量化模型与构建方式 1. 模型名称：宽基轮动策略[13] * 模型构建思路：基于市场情绪热度变化，构建一个在主流宽基指数间轮动的策略。每周选择市场关注度（总热度）边际提升最大的宽基指数进行投资，若提升最大的是非主流股票（“其他”组），则选择空仓[13]。 * 模型具体构建过程： 1. 将全市场股票按成分股归属分为沪深300、中证500、中证1000、中证2000及“其他”五个组[8]。 2. 计算每个组在每周的总热度。总热度定义为该组内所有成分股的“个股总热度”指标之和[7][8]。 3. 计算每个组每周的总热度变化率。 4. 对每周的总热度变化率进行2周移动平均（MA2）平滑处理[11]。 5. 在每周最后一个交易日，选择总热度变化率MA2最大的组作为投资标的。若该组为“其他”组，则空仓[13]。 6. 持有至下周调仓日。 2. 模型名称：热门概念内低热度选股策略[30] * 模型构建思路：在短期内市场关注度（热度）快速上升的概念板块中，选取该概念内关注度相对较低的个股构建组合，以期利用市场有限注意力导致的反应不足现象获取超额收益[30]。 * 模型具体构建过程： 1. 在每周最后一个交易日，筛选出当周总热度变化率最大的5个概念[30]。 2. 将这5个热门概念的所有成分股合并，作为初始股票池[30]。 3. 从股票池中剔除流通市值最小的20%的股票[30]。 4. 在剩余股票池中，针对每个热门概念，分别选取其成分股中“个股总热度”排名最低的10只股票[30]。 5. 将所有选出的股票等权重构建投资组合（BOTTOM组合）[30]。 模型的回测效果 1. 宽基轮动策略[16] * 年化收益率：12.16% * 最大回撤：-23.51% * 2026年收益：8.28% 2. 热门概念内低热度选股策略 (BOTTOM组合)[32] * 年化收益率：17.06% * 最大回撤：-28.89% * 2026年收益：-4.86% 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：通过加总个股的浏览、自选与点击次数，并进行归一化处理，构建一个衡量市场对单只股票关注度（情绪热度）的代理指标[7]。 * 因子具体构建过程： 1. 对于每只股票，每日计算其浏览、自选与点击次数之和[7]。 2. 将该和值除以当日全市场所有股票的浏览、自选与点击次数之和，得到该股票热度占全市场的比例，实现归一化[7]。 3. 将归一化后的比例乘以10000，使指标取值区间落在[0, 10000]之间[7]。 * 公式：$个股总热度_{i,t} = \frac{（浏览_{i,t} + 自选_{i,t} + 点击_{i,t}）}{\sum_{j=1}^{N}（浏览_{j,t} + 自选_{j,t} + 点击_{j,t}）} \times 10000$ 其中，$i$代表股票，$t$代表日期，$N$代表全市场股票总数。 2. 因子名称：聚合总热度（宽基/行业/概念层面）[7] * 因子构建思路：将属于同一宽基指数、行业或概念的成分股的“个股总热度”指标进行加总，得到更高层面的市场情绪热度代理变量[7]。 * 因子具体构建过程： 1. 确定分组（如沪深300、申万一级行业、某个概念板块）[7][8]。 2. 对于每个分组$G$，在时间$t$，将其包含的所有成分股的“个股总热度”进行求和[7]。 * 公式：$聚合总热度_{G,t} = \sum_{i \in G} 个股总热度_{i,t}$ 3. 因子名称：热度变化率 MA2[11][20] * 因子构建思路：计算“聚合总热度”的周度环比变化率，并采用2周移动平均进行平滑，以观察热度边际变化的趋势[11][20]。 * 因子具体构建过程： 1. 对于某个分组$G$，计算其第$w$周的“聚合总热度”值[11]。 2. 计算周度环比变化率：$变化率_{G,w} = \frac{聚合总热度_{G,w} - 聚合总热度_{G,w-1}}{聚合总热度_{G,w-1}}$ 3. 对计算出的周度变化率序列进行2周移动平均（MA2）平滑[11]。 * 公式：$变化率MA2_{G,w} = \frac{变化率_{G,w} + 变化率_{G,w-1}}{2}$ 因子的回测效果 (注：本报告未提供上述因子的独立IC、IR等传统因子测试结果，而是将其作为构建模型的输入变量，并展示了最终策略的绩效。)