量化模型与构建方式 1. 模型名称：择时雷达六面图综合择时模型[1][6] * 模型构建思路：从流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度六个维度选取二十一个指标对市场进行综合刻画，并概括为“估值性价比”、“宏观基本面”、“资金&趋势”、“拥挤度&反转”四大类，最终生成一个综合择时分数以指导市场观点[1][6]。 * 模型具体构建过程： 1. 从六个维度（流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度）选取二十一个底层指标[1][6]。 2. 将每个底层指标通过特定的规则或标准化方法（如z-score、阈值判断等）转化为在[-1, 1]区间内的单指标分数，其中1代表强烈看多，-1代表强烈看空，0代表中性[10][12][15][18][22][26][29][32][35][38][40][43][46][49][52][55][57][60][64][65][69][71]。 3. 将六个维度的单指标分数进行汇总（具体汇总方式未在报告中明确给出），得到六个维度的综合分数[1][6][9]。 4. 将六个维度进一步概括为四大类（估值性价比、宏观基本面、资金&趋势、拥挤度&反转），并计算各大类分数[1][6]。 5. 最终生成一个位于[-1, 1]之间的综合择时分数，代表整体市场观点[1][6]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：货币方向因子[12] * 因子构建思路：通过比较货币政策工具利率与短端市场利率相对于过去的变化方向，来判断当前货币政策的方向是宽松还是收紧[12]。 * 因子具体构建过程：选取央行使用的货币政策工具利率与短端市场利率，计算其相较于90天前的平均变化方向。若因子值>0，则判断货币政策宽松；若因子值<0，则判断货币政策收紧[12]。 2. 因子名称：货币强度因子[15] * 因子构建思路：基于“利率走廊”概念，通过计算短端市场利率相对于政策利率的偏离幅度，来表征货币环境的松紧强度[15]。 * 因子具体构建过程：计算偏离度 = DR007 / 7天逆回购利率 - 1，并对该偏离度进行平滑与z-score标准化，形成货币强度因子。若因子值 < -1.5倍标准差，则预期未来120个交易日为宽松环境；若因子值 > 1.5倍标准差，则预期未来120个交易日为收紧环境[15]。 3. 因子名称：信用方向因子[18] * 因子构建思路：通过观察中长期贷款同比增速的变化方向，来判断商业银行对实体经济的信贷传导是趋于宽松还是收紧[18]。 * 因子具体构建过程：使用中长期贷款当月值，计算过去十二个月的增量，再计算同比增速，得到信用方向因子。若该因子相比于三个月之前上升则看多；反之则看空[18]。 4. 因子名称：信用强度因子[22] * 因子构建思路：通过衡量新增人民币贷款数据是否大幅超预期或不及预期，来捕捉信用的强度变化[22]。 * 因子具体构建过程：计算信用强度因子 = (新增人民币贷款当月值 – 预期中位数) / 预期标准差。若因子值 > 1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为信用显著超预期环境；若因子值 < -1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为信用显著不及预期环境[22]。 5. 因子名称：增长方向因子[26] * 因子构建思路：基于PMI数据的同比变化方向，来判断经济增长的趋势是向上还是向下[26]。 * 因子具体构建过程：基于中采制造业PMI、中采非制造业PMI、财新制造业PMI数据，计算过去十二个月均值的同比值，得到增长方向因子。若该因子相比于三个月之前上升则看多；反之则看空[26]。 6. 因子名称：增长强度因子[29] * 因子构建思路：通过衡量PMI数据是否大幅超预期或不及预期，来捕捉经济增长的强度变化[29]。 * 因子具体构建过程：计算PMI预期差 = (PMI – 预期中位数) / 预期标准差，得到增长强度因子。若因子值 > 1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为增长显著超预期环境；若因子值 < -1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为增长显著不及预期环境[29]。 