量化模型与构建方式 1.多维择时模型（一） - 模型名称：多维择时模型（一）[1] - 模型构建思路：从资金、技术、估值、情绪四个维度对A股市场进行方向性择时[1] - 模型具体构建过程：采用资金维度（融资买入额）、技术维度（布林带、个股涨跌）、估值维度（erp）、情绪维度（期权PCR、期权隐含波动率、期货持仓）四个维度指标，各维度指标独立发出信号后投票合成整体信号[30] - 模型评价：在把握趋势的同时对市场波动调整有一定的规避能力[1] 2.多维择时模型（二） - 模型名称：多维择时模型（二）[1] - 模型构建思路：在原四维度模型基础上加入基本面维度用于捕捉底部做多机会[1] - 模型具体构建过程：在模型（一）的基础上，情绪维度扩展为5个指标（增加期货基差和主力资金），新增基本面维度（合成底部指标），采用五个维度（资金+技术+估值+情绪5+基本面）并联合成[84] - 模型评价：扩展模型的意义更多在于增加观测市场的窗口，理解指标行为逻辑[28] 3.情绪维度扩展-期货基差指标 - 因子名称：股指期货持仓量加权的年化基差率[32] - 因子构建思路：从期货市场"价"的角度挖掘情绪信息，作为反向指标操作[40] - 因子具体构建过程：基差定义为期货价格-现货价格，对基差率进行年化减少到期时间扰动，对同一品种四个合约采用持仓量加权平均[32] $$基差 = 期货价格 - 现货价格$$ $$年化基差率 = \frac{基差}{现货价格} \times \frac{365}{到期天数} \times 100\%$$ 加权平均公式： $$合成基差率 = \frac{\sum_{i=1}^{4} (基差率_i \times 持仓量_i)}{\sum_{i=1}^{4} 持仓量_i}$$ 参数设置：10-20日平滑窗口，三年左右回看窗口[40] 4.情绪维度扩展-主力资金指标 - 因子名称：主力资金流向指标[50] - 因子构建思路：从现货市场资金流向捕捉情绪信息，作为顺向指标操作[50] - 因子具体构建过程：采用"主力净流入额"和"净主动买入额（机构）"两个指标，各自独立发出信号后投票合成[54] 参数设置：10日-60日平滑窗口，60日-730日回看窗口[54] 5.基本面底部指标 - 因子名称：基本面底部指标[76] - 因子构建思路：逆向使用基本面指标捕捉底部做多机会[76] - 因子具体构建过程：采用CPI同比（代表通胀）、制造业PMI（代表增长）、EPU（经济政策不确定性指数）三个指标，当三个指标同时走弱（CPI同比下行、PMI走弱、EPU上升）时触发底部信号，在触发后的一个季度内做多[76] 信号触发规则： $$信号 = \begin{cases} -3 & \text{三个指标同时走弱} \\ -2 & \text{至少两个指标走弱} \\ 0 & \text{其他情况} \end{cases}$$ 模型的回测效果 1.多维择时模型（一） - 年化收益：24.57%[88] - 年化波动：21.54%[88] - 最大回撤：-28.46%[88] - 夏普比率：1.14[88] - Calmar比率：0.86[88] - 持仓胜率：62.35%[88] - 持仓赔率：1.82[88] 2.多维择时模型（二） - 年化收益：26.69%[88] - 年化波动：21.48%[88] - 最大回撤：-28.46%[88] - 夏普比率：1.24[88] - Calmar比率：0.94[88] - 持仓胜率：62.20%[88] - 持仓赔率：2.01[88] 3.期货基差择时策略 - 年化收益：19.06%[50] - 年化波动：20.85%[50] - 最大回撤：-31.31%[50] - 夏普比率：0.91[50] - Calmar比率：0.61[50] - 持仓胜率：80.00%[50] - 持仓赔率：2.90[50] 4.主力资金择时策略 - 年化收益：8.75%[60] - 年化波动：19.19%[60] - 最大回撤：-30.57%[60] - 夏普比率：0.46[60] - Calmar比率：0.29[60] - 持仓胜率：63.83%[60] - 持仓赔率：1.16[60] 5.基本面底部策略（阈值-2） - 年化收益：12.48%[83] - 年化波动：13.27%[83] - 最大回撤：-22.62%[83] - 夏普比率：0.94[83] - Calmar比率：0.55[83] - 持仓胜率：61.90%[83] - 持仓赔率：4.19[83] 6.基本面底部策略（阈值-3） - 年化收益：7.87%[83] - 年化波动：12.01%[83] - 最大回撤：-24.79%[83] - 夏普比率：0.66[83] - Calmar比率：0.32[83] - 持仓胜率：55.56%[83] - 持仓赔率：3.74[83] 量化因子与构建方式 1.资金维度因子 - 因子名称：融资买入额[30] - 因子构建思路：从融资资金流向捕捉市场资金面情绪[30] 2.技术维度因子 - 因子名称：布林带[30] - 因子构建思路：通过价格通道技术指标判断市场超买超卖状态[30] - 因子名称：个股涨跌[30] - 因子构建思路：通过市场涨跌家数判断市场情绪和动能[30] 3.估值维度因子 - 因子名称：erp（股权风险溢价）[30] - 因子构建思路：通过估值水平判断市场投资价值[30] 4.情绪维度因子 - 因子名称：期权PCR（沽购比）[30] - 因子构建思路：通过期权市场多空对比判断市场情绪[30] - 因子名称：期权隐含波动率[30] - 因子构建思路：通过期权波动率判断市场预期和情绪[30] - 因子名称：期货持仓[30] - 因子构建思路：通过期货市场持仓结构判断市场情绪[30] 因子的回测效果 1.