量化模型与构建方式 1. 成交量模型 - **模型构建思路**：通过分析市场成交量的变化来判断市场的短期走势 - **模型具体构建过程**：该模型通过对市场成交量的变化进行分析，判断市场的短期走势。具体过程包括计算每日成交量的变化率，并与历史数据进行对比，得出市场的短期趋势信号 - **模型评价**：该模型在短期内对市场的成交量变化有较好的反应能力，但在市场波动较大时可能会出现误判[3][20] 2. 低波动率模型 - **模型构建思路**：通过分析市场波动率的变化来判断市场的短期走势 - **模型具体构建过程**：该模型通过计算市场的波动率指标，如标准差、方差等，来判断市场的短期趋势。当波动率较低时，市场可能处于稳定状态；当波动率较高时，市场可能处于不稳定状态 - **模型评价**：该模型在市场稳定时有较好的预测能力，但在市场剧烈波动时可能会失效[3][20] 3. 特征龙虎榜机构模型 - **模型构建思路**：通过分析龙虎榜上机构的买卖行为来判断市场的短期走势 - **模型具体构建过程**：该模型通过收集龙虎榜上机构的买卖数据，分析机构的买卖行为和资金流向，得出市场的短期趋势信号 - **模型评价**：该模型能够较好地反映机构投资者的行为，但在市场信息不对称时可能会失效[3][20] 4. 智能沪深300模型 - **模型构建思路**：通过智能算法分析沪深300指数的走势 - **模型具体构建过程**：该模型利用智能算法（如机器学习、深度学习等）对沪深300指数的历史数据进行训练，预测未来的走势 - **模型评价**：该模型在数据充足的情况下有较好的预测能力，但在数据不足或市场环境变化较大时可能会失效[3][20] 5. 智能中证500模型 - **模型构建思路**：通过智能算法分析中证500指数的走势 - **模型具体构建过程**：该模型利用智能算法（如机器学习、深度学习等）对中证500指数的历史数据进行训练，预测未来的走势 - **模型评价**：该模型在数据充足的情况下有较好的预测能力，但在数据不足或市场环境变化较大时可能会失效[3][20] 6. 涨跌停模型 - **模型构建思路**：通过分析市场中涨停和跌停股票的数量来判断市场的中期走势 - **模型具体构建过程**：该模型通过统计每日市场中涨停和跌停股票的数量，分析其变化趋势，得出市场的中期趋势信号 - **模型评价**：该模型能够较好地反映市场的情绪，但在市场极端情况下可能会失效[3][20] 7. 月历效应模型 - **模型构建思路**：通过分析市场在不同月份的表现来判断市场的中期走势 - **模型具体构建过程**：该模型通过统计市场在不同月份的历史表现，分析其规律，得出市场的中期趋势信号 - **模型评价**：该模型能够较好地反映市场的季节性规律，但在市场环境变化较大时可能会失效[3][20] 8. 动量模型 - **模型构建思路**：通过分析市场的动量指标来判断市场的长期走势 - **模型具体构建过程**：该模型通过计算市场的动量指标，如相对强弱指数（RSI）、动量指标（MOM）等，分析其变化趋势，得出市场的长期趋势信号 - **模型评价**：该模型在市场趋势明显时有较好的预测能力，但在市场震荡时可能会失效[3][20] 9. A股综合兵器V3模型 - **模型构建思路**：综合多个模型的信号来判断市场的综合走势 - **模型具体构建过程**：该模型通过综合多个模型的信号，如成交量模型、低波动率模型、特征龙虎榜机构模型等，得出市场的综合趋势信号 - **模型评价**：该模型能够较好地综合多个模型的优点，但在模型信号冲突时可能会失效[3][20] 10. A股综合国证2000模型 - **模型构建思路**：综合多个模型的信号来判断国证2000指数的综合走势 - **模型具体构建过程**：该模型通过综合多个模型的信号，如成交量模型、低波动率模型、特征龙虎榜机构模型等，得出国证2000指数的综合趋势信号 - **模型评价**：该模型能够较好地综合多个模型的优点，但在模型信号冲突时可能会失效[3][20] 11. 成交额倒波幅模型 - **模型构建思路**：通过分析市场成交额和波幅的关系来判断市场的中期走势 - **模型具体构建过程**：该模型通过计算市场的成交额和波幅指标，分析其变化趋势，得出市场的中期趋势信号 - **模型评价**：该模型能够较好地反映市场的成交情况，但在市场波动较大时可能会失效[3][20] 模型的回测效果 短期模型 - **成交量模型**：中性[3][20] - **低波动率模型**：中性[3][20] - **特征龙虎榜机构模型**：中性[3][20] - **特征成交量模型**：中性[3][20] - **智能沪深300模型**：看空[3][20] - **智能中证500模型**：看多[3][20] 中期模型 - **涨跌停模型**：中性[3][20] - **月历效应模型**：中性[3][20] 长期模型 - **动量模型**：所有指数看多[3][20] 综合模型 - **A股综合兵器V3模型**：看空[3][20] - **A股综合国证2000模型**：中性[3][20] 港股模型 - **成交额倒波幅模型**：看空[3][20]

