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金工深度研究：基于趨勢和拐點的市值因子擇時模型。

本文結合趨勢和拐點模型構建了市值因子擇時模型

為了解決市值風格擇時的問題，本文從趨勢和拐點入手，構建了有效的擇時 模型，并進一步應用于滬深 300 與中證 2000 輪動。首先，我們參考寬基指 數的編制規則和 BARRA，給出合理的市值因子定義，并計算了市值因子收 益率和凈值，作為擇時對象。趨勢模型依靠市值因子自身趨勢難以從右側跟 上行情，故使用宏觀指標趨勢，信號偏右側。拐點模型使用量價數據，從高 動量、高成交、高波動、趨勢趨同等角度衡量風格擁擠度，信號偏左側。兩 者融合后，市值因子擇時的收益大幅提升，同時最大回撤和最長新高天數顯 著下降，且參數較為魯棒。文末還討論了風格擇時模型如何應對過擬合。

趨勢模型：包括經濟增長和流動性維度，用多組雙均線系統判斷趨勢

趨勢模型考慮市值因子自身趨勢和宏觀指標趨勢，其中宏觀指標包括經濟增 長和流動性兩個維度。為了應對指標噪聲和降低參數敏感性，我們采用多組 雙均線系統來判斷趨勢。訓練集上回測顯示，市值因子自身趨勢的擇時效果 差強人意，宏觀指標趨勢的擇時效果較好，且多組雙均線系統的參數較為魯 棒。其中，經濟增長維度用 5 個高頻指標進行趨勢評分，各指標均滿足景氣 利空小市值的先驗邏輯；流動性維度用 4 個高頻指標進行趨勢評分，各指標 均滿足寬松利好小市值的先驗邏輯。趨勢模型信號偏右側。

拐點模型：從交易情緒出發構建擁擠度指標，采用門限測試檢驗有效性

拐點模型基于小市值/大市值組合成分股的量價數據構建了十類擁擠度指 標，每一類指標又包括不同參數或不同計算視角的子指標。在訓練集上用門 限測試檢驗子指標能否有效提示市值風格的反轉機會。結果顯示，有 8 類指 標有子指標通過門限測試，具體是動量之比、成交額之比、換手率之比、真 實波幅之比、漲跌比之差、配對相關性之差、第一主成分貢獻率之差、風險 對沖系數之差。將通過門限測試的子指標逐層整合，最終得到小市值/大市 值擁擠度得分，或可提前 20 個交易日提示前期強勢風格反轉的風險。

趨勢模型與拐點模型結合，并進一步應用于滬深 300 與中證 2000 輪動

趨勢模型總得分在-2 至+2 之間；拐點模型起到“一票否決”作用，故得分 設定為+2、-2 或 0。兩者相加，當總得分≥1 時，開倉市值因子；當總得分 ≤-1 時，清倉市值因子；當總得分等于 0 時，維持先前倉位。經過對比試 驗，趨勢（開倉閾值 0.60）與拐點（高擁擠閾值 95%）模型結合的方案在 市值因子擇時上的表現最優。我們進一步將滬深 300 指數作為大市值風格 的代表，將中證 2000 指數作為小市值風格的代表，用最優方案的信號開展 滬深 300 與中證 2000 輪動。回測區間從訓練集延長至 2025-04-30，輪動 組合的年化收益為 21.02%，跑贏等權基準 13.74%。