量化模型与构建方式 1. **模型名称：择时雷达六面图综合择时模型**[1][6] * **模型构建思路**：权益市场表现受多维度指标共同影响，该模型从流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度六个维度选取二十一个指标刻画市场，并将其概括为“估值性价比”、“宏观基本面”、“资金&趋势”、“拥挤度&反转”四大类，最终生成一个介于[-1,1]之间的综合择时分数以指导市场观点。[1][6] * **模型具体构建过程**： 1. **指标选取与分类**：从六个维度（流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度）选取21个具体指标。[1][6] 2. **单指标打分**：每个指标根据其构建规则，被赋予-1（看空）、0（中性）或1（看多）的分数，部分指标分数为连续值。[1][6][10] 3. **维度综合**：将六个维度的单指标分数进行综合（具体综合方法未在报告正文详述，但图表显示各维度有独立分数），得到各维度的综合得分。[7][9] 4. **生成综合择时分数**：将六个维度的综合得分进一步汇总，最终生成一个介于[-1,1]之间的综合择时分数。[1][6] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：货币方向因子**[11] * **因子构建思路**：判断当前货币政策的方向，通过比较货币政策工具利率与短端市场利率相对于90天前的平均变化方向来定义宽松或收紧。[11] * **因子具体构建过程**：选取央行使用的货币政策工具利率与短端市场利率，计算其相较于90天前的平均变化方向。若因子值>0，则判断货币政策宽松；若因子值<0，则判断货币政策收紧。在模型中，宽松对应看多信号（分数为1），收紧对应看空信号（分数为-1）。[11] 2. **因子名称：货币强度因子**[14] * **因子构建思路**：基于“利率走廊”概念，表征短端市场利率相对于政策利率的偏离幅度，以判断货币环境的松紧程度。[14] * **因子具体构建过程**： 1. 计算偏离度：$$偏离度 = \frac{DR007}{7天逆回购利率} - 1$$[14] 2. 对偏离度进行平滑与z-score标准化，形成货币强度因子。[14] 3. **信号生成规则**：若货币强度因子 < -1.5倍标准差，则预期未来120个交易日为宽松环境，指标分数为1；若因子 > 1.5倍标准差，则预期未来120个交易日指标分数为-1；否则为0（中性）。[14] 3. **因子名称：信用方向因子**[17] * **因子构建思路**：表征商业银行对实体经济信贷传导的松紧变化趋势，使用中长期贷款指标的同比变化方向来判断。[17] * **因子具体构建过程**： 1. 取中长期贷款当月值。[17] 2. 计算过去十二个月的增量。[17] 3. 计算该增量的同比值，得到信用方向因子。[17] 4. **信号生成规则**：若信用方向因子相比于三个月之前上升，则看多（分数为1）；反之则看空（分数为-1）。[17] 4. **因子名称：信用强度因子**[20] * **因子构建思路**：捕捉信贷指标是否大幅超预期或不及预期，反映信贷投放的强度变化。[20] * **因子具体构建过程**： 1. 计算信用强度因子：$$信用强度因子 = \frac{新增人民币贷款当月值 – 预期中位数}{预期标准差}$$[20] 2. **信号生成规则**：若信用强度因子 > 1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为信用显著超预期环境，分数为1；若因子 < -1.5倍标准差，则未来60个交易日分数为-1；否则为0（中性）。[20] 5. **因子名称：增长方向因子**[22] * **因子构建思路**：基于PMI数据判断经济增长的变化方向。[22] * **因子具体构建过程**： 1. 基于中采制造业PMI、中采非制造业PMI、财新制造业PMI构建综合PMI指标。[22] 2. 计算该综合PMI过去十二个月的均值。[22] 3. 计算该均值的同比值，得到增长方向因子。[22] 4. **信号生成规则**：若增长方向因子相比于三个月之前上升，则看多（分数为1）；反之则看空（分数为-1）。[22] 6. **因子名称：增长强度因子**[25] * **因子构建思路**：捕捉经济增长指标是否大幅超预期或不及预期。[25] * **因子具体构建过程**： 1. 