量化模型与构建方式 1. 模型名称：宽基轮动策略[12] * 模型构建思路：基于市场情绪热度指标，通过追踪不同宽基指数（如沪深300、中证500等）周度热度的边际变化，构建一个简单的择时轮动策略，每周买入热度上升最快的宽基指数[12]。 * 模型具体构建过程： 1. 首先，将全市场股票按宽基指数成分股分组（如沪深300、中证500、中证1000、中证2000）以及“其他”组[8]。 2. 计算每个组别的“总热度”指标：对该组内所有成分股的个股总热度指标进行求和[7][8]。 3. 计算每个组别热度的周度变化率[9]。 4. 对周度变化率取2周移动平均（MA2）进行平滑处理[9]。 5. 在每周最后一个交易日，选择总热度变化率MA2最大的宽基组别进行投资。如果变化率最大的组别是“其他”组，则选择空仓[12]。 2. 模型名称：热门概念低热度选股策略[30] * 模型构建思路：在每周热度上升最快的热门概念板块中，逆向选择该概念内关注度（总热度）最低的个股构建投资组合，利用市场对热门板块内低关注度个股可能存在的反应不足来获取超额收益[29][30]。 * 模型具体构建过程： 1. 每周筛选出本周热度变化率最大的5个概念[30]。 2. 将这5个热门概念的所有成分股合并，作为初选股票池[30]。 3. 从初选股票池中，剔除流通市值最小的20%的股票[30]。 4. 在剩余的股票池中，针对每个热门概念，分别选出该概念内“个股总热度”指标排名最后10位的个股[30]。 5. 将所有选出的个股等权重构建投资组合，记为“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年收益为5.2%[15]。 2. 热门概念低热度选股策略（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：从行为金融学中的有限注意力理论出发，将个股的浏览、自选与点击次数等市场关注度数据加总，作为衡量个股情绪热度的代理变量[7]。 * 因子具体构建过程：对于单只股票，在交易日t，计算其浏览、自选与点击次数之和。将该数值除以当日全市场所有股票的浏览、自选与点击次数之和，进行归一化处理。最后将归一化后的数值乘以10000，使得因子取值区间落在[0, 10000]之间[7]。 公式表示为： $个股总热度_{i,t} = \frac{(浏览_{i,t} + 自选_{i,t} + 点击_{i,t})}{\sum_{j=1}^{N}(浏览_{j,t} + 自选_{j,t} + 点击_{j,t})} \times 10000$ 其中，$i$ 代表个股，$t$ 代表交易日，$N$ 代表全市场股票总数。 2. 因子名称：聚合总热度（宽基/行业/概念）[7] * 因子构建思路：将个股层面的总热度指标向上聚合，得到宽基指数、行业或概念板块层面的整体情绪热度指标，用于监控更大范围的市场情绪变化[7]。 * 因子具体构建过程：对于一个特定的宽基指数、申万行业或市场概念，将其包含的所有成分股的“个股总热度”因子值进行直接加总[7]。 公式表示为： $聚合总热度_{G,t} = \sum_{i \in G} 个股总热度_{i,t}$ 其中，$G$ 代表一个特定的宽基指数、行业或概念板块。 3. 因子名称：热度变化率MA2[9][19] * 因子构建思路：计算聚合总热度指标的周度环比变化，并采用移动平均进行平滑，以捕捉市场情绪热度的边际变化趋势，避免短期噪声干扰[9]。 * 因子具体构建过程： 1. 对于某个标的（宽基、行业或概念），计算其本周聚合总热度与上周聚合总热度的环比变化率[9]。 2. 对该周度变化率序列计算2周移动平均值（MA2）[9]。 因子的回测效果 （注：报告未提供单个因子的独立测试结果，如IC、IR等。所有因子均作为上述模型的输入，模型的回测效果已在前文展示。）