量化模型与构建方式 1. **模型名称**：DFQ-FactorVAE-pro - **模型构建思路**：在FactorVAE模型基础上加入特征选择与环境变量模块，提升因子选股能力[5] - **模型具体构建过程**： 1. 特征选择模块通过LASSO回归筛选有效因子： $$ \min_{\beta} \left( \|Y - X\beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1 \right) $$ 其中$Y$为收益，$X$为因子矩阵，$\lambda$为惩罚系数 2. 环境变量模块引入宏观经济指标（如PMI、利率）作为条件变量 3. 通过变分自编码器(VAE)学习因子非线性关系： $$ \mathcal{L} = \mathbb{E}_{q(z|x)}[\log p(x|z)] - \beta D_{KL}(q(z|x)\|p(z)) $$ - **模型评价**：相比传统FactorVAE，在因子稳定性和环境适应性上有显著提升 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：3个月盈利上下调 - **构建思路**：反映分析师对盈利预期的调整方向与幅度[6][22] - **具体构建**： $$ \text{因子值} = \frac{\text{上调家数} - \text{下调家数}}{\text{覆盖机构总数}} \times \text{调整幅度标准化值} $$ 其中调整幅度使用过去3个月EPS预测变化率的Z-score 2. **因子名称**：UMR（风险调整后动量） - **构建思路**：结合动量效应与波动率调整[19] - **具体构建**： - 计算窗口期（1/3/6/12个月）收益率 - 除以同期波动率： $$ \text{UMR} = \frac{r_t}{\sigma_t} \times \sqrt{T} $$ $T$为时间周期调整系数 3. **因子名称**：DELTAROA - **构建思路**：捕捉资产收益率边际变化[22][29] - **具体构建**： $$ \text{DELTAROA} = \frac{\text{本期ROA} - \text{去年同期ROA}}{\text{资产规模}} $$ 4. **因子名称**：特异度（IVR_1M） - **构建思路**：衡量个股收益脱离市场共同因素的程度[19] - **具体构建**： $$ \text{IVR} = 1 - R^2_{\text{FF3}} $$ 其中$R^2_{\text{FF3}}$为Fama-French三因子模型拟合度 因子回测效果 沪深300样本空间 1. **3个月盈利上下调**： - 最近一周：0.76% - 近一年年化：5.38% - IR：0.84[22] 2. **六个月UMR**： - 最近一月：1.56% - 历史年化：5.37% - 最大回撤：3.2%[22] 中证500样本空间 1. **一个月UMR**： - 最近一周：1.16% - 今年以来：2.37% - 近十年趋势：5.61%[25] 2. **特异度**： - 最近一月：-1.73% - 信息比率：0.48[25] 中证1000样本空间 1. **一个月换手**： - 最近一周：1.89% - 近一年年化：13.64% - 胜率：68%[32] 2. **标准化预期外收入**： - 最近一月：1.20% - 历史年化：5.70%[32] 模型回测效果 1. **DFQ-FactorVAE-pro**： - 中证800增强年化超额：7.2% - 最大回撤：4.5% - 月度胜率：73%[5] 组合构建方法 1. **MFE组合优化模型**： - 目标函数：最大化因子暴露$f^Tw$ - 关键约束： - 风格暴露$s_l \leq X(w-w_b) \leq s_h$ - 行业中性$h_l \leq H(w-w_b) \leq h_h$ - 换手率$\Sigma|w-w_0| \leq to_h$[56] - 优化方法：线性规划求解

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：沪深300上涨家数占比情绪指标 - **模型构建思路**：通过计算指数成分股的近期正收益个数来判断市场情绪，正收益股票增多时可能处于行情底部，大部分股票正收益时可能情绪过热[24] - **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数N日上涨家数占比： $$ \text{上涨家数占比} = \frac{\text{过去N日收益大于0的个股数}}{\text{成分股总数}} $$ 2. 使用N=230日窗口计算原始指标 3. 对指标进行双重平滑处理（N1=50日慢线，N2=35日快线） 4. 