计算PMI预期差：$$增长强度因子 = \frac{PMI – 预期中位数}{预期标准差}$$[25] 2. **信号生成规则**：若增长强度因子 > 1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为增长显著超预期环境，分数为1；若因子 < -1.5倍标准差，则未来60个交易日分数为-1；否则为0（中性）。[25] 7. **因子名称：通胀方向因子**[27] * **因子构建思路**：通过CPI和PPI的综合变化判断通胀趋势，通胀下行通常为权益资产提供宽松预期。[27] * **因子具体构建过程**： 1. 计算通胀方向因子：$$通胀方向因子 = 0.5 \times CPI同比平滑值 + 0.5 \times PPI同比原始值$$[27] 2. **信号生成规则**：若通胀方向因子相较于三个月之前降低（通胀下行），则看多（分数为1）；反之（通胀上行）则看空（分数为-1）。[27] 8. **因子名称：通胀强度因子**[29] * **因子构建思路**：捕捉通胀指标是否大幅超预期或不及预期。[29] * **因子具体构建过程**： 1. 分别计算CPI与PPI的预期差：$$预期差 = \frac{披露值 – 预期中位数}{预期标准差}$$[29] 2. 计算CPI与PPI预期差的均值，得到通胀强度因子。[29] 3. **信号生成规则**：若通胀强度因子 < -1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为通胀显著不及预期环境，分数为1；若因子 > 1.5倍标准差，则未来60个交易日分数为-1；否则为0（中性）。[29] 9. **因子名称：席勒ERP**[30] * **因子构建思路**：使用经过周期平滑的盈利计算估值，并对比无风险收益率，衡量权益资产的长期风险溢价。[30] * **因子具体构建过程**： 1. 计算过去6年通胀调整后的平均盈利，得到席勒PE。[30] 2. 计算席勒ERP：$$席勒ERP = \frac{1}{席勒PE} - 10年期国债到期收益率$$[30] 3. 计算席勒ERP过去6年的z-score作为分数。[30] 10. **因子名称：PB**[34] * **因子构建思路**：使用市净率的倒数并标准化，作为估值衡量指标。[34] * **因子具体构建过程**： 1. 取PB值并乘以-1。[34] 2. 计算该值过去6年的z-score。[34] 3. 以1.5倍标准差进行截尾处理。[34] 4. 将处理后的值标准化到±1之间得到分数。[34] 11. **因子名称：AIAE (Aggregate Investor Allocation to Equities)**[36] * **因子构建思路**：衡量全市场权益配置比例，反映市场整体的风险偏好。[36] * **因子具体构建过程**： 1. 构建A股的AIAE指标：$$AIAE指标 = \frac{中证全指总流通市值}{中证全指总流通市值 + 实体总债务}$$[36] 2. 将AIAE指标乘以-1。[36] 3. 计算该值过去6年的z-score得到分数。[36] 12. **因子名称：两融增量**[39] * **因子构建思路**：通过融资余额与融券余额的净额变化趋势，判断市场杠杆资金的情绪。[39] * **因子具体构建过程**： 1. 计算融资余额与融券余额的差值。[39] 2. 分别计算该差值过去120日的日均增量和过去240日的日均增量。[39] 3. **信号生成规则**：若120日均增量 > 240日均增量，则判断杠杆资金上行，看多（分数为1）；反之则看空（分数为-1）。[39] 13. **因子名称：成交额趋势**[42] * **因子构建思路**：通过成交额的长期均线关系，判断市场成交热度与资金活跃度的趋势。[42] * **因子具体构建过程**： 1. 计算对数成交额的均线距离：$$均线距离 = \frac{ma120}{ma240} - 1$$[42] 2. **信号生成规则**：当均线距离的过去10日、30日、60日最大值同时相等时，看多（分数为1）；当过去10日、30日、60日最小值同时相等时，看空（分数为-1）；否则为中性（分数为0）。[42] 14. **因子名称：中国主权CDS利差**[46] * **因子构建思路**：通过海外投资者对中国主权信用风险的定价变化，推断外资流入意愿。[46] * **因子具体构建过程**： 1. 取中国主权CDS利差数据并进行平滑处理。[46] 2. 计算平滑后CDS利差的20日差分。[46] 3. **信号生成规则**：若20日差分 < 0（CDS利差下降），说明海外投资者预期中国基本面转好，看多（分数为1）；反之（差分>0）则看空（分数为-1）。