量化模型与构建方式 戴维斯双击策略 - **模型名称**：戴维斯双击策略 - **模型构建思路**：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"[1][7] - **模型具体构建过程**：通过筛选市盈率较低且具有成长潜力的股票，待其成长性显现后卖出，以获取 EPS 和 PE 的双重收益[7] - **模型评价**：该策略在回测期内表现出较高的年化收益率和稳定的超额收益[10] 净利润断层策略 - **模型名称**：净利润断层策略 - **模型构建思路**：结合基本面与技术面，通过业绩超预期和盈余公告后的股价跳空行为筛选股票[2][12] - **模型具体构建过程**：每期筛选过去两个月业绩预告和正式财报满足超预期事件的股票样本，按照盈余公告日跳空幅度排序前50的股票等权构建组合[12] - **模型评价**：该策略在回测期内表现出较高的年化收益率和稳定的超额收益[2][14] 沪深300增强组合 - **模型名称**：沪深300增强组合 - **模型构建思路**：基于投资者偏好因子构建增强组合，通过PBROE因子和PEG因子筛选股票[3][16] - **模型具体构建过程**：以PB与ROE的分位数之差构建PBROE因子，寻找估值低且盈利能力强的股票；以PE与增速的分位数之差构建PEG因子，寻找价值被低估且拥有可靠成长潜力的公司[16] - **模型评价**：该策略在回测期内表现出稳定的超额收益[3][16] 模型的回测效果 - **戴维斯双击策略** - 年化收益：26.45%[10] - 年化超额基准：21.08%[10] - 2023年累计绝对收益：-6.29%[10] - 2023年超额中证500指数：-2.10%[10] - 本周超额中证500指数：-3.48%[10] - 本期组合超额基准指数：-0.23%[10] - **净利润断层策略** - 年化收益：27.11%[2][14] - 年化超额基准：26.11%[2][14] - 2023年累计绝对收益：-10.34%[2][14] - 2023年超额基准指数：-6.15%[2][14] - 本周超额收益：0.48%[2][14] - **沪深300增强组合** - 年化收益：8.91%[16] - 年化超额基准：8.67%[16] - 2023年累计绝对收益：14.24%[16] - 2023年超额沪深300指数：6.30%[16] - 本周超额收益：-0.79%[16] - 本月超额收益：-0.18%[16]

量化因子与构建方式 大类因子 - **因子名称**：Beta因子 **因子的构建思路**：衡量股票相对于市场的系统性风险，Beta值越高，股票对市场波动的敏感性越强 **因子具体构建过程**：通过回归分析计算股票收益率与市场收益率之间的关系，公式为： $ R_i = \alpha + \beta R_m + \epsilon $ 其中，$ R_i $为个股收益率，$ R_m $为市场收益率，$ \beta $为Beta因子，表示个股对市场波动的敏感性[17] **因子评价**：本周表现突出，获取正收益2.59%，显示市场对高Beta股票的偏好[17] - **因子名称**：市值因子 **因子的构建思路**：衡量股票市值大小对收益的影响，通常反映市场风格偏好 **因子具体构建过程**：以股票的总市值作为因子值，公式为： $ 市值因子 = \ln(市值) $ 其中，市值为股票的流通市值或总市值[17] **因子评价**：本周表现为大市值风格，获取正收益1.88%[17] - **因子名称**：残差波动率因子 **因子的构建思路**：衡量股票收益率中非系统性风险的波动程度 **因子具体构建过程**：通过回归模型计算残差的标准差，公式为： $ \sigma_{\epsilon} = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n (\epsilon_i - \bar{\epsilon})^2}{n-1}} $ 其中，$ \epsilon_i $为回归残差，$ \bar{\epsilon} $为残差均值，$ n $为样本数量[17] **因子评价**：本周获取正收益0.93%，表现较好[17] - **因子名称**：盈利因子 **因子的构建思路**：衡量公司盈利能力对股票收益的影响 **因子具体构建过程**：以净利润率、ROE等指标为基础，构造盈利相关因子[17] **因子评价**：本周获取正收益0.60%，表现一般[17] - **因子名称**：动量因子 **因子的构建思路**：衡量股票过去一段时间的收益率对未来收益的影响 **因子具体构建过程**：计算股票在过去一段时间内的累计收益率，公式为： $ 动量因子 = \sum_{t=1}^n R_t $ 其中，$ R_t $为第$t$天的收益率，$ n $为回溯期[17] **因子评价**：本周获取负收益-1.77%，表现较差[17] 单因子 - **因子名称**：对数市值因子 **因子的构建思路**：衡量市值大小对股票收益的影响 **因子具体构建过程**：以股票市值的对数值作为因子值，公式为： $ 对数市值因子 = \ln(市值) $ 其中，市值为股票的流通市值或总市值[8][9] **因子评价**：在沪深300股票池中表现较好，本周收益为3.46%[8][9] - **因子名称**：总资产毛利率TTM **因子的构建思路**：衡量公司盈利能力与资产规模的关系 **因子具体构建过程**：以过去12个月的总资产毛利率作为因子值，公式为： $ 总资产毛利率TTM = \frac{毛利润}{总资产} $ 其中，毛利润为营业收入减去营业成本[8][9] **因子评价**：在沪深300股票池中表现较好，本周收益为3.05%[8][9] - **因子名称**：市盈率因子 **因子的构建思路**：衡量股票价格相对于每股收益的比值 **因子具体构建过程**：以市盈率的倒数作为因子值，公式为： $ 市盈率因子 = \frac{1}{市盈率} $ 其中，市盈率为股票价格与每股收益的比值[11][12] **因子评价**：在中证500股票池中表现较好，本周收益为3.28%[11][12] - **因子名称**：市净率因子 **因子的构建思路**：衡量股票价格相对于每股净资产的比值 **因子具体构建过程**：以市净率的倒数作为因子值，公式为： $ 市净率因子 = \frac{1}{市净率} $ 其中，市净率为股票价格与每股净资产的比值[11][12] **因子评价**：在中证500股票池中表现较好，本周收益为2.55%[11][12] - **因子名称**：毛利率TTM **因子的构建思路**：衡量公司盈利能力与营业收入的关系 **因子具体构建过程**：以过去12个月的毛利率作为因子值，公式为： $ 毛利率TTM = \frac{毛利润}{营业收入} $ 其中，毛利润为营业收入减去营业成本[11][12][14] **因子评价**：在流动性1500股票池中表现较好，本周收益为2.23%[14][15] 因子的回测效果 大类因子 - Beta因子，最近1周收益2.59%[17] - 市值因子，最近1周收益1.88%[17] - 残差波动率因子，最近1周收益0.93%[17] - 盈利因子，最近1周收益0.60%[17] - 动量因子，最近1周收益-1.77%[17] 单因子 - 对数市值因子，最近1周收益3.46%[8][9] - 总资产毛利率TTM，最近1周收益3.05%[8][9] - 市盈率因子，最近1周收益3.28%[11][12] - 市净率因子，最近1周收益2.55%[11][12] - 毛利率TTM，最近1周收益2.23%[14][15]

量化模型与构建方式 1. ARMA-GARCH 模型 - **模型名称**：ARMA-GARCH 模型 - **模型构建思路**：捕捉市场中的线性关系，处理时间序列中的线性依赖结构与波动性特征[4][5] - **模型具体构建过程**： 1. **ARMA 模型**： - 公式：$ r_{t}=\beta_{0}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}r_{t-i}+\sum_{j=1}^{q}\theta_{j}a_{t-j}+\epsilon_{t} $[20] - 参数说明：$ r_{t} $为对数收益率，$ \beta_{0} $为常数项，$ \beta $为自回归系数，$ \theta $为移动平均项系数，$ \epsilon_{t} $为误差项[21] 2. **GARCH 模型**： - 公式：$ \sigma_{t}^{2}=\alpha_{0}+\sum_{i=1}^{q}\alpha_{i}\epsilon_{t-i}^{2}+\sum_{j=1}^{p}\beta_{j}\sigma_{t-j}^{2} $[22] - 参数说明：$ \sigma_{t}^{2} $为条件异方差，$ \alpha_{0} $为常数项，$ \alpha $为滞后期残差平方项的系数，$ \beta $为滞后期条件方差项的系数[23] 3. **模型训练**： - 数据划分为训练集和测试集，训练集用于确定模型参数，测试集用于回测和验证[24] - 使用 AIC 信息准则确定 ARMA 模型参数为（5,3）[27] - 对 ARMA 模型残差进行 LB 检验和 ARCH 效应检验，确定残差存在异方差现象，使用 GARCH(1,1)模型处理残差[30][31][32] - **模型评价**：ARMA-GARCH 模型在预测准确率、精确率、召回率和 F1 值上均优于"抛硬币"预测法，特别是召回率的提升表明模型在捕捉上涨趋势上更具优势[35] 2. LSTM 模型 - **模型名称**：LSTM 模型 - **模型构建思路**：捕捉市场中的非线性关系，处理和预测时间序列数据中的长期依赖性[5][47] - **模型具体构建过程**： 1. **LSTM 模型介绍**： - 通过遗忘门、输入门和输出门机制处理时间序列数据[47][49][50] - 公式： - 遗忘门：$ \mathbf{f}_{\mathbf{t}}=\sigma\left(\mathbf{W}_{\mathbf{f}}\cdot\,[\mathbf{h}_{\mathbf{t-1}},\mathbf{x}_{\mathbf{t}}]+b_{f}\right) $[47] - 输入门：$ i_{t}=\sigma(W_{i}\cdot\,[h_{t-1},x_{t}]+b_{i}) $，$ {\tilde{C}}_{t}=\operatorname{tanh}(W_{c}\cdot\ [h_{t-1},x_{t}]+b_{c}) $[49] - 输出门：$ = σ( ⋅ [ℎ−1, ] + ) $，$ ℎ = ∗ ℎ( ) $[50] - 单元状态：$ C_{t}=f_{t}*C_{t-1}+i_{t}*{\widehat{C}}_{t} $[51] 2. **数据处理**： - 使用价格指标和技术指标，收盘价进行二元分类处理，其他数据采用 Z-score 标准化处理[53] 3. **模型训练**： - 多重交叉验证，分为训练集和测试集，优化模型表现[55][56] - 关键参数：神经元个数、随机断开输入神经元比例、训练批次、损失函数、学习率[56][57][60] - **模型评价**：LSTM 模型在预测准确率上显著优于"抛硬币"预测法，特别是20步长的表现最佳，预测准确率稳定维持在52%附近[62] 模型的回测效果 1. **ARMA-GARCH 模型**： - 准确率：51.61%[34] - 精确率：52.06%[34] - 召回率：58.96%[34] - F1 值：55.30%[34] - 年化收益率：4.89%[40] - 年化波动率：21.54%[40] - 夏普比：0.227[40] - 最大回撤：55.58%[40] 2. **LSTM 模型**： - 准确率：52.33%（20步长）[62] - 年化收益率：14.71%[64] - 日度胜率：52.33%[64]

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量化模型与构建方式 1. 模型名称：Black-Litterman模型（BL模型） - **模型构建思路**：BL模型是对传统均值-方差模型（MVO）的改进，采用贝叶斯理论将主观观点与量化配置模型结合，通过投资者对市场的分析预测资产收益，优化资产配置权重[12][13] - **模型具体构建过程**： 1. 选择投资标的：国内资产BL模型基于沪深300、中证1000、恒生指数、中债-国债总财富指数、中债-企业债总财富指数、中证转债、南华商品指数和SHFE黄金等资产；全球资产BL模型基于沪深300、恒生指数、标普500、中债-国债总财富指数、中债-企业债总财富指数和南华商品指数[13][14] 2. 通过贝叶斯方法结合主观观点与市场均衡收益率，计算资产的预期收益 3. 