量化模型与构建方式 1. **模型名称**：择时雷达六面图 - **模型构建思路**：从流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度六个维度选取21个指标，综合生成[-1,1]之间的择时分数，划分为"估值性价比"、"宏观基本面"、"资金&趋势"、"拥挤度&反转"四大类[1][6] - **模型具体构建过程**： 1. **流动性维度**：包含货币方向、货币强度、信用方向、信用强度4个子因子[10][12] 2. **经济面维度**：包含增长方向、增长强度、通胀方向、通胀强度4个子因子[21][26] 3. **估值面维度**：包含席勒ERP、PB、AIAE 3个子因子[30][34][37] 4. **资金面维度**：包含内资（两融增量、成交额趋势）、外资（CDS利差、风险厌恶指数）4个子因子[39][45][47] 5. **技术面维度**：包含价格趋势、新高新低数2个子因子[49][51] 6. **拥挤度维度**：包含期权隐含升贴水、VIX、SKEW、可转债定价偏离度4个子因子[55][56][59][61] - **模型评价**：多维指标综合反映市场状态，但需注意不同维度信号可能冲突[1][6] 量化因子与构建方式 流动性维度 1. **因子名称**：货币方向因子 - **构建思路**：通过货币政策利率与短端市场利率变化判断政策方向[12] - **具体构建**：计算央行货币政策工具利率与短端利率90天前平均变化方向，>0为宽松（分数1），<0为收紧（分数-1）[12] 2. **因子名称**：货币强度因子 - **构建思路**：基于利率走廊概念衡量短端利率偏离政策利率程度[15] - **具体构建**： $$偏离度 = \frac{DR007}{7天逆回购利率}-1$$ 平滑后zscore，<-1.5σ为宽松（1分），>1.5σ为紧缩（-1分）[15] 3. **因子名称**：信用方向因子 - **构建思路**：通过中长期贷款同比变化判断信用环境[18] - **具体构建**：计算中长期贷款过去12个月增量同比，较3个月前上升为1分，下降为-1分[18] 4. **因子名称**：信用强度因子 - **构建思路**：捕捉信贷数据超预期程度[20] - **具体构建**： $$信用强度因子 = \frac{新增人民币贷款 - 预期中位数}{预期标准差}$$ >1.5σ为1分，<-1.5σ为-1分[20] 经济面维度 5. **因子名称**：增长方向因子 - **构建思路**：基于PMI同比变化判断经济趋势[21] - **具体构建**：计算PMI过去12月均值同比，较3个月前上升为1分，下降为-1分[21] 6. **因子名称**：增长强度因子 - **构建思路**：衡量PMI超预期幅度[25] - **具体构建**： $$增长强度因子 = \frac{PMI - 预期中位数}{预期标准差}$$ >1.5σ为1分，<-1.5σ为-1分[25] 7. **因子名称**：通胀方向因子 - **构建思路**：结合CPI与PPI判断通胀趋势[26] - **具体构建**： $$通胀方向因子 = 0.5 \times CPI平滑值 + 0.5 \times PPI原始值$$ 较3个月前下降为1分，上升为-1分[26] 8. **因子名称**：通胀强度因子 - **构建思路**：捕捉通胀数据超预期程度[29] - **具体构建**：计算CPI与PPI预期差均值，<-1.5σ为1分，>1.5σ为-1分[29] 估值面维度 9. **因子名称**：席勒ERP - **构建思路**：基于周期调整盈利衡量权益性价比[30] - **具体构建**： $$席勒ERP = \frac{1}{席勒PE} - 10年期国债收益率$$ 计算3年zscore并截尾标准化至±1[30] 10. **因子名称**：PB因子 - **构建思路**：传统估值指标逆向处理[34] - **具体构建**：PB×(-1)后计算3年zscore，1.5σ截尾标准化[34] 11. **因子名称**：AIAE因子 - **构建思路**：衡量全市场风险偏好[37] - **具体构建**： $$AIAE = \frac{中证全指流通市值}{中证全指流通市值 + 实体总债务}$$ 逆向处理后计算3年zscore[37] 资金面维度 12. **因子名称**：两融增量因子 - **构建思路**：跟踪杠杆资金变化[39] - **具体构建**：融资余额-融券余额的120日均增量>240日均量为1分，反之为-1分[39] 