量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. AI主题指数轮动模型 **模型构建思路**：使用全频段量价融合因子对主题指数进行打分，构建周频调仓的指数轮动策略[3][6] **模型具体构建过程**： 1. 主题指数池：根据Wind的ETF基金分类，选取主题ETF基金跟踪的指数形成主题指数池，共有133个主题指数[9] 2. 因子：使用全频段量价融合因子，通过主题指数成分股的因子得分对每个主题指数进行打分[9] 3. 策略规则：每周最后一个交易日选择模型得分最高的10个主题指数等权配置，以下周第一个交易日开盘价买入，周频调仓，交易成本为双边万分之四[9] 2. AI概念指数轮动模型 **模型构建思路**：使用全频段量价融合因子对概念指数进行打分，构建周频调仓的指数轮动策略[11][13] **模型具体构建过程**： 1. 概念指数池：选取Wind热门概念指数，共有72个概念指数[15] 2. 因子：使用全频段量价融合因子，通过概念指数成分股的因子得分对每个概念指数进行打分[15] 3. 策略规则：每周最后一个交易日选择模型得分最高的10个概念指数等权配置，以下周第一个交易日开盘价买入，周频调仓，交易成本为双边万分之四[15] 3. AI行业轮动模型 **模型构建思路**：使用全频段量价融合因子对行业进行打分，构建自下而上的周频行业轮动策略[4][16] **模型具体构建过程**： 1. 行业池：主要为一级行业，其中食品饮料拆成食品、饮料和酒类，有色金属拆成工业金属、贵金属和稀有金属，不考虑综合和综合金融，共有32个行业[23] 2. 因子：使用全频段量价融合因子，通过行业成分股的因子得分对每个行业进行打分[23] 3. 策略规则：每周最后一个交易日选择模型得分最高的5个行业等权配置，以下周第一个交易日收盘价买入，周频调仓，不计交易成本[23] **模型评价**：能够利用AI模型的特征提取能力，充分挖掘多频段量价数据中的规律，与自上而下策略形成互补[16] 4. AI中证1000增强组合 **模型构建思路**：基于全频段融合因子构建中证1000指数的增强组合[1][27] **模型具体构建过程**： 1. 因子：全频段融合因子[29] 2. 组合构建方式：成分股权重不低于80%，个股权重偏离上限为0.8%，barra暴露小于0.3，周双边换手率控制为30%，周频调仓，交易费用为双边千分之四[29] 5. 文本FADT_BERT选股组合 **模型构建思路**：基于盈利预测调整场景下的文本因子构建主动量化选股组合[32] **模型具体构建过程**：对盈利预测调整场景下的文本因子进行升级，构建了forecast_adjust_txt_bert因子，并基于该因子的多头端基础股票池进行增强，构建top25的主动量化选股组合[32] 量化因子与构建方式 1. 全频段量价融合因子 **因子构建思路**：通过深度学习模型融合高频和低频量价数据信息[26] **因子具体构建过程**： 1. 首先用深度学习模型训练27个高频因子，得到高频深度学习因子[26] 2. 接着利用多任务学习对低频量价数据进行端到端挖掘，得到低频多任务因子[26] 3. 最后将高频深度学习因子和低频多任务因子合成为全频段融合因子[26] 2. 文本FADT_BERT因子 **因子构建思路**：在盈利预测调整场景下对文本因子进行升级[32] **因子具体构建过程**：对盈利预测调整场景下的文本因子进行升级，构建了forecast_adjust_txt_bert因子[32] 模型的回测效果 1. AI主题指数轮动模型 年化收益率16.76%，年化超额收益率10.61%，超额收益最大回撤20.79%，超额夏普比率0.82，今年以来收益率24.22%[8] 2. AI概念指数轮动模型 年化收益率23.06%，年化超额收益率10.78%，超额收益最大回撤19.48%，超额夏普比率0.91，今年以来收益率25.27%，今年以来超额收益率-0.98%[13] 3. AI行业轮动模型 年化收益率26.55%，年化超额收益率20.18%，超额收益最大回撤12.43%，超额夏普比率1.96，今年以来收益率23.70%，今年以来超额收益率1.52%[22] 4. AI中证1000增强组合 年化收益率20.19%，年化波动率23.47%，夏普比率0.86，最大回撤33.08%，年化超额收益率22.09%，年化跟踪误差6.07%，超额收益最大回撤7.55%，信息比率3.64，Calmar比率2.92，相对基准月胜率79.81%，调仓双边换手率32.60%[30] 5. 文本FADT_BERT选股组合 自2009年初回测以来年化收益率39.96%，相对中证500超额年化收益30.76%，组合夏普比率1.39[32] 因子的回测效果 1. 全频段量价融合因子 5日RankIC均值0.116，TOP层年化超额收益率29.98%，今年以来TOP层超额收益率16.97%[26] 2. 