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进行宽基指数轮动。每周选择市场关注度（总热度）边际提升最大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：沪深300、中证500、中证1000、中证2000，以及不属于以上四组的“其他”组[8]。 2. 计算各组股票的“总热度”：将该组内所有成分股的个股总热度指标求和[8]。 3. 计算各组总热度的周度变化率[11]。 4. 对周度变化率取2周移动平均（MA2）进行平滑[11]。 5. 在每周最后一个交易日，买入MA2值最大的宽基指数（沪深300、中证500、中证1000、中证2000之一）。如果MA2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] * 模型构建思路：在短期内受市场高度关注（热度变化率大）的概念板块中，选择该概念内市场关注度（总热度）相对较低的个股，以期获得超额收益[30][32]。 * 模型具体构建过程： 1. 每周计算所有概念板块的总热度周度变化率[28]。 2. 选出本周热度变化率最大的5个概念[30]。 3. 将这5个概念的所有成分股合并作为初选股票池[30]。 4. 从初选股票池中剔除流通市值最小的20%的股票[30]。 5. 在剩余的股票池中，针对每个热门概念，分别选出其成分股中“个股总热度”排名最低的10只股票[30]。 6. 将所有选出的股票等权重构建投资组合（BOTTOM组合）[30]。 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3.6%[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%[32]。 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：通过加总个股的浏览、自选与点击次数，并以全市场占比进行归一化，构建一个衡量个股受市场关注程度的情绪代理指标[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、点击次数[7]。 2. 将上述三个次数相加，得到股票的原始热度值[7]。 3. 计算该股票原始热度值在当日全市场所有股票总原始热度值中的占比，进行归一化[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]。 $个股总热度 = \frac{股票当日（浏览+自选+点击）次数}{全市场当日（浏览+自选+点击）总次数} \times 10000$ 2. 因子名称：聚合总热度（宽基/行业/概念）[7] * 因子构建思路：将特定群体（如宽基指数、行业、概念）内所有成分股的“个股总热度”加总，得到该群体的整体情绪热度指标，用于监控市场情绪[7]。 * 因子具体构建过程：对于目标群体（如沪深300指数），将其所有成分股在计算日的“个股总热度”因子值直接求和[7][8]。 3. 因子名称：热度变化率MA2[11][20] * 因子构建思路：计算聚合总热度（或个股总热度）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. 计算目标对象（宽基、行业、概念或个股）本周的聚合总热度（或个股总热度）[11]。 2. 计算其相对于上周的环比变化率[11]。 3. 对该周度变化率序列计算2周移动平均值（MA2）[11][20]。 因子的回测效果 （报告中未提供单个因子的独立测试结果，如IC、IR等）