量化模型与构建方式 1. 择时体系模型 * 模型构建思路:通过计算市场指数长短期均线的距离差,并结合市场趋势线、赚钱效应等指标,来综合判断市场所处的整体环境(如上/下行趋势),从而进行择时判断[2][7]。 * 模型具体构建过程: 1. 计算WIND全A指数的长期均线(120日)和短期均线(20日)[2][7]。 2. 计算两线距离差(百分比): 例如,20日线收于6407,120日线收于6809,则距离差为 (6407-6809)/6809 ≈ -6.28%[2][7]。 3. 观察市场趋势线(报告中未给出具体计算方法,但提及位于6812点附近)和“赚钱效应”指标(当期值为1.91%)[2][7]。 4. 根据规则进行判断:当均线距离绝对值大于3%,且赚钱效应大于0时,市场处于上行趋势[2][5][7]。 2. 仓位管理模型 * 模型构建思路:结合市场估值水平(PE/PB分位数)和短期趋势判断(来自择时体系),为绝对收益产品提供股票仓位建议[2][9]。 * 模型具体构建过程: 1. 评估市场估值水平:计算WIND全A指数PE和PB在历史数据(例如2014年10月17日以来)中的分位数[9][10][12]。 2. 结合择时体系对短期趋势的判断(如上行趋势)[9]。 3. 根据模型规则输出建议仓位。例如,当前PE位于90分位点(较高),PB位于50分位点(中等),结合上行趋势,建议仓位为80%[2][9]。 3. 中期困境反转预期模型 * 模型构建思路:识别处于中期困境但有望出现反转的行业或板块,捕捉其阶段性投资机会[2][6][8]。 * 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步骤,仅给出了模型当前的输出结论:继续等待地产链(建材)的反转信号,并认为在两会窗口期可能有阶段性机会[2][6][8][15]。 4. TWO BETA模型 * 模型构建思路:基于双Beta理论进行行业配置,推荐具有特定风险暴露(报告中特指科技板块)的行业[2][6][8]。 * 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步骤,仅给出了模型当前的输出结论:继续推荐科技板块,并关注商业航天(卫星)的反弹机会[2][6][8][15]。 5. 业绩趋势模型 * 模型构建思路:根据上市公司业绩的变化趋势进行行业配置,重点关注业绩向好或具备强成长性的产业链[2][6][8]。 * 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步骤,仅给出了模型当前的提示结论:重点关注算力相关产业链(半导体设备、通信)以及有色与化工板块[2][6][8][15]。 模型的回测效果 (报告未提供各模型的历史回测绩效指标,如年化收益率、夏普比率、最大回撤等具体数值。) 量化因子与构建方式 (报告未提及具体的量化因子构建。) 因子的回测效果 (报告未提及具体的量化因子及其测试结果。)
量化择时周报:两会来临,短期关注政策驱动-20260301
中泰证券·2026-03-01 20:42