优化资产配置权重，解决均值-方差模型对预期收益敏感的问题[12][13] - **模型评价**：BL模型有效解决了均值-方差模型对预期收益敏感的问题，同时相较于纯主观投资具有更高的容错性，为投资者提供高效的资产配置方案[12] 2. 模型名称：风险平价模型 - **模型构建思路**：风险平价模型的核心思想是将投资组合的整体风险分摊到每类资产中，使得每类资产对组合整体风险的贡献相等[17] - **模型具体构建过程**： 1. 选择底层资产：国内资产风险平价模型基于沪深300、中证1000、恒生指数、中债-国债总财富指数、中债-企业债总财富指数、中证转债、南华商品指数和SHFE黄金；全球资产风险平价模型基于沪深300、标普500、恒生指数、中债-企业债总财富指数、南华商品指数和COMEX黄金[18] 2. 计算资产对组合的风险贡献：基于资产的预期波动率及相关性，计算初始权重下各资产对组合风险的贡献 3. 优化权重：调整资产权重，使得各资产的实际风险贡献与预期风险贡献相等[17][18] - **模型评价**：风险平价模型通过均衡风险分布，构建了在经济周期不同阶段都能获得稳定收益的策略[16][17] 3. 模型名称：基于宏观因子的资产配置模型 - **模型构建思路**：基于宏观因子模型通过构造增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性六大宏观因子，结合主观观点优化资产配置[21][22] - **模型具体构建过程**： 1. 构造因子：通过Factor Mimicking Portfolio方法构造增长、通胀等六大宏观因子[22] 2. 计算因子暴露：每月末计算资产的因子暴露水平，并以风险平价组合为基准，计算基准因子暴露[22] 3. 主观调整：根据对未来一个月的宏观判断，给定主观因子偏离值，结合基准因子暴露，得到资产组合的因子暴露目标[22][23] 4. 优化权重：反解得到下个月的资产配置权重，最终资产组合反映了对六大宏观风险的主观判断[22] - **模型评价**：该模型建立了宏观研究与资产配置研究的桥梁，能够将宏观观点有效落地到资产配置层面[21] --- 模型的回测效果 1. Black-Litterman模型 - 国内资产BL模型1：本周收益0.47%，9月份收益1.10%，2024年收益6.48%，年化波动1.70%，最大回撤0.78%[14][16] - 国内资产BL模型2：本周收益0.28%，9月份收益0.79%，2024年收益5.70%，年化波动1.47%，最大回撤0.65%[14][16] - 全球资产BL模型1：本周收益0.29%，9月份收益1.05%，2024年收益6.93%，年化波动1.96%，最大回撤0.95%[14][16] - 全球资产BL模型2：本周收益0.32%，9月份收益0.84%，2024年收益5.82%，年化波动1.49%，最大回撤0.64%[14][16] 2. 风险平价模型 - 国内资产风险平价模型：本周收益0.24%，9月份收益0.32%，2024年收益4.71%，年化波动1.15%，最大回撤0.37%[20][26] - 全球资产风险平价模型：本周收益0.20%，9月份收益0.13%，2024年收益5.11%，年化波动1.03%，最大回撤0.31%[20][21] 3. 基于宏观因子的资产配置模型 - 基于宏观因子的资产配置模型：本周收益0.25%，9月份收益0.32%，2024年收益4.14%，年化波动1.24%，最大回撤0.45%[25][26]

量化模型与构建方式 1. 超跌反弹信号模型 - **模型名称**：超跌反弹信号 - **模型构建思路**：通过识别市场中超跌的股票，捕捉其反弹机会 - **模型具体构建过程**： - 选择样本内的股票数据（2017年至2024年） - 计算股票的超跌幅度，定义超跌反弹信号 - 统计超跌反弹信号出现后的持有表现，包括后5日和后10日的平均收益率、胜率和盈亏比等指标 - **模型评价**：该模型在识别超跌反弹机会方面表现较好，具有较高的胜率和盈亏比[13][14] 2. 平台突破信号模型 - **模型名称**：平台突破信号 - **模型构建思路**：通过识别股票价格突破平台的信号，捕捉其上涨机会 - **模型具体构建过程**： - 选择样本内的股票数据（2017年至2024年） - 识别股票价格突破平台的信号 - 统计平台突破信号出现后的持有表现，包括后5日和后10日的平均收益率、胜率和盈亏比等指标 - **模型评价**：该模型在识别平台突破机会方面表现较好，具有较高的胜率和盈亏比[14] 模型的回测效果 1. 