- 本报告主要讨论了套息交易对美股和日股的影响，指出随着日元加息节奏放缓，套息交易平仓进度已达70%以上，海外资金面扰动即将消散[3][14][15] - 报告提到，日元加息预期升温对全球多个股票市场造成了下行冲击，尤其是美股和日股受损尤为严重[4][15] - 通过对猪肉价格和猪肉股的分析，报告认为市场对猪肉产能扩张的担忧导致猪肉股表现落后，但未来猪价维持高位的时间有望超市场预期[5][16] - 报告中提到的GDPNOW模型预测结果显示，2024年二季度GDP增速为3.9%，相较于上周不变[49][52] - 风格因子收益表现方面，本周权益市场震荡回调，基本面因子表现上升，交易相关因子回撤，市值因子与非线性市值表现反转较为明显[82][83][84]

量化周报 流动性与分歧度同步放大 2024 年 08 月 11 日 | --- | --- | |------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ...

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市场表现 - 右侧信号的性价比相对更高，市场进入下行趋势格局，核心观察变量在于市场成本线何时被向上突破[1][3][11] - 上周全A指数整体下跌1.67%，小市值股票下跌2.08%，食品饮料和房地产表现最强，计算机和国防军工表现最差[1][13] - 长期均线和短期均线的距离继续拉大，市场继续处于下行趋势格局[2][14] - 估值指标显示PE位于10分位点附近，PB低于5分位点，市场整体估值水平较低[5][17] 行业配置推荐 - 公司行业配置模型推荐关注养殖/电力和电子以及高端装备和创新药板块[4][12][16] - 行业配置模型推荐养殖/电力和科技板块[20] 风险控制 - 市场进入下行趋势格局，均线距离-4.56%，距离绝对值大于阈值3%[20] - 当前市场风控线位于45日均线附近，一旦45日均线被有效突破意味着下行趋势得到逆转[20] 投资评级 - 投资评级中，买入预期股价相对收益20%以上，持有预期股价相对收益-10%-10%[25]

请阅读最后一页免责声明及信息披露 http://www.cindasc.com 1 Research and Development Center 海外巨震 vs A 股筑底，继续重视国内基本面演绎 —— 量化市场追踪周报（2024W31） [Table_ReportTime] 2024 年 8 月 11 日 | --- | --- | |-----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ...

金融工程 | 金工定期报告 戴维斯双击本周超额基准 0.21% 戴维斯双击策略 戴维斯双击即指以较低的市盈率买入具有成长潜力的股票，待成长性显现、 市盈率相应提高后卖出，获得乘数效应的收益，即 EPS 和 PE 的"双击"。 策略在 2010-2017 年回测期内实现了 26.45%的年化收益，超额基准 21.08%。 今年以来，策略累计绝对收益-12.49%，超额中证 500 指数 0.57%，本周策 略超额中证 500 指数 0.21%。本期组合于 2023-10-23 日开盘调仓，截至 2024-08-09 日，本期组合超额基准指数 2.38%。 净利润断层策略 净利润断层策略是基本面与技术面共振双击下的选股模式，其核心有两点： "净利润"，指通常意义上的业绩超预期；"断层"，指盈余公告后的首个交 易日股价出现向上跳空，该跳空通常代表市场对盈余报告的认可程度。 策略在 2010 年至今取得了年化 26.89%的收益，年化超额基准 26.57%。本 年组合累计绝对收益-15.38%，超额基准指数-2.32%，本周超额收益-0.82%。 沪深 300 增强组合 根据对优秀基金的归因，投资者的偏好可以分为：G ...

