量化模型与构建方式 1. **模型名称**：均线距离择时模型 **模型构建思路**：通过比较短期均线（20日）和长期均线（120日）的距离来判断市场整体环境，区分震荡与趋势格局[1][9] **模型具体构建过程**： - 计算Wind全A指数的20日均线（短期）和120日均线（长期） - 计算两线距离差值： $$距离差值 = \frac{短期均线 - 长期均线}{长期均线} \times 100\%$$ - 若距离绝对值小于3%，判定为震荡格局；否则为趋势格局[9][12] **模型评价**：简单直观，但对均线周期选择敏感，需结合其他宏观指标验证 2. **模型名称**：TWO BETA行业配置模型 **模型构建思路**：通过双贝塔因子筛选行业，侧重科技板块与消费电子的超额收益机会[2][3][8] **模型具体构建过程**： - 计算行业相对市场的贝塔值（β1）和相对无风险利率的贝塔值（β2） - 筛选高β1（市场敏感）且低β2（利率不敏感）的行业 - 结合动量因子确认趋势延续性[8][10] 3. **模型名称**：仓位管理模型 **模型构建思路**：综合估值分位数与趋势信号动态调整仓位[2][10] **模型具体构建过程**： - 计算Wind全A的PE（60分位）、PB（20分位）估值水平 - 结合均线距离模型信号：震荡格局下，估值中等时建议50%仓位[10][12] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：估值分位数因子 **因子构建思路**：通过历史分位数定位当前估值水平[7][11] **因子具体构建过程**： - 计算Wind全A指数PE/PB在过去10年（2014-2025）的滚动分位数 - 标准化处理： $$PE分位数 = \frac{当前PE - 历史最小PE}{历史最大PE - 历史最小PE}$$ PB分位数同理[11][15] 2. **因子名称**：困境反转因子 **因子构建思路**：识别低估值且基本面改善的行业[3][8] **因子具体构建过程**： - 筛选PB分位数低于30%的行业 - 叠加近3个月营收增速环比改善指标[8][10] --- 模型的回测效果 1. **均线距离择时模型** - 当前均线差值：0.68%（20日均线5115 vs 120日均线5081）[9][12] - 市场状态：震荡格局（距离<3%）[12] 2. **TWO BETA模型** - 推荐行业：科技板块（消费电子）、银行、黄金股[8][10] 3. **仓位管理模型** - 建议仓位：50%（Wind全A估值PE60分位/PB20分位）[10][12] --- 因子的回测效果 1. **估值分位数因子** - 当前PE分位数：60%（中等水平）[7][11] - 当前PB分位数：20%（较低水平）[11][15] 2. **困境反转因子** - 推荐行业：港股创新药、港股汽车、新消费[3][8]

市场技术分析 - Wind全A指数仍处于SAR点位之下，均线强弱指数未大幅下降，未形成底部[1][2] - 沪深300流动性冲击指标周五为0.13，低于前一周1.13，显示当前流动性高于过去一年平均水平0.13倍标准差[2] - 上证50ETF期权PUT-CALL比率周五为1.15，高于前一周0.94，显示投资者对短期走势谨慎程度上升[2] 市场交易活跃度 - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为0.76%和1.30%，处于2005年以来50.17%和63.97%分位点，交易活跃度下降[2] - 中证500和创业板指在6月上半月表现较好，节后市场或由中小盘股引领震荡上行[2] 宏观经济与市场表现 - 人民币汇率震荡，在岸和离岸汇率周涨幅分别为-0.08%、-0.48%[2] - 美股道琼斯工业指数、标普500指数和纳斯达克指数周收益率分别为1.6%、1.88%、2.01%[2] - 美国4月核心PCE物价指数同比升2.5%，创2021年3月以来新低，环比升0.1%[2] 行业与因子分析 - TOP100企业1-5月拿地总额4051.9亿元，同比增长28.8%，增幅较上月扩大2.2个百分点[2] - 全市场PE（TTM）为18.9倍，处于2005年以来50.5%分位点[3] - 小市值因子拥挤度0.98，低估值因子拥挤度0.11，高盈利因子拥挤度-0.28，高盈利增长因子拥挤度-0.04[3] - 机械设备、综合、商贸零售、环保和有色金属行业拥挤度较高，交通运输和有色金属行业拥挤度上升幅度较大[3]

