53%[34]