量化模型与构建方式 1. 短期择时模型 1. 模型名称：短期择时模型[18] 2. 模型构建思路：从宏观基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度构建多因子综合择时模型，每个维度包含若干具体指标，通过判断各指标在历史分位数上的位置来给出乐观、谨慎或中性的信号，最终综合得出总仓位信号[18][22]。 3. 模型具体构建过程： * 一级指标：模型包含四个一级指标：基本面、估值面、情绪面、流动性[18][22]。 * 二级指标与信号生成：每个一级指标下包含若干二级指标。每周计算每个二级指标的当前值，并计算其在过去5年历史数据中的分位数。根据分位数高低和指标特性，将每个二级指标转化为“乐观”（信号值1.00）、“谨慎”（信号值0.00）或“中性”（信号值0.50）的二级择时信号[18][19][22]。 * 一级信号合成：对每个一级指标下的所有二级择时信号进行综合（具体综合方法未明确说明，可能为等权平均或投票），得到该一级指标的最终信号（乐观、谨慎或中性）[18][22]。 * 总仓位信号合成：综合四个一级指标的信号，生成最终的总仓位信号。总仓位信号为1.00表示乐观（高仓位），0.00表示谨慎（低仓位或空仓），0.50表示中性（中等仓位）[22][28]。 * 具体指标说明： * 基本面指标：包括制造业PMI是否大于50、信贷脉冲环比变化分位数、M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数[18][22]。 * 估值面指标：包括A股整体PE分位数、A股整体PB分位数[18][22]。 * 情绪面指标：包括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[19][22]。 * 流动性指标：包括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[19][22]。 2. 成长价值风格轮动模型 1. 模型名称：成长价值风格轮动模型[29][30] 2. 模型构建思路：从基本面、估值面、情绪面三个维度构建多因子轮动模型，判断成长与价值风格的相对强弱，从而给出超配成长或超配价值的建议[30]。 3. 模型具体构建过程： * 一级指标：模型包含三个一级指标：基本面、估值面、情绪面[30][32]。 * 二级指标与信号生成： * 基本面：包含盈利周期斜率、利率综合周期水平、信贷综合周期变化三个指标。根据各指标水平判断其对成长或价值风格利好，并转化为具体的仓位配置建议（例如，盈利斜率周期水平为4.17，判断为“盈利周期斜率大，利好成长”，则给出成长100%、价值0%的二级仓位信号）[30][32]。 * 估值面：包含成长价值PE差分位数、成长价值PB差分位数。根据估值差分位数的高低和均值回归方向，判断其对风格的影响（例如，PE差分位数为52.75%，判断为“估值差均值回归上行中，利好成长”，则给出成长100%、价值0%的二级仓位信号）[30][32]。 * 情绪面：包含成长价值换手差分位数、成长价值波动差分位数。根据换手差和波动差的分位数水平判断其对风格的影响（例如，换手差分位数为70.22%，判断为“换手差偏高，利好成长”，则给出成长100%、价值0%的二级仓位信号）[30][32]。 * 一级信号与最终建议：综合每个一级指标下的二级仓位信号，得到该一级指标的超配建议（例如，基本面整体给出“超配成长”信号）。最终结合所有一级指标信号，给出模型的综合建议（例如，当前建议“超配成长”）[30][32]。 3. 小盘大盘风格轮动模型 1. 模型名称：小盘大盘风格轮动模型[29][34] 2. 模型构建思路：从流动性、情绪、估值、技术等多个角度选取11个有效轮动指标，每日计算各指标看多小盘（仓位100%）或看多大盘（仓位0%）的信号，通过综合这些指标信号来构建最终的大小盘轮动信号[34][36]。 3. 模型具体构建过程： * 指标池：模型共使用11个轮动指标，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[36]。 * 单指标信号：每个指标独立产生每日信号，信号值为0%或100%。0%表示该指标看多大盘（即小盘仓位为0%），100%表示该指标看多小盘（即小盘仓位为100%）[36]。 * 综合信号生成：每日将11个指标的小盘仓位信号值进行综合（具体综合方法未明确说明，可能为等权平均或投票），得到每日的“小盘综合信号”百分比。例如，2026-01-26日，综合信号为0%，即看多大盘（大盘仓位100%）[36]。 * 信号平滑：为了减少噪音，对综合信号进行了“3D平滑”处理[36]。 模型的回测效果 1. 短期择时模型 1. 回测区间：2012年底至今（全区间）及2024年以来[21][24][27] 2. 基准策略：月度中性持仓再平衡[21] 3. 全区间表现（2012年底至今）[24]： * 年化收益率：16.78% * 年化波动率：14.79% * 最大回撤：15.05% * 夏普比率：0.9882 * 收益回撤比：1.1155 * 月度胜率：66.46% * 基准年化收益率：5.11% * 年化超额收益率：11.67% 4. 近期表现（2024年以来）[27]： * 年化收益率：31.59% * 年化波动率：16.52% * 最大回撤：11.04% * 夏普比率：1.6247 * 收益回撤比：2.8617 * 月度胜率：73.08% * 基准年化收益率：11.13% * 年化超额收益率：20.46%（根据年化收益率差值计算） 2. 成长价值风格轮动模型 1. 回测区间：2012年底至今[31][33] 2. 基准策略：月度风格均衡配置（成长和价值等权）[31][33] 3. 全区间表现[33]： * 年化收益率：13.34% * 年化波动率：20.74% * 最大回撤：43.07% * 夏普比率：0.6119 * 收益回撤比：0.3098 * 月度胜率：58.60% * 基准年化收益率：8.35% * 年化超额收益率：4.99% 3. 小盘大盘风格轮动模型 1. 回测区间：2014年以来[35][36] 2. 基准策略：大小盘等权配置（沪深300和中证1000全收益指数等权）[35][36] 3. 综合信号表现[36]： * 年化收益率：20.85%（综合信号3D平滑） * 年化超额收益率：13.11% * 最大回撤：40.70% * 平均换手间隔：20个交易日 * 胜率（按交易）：50.21% 4. 单指标表现示例（年化超额收益率）[36]： * 融资买入余额变化：5.76% * 大宗交易折溢价率：9.35% * A股龙虎榜买入强度：5.16% * R007：4.55% * 中证1000交易量能：10.06% * PB分化度：9.69% 量化因子与构建方式 （注：报告中未详细描述独立因子的构建过程，所有指标均作为模型组成部分出现，因此本部分略过） 因子的回测效果 （注：报告中未提供独立因子的测试结果，仅在小盘大盘轮动模型中列出了部分单指标的年化超额收益等表现，已归入模型回测效果部分）