量化模型与构建方式 1. **模型名称：周期分析模型**[1][6] * **模型构建思路**：通过分析市场指数的历史价格数据，识别并划分不同时间周期（如月线级别）的波动规律和趋势，以判断当前市场所处的周期阶段和未来可能的趋势方向[1][6]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建过程和数学公式，主要将其作为一种分析框架使用。其核心在于识别价格图表中的周期性波动特征，并结合其他技术分析方法进行综合判断[1][6]。 2. **模型名称：缠论及趋势分析模型**[1][6] * **模型构建思路**：基于缠论（一种技术分析理论）对市场走势进行形态划分和对比，识别类似的历史走势模式（如将2025年12月走势与2017年12月类比），并结合趋势分析来评估当前市场走势的强弱[1][6]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建过程和数学公式。其应用主要涉及对K线走势进行笔、线段、中枢等缠论元素的划分，并进行跨时间段的形态相似性比较，以辅助市场判断[1][6]。 3. **因子名称：趋势强度因子**[1][6] * **因子构建思路**：通过观察市场指数多条移动平均线（MA）的排列关系（如多头排列）及其变化，来量化市场向上或向下趋势的强度[1][6]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出该因子的具体计算公式。其构建逻辑通常涉及计算短期、中期、长期等多条移动平均线，并观察它们是否呈现短期均线在上、长期均线在下的有序排列（多头排列），以及这种排列状态的改善或恶化程度，以此作为趋势强弱的度量[1][6]。 * **因子评价**：该因子能有效捕捉市场趋势的延续和转折信号，为判断市场整体格局提供量化依据[1][6]。 4. **指标名称：行业分歧度指标**[1][6] * **指标构建思路**：衡量不同行业板块在同一时期表现差异（涨跌同步性）的指标。当行业表现趋同（同涨同跌）时，分歧度低；当行业表现分化（涨跌互现）时，分歧度高[1][6]。 * **指标具体构建过程**：报告未给出该指标的具体计算公式。其常见构建方法可能基于各行业指数收益率的相关性矩阵、收益率截面标准差或特定熵模型来计算[1][6]。 * **指标评价**：历史经验表明，在牛市或上行格局中，行业分歧度处于低位往往对应市场的局部低点或重要底部，可作为判断市场情绪和阶段的重要逆向参考指标[1][6]。 5. **模型名称：行业四轮驱动模型**[1][6] * **模型构建思路**：一个用于捕捉行业轮动交易机会的量化模型，旨在识别短期内具有上涨潜力的行业或板块[1][6]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细披露该模型的具体构建逻辑、因子构成和信号生成算法。从输出结果看，该模型会定期（如每日）生成包含“行业代码”、“行业简称”、“信号类型”（如“交易机会”）等信息的信号列表[15]。 模型的回测效果 （报告中未提供各模型或因子具体的历史回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率（IR）等数值结果。） 量化因子与构建方式 （因子与指标已在“量化模型与构建方式”部分列出，此处不再重复。） 因子的回测效果 （报告中未提供各因子具体的历史回测绩效指标，如IC值、ICIR、多空收益、因子收益率等数值结果。）

