量化择时周报：继续等缩量 - 模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. 模型名称：市场环境择时体系（均线距离模型）[3][7][12] * 模型构建思路：通过计算Wind全A指数的短期均线与长期均线的距离差，来划分市场的整体环境（如上涨、下跌或震荡格局）[3][7]。 * 模型具体构建过程： 1. 计算Wind全A指数的20日移动平均线（短期均线，MA20）和120日移动平均线（长期均线，MA120）[3][7]。 2. 计算两条均线之间的距离差，公式为： $距离差 = (MA20 - MA120) / MA120 * 100\%$ 其中，MA20代表短期趋势，MA120代表长期趋势[3][7]。 3. 根据距离差的绝对值设定阈值来判断市场状态。报告指出，当距离绝对值低于3%时，市场进入典型的震荡格局[3][7][12]。 2. 模型名称：仓位管理模型[3][8] * 模型构建思路：结合市场的估值水平和短期趋势判断，为绝对收益产品提供股票仓位的配置建议[3][8]。 * 模型具体构建过程： 1. 评估市场估值水平：计算Wind全A指数的市盈率（PE）和市净率（PB）在其自身历史数据中所处的分位数位置[3][8]。 2. 结合趋势判断：参考上述“市场环境择时体系”对短期市场格局（如震荡）的判断[3][8]。 3. 综合输出仓位建议：例如，当PE处于历史高位（90分位点），PB处于中等水平（50分位点），且市场处于震荡格局时，模型建议仓位为50%[3][8]。 3. 模型名称：中期行业配置模型[3][6][8] * 模型构建思路：通过子模型（如业绩趋势模型）筛选出未来具有较强业绩趋势或配置机会的行业板块[3][6][8]。 * 模型具体构建过程： 1. 业绩趋势模型：作为该配置模型的核心组成部分，用于识别业绩趋势向好的行业。具体构建细节未在报告中详细披露，但其输出结果用于指导行业配置[3][6][8]。 2. 模型会结合市场状态（如是否出现“缩量信号”）动态调整关注重点。例如，在等待缩量信号时，模型提示关注有色金属及军工；在未出现该信号时，则重点关注算力产业链、周期与新能源板块[3][6][8]。 4. 模型/信号名称：缩量信号[3][6][8][12] * 模型/信号构建思路：将市场成交额的萎缩程度作为一个关键的择时或行业切换观测变量，认为成交额萎缩至特定阈值以下是市场可能迎来反弹的信号[3][6][8]。 * 模型/信号具体构建过程：报告明确指出，需要“等待成交萎缩至1.7万亿之下”。因此，该信号的构建是基于对Wind全A（或类似宽基指数）日度成交额的观测，当成交额持续低于1.7万亿元的临界值时，触发“缩量信号”[3][6][8][12]。 模型的回测效果 （注：本篇报告为周度市场观点，主要展示模型的最新信号和结论，未提供历史回测的绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）的具体数值[1][2][3][4][6]。） 量化因子与构建方式 1. 因子名称：估值因子（PE/PB分位数）[3][8][9][11] * 因子构建思路：通过计算指数或个股的估值指标（PE、PB）在其历史序列中所处的相对位置（分位数），来判断当前估值水平的高低[3][8][10][12]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取Wind全A指数历史的市盈率（PE）和市净率（PB）时间序列数据[10][12]。 2. 计算当前PE和PB值在历史数据（例如，报告提及数据区间为2014年10月17日至2026年3月27日）中的分位数[10][12]。 3. 分位数越高，代表当前估值相对自身历史水平越高[10][12]。例如，PE位于90分位点附近属于偏高水平，PB位于50分位点属于中等水平[3][8]。 因子的回测效果 （注：报告仅展示了估值因子（PE/PB分位数）在最新时点的取值和定性评价，未提供该因子在选股或择时中的历史有效性检验指标（如IC值、IR、多空收益等）[3][8][9][11]。）