超跌反弹信号模型 - **后5日平均收益率**：4.56% - **持有5日胜率**：71% - **盈亏比**：1.87 - **后10日平均收益率**：7.22% - **持有10日胜率**：62% - **盈亏比**：1.66 - **平均持有交易日**：5.2 - **平均持有收益**：6.30% - **胜率**：76% - **盈亏比**：2.3[13] 2. 平台突破信号模型 - **后5日平均收益率**：3.30% - **持有5日胜率**：62% - **盈亏比**：1.45 - **后10日平均收益率**：5.10% - **持有10日胜率**：61% - **盈亏比**：1.70 - **平均持有交易日**：9 - **平均持有收益**：6.77% - **胜率**：60% - **盈亏比**：2.15[14] 量化因子与构建方式 1. 流通股本收益率因子 - **因子名称**：流通股本收益率 - **因子的构建思路**：通过衡量各行业板块的流通股本收益率，分析投资者的平均赚钱效应 - **因子具体构建过程**： - 计算各行业板块的流通股本收益率 - 统计各行业板块的历史分位水平 - 分析当前各行业板块的赚钱效应 - **因子评价**：该因子能够有效反映各行业板块的投资者赚钱效应，具有较高的参考价值[10][12] 因子的回测效果 1. 流通股本收益率因子 - **银行板块的赚钱效应**：处于历史72%分位水平，获利比率在所有行业中最高[10][12]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：量能择时模型 - **模型构建思路**：通过量能信号判断市场趋势，量能持续提升被视为市场反弹的重要变量[15][23] - **模型具体构建过程**： 1. 统计各宽基指数的量能变化情况 2. 根据量能信号发出“看多”或“谨慎”观点 3. 截至2024年9月20日，上证50和沪深300的量能信号为“看多”，其余宽基指数为“谨慎”[23][24] 2. 模型名称：沪深300上涨家数占比情绪指标 - **模型构建思路**：通过统计沪深300成分股中正收益股票的占比，判断市场情绪状态[24][25] - **模型具体构建过程**： 1. 计算公式： $ \text{沪深300指数N日上涨家数占比} = \frac{\text{过去N日收益大于0的个股数}}{\text{沪深300成分股总数}} $ 2. 当正收益股票占比逐步增多时，市场情绪处于底部；当大部分股票处于正收益状态时，情绪可能过热[24][25] 3. 最近一周该指标震荡向上，上涨家数占比约为27%[25] 3. 模型名称：沪深300上涨家数占比择时模型 - **模型构建思路**：通过对上涨家数占比指标进行平滑处理，捕捉市场情绪变化趋势[26] - **模型具体构建过程**： 1. 对上涨家数占比指标进行两次平滑处理，分别计算短期平滑线和长期平滑线（N=230，N1=50，N2=35） 2. 当短期平滑线大于长期平滑线时，看多市场；反之，对市场持中性态度 3. 当前快线和慢线同步向下，快线处于慢线之下，市场情绪维持谨慎[26] 4. 模型名称：均线情绪指标 - **模型构建思路**：基于八均线体系，通过均线区间值判断市场趋势状态[28][29] - **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300收盘价的八均线数值，均线参数为8、13、21、34、55、89、144、233 2. 赋值规则： - 八均线区间值处于1/2/3时，赋值为-1 - 八均线区间值处于4/5/6时，赋值为0 - 八均线区间值处于7/8/9时，赋值为1 3. 当当前价格大于八均线指标值的数量超过5时，看多沪深300指数[28][29] --- 模型的回测效果 1. 量能择时模型 - 上证50量能信号：看多[23][24] - 沪深300量能信号：看多[23][24] - 其余宽基指数量能信号：谨慎[23][24] 2. 沪深300上涨家数占比情绪指标 - 最近一周上涨家数占比：27%[25] 3. 沪深300上涨家数占比择时模型 - 当前快线和慢线同步向下，快线处于慢线之下，市场情绪维持谨慎[26] 4. 