量化模型与构建方式 1 **模型名称**：均线择时模型[2][8] **模型构建思路**：通过比较Wind全A指数的短期均线与长期均线的相对位置和距离，来判断市场整体环境并识别震荡格局[2][8] **模型具体构建过程**： - 计算Wind全A指数的20日移动平均线（短期均线）和120日移动平均线（长期均线） - 计算两条均线的距离，公式为： $$均线距离 = \frac{短期均线 - 长期均线}{长期均线} \times 100\%$$ - 根据距离绝对值判断市场状态：若距离绝对值小于3%，则市场处于震荡格局[2][8] 2 **模型名称**：仓位管理模型[3][9] **模型构建思路**：结合估值指标和短期趋势判断，为绝对收益产品提供股票仓位建议[3][9] **模型具体构建过程**： - 评估Wind全A指数的PE和PB在其历史数据中的分位点水平 - 结合均线择时模型输出的市场状态（如震荡格局） - 综合以上信息生成仓位建议，例如当前建议仓位为50%[3][9] 3 **模型名称**：TWO BETA模型[2][7][9] **模型构建思路**：基于板块的Beta特性进行行业配置推荐，侧重科技板块[2][7][9] **模型具体构建过程**：报告中未提供具体构建细节，仅提及推荐科技板块，关注信创和通信[2][7][9] 4 **模型名称**：行业配置模型[2][7][9] **模型构建思路**：中期角度推荐困境反转型板块[2][7][9] **模型具体构建过程**：报告中未提供具体构建细节，仅提及推荐恒生医疗、港股汽车及新消费行业[2][7][9] 模型的回测效果 （报告中未提供任何模型的回测效果指标取值） 量化因子与构建方式 （报告中未提及任何量化因子） 因子的回测效果 （报告中未提及任何量化因子）

量化择时 - 市场情绪指标显示短期交易情绪过热 需警惕技术性回调风险 [1] - 动量因子与波动率因子出现背离信号 暗示市场风格可能切换 [1] 行业拥挤度 - 新能源板块拥挤度升至历史85%分位 资金集中度达近期峰值 [1] - 消费板块拥挤度回落至30%分位 呈现资金流出态势 [1] 资金流向监测 - 北向资金单周净流入规模达180亿元 主要增配金融与科技板块 [1] - 两融余额环比增长2.3% 杠杆资金活跃度持续提升 [1] 技术指标分析 - 沪深300指数突破关键阻力位 但日线级别RSI指标进入超买区间 [1] - 创业板指量价背离现象显现 成交额环比下降5%但指数上涨2.1% [1]

量化模型与构建方式 1 模型名称：均线距离择时模型 模型构建思路：通过计算wind全A指数的短期均线（20日）与长期均线（120日）的距离差异来判断市场整体环境（震荡/趋势）[2][9] 模型具体构建过程： - 计算20日均线（MA20）和120日均线（MA120）： $$ MA20 = \frac{1}{20}\sum_{i=0}^{19}P_{t-i} $$ $$ MA120 = \frac{1}{120}\sum_{i=0}^{119}P_{t-i} $$ 其中$P_t$为当日收盘价 - 计算均线距离百分比： $$ Distance = \frac{MA20 - MA120}{MA120} \times 100\% $$ - 判断规则：当距离绝对值小于3%时为震荡市，否则为趋势市[2][9][14] 2 模型名称：TWO BETA行业配置模型 模型构建思路：通过宏观经济周期与产业周期双维度筛选行业，当前侧重科技板块[2][8][10] 3 模型名称：仓位管理模型 模型构建思路：结合估值分位数（PE/PB）与短期趋势动态调整仓位[3][10] 模型具体构建过程： - 计算PE/PB历史分位数（2014年10月至当前）[12] - 当PB≤10分位且均线模型显示震荡时，建议60%中性仓位[3][10][14] 量化因子与构建方式 1 因子名称：困境反转因子 因子构建思路：筛选基本面触底但资金流入明显的行业（如轻工/家电）[8][10] 模型的回测效果 1 均线距离择时模型 最新均线距离-2.80%[2][9] 市场状态：震荡市[14] 2 仓位管理模型 当前建议仓位：60%[3][10] 因子的回测效果 1 困境反转因子 近期推荐行业：国防军工（周涨幅6.44%）、通信（资金流入显著）[1][9] 2 TWO BETA模型 推荐板块：科技（信创/通信/固态电池）[8][10]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：择时体系模型 - 模型构建思路：通过比较wind全A指数的长期均线（120日）和短期均线（20日）的距离来判断市场整体环境[2][9] - 模型具体构建过程：计算20日均线与120日均线的差值，公式为： $$\text{均线距离} = \frac{\text{20日均线值} - \text{120日均线值}}{\text{120日均线值}} \times 100\%$$ 当距离绝对值小于3%时，市场定义为震荡格局[2][9] 2. 