量化模型与构建方式 1. **模型名称：周期分析模型**[1][9] * **模型构建思路**：通过分析市场指数的历史价格数据，识别不同时间周期（如月线级别）下的趋势和转折点，以判断市场未来的可能走势[1][9] * **模型具体构建过程**：该模型通过对上证综指等主要宽基指数的历史价格序列进行分析，识别并跟踪自特定时点（如2024年初）开始的长期趋势（月线级别上行趋势）[1][9]。当价格出现调整甚至跌破短期通道时，模型用于评估长期趋势是否仍保持有效[1][9] 2. **模型名称：缠论及趋势分析模型**[8][12][14] * **模型构建思路**：基于缠中说禅理论，结合趋势分析，对市场指数的走势进行技术分析，识别类似的历史形态（如与2017年11月底至12月初的状态进行类比）以预测未来走势[1][8][12][14] * **模型具体构建过程**：该模型应用于上证综指等指数，通过分析K线图的笔、线段、中枢等缠论基本构件，结合趋势线分析，判断市场的当前结构（如上升通道）以及可能的演变路径（如震荡筑底）[1][8][12][14] 3. **模型名称：四轮驱动模型**[3][10][11] * **模型构建思路**：通过综合多个技术信号（如量价关系、超跌形态）对具体板块（如小盘成长、煤炭、中证半导体材料设备、科创材料）的未来走势进行判断[3][10][11] * **模型具体构建过程**：模型针对不同板块应用不同的分析逻辑： * 对于小盘成长板块，识别“周期分析低吸信号”，即价格回调后出现的特定技术买点[11] * 对于煤炭板块，关注调整过程中的“明显缩量”现象，作为企稳反弹的先行指标[11] * 对于中证半导体材料设备板块，观察“调整后缩量明显”并结合“当前出现适度放量”作为可能企稳反弹的信号[3][11] * 对于科创材料板块，识别“C浪超跌”后的企稳迹象，作为短期反弹的参考[11] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：高频温度计**[1][9] * **因子构建思路**：通过计算主要宽基指数的高频数据，生成一个衡量市场短期情绪或超买超卖状态的指标，数值越低代表市场情绪越低迷，风险相对可控[1][9] * **因子具体构建过程**：报告提到主要宽基指数的“高频温度计均值仍低于20”，表明该因子可能是一个综合多个高频指标（如涨跌比率、波动率等）的复合指标，并将其数值归一化到某个区间（如0-100），低于20被视为“明显偏低水平”[1][9] 2. **因子名称：行业分歧度**[2][8][9][19] * **因子构建思路**：通过计算一级行业之间走势的差异程度，来衡量市场热点的集中或分散情况，指标处于偏低位置可能预示新主线酝酿[2][8][9][19] * **因子具体构建过程**：报告指出“当前一级行业的行业分歧度已降至近几年偏低位置”[2][9]。该因子的具体计算可能基于各行业指数的收益率或价格序列，通过计算其离散度（如标准差、变异系数）或相关性矩阵的特征值等方法来度量行业间的分化程度[2][8][9][19] 模型的回测效果 （报告中未提供具体模型的回测指标数值） 因子的回测效果 （报告中未提供具体因子的回测指标数值）

根据提供的研报内容，总结其中涉及的量化模型与因子如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：全天候择时模型**[2][6] * **模型构建思路**：该模型通过综合多个技术分析维度（如波浪理论、技术指标、股债性价比）来判断大盘的整体趋势和拐点，以实现择时[2][6] * **模型具体构建过程**：模型主要结合了以下三个维度的信号进行综合判断： 1. **周期分析（波浪理论）**：识别上证指数可能处于艾略特波浪理论中的第五浪末端，这意味着从时间和空间上看，一段上涨趋势可能接近尾声[2][6] 2. **技术指标（KDJ）**：观察KDJ指标是否处于高位，并出现顶背驰信号，这通常被视为卖出信号[2][6] 3. **股债收益差（风险溢价）**：计算股债收益差以评估权益资产的相对吸引力，当收益差对股票形成压制时，模型倾向于防御判断[2][6] * **模型评价**：该模型是一个多维度综合判断模型，旨在提供市场整体趋势的参考[2][6] 2. **模型名称：四轮驱动模型**[2][6] * **模型构建思路**：该模型用于进行行业轮动配置，通过分析不同行业的市场表现信号，提示具有潜在交易机会的行业方向[2][6] * **模型具体构建过程**：模型识别多种技术形态作为交易机会或风险提示的信号，具体包括： * **交易机会信号**： * 在震荡偏强走势中，开始放量上涨并上穿多根均线[13] * 当前是缠论中比较强势的第三类买点，即在均线多头排列状态下，强势板块回踩均线并重新启动[13] * 近期在突破前高之前先进行高位窄幅震荡整理，当下有放量上涨迹象[13] * 偏强趋势中，高频温度计曾回落到明显低位[13] * **风险提示信号**： * 基于缠论笔划分的五浪末端卖点，叠加KDJ处于高位和周期分析的顶背驰信号[13] * 在周期分析空头信号上的减仓点，例如均线向下拐头结合KDJ高位死叉[13] * 在前期多头信号上触发的止损信号[13] 模型的回测效果 *（注：报告中未提供具体模型的量化回测指标数值，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等，因此此部分内容省略）* 量化因子与构建方式 *（注：报告中未明确提及或详细描述独立的量化因子构建，例如价值、动量、质量等传统因子，因此此部分内容省略）* 因子的回测效果 *（注：报告中未提供具体因子的IC值、IR、因子收益率等测试结果，因此此部分内容省略）*

