量化模型与构建方式 1. 扩散指数行业轮动模型 - 模型名称：扩散指数行业轮动模型[25][26] - 模型构建思路：基于价格动量原理，通过计算行业扩散指数来捕捉行业趋势，选择扩散指数排名靠前的行业进行配置[26][38] - 模型具体构建过程： 1. 选取中信一级行业作为标的[27] 2. 计算每个行业的扩散指数，扩散指数反映了行业价格趋势的强度[27] 3. 定期（如月度）选择扩散指数排名前六的行业作为配置组合[26][30] 4. 具体配置行业根据最新扩散指数值确定，例如2025年9月配置行业为综合、有色金属、通信、银行、传媒、商贸零售[26][30] 2. GRU因子行业轮动模型 - 模型名称：GRU因子行业轮动模型[33][34] - 模型构建思路：基于分钟频量价数据，通过GRU（门控循环单元）深度学习网络生成行业因子，捕捉交易信息中的规律进行行业轮动[34][38] - 模型具体构建过程： 1. 使用分钟频量价数据作为输入[38] 2. 通过GRU深度学习网络处理数据，生成每个行业的GRU因子值[34][38] 3. GRU因子值反映了行业短期的动量或交易信号[34] 4. 定期（如周度）选择GRU因子排名靠前的行业作为配置组合，例如调入煤炭、调出房地产[36] 模型的回测效果 1. 扩散指数行业轮动模型 - 2025年以来超额收益：2.76%[25][30] - 2025年9月以来超额收益：-1.88%[30] - 本周超额收益：-1.41%[30] 2. GRU因子行业轮动模型 - 2025年以来超额收益：-7.78%[33][36] - 2025年9月以来超额收益：-0.10%[36] - 本周超额收益：-0.38%[36] 量化因子与构建方式 1. 行业扩散指数因子 - 因子名称：行业扩散指数[27] - 因子构建思路：通过计算行业价格数据的扩散指数，衡量行业趋势强度[27] - 因子具体构建过程： 1. 获取中信一级行业的价格数据[27] 2. 计算每个行业的扩散指数值，具体计算方法未详细说明，但扩散指数值介于0到1之间，值越高表示趋势越强[27] 3. 例如，截至2025年9月19日，有色金属行业的扩散指数为0.978，银行行业为0.968[27] 2. GRU行业因子 - 因子名称：GRU行业因子[34] - 因子构建思路：基于GRU深度学习网络处理分钟频量价数据，生成代表行业短期动量的因子[34][38] - 因子具体构建过程： 1. 输入分钟频量价数据到GRU网络[38] 2. 网络输出每个行业的GRU因子值，值越高表示行业动量越强[34] 3. 例如，截至2025年9月19日，有色金属行业的GRU因子值为7.4，石油石化行业为5.38[34] 因子的回测效果 （注：报告中未提供因子的独立回测指标，如IC、IR等，仅提供了基于因子构建的模型回测结果）