模型名称：仓位管理模型 - 模型构建思路：结合wind全A指数的估值水平（PE、PB分位数）和短期趋势判断，给出仓位建议[3][10] - 模型具体构建过程： - PE分位数位于50%附近为中等水平，PB分位数位于10%附近为较低水平[3][10] - 根据估值与趋势综合判断，当前建议仓位为60%[3][10] 3. 模型名称：TWO BETA模型 - 模型构建思路：通过行业Beta分析推荐科技板块[2][8] - 模型具体构建过程：未披露具体计算过程，输出结果为推荐信创、通信/固态电池等科技子行业[2][8] 4. 模型名称：行业配置模型 - 模型构建思路：中期角度推荐困境反转型板块[2][8] - 模型具体构建过程：未披露具体因子，输出结果为推荐恒生医疗、轻工/家电等出口链行业[2][8] 模型的回测效果 1. 择时体系模型：最新均线距离为-2.80%，市场判定为震荡格局[2][9] 2. 仓位管理模型：当前建议仓位60%，基于PE分位数50%、PB分位数10%[3][10] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：均线距离因子 - 因子构建思路：通过20日与120日均线差值捕捉市场趋势变化[2][9] - 因子具体构建过程：同择时体系模型的均线距离公式[2][9] - 因子评价：对震荡市和趋势市有区分能力[2][9] 2. 因子名称：估值分位数因子 - 因子构建思路：利用PE/PB历史分位数判断估值高低[3][10] - 因子具体构建过程： - PE分位数计算周期：2014年10月17日至2025年5月9日[12] - PB分位数计算周期：同上[16] 因子的回测效果 1. 均线距离因子：最新值为-2.80%，触发震荡市阈值（<3%）[2][9] 2. 估值分位数因子： - PE分位数50%（中等水平）[3][10] - PB分位数10%（较低水平）[3][10]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：市场情绪结构指标模型** - **模型构建思路**：通过多个细分指标综合评估市场情绪状态，包括资金活跃度、风险偏好、量价关系等维度[7] - **模型具体构建过程**： 1. 选取9项分项指标（行业间交易波动率、行业交易拥挤度、价量一致性等），每项指标按布林轨道位置打分（-1/0/1）[8] 2. 对分项分数等权求和，计算20日均线作为最终情绪指标： $$ \text{情绪指标} = \frac{1}{20}\sum_{i=1}^{9} \text{Score}_i $$ 3. 指标在[-6,6]区间波动，当前值1.5提示情绪修复[9] - **模型评价**：能有效捕捉市场情绪拐点，2024年10月成功预警情绪突破[8] 2. **模型名称：MASS均线排列打分模型** - **模型构建思路**：通过均线排列关系判断指数/行业趋势强弱[20] - **模型具体构建过程**： 1. 对N日均线（长期N=360，短期N=60）计算相邻均线排列得分： $$ \text{Score}_k = \begin{cases} 1 & \text{if MA}_k > \text{MA}_{k+1} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} $$ 2. 标准化所有组合得分后求平均，形成趋势得分[20] 3. 通过100/20日均线交叉生成多空信号[20] 3. **模型名称：RSI风格择时模型** - **模型构建思路**：利用相对强弱指标判断风格轮动[24] - **模型具体构建过程**： 1. 计算风格指数净值比值的RSI： $$ \text{RSI} = 100 - \frac{100}{1+\frac{\text{Gain}}{\text{Loss}}} $$ 2. 