量化模型与构建方式 1. 模型名称：择时雷达六面图模型[1][6] * 模型构建思路：该模型旨在构建一个综合性的市场择时框架，认为权益市场表现受多维度因素共同影响。模型从流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度六个维度选取二十一个指标刻画市场，并将其概括为"估值性价比"、"宏观基本面"、"资金&趋势"、"拥挤度&反转"四大类，最终生成一个介于[-1,1]之间的综合择时分数。[1][6] * 模型具体构建过程： * 步骤一：指标选取与分类。从六个维度（流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度）选取二十一个具体指标。[1][6] * 步骤二：单指标信号生成。每个指标根据其特定的构建逻辑和规则，被转化为一个看多（+1）、看空（-1）或中性（0）的信号。[9] * 步骤三：维度分数计算。每个维度（如流动性）下各指标的打分进行平均或综合，得到该维度的综合分数，范围在[-1,1]之间。[8] * 步骤四：大类分数计算。将六个维度的分数归类到四大类（"估值性价比"、"宏观基本面"、"资金&趋势"、"拥挤度&反转"），并进行综合。[1][6] * 步骤五：综合择时分数生成。基于四大类的分数，最终生成一个[-1,1]之间的综合择时分数。[1][6] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：货币方向因子[11] * 因子构建思路：判断当前货币政策的方向，通过比较货币政策工具利率与短端市场利率相对于历史时期的变化来确定宽松或收紧。[11] * 因子具体构建过程：选取央行使用的货币政策工具利率与短端市场利率，计算其相较于90天前的平均变化方向。若货币方向因子>0，则判断货币政策宽松（看多信号，分数为1）；若货币方向因子<0，则判断货币政策收紧（看空信号，分数为-1）。[11] 2. 因子名称：货币强度因子[13] * 因子构建思路：表征短端市场利率相对于政策利率的偏离幅度，基于"利率走廊"概念，用于预期未来的货币环境。[13] * 因子具体构建过程：计算偏离度=DR007/7天逆回购利率-1，并对该偏离度进行平滑与Z-Score标准化，得到货币强度因子。若货币强度因子<-1.5倍标准差，则预期未来120个交易日为宽松环境（分数为1）；若货币强度因子>1.5倍标准差，则预期未来120个交易日为收紧环境（分数为-1）。[13] 3. 因子名称：信用方向因子[16] * 因子构建思路：表征商业银行对实体经济传导信用的松紧程度，使用中长期贷款指标进行体现。[16] * 因子具体构建过程：计算信用方向因子为：中长期贷款当月值 -> 计算过去十二个月增量 -> 计算同比。若信用方向因子相比于三个月之前上升则看多（分数为1）；反之则看空（分数为-1）。[16] 4. 因子名称：信用强度因子[19] * 因子构建思路：捕捉信用指标是否大幅超预期或不及预期，反映信用的强度变化。[19] * 因子具体构建过程：构建信用强度因子=(新增人民币贷款当月值–预期中位数)/预期标准差。若信用强度因子>1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为信用显著超预期环境（分数为1）；反之若信用强度因子<-1.5倍标准差，则未来60个交易日分数为-1。[19] 5. 因子名称：增长方向因子[22] * 因子构建思路：基于PMI数据判断经济增长的方向变化。[22] * 因子具体构建过程：基于中采制造业PMI、中采非制造业PMI、财新制造业PMI构建增长方向因子= PMI -> 计算过去十二月均值 -> 计算同比。若增长方向因子相比于三个月之前上升则看多（分数为1）；反之则看空（分数为-1）。[22] 6. 因子名称：增长强度因子[25] * 因子构建思路：捕捉经济增长指标是否大幅超预期或不及预期。[25] * 因子具体构建过程：计算PMI预期差=(PMI–预期中位数)/预期标准差。若增长强度因子（即PMI预期差）>1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为增长显著超预期环境（分数为1）；反之若增长强度因子<-1.5倍标准差，则未来60个交易日分数为-1。[25] 7. 因子名称：通胀方向因子[27] * 因子构建思路：判断通胀水平的变化方向，通胀下行通常意味着未来货币政策宽松空间较大，利好权益。[27] * 因子具体构建过程：计算通胀方向因子=0.5×CPI同比平滑值+0.5×PPI同比原始值。若通胀方向因子相较于三个月之前降低，则说明是通胀下行环境，此时看多（分数为1）；反之看空（分数为-1）。[27] 8. 因子名称：通胀强度因子[28] * 因子构建思路：捕捉通胀指标是否大幅超预期或不及预期。[28] * 因子具体构建过程：分别计算CPI与PPI预期差=(披露值–预期中位数)/预期标准差，并计算通胀强度因子=CPI与PPI预期差均值。若通胀强度因子<-1.5倍标准差，则定义未来60个交易日为通胀显著不及预期环境（分数为1）；反之若通胀强度因子>1.5倍标准差，则未来60个交易日分数为-1。[28] 9. 因子名称：席勒ERP[32] * 因子构建思路：使用经过周期调整的盈利来计算市盈率，进而得到股权风险溢价，以更稳定地衡量估值水平。