量化模型与构建方式 1. **模型名称：DTW择时模型** - **模型构建思路**：基于相似性原理和DTW（动态时间规整）算法，通过比较当前指数行情与历史行情的相似度，筛选相似片段并预测未来涨跌幅[25][26] - **模型具体构建过程**： 1. 计算当前行情与历史片段的DTW距离（弹性度量），筛选距离最小的前N个片段[27][28] 2. 对筛选片段未来5日或1日涨跌幅加权平均（权重为距离倒数），公式： $$\text{预测涨跌幅} = \frac{\sum_{i=1}^N w_i \cdot r_i}{\sum_{i=1}^N w_i}, \quad w_i = \frac{1}{d_i}$$ 其中$d_i$为DTW距离，$r_i$为历史片段未来涨跌幅[15] 3. 引入改进的DTW算法（如Sakoe-Chiba或Itakura边界限制）避免"病态匹配"[29][35] - **模型评价**：在非突发政策市场环境下超额收益稳定，但对宏观政策突变敏感[16] 2. **模型名称：外资择时模型** - **模型构建思路**：利用境外关联资产（富时中国A50期货和南方A50ETF）的价格背离和升贴水信号构建复合择时信号[34] - **模型具体构建过程**： 1. 从富时中国A50期货提取升贴水指标和价格背离指标[34] 2. 从南方A50ETF提取价格背离指标[34] 3. 复合两类资产信号生成最终外资择时信号[34] - **模型评价**：样本外表现优异，多空策略年化收益达18.96%[20] --- 模型的回测效果 1. **DTW择时模型** - 样本外（2022年11月以来）：绝对收益25.79%，超额沪深300收益16.83%，最大回撤21.32%[5][16] - 2024年以来：绝对收益23.98%，超额收益2.76%，最大回撤21.36%，交易胜率53.85%，盈亏比2.93[18][19] 2. **外资择时模型** - 全样本（2014-2024）：多空年化收益18.96%，多头年化14.19%，最大回撤25.69%（多空）/17.27%（多头），日胜率55%[20] - 2024年样本外：多头绝对收益29.11%，最大回撤8.32%[23] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：大小盘轮动(DTW)** - **因子构建思路**：基于DTW算法比较大小盘指数（如沪深300与中证1000）的相对强弱[15] - **因子具体构建过程**：通过DTW距离筛选历史相似片段，计算未来涨跌幅差异判断轮动方向[15] 2. **因子名称：成长价值轮动(估值比)** - **因子构建思路**：结合PS（市销率）和PCF（市现率）等估值指标判断成长与价值风格相对优势[15] --- 因子的回测效果 1. **大小盘轮动(DTW)** - 2024年信号：持续看多小盘风格[15][19] 2. **成长价值轮动(估值比)** - 最新信号：PS指标看多价值，PCF指标看多成长，综合无明确信号[15]

市场观点 - 关税事件冲击高峰已过 A股重回震荡盘升轨道 低利率和风险偏好回升是主要推动力 [2] - 当前市场处于存量资金博弈格局 需把握风格轮动和买卖时点节奏 [2] 投资理念 - 采用"价值选股 技术择时 本金安全第一"的稳健投资框架 注重捕捉"龙回头"机会并在回调中买入优质股 [5] - 强调控制回撤 所有决策需在风险可控范围内执行 避免被市场情绪左右 [5] - 主张右侧交易模式 在标的盘整放量突破回调时买入 相比左侧交易能提升投资者体验 [6] 估值方法论 - 估值判断需结合历史估值位置(公司自身及行业对比)和动态PE/TTM指标 [8] - 一般要求公司估值低于20倍 热门行业可适当放宽但需保持合理范围 [8] - 安全边际是艺术与科学的结合 科学面依赖财务数据 艺术面需考虑市场环境因素 [7][8] 选股逻辑 - 采用自下而上选股策略 重点分析公司基本面(财务/管理层/行业地位)而非短期涨跌 [9] - 好公司标准包括：1)估值合理安全边际高 2)连续多季度净利润增速超20% 3)具备技术壁垒 