量化模型与构建方式 1. 模型名称：择时雷达六面图综合择时模型 [1][6] * 模型构建思路：权益市场表现受多维度因素影响，该模型从流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度六个维度选取二十一个指标刻画市场，并将其概括为“估值性价比”、“宏观基本面”、“资金&趋势”、“拥挤度&反转”四大类，最终生成一个综合择时分数 [1][6]。 * 模型具体构建过程： 1. 构建六个维度的子分数：每个维度包含若干底层指标，每个指标根据其构建规则生成一个在[-1, 1]区间或为-1/0/1的原始信号 [1]。 2. 生成维度分数：将同一维度内所有指标的原始信号进行综合（具体综合方法未在本文中详述，但提及了“概括”和“综合得分”），得到六个维度的分数，分值在[-1, 1]之间 [1][7]。 3. 生成大类分数：将六个维度分数进一步概括为四大类分数 [1][7]。 4. 生成综合择时分数：最终将四大类分数或六个维度分数综合（具体加权或计算方法未在本文中详述）为[-1, 1]之间的综合择时分数 [1][6]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：货币方向因子 [10] * 因子构建思路：判断当前货币政策的方向，通过比较当前货币政策工具利率与短端市场利率相对于过去一段时间的平均变化方向来识别 [10]。 * 因子具体构建过程：选取央行使用的货币政策工具利率与短端市场利率，计算其相较于90天前的平均变化方向。若货币方向因子>0，则判断货币政策宽松；若<0，则判断货币政策收紧 [10]。 2. 因子名称：货币强度因子 [13] * 因子构建思路：表征短端市场利率相对于政策利率的偏离幅度，基于“利率走廊”概念构建 [13]。 * 因子具体构建过程：计算偏离度 = DR007 / 7天逆回购利率 - 1，并对该偏离度进行平滑与z-score标准化，形成货币强度因子。若因子值<-1.5倍标准差，则预期未来120个交易日为宽松环境；若因子值>1.5倍标准差，则预期未来120个交易日为紧缩环境 [13]。 3. 因子名称：信用方向因子 [16] * 因子构建思路：表征商业银行对实体经济的信贷传导松紧程度，使用中长期贷款指标进行体现 [16]。 * 因子具体构建过程：计算中长期贷款当月值在过去十二个月的增量，并计算其同比。将当前计算的信用方向因子值与三个月之前的值进行比较，若上升则看多，若下降则看空 [16]。 4. 因子名称：信用强度因子 [19] * 因子构建思路：捕捉信贷指标是否大幅超预期或不及预期 [19]。 * 因子具体构建过程：计算信用强度因子 = (新增人民币贷款当月值 – 预期中位数) / 预期标准差。若因子值>1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为信用显著超预期环境；若因子值<-1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为信用显著不及预期环境 [19]。 5. 因子名称：增长方向因子 [23] * 因子构建思路：基于PMI数据判断经济增长方向 [23]。 * 因子具体构建过程：基于中采制造业PMI、中采非制造业PMI、财新制造业PMI数据，计算过去十二个月的均值，再计算其同比，得到增长方向因子。将当前因子值与三个月之前的值进行比较，若上升则看多，若下降则看空 [23]。 6. 因子名称：增长强度因子 [26] * 因子构建思路：捕捉经济增长指标是否大幅超预期或不及预期 [26]。 * 因子具体构建过程：计算PMI预期差 = (PMI – 预期中位数) / 预期标准差，作为增长强度因子。若因子值>1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为增长显著超预期环境；若因子值<-1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为增长显著不及预期环境 [26]。 7. 因子名称：通胀方向因子 [29] * 因子构建思路：判断通胀水平变化方向，通胀下行通常为未来货币宽松预留空间，利好权益 [29]。 * 因子具体构建过程：计算通胀方向因子 = 0.5 × CPI同比平滑值 + 0.5 × PPI同比原始值。将当前因子值与三个月之前的值进行比较，若降低则看多（通胀下行），若上升则看空（通胀上行） [29]。 