量化模型与构建方式 1. **模型名称：周期分析模型**[1][6] * **模型构建思路**：通过分析市场指数的历史价格数据，识别并划分不同时间周期（如月线级别）的波动规律和趋势，以判断当前市场所处的周期阶段和未来可能的趋势方向[1][6]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建过程和数学公式，主要将其作为一种分析框架使用。其核心在于识别价格图表中的周期性波动特征，并结合其他技术分析方法进行综合判断[1][6]。 2. **模型名称：缠论及趋势分析模型**[1][6] * **模型构建思路**：基于缠论（一种技术分析理论）对市场走势进行形态划分和对比，识别类似的历史走势模式（如将2025年12月走势与2017年12月类比），并结合趋势分析来评估当前市场走势的强弱[1][6]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建过程和数学公式。其应用主要涉及对K线走势进行笔、线段、中枢等缠论元素的划分，并进行跨时间段的形态相似性比较，以辅助市场判断[1][6]。 3. **因子名称：趋势强度因子**[1][6] * **因子构建思路**：通过观察市场指数多条移动平均线（MA）的排列关系（如多头排列）及其变化，来量化市场向上或向下趋势的强度[1][6]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出该因子的具体计算公式。其构建逻辑通常涉及计算短期、中期、长期等多条移动平均线，并观察它们是否呈现短期均线在上、长期均线在下的有序排列（多头排列），以及这种排列状态的改善或恶化程度，以此作为趋势强弱的度量[1][6]。 * **因子评价**：该因子能有效捕捉市场趋势的延续和转折信号，为判断市场整体格局提供量化依据[1][6]。 4. **指标名称：行业分歧度指标**[1][6] * **指标构建思路**：衡量不同行业板块在同一时期表现差异（涨跌同步性）的指标。当行业表现趋同（同涨同跌）时，分歧度低；当行业表现分化（涨跌互现）时，分歧度高[1][6]。 * **指标具体构建过程**：报告未给出该指标的具体计算公式。其常见构建方法可能基于各行业指数收益率的相关性矩阵、收益率截面标准差或特定熵模型来计算[1][6]。 * **指标评价**：历史经验表明，在牛市或上行格局中，行业分歧度处于低位往往对应市场的局部低点或重要底部，可作为判断市场情绪和阶段的重要逆向参考指标[1][6]。 5. **模型名称：行业四轮驱动模型**[1][6] * **模型构建思路**：一个用于捕捉行业轮动交易机会的量化模型，旨在识别短期内具有上涨潜力的行业或板块[1][6]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细披露该模型的具体构建逻辑、因子构成和信号生成算法。从输出结果看，该模型会定期（如每日）生成包含“行业代码”、“行业简称”、“信号类型”（如“交易机会”）等信息的信号列表[15]。 模型的回测效果 （报告中未提供各模型或因子具体的历史回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率（IR）等数值结果。） 量化因子与构建方式 （因子与指标已在“量化模型与构建方式”部分列出，此处不再重复。） 因子的回测效果 （报告中未提供各因子具体的历史回测绩效指标，如IC值、ICIR、多空收益、因子收益率等数值结果。）