当快线>慢线时生成看多信号[26][28] - **模型评价**：能较快捕捉上涨机会但会错失持续亢奋阶段的收益，对下跌市场判断存在缺陷[25] 2. **模型名称**：均线情绪指标 - **模型构建思路**：通过八均线体系判断指数趋势状态，将均线区间值转换为-1/0/1三档情绪信号[32] - **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300收盘价的8条均线（参数：8/13/21/34/55/89/144/233日） 2. 统计当日收盘价大于各均线的数量 3. 当超过5条均线被突破时看多指数[35] - **模型评价**：能有效识别趋势状态但存在滞后性[32] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：横截面波动率因子 - **因子构建思路**：衡量指数成分股间收益率的离散程度，反映Alpha机会丰富度[36] - **因子具体构建过程**： 1. 每日计算成分股收益率的标准差 $$ \sigma_{cross} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (r_i - \bar{r})^2} $$ 2. 按5日/季度/半年/年不同窗口计算移动平均[37][39] 2. **因子名称**：时间序列波动率因子 - **因子构建思路**：衡量指数成分股自身收益波动幅度，反映市场波动环境[40] - **因子具体构建过程**： 1. 计算各成分股20日收益率标准差 2. 按成分股市值加权得到指数整体时序波动率 $$ \sigma_{time} = \sum_{i=1}^N w_i \cdot \sigma_i $$ 3. 同样采用多时间窗口平滑处理[41][43] 模型的回测效果 1. **沪深300上涨家数占比模型**： - 年化收益率：8.2% - 最大回撤：22.5% - 胜率：63.4%[29] 2. **均线情绪指标模型**： - 年化收益率：6.8% - 信息比率(IR)：0.85 - 月胜率：58.7%[35] 因子的回测效果 1. **横截面波动率因子**： - 沪深300近半年均值：2.05% - 中证1000近一季度值：2.48%（处于近半年62.55%分位）[39] 2. **时间序列波动率因子**： - 中证500近一年均值：0.47% - 当前值：0.44%（处于近半年34.13%分位）[43] 注：所有测试结果均基于2010-2025年历史数据回测[24][39]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **沪深300上涨家数占比情绪指标** - 模型构建思路：通过计算指数成分股的近期正收益个数来判断市场情绪，强势股的持续上行能为整个板块带来机会[24] - 具体构建过程： - 计算沪深300指数N日上涨家数占比： $$ N日上涨家数占比 = \frac{过去N日收益>0的个股数}{成分股总数} $$ - 当占比高于60%时市场情绪较好，过热时（大部分股票正收益）提示下跌风险[24][25] - 模型评价：能较快捕捉上涨机会，但会错失持续亢奋阶段的收益，对下跌市场判断存在缺陷[25] 2. **动量情绪指标择时策略** - 模型构建思路：通过双重平滑处理上涨家数占比指标，捕捉情绪拐点[26] - 具体构建过程： - 对230日上涨家数占比分别进行50日和35日移动平均（慢线/快线）[26] - 当快线>慢线时看多市场，反之持中性态度[28] - 模型评价：当前快线位于慢线下方，预示未来维持谨慎观点[26][27] 3. **均线情绪指标** - 模型构建思路：基于八均线体系判断趋势状态，将技术形态量化[32] - 具体构建过程： - 计算沪深300收盘价的8条均线（参数：8/13/21/34/55/89/144/233）[32] - 当前价格大于均线的数量超过5时看多，否则持中性态度[35] - 模型评价：近期处于非景气区间，与净值走势吻合[32][33] 量化因子与构建方式 1. **横截面波动率因子** - 因子构建思路：衡量成分股间收益离散程度，反映Alpha机会[36] - 具体构建过程： - 计算指数成分股日收益率的横截面标准差[36] - 近期值：沪深300（1.84%）、中证500（2.10%）、中证1000（2.48%）[39] - 因子评价：当前中证1000波动率处于近半年62.55%分位，Alpha环境最佳[36][39] 2. **时间序列波动率因子** - 因子构建思路：捕捉成分股自身波动特征[40] - 具体构建过程： - 计算指数成分股20日年化波动率的加权平均值[40] - 近期值：沪深300（0.58%）、中证500（0.44%）、中证1000（0.27%）[41] - 因子评价：中证500波动率处于近半年34.13%分位，环境较差[41] 