量化模型与构建方式 1. 模型名称：微盘股扩散指数择时模型（首次阈值法）[66]；模型构建思路：基于万得微盘股指数成分股过去20个交易日上涨比例构建扩散指数，通过设定固定阈值进行左侧反转交易[66]；模型具体构建过程：计算扩散指数，定义为万得微盘股指数成分股过去20个交易日处于上涨状态的比例[65]。当扩散指数大于等于0.9时发出空仓信号，当扩散指数小于等于0.1时发出满仓信号，其余时间维持上一期信号。必须满仓之后才能空仓，同时也必须空仓之后才能满仓[66]；模型评价：在样本内无法跑赢微盘股指数但回撤相对可控，2024年以来无法识别大级别熊市，属于“越跌越买”策略，在牛市来临时可能过早离场[66] 2. 模型名称：微盘股扩散指数择时模型（延迟阈值法）[69]；模型构建思路：基于扩散指数，通过设定阈值并进行延迟确认，进行右侧动量交易[69]；模型具体构建过程：计算扩散指数（同上）[65]。当扩散指数上一日在0.9以上且今日跌破0.9时发出空仓信号，当扩散指数上一日在0.1以下且今日突破0.1时发出满仓信号，其余时间维持上一期信号[69]；模型评价：在样本内无法跑赢微盘股指数但回撤相对可控，2024年以来同样无法识别大级别熊市，但在牛市来临时能避免过早离场，较好保留了上涨收益[69] 3. 模型名称：微盘股扩散指数择时模型（双均线法）[72]；模型构建思路：基于扩散指数的均线系统，自适应市场行情变化，进行趋势跟踪交易[72]；模型具体构建过程：计算扩散指数（同上）[65]。计算短期均线（扩散指数的10日简单移动平均，MA）和长期均线（短期均线的20日MA）。当短期均线上穿长期均线时满仓，当短期均线下穿长期均线时空仓[72]；模型评价：在样本内无法跑赢微盘股指数但回撤控制较好，2024年能在大熊市下跌间隙给出看空信号避免大幅下跌，在牛市来临时也能避免过早离场，但对趋势的识别有时因参数平滑不够而不够理想[72] 模型的回测效果 1. 首次阈值法模型，样本外跟踪起始年份2023年[66]，2024年表现无法识别大级别熊市且在牛市来临时过早离场[66]，2025年对底部把握较好并抓住上涨行情但于5月8日触发空仓信号[66] 2. 延迟阈值法模型，样本外跟踪起始年份2023年[69]，2024年表现无法识别大级别熊市但能避免牛市过早离场[69]，2025年抓住部分上涨行情但于5月15日触发空仓信号[69] 3. 双均线法模型，样本外跟踪起始年份2023年[72]，2024年表现能在大熊市中间隙给出看空信号避免大幅下跌且能避免牛市过早离场[72]，2025年抓住一段上涨行情且对动量行情捕捉较好但于8月4日触发空仓信号[72] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：扩散指数[65]；因子的构建思路：用于短期衡量微盘股指数的市场情绪，计算成分股中上涨股票的比例[65]；因子具体构建过程：计算万得微盘股指数成分股在过去20个交易日中处于上涨状态的股票数量所占的比例[65]。定义公式为： $DiffusionIndex_t = \frac{Count(P_{i,t} > P_{i,t-1})}{N}$ 其中，$P_{i,t}$ 代表股票i在交易日t的收盘价，$P_{i,t-1}$ 代表股票i在交易日t-1的收盘价，Count函数统计满足条件的股票数量，N为万得微盘股指数的成分股总数[65]