量化模型与构建方式 1. **模型名称：择时雷达六面图** - **模型构建思路**：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21个指标，综合生成[-1,1]之间的择时分数，反映市场中性或偏多/偏空信号[1][5]。 - **模型具体构建过程**： 1. **指标分类**：将指标分为四大类——"估值性价比"、"宏观基本面"、"资金&趋势"、"拥挤度&反转"。 2. **标准化处理**：对单指标计算zscore或分位数，截尾后标准化到±1区间。 3. **综合打分**：加权汇总各维度得分，生成综合择时分数[1][5][6]。 - **模型评价**：多维视角覆盖市场关键驱动因素，但依赖历史数据假设，需动态调整参数[1][5]。 2. **因子名称：货币方向因子** - **因子构建思路**：通过货币政策利率与短端市场利率的变化方向判断货币宽松/收紧[11]。 - **因子具体构建过程**：计算央行政策利率与市场利率（如DR007）90天前的平均变化方向，若>0为宽松（分数=1），<0为收紧（分数=-1）[11][13]。 3. **因子名称：货币强度因子** - **因子构建思路**：衡量短端利率偏离政策利率的程度，反映货币环境松紧[14][16]。 - **因子具体构建过程**： $$偏离度 = \frac{DR007}{7天逆回购利率} - 1$$ 平滑后计算zscore，若<-1.5倍标准差则未来120日分数=1，>1.5倍标准差则分数=-1[14][16]。 4. **因子名称：信用方向因子** - **因子构建思路**：基于中长期贷款同比变化判断信用扩张/收缩[17][19]。 - **因子具体构建过程**：计算中长期贷款过去12个月增量的同比，若较三个月前上升则分数=1，反之=-1[17][19]。 5. **因子名称：信用强度因子** - **因子构建思路**：捕捉信贷数据超预期程度[20][22]。 - **因子具体构建过程**： $$信用强度因子 = \frac{新增人民币贷款 - 预期中位数}{预期标准差}$$ 若>1.5倍标准差则未来60日分数=1，<-1.5倍标准差则=-1[20][22]。 6. **因子名称：增长方向因子** - **因子构建思路**：通过PMI同比变化判断经济增长趋势[23][25]。 - **因子具体构建过程**：计算中采与财新PMI的12月均值同比，较三个月前上升则分数=1，反之=-1[23][25]。 7. **因子名称：通胀方向因子** - **因子构建思路**：结合CPI与PPI判断通胀下行/上行环境[28][30]。 - **因子具体构建过程**： $$通胀方向因子 = 0.5 \times CPI平滑同比 + 0.5 \times PPI原始同比$$ 若较三个月前下降则分数=1，反之=-1[28][30]。 8. **因子名称：席勒ERP** - **因子构建思路**：调整盈利波动后的股权风险溢价[34][36]。 - **因子具体构建过程**： $$席勒PE = \frac{股价}{过去6年通胀调整平均盈利}$$ $$席勒ERP = \frac{1}{席勒PE} - 10年期国债收益率$$ 计算3年zscore并截尾标准化[34][36]。 9. **因子名称：可转债定价偏离度** - **因子构建思路**：通过转债估值偏离度捕捉市场情绪[67][69]。 - **因子具体构建过程**： $$定价偏离度 = \frac{转债价格}{模型定价} - 1$$ 取负值后计算3年zscore[67][69]。 --- 模型的回测效果 1. **择时雷达六面图** - 综合打分：-0.21（中性偏空）[5][7] - 流动性得分：-1.00（显著看空）[7][9] - 经济面得分：0.00（无显著信号）[7][9] - 估值面得分：-0.17（中性）[7][9] - 资金面得分：0.50（显著看多）[7][9] - 技术面得分：0.00（无显著信号）[7][9] - 拥挤度得分：-0.69（显著看空）[7][9] 2. **货币方向因子**：当前分数=-1[11][13] 3. **货币强度因子**：当前分数=-1[14][16] 4. **信用方向因子**：当前分数=-1[17][19] 5. **信用强度因子**：当前分数=-1[20][22] 6. **增长方向因子**：当前分数=1[23][25] 7. **通胀方向因子**：当前分数=-1[28][30] 8. **席勒ERP**：当前分数=0.39[36][38] 9. **可转债定价偏离度**：当前分数=-0.75[67][69] --- 量化因子与构建方式 （注：因子构建过程已整合至模型部分，此处不再重复） --- 因子的回测效果 （注：因子当前分数已整合至模型回测部分）

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：三维情绪模型 **模型构建思路**：通过三个维度（情绪预期、情绪温度、情绪浓度）观察市场情绪面的不同频率波动，分别对应中高频、中频、低频维度的市场情绪变化[7] **模型具体构建过程**： - **情绪预期**：合成沪深300股指期货升贴水率和上证50ETF期权成交额PCR的倒数，通过取均值和主成分分析构建 公式： $${\hat{\mathbb{R}}}\times{\hat{\mathbb{R}}}\times{\hat{\mathbb{R}}}={\frac{{\hat{\mathbb{R}}}\oplus{\hat{\mathbb{R}}}\oplus{\hat{\mathbb{R}}}\oplus{\hat{\mathbb{R}}}\oplus{\hat{\mathbb{R}}}}{{\hat{\mathbb{R}}}\oplus{\hat{\mathbb{R}}}\oplus{\hat{\mathbb{R}}}\oplus{\hat{\mathbb{R}}}\oplus{\hat{\mathbb{R}}}\oplus{\hat{\mathbb{R}}}}}$$ 其中，沪深300股指期货升贴水率计算公式为： $${\text{升贴水率}} = \frac{{\text{沪深300股指期货主力价格}} - {\text{沪深300指数价格}}}{{\text{沪深300指数价格}}}$$[8] - **情绪温度**：基于主力买入率（大单买入金额/沪深成交总额）计算三年滚动百分位，并进行平滑处理[12] - **情绪浓度**：计算中信三级行业体系指数的第一主成分方差贡献率，滚动窗口平滑处理后得到[16] **模型评价**：三维情绪模型能够有效捕捉市场情绪的不同频率波动，情绪浓度指标高于警戒线（0.83）时具有长期牛熊转折预示作用[16] 模型的回测效果 1. **三维情绪模型** - 情绪预期当前值（20250220）：0.7696[9] - 情绪温度当前值（20250220）：0.6952[13] - 情绪浓度当前值（20250220）：0.6884[18] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：情绪预期因子 **因子构建思路**：反映市场短期情绪变化，通过股指期货升贴水率和期权成交额PCR合成[8] **因子具体构建过程**： - 计算沪深300股指期货升贴水率 - 计算上证50ETF期权成交额PCR的倒数 - 对两者取均值和主成分分析合成情绪预期指标[8] 2. **因子名称**：情绪温度因子 **因子构建思路**：反映市场主力资金热度变化，基于主力买入率计算[12] **因子具体构建过程**： - 计算主力买入率（大单买入金额/沪深成交总额） - 对主力买入率进行平滑处理 - 计算三年滚动百分位得到情绪温度指标[12] 3. **因子名称**：情绪浓度因子 **因子构建思路**：反映市场多资产相关性变化，衡量情绪累积程度[16] **因子具体构建过程**： - 计算中信三级行业体系指数的第一主成分方差贡献率 - 对贡献率进行滚动窗口平滑处理得到情绪浓度指标[16] 因子的回测效果 1. **情绪预期因子** - 当前值（20250220）：0.7696[9] 2. **情绪温度因子** - 当前值（20250220）：0.6952[13] 3. **情绪浓度因子** - 当前值（20250220）：0.6884[18]