报告核心观点 市场情绪修复结束并回落，小盘成长风格占优，计算机、传媒等行业短期趋势得分上升显著，市场风险偏好下降，行业涨跌趋势较弱，全A成交额回落 [1][4][31]。 各部分总结 情绪模型观点：市场情绪得分有所下降 - 市场情绪指标数值为2.5，较上周五的2.65下降，观点偏空 [4] - 本周各项情绪指标分数边际下行，行业间交易波动率、PCR结合VIX指标分数下降，佐证资金情绪不确定性增加，市场风险偏好下降且行业涨跌趋势得分继续为负 [4] - 本周全A成交额较上周明显回落，前三个交易日成交额处五月来最低位，周五日成交额1.16万亿人民币，日成交量降至993.55亿股 [4][17] - 科创50相对万得全A成交占比指标继续边际向下但趋势减缓，行业涨跌趋势较弱，涨幅靠前行业有环保、医药生物等，跌幅靠前行业有汽车、电力设备等 [4][25] - 截至2025/5/30，计算机、传媒等行业短期趋势得分上升显著，计算机行业上升幅度达22.22% [31] - 当前模型提示小盘风格占优信号，虽成长/价值的20日RSI在60日RSI之上，但5日RSI指标相对20日位置下降，价值风格趋势增强 [35] 从分项指标出发：本周行业交易活跃度下降，市场情绪向上修复态势结束 - 本周行业交易活跃度得分较上周明显下降，5月起持续下降 [15] - 本周全A成交额较上周回落，周四周五回升但未改变整体回落趋势，计算机与农林牧渔行业上涨有一定贡献 [17] - 科创50相对万得全A成交占比指标继续边际向下但趋势减缓 [17] - 本期行业涨跌趋势得分继续为负，市场缺乏投资主线，行业涨跌趋势性较弱 [22] - 较上周，涨幅靠前行业有环保、医药生物等，跌幅靠前行业有汽车、电力设备等，本周价格趋势较强行业有医药生物、农林牧渔等 [25] 其他择时模型观点：小盘占优 - 截至2025/5/30，计算机、传媒等行业短期趋势得分上升显著，计算机行业上升幅度达22.22% [31] - 当前模型提示小盘风格占优信号，虽成长/价值的20日RSI在60日RSI之上，但5日RSI指标相对20日位置下降，价值风格趋势增强 [35]

市场技术分析 - Wind全A向下突破SAR点位 但均线强弱指数仍高于平均值 未出现见底形态 [1][2] - 沪深300流动性冲击指标为1.13 低于前一周2.63 显示当前流动性高于过去一年平均水平1.13倍标准差 [2] - 上证50ETF期权PUT-CALL比率降至0.94 低于前一周1.03 显示投资者对短期走势谨慎程度下降 [2] 交易活跃度 - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为0.85%和1.40% 处于2005年以来58.47%和68.54%分位点 交易活跃度下降 [2] - 全市场PE(TTM)为19.0倍 处于2005年以来50.6%分位点 [3] 宏观因子表现 - 人民币在岸和离岸汇率周涨幅分别为0.2%和0.52% [2] - 5月下半月主要宽基指数历史上涨概率均低于50% 上证综指、沪深300涨幅均值为负值 中证500和创业板指涨幅均值分别为0.67%和1.71% [2] - 央行5月MLF净投放3750亿元 连续三个月加量续作 [2] 国际市场和事件 - 美股三大指数周收益率均为负值 道琼斯、标普500和纳斯达克分别下跌2.47%、2.61%和2.47% [2] - 特朗普提议2025年6月起对欧盟征收50%关税 [2] 因子和行业拥挤度 - 低估值因子拥挤度降至0.25 小市值因子拥挤度为0.91 高盈利和高盈利增长因子拥挤度均为负值 [3] - 机械设备、综合、商贸零售、环保和汽车行业拥挤度较高 交通运输和有色金属行业拥挤度上升幅度较大 [3]

报告核心观点 - 截至5月23日市场情绪指标数值进一步上行，当前市场情绪处于近20日较高位置，观点偏多，但近两周各分项指标分数不变，未来市场情绪进一步上行需成交量和投资主线双重支撑，宽基指数中期震荡波动可能性较高，模型提示大盘风格占优 [4][10][14] 情绪模型观点：市场情绪得分较稳定 市场情绪结构指标细分指标及合成方法 - 构建市场情绪结构指标的细分指标包括行业间交易波动率、行业交易拥挤度、价量一致性等，模型采用打分方式，根据各指标提示的情绪方向和所处布林轨道位置计算分数，分为 -1、0、1三种情况，最终对各指标分数等权求和，情绪结构指标为求和后分数的20日均线，近5年A股市场情绪波动较大，2023年大部分时间指标处于较低位置，2024年10月市场情绪得分突破2 [9] 市场情绪现状 - 