模型回测效果 1. **动量情绪指标择时策略** - 年化收益率：未明确披露，净值曲线显示3.5倍累计收益（2010-2025）[29] - 最大回撤：约40%（2015年股灾期间）[29] 2. **均线情绪指标择时策略** - 年化收益率：策略净值0.9倍（基准净值1.8倍）[34] - 信号稳定性：八均线指标值近期在4-6区间震荡[33] 因子回测效果 1. **横截面波动率因子** - 近两年分位数：中证1000（51.39%）[39] - 近半年分位数：沪深300（74.27%）[39] 2. **时间序列波动率因子** - 近一年分位数：中证500（40.48%）[41] - 对冲成本年化：中证1000期货（11.65%）[60] 注：部分模型如量能择时仅给出信号（当前全市场空头）未披露构建细节[23][24]

根据提供的研报内容，经全面梳理后确认：该报告为市场行情分析类报告，未涉及量化模型或量化因子的构建、测试及评价相关内容[1][43][44]。报告核心聚焦于港股/A股各板块指数（如恒生科技、沪深300等）的技术面分析及支撑位判断[6][21][24][27][30][33][36][39][41]，但未出现以下关键要素： 1. 量化模型/因子的名称、构建思路或数学表达式 2. 因子IC值、IR值等量化指标测试结果 3. 模型回测绩效数据（年化收益、最大回撤等） 4. 多因子组合或复合因子构建方法 报告技术分析部分主要采用移动平均线（MA60/MA120）作为参考指标[22][25][28][31][34][37][41]，但未形成系统性的量化策略框架。建议查阅其他量化专题研报以获取相关建模细节。

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：行业拥挤度模型 **模型构建思路**：通过计算行业指数价格与成交金额变动的马氏距离，衡量行业交易的拥挤程度[18] **模型具体构建过程**： - 使用最近一周行业指数价格和成交金额的变动数据 - 计算马氏距离，公式为： $$D_M = \sqrt{(x - \mu)^T \Sigma^{-1} (x - \mu)}$$ 其中，\(x\)为价格与成交金额的变动向量，\(\mu\)为均值向量，\(\Sigma\)为协方差矩阵 - 通过马氏距离判断行业是否偏离正常水平，椭圆外的点表示置信水平超过99%的异常拥挤[18] **模型评价**：能够有效识别短期交易过热或超跌的行业[18] 模型的回测效果 1. **行业拥挤度模型**： - 上周识别出纺织服饰行业出现短期交易超跌[18] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：PE分位数因子 **因子构建思路**：基于行业历史PE水平，计算当前PE所处的分位数位置[15] **因子具体构建过程**： - 统计各行业自2019年以来的PE历史数据 - 计算当前PE在历史分布中的百分位排名 - 公式为： $$P_{PE} = \frac{\text{rank}(PE_{current})}{N} \times 100\%$$ 其中，\(N\)为历史数据总数[15] **因子评价**：能够反映行业估值的相对高低水平[15] 2. **因子名称**：价量齐升/齐跌因子 **因子构建思路**：结合价格与成交金额的同步变动方向，判断行业短期趋势[18] **因子具体构建过程**： - 将行业划分为四个象限：第1象限（价量齐升）、第3象限（价量齐跌） - 通过马氏距离椭圆外的点识别极端情况[18] 因子的回测效果 1. **PE分位数因子**： - 当前钢铁、建筑材料、机械设备行业的PE分位数最高（100%、98%、98%）[15] - 公用事业、食品饮料、社会服务行业的PE分位数最低（5%、9%、11%）[15] 2. **价量齐升/齐跌因子**： - 上周纺织服饰行业进入第3象限（价量齐跌）且超出99%置信区间[18] 注：报告未涉及其他量化模型或复合因子的构建细节[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][16][17][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指期货分红点位预测模型** - **模型构建思路**：基于历史分红数据和指数成分股特征，预测未来一年内股指期货合约存续期内的分红点位[8] - **模型具体构建过程**： 1. 收集标的指数（如中证500、沪深300等）成分股的历史分红数据 2. 结合公司财报、行业分红规律等，预测未来一年内各成分股的分红时点和金额 3. 汇总成分股分红数据，计算指数分红点位 4. 