市场表现 - 本周北向资金净卖出147.6亿元人民币，两融余额减少83亿元[14] - 沪深300ETF、红利ETF基金本周净流入居前[17] - 电力设备及新能源、纺织服装、机械、轻工制造、有色金属、农林牧渔景气度边际提升居前[16] - 沪深300偏悲观、创业板指偏乐观，创业板指数快慢线差值在2024年7月11日触发金叉信号[15] - 本周市场总体表现下跌，沪深300指数快慢线差值在2024年3月26日触发金叉信号[20] - 本周全球股市整体表现下跌，沪深300指数下跌1.56%，创业板指数下跌2.6%，上证50下跌1.1%[49] 资金流向 - 北向资金本周表现净卖出，成交额下降，北向资金净卖出147.6亿元人民币，两融余额减少83亿元[29] - 沪深300指数快慢线差值在2024年3月26日触发金叉信号，本周继续回落，空头比例较大[30] - 创业板指快慢线差值在2024年7月11日触发金叉信号，本周继续上升，但指数下跌[31] 行业情况 - 行业扩散指数排名前六的中信一级行业分别是银行、家电、电力及公用事业、煤炭、石油石化、有色金属[32] - 中信一级行业中融资余额上升最多的五个行业分别是消费者服务、非银行金融、银行、轻工制造、交通运输[36] - 今年中信一级行业涨跌幅居前的有银行、电力及公用事业、交通运输，涨跌幅居后的有综合、计算机、传媒[94] ETF资金流向 - 宽基ETF中，沪深300ETF流入居前，行业ETF中，红利ETF基金流入居前[33] - 宽基ETF中，沪深300ETF、上证50ETF等净流入较多，中证1000ETF、中证500ETF等净流出较多[70] - 本周宽基 ETF 净流出前十中，中证1000ETF净流出最多，达10.70亿元，净流出排名第一[81] 个股情况 - 个股净流入居前的有东山精密、贵州茅台、紫金矿业、中国船舶、深南电路[37] - 本周净流入个股分布中，净流入居前的有东山精密(7.54)、贵州茅台(7.14)、紫金矿业(6.74)、中国船舶(3.39)、深南电路(3.3)、宇通客车(2.41)、百济神州-U(2.38)、药明康德(2.37)、长电科技(2.2)、福斯特(2.16)[117] - 北向资金周度个股净流入前50中，贵州茅台净流入最高，达到7.14亿人民币，占据食品饮料行业首位[118]

2024 年 8 月 11 日 总量研究 左侧区间仍需稳步蓄势 ——金融工程市场跟踪周报 $$2 0 2 4 0 8 1 1$$ 要点 本周市场核心观点与市场复盘： 本周（2024.08.05-2024.08.09，下同）市场震荡回调，中证 1000 领跌主要宽基 指数。行业表现方面，食品饮料、房地产涨幅居前；计算机、国防军工、电子、 通信领跌。量能表现方面，本周各宽基指数量能均出现收缩，截至 8 月 9 日， 主要宽基指数量能择时指标均呈现谨慎信号。资金面方面，北向资金呈现周度净 流出，配置盘净流出规模超百亿；股票型 ETF 持续净流入，宽基 ETF 仍为净流 入主要方向。 从近期市场交易特征、资金面偏好来看，市场交易风格没有明显改善。中长线资 金仍为当前市场托底的重要力量，资金面持续性、市场风险偏好的改善仍是下一 阶段决定方向的重要变量。短期关注政策面存在支撑或改善的方向，中长线关注 成长风格的相对机会。 本周市场各宽基指数普遍下跌。上证综指下跌 1.10%，上证 50 下跌 1.56%，沪 深 300 下跌 1.43%，中证 500 下跌 2.23%，中证 1000 下跌 2.60%，创业板指 下跌 2 ...

市场表现 - 沪深300、中证500、中证800等指数的涨幅分别为-1.43%、-1.53%、-2.23%[9] - 行业表现中，房地产、食品饮料、建筑材料等行业的涨跌幅度分别为-6%、4%、3%[36] 估值数据 - 沪深300的PE为11.2倍，位于历史19%分位，创业板指的PE为23.8倍，接近历史0%分位[39][42][45] - 主要指数PE统计显示，中证全指的PE为29.2倍，上证指数的PE为18.7倍[52] - 行业估值变动跟踪中，房地产、医药生物、银行等行业的PE分别为115.25倍、71.1倍、59.7倍[61][64][70] 市场情绪指标 - 市场情绪之新高新低占比指标显示PB_LF分别为1.9、2.8、4.6[75] - 市场情绪之新高新低占比指标显示PB分位数分别为0.5、1.3、1.6、2.8[76] - 市场情绪之新高新低占比指标显示PB分位数分别为1.7、2.3、2.8[77] ETF规模 - ETF分类规模为20244.33亿元，其中宽基ETF和主题ETF规模较大[114] 宏观因子趋势 - 宏观因子趋势对权益市场一个月影响的观点包括：PMI震荡，CPI同比看多，社融存量同比震荡，10年期国债收益率看多，美元指数看多[133]