截至5月23日市场情绪指标数值进一步上行，代表当前市场情绪是近20日的较高位置，观点偏多，但近两周所有分项指标分数之和无明显变化 [10] 从分项指标出发 - 本周各项情绪指标分数较上周无变化，价量匹配度无显著变化，沪深300RSI指标分数上升，市场资金情绪尚可，但市场风险偏好进一步下降且行业涨跌趋势得分继续为负，维持未来市场情绪进一步上行需成交量和投资主线双重支撑的判断，基于情绪结构指标的短期择时观点偏多，宽基指数中期震荡波动可能性较高 [14] 成交额情况 - 本周全A成交额水平与上周接近，周五日成交额达1.18万亿人民币，日成交量降至974.53亿股 [15] 科创50成交占比及行业涨跌趋势 - 科创50相对万得全A成交占比指标继续边际向下，本期行业涨跌趋势得分继续为负，市场缺乏投资主线，行业涨跌趋势性较弱，较上周，涨幅靠前行业有医药生物、综合、汽车、煤炭等，跌幅靠前行业有电子、计算机、通信、机械设备等，本周日度表现上趋势性较强的行业有煤炭、银行、石油石化、有色金属等 [17][20][25] 其他择时模型观点：大盘占优 行业及风格趋势 - 均线排列模型显示，截至2025/5/23，家用电器、房地产、综合、石油石化、汽车、轻工制造、传媒等行业短期趋势得分上升显著，其中家用电器行业短期趋势得分上升幅度达24% [29] RSI风格择时模型 - 相对强弱指标（RSI）用于判断股价内部本质强弱和价格未来变动方向，将其计算方法运用到相对风格指数上，设置不同长度计算窗口，根据20日和60日RSI相对位置判断风格观点，当前模型整体继续提示大盘风格占优信号，虽成长/价值的20日RSI在60日RSI之上，模型给出成长继续占优观点，但从5日RSI指标相对20日位置下降较快来看，价值风格趋势增强 [31]

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：均线距离择时模型** - **模型构建思路**：通过比较Wind全A指数的长期均线（120日）和短期均线（20日）的距离来判断市场整体环境（震荡或趋势）[2][8] - **模型具体构建过程**： 1. 计算Wind全A指数的20日均线（短期）和120日均线（长期） 2. 计算两均线的距离差值： $$\text{均线距离} = \frac{\text{20日均线} - \text{120日均线}}{\text{120日均线}} \times 100\%$$ 3. 根据距离绝对值划分市场状态： - 绝对值<3%为震荡格局 - 绝对值≥3%为趋势格局[2][8][13] 2. **模型名称：TWO BETA行业配置模型** - **模型构建思路**：通过双贝塔因子（宏观贝塔和行业贝塔）筛选具有超额收益潜力的行业板块[3][9][13] - **模型评价**：侧重科技成长板块的周期性机会捕捉 3. **模型名称：仓位管理模型** - **模型构建思路**：结合估值分位数（PE/PB）和市场趋势动态调整绝对收益产品的股票仓位[3][9] - **模型具体构建过程**： 1. 计算Wind全A的PE/PB历史分位数（PE 60分位、PB 10分位） 2. 根据估值分位区间匹配建议仓位（当前输出50%）[3][9] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：估值分位数因子** - **因子构建思路**：通过PE/PB在历史序列中的分位水平判断市场估值状态[3][6][9] - **因子具体构建过程**： 1. 计算Wind全A指数过去10年（2014-2025）的PE/PB滚动分位数 2. 划分估值区间： - PE 60分位→中等水平 - PB 10分位→较低水平[3][6][9] 模型的回测效果 1. **均线距离择时模型** - 当前均线距离：-0.32%（震荡格局）[2][8][13] 2. **仓位管理模型** - 当前建议仓位：50%[3][9] 因子的回测效果 1. **估值分位数因子** - 当前PE分位数：60% - 当前PB分位数：10%[3][6][9]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：短期量化择时模型** - **模型构建思路**：基于估值面、流动性、基本面、情绪面四个维度的指标综合判断市场短期走势[15][16][17] - **模型具体构建过程**： 1. **基本面指标**： - 制造业PMI分位数（5年窗口）低于阈值时触发谨慎信号 - 人民币中长期贷款余额同比增速分位数（5年窗口）低于阈值时触发谨慎信号 - M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数高于阈值时触发乐观信号 $$ \text{HP滤波}：y_t = \tau_t + c_t \quad \text{其中} \quad \tau_t \text{为趋势项}, c_t \text{为周期项} $$ 2. **估值面指标**： - A股整体PE中位数分位数（5年窗口）高于阈值时触发中性信号 - A股整体PB中位数分位数（5年窗口）低于阈值时触发乐观信号 3. **情绪面指标**： - Beta离散度分位数（5年窗口）中性 - 量能情绪得分（60日成交量与换手率布林带合成指标）分位数低于阈值时触发谨慎信号 $$ \text{布林带}：\text{上轨}=MA_{20} + 2\sigma_{20}, \text{下轨}=MA_{20} - 2\sigma_{20} $$ 4. **流动性指标**： - 货币利率指标分位数（5年窗口）低于阈值时触发乐观信号 - 汇率预期指标分位数（5年窗口）高于阈值时触发谨慎信号 - 沪深净融资额5日均值分位数中性[15][16][17] 2. **模型名称：成长价值轮动模型** - **模型构建思路**：结合盈利周期、利率周期、信贷周期及估值/情绪差判断成长与价值风格占优区间[29] - **模型具体构建过程**： 1. **基本面信号**： - 盈利周期斜率（量化经济中周期框架）大于阈值时利好成长 - 利率综合周期水平高于阈值时利好价值 - 信贷综合周期变化低于阈值时利好价值 2. **估值面信号**： - 成长价值PE差分位数（5年窗口）均值回归上行时利好成长 - 成长价值PB差分位数（5年窗口）均值回归上行时利好成长 3. **情绪面信号**： - 换手差分位数（5年窗口）低于阈值时利好价值 - 波动差分位数（5年窗口）中性时均衡配置[29] 3. **模型名称：小盘大盘轮动模型** - **模型构建思路**：与成长价值轮动逻辑类似，但针对市值风格差异调整阈值[33][34] - **模型具体构建过程**： 1. **基本面信号**：盈利周期斜率利好小盘，利率/信贷周期利好大盘 2. **估值面信号**：小盘大盘PE/PB差分位数（5年窗口）均值回归下行时利好大盘 3. **情绪面信号**：换手差中性时均衡配置，波动差下行时利好大盘[33][34] 4. **模型名称：四风格轮动模型** - **模型构建思路**：整合成长价值与小盘大盘模型输出，生成四风格配置比例[37][38] - **模型具体构建过程**： - 小盘成长/价值与大盘成长/价值的权重由前两模型信号加权合成[37][38] --- 模型的回测效果 1. **短期量化择时模型** - 年化收益率：16.25%（基准4.09%） - 年化超额收益率：12.16% - 最大回撤：27.70%（基准31.41%） - 夏普比率：0.9595（基准0.2299）[18][23] 2. **成长价值轮动模型** - 年化收益率：11.33%（基准6.53%） - 年化超额收益率：4.80% - 最大回撤：43.07%（基准44.13%）[30][32] 3. **小盘大盘轮动模型** - 年化收益率：12.05%（基准6.54%） - 年化超额收益率：5.51% - 最大回撤：50.65%（基准53.70%）[34][36] 4. **四风格轮动模型** - 年化收益率：12.93%（基准7.00%） - 年化超额收益率：5.94% - 最大回撤：47.91%（基准49.07%）[38][39] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：量能情绪因子** - **因子构建思路**：结合成交量和换手率的布林带指标合成市场情绪指标[12][17] - **因子具体构建过程**： 1. 计算60日成交量与换手率的布林带上下轨 2. 标准化后等权合成综合得分 3. 取5年分位数作为择时信号阈值[12][17] 2. **因子名称：盈利周期斜率因子** - **因子构建思路**：量化经济中周期框架下的盈利增长加速度[29][33] - **因子具体构建过程**： - 基于宏观数据拟合二阶导数，斜率大于阈值时标记为上行周期[29][33] --- 因子的回测效果 1. **量能情绪因子** - 分位数低于23.41%时对应市场情绪偏弱[12][17] 2. **盈利周期斜率因子** - 当前斜率8.33，处于利好成长风格区间[29][33]

