好的，作为一名熟练的金融工程分析师，我将对您提供的这篇量化主题研报进行总结。 量化模型与构建方式 1. 模型名称：卷积神经网络（CNN）趋势观察模型[75] * 模型构建思路：使用卷积神经网络对个股的图表化价量数据进行学习，提取特征以预测未来价格走势，并将这些学习到的特征映射到行业主题板块上，从而生成配置建议[75]。 * 模型具体构建过程： 1. 数据准备：对每个个股在特定窗口期内的价量数据（如价格、成交量等）进行标准化处理，并构建成标准化的图表[75][76]。 2. 模型训练：利用卷积神经网络（CNN）对这些标准化的价量图表进行建模，学习图表化数据与未来价格走势之间的映射关系[75]。 3. 特征映射：将模型学习到的特征映射到行业主题板块层面，从而判断哪些行业或主题板块在未来可能具有较好的表现[75]。 4. 生成配置：根据模型输出的特征映射结果，确定最新的行业主题配置[79]。 * 模型评价：该模型通过深度学习技术，从价量图表中自动提取特征，避免了传统技术分析的主观性，能够更客观地识别市场趋势[75]。 模型的回测效果 * 该报告未提供卷积神经网络趋势观察模型的具体回测指标取值。 量化因子与构建方式 * 该报告未涉及具体的量化因子构建。 因子的回测效果 * 该报告未涉及具体的量化因子回测效果。