[46] 15. **因子名称：海外风险厌恶指数 (Citi RAI Index)**[48] * **因子构建思路**：通过海外市场的综合风险偏好指数变化，判断外资风险偏好。[48] * **因子具体构建过程**： 1. 取花旗风险厌恶指数（Citi RAI Index）并进行平滑处理。[48] 2. 计算平滑后指数的20日差分。[48] 3. **信号生成规则**：若20日差分 < 0（风险厌恶下降），外资风险偏好上升，看多（分数为1）；反之（差分>0）则看空（分数为-1）。[48] 16. **因子名称：价格趋势**[50] * **因子构建思路**：结合价格均线距离的方向和强度，综合判断市场中长期运行趋势。[50] * **因子具体构建过程**： 1. 计算价格均线距离：$$均线距离 = \frac{ma120}{ma240} - 1$$[50] 2. **方向分数**：若均线距离 > 0，趋势方向分数=1；反之为-1。[50] 3. **强度分数**：若均线距离的过去20日与60日最大值相等，趋势强度分数=1；若过去20日与60日最小值相等，趋势强度分数=-1；否则强度分数可能为0（具体规则未完全明确）。[50] 4. **综合分数**：趋势综合分数 = (趋势方向分数 + 趋势强度分数) / 2。[50] 17. **因子名称：新高新低数**[52] * **因子构建思路**：通过市场创一年新高与新低的股票数量差，捕捉市场反转信号。[52] * **因子具体构建过程**： 1. 计算中证800成分股中，过去一年新低股票数减去新高股票数的差值。[52] 2. 计算该差值的20日移动平均（ma20）。[52] 3. **信号生成规则**：若该ma20值 > 0（新低较多），市场有见底预期，看多（分数为1）；反之（新高较多）则看空（分数为-1）。[52][53] 18. **因子名称：期权隐含升贴水**[56] * **因子构建思路**：基于期权定价推导出的标的隐含升贴水，反映期权市场对未来收益率的预期与情绪，作为反转指标。[56] * **因子具体构建过程**： 1. **看多条件**：若50ETF近5日收益率 < 0，且该指标历史分位数 < 30%，则发出看多信号，持续20日，分数为1。[56] 2. **看空条件**：若50ETF近5日收益率 > 0，且该指标历史分位数 > 70%，则发出看空信号，持续20日，分数为-1。[56] 19. **因子名称：期权VIX指数**[57] * **因子构建思路**：期权隐含波动率指数，反映市场对未来波动率的预期与情绪，作为反转指标。[57] * **因子具体构建过程**： 1. **看多条件**：若50ETF近5日收益率 < 0，且该指标历史分位数 > 70%，则发出看多信号，持续20日，分数为1。[57] 2. **看空条件**：若50ETF近5日收益率 > 0，且该指标历史分位数 > 70%，则发出看空信号，持续20日，分数为-1。[57] 20. **因子名称：期权SKEW指数**[61] * **因子构建思路**：期权隐含偏度指数，反映市场对未来收益率分布偏度的预期与情绪，作为反转指标。[61] * **因子具体构建过程**： 1. **看多条件**：若50ETF近5日收益率 < 0，且该指标历史分位数 > 70%，则发出看多信号，持续20日，分数为1。[61] 2. **看空条件**：若50ETF近5日收益率 > 0，且该指标历史分位数 < 30%，则发出看空信号，持续20日，分数为-1。[61] 21. **因子名称：可转债定价偏离度**[65] * **因子构建思路**：通过可转债市场价格与模型理论价格的偏离度，衡量转债市场的估值情绪，作为反转指标。[65] * **因子具体构建过程**： 1. 计算可转债定价偏离度：$$定价偏离度 = \frac{转债价格}{模型定价} - 1$$[65] 2. 计算因子分数：将定价偏离度乘以-1，再计算过去3年的z-score得到分数。定价偏离度越高，拥挤度越高，分数越低。[65] 模型的回测效果 *报告未提供择时雷达六面图综合择时模型的历史回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告仅展示了截至报告发布当周（“本周”）模型及各维度、各因子的最新打分情况。[9][10]* 因子的回测效果 *报告未提供各单一因子独立的历史回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等）。报告仅展示了截至报告发布当周（“本周”）各因子的最新信号分数。[10]*