均线情绪指标 - 短期内沪深300指数处于情绪非景气区间[34] --- 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**：通过横截面波动率衡量市场的Alpha环境，波动率上升表明短期Alpha环境变好[32][35] - **因子具体构建过程**： 1. 计算沪深300、中证500和中证1000指数成分股的横截面波动率 2. 统计近两年、近一年、近半年和近一季度的平均值及分位点[35] 2. 因子名称：时间序列波动率因子 - **因子构建思路**：通过时间序列波动率衡量市场的Alpha环境，波动率上升表明短期Alpha环境变好[35][36] - **因子具体构建过程**： 1. 计算沪深300、中证500和中证1000指数成分股的时间序列波动率 2. 统计近两年、近一年、近半年和近一季度的平均值及分位点[36] --- 因子的回测效果 1. 横截面波动率因子 - 沪深300：近一季度平均值1.73%，占近两年分位点38.30%[35] - 中证500：近一季度平均值1.85%，占近两年分位点42.86%[35] - 中证1000：近一季度平均值2.00%，占近两年分位点51.00%[35] 2. 时间序列波动率因子 - 沪深300：近一季度平均值0.53%，占近两年分位点42.24%[36] - 中证500：近一季度平均值0.40%，占近两年分位点56.35%[36] - 中证1000：近一季度平均值0.23%，占近两年分位点57.37%[36]

量化因子与构建方式 1. 因子名称：持仓占比变动因子 - **因子的构建思路**：通过ETF持仓市值占股票流通市值的变化，衡量ETF资金流对个股的影响[22] - **因子具体构建过程**： 公式为： $ \Delta(ETF持仓市值/股票流通市值) $ 其中，ETF持仓市值为ETF对某股票的持仓金额，股票流通市值为该股票的流通市值[22] - **因子评价**：该因子在不同回看参数下对股票收益的预测能力较为稳定，且中性化前后选股能力差距较小[24][27] 2. 因子名称：资金流入因子 - **因子的构建思路**：通过累计的ETF日度资金流入，衡量资金流对个股的影响[22] - **因子具体构建过程**： 公式为： $ \sum(日度ETF资金流入) $ 其中，日度ETF资金流入为ETF每日的资金流入量[22] - **因子评价**：该因子在不同回看参数下的表现较为一致，但中性化后选股能力有所减弱[24][27] 3. 因子名称：资金流入/市值因子 - **因子的构建思路**：通过资金流入与股票流通市值的比值，衡量资金流对个股的相对影响[22] - **因子具体构建过程**： 公式为： $ 资金流入/股票流通市值 $ 其中，资金流入为累计的ETF日度资金流入，股票流通市值为该股票的流通市值[22] - **因子评价**：该因子对回看参数的敏感度较低，且中性化前后选股能力差距较小[24][27] 4. 因子名称：20日资金流入/市值因子（行业轮动因子） - **因子的构建思路**：通过20天内资金流入与市值的比值，衡量资金流对行业轮动的影响[40] - **因子具体构建过程**： 公式为： $ 20天资金流入/市值 $ 其中，20天资金流入为过去20天内ETF资金流入的累计值，市值为行业的总市值[40] - **因子评价**：该因子在一级和二级行业轮动中表现优异，尤其在空头端收益更为显著[40][46][47] --- 因子的回测效果 1. 持仓占比变动因子 - **RankICIR**：在20日回看参数下，原始值为-1.32，中性化后为-1.36[25][27] - **十分组多空年化收益**：15.2%[30] - **空头端收益**：显著高于多头端，更适合作为风险预警指标[30] 2. 资金流入因子 - **RankICIR**：在20日回看参数下，原始值为-1.12，中性化后为-0.25[25][27] 3. 资金流入/市值因子 - **RankICIR**：在20日回看参数下，原始值为-1.18，中性化后为-1.09[25][27] 4. 20日资金流入/市值因子（行业轮动因子） - **一级行业轮动**：三分组年化多空收益为17.32%，收益波动比为1.40[46] - **二级行业轮动**：三分组年化多空收益为11.68%，收益波动比为0.94[47] --- 不同类型ETF因子的表现 1. 