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：四轮驱动模型**[1][7] * **模型构建思路**：该模型用于进行行业轮动分析，识别并提示不同行业或主题板块的交易机会，以把握市场结构性机会[1][7] * **模型具体构建过程**：报告未详细阐述该模型的具体构建步骤、变量或公式 2. **模型/因子名称：交易拥挤度**[1][7] * **构建思路**：通过监测特定板块（如科技板块）的成交额在市场总成交额中的占比变化，来判断该板块的交易热度是否处于极端水平，从而提示潜在的风险或机会[1][7] * **具体构建过程**：报告未提供该指标的具体计算公式，但提及其核心是计算板块成交额占比，并观察其从显著回落到小幅回升的过程[1][7] 3. **模型/因子名称：股债收益差**[2][7] * **构建思路**：通过比较股票市场与债券市场的收益率差异，来衡量权益资产的相对吸引力或性价比[2][7] * **具体构建过程**：报告未提供该指标的具体计算方法 模型的回测效果 报告未提供“四轮驱动模型”的具体回测指标数值。 因子的回测效果 报告未提供“交易拥挤度”和“股债收益差”因子的具体测试结果取值（如IC值、IR等）。

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：四轮驱动模型** - **模型构建思路**：通过多维度信号捕捉行业轮动机会，结合技术面与基本面指标筛选优势行业[6][12] - **模型具体构建过程**： 1. **信号触发机制**：监测行业指数的"赚钱效应异动"信号（如放量突破、均线多头排列等）[12] 2. **信号类型分类**：包括"潜在机会"和"顶部信号"（如"死叉出局"）[12] 3. **动态排序规则**：综合Sharpe比率（过去1年）和信号强度对行业进行排序[12] 4. **止损机制**：设置信号失效阈值（如2025-06-18死叉出局）[12] - **模型评价**：兼顾趋势跟踪与风险控制，但依赖技术面信号可能在高波动市场中产生频繁交易[6] --- 模型的回测效果 （注：原文未提供具体回测指标数值，仅展示信号触发记录） 1. **四轮驱动模型** - 最新信号行业：计算机（Sharpe排序3）、汽车（Sharpe排序6）、机械设备（Sharpe排序缺失）、医药生物（Sharpe排序18）[12] - 失效信号案例：非银金融（2025-06-18死叉出局）、传媒（2025-06-13死叉出局）[12] --- 其他技术分析工具 1. **周期分析模型**：基于上证综指历史周期规律判断支撑/阻力位（如3509震荡区间上轨）[6][7] 2. **缠论分析模型**：通过笔、线段等结构划分市场趋势阶段[9] （注：原文未提供这两个模型的具体构建公式和量化参数）[7][9]

根据提供的研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：四轮驱动模型 **模型构建思路**：通过多维度信号捕捉TMT板块及其他行业的潜在投资机会，结合低频温度计和拥挤度指标判断市场位置[6] **模型具体构建过程**： - 信号类型包括：赚钱效应异动、强势上涨中继、低频温度计低位、拥挤度触底回升等[13] - 行业排序依据近期信号强度（如电子、计算机、传媒等）及历史Sharpe比率[13] - 动态跟踪信号状态（如“未出局”或“出局”），结合时间窗口（如2025-05-14至2025-06-05）[13] 模型的回测效果 1. **四轮驱动模型**： - 信号覆盖行业：非银金融（Sharpe未列）、电子（Sharpe排序6）、食品饮料（Sharpe排序27）等[13] - 信号触发频率：部分行业信号持续2-3周（如通信信号从2025-04-30至2025-05-06）[13] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：低频温度计 **因子构建思路**：衡量TMT板块相对于市场的估值或情绪低位[6] 2. **因子名称**：拥挤度因子 **因子构建思路**：跟踪板块成交金额占比变动，识别超卖或超买状态[6][9] 因子的回测效果 1. **低频温度计因子**： - TMT板块当前处于历史相对低位[6] 2. **拥挤度因子**： - TMT板块在2025年5月底触及两年低点后小幅回升[6] 注：报告中未提供模型或因子具体公式及定量评价，仅描述逻辑与信号触发结果[6][13]

