量化模型与构建方式 1. **模型名称**：基于指数内部风格强弱的扩散指数模型 - **模型构建思路**：通过统计指数成分股内不同风格因子（如市值、波动率等）的相对强弱，构建扩散指数进行风格轮动[4][5] - **模型具体构建过程**： 1. 选定指数（成分股数量为N）和风格因子F，将成分股按F值分为两组（各N/2个）[18] 2. 计算过去M天所有股票收益的平均值r，统计两组中跑赢r的比例（p1和p2）[18] 3. 计算相对强弱指标R并归一化： $$ R = \frac{p1 - p2}{2} + 0.5 $$ 其中R∈[0,1]，值越大表示F值大的组相对强势[18] - **模型评价**：能有效捕捉指数内风格分化，但受限于单一指数范围[5] 2. **模型名称**：基于不同指数间相对强弱的扩散指数模型 - **模型构建思路**：推广模型一至跨指数比较，用于指数间轮动[4][27] - **模型具体构建过程**： 1. 选定两个指数（成分股数量分别为N1和N2）[26] 2. 分别计算过去M天两指数成分股收益的平均值r1和r2，加权得r=(r1+r2)/2[30] 3. 统计两指数成分股跑赢r的比例（p1和p2），计算归一化R值（公式同模型一）[30] - **模型评价**：扩展性强，适用于任意指数对比较，但需注意参数敏感性[27] --- 模型的回测效果 1. **沪深300波动轮动模型**（双均线参数：短期10日MA，长期20日MA） - 高波动组胜率48.48%，平均超额收益1.00%[35] - 低波动组胜率63.64%，平均超额收益1.47%[35] 2. **中证500波动轮动模型** - 高波动组胜率37.14%，平均超额收益0.78%[38] - 低波动组胜率51.43%，平均超额收益0.99%[38] 3. **中证1000与沪深300轮动模型** - 中证1000胜率64.71%，平均超额收益1.57%[44] - 沪深300胜率63.64%，平均超额收益1.16%[44] --- 参数敏感性分析 1. **中证1000成分股内波动率轮动** - 最优回顾期20-25天，年化收益率16.78%，最大回撤32.50%[51][53] 2. **中证1000与沪深300轮动** - 回顾期20天时年化收益率9.18%，最大回撤29.19%[55] - 回顾期180天时年化收益率9.85%，最大回撤33.34%[55] --- 关键因子说明 - **波动率因子**：过去一年收益率年化标准差[17] - **市值因子**：Wind总市值[20] - **价值因子**：PE_TTM倒数[22] - **成长因子**：单季度归母净利润增速[24]