8. 因子名称：通胀强度因子 [32] * 因子构建思路：捕捉通胀指标是否大幅超预期或不及预期 [32]。 * 因子具体构建过程：分别计算CPI与PPI的预期差 = (披露值 – 预期中位数) / 预期标准差，然后取两者的均值作为通胀强度因子。若因子值<-1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为通胀显著不及预期环境；若因子值>1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为通胀显著超预期环境 [32]。 9. 因子名称：席勒ERP因子 [35] * 因子构建思路：使用经过周期平滑的盈利计算估值，以消除经济周期波动干扰，衡量股票相对于债券的性价比 [35]。 * 因子具体构建过程： 1. 计算过去6年通胀调整后的平均盈利，得到席勒PE。 2. 计算席勒ERP = 1 / 席勒PE - 10年期国债到期收益率。 3. 计算席勒ERP在过去6年的z-score作为最终分数 [35]。 10. 因子名称：PB因子 [37] * 因子构建思路：使用市净率（PB）衡量市场估值水平 [37]。 * 因子具体构建过程：对PB取负值（PB × (-1)），计算其过去6年的z-score，然后进行1.5倍标准差截尾，最后标准化到±1之间得到分数 [37]。 11. 因子名称：AIAE因子 [40] * 因子构建思路：通过计算全市场权益配置比例，反映市场整体的风险偏好 [40]。 * 因子具体构建过程：构建A股的AIAE指标 = 中证全指总流通市值 / (中证全指总流通市值 + 实体总债务)。将AIAE取负值（AIAE × (-1)），并计算其过去6年的z-score得到最终分数 [40]。 12. 因子名称：两融增量因子 [43] * 因子构建思路：通过融资余额与融券余额的净增量趋势，判断市场杠杆资金情绪 [43]。 * 因子具体构建过程：计算（融资余额 - 融券余额）的过去120日平均增量与过去240日平均增量。若120日平均增量 > 240日平均增量，则看多；反之则看空 [43]。 13. 因子名称：成交额趋势因子 [46] * 因子构建思路：通过成交额的均线趋势判断市场资金活跃度 [46]。 * 因子具体构建过程：计算对数成交额的均线距离 = ma120 / ma240 - 1。当均线距离的过去10日、30日、60日最大值同时相等时，看多；当过去10日、30日、60日最小值同时相等时，看空 [46]。 14. 因子名称：中国主权CDS利差因子 [49] * 因子构建思路：通过海外投资者对中国主权信用风险的定价变化，判断外资流入意愿 [49]。 * 因子具体构建过程：对平滑后的中国主权CDS利差计算其20日差分。若20日差分 < 0（利差下降），则看多；反之看空 [49][50]。 15. 因子名称：海外风险厌恶指数因子 [52] * 因子构建思路：通过花旗风险厌恶指数（Citi RAI Index）的变化，判断海外市场整体风险偏好，进而影响外资流向 [52]。 * 因子具体构建过程：对平滑后的花旗风险厌恶指数计算其20日差分。若20日差分 < 0（风险厌恶下降），则看多；反之看空 [52]。 16. 因子名称：价格趋势因子 [54] * 因子构建思路：结合价格均线距离的方向和强度，综合判断市场中长期趋势 [54]。 * 因子具体构建过程： 1. 计算价格均线距离 = ma120 / ma240 - 1。 2. 趋势方向分数：若均线距离 > 0，则为1；反之为-1。 3. 趋势强度分数：若均线距离的过去20日与60日最大值相等，则为1；若过去20日与60日最小值相等，则为-1；否则为0。 4. 趋势综合分数 = (趋势方向分数 + 趋势强度分数) / 2 [54]。 17. 因子名称：新高新低数因子 [57] * 因子构建思路：通过指数成分股创一年新高与新低的个股数量差，捕捉市场反转信号 [57]。 * 因子具体构建过程：计算中证800成分股中，过去一年新低股票数 - 新高股票数的20日移动平均（ma20）。若该值 > 0（新低多于新高），则看多；反之看空 [57][58]。 18. 因子名称：期权隐含升贴水因子 [61] * 因子构建思路：基于期权平价关系推导出的隐含升贴水，反映期权市场对未来标的收益率的预期，作为反转指标 [61]。 * 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率 < 0，且该指标的历史分位数 < 30%，则看多并持续20日；若50ETF近5日收益率 > 0，且该指标的历史分位数 > 70%，则看空并持续20日 [61]。 19. 因子名称：期权VIX指数因子 [62] * 因子构建思路：期权隐含波动率（VIX）反映市场对未来波动率的预期，高VIX时市场倾向于反转 [62]。 * 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率 < 0，且该指标的历史分位数 > 70%，则看多并持续20日；若50ETF近5日收益率 > 0，且该指标的历史分位数 > 70%，则看空并持续20日 [62]。 20. 因子名称：期权SKEW指数因子 [66] * 因子构建思路：期权隐含偏度（SKEW）反映市场对未来收益率分布偏度的预期，可用作反转指标 [66]。 * 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率 < 0，且该指标的历史分位数 > 70%，则看多并持续20日；若50ETF近5日收益率 > 0，且该指标的历史分位数 < 30%，则看空并持续20日 [66]。 21. 因子名称：可转债定价偏离度因子 [68] * 因子构建思路：可转债价格相对于模型理论价格的偏离度，反映市场情绪和拥挤度，作为反转指标 [68]。 * 因子具体构建过程：计算可转债定价偏离度 = 转债价格 / 模型定价 - 1。将定价偏离度取负值，并计算其过去3年的z-score得到最终分数。定价偏离度越高，分数越低 [68]。 模型的回测效果 注：本报告未提供模型历史回测的量化指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等），仅提供了截至报告发布当周（“本周”）各维度及综合模型的信号方向和具体分数。 1. 择时雷达六面图综合择时模型，本周综合打分为 -0.42 分 [1][6][8]。 2. 择时雷达六面图综合择时模型，本周流动性维度得分为 0.25 分 [1][8]。 3. 择时雷达六面图综合择时模型，本周经济面维度得分为 -0.50 分 [1][8]。 4. 择时雷达六面图综合择时模型，本周估值面维度得分为 -0.55 分 [2][8]。 5. 择时雷达六面图综合择时模型，本周资金面维度得分为 0.00 分 [2][8]。 6. 择时雷达六面图综合择时模型，本周技术面维度得分为 -0.50 分 [2][8]。 7. 择时雷达六面图综合择时模型，本周拥挤度维度得分为 -1.00 分 [2][8]。 因子的回测效果 注：本报告未提供因子历史IC、IR等量化指标，仅提供了截至报告发布当周（“本周”）各因子的信号方向和具体分数。所有因子分数均来自图表3 [9]。 1. 货币方向因子，本周分数为 1.00 [9][10]。 2. 货币强度因子，本周分数为 0.00 [9][13]。 3. 信用方向因子，本周分数为 1.00 [9][16]。 4. 信用强度因子，本周分数为 -1.00 [9][19]。 5. 增长方向因子，本周分数为 1.00 [9][23][25]。 6. 增长强度因子，本周分数为 -1.00 [9][26]。 7. 通胀方向因子，本周分数为 -1.00 [9][29]。 8. 通胀强度因子，本周分数为 -1.00 [9][32]。 9. 席勒ERP因子，本周分数为 -0.06 [9][35][38]。 10. PB因子，本周分数为 -0.59 [9][37]。 11. AIAE因子，本周分数为 -1.00 [9][40]。 12. 两融增量因子，本周分数为 -1.00 [9][43]。 13. 成交额趋势因子，本周分数为 -1.00 [9][46]。 14. 中国主权CDS利差因子，本周分数为 1.00 [9][49][50]。 15. 海外风险厌恶指数因子，本周分数为 1.00 [9][52]。 16. 价格趋势因子，本周分数为 0.00 [9][54][56]。 17. 新高新低数因子，本周分数为 -1.00 [9][57][58]。 18. 期权隐含升贴水因子，本周分数为 -1.00 [9][61]。 19. 期权VIX指数因子，本周分数为 -1.00 [9][62]。 20. 期权SKEW指数因子，本周分数为 -1.00 [9][66]。 21. 可转债定价偏离度因子，本周分数为 -1.00 [9][68]。