量化模型与构建方式 1 **模型名称**：五维行业轮动模型[6] **模型构建思路**：基于行业内部普遍存在的风格差异，利用风格指标对行业内部股票进行划分，通过构建行业内部离散指标与行业内部牵引指标合成行业最终因子[6] **模型具体构建过程**：以东吴金工特色多因子划分标准对微观因子进行大类划分，将微观因子划分为五大类：波动率、基本面、成交量、情绪、动量[6]；以大类选股因子的风格偏好为参照，构建行业内部离散指标与行业内部牵引指标，最终得到五类合成行业因子，并合成为最终的行业轮动模型[6] 量化因子与构建方式 1 **因子名称**：波动率因子[6] **因子构建思路**：作为五维行业轮动模型的维度之一，从微观个股层面出发构建[6] **因子具体构建过程**：属于东吴金工特色多因子体系中的一大类，具体构建方法可参考报告《万流归宗多因子系列研究（一）——基于量价因子的多因子决策树》[6] 2 **因子名称**：基本面因子[6] **因子构建思路**：作为五维行业轮动模型的维度之一，从微观个股层面出发构建[6] **因子具体构建过程**：属于东吴金工特色多因子体系中的一大类，具体构建方法可参考报告《万流归宗多因子系列研究（一）——基于量价因子的多因子决策树》[6] 3 **因子名称**：成交量因子[6] **因子构建思路**：作为五维行业轮动模型的维度之一，从微观个股层面出发构建[6] **因子具体构建过程**：属于东吴金工特色多因子体系中的一大类，具体构建方法可参考报告《万流归宗多因子系列研究（一）——基于量价因子的多因子决策树》[6] 4 **因子名称**：情绪因子[6] **因子构建思路**：作为五维行业轮动模型的维度之一，从微观个股层面出发构建[6] **因子具体构建过程**：属于东吴金工特色多因子体系中的一大类，具体构建方法可参考报告《万流归宗多因子系列研究（一）——基于量价因子的多因子决策树》[6] 5 **因子名称**：动量因子[6] **因子构建思路**：作为五维行业轮动模型的维度之一，从微观个股层面出发构建[6] **因子具体构建过程**：属于东吴金工特色多因子体系中的一大类，具体构建方法可参考报告《万流归宗多因子系列研究（一）——基于量价因子的多因子决策树》[6] 6 **因子名称**：合成因子[6] **因子构建思路**：将波动率、基本面、成交量、情绪、动量五大类因子合成，用于五维行业轮动模型[6] **因子具体构建过程**：基于行业内部离散指标与行业内部牵引指标，将五类因子合成为最终的行业轮动因子[6] 模型的回测效果 1 **五维行业轮动模型（多空对冲）**，年化收益率21.44%，年化波动率10.84%，信息比率(IR)1.98，月度胜率71.95%，历史最大回撤13.30%[11] 2 **五维行业轮动模型（多头超额）**，年化收益率10.52%，年化波动率6.58%，信息比率(IR)1.60，月度胜率70.49%，历史最大回撤9.36%[12] 3 **沪深300指数增强策略**，年化收益率8.88%，年化波动率20.01%，信息比率(IR)0.44，胜率56.10%，最大回撤26.45%[22] 4 **沪深300指数增强策略（超额）**，年化收益率8.59%，年化波动率7.37%，信息比率(IR)1.17，胜率69.11%，最大回撤12.65%[22] 因子的回测效果 1 **波动率因子**，年化收益率11.43%，波动率10.09%，信息比率(IR)1.13，胜率59.84%，最大回撤-14.27%，IC -0.08，ICIR -1.43，RankIC -0.07，RankICIR -1.07[13] 2 **基本面因子**，年化收益率6.64%，波动率12.10%，信息比率(IR)0.55，胜率55.91%，最大回撤-26.32%，IC 0.15，ICIR 3.25，RankIC 0.04，RankICIR 0.70[13] 3 **成交量因子**，年化收益率8.24%，波动率11.81%，信息比率(IR)0.70，胜率59.84%，最大回撤-18.40%，IC -0.06，ICIR -0.98，RankIC -0.06，RankICIR -0.94[13] 4 **情绪因子**，年化收益率7.96%，波动率12.81%，信息比率(IR)0.62，胜率64.57%，最大回撤-14.79%，IC 0.03，ICIR 0.51，RankIC 0.03，RankICIR 0.48[13] 5 **动量因子**，年化收益率11.54%，波动率10.63%，信息比率(IR)1.09，胜率61.11%，最大回撤-13.52%，IC 0.02，ICIR 0.40，RankIC 0.05，RankICIR 0.73[13] 6 **合成因子**，年化收益率21.44%，波动率10.84%，信息比率(IR)1.98，胜率72.95%，最大回撤-13.30%，IC -0.03，ICIR -0.62，RankIC -0.10，RankICIR -1.60[13]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：五维行业轮动模型 - **模型构建思路**：基于行业内部风格差异，通过构建行业内部离散指标与牵引指标合成五大类因子（波动率、基本面、成交量、情绪、动量），形成综合评分驱动行业轮动[6] - **模型具体构建过程**： 1. **因子划分**：按东吴金工多因子标准将微观因子分为五大类（波动率、基本面、成交量、情绪、动量）[6] 2. **风格划分**：利用风格指标对行业内部股票分类，计算离散指标（衡量行业内部因子分化程度）和牵引指标（衡量因子对行业未来收益的预测能力）[6] 3. **合成因子**：将离散指标与牵引指标加权合成五大类行业因子，最终综合评分等权或加权组合[6] - **模型评价**：综合因子表现优于单因子，稳定性与收益能力兼顾[8][9] 2. **衍生模型**：沪深300指数增强策略 - **构建思路**：基于五维模型分组结果，每月末取第一组（多头）行业增强权重，最后一组（空头）行业剔除权重，其余行业保持原权重[21] - **具体构建**： 1. **调仓规则**：月频调仓，增强行业股票权重按沪深300原权重等比例分配[21] 2. **风险控制**：保留非极端分组行业权重不变，降低换手率[21] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：波动率因子 - **构建思路**：反映行业内部股票波动率特征的离散与牵引效应[6] - **因子评价**：近期收益能力与稳定性评分最高[8][9] 2. **因子名称**：基本面因子 - **构建思路**：基于财务指标（如ROE、营收增速）的行业内部风格划分[6] 3. **因子名称**：成交量因子 - **构建思路**：捕捉行业成交量异常的微观信号[6] - **因子评价**：近期表现仅次于波动率因子[8][9] 4. **因子名称**：情绪因子 - **构建思路**：反映市场情绪指标（如换手率、资金流向）的行业分化[6] 5. **因子名称**：动量因子 - **构建思路**：追踪行业价格动量效应的持续性[6] --- 模型的回测效果 1. **五维行业轮动模型（多空对冲）**： - 年化收益率：22.01% - 年化波动率：10.78% - IR：2.04 - 月度胜率：73.55% - 最大回撤：-13.30%[11][15] 2. **五维行业轮动模型（多头超额）**： - 年化超额收益率：10.71% - 年化波动率：6.59% - IR：1.63 - 月度胜率：71.07% - 最大回撤：-9.36%[16] 3. **沪深300指数增强策略**： - 年化超额收益率：8.61% - 年化波动率：7.41% - IR：1.16 - 月度胜率：68.85% - 最大回撤：-12.65%[22] --- 因子的回测效果 1. **波动率因子（单因子多空）**： - 年化收益率：11.57% - 波动率：10.12% - IR：1.14 - 胜率：60.32% - 最大回撤：-14.27%[15] 2. **基本面因子（单因子多空）**： - 年化收益率：6.80% - 波动率：12.14% - IR：0.56 - 胜率：56.35% - 最大回撤：-26.32%[15] 3. **成交量因子（单因子多空）**： - 年化收益率：8.83% - 波动率：11.72% - IR：0.75 - 胜率：60.32% - 最大回撤：-18.40%[15] 4. **情绪因子（单因子多空）**： - 年化收益率：8.01% - 波动率：12.86% - IR：0.62 - 胜率：64.29% - 最大回撤：-14.79%[15] 5. **动量因子（单因子多空）**： - 年化收益率：11.54% - 波动率：10.67% - IR：1.08 - 胜率：60.80% - 最大回撤：-13.52%[15]