7. 因子名称：通胀方向因子[32] * 因子构建思路：通过观察通胀水平（CPI和PPI）的变化方向，来判断其对货币政策空间的制约程度，进而影响权益资产表现[32]。 * 因子具体构建过程：计算通胀方向因子 = 0.5 × CPI同比平滑值 + 0.5 × PPI同比原始值。若该因子相较于三个月之前降低，则说明是通胀下行环境，此时看多；反之看空[32]。 8. 因子名称：通胀强度因子[35] * 因子构建思路：通过衡量CPI与PPI数据是否大幅超预期或不及预期，来捕捉通胀的强度变化[35]。 * 因子具体构建过程：分别计算CPI与PPI的预期差 = (披露值 – 预期中位数) / 预期标准差，然后计算两者的均值作为通胀强度因子。若因子值 < -1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为通胀显著不及预期环境；若因子值 > 1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为通胀显著超预期环境[35]。 9. 因子名称：席勒ERP因子[38] * 因子构建思路：使用经过周期平滑的盈利（席勒PE）来计算股权风险溢价，以衡量股票市场相对于无风险资产的长期估值吸引力[38]。 * 因子具体构建过程：计算过去6年通胀调整后的平均盈利得到席勒PE，然后计算席勒ERP = 1 / 席勒PE - 10年期国债到期收益率，最后计算该ERP在过去6年时间窗口内的z-score作为因子分数[38]。 10. 因子名称：PB因子[40] * 因子构建思路：将市净率（PB）进行逆向处理和标准化，以衡量市场的估值水平，值越低代表估值越有吸引力[40]。 * 因子具体构建过程：对PB取负值（-PB），然后计算其在过去6年时间窗口内的z-score，再用1.5倍标准差进行截尾处理，最后标准化到±1之间得到因子分数[40]。 11. 因子名称：AIAE因子[43] * 因子构建思路：通过计算全市场权益资产（股票）占总金融资产（股票+债务）的比例，来反映市场整体的风险偏好水平[43]。 * 因子具体构建过程：构建A股的AIAE指标 = 中证全指总流通市值 / (中证全指总流通市值 + 实体总债务)。将该指标取负值（-AIAE）后，计算其在过去6年时间窗口内的z-score得到因子分数[43]。 12. 因子名称：两融增量因子[46] * 因子构建思路：通过比较融资净余额短期与长期均线增量的关系，来判断杠杆资金的情绪和趋势[46]。 * 因子具体构建过程：计算融资余额-融券余额，然后分别计算其过去120日均增量和过去240日均增量。若120日均增量 > 240日均增量，则判断杠杆资金上行；反之则判断下行[46]。 13. 因子名称：成交额趋势因子[49] * 因子构建思路：通过对数成交额的长期均线距离关系，来判断市场成交热度和资金活跃度的趋势[49]。 * 因子具体构建过程：计算对数成交额的均线距离 = ma120 / ma240 - 1。当该均线距离在最近10日、30日、60日的最大值同时达到近期高点时看多；当其在最近10日、30日、60日的最小值同时达到近期低点时看空[49]。 14. 因子名称：中国主权CDS利差因子[52] * 因子构建思路：通过观察中国主权CDS利差的变化方向，来推断海外投资者对中国经济基本面的预期和外资流入意愿[52]。 * 因子具体构建过程：对平滑后的CDS利差计算其20日差分。若20日差分 < 0，说明CDS利差下降，海外投资者预期中国基本面转好，此时看多；反之看空[52]。 15. 因子名称：海外风险厌恶指数因子[55] * 因子构建思路：通过观察花旗风险厌恶指数（Citi RAI Index）的变化方向，来捕捉海外市场的整体风险偏好变化[55]。 * 因子具体构建过程：对平滑后的风险厌恶指数计算其20日差分。若20日差分 < 0，说明外资风险偏好上升，此时看多；反之看空[55]。 16. 因子名称：价格趋势因子[57] * 因子构建思路：结合价格均线距离的方向和强度，综合判断市场的技术趋势[57]。 * 因子具体构建过程： 1. 计算价格均线距离 = ma120 / ma240 - 1。 2. 趋势方向分数：若均线距离 > 0，则得1分；反之为-1分。 3. 趋势强度分数：若均线距离在最近20日和60日的最大值同时达到近期高点，则得1分；若在最近20日和60日的最小值同时达到近期低点，则得-1分。 4. 