量化模型与构建方式 1. **模型名称：基于赔率和胜率的风格轮动模型[1]** * **模型构建思路：** 通过计算不同风格（如成长/价值、大盘/小盘）的“赔率”和“胜率”，并基于一个综合得分公式来决定推荐配置的风格[1][11]。 * **模型具体构建过程：** 1. **赔率估计：** 认为市场风格的相对估值水平是其预期赔率的关键影响因素，两者呈负相关。根据最新的估值差分位数，推算出相对赔率估计值。例如，价值相对成长的赔率估计为1.23，大盘相对小盘的赔率估计为1.68[8]。 2. **胜率估计：** 通过一组宏观经济、市场技术等指标对风格进行打分，统计看多某一风格的指标数量占比作为其胜率。例如，成长风格胜率为56.25%，价值风格胜率为43.75%；小盘风格胜率为85.71%，大盘风格胜率为14.29%[10][11]。 3. **综合得分计算：** 根据公式计算每种风格的投资权重得分。得分高的风格为推荐配置方向[11]。 $$投资权重得分=(胜率*赔率-(1-胜率) )/赔率$$ 公式说明：该公式将胜率与赔率结合，计算经风险调整后的配置得分。 4. **生成观点：** 分别对成长/价值、大盘/小盘进行上述计算，选择得分高的风格进行组合，形成最终推荐（如小盘+成长）[7][11]。 2. **模型名称：DTW相似性择时策略[12]** * **模型构建思路：** 基于动态时间规整（DTW）算法，计算当前指数行情与历史行情的相似度，以相似历史片段的未来表现作为当前市场未来走势的参考，从而生成择时信号[12]。 * **模型具体构建过程：** 1. **计算相似度：** 使用DTW算法度量当前一段指数行情与历史各段行情之间的相似距离。 2. **筛选参照片段：** 筛选出与当前行情相似度最高的若干历史行情片段。 3. **计算未来预期：** 计算这些筛选出的历史行情片段在未来特定窗口期（如5日）的涨跌幅均值和标准差。计算时，以相似距离的倒数为权重进行加权平均[12]。 4. **生成信号：** 依据计算出的未来预期涨跌幅的平均值和标准差，形成“乐观”、“中性”等择时交易信号[12][13]。 模型的回测效果 *注：以下为报告中提供的策略回测结果，策略基于上述风格轮动模型进行风格选择，并对比等权基准。* 1. **成长价值轮动策略（代表：红利低波 vs 创业板综）** * 全样本年化收益：19.41%[19] * 全样本年化波动：23.63%[19] * 全样本最大回撤：29.09%[19] * 全样本夏普比率：0.82[19] * 全样本收益回撤比：0.67[19] * 相对基准（50%红利低波+50%创业板综）年化超额收益：13.09%[19] * 相对基准超额年化波动：12.49%[19] * 相对基准超额最大回撤：13.54%[19] * 相对基准超额夏普比率：1.05[19] * 2025年超额收益：34.56%[3][19] * 2026年至今年化超额收益：1.92%[3][19] 2. **大小盘轮动策略（代表：沪深300 vs 中证2000）** * 全样本年化收益：22.05%[24] * 全样本年化波动：23.19%[24] * 全样本最大回撤：28.66%[24] * 全样本夏普比率：0.95[24] * 全样本收益回撤比：0.77[24] * 相对基准（50%沪深300+50%中证2000）年化超额收益：18.10%[24] * 相对基准超额年化波动：9.04%[24] * 相对基准超额最大回撤：12.12%[24] * 相对基准超额夏普比率：2.00[24] * 2025年超额收益：16.84%[3][24] * 2026年至今年化超额收益：6.03%[3][24] 量化因子与构建方式 *注：报告未详细阐述底层因子的具体构建公式，但列出了用于计算风格胜率的指标集合。* 1. **因子类别：成长/价值风格胜率指标[10]** * **因子构建思路：** 选取一组对成长或价值风格有指示意义的宏观经济与市场指标，根据其状态发出支持成长或价值风格的信号，统计支持成长信号的指标占比作为成长风格胜率[10]。 * **因子具体构建过程：** 报告列出了7个指标，包括：国债、美债、CPI_PPI、PMI、中长期贷款、动量、强势股。每个指标根据其状态判断为“成长”或“价值”信号，最终成长风格胜率 = 发出“成长”信号的指标数量 / 总指标数量[10]。 2. **因子类别：大盘/小盘风格胜率指标[11]** * **因子构建思路：** 选取一组对大盘或小盘风格有指示意义的流动性、市场环境与行为指标，根据其状态发出支持大盘或小盘风格的信号，统计支持小盘信号的指标占比作为小盘风格胜率[11]。 * **因子具体构建过程：** 报告列出了7个指标，包括：Shibor、期限利差、市场趋势、市场波动、风格动量、风格拥挤度、月历效应。每个指标根据其状态判断为“大盘”或“小盘”信号，最终小盘风格胜率 = 发出“小盘”信号的指标数量 / 总指标数量[11]。