13. **因子名称**：中国主权CDS利差因子 - **构建思路**：反映外资对中国信用风险定价[45] - **具体构建**：20日差分<0为1分（利差下降），反之为-1分[45] 技术面维度 14. **因子名称**：价格趋势因子 - **构建思路**：均线系统判断趋势强度[49] - **具体构建**： $$均线距离 = \frac{ma120}{ma240}-1$$ 方向与强度分数均值，范围±1[49] 拥挤度维度 15. **因子名称**：期权VIX因子 - **构建思路**：波动率情绪反转信号[56] - **具体构建**：50ETF近5日收益率<0且分位数>70%为1分，>0且>70%为-1分[56] 模型回测效果 1. **择时雷达六面图**： - 综合打分：0.33分（看多）[1] - 流动性得分：0.00（中性）[8] - 经济面得分：0.75（看多）[8] - 估值面得分：0.26（中性偏多）[8] - 资金面得分：0.25（中性偏多）[8] - 技术面得分：-0.25（中性偏空）[8] - 拥挤度得分：0.75（看多）[8] 因子回测效果 （注：当前报告未提供历史回测指标，仅展示最新信号状态） 1. **货币方向因子**：1分（看多）[12] 2. **货币强度因子**：-1分（看空）[16] 3. **信用方向因子**：-1分（看空）[18] 4. **增长方向因子**：1分（看多）[21] 5. **通胀强度因子**：1分（看多）[29] 6. **AIAE因子**：-0.11分（中性）[37] 7. **中国主权CDS利差因子**：1分（看多）[45] 8. **价格趋势因子**：0.5分（看多）[49] 9. **期权VIX因子**：1分（看多）[56]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：择时雷达六面图 - **模型构建思路**：从流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度六个维度选取21个指标，综合生成[-1,1]区间的择时分数，反映市场中性偏多或偏空信号[1][6] - **模型具体构建过程**： 1. **指标分类**：将指标概括为四大类——"估值性价比"（如席勒ERP、PB）、"宏观基本面"（如PMI、通胀）、"资金&趋势"（如两融增量、外资CDS利差）、"拥挤度&反转"（如期权VIX、可转债偏离度）[1][6] 2. **分数标准化**：对单指标计算zscore或分位数，截尾后标准化到±1区间，例如： - 估值类指标：$$ \text{席勒ERP分数} = \frac{\text{ERP} - \mu_{3年}}{\sigma_{3年}} $$，截尾1.5倍标准差[31][32] - 技术面指标：价格趋势分数=0.5×(方向分数+强度分数)，方向分数由均线距离(ma120/ma240-1)符号决定[53][54] 3. **综合打分**：加权汇总各维度分数，生成最终择时信号[6][8] 2. **因子名称**：货币方向因子 - **因子构建思路**：通过货币政策利率与短端市场利率的变化方向判断货币宽松/收紧[10] - **因子具体构建过程**：计算央行政策利率与短端利率（如DR007）90天平均变化方向，若>0为宽松（分数=1），<0为收紧（分数=-1）[10] 3. **因子名称**：货币强度因子 - **因子构建思路**：量化短端利率偏离政策利率的程度[13] - **因子具体构建过程**： $$ \text{偏离度} = \frac{\text{DR007}}{7\text{天逆回购利率}} - 1 $$ 平滑后计算zscore，若<-1.5σ则未来120日分数=1，>1.5σ则=-1[13][16] 4. **因子名称**：信用强度因子 - **因子构建思路**：捕捉信贷数据超预期程度[18] - **因子具体构建过程**： $$ \text{信用强度因子} = \frac{\text{新增人民币贷款} - \text{预期中位数}}{\text{预期标准差}} $$ 若>1.5σ则未来60日分数=1，<-1.5σ则=-1[18][19] 5. **因子名称**：新高新低因子 - **因子构建思路**：通过成分股价格极值捕捉反转信号[56] - **因子具体构建过程**：计算中证800成分股过去一年新高数-新低数的20日均值，若>0则分数=1，<0则=-1[56][57] 模型的回测效果 1. **择时雷达六面图模型**： - 