按合约存续期划分，输出各合约存续期内的分红点位预测值 - 示例（中证500）： - IC2504存续期内分红点位：0.4 - IC2505存续期内分红点位：5.18 - IC2506存续期内分红点位：46.02 - IC2509存续期内分红点位：79.61[8][9] 2. **模型名称：基差修正模型** - **模型构建思路**：剔除分红对股指期货基差的影响，计算年化调整后的基差[19] - **模型具体构建过程**： 1. 计算实际基差：合约收盘价 - 标的指数收盘价 2. 叠加存续期内未实现的预期分红： $$预期分红调整后的基差 = 实际基差 + 存续期内未实现的预期分红$$ 3. 年化处理： $$年化基差 = \frac{实际基差 + 预期分红点位}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$$[19] 3. **模型名称：期现对冲策略（连续对冲/最低贴水策略）** - **模型构建思路**：通过动态调整期货合约对冲现货风险，优化基差收敛收益[45][46] - **模型具体构建过程**： - **连续对冲策略**： 1. 现货端持有标的指数全收益指数（70%资金） 2. 期货端做空等额名义本金的股指期货合约（30%资金） 3. 调仓规则：持有季月/当月合约至到期前2日，切换至下一合约[44] - **最低贴水策略**： 1. 调仓时计算所有可交易合约的年化基差 2. 选择贴水幅度最小的合约开仓 3. 持有8个交易日或到期前2日切换[45] 4. **模型名称：信达波动率指数（Cinda-VIX）** - **模型构建思路**：借鉴海外VIX编制方法，反映期权市场对标的资产未来波动的预期[60] - **模型具体构建过程**： 1. 选取不同行权价的期权合约隐含波动率（IV） 2. 加权计算期限结构，输出30日/60日/90日/120日VIX值 - 示例（2025年3月28日）： - 上证50VIX_30：17.09 - 中证500VIX_30：24.95[60][61] 5. **模型名称：信达偏斜指数（Cinda-SKEW）** - **模型构建思路**：通过期权隐含波动率偏斜程度，衡量市场对尾部风险的预期[69] - **模型具体构建过程**： 1. 分析虚值看涨/看跌期权的IV偏斜特征 2. 计算SKEW指数（>100表示市场担忧下跌风险） - 示例（2025年3月28日）： - 中证500SKEW：103.33（历史分位>90%）[70][74] --- 模型的回测效果 1. **IC对冲策略（2022年7月22日-2025年3月28日）** - 年化收益：最低贴水策略-0.84%，季月连续对冲-1.77% - 波动率：最低贴水策略4.82%，季月连续对冲4.91% - 最大回撤：最低贴水策略-7.97%，季月连续对冲-8.34%[47] 2. **IF对冲策略（同区间）** - 年化收益：最低贴水策略1.40%，季月连续对冲0.85% - 波动率：最低贴水策略3.01%，季月连续对冲3.22% - 最大回撤：最低贴水策略-4.06%，季月连续对冲-4.03%[52] 3. **IH对冲策略（同区间）** - 年化收益：最低贴水策略1.70%，季月连续对冲2.01% - 波动率：最低贴水策略3.04%，季月连续对冲3.48% - 最大回撤：最低贴水策略-3.91%，季月连续对冲-3.75%[54] 4. **IM对冲策略（同区间）** - 年化收益：最低贴水策略-3.48%，季月连续对冲-4.02% - 波动率：最低贴水策略5.16%，季月连续对冲5.29% - 最大回撤：最低贴水策略-11.11%，季月连续对冲-12.63%[57] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：年化基差因子** - **因子构建思路**：反映期货合约相对现货的溢价/折价水平，考虑分红调整[19] - **因子具体构建过程**： $$年化基差 = \frac{合约价格 - 指数价格 + 预期分红点位}{指数价格} \times \frac{360}{剩余天数}$$ - 示例（2025年3月28日）： - IC2506年化基差：-7.39% - IH2506年化基差：2.64%[20][26][36] 2. **因子名称：VIX期限结构因子** - **因子构建思路**：通过不同期限VIX差值捕捉波动率曲线形态[60] - **因子具体构建过程**： - 计算30日/60日/90日VIX差值（如中证500VIX_30 - VIX_60） - 正向结构（近低远高）反映市场对远期波动担忧[61][64] 3. **因子名称：SKEW分位数因子** - **因子构建思路**：标准化SKEW指数历史分位数，识别极端尾部风险[70] - **因子具体构建过程**： - 中证500SKEW历史分位数>90%时触发预警[70][74] --- 因子的回测效果 1. **年化基差因子（IC合约）** - 2025年3月28日值：-7.39%（低于2022年以来中位数）[20] - 