量化模型与构建方式 1. 模型名称：沪深300指数风险溢价择时模型[21] 模型构建思路：基于EP-Bond方法计算风险溢价，并根据其滚动分位数水平生成择时信号，以判断市场相对高低位置并进行仓位调整[15][21] 模型具体构建过程： - 第一步：计算风险溢价（ERP），公式为： $$\mathrm{ERP}=\ {\frac{1}{P E_{t t m}}}-10Y_{\_}b o n d_{\_}y i e l d$$ 其中，$PE_{ttm}$为沪深300指数的滚动市盈率，$10Y\_bond\_yield$为中债国开债10年到期收益率[20][21] - 第二步：设定样本周期为2007年12月28日至2026年7月27日[21] - 第三步：设定分位数区间为500个交易日[21] - 第四步：设定风险溢价约束为10%[21] - 第五步：执行择时方法：当风险溢价低于10%分位数时，信号为空仓（0）；当风险溢价超过90%分位数时，信号为满仓（1）；中间情况则维持前一次信号[21] 模型评价：该方法对于极端上涨情况的识别较为及时且准确，能够有效避免快速回撤的风险，从而实现相对可观的绝对收益[23] 模型的回测效果 1. 沪深300指数风险溢价择时模型，截至2026年7月27日，当前沪深300指数风险溢价处于较低的滚动分位水平[23] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：风险溢价（ERP）[14][20] 因子构建思路：风险溢价是指投资者因持有风险资产而要求的、超出无风险资产收益率的额外回报，用于衡量风险资产相对无风险资产的相对估值[14][15] 因子具体构建过程：采用EP-Bond方法，通过股票市盈率倒数减去国债收益率计算得到，具体公式为： $$\mathrm{ERP}=\ {\frac{1}{P E_{t t m}}}-10Y_{\_}b o n d_{\_}y i e l d$$ 其中，$PE_{ttm}$为股票或股指的滚动市盈率，$10Y\_bond\_yield$为中债国开债10年到期收益率[20][21] 因子评价：风险溢价越高，说明资产相对越便宜，投资性价比更高；风险溢价与市场走势通常呈现负相关，即溢价高时，市场往往处在相对低位[15] 因子的回测效果 1. 风险溢价（ERP）因子，截至2026年7月27日，当前沪深300指数风险溢价处于较低的滚动分位水平[23]