比较20日/60日RSI，当20日RSI>60日RSI时判定分子端风格占优[24] 模型的回测效果 1. **市场情绪结构指标模型** - 当前指标值：1.5（偏多信号）[9] - 分项指标得分：价量一致性1分，主力买入力量1分[12] 2. **MASS均线排列模型** - 沪深300：短期得分33.9（多），长期得分74.37（多）[36] - 创业板指：短期得分33.9（多），长期得分66.57（多）[36] - 红利指数：短期得分47.46（空），长期得分48.75（空）[38] 3. **RSI风格择时模型** - 国证成长/价值：20日RSI 57.91 > 60日RSI 55.24（成长占优）[27] - 创业板指/沪深300：20日RSI 78.73 > 60日RSI 64.69（成长占优）[27] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：价量一致性因子** - **因子构建思路**：衡量行业涨跌幅与成交额排序的匹配度[16] - **因子具体构建过程**： 1. 计算行业相对成交额排名与涨跌幅排名的Spearman相关系数[16] 2. 当前值处于布林上轨附近，提示资金观点一致[16] 2. **因子名称：科创50成交占比因子** - **因子构建思路**：反映资金风险偏好水平[14] - **因子具体构建过程**： $$ \text{成交占比} = \frac{\text{科创50成交额}}{\text{万得全A成交额}} $$ 当前边际下降但主力资金净流入修复[14] 因子的回测效果 1. **价量一致性因子** - 当前得分：1分（最高档）[12] - 显著行业：纺织服饰、国防军工、计算机等[16] 2. **科创50成交占比因子** - 当前得分：-1分[12] - 主力资金净流入：5月9日3.84亿元[14]

市场表现 - 最近5个交易日科创50指数涨0.24%，创业板指涨4.13%，大盘价值涨1.55%，大盘成长涨2.05%，上证50涨1.46%，国证2000代表的小盘涨3.77% [1] - 国防军工、通信市场表现靠前，钢铁、商贸零售表现靠后 [1] 风险溢价 - 中证全指静态PE的倒数EP减去十年期国债收益率，历史极端底部该数据均处在均值上两倍标准差区域，如2012/2018/2020年 [1] - 2022/04/26风险溢价达到4.17%，2022/10/28上升到4.08%后市场迅速反弹，2024/01/19指标4.11%，自2016年以来第五次超过4% [1] - 截至2025/05/09风险溢价指标3.94%，两倍标准差边界为4.75% [1] 估值水平 - 截至2025/05/09中证全指PETTM分位数50%，上证50与沪深300分别为61%、47%，创业板指接近11%，中证500与中证1000分别为31%、33% [2] - 创业板指风格估值相对历史总体处于相对较低水平 [2] 技术分析 - 深100指数技术面每隔3年一轮熊市，之后是牛市，如2012/2015/2018/2021年，每次下行幅度在40%至45%之间 [2] - 本轮始于2021年一季度的调整无论时间与空间看都比较充足，关注底部向上周期的可能 [2] 量化模型 - 使用卷积神经网络对图表化的价量数据与未来价格进行建模，并将学习的特征映射到行业主题板块中 [2][7] - 最新配置主题为银行等 [2] 资金交易 - 最近5个交易日ETF资金流出179亿元，融资盘增加约44亿元，两市日均成交12918亿元 [2] 主流ETF - 华宝中证银行ETF、富国中证800银行ETF、国泰上证180金融ETF、华夏中证动漫游戏ETF、广发中证智选高股息策略ETF等为主要跟踪标的 [8]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 市场处于下行趋势格局，赚钱效应约 -1%，短期关注 wind 全 A30 日均线得失，突破前保持中性 [2][4][8] - 即将迎来美联储议息窗口期，利率不确定压制全球风险偏好，4 月进出口数据受关注，全 A 指数 30 日均线构成压力位，但估值不高，压力位突破前维持中性仓位 [2][4][8] - 中期行业配置推荐困境反转型板块，如恒生医疗、消费出口链相关的轻工/家电等行业；TWO BETA 模型推荐科技板块，关注信创和 AI 芯片；银行板块虽周五大跌但仍延续上行趋势，值得关注 [3][4][8] - wind 全 A 指数整体 PE 位于 50 分位点附近属中等水平，PB 位于 20 分位点附近属较低水平，以 wind 全 A 为股票配置主体的绝对收益产品建议仓位至 50% [3][10][14] 根据相关目录分别进行总结 市场表现 - 上周全 A 指数 30 日均线构成压力位，wind 全 A 维持原状；中证 2000 上涨 0.84%，中证 500 上涨 0.08%，沪深 300 下跌 0.43%，上证 50 下跌 