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]