[32] * 因子具体构建过程：计算过去6年通胀调整后的平均盈利得到席勒PE，然后计算席勒ERP=1/席勒PE-10年期国债到期收益率，并对该席勒ERP计算过去6年的Z-Score作为分数。[32] 10. 因子名称：PB[35] * 因子构建思路：使用市净率的倒数并标准化来衡量估值，值越高代表估值越低，性价比越高。[35] * 因子具体构建过程：对PB指标取负数（即-PB），然后计算过去6年的Z-Score，再经过1.5倍标准差截尾后标准化到±1之间得到分数。[35] 11. 因子名称：AIAE[38] * 因子构建思路：计算全市场权益配置比例，反映市场整体的风险偏好，基于风险资产和安全资产的相对供应量均衡逻辑。[38] * 因子具体构建过程：构建A股的AIAE指标=中证全指总流通市值/(中证全指总流通市值 +实体总债务)。将AIAE取负数（即-AIAE）并计算过去6年的Z-Score得到分数。[38] 12. 因子名称：两融增量[41] * 因子构建思路：通过融资融券余额的增量变化判断市场杠杆资金情绪。[41] * 因子具体构建过程：计算融资余额-融券余额，并计算其过去120日均增量与过去240日均增量。若120日均增量>过去240日均增量，则判断杠杆资金上行（看多，分数为1）；反之看空（分数为-1）。[41] 13. 因子名称：成交额趋势[44] * 因子构建思路：通过成交额的均线趋势判断市场成交热度和资金活跃度。[44] * 因子具体构建过程：对对数成交额计算其均线距离=MA120/MA240-1。当均线距离的max(10日)=max(30日)=max(60日)时看多（分数为1）；当均线距离的min(10日)=min(30日)=min(60日)时看空（分数为-1）。[44] 14. 因子名称：中国主权CDS利差[47] * 因子构建思路：利用中国主权CDS利差反映海外投资者对中国经济和主权信用风险的定价，间接体现外资流入意愿。[47] * 因子具体构建过程：对平滑后的CDS利差计算其20日差分。若20日差分<0，说明CDS利差下降，海外投资者预期中国基本面转好（看多，分数为1）；反之看空（分数为-1）。[47][48] 15. 因子名称：海外风险厌恶指数[50] * 因子构建思路：使用花旗风险厌恶指数（Citi RAI Index）捕捉海外市场的整体风险偏好，影响外资流向。[50] * 因子具体构建过程：对平滑后的风险厌恶指数计算其20日差分。若20日差分<0，说明外资风险偏好上升（看多，分数为1）；反之看空（分数为-1）。[50] 16. 因子名称：价格趋势[53] * 因子构建思路：使用均线距离衡量标的价格的中长期趋势方向和强度。[53] * 因子具体构建过程：计算价格均线距离=MA120/MA240-1。趋势方向分数：当均线距离>0时为1，反之为-1。趋势强度分数：当均线距离的max(20日)=max(60日)时为1，当min(20日)=min(60日)时为-1。趋势综合分数=(趋势方向分数+趋势强度分数)/2。[53] 17. 因子名称：新高新低数[55] * 因子构建思路：将指数成分股的新高与新低个数之差作为市场反转信号。[55] * 因子具体构建过程：计算中证800成分股的（过去一年新低数-新高数）的20日移动平均（MA20）。若该MA20值>0，说明近期新低较多，市场有见底预期（看多，分数为1）；反之发出看空信号（分数为-1）。[55][56] 18. 因子名称：期权隐含升贴水[59] * 因子构建思路：基于期权定价推导出的隐含升贴水反映期权市场对未来标的收益率的预期与情绪，作为反转指标衡量拥挤度。[59] * 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率<0，且该指标分位数<30%，则看多持续20日（分数为1）。若50ETF近5日收益率>0，且指标分位数>70%，则看空持续20日（分数为-1）。[59] 19. 因子名称：期权隐含波动率VIX[60] * 因子构建思路：期权VIX指数反映投资者对未来波动率的预期与市场情绪，作为反转指标。[60] * 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率<0，且该指标分位数>70%，则看多持续20日（分数为1）。若50ETF近5日收益率>0，且指标分位数>70%，则看空持续20日（分数为-1）。[60] 20. 因子名称：期权隐含偏度SKEW[65] * 因子构建思路：期权SKEW指数反映投资者对未来标的偏度的预期与市场情绪，用作反转指标。[65] * 因子具体构建过程：若50ETF近5日收益率<0，且该指标分位数>70%，则看多持续20日（分数为1）。若50ETF近5日收益率>0，且指标分位数<30%，则看空持续20日（分数为-1）。[65] 21. 因子名称：可转债定价偏离度[67] * 因子构建思路：通过可转债价格相对于模型定价的偏离度来反映市场情绪和拥挤度，作为反转指标。[67] * 因子具体构建过程：计算可转债定价偏离度=转债价格/模型定价-1。因子分数=定价偏离度×(-1)并计算过去3年Z-Score得到。定价偏离度越高，拥挤度越高，分数越低。[67] 模型的回测效果 （报告未提供择时雷达六面图模型的具体回测指标数值，如年化收益率、夏普比率等，故本部分省略） 因子的回测效果 （报告主要提供了各因子在当前时间点的信号分数，未提供因子历史表现的量化回测指标，如IC值、IR等，故本部分省略。各因子当前信号分数见因子构建部分或文档[9]）