宽基ETF与非宽基ETF - **选股能力**：非宽基ETF的RankICIR为-0.76，宽基ETF为-0.74，全体ETF为-1.32[53] - **行业轮动能力**：非宽基ETF的RankICIR为-1.51，宽基ETF为-0.20，全体ETF为-1.07[53] 2. 高集中度与低集中度ETF - **选股能力**：低集中度ETF的RankICIR为-1.09，高集中度ETF为-0.63[58] - **行业轮动能力**：高集中度ETF的RankICIR为-1.23，低集中度ETF为-0.40[58] 3. 高换手率与低换手率ETF - **选股能力**：高换手ETF的RankICIR为-0.94，低换手ETF为0.09[60] - **行业轮动能力**：高换手ETF的RankICIR为-1.56，低换手ETF为-0.39[60]

量化模型与构建方式 1. 全天候择时模型 - **模型名称**：全天候择时模型 - **模型构建思路**：基于多个宽基指数的技术面信号，特别是底背离迹象，来判断市场的看多信号[2][9] - **模型具体构建过程**： - 通过监测多个宽基指数的技术指标，特别是底背离现象 - 底背离现象指的是近期下跌力度减缓，反映出市场可能存在超跌反弹的机会 - 当多个指数同时出现底背离信号时，模型发出市场看多信号[2][9] - **模型评价**：该模型主要依赖技术面信号，适用于短期市场反弹的判断，但在缺乏基本面支撑的情况下，反弹力度可能有限[2][9] 2. 四轮驱动行业轮动模型 - **模型名称**：四轮驱动行业轮动模型 - **模型构建思路**：通过监测行业的技术指标和市场信号，识别潜在的投资机会，特别关注大盘价值或低位红利板块[2][9] - **模型具体构建过程**： - 监测各行业的技术指标，如金叉、死叉等信号 - 结合市场信号，识别出潜在的投资机会 - 重点关注银行、煤炭、交通运输、石油石化、建筑装饰等大盘价值或低位红利板块[2][9][15] - **模型评价**：该模型通过多维度的技术指标和市场信号，提供了较为全面的行业轮动策略，适合在市场风格转换时使用[2][9][15] 模型的回测效果 全天候择时模型 - **指标值**：未提供具体的回测指标值 四轮驱动行业轮动模型 - **指标值**： - 银行：低位金叉（潜在机会）[15] - 煤炭：低位含叉（潜在机会）[15] - 交通运输：低位金叉（潜在机会）[15] - 石油石化：恒约会又（潜在机会）[15] - 建筑装饰：弱势行业反转（潜在机会）[15] 量化因子与构建方式 本报告未涉及具体的量化因子构建内容 因子的回测效果 本报告未涉及具体的量化因子回测效果 - 全天候择时模型基于多个宽基指数的技术面信号，特别是底背离迹象，来判断市场的看多信号[2][9] - 四轮驱动行业轮动模型通过监测行业的技术指标和市场信号，识别潜在的投资机会，特别关注大盘价值或低位红利板块[2][9][15] - 四轮驱动行业轮动模型的回测效果显示，银行、煤炭、交通运输、石油石化、建筑装饰等行业在近期均出现了潜在的投资机会信号[15]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：因果推断模型 - **模型构建思路**：通过因果推断方法对10年期国债收益率进行归因分析，识别影响收益率的关键因素[81] - **模型具体构建过程**： 1. 数据准备：收集122个自变量，包括基本面、货币政策、资金面、供求面和情绪估值面相关数据[80][81] 2. 建立因果模型：采用基于后门准则（Backdoor Criterion）和线性回归方法的因果推断框架[81][88] 3. 识别因果效应：分析不同时间维度下的因果关系，发现隐含税率、存款准备金率、核心CPI等对收益率的显著影响[84][85] 4. 验证和诊断：对因果推断结果进行验证，确保模型的科学性和稳定性[81] - **模型评价**：模型能够从量化角度揭示10年期国债收益率的驱动因素，但分析仍较为基础，需进一步完善[87] 2. 模型名称：LSTM（长短期记忆网络） - **模型构建思路**：利用LSTM神经网络预测10年期国债收益率走势，适用于时序数据的非线性建模[56][89] - **模型具体构建过程**： 1. 