量化模型与构建方式 1. 模型名称：成交量模型[1][11] * 模型构建思路：基于市场成交量的变化来捕捉短期市场情绪和资金活跃度，判断市场短期走势。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程和公式。 2. 模型名称：特征龙虎榜机构模型[1][11] * 模型构建思路：利用龙虎榜中机构资金的买卖行为数据，构建特征以判断市场短期情绪。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程和公式。 3. 模型名称：特征成交量模型[1][11] * 模型构建思路：在基础成交量数据上，构建更精细的特征（如量价关系、异常放量等）来预判市场短期方向。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程和公式。 4. 模型名称：智能算法沪深 300 模型/智能算法中证 500 模型[1][11] * 模型构建思路：应用智能算法（如机器学习等）对沪深300或中证500指数进行择时判断。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体算法、特征和构建过程。 5. 模型名称：涨跌停模型[1][12] * 模型构建思路：通过分析市场中涨停和跌停股票的数量、比例及变化趋势，来判断市场中期情绪和赚钱效应。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程和公式。 6. 模型名称：上下行收益差模型[1][11][12] * 模型构建思路：通过计算市场或指数上行收益与下行收益的差值，来衡量市场中期上涨动能与下跌压力的相对强弱。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程和公式。 7. 模型名称：上下行收益差相似多空模型[11][15] * 模型构建思路：在上下行收益差模型基础上，结合相似性分析或多空对比逻辑，应用于港股市场（恒生指数、恒生国企指数）的择时。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程和公式。 8. 模型名称：月历效应模型[1][12] * 模型构建思路：基于历史数据中存在的月份、星期等时间周期相关的规律性表现，对市场中期走势进行判断。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程和公式。 9. 模型名称：长期动量模型[1][13] * 模型构建思路：依据市场或指数长期的趋势（动量）效应，对市场长期走势进行判断。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程和公式。 10. 模型名称：成交额倒波幅模型[1][11][15] * 模型构建思路：结合成交额与波动率（波幅）的倒數关系构建指标，用于判断港股市场中期情绪。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程和公式。 11. 模型名称：A 股综合兵器 V3 模型[1][14] * 模型构建思路：一个综合性的A股择时模型，可能耦合了多个周期、多个维度的子模型信号。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体耦合方式和构建过程。 12. 模型名称：A 股综合国证 2000 模型[1][14] * 模型构建思路：针对国证2000小盘股指数的综合性择时模型。 * 模型具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程。 13. 模型名称：双底形态策略[40][43] * 模型构建思路：基于技术分析中的双底形态进行选股，该形态通常被视为看涨反转信号。 * 模型具体构建过程：识别股价走势中形成的类似“W”形的两个低点（A点、C点）及颈线突破点（E点），当股价突破颈线时视为买入信号。形态长度以周为单位计算[45]。 14. 模型名称：杯柄形态策略[40][47] * 模型构建思路：基于技术分析中的杯柄形态进行选股，该形态是常见的持续看涨形态。 * 模型具体构建过程：识别股价走势中先下跌后回升形成的“杯”状部分（A点到B点），以及随后的小幅回调整理形成的“柄”部（B点到C点），当股价突破柄部高点时视为买入信号。形态长度以周为单位计算[49]。 15. 模型名称：倒杯子形态风险预警[56] * 模型构建思路：基于技术分析中的倒杯子形态识别潜在下跌风险个股，该形态是典型的负向形态。 * 模型具体构建过程：在一波下跌后出现筑顶（A点到B点），随后股价再次下跌并突破前低（C点），预示下跌趋势可能延续[56]。 16. 因子/指标名称：分析师一致预期调整比例[19][20] * 因子构建思路：通过统计行业内分析师上调或下调盈利预测的个股比例，来观察行业基本面的预期变化。 * 因子具体构建过程：对于每个行业，分别计算“分析师上调个股比例”和“分析师下调个股比例”。具体公式未在报告中给出，但逻辑为：$$上调比例 = \frac{行业内被上调盈利预测的股票数量}{行业内有效覆盖的股票总数}$$ $$下调比例 = \frac{行业内被下调盈利预测的股票数量}{行业内有效覆盖的股票总数}$$ 17. 因子/指标名称：基金仓位（绝对/超低配）[22][25][27][29] * 因子构建思路：通过测算公募基金的行业持仓比例，观察机构资金动向及对行业的偏好程度。 * 因子具体构建过程： * 绝对仓位：测算股票型基金或混合型基金在某个行业上的持仓市值占其总股票持仓市值的百分比[27]。 * 超低配仓位：计算基金在某个行业的绝对仓位与该行业市值占全市场（或基准）市值的百分比之差。$$超低配比例 = 基金行业绝对仓位 - 行业市值占比$$ 正值表示超配，负值表示低配[29]。 * 超低配近两年分位数：将当前超低配比例放在近两年的历史序列中，计算其分位数值，以判断当前配置水平在历史中的位置[29]。 18. 模型/指数名称：华创恐慌指数 (HCVIX)[39][42] * 模型构建思路：复现并计算中国市场的VIX指数（波动率指数），作为衡量市场预期波动率和情绪（恐慌程度）的指标。 * 模型具体构建过程：根据公开的VIX计算方法，利用50ETF期权等数据复现波动率指数。报告指出其复现的指数与已停止发布的中证VIX指数历史相关系数达99.2%[39]。具体计算公式未在报告中给出。 模型的回测效果 1. 双底形态策略，自2020年12月31日至今，累计上涨38.43%，同期上证综指累计涨幅16.43%，相对跑赢22.0%[40]；本周（报告期）组合上涨2.97%，相对上证综指跑赢2.56%[40]。 2. 杯柄形态策略，自2020年12月31日至今，累计上涨20.16%，同期上证综指累计涨幅16.43%，相对跑赢3.73%[40]；本周（报告期）组合上涨2.6%，相对上证综指跑赢2.2%[40]。 量化因子与构建方式 （注：本报告中提及的因子多作为模型输入或监控指标，其独立的表现测试结果未在报告中详细列示。） 因子的回测效果 （注：本报告中未提供单个因子的独立回测绩效指标，如IC、IR、多空收益等。）