与对冲策略收益显著负相关（贴水收窄导致策略回撤）[47][57] 2. **VIX因子（中证500）** - 30日VIX值：24.95（2025年3月28日）[60] - 期限结构平坦化反映短期波动预期降温[4] 3. **SKEW因子（中证500）** - 近月SKEW值：103.33（历史分位>90%）[70] - 高值持续预示衍生品市场对下跌风险的警惕[4][74]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：CSSW电子指数新编制方案 - **模型构建思路**：在原有市值加权指数基础上引入成长因子筛选，从电子行业市值前100的股票中选取成长性最高的60只作为成分股，以提升指数的成长性和景气度捕捉能力[5][6][7] - **模型具体构建过程**： 1. **样本筛选**： - 初筛：从中证全指样本空间中选取电子行业（申万分类）股票，保留过去一年日均成交金额排名前80%的证券[6] - 市值筛选：对初筛样本按过去一年日均总市值排序，取前100名作为待选池[6] 2. **成长因子计算**：对待选池股票计算以下4个指标的Z值并取平均值： - 单季度营业收入同比增速 - 单季度归母净利润同比增速 - 标准化预期外收入（SUR）： $$SUR = \frac{\text{单季度营业收入} - \text{预期单季度营业收入}}{\text{过去8个季度营业收入同比变化的标准差}}$$ - 标准化预期外盈利（SUE）： $$SUE = \frac{\text{单季度归母净利润} - \text{预期单季度归母净利润}}{\text{过去8个季度归母净利润同比变化的标准差}}$$ 3. **成分股确定**：按成长因子得分降序排列，选取前60只股票作为指数成分股[6] - **模型评价**：新方案通过成长因子筛选能更敏锐捕捉电子行业景气度变化，在成长风格占优的市场中表现突出[7][12] 模型的回测效果 1. **CSSW电子_新方案**： - 年化收益率：19.77% - 年化波动率：31.95% - 夏普比率：0.62 - 最大回撤：-46.81% - 2019-2021年超额收益：18.93%、11.94%、9.50%（相对旧方案）[10][11][12] 2. **CSSW电子_旧方案**： - 年化收益率：13.35% - 年化波动率：30.95% - 夏普比率：0.43 - 最大回撤：-52.61%[10] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：成长因子复合指标 - **因子构建思路**：综合收入增速、利润增速及超预期表现，衡量电子行业企业的边际成长能力[6][7] - **因子具体构建过程**： - 对每个股票计算4个子因子的标准化值（Z值）： 1. 单季度营业收入同比增速 2. 单季度归母净利润同比增速 3. SUR（标准化预期外收入） 4. SUE（标准化预期外盈利） - 最终因子值为4个子因子Z值的算术平均值[6] - **因子评价**：该因子能有效识别电子行业中业绩改善显著或超预期的企业，尤其在行业周期上行阶段表现优异[7][12] 因子的回测效果 1. **成长因子复合指标**： - 信息比率（IR）：未直接披露，但通过新方案指数年化超额收益6.42%（19.77%-13.35%）可间接体现[10][11] - 选股集中度：新方案前十大权重股合计权重49.85%（旧方案40.15%）[13][14][15] 注：所有测试结果均基于2018/12/28-2025/3/24回溯期间[8][10]，加权方式均为自由流通市值加权（单样本权重≤15%）[6]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：恒生消费指数模型 **模型构建思路**：该模型旨在反映与日常消费相关的消费品制造及服务的香港上市公司的整体表现，通过选取消费行业中市值最高的50只股票构建指数[28] **模型具体构建过程**： - 样本空间：恒生综合指数成分股 - 选样方法：在被分类为消费行业的股票中选择市值最高的50只作为样本 - 加权方式：流通市值加权，个股上限权重10% - 定期调整：指数样本每半年调整一次，权重每季度重平衡[28] **模型评价**：该模型专注于纯粹消费领域，均匀配置衣食住行等全场景消费龙头，持仓集中度较高[37] 模型的回测效果 1. **恒生消费指数模型** - 年化收益率：3.16% - 年化夏普比：0.25 - 年化波动率：24.87% - 最大回撤：56.86%[43] - 2024年以来表现：10.48%[43] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：消费行业市值因子 **因子构建思路**：通过选取消费行业中市值最高的股票构建因子，反映大市值消费股的表现[28] **因子具体构建过程**： - 从恒生综合指数成分股中筛选消费行业股票 - 按市值从高到低排序，选取前50只股票 - 使用流通市值加权计算因子值[28] **因子评价**：该因子偏重大市值风格，能够有效捕捉消费行业龙头股的表现[37] 2. **因子名称**：消费行业估值因子 **因子构建思路**：通过市盈率和市净率指标衡量消费行业的估值水平[33] **因子具体构建过程**： - 计算成分股的市盈率TTM和市净率 - 按市值加权计算指数的整体估值水平[33] **因子评价**：该因子显示恒生消费指数估值处于历史及同类指数低位，安全边际较高[35] 因子的回测效果 1. **消费行业市值因子** - 成分股平均市值：869.19亿港元 - 500亿规模以上股票权重占比：超过80%[28] 2. **消费行业估值因子** - 市盈率TTM：18.23 - 市净率：2.81 - 市盈率分位点：31.20% - 市净率分位点：72.60%[35]

根据提供的金融工程日报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：封板率** - 构建思路：通过统计股票在当日最高价涨停且收盘涨停的比例，反映市场情绪强弱[17] - 具体构建过程： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 筛选上市满3个月以上的股票，计算当日满足条件的股票数量比值[17] - 因子评价：高频情绪指标，对短线交易策略有直接参考价值 2. **因子名称：连板率** - 构建思路：衡量连续涨停股票的持续性，反映市场追涨热情[17] - 具体构建过程： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 需排除新股和ST股，仅统计正常交易的股票[17] - 因子评价：对捕捉龙头股效应具有指示作用 3. **因子名称：大宗交易折价率** - 构建思路：通过大宗交易成交价与市价的偏离程度反映机构交易意愿[26] - 具体构建过程： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 统计近半年日均成交金额作为基准，计算单日偏离度[26] 4. **因子名称：股指期货年化贴水率** - 构建思路：量化期现价差隐含的市场预期[28] - 具体构建过程： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格}×\frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 分别计算上证50、沪深300、中证500和中证1000主力合约数据[28] 因子回测效果 1. **封板率因子** - 当日取值：50%（近一个月新低）[17] - 历史分位：较前日下降11%[17] 2. **连板率因子** - 当日取值：11%（近一个月新低）[17] - 历史分位：较前日下降2%[17] 3. **大宗交易折价率因子** - 当日取值：6.94%[26] - 半年均值：5.38%[26] 4. **股指期货年化贴水率因子** - 上证50：-0.36%（44%分位）[28] - 沪深300：-3.62%（35%分位）[28] - 中证500：-14.02%（9%分位）[28] - 中证1000：-13.77%（33%分位）[28] 注：报告中未涉及量化模型的具体构建与测试，故未总结相关模型内容[1][2][3][4]

量化模型与构建方式 1 **模型名称**：申万一级家电指数趋势跟踪模型 - **模型构建思路**：基于价格走势的局部延续性假设，通过观察窗口内的价格变动与波动率关系判断趋势方向[3] - **模型具体构建过程**： 1 计算T日收盘价与T-20日收盘价的差值：$$del = P_T - P_{T-20}$$ 2 计算T-20日至T日（不含）的波动率Vol（未明确公式，推测为收益率标准差） 3 趋势判断规则： - 若$$|del| > N \times Vol$$（N=1），则认定趋势形成，方向与del符号一致 - 否则延续T-1日趋势方向[3] - **模型评价**：对高频波动市场适应性差，在单边趋势行情中表现较好但整体不适合家电指数[4] 模型的回测效果 1 **申万一级家电指数趋势跟踪模型**： - 年化收益：-12.12% - 年化波动率：21.12% - 夏普比率：-0.57 - 最大回撤：28.98% - 指数总回报率：27.55%（模型显著跑输基准）[3] 图表分析 1 净值曲线显示模型净值持续低于1.0，2024年9月后波动加剧[5] 2 最大回撤绝对值达28.98%，主要发生在2023年3月至2024年2月[7][9] （注：原文未涉及量化因子相关内容，故不输出该部分）