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）[2][6] 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、震荡）[2][6] 模型具体构建过程：首先，计算Wind全A指数的20日移动平均线（短期均线）和120日移动平均线（长期均线）。然后，计算两条均线之间的距离差（以百分比表示）。根据距离差的绝对值大小来定义市场状态，例如，报告指出距离绝对值低于3%时，市场进入典型的震荡格局[2][6]。公式为： $市场状态信号 = \frac{短期均线(20日) - 长期均线(120日)}{长期均线(120日)} \times 100\%$ 其中，公式结果代表短期均线相对于长期均线的偏离百分比，其绝对值用于判断市场格局。 2. 模型名称：成交量阈值模型[2][5][7] 模型构建思路：通过监测市场整体成交量是否萎缩至一个特定的临界值（阈值）来判断市场是否接近“地量”水平，从而为短期交易提供信号[2][5][7] 模型具体构建过程：模型设定一个成交量的目标阈值（例如1.7万亿元）。当市场成交量（报告中指Wind全A的成交量）萎缩至该阈值之下时，模型发出市场可能即将迎来反弹或已接近调整底部的信号。报告中提到，在北向资金缺席的情况下，成交量缩量至1.67万亿，达到了模型的临界值[2][7]。 3. 模型名称：仓位管理模型[2][7] 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[2][7] 模型具体构建过程：首先，评估市场估值水平（如PE、PB的历史分位数）。然后，结合其他择时信号（如上述均线距离模型和成交量模型对短期趋势的判断），综合得出一个建议的股票仓位比例。报告示例中，Wind全A的PE位于80分位点（中等偏高水平），PB位于50分位点（较低水平），结合市场处于震荡格局的判断，模型给出的建议仓位为60%[2][7]。 4. 模型名称：中期行业配置模型（业绩趋势模型）[2][5][7] 模型构建思路：基于业绩趋势来筛选未来一段时间内值得重点关注的行业或产业链[2][5][7] 模型具体构建过程：报告未详细描述该模型的具体因子和计算过程，仅提及了其输出结果。该模型会提示业绩趋势向好的行业方向，例如报告指出模型提示重点关注电池、算力相关产业链以及周期板块[2][5][7]。 模型的回测效果 1. 市场环境择时体系（均线距离模型），最新均线距离差值0.71%[2][6] 2. 成交量阈值模型，最新成交量阈值参考值1.7万亿元，当前观测值1.67万亿元[2][7] 3. 仓位管理模型，当前建议仓位60%[2][7] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：估值因子（PE分位数）[2][7][8] 因子构建思路：使用市盈率（PE）的历史分位数来衡量市场当前的估值水平高低[2][7][8] 因子具体构建过程：计算Wind全A指数当前的市盈率（PE）。在历史时间序列（例如报告提及数据自2014年10月17日至2026年4月3日）中，计算当前PE值所处的百分位位置（分位数）。分位数越高，代表当前估值相对于自身历史水平越高[7][9]。 2. 因子名称：估值因子（PB分位数）[2][7][10] 因子构建思路：使用市净率（PB）的历史分位数作为另一项衡量市场估值水平的指标[2][7][10] 因子具体构建过程：计算Wind全A指数当前的市净率（PB）。在历史时间序列中，计算当前PB值所处的百分位位置（分位数）。分位数越高，代表当前估值相对于自身历史水平越高[7][11]。 因子的回测效果 1. 估值因子（PE分位数），当前取值位于约80分位点[2][7] 2. 估值因子（PB分位数），当前取值位于50分位点[2][7]