量化模型与构建方式 1. 模型名称:量能择时模型[7][12][24] * 模型构建思路:通过分析主要宽基指数的成交量能变化,判断市场短期走势,给出看多或看空的择时信号[12]。 * 模型具体构建过程:报告未详细描述该模型的具体构建公式和计算步骤,仅提及根据“量能择时指标”生成信号。截至报告期末,各主要宽基指数的该指标均发出“空”/“谨慎”信号[24]。 2. 模型名称:沪深300上涨家数占比择时模型(动量情绪指标)[24][26][28] * 模型构建思路:通过计算沪深300指数成分股中近期上涨股票的家数占比,并对其进行平滑处理,利用快慢线的交叉来捕捉市场情绪拐点,进行择时[24][26]。 * 模型具体构建过程: 1. 首先,计算沪深300指数N日上涨家数占比。公式定义为: [24] 2. 然后,对该指标值进行两次移动平均平滑。设长期窗口期为N1,短期窗口期为N2,且N1 > N2。报告示例中参数为N1=50,N2=35[26]。 3. 生成交易信号:当快线大于慢线时,看多沪深300指数;当快线小于等于慢线时,对市场持中性态度[28]。 3. 模型名称:均线情绪指标择时模型[32][35] * 模型构建思路:基于沪深300指数收盘价与一组均线(八均线体系)的相对位置关系,构建情绪指标,用于判断市场趋势状态并进行择时[32]。 * 模型具体构建过程: 1. 计算沪深300指数的八条均线,均线参数为:8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[32]。 2. 计算当日沪深300指数收盘价大于这八条均线数值的数量[35]。 3. 生成交易信号:当收盘价大于均线值的数量超过5条时,看多沪深300指数[35]。报告将八均线区间值映射为-1, 0, 1三种状态来辅助判断[32]。 4. 因子名称:横截面波动率[2][36][37] * 因子构建思路:计算特定指数(如沪深300、中证500、中证1000)成分股收益率在横截面上的标准差,用以衡量市场分化程度和选股Alpha机会的强弱[2][36]。 * 因子具体构建过程:报告未给出具体计算公式,但根据通用定义,横截面波动率通常是指在某个特定时间点(如日度),计算指数内所有成分股当日收益率的截面标准差。较高的横截面波动率意味着个股表现差异大,选股策略更容易获取超额收益[36]。 5. 因子名称:时间序列波动率[2][37][40] * 因子构建思路:计算指数成分股收益率在时间序列上的波动率(通常为标准差),用以衡量市场整体波动水平和风险环境,影响Alpha策略的表现[2][37]。 * 因子具体构建过程:报告未给出具体计算公式。通常指计算指数或个股在过去一段时间(如20日或60日)内收益率的标准差,作为其波动率的度量。报告展示的是指数成分股的加权时间序列波动率[37][40]。 6. 因子名称:抱团基金分离度[80] * 因子构建思路:通过计算“抱团基金”组合截面收益率的标准差,作为衡量基金抱团程度的代理变量。分离度小表明抱团紧密,分离度大表明抱团瓦解[80]。 * 因子具体构建过程: 1. 首先构造一个“抱团基金组合”[80]。 2. 计算该组合内各基金在特定时期(如日度或周度)的截面收益率的标准差,即为分离度指标[80]。 模型的回测效果 报告未提供上述择时模型的历史回测绩效指标(如年化收益率、夏普比率、最大回撤等)的具体数值。 因子的回测效果 1. 横截面波动率因子,近两年平均值:沪深300为2.02%,中证500为2.26%,中证1000为2.51%[37]。近一年平均值:沪深300为2.01%,中证500为2.29%,中证1000为2.53%[37]。近半年平均值:沪深300为2.06%,中证500为2.44%,中证1000为2.60%[37]。近一季度平均值:沪深300为2.17%,中证500为2.48%,中证1000为2.63%[37]。近一季度平均值占近半年分位:沪深300为65.64%,中证500为56.35%,中证1000为66.14%[37]。 2. 时间序列波动率因子,近两年平均值:沪深300为1.00%,中证500为1.35%,中证1000为1.52%[40]。近一年平均值:沪深300为0.89%,中证500为1.16%,中证1000为1.22%[40]。近半年平均值:沪深300为0.81%,中证500为1.20%,中证1000为1.15%[40]。近一季度平均值:沪深300为0.96%,中证500为1.27%,中证1000为1.22%[40]。近一季度平均值占近半年分位:沪深300为47.94%,中证500为60.32%,中证1000为66.93%[40]。 3. 抱团基金分离度因子,报告未提供该因子的具体历史数值序列或统计值。
——金融工程市场跟踪周报20260208:静待市场情绪提振-20260208
光大证券·2026-02-08 13:49