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市场情绪监控周报（20251110-20251114）：本周热度变化最大行业为综合、纺织服饰-20251116

华创证券· 2025-11-16 23:16

根据提供的华创证券《市场情绪监控周报（20251110-20251114）》，总结如下：量化因子与构建方式 1. **因子名称：个股总热度因子**[8] * **因子构建思路**：通过加总个股的浏览、自选与点击次数，并将其在全市场范围内进行归一化处理，以衡量市场对单只股票的关注度，作为情绪热度的代理变量[8] * **因子具体构建过程**： 1. 计算单只股票的浏览、自选与点击次数之和 2. 将上述求和结果除以同一交易日全市场所有股票的浏览、自选与点击次数总和，进行归一化处理 3. 将归一化后的数值乘以10000，使得因子取值区间为[0, 10000][8] * 公式：$$ \text{个股总热度} = \frac{\text{个股（浏览次数+自选次数+点击次数）}}{\text{全市场总（浏览次数+自选次数+点击次数）}} \times 10000 $$[8] 2. **因子名称：宽基/行业/概念总热度因子**[8][9] * **因子构建思路**：将特定分组（如宽基指数、申万行业、概念板块）内所有成分股的个股总热度因子进行加总，得到该分组层面的聚合热度指标，用于追踪市场情绪[8][9] * **因子具体构建过程**：对目标分组（如沪深300、中证500等宽基，或某个申万一级行业，或某个概念）包含的所有成分股，将其个股总热度因子值进行简单求和[8][9] 3. **因子名称：热度变化率因子**[12][14] * **因子构建思路**：计算宽基、行业或概念的总热度指标在相邻周期（如本周与上周）之间的相对变化率，以捕捉市场关注度的边际变化[12][14] * **因子具体构建过程**：计算本期总热度与上期总热度的变化率，通常还会进行移动平均（如MA2）平滑处理[12][14] * 公式：$$ \text{热度变化率} = \frac{\text{本期总热度} - \text{上期总热度}}{\text{上期总热度}} $$[12][14] * 平滑处理：$$ \text{热度变化率 MA2} = \frac{\text{本期热度变化率} + \text{上期热度变化率}}{2} $$[12][14] 量化模型与构建方式 1. **模型名称：宽基轮动策略模型**[14][16] * **模型构建思路**：基于行为金融学中的有限注意力理论，认为热度变化率异常高的资产组可能短期内存在情绪驱动的错误定价机会，通过每周选择热度变化率最高的宽基指数进行投资来实现轮动[12][14] * **模型具体构建过程**： 1. 每周计算各宽基指数组（沪深300、中证500、中证1000、中证2000以及“其他”股票组）的热度变化率MA2[14][16] 2. 在每周最后一个交易日，选择热度变化率MA2最大的宽基指数组作为投资标的[14][16] 3. 如果变化率最大的组是“其他”股票组，则当期选择空仓[14][16] 4. 等权重投资于所选宽基指数的成分股[14][16] 2. **模型名称：热门概念内低热度选股模型**[32][34] * **模型构建思路**：在短期内受行为因素影响较大、行情持续时间较短的热门概念中，选择那些概念内关注度（总热度）较低的个股，以期获得超额收益，逻辑可能是高热度概念中的低热度个股存在反应不足或补涨机会[31][32] * **模型具体构建过程**： 1. 在每周最后一个交易日，筛选出本周热度变化率最大的5个概念[32] 2. 将这5个热门概念的所有成分股作为初选股票池[32] 3. 排除股票池中流通市值最小的20%的股票[32] 4. **构建BOTTOM组合**：从每个热门概念中，选出总热度因子排名最后的10只个股，等权持有[32][34] （报告也提及了构建TOP组合的方法：从每个热门概念中选出总热度排名前10的个股，等权持有，但回测结果显示BOTTOM组合表现更优）[32][34] 模型的回测效果 1. **宽基轮动策略模型**[17] * 年化收益率：8.74%[17] * 最大回撤：23.5%[17] * 2025年收益：40.9%[17] 2. **热门概念内低热度选股模型（BOTTOM组合）**[34] * 年化收益率：15.71%[34] * 最大回撤：28.89%[34] * 2025年收益：43.9%[34] 因子的回测效果（注：报告未单独列出因子IC、IR等传统因子测试指标，而是通过上述策略模型净值间接展示因子有效性）