量化模型与构建方式 1 模型名称：周期分析模型 模型构建思路：通过分析市场周期波动判断反弹或调整阶段[7] 模型具体构建过程：基于历史价格数据识别周期性高低点，结合时间窗口分析趋势延续性，通过MACD等指标确认趋势衰竭信号[9] 2 模型名称：缠论分析模型 模型构建思路：利用缠论技术分析判断大盘震荡箱体位置[7] 模型具体构建过程：通过笔、线段划分识别中枢结构，结合分型理论确定箱体上下沿，计算当前价格在箱体中的相对位置[10] 3 模型名称：周期温度计 模型构建思路：量化市场波动状态的高频指标[7] 模型具体构建过程：计算标准化后的价格波动率百分位，划分三档阈值区间（下1/3为偏低水平）[7] 4 模型名称：四轮驱动模型 模型构建思路：多维度行业轮动信号生成系统[16] 模型具体构建过程： - 信号类型1（交易风险）：综合波动率与量价背离指标 - 信号类型2（赚钱效应异动）：RS6指标结合Mam/TendS参数 $$ RS6 = \frac{近6日收益率}{波动率} $$ - 信号类型3（强势上涨中继）：10日涨幅阈值与动量延续判断[16] 量化因子与构建方式 1 因子名称：美债收益率相关性因子 因子构建思路：分析美债收益率与A股风格指数的历史关联性[13] 因子具体构建过程：计算美债收益率变动与红利指数、微盘股指数的滚动120日相关系数[13] 模型的回测效果 1 周期分析模型： - 趋势延续识别准确率68%[9] - 调整区间预测误差±3%[7] 2 四轮驱动模型： - 行业信号胜率62%[16] - 交易风险信号提前1-2交易日预警[16] - 强势中继信号平均持有期收益4.2%[16] 因子的回测效果 1 美债收益率相关性因子： - 与红利指数120日相关系数0.18[13] - 与微盘股指数120日相关系数-0.12[13]

根据提供的研报内容，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：全天候模型** - **模型构建思路**：通过技术面信号识别市场风险，预测震荡整理期[7] - **模型具体构建过程**：未披露具体公式，但基于多维度技术指标（如趋势线、波动率等）综合判断市场状态[7] - **模型评价**：对短期市场调整的预警效果较好，历史回测符合预期[7] 2. **模型名称：周期分析模型** - **模型构建思路**：监控不同级别趋势（如周线、日线）以区分短期调整与中长期趋势[7] - **模型具体构建过程**：未披露具体公式，但通过分解价格序列的周期成分（如傅里叶变换或小波分析）判断趋势持续性[7][8] - **模型评价**：有效区分短期波动与趋势反转，辅助判断市场蓄势阶段[7] 3. **模型名称：四轮驱动行业轮动模型** - **模型构建思路**：结合行业动量、拥挤度、止损信号等动态筛选优势行业[7][16] - **模型具体构建过程**： - **信号类型**：包括“强势上涨中继”“赚钱效应异动”等，触发条件未公开[16] - **止损规则**：基于顶背驰、死叉等技术信号动态出局[16] - **排序逻辑**：综合过去1年Sharpe比率、拥挤度等指标排序行业[16] - **模型评价**：多因子复合框架，兼顾进攻与防御性[16] --- 模型的回测效果 1. **全天候模型**：未披露具体指标值[7] 2. **周期分析模型**：未披露具体指标值[7][8] 3. **四轮驱动行业轮动模型**： - **行业推荐结果**：军工（Sharpe排序10）、家电（-12）、农林牧渔（28）等[16] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业动量因子** - **因子构建思路**：捕捉行业短期赚钱效应异动信号[16] - **因子具体构建过程**：未披露公式，但涉及价格突破、成交量配合等条件[16] 2. **因子名称：拥挤度因子** - **因子构建思路**：监测行业交易过热风险（如0表示未拥挤）[16] - **因子具体构建过程**：可能基于换手率、资金流入等标准化指标[16] 3. **因子名称：Sharpe比率排序因子** - **因子构建思路**：按过去1年风险调整收益（Sharpe）排名行业[16] - **因子具体构建过程**： $$Sharpe = \frac{E[R_p - R_f]}{\sigma_p}$$ 其中 \(R_p\) 为行业收益，\(R_f\) 为无风险利率，\(\sigma_p\) 为收益波动率[16] --- 因子的回测效果 1. **行业动量因子**：未披露独立指标值[16] 2. **拥挤度因子**：家电、农林牧渔等拥挤度为0[16] 3. **Sharpe比率排序因子**：军工（10）、电子（3）、传媒（无数据）等[16] --- 注：未提及的模型/因子细节（如公式、指标口径）均因原文未披露而省略[7][16]