当前综合打分：0.23（中性偏多）[6][8] - 分维度打分： - 流动性：-0.50（看空）[8][10] - 经济面：0.75（看多）[8][20] - 估值面：0.46（看多）[8][37] - 资金面：-0.75（看空）[8][48] - 技术面：0.75（看多）[8][55] - 拥挤度：0.78（看多）[8][59] 量化因子与构建方式 （部分因子已合并至模型部分，以下补充其他关键因子） 6. **因子名称**：期权隐含升贴水因子 - **因子构建思路**：通过期权定价反推市场情绪[59] - **因子具体构建过程**：若50ETF近5日收益率<0且分位数<30%，则未来20日分数=1；若收益率>0且分位数>70%，则=-1[59][63] 7. **因子名称**：可转债定价偏离度因子 - **因子构建思路**：衡量可转债估值泡沫[66] - **因子具体构建过程**： $$ \text{偏离度} = \frac{\text{转债价格}}{\text{模型定价}} - 1 $$ 计算过去3年zscore并取负值，分数范围±1[66][67] 因子的回测效果 1. **货币方向因子**：当前分数=-1[10][12] 2. **货币强度因子**：当前分数=-1[13][16] 3. **信用强度因子**：当前分数=1[18][19] 4. **新高新低因子**：当前分数=1[56][58] 5. **期权VIX因子**：当前分数=1[60][62] 6. **可转债偏离度因子**：当前分数=0.12[66][67]

黄金走势分析 - 黄金短期或阶段性休整，长期上涨逻辑不变，或由单一财政逻辑转向叠加经济衰退逻辑[1][36] - 2025年Q1美国实际GDP季调环比折年率为 -0.3%，市场对美国经济衰退预期上升[12] - 2025年4月美国新增非农就业17.7万人，就业市场温和降温，对黄金影响较弱[20] - 2025年一季度美国政府财政支出增速放缓，主要因国防支出削减，但长期扩张趋势未扭转[26] - 黄金过去积累上涨空间基本兑现，未来上行需进一步积累或新增增量资金[33] 大类资产量化观点 - 权益方面，Q1财报景气度回升，5月积极应对，信用或稳步扩张，政府债券主导社融增长[2][37] - 5月10Y国债利率或下行9BP至1.53%，经济、通胀、债务杠杆和短期利率因子均回落[2][58] - 黄金各因素继续看涨，2023年以来样本外21个月方向判断正确，胜率75%，不宜轻易止盈[2][65] - 地产行业压力有所反弹，行业压力指数0.500，供需两侧压力均上升[2][75] - 印度外资流出暂缓，NIFTY 50指数4月上涨3.46%，但配置价值相对有限[2][85] 二元风格量化观点 - 成长性加剧分化，提升稀缺性价值，5月若风险偏好提升，推荐成长风格[3][94] - 美债利率下行趋势逆转可能性小，红利长期或到拐点，4月小盘关注度加速回升[3][99] 行业配置量化观点 - 胜率赔率策略推荐电力设备及新能源、计算机等行业，2024年以来绝对收益12.05%，超额收益3.57%[4][117] - 出清反转策略推荐有色金属，该行业处于反转期 - 分散化且前6个月出清过[4][127] 风险提示 - 量化模型基于历史数据，市场未来可能变化，策略模型有失效风险[4][131]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：择时雷达六面图 - **模型构建思路**：从流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度六个维度选取21个指标，综合生成[-1,1]区间的择时分数，反映市场多空信号[1][6] - **模型具体构建过程**： 1. 将指标归类为四大类："估值性价比"（如席勒ERP、PB、AIAE）、"宏观基本面"（如PMI、通胀指标）、"资金&趋势"（如两融增量、外资信号）、"拥挤度&反转"（如期权隐含升贴水、VIX）[1][6] 2. 