量化模型与构建方式 1. 模型名称：宽基轮动策略[15][17] * 模型构建思路：基于市场情绪热度，构建一个在主流宽基指数间轮动的策略。每周选取市场关注度（总热度）边际提升最显著的宽基指数进行投资，若提升最显著的是非主流股票（“其他”组），则选择空仓[15]。 * 模型具体构建过程： 1. 首先，根据报告定义的个股总热度指标，对属于沪深300、中证500、中证1000、中证2000以及“其他”组的股票，分别加总其总热度，得到各宽基组别的周度总热度值[10]。 2. 计算每个宽基组别周度的总热度变化率。 3. 对周度变化率取2周移动平均（MA2）进行平滑，得到“热度变化率MA2”[13]。 4. 在每周最后一个交易日，比较各宽基组别的“热度变化率MA2”，买入该值最大的宽基指数（若最大值为“其他”组则空仓）[15]。 5. 每周重复此过程，进行调仓。 2. 模型名称：热门概念内高低热度选股策略[33] * 模型构建思路：在短期内受市场情绪驱动、关注度快速上升的热门概念板块内，选择板块内关注度（总热度）最低的个股构建组合，利用市场有限注意力和反应不足现象获取超额收益[9][33]。 * 模型具体构建过程： 1. 每周计算所有概念板块的总热度周度变化率[30]。 2. 选取本周总热度变化率最大的5个概念作为“热门概念”[33]。 3. 将这5个热门概念的所有成分股合并，作为初选股票池。 4. 从初选股票池中剔除流通市值最小的20%的股票[33]。 5. 在剩余的股票池中，针对每一个热门概念，分别选出其成分股中“个股总热度”排名最低的10只股票[33]。 6. 将所有选出的股票（最多5*10=50只）等权构建投资组合，记为“BOTTOM组合”[33]。 7. （作为对比）同时，针对每一个热门概念，选出其成分股中“个股总热度”排名最高的10只股票，等权构建“TOP组合”[33]。 模型的回测效果 1. 宽基轮动策略[18] * 年化收益率：12.1% * 最大回撤：-23.51% * 2026年收益：8.0% 2. 热门概念内高低热度选股策略 (BOTTOM组合)[35] * 年化收益率：16.85% * 最大回撤：-28.89% * 2026年收益：-5.79% 量化因子与构建方式 1. 因子名称：个股总热度[9] * 因子构建思路：通过加总个股的浏览、自选与点击次数，并经过全市场归一化处理，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[9]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取股票i在第t日的浏览次数、加入自选次数、点击次数。 2. 将这三项数据求和，得到股票i在第t日的原始关注度数值。 3. 计算该日全市场所有股票的原始关注度数值之和。 4. 将股票i的原始关注度除以全市场总和，得到其占比，并进行归一化。 5. 将归一化后的数值乘以10000，使得因子取值区间落在[0, 10000]。 * 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，$N$ 为全市场股票总数[9]。 2. 因子名称：宽基/行业/概念总热度[9] * 因子构建思路：将属于同一宽基指数、申万行业或概念板块的所有成分股的“个股总热度”指标进行加总，得到表征该板块整体市场情绪热度的因子[9]。 * 因子具体构建过程： 1. 确定目标板块（如沪深300指数、通信行业、禽流感概念）在时间t的成分股列表。 2. 获取这些成分股在时间t的“个股总热度”值。 3. 将所有成分股的“个股总热度”值求和。 * 公式：$板块总热度_{B,t} = \sum_{i \in B} 个股总热度_{i,t}$ 其中，$B$ 代表特定的宽基、行业或概念板块[9]。 3. 因子名称：热度周度变化率MA2[13][22][30] * 因子构建思路：计算板块（宽基、行业、概念）总热度的周度环比变化，并取2期移动平均以平滑波动，用于捕捉市场关注度的边际变化趋势[13][22][30]。 * 因子具体构建过程： 1. 计算板块$B$在第$w$周的总热度$H_{B,w}$。 2. 计算其周度环比变化率：$变化率_{B,w} = \frac{H_{B,w} - H_{B,w-1}}{H_{B,w-1}}$ 3. 对变化率序列取2周移动平均：$变化率MA2_{B,w} = \frac{变化率_{B,w} + 变化率_{B,w-1}}{2}$[13][22][30] 4. 因子名称：估值历史分位数[39][40][44] * 因子构建思路：计算宽基指数或行业板块当前估值（如市盈率PETTM）在历史序列中所处的位置，用以衡量其相对历史水平的贵贱程度[39][40]。 * 因子具体构建过程： 1. 对于宽基指数（如沪深300），计算其截至当前时点（如2026年5月15日）的滚动市盈率（PETTM）[39]。 2. 回溯过去5年（或从2015年起）的每日或每周估值数据，形成一个历史序列[39][40]。 3. 计算当前估值在该历史序列中的百分位排名，即估值历史分位数。 * 注：报告中对不同对象采用了不同的回溯窗口，宽基常用“滚动5年”，行业常用“2015年~”[39][40]。 因子的回测效果 (本报告未提供单个因子的独立回测绩效指标，如IC、IR等。因子效果体现在上述模型的回测结果中。)