趋势综合分数 = (趋势方向分数 + 趋势强度分数) / 2[57]。 17. 因子名称：新高新低数因子[60] * 因子构建思路：将中证800成分股中创一年新高与新低的股票数量差作为市场情绪的反转信号[60]。 * 因子具体构建过程：计算中证800成分股的（过去一年新低数 - 新高数），并取其20日移动平均。若该值 > 0，说明近期新低较多，市场有见底预期，此时看多；反之看空[60]。 18. 因子名称：期权隐含升贴水因子[64] * 因子构建思路：将期权市场隐含的标的未来升贴水作为情绪指标，用于判断市场是否过度拥挤并可能发生反转[64]。 * 因子具体构建过程：基于看涨看跌平价关系推导期权隐含的标的升贴水。若50ETF近5日收益率 < 0，且该指标的历史分位数 < 30%，则看多并持续20日；若50ETF近5日收益率 > 0，且该指标的历史分位数 > 70%，则看空并持续20日[64]。 19. 因子名称：期权VIX因子[65] * 因子构建思路：将期权隐含波动率（VIX）作为市场恐慌和情绪指标，用于判断市场是否过度拥挤并可能发生反转[65]。 * 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率 < 0，且VIX的历史分位数 > 70%，则看多并持续20日；若50ETF近5日收益率 > 0，且VIX的历史分位数 > 70%，则看空并持续20日[65]。 20. 因子名称：期权SKEW因子[69] * 因子构建思路：将期权隐含偏度（SKEW）作为市场对尾部风险预期的指标，用于判断市场情绪是否过度并可能反转[69]。 * 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率 < 0，且SKEW的历史分位数 > 70%，则看多并持续20日；若50ETF近5日收益率 > 0，且SKEW的历史分位数 < 30%，则看空并持续20日[69]。 21. 因子名称：可转债定价偏离度因子[71] * 因子构建思路：将可转债实际价格相对于模型理论价格的偏离度作为市场情绪的度量，偏离度越高代表情绪越拥挤，可能发生反转[71]。 * 因子具体构建过程：计算可转债定价偏离度 = 转债价格 / 模型定价 - 1。将该偏离度取负值后，计算其在过去3年时间窗口内的z-score得到因子分数[71]。 模型的回测效果 本报告未提供择时雷达六面图综合择时模型的历史回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率IR等）。报告仅提供了截至报告发布当周（“本周”）模型及各维度、各因子的最新信号分数和观点摘要[1][6][9][10]。 因子的回测效果 本报告未提供二十一个底层因子的历史回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等）。报告仅提供了截至报告发布当周（“本周”）各因子的最新信号分数[10]。 1. 货币方向因子，当前分数：1.00[10][12] 2. 货币强度因子，当前分数：0.00[10][15] 3. 信用方向因子，当前分数：1.00[10][18] 4. 信用强度因子，当前分数：-1.00[10][22] 5. 增长方向因子，当前分数：-1.00[10][26][28] 6. 增长强度因子，当前分数：1.00[10][29] 7. 通胀方向因子，当前分数：-1.00[10][32] 8. 通胀强度因子，当前分数：-1.00[10][35] 9. 席勒ERP因子，当前分数：-0.10[10][38][42] 10. PB因子，当前分数：-0.75[10][40] 11. AIAE因子，当前分数：-1.00[10][43] 12. 两融增量因子，当前分数：1.00[10][46] 13. 成交额趋势因子，当前分数：1.00[10][49] 14. 中国主权CDS利差因子，当前分数：1.00[10][52][53] 15. 海外风险厌恶指数因子，当前分数：-1.00[10][55] 16. 价格趋势因子，当前分数：1.00[10][57][58] 17. 新高新低数因子，当前分数：-1.00[10][60][61] 18. 期权隐含升贴水因子，当前分数：-1.00[10][64] 19. 期权VIX因子，当前分数：-1.00[10][65] 20. 期权SKEW因子，当前分数：-1.00[10][69] 21. 可转债定价偏离度因子，当前分数：-1.00[10][71]