市场表现 - 最近5个交易日科创50指数跌1.47%，创业板指跌0.88%，大盘价值涨0.48%，大盘成长跌0.40%，上证50跌0.18%，国证2000代表的小盘跌1.41% [1] - 医药生物、综合市场表现靠前，计算机、机械设备表现靠后 [1] 风险溢价 - 中证全指静态PE的倒数EP减去十年期国债收益率，历史极端底部该数据均处在均值上两倍标准差区域，如2012/2018/2020年 [1] - 2022/04/26风险溢价达4.17%，2022/10/28升至4.08%后市场反弹，2024/01/19指标为4.11%，2016年以来第五次超过4% [1] - 截至2025/05/23风险溢价指标为3.84%，两倍标准差边界为4.76% [1] 估值水平 - 截至2025/05/23中证全指PETTM分位数51%，上证50与沪深300分别为62%、49%，创业板指接近11% [2] - 中证500与中证1000分位数分别为29%、32%，创业板指估值处于历史较低水平 [2] 技术面分析 - 深100指数技术面显示每隔3年一轮熊市后进入牛市，如2012/2015/2018/2021年，下行幅度40%-45% [2] - 2021年一季度开始的调整时间与空间较充分，需关注底部向上周期的可能 [2] 资金交易 - 最近5个交易日ETF资金流出240亿元，融资盘缩减约0.2亿元，两市日均成交11376亿元 [3] 卷积神经网络应用 - 使用卷积神经网络对价量数据建模，将特征映射到行业主题板块，最新配置主题为银行、红利等 [10] - 相关ETF包括华宝中证银行ETF、富国中证800银行ETF、华夏中证红利质量ETF等 [11]

月度择时模型表现 - 2025年4月配置模型收益率为-1.66%，优于等比例基准（-2.21%）及中证港股通大消费指数 [1] - 2018年11月至2025年4月策略年化收益率达9.25%，最大回撤-29.72%，夏普比率0.52，收益回撤比0.31，全面跑赢基准 [1] - 策略在多数年份实现正超额收益，并在基准回撤阶段有效控制下行风险 [1] 动态宏观事件因子策略构建 - 选取中证港股通大消费主题指数，通过经济、通胀、货币、信用四维度20余个宏观指标筛选出5个有效择时因子 [2] - 因子信号规则：当>2/3因子看多时标记为1，<1/3看多时标记为0，中间状态按比例标记 [2] - 大类因子得分直接转化为仓位信号，形成量化择时框架 [2]

市场观点 - 下周A股或将维持区间震荡，主要基于量化指标、宏观因子和技术分析的综合判断 [1][2] - 沪深300流动性冲击指标周五为2.63，低于前一周的4.72，显示当前市场流动性高于过去一年平均水平2.63倍标准差 [2] - 上证50ETF期权PUT-CALL比率周五为1.03，低于前一周的1.16，显示投资者对短期走势谨慎程度下降 [2] 量化指标 - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为0.89%和1.45%，处于2005年以来的61.76%和71.04%分位点，交易活跃度上升 [2] - 全市场PE（TTM）为19.0倍，处于2005年以来的51.2%分位点 [3] 宏观因子 - 上周人民币在岸和离岸汇率周涨幅分别为0.59%和0.42% [2] - 4月新增人民币贷款2800亿元，低于Wind一致预期的7644.44亿元和前值36400亿元 [2] - 4月M2同比增长8%，高于Wind一致预期的7.54%和前值7% [2] 日历效应 - 2005年以来，5月下半月上证综指、沪深300、中证500、创业板指上涨概率分别为45%、45%、50%、47% [2] - 5月下半月各大宽基指数涨幅均值分别为-0.1%、-0.02%、0.67%、1.71%，涨幅中位数分别为-0.31%、-0.58%、0%、0% [2] 技术分析 - Wind全A指数于4月21日向上突破SAR翻转指标 [2] - 当前市场均线强弱指数得分为209，处于2021年以来的82.9%分位点 [2] 上周市场表现 - 上证50指数上涨1.22%，沪深300指数上涨1.12%，中证500指数下跌0.1%，创业板指上涨1.38% [3] 因子拥挤度 - 小市值因子拥挤度0.91，低估值因子拥挤度0.53，高盈利因子拥挤度-0.30，高盈利增长因子拥挤度0.14 [3] - 机械设备、综合、商贸零售、汽车和环保的行业拥挤度相对较高 [3] - 通信和国防军工的行业拥挤度上升幅度较大 [3] 政策面 - 中美经贸高层会谈达成降低双边关税共识 [2] - 2025年首次全面降准落地，释放积极政策信号 [2]