文本FADT_BERT因子 截至2025年10月17日，文本FADT_BERT组合本月以来绝对收益-2.29%，相对中证500超额收益3.06%，今年以来绝对收益20.49%，超额收益-2.04%[32]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：AI行业轮动模型** - 模型构建思路：使用全频段量价融合因子对32个一级行业打分，构建周频调仓策略，每周选取5个行业等权配置[1][16][23] - 模型具体构建过程： 1. 行业池：32个一级行业（拆分食品饮料、有色金属等）[23] 2. 因子：全频段量价融合因子，通过行业成分股因子得分加权计算行业得分[16][23] 3. 策略规则：每周最后一个交易日选择得分最高的5个行业，以下周首个交易日收盘价买入，周频调仓[23] 2. **模型名称：AI主题指数轮动模型** - 模型构建思路：基于全频段量价融合因子对133个主题指数打分，每周选取10个指数等权配置[2][9][15] - 模型具体构建过程： 1. 指数池：Wind主题ETF跟踪的133个指数[9] 2. 因子：全频段量价融合因子，通过成分股因子得分加权计算指数得分[9][15] 3. 策略规则：每周最后一个交易日选择得分最高的10个指数，以下周首个交易日开盘价买入，交易成本双边万分之四[9] 3. **模型名称：AI概念指数轮动模型** - 模型构建思路：对72个Wind热门概念指数应用全频段量价融合因子，每周选取10个指数等权配置[11][13][15] - 模型具体构建过程： 1. 指数池：72个Wind概念指数[15] 2. 因子：全频段量价融合因子，通过成分股因子得分加权计算指数得分[15] 3. 策略规则：每周最后一个交易日选择得分最高的10个指数，交易成本双边万分之四[15] 4. **模型名称：AI中证1000增强组合** - 模型构建思路：基于全频段融合因子构建中证1000指数增强策略[28][29] - 模型具体构建过程： 1. 因子：全频段融合因子[28] 2. 组合规则：成分股权重≥80%，个股权重偏离上限0.8%，Barra暴露<0.3，周双边换手率控制30%，交易成本双边千分之四[29] 5. **模型名称：文本FADT_BERT选股组合** - 模型构建思路：基于盈利预测调整文本因子（forecast_adjust_txt_bert）构建多头选股组合[32][36] - 模型具体构建过程： 1. 因子：forecast_adjust_txt_bert因子[32] 2. 策略规则：选取因子排名前25的股票构建组合[32] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：全频段量价融合因子** - 因子构建思路：结合高频深度学习因子与低频多任务因子合成[26][28] - 因子具体构建过程： 1. 高频部分：深度学习模型提取27个高频量价特征[26] 2. 低频部分：多任务学习挖掘低频量价数据[26] 3. 合成方法：高频与低频因子加权融合[26] 2. **因子名称：forecast_adjust_txt_bert** - 因子构建思路：基于BERT模型升级盈利预测调整文本因子[32] - 因子评价：在历史回测中展现较强选股能力[32] --- 模型的回测效果 1. **AI行业轮动模型** - 年化收益率：24.95%[1][22] - 年化超额收益率（vs等权基准）：20.80%[1][22] - 超额收益最大回撤：12.43%[22] - 超额夏普比率：2.00[22] - 今年以来收益率：4.88%[22] 2. **AI主题指数轮动模型** - 年化收益率：16.03%[2][8] - 年化超额收益率：13.10%[2][8] - 超额收益最大回撤：16.55%[8] - 今年以来超额收益率：10.43%[2][8] 3. **AI概念指数轮动模型** - 年化收益率：22.42%[13] - 年化超额收益率：12.68%[13] - 超额收益最大回撤：17.96%[13] 4. **全频段融合因子分层测试** - TOP层年化超额收益率（vs全A等权）：31.47%[26][28] - 5日RankIC均值：0.116[28] - 今年以来TOP层超额收益：15.04%[26][28] 5. **AI中证1000增强组合** - 年化超额收益率（vs中证1000）：22.17%[28][30] - 年化跟踪误差：6.07%[28] - IR：3.65[28] - 超额收益最大回撤：7.55%[28] 6. **文本FADT_BERT组合** - 成立以来年化收益率：39.29%[32][38] - 年化超额收益率（vs中证500）：31.74%[32][38] - 夏普比率：1.36[32] - 最大回撤：48.69%[38]