0.59% [1][9] - 中信一级行业中，传媒、计算机表现较强，传媒上涨 2.86%；综合金融、房地产表现较差，综合金融下跌 3.21% [1][9] - 上周成交活跃度上，银行、传媒和家电流入明显 [1][9] 择时体系 - wind 全 A 长期均线（120 日）和短期均线（20 日）距离继续缩小，20 日线收于 4908，120 日线收于 5092.8，短期均线在长线均线之下，两线距离由 -3.08%缩小至 -3.63%，绝对值大于 3%，市场处于下行趋势格局 [2][9] 宏观方面 - 即将迎来美联储议息窗口期，利率不确定性压制全球风险偏好，4 月进出口数据受关注 [2][4][8] 配置方向 - 中期行业配置推荐困境反转型板块，如恒生医疗、消费出口链相关的轻工/家电等行业 [3][4][8] - TWO BETA 模型推荐科技板块，关注国产替代下的信创和 AI 芯片 [3][4][8] - 银行板块虽周五大跌但仍延续上行趋势，值得关注 [3][4][8] 估值指标 - wind 全 A 指数整体 PE 位于 50 分位点附近属中等水平，PB 位于 20 分位点附近属较低水平 [3][10][14] 仓位建议 - 以 wind 全 A 为股票配置主体的绝对收益产品建议仓位至 50% [3][10][14]

根据提供的量化择时周报内容，以下是量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：市场情绪结构指标模型** - **模型构建思路**：通过多个细分指标综合评估市场情绪，采用打分法合成整体情绪指标[7][8] - **具体构建过程**： 1. 选取9个分项指标（如行业间交易波动率、主力买入力量等），每个指标根据布林轨道位置打分（-1/0/1）[8] 2. 指标方向定义：正向指标（如价量一致性）得分越高情绪越乐观，负向指标（如行业交易拥挤度）反之[8] 3. 合成公式：对全部分项指标等权求和后取20日均线，最终指标范围[-6,6][8] - **模型评价**：能有效捕捉历史情绪拐点，如2024年10月突破2分后市场回暖[9] 2. **模型名称：MASS均线排列打分模型** - **模型构建思路**：通过均线排列关系判断行业趋势强弱[18] - **具体构建过程**： 1. 对N日均线（长期N=360，短期N=60）计算相邻均线相对位置得分：短均线在上得1分，否则0分[18] 2. 标准化得分至0-100区间并求平均，得到趋势得分[18] 3. 通过长短趋势得分均线的交叉信号（100/20日均线）生成多空观点[18] 3. **模型名称：RSI风格择时模型** - **模型构建思路**：利用相对强弱指标判断风格轮动[22] - **具体构建过程**： 1. 计算风格指数净值比值的RSI： $$RSI = 100 - \frac{100}{1 + \frac{Gain}{Loss}}$$ 其中Gain为N日内上涨日均值，Loss为下跌日均值[22] 2. 通过20日与60日RSI的相对位置判断风格占优方向（20日>60日则分子端风格占优）[22] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：主力买入力量** - **构建思路**：反映主力资金净流入水平[8] - **具体构建**：通过主力资金净流入数据标准化后结合布林轨道位置打分[8] 2. **因子名称：科创50成交占比** - **构建思路**：衡量资金风险偏好[8] - **具体构建**：计算科创50成交量占全A比例，突破布林上轨得1分，跌破下轨得-1分[8][14] 3. **因子名称：价量一致性** - **构建思路**：评估资金情绪稳定性[8] - **具体构建**：结合价格趋势与成交量变化方向的一致性程度打分[8] 模型的回测效果 1. **市场情绪结构指标模型** - 当前数值：0.8（2025/4/30）[9] - 分项指标得分变化：主力买入力量从4/18的-1升至4/30的+1[12] 2. **MASS均线排列模型** - 看多行业得分：美容护理（72.88）、银行（74.58）[19] - 看空行业得分：房地产（20.34）、商贸零售（27.12）[19] 3. **RSI风格模型** - 价值风格占优：国证成长/价值RSI=51.60（20日）vs 48.92（60日）[25] - 大盘风格占优：申万小盘/大盘RSI=48.84（20日）[25] 因子的回测效果 1. **主力买入力量因子** - 4月30日得分：+1（较4/18低点显著回升）[12] 2. **科创50成交占比因子** - 4月30日得分：-1（持续低于布林下轨）[12][14] 3. **价量一致性因子** - 4月30日得分：0（从前期-1回升至中性）[12]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：均线距离择时模型** - **模型构建思路**：通过计算wind全A指数的短期均线（20日）与长期均线（120日）的距离，判断市场趋势（上行/下行）[2][9] - **模型具体构建过程**： 1. 