数据标准化：对124个自变量进行Min-Max-Scale标准化，构建神经网络输入矩阵[89] 2. 网络设计： - 每层包含124个特征值，512个隐藏层，共4层网络[91] - 输入序列为连续的60天，总数据量为1000个，训练集、测试集、验证集分别占70%、20%、10%[92] - 训练2000轮，损失在第1500轮左右收敛至0.20%[92][93] 3. 结果验证：对比模型预测与实际收益率走势，发现预测值与实际值差距约20BP[93][94] - **模型评价**：模型初步预测效果较好，但20BP的误差偏大，实战意义有限，需进一步优化模型和数据[95] 3. 模型名称：改良的转债多因子模型 - **模型构建思路**：基于传统“双低策略”改进，构建股性与债性均衡的多因子模型，优化转债择券效果[96][97] - **模型具体构建过程**： 1. 因子改造：将绝对价格替换为到期收益率（YTM），与平价溢价率匹配为“债性”与“股性”指标[97] 2. 中性化处理： - 对YTM进行中性化，剔除到期赎回价、到期期限、正股股价、信用评级等影响[98] - 对平价溢价率进行中性化，剔除平价、规模、行业、信用评级等影响[98] 3. 标准化处理：对中性化后的YTM和平价溢价率进行Z-Score标准化[97] 4. 因子合成：将中性化后的股性与债性指标相加，构建新因子[97] 5. 回测：以月度为单位，选择股债性因子最低的20支转债进行回测[97] - **模型评价**：改进后的策略表现优于传统“双低策略”，但仍存在最大回撤较大、信用风险暴露等问题[100][102] --- 模型的回测效果 1. 因果推断模型 - **关键因果性因素**： - 全部时期：隐含税率、存款准备金率、核心CPI等对10年期国债收益率有显著因果性[84] - 不同阶段： - 利率震荡期（2019年1月-2020年1月）：短期资金面因素影响增强[84] - 疫情期（2020年2月-2021年12月）：资金面影响进一步加强[84] - 利率持续下行期（2024年1月至今）：逆回购、利差影响显著[85] 2. LSTM模型 - **训练损失**：在第1500轮左右收敛至0.20%[92][93] - **预测误差**：模型预测值与实际值差距约20BP[94] 3. 改良的转债多因子模型 - **策略表现**： - 改良后的策略在2024年转债弱市中实现正回报，表现远超传统“双低策略”[100] - 最大回撤仍较为明显，难以满足稳定资金的配置需求[100][102] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：中性化平价溢价率因子 - **因子构建思路**：剔除平价、余额、行业、剩余期限等对平价溢价率的影响，得到更为有效的因子[36] - **因子具体构建过程**： 1. 回归方程： $ Convprem_i = β_0 + β_1 Convv + β_2 Outstanding + β_3 Ptm + β_4 Convv^2 + β_5 Outstanding^2 + β_6 Ptm^2 + β_7 Outstanding * Convv + ∑β_n Grade + ε_i $ - 公式中，Convprem为平价溢价率，Convv为平价，Outstanding为转债余额，Ptm为剩余期限，Grade为调整后行业哑变量[37] 2. 剔除自变量影响，得到中性化平价溢价率[36] 2. 因子名称：中性化YTM因子 - **因子构建思路**：剔除到期赎回价、到期期限、正股股价、信用评级等对YTM的影响，得到更为有效的因子[98] - **因子具体构建过程**： 1. 使用到期赎回价、到期期限、正股股价、信用评级对YTM作中性化处理[98] 2. 对中性化后的YTM进行Z-Score标准化[97] --- 因子的回测效果 1. 中性化平价溢价率因子 - **回测指标**： - 年化收益率：低估值平价中性策略为15.16%，高估值平价中性策略为9.38%[42] - 夏普比率：低估值平价中性策略为1.13，高估值平价中性策略为0.75[42] - 因子IC：低估值平价中性策略为0.02，高估值平价中性策略为-0.05[42] 2. 中性化YTM因子 - **回测表现**：改良后的股债性均衡策略在2024年弱市中实现正回报，表现优于传统“双低策略”[100]