根据研报内容，现总结如下： 量化模型与构建方式 1 模型名称：综合配置策略 - 模型构建思路：基于行业景气度信号和拥挤度监测，构建一个动态的行业配置策略[4] - 模型具体构建过程： 1. 每月更新时，对各个细分行业进行景气度信号判断，将行业分类为“景气上行”、“景气持平”或“景气下行”[4] 2. 同时，计算各行业的拥挤度指标，并设定预警阈值（如95%）[3] 3. 在配置时，选择“景气上行”及“景气持平”、且拥挤度较低的行业[4] 4. 权重设置上，“景气持平”行业的配置权重设置为“景气上行”行业权重的一半[4] 5. 最终根据上述规则确定各行业的配置权重，形成综合配置策略[4] 2 因子名称：行业分化度指标 - 因子构建思路：通过计算行业间涨幅的离散程度，来衡量市场微观交易结构的分化状况，该指标具有均值回复特征[1] - 因子具体构建过程： 1. 选取申万一级行业指数作为基础[1] 2. 计算所有申万一级行业指数在特定周期（如日度）的平均涨幅（$\bar{R}_t$）和中位数涨幅（$Median(R_t)$）[1] 3. 行业分化度（$D_t$）即为平均涨幅与中位数涨幅的差值：$D_t = \bar{R}_t - Median(R_t)$[1] 4. 为进一步平滑数据，观察该分化度指标的20日移动平均值（MA20）[1] 3 因子名称：行业拥挤度指标 - 因子构建思路：通过量化特定指标，监测行业交易的拥挤程度，以提示潜在风险[3] - 因子具体构建过程：报告提及使用该指标并对各行业进行监测，且设定了95%作为预警阈值，但未详细说明其具体计算公式和构成[3] 模型的回测效果 1 综合配置策略 - 最近1个月（2025/9/7-2025/9/30）收益：0.1%[4][36] - 最近1个月相对行业等权指数超额收益：-4.6%[4][36] - 最近1个月相对中证800超额收益：-4.3%[4][36] - 最近3个月（2025/7/7-2025/9/30）收益：13.6%[36] - 最近3个月相对行业等权指数超额收益：未明确列示（基准收益26.3%）[36] - 最近3个月相对中证800超额收益：未明确列示（基准收益19.3%）[36] - 最近6个月（2025/4/7-2025/9/30）收益：25.6%[36] - 最近6个月相对行业等权指数超额收益：未明确列示（基准收益40.1%）[36] - 最近6个月相对中证800超额收益：未明确列示（基准收益32.1%）[36] - 2025年以来（2025/1/2-2025/9/30）收益：14.1%[36] - 2025年以来相对行业等权指数超额收益：未明确列示（基准收益29.5%）[36] - 2025年以来相对中证800超额收益：未明确列示（基准收益20.9%）[36] 因子的回测效果 1 行业分化度指标 - 截至2025年10月9日，其20日移动均值（MA20）处于2022年以来的93.7%分位，表明行业分化度处于历史高位[1] 2 行业拥挤度指标 - 截至2025年10月9日，有色金属、机械设备、电子三个行业的拥挤度指标位于95%预警阈值以上[3] - 过去1个月内，通信、综合两个行业的拥挤度指标最大值也曾突破95%预警阈值[3]