对每类指标标准化处理并加权，最终综合分数=加权均值（区间截尾至[-1,1]）[6][8] - **模型评价**：多维框架能动态捕捉市场多空力量，但需依赖历史数据假设[6][8] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：货币方向因子 - **构建思路**：通过货币政策利率与短端市场利率变化判断政策方向[12] - **具体构建**：计算央行政策利率与短端利率90天前的平均变化方向，若>0为宽松（分数=1），<0为收紧（分数=-1）[12] 2. **因子名称**：货币强度因子 - **构建思路**：基于利率走廊概念衡量短端利率偏离政策利率的程度[15] - **具体构建**： $$偏离度 = \frac{DR007}{7天逆回购利率} - 1$$ 平滑后计算zscore，若<-1.5σ则未来120日分数=1，>1.5σ则=-1[15] 3. **因子名称**：信用强度因子 - **构建思路**：捕捉信贷数据超预期程度[20] - **具体构建**： $$信用强度因子 = \frac{新增人民币贷款 - 预期中位数}{预期标准差}$$ 若>1.5σ则未来60日分数=1，<-1.5σ则=-1[20] 4. **因子名称**：席勒ERP - **构建思路**：消除盈利周期干扰的估值指标[36] - **具体构建**： 1. 计算6年通胀调整平均盈利→席勒PE 2. $$席勒ERP = \frac{1}{席勒PE} - 10年期国债收益率$$ 3. 计算3年zscore并截尾至±1[36][40] 5. **因子名称**：期权隐含升贴水 - **构建思路**：反映期权市场对标的未来收益的预期[62] - **具体构建**：若50ETF近5日收益率<0且分位数<30%则看多20日（分数=1），反之分位数>70%则看空[62] 模型回测效果 1. **择时雷达六面图**： - 综合打分=0.08（中性偏多）[6][8] - 细分维度得分：流动性=-0.50（看空），经济面=0.50（看多），估值面=0.32（看多），资金面=-0.75（看空），技术面=0.00（中性），拥挤度=0.76（看多）[8][10] 因子回测效果 1. **货币方向因子**：当前分数=-1[12] 2. **货币强度因子**：当前分数=-1[15] 3. **信用强度因子**：当前分数=1[20] 4. **席勒ERP**：当前分数=0.77[36][40] 5. **期权隐含升贴水**：当前分数=1[62] （注：其他因子如增长方向、通胀强度、AIAE等取值详见[10][36][41]，因篇幅限制未全部列出）

最近股市成交量越来越少，不少人觉得行情没劲，打算先观望，等涨起来再进场。 可大家都忽略了件大事：横盘看着平静，实则风险正在偷偷积累！ 别以为现在不操作就万事大吉。 今天我来和大家讨论一下。文末准备了超实用的股市数据干货，错过真的亏大了！ 一，变量 过去一周，股市跟睡着了似的，看着每天成交额，但实际买卖的人都提不起劲，交易冷清得很。 为啥最近股市这么没劲？我看主要是两方面原因。一是市场在等关键消息，二是A股每年春耕行情后，都会歇一歇缓口气。 具体等啥呢？重点看两个信号。首先是财报风险，业绩好的公司早早就报喜了，那些业绩差的都憋着，就等五一放假前最后几天才公布，到时候肯定有不少 雷。 再就是正策动向，比如最近地产圈就传得沸沸扬扬，大家都在赌会不会出利好正策。但到底有没有，咱们只能边走边看。 机构消息灵通、分析专业，看市场比散户准得多，跟着他们的操作思路走准没错。 现在行情看着平淡，其实不少股票已经悄悄拉开差距了。只要能摸清机构的交易套路，提前布局，轻松跑赢大盘！不信你看下面这张图！ 而且五一假期快到了，节前资金都不敢乱动，市场估计还得继续冷清一阵子。 二，现在就有机会 别人都嫌行情太沉闷，我却觉得暗藏危机！不少散 ...

指数回来了，钱却没回来 昨天市场出现了一个值得玩味的现象： 虽然三大指数最终收红，但微盘股却领跌全市场，明明指数是涨的，为什么自己反而亏了大钱？ 这种指数与个股表现背离的情况，今天我来给大家好好分析一下。 文末有重要干货提示，千万不要错过！ 一，微盘股领跌 表面上看，微盘股的下跌可以归因于监管边际趋严、缺乏热点题材等短期因素。 但究其根本，是市场内部的杠杆水平和真实赚钱效应之间的扭曲程度已经达到了一个极点。 过去一段时间，部分微盘股凭借资金推动和概念炒作积累了过高涨幅，而随着市场回归理性，均值回归的规律开始发挥作用。 值得庆幸的是，昨天下午两点半的那波强力拉升，避免了市场重演去年12月17日的单边下跌剧情，这显示出市场仍具备一定的自我修复能力。 二，指数涨了，钱却亏了 这种指数与个股分化的现象给我们一个重要启示： 单纯盯着指数涨跌来判断市场好坏是远远不够的。 即便指数上涨，如果选错了板块和个股，依然可能面临亏损。 这就是为什么专业投资者更关注机构资金的动向——因为机构往往能更早感知市场风向的变化。 机构掌握着股价的定价权，对于市场中稀有的有价值的信息能够提前掌握并分析。 当前市场正处于一个关键转折期，前期涨幅 ...