计算20日均线（短期）和120日均线（长期）的数值： $$ \text{20日均线} = 4908, \text{120日均线} = 5092.8 $$ 2. 计算两线距离百分比： $$ \text{均线距离} = \frac{\text{20日均线} - \text{120日均线}}{\text{120日均线}} \times 100\% = -3.63\% $$ 3. 判断规则：若距离绝对值>3%且短期均线低于长期均线，则为下行趋势[2][9] 2. **模型名称：TWO BETA行业配置模型** - **模型构建思路**：结合市场Beta和行业Beta特性，筛选具有超额收益潜力的行业板块[4][10] - **模型具体构建过程**： 1. 计算科技板块（如信创、AI芯片）与市场整体的Beta相关性 2. 结合国产替代政策导向，赋予科技板块更高权重[4][10] 3. **模型名称：仓位管理模型** - **模型构建思路**：综合估值分位数（PE/PB）和趋势信号动态调整仓位[3][10] - **模型具体构建过程**： 1. 估值分位数判断： - PE位于50分位（中等） - PB位于20分位（较低） 2. 结合均线距离模型的下行趋势信号，输出仓位建议[3][10] --- 模型的回测效果 1. **均线距离择时模型**： - 当前均线距离：-3.63%[2][9] - 市场状态：下行趋势[2][9] 2. **TWO BETA模型**： - 推荐行业：科技板块（信创、AI芯片）[4][10] 3. **仓位管理模型**： - 建议仓位：50%[3][10] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：估值分位数因子** - **因子构建思路**：通过PE/PB历史分位数判断市场估值水平[3][7] - **因子具体构建过程**： 1. 计算wind全A指数PE/PB的10年历史分位数（2014-2025） 2. 当前取值： - PE分位数：50% - PB分位数：20%[3][7] 2. **因子名称：赚钱效应因子** - **因子构建思路**：监测市场赚钱效应是否转正以判断趋势反转[2][10] - **因子具体构建过程**： 1. 定义赚钱效应为近期市场收益率的滚动均值 2. 当前取值：-1%[2][10] --- 因子的回测效果 1. **估值分位数因子**： - PE分位数：50%[3][7] - PB分位数：20%[3][7] 2. **赚钱效应因子**： - 当前值：-1%[2][10]

市场情绪修复 - 市场情绪自3月20日持续调整，于4月18日下降至低点0 1，本周回升至0 5，较上周上升0 4，模型转多 [1][3] - 情绪回升主因包括主力流出速率减缓、VIX恐慌指标减弱，以及科创50成交占比、主力买入力量等分项指标改善 [1][4] - 投资者信心恢复，全A成交额周三达12 6万亿人民币，恢复至年初水平 [8] 资金流向与板块表现 - 主力资金全A净流出370亿人民币，较上周减少230亿元，但周一、三、五三天净流入为正 [8] - 科创50板块主力资金累计净流出32亿人民币，成交占比持续下降显示风险偏好降低 [5][8] - 石油石化、综合、公用事业和煤炭等行业短期信号偏多，传媒、食品饮料等行业短期得分下降幅度超10% [12][13] 风格与指标分析 - 情绪模型采用9项分项指标合成，包括行业交易波动率、科创50成交占比等，通过布林轨道位置打分（-1/0/1）并等权求和 [2][3] - RSI指标显示大盘和价值风格占优，但成长和小盘风格短期增强趋势显现，如创业板指/沪深300的5日RSI达66 02 [14][15] - VIX指标下行结合PCR看空信号，反映期权市场恐慌情绪缓和 [10] 行业趋势信号 - 均线排列模型显示石油石化短期得分上升40%，公用事业得分88 14，而食品饮料短期得分下降17 02%，传媒下降21 05% [12][13] - 行业间交易波动率、价量一致性等指标维持上周判断，主力买入力量指标回升 [4][5]