资金维度 - 年化收益：14.94%[88] - 年化波动：23.66%[88] - 最大回撤：-34.74%[88] - 夏普比率：0.63[88] - Calmar比率：0.43[88] - 持仓胜率：48.51%[88] - 持仓赔率：2.27[88] 2.技术维度 - 年化收益：6.87%[88] - 年化波动：18.22%[88] - 最大回撤：-33.77%[88] - 夏普比率：0.38[88] - Calmar比率：0.20[88] - 持仓胜率：45.92%[88] - 持仓赔率：2.03[88] 3.估值维度（erp） - 年化收益：2.70%[88] - 年化波动：16.99%[88] - 最大回撤：-59.26%[88] - 夏普比率：0.16[88] - Calmar比率：0.05[88] - 持仓胜率：63.24%[88] - 持仓赔率：1.05[88] 4.情绪维度（原3因子） - 年化收益：22.05%[88] - 年化波动：19.76%[88] - 最大回撤：-18.92%[88] - 夏普比率：1.12[88] - Calmar比率：1.17[88] - 持仓胜率：61.11%[88] - 持仓赔率：1.87[88] 5.情绪维度（5因子扩展版） - 年化收益：33.25%[88] - 年化波动：19.19%[88] - 最大回撤：-18.76%[88] - 夏普比率：1.73[88] - Calmar比率：1.77[88] - 持仓胜率：62.00%[88] - 持仓赔率：3.02[88]

美元走势 - 中期视角下，美国相对欧日经济增速或占优，美元下跌最快的时候可能已过去，未来半年到一年需警惕美元反弹风险[2][13] - 金融危机后，美国经济占比与美元指数长周期背离，2008 - 2014年月均净购美债量从164亿美元升至403亿美元，未来一年美元或难进入持续下行大周期[15][16][18] - 4 - 6月，10年期美债利率从4.2%升至4.58%，美元指数从104跌至99，资管公司美元指数期货空头寸从2010张涨至1.1万张，需警惕美元反弹[20][21][22] 债市分析 - 7月债市难有趋势行情，10y国债维持1.6 - 1.7%，短端或有季节性修复机会，交易要及时止盈[4] - 7月政府债净融资或达1.5 - 1.7万亿，跨季后大行卖债缓解，理财、基金需求偏强，供需结构好于8 - 9月[4][27][28] - 回顾2019 - 2024年，7月债市下行居多，2021 - 2024年DR007平均下行约10BP，10y国债平均下行4.4BP，信用表现优于利率[29] 股市与基金 - A股后市或先抑后扬维持震荡，港股后市或看多恒生指数，下周推荐消费者服务等行业[8][9] - 本周股票型基金总仓位94.90%，较上周增加97bps，混合型基金总仓位80.57%，增加133bps[5] - 本周股票型基金平均收益1.31%，股票型ETF平均收益1.24%，新成立公募基金38只，募集53.28亿元[7] CIPS规则 - 央行拟修订CIPS业务规则，放宽参与者准入条件，明确境外资金托管行，细化业务处理和风控规则[9][43] - 2024年我国跨境电商进出口约2.71万亿元，同比增长14%，CIPS处理业务金额175.49万亿元，同比增长42.60%[42] - 建议重视银行板块配置机会，推荐国有大行、稳健股份行、区域优质中小行等[44]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 旨在构建清晰、易用、可拓展性强的 A 股多维择时框架，从估值、情绪、资金、技术等维度为投资者提供市场状态参考，克服单指标局限性，提升择时稳定性和效果 [1] 根据相关目录分别进行总结 单指标测试：估值、技术、资金、情绪 - 择时指标选取从前期研究中选代表性指标构建多维框架，为投资者提供参考 [11] - 估值指标股权风险溢价反映额外收益补偿，与市场走势负相关，采用正向区间策略 [12][13] - 资金指标融资买入额与市场走势高度相关，采用布林带策略 [17] - 技术指标布林带突破上下轨发多空信号，个股涨跌成交额占比差平滑后与市场同向，采用正向趋势跟踪策略 [20][23] - 情绪指标期权沽购比成交反映短期投机热度，持仓与市场长期趋势同向，分别采用反向布林带和同比动量策略；期权隐含波动率观察曲线偏斜表征市场情绪，采用反向布林带策略；股指期货会员持仓反映多空力量对比，采用正向布林带策略 [28][31][37] - 模拟回测框架以万得全 A 为主要标的，回测区间 2010/1/1 - 2025/4/30，日频调仓，多空模拟回测，交易费率双边 0.0005 [39] - 单指标回测结果各指标全区间有择时增益，但面临噪声多、灵敏性不足等问题，稳定性欠佳 [42] 多维框架构建：分层合成择时信号 - 第一层合成技术指标由布林带和个股涨跌成交额占比差合成，情绪指标由三个期权期货指标投票合成，合成后指标夏普提升，稳定性改进 [86] - 第二层合成左侧指标由情绪和估值合成，胜率高、赔率低；右侧指标由资金和技术合成，胜率低、赔率高 [99][100][107] - 第三层合成左侧和右侧指标再次合成，胜率和赔率介于两者之间，收益和夏普显著提升，波动和回撤改善 [114] 评价分析：过拟合风险与泛化能力 - 多维框架相对于单指标改进稳定，过拟合风险低 [4] - 扩展至 A 股主要宽基，对中小盘择时适配性更高，资金和技术适配小盘，估值适配大盘 [4]