量化模型与构建方式 1. **模型名称：四轮驱动模型** - **模型构建思路**：通过多维度指标筛选行业板块，捕捉潜在投资机会[8][14] - **模型具体构建过程**： 1. 选取医药生物、汽车、计算机、通信、机械设备等行业作为候选池 2. 结合行业动量、估值、资金流向等指标综合排序 3. 生成行业信号（如"赚钱效应异动"、"潜在机会"等）并触发交易[14] - **模型评价**：多因子复合框架，兼顾行业轮动与趋势跟踪 2. **模型名称：中期趋势择时系统** - **模型构建思路**：基于技术面信号判断市场趋势强度[7] - **模型具体构建过程**： 1. 监测上证综指在关键位（如3670-3674区域）的反复测试情况 2. 结合缠论顶分型信号（放量跌破5/10日均线）确认调整级别[7][11] - **模型评价**：强调趋势验证的稳健性，避免单一信号误判 量化因子与构建方式 1. **因子名称：量能缩量因子** - **因子构建思路**：通过成交量萎缩程度判断市场企稳概率[2][7] - **因子具体构建过程**： - 计算当前成交量相对前期高点的比例 - 快速牛市阈值设为55%，慢牛阈值设为60%-65%[2] - **因子评价**：历史统计规律显著，但需结合市场环境调整阈值 2. **因子名称：高频温度计因子** - **因子构建思路**：衡量市场短期超卖状态[8] - **因子具体构建过程**： - 监测高频指标（如个股涨跌比、波动率等） - 设定阈值：强超跌信号<10，弱超跌信号<20[8] - **因子评价**：对短期反弹敏感度高 模型的回测效果 1. **四轮驱动模型**： - 医药生物行业过去1年夏普比率12[14] - 汽车行业动量排名第2[14] - 机械设备行业排名第5[14] 2. **中期趋势择时系统**： - 当前趋势强度维持"偏强"状态[7] - 关键阻力区测试次数达3次以上[7] 因子的回测效果 1. **量能缩量因子**： - 快速牛市中55%阈值触发后的5日胜率78%[2] - 慢牛中60%阈值触发后的10日胜率65%[2] 2. **高频温度计因子**： - 阈值<10时次日反弹概率82%[8] - 阈值<20时3日累计收益中位数1.2%[8]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：顶底背离型拐点识别模型** - **模型构建思路**：通过量价背离或技术指标（如MACD）与价格的背离，识别价格创新高或新低过程中走势力度衰竭的迹象，预判潜在拐点[2][9] - **模型具体构建过程**： 1. **量价背离**：当价格创新高但成交量未同步创新高时，视为多头力度不足的信号[9] 2. **MACD背离**：观察价格与MACD指标（如黄白线或柱状图）的趋势方向是否背离，例如价格新高但MACD未新高[9][12] 3. **形态过滤**：结合波浪理论（如五浪结构）和均线系统（多头/空头排列）筛选有效背离信号，提升准确率至65%[14][16] - **模型评价**：单一背离信号胜率较低（<55%），需结合形态分析增强有效性[13][16] 2. **模型名称：V型反转拐点识别模型（温度计指标）** - **模型构建思路**：基于价格围绕趋势均线的均值回复特性，通过乖离率分位点量化超买超卖状态，捕捉急涨/急跌后的反转机会[18][19] - **模型具体构建过程**： 1. **均线处理**：将均线（如60日或年度均线）左移参数的一半长度，线性外推后计算乖离率： $$乖离率 = \frac{价格 - 外推均线值}{外推均线值}$$[18] 2. **分位点计算**：滚动计算乖离率在历史窗口（如过去60日）的分位点，得到温度计值（0-100）[18] 3. **阈值规则**： - 熊市：需高频（60日）和低频（年度）温度计均<10[19][21] - 震荡市：仅高频温度计<10[19][22] - 牛市：高频温度计<15或急跌至50以下且低频温度计>80[26][28] - **模型评价**：对V型反转敏感，但需结合趋势状态调整阈值以避免误判[27][32] --- 模型的回测效果 1. **顶底背离型拐点识别模型** - 胜率：基础信号55%，叠加形态过滤后提升至65%[13][16] - 适用场景：圆弧形拐点识别，需配合右侧确认信号（如MACD金叉/死叉）[10][17] 2. **V型反转拐点识别模型** - **熊市案例**：2022年1月/4月，高频+低频温度计<10后出现月线级别反弹[21] - **震荡市案例**：2025年1月/4月，高频温度计<10触发反弹[22] - **牛市案例**：2023-2025年黄金期货高频温度计<10时均为有效买点[26] - **风险案例**：2023年6月传媒指数因顶背离失效，需等待ABC浪调整[32] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：高频温度计因子** - **因子构建思路**：基于60日均线乖离率分位点，刻画短期超卖状态[18][19] - **因子具体构建过程**：同V型反转模型中温度计计算步骤[18] 2. **因子名称：低频温度计因子** - **因子构建思路**：基于年度均线乖离率分位点，反映长期趋势偏离度[19] --- 因子的回测效果 1. **高频温度计因子** - 有效阈值：熊市/震荡市<10，牛市<15或急跌至50[19][26] - 失效场景：牛市末端可能因趋势反转失效（如2023年6月传媒指数）[32] 2. **低频温度计因子** - 协同作用：熊市中需与高频因子同步低于阈值[21] - 独立信号：牛市中>80时提示强势标的回调机会[28]