4)现金流充沛 [10] 财务分析 - 财务报表是评估公司质量和排雷的核心工具 需重点关注营收/毛利率/净利润等关键指标 [11] - 需对比公司至少3年财务数据变动 识别经营恶化或竞争力下降隐患 [12] - 财报分析能力是稳健投资的必备技能 能提升价值判断和决策精准度 [12]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：DTW择时模型** - **模型构建思路**：基于相似性原理和DTW（动态时间弯曲）算法，通过比较当前指数行情与历史行情的相似度，筛选相似片段并预测未来涨跌幅，生成交易信号[27][28] - **模型具体构建过程**： 1. 计算当前行情与历史片段的DTW距离（弹性度量），筛选相似度高的片段[29] 2. 对筛选片段未来5日或1日涨跌幅加权平均（权重为距离倒数），公式： $$\text{预测涨跌幅} = \frac{\sum_{i=1}^n w_i \cdot r_i}{\sum_{i=1}^n w_i}$$ 其中$w_i$为距离倒数，$r_i$为历史片段未来涨跌幅[27] 3. 结合预测涨跌幅及其方差生成信号（如超过阈值则触发多空信号）[15] 4. 采用改进的DTW算法（如Itakura Parallelogram边界限制）避免传统DTW的"病态匹配"问题[31][37] - **模型评价**：在非宏观突变市场环境下超额收益稳定，但对政策突发变化敏感[16] 2. **模型名称：外资择时模型** - **模型构建思路**：基于外资关联资产（富时中国A50期货、南方A50ETF）的价格背离和升贴水指标，复合生成A股择时信号[36] - **模型具体构建过程**： 1. 从A50期货提取升贴水指标和价格背离指标，复合生成期货择时信号[36] 2. 从南方A50ETF提取价格背离指标，生成ETF择时信号[36] 3. 将期货与ETF信号加权复合，形成最终外资择时信号[36] - **模型评价**：样本外表现优异，2024年多头策略回撤控制较好[23] --- 模型的回测效果 1. **DTW择时模型** - 样本外（2022年11月以来）：绝对收益17.39%，超额沪深300收益17.83%，最大回撤21.32%，周胜率超60%[16] - 2024年以来：绝对收益15.68%（沪深300基准），超额4.93%，最大回撤21.36%，交易胜率63.64%，盈亏比2.64[18] 2. **外资择时模型** - 全样本（2014-2024）：多空年化收益18.96%，多头年化14.19%，最大回撤25.69%（多空）/17.27%（多头），日胜率55%[20] - 2024年样本外：多头绝对收益28.83%，最大回撤8.32%[23] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：DTW距离因子** - **因子构建思路**：通过动态时间弯曲算法度量时间序列相似性，替代传统欧氏距离[29] - **因子具体构建过程**： 1. 对两条时间序列$Q$和$C$，计算累积距离矩阵$D(i,j)$： $$D(i,j) = \text{dist}(q_i,c_j) + \min(D(i-1,j), D(i,j-1), D(i-1,j-1))$$ 其中$\text{dist}$为局部距离（如欧氏距离）[29][31] 2. 引入Itakura Parallelogram边界限制，约束路径搜索范围以减少错误匹配[37] 2. **因子名称：外资背离因子** - **因子构建思路**：基于境外A股关联资产价格与境内指数的偏离程度构建[36] - **因子具体构建过程**： 1. 计算富时中国A50期货价格与沪深300指数的日内偏离率[36] 2. 计算南方A50ETF溢价率与A股指数的相关性[36] --- 因子的回测效果 （报告中未提供因子独立测试结果，仅作为模型输入组件） --- 关键指标说明 - **DTW距离**：弹性度量时间序列相似性，解决欧氏距离的"锁步"匹配问题[29] - **Itakura边界限制**：通过平行四边形约束路径搜索，提升匹配合理性[37]