1. 情绪模型观点：市场情绪修复，模型观点短期偏多 根据《从结构化视角全新打造市场情绪择时模型》文中提到的构建思路，目前我们用于构建市场情绪结构指标所用到 的细分指标如下表。 在指标合成方法上，模型采用打分的方式，根据每个分项指标所提示的情绪方向和所处布林轨道位置计算各指标分 数，指标分数可分为（-1，0，1）三种情况，最终对各个指标分数等权求和。最终的情绪结构指标为求和后分数的20 日均线，如图1所示，指标整体围绕0轴在[-6,6]的范围内上下波动，近5年A股市场情绪波动较大，其中2023年大部分 时间指标都处于较低位置，直至2024年10月市场情绪得分突破2。 截至5月16日，市场情绪指标数值上升至2，模型继续提示市场情绪进一步修复。自4月18日的最低点以来，市场情绪 已经连续17个交易日修复向上，模型观点偏多。 1.1 从分项指标出发：未来情绪进一步修复需要量和投资主线的双重支撑 本周A股市场继续提示市场情绪修复，价量匹配度较上一周没有显著变化，沪深300RSI指标分数上升，市场资金情绪 尚可，但市场风险偏好进一步下降且行业涨跌趋势得分转负，未来市场情绪进一步上行需要来自成交量和投资主线的 双重支撑。在 ...

Group 1 - The core viewpoint of the article is the successful construction of a sentiment timing model that predicts market trends based on the number of stocks hitting the daily limit up or down, reflecting market sentiment and capital activity [1][2]. - The sentiment timing model integrates five key factors: board strategy return factor, next-day return factor for limit down stocks, proportion of limit up stocks, proportion of limit down stocks, and net limit up proportion factor, achieving an annualized return of 6.65% and a maximum drawdown of 29.39% [1][2]. - The model's performance is superior to the Wind All A Index and any single factor combination, demonstrating its effectiveness in predicting short-term market sentiment [1][2]. Group 2 - Improvement 1 involves incorporating overall market trend analysis, which enhances the model's ability to identify macroeconomic changes, resulting in an annualized return of 9.41% and a maximum drawdown of 46.35% [2]. - Improvement 2 includes weighting factor signals, leading to an annualized return of 9.68% and a maximum drawdown of 24.47%, significantly outperforming the Wind All A Index [2]. Group 3 - The underlying logic of the factors indicates that changes in the number of limit up and down stocks can directly reflect market sentiment, while the effectiveness of chasing and low-buy strategies reveals investor behavior and emotional tendencies [3]. - The limit up proportion factor and limit down proportion factor show strong performance in predicting short-term market sentiment, while the next-day return factor for limit up stocks is less reliable as a leading indicator [3].

1. 情绪模型观点：市场情绪修复，模型观点偏多 根据《从结构化视角全新打造市场情绪择时模型》文中提到的构建思路，目前我们用于构建市场情绪结构指标所用到 的细分指标如下表。 在指标合成方法上，模型采用打分的方式，根据每个分项指标所提示的情绪方向和所处布林轨道位置计算各指标分 数，指标分数可分为（-1，0，1）三种情况，最终对各个指标分数等权求和。最终的情绪结构指标为求和后分数的20 日均线，如图1所示，指标整体围绕0轴在[-6,6]的范围内上下波动，近5年A股市场情绪波动较大，其中2023年大部分 时间指标都处于较低位置，直至2024年10月市场情绪得分突破2。 截至5月9日，市场情绪指标数值上升至1.5，模型继续提示市场情绪缓和修复。自4月18日的最低点以来，市场情绪已 经连续12个交易日修复向上，模型观点偏多。 1.1 从分项指标出发：量价一致性上升 本周A股市场继续提示市场情绪修复，主力资金情绪尚可，价量一致性得分较上周进一步上升，是市场情绪修复的主 要原因。 | | 行业间交易 | 行业交易拥 | 价量一致性 | 科创 50 成 | 行业涨跌趋 | 300RSI | 主力买入力 | PCR 结合 | 融 ...

证 券 研 究 报 告 月度择时模型：5月10年国债利率中枢或下行 证券分析师：黄伟平 A0230524110002 栾强 A0230524110003 2025.05.05 10年国债利率月度择时模型预测更新： ◼ 模型预测2025年5月10年国债YTM中枢下行，低于4月1.67%的中枢水平。 经济特征 市场环境 其他要素 因子选取： ➢ 经济增长 ➢ 物价变化 ➢ 资金面 ➢ 市场现状 ➢ 季节性 历史对比： T 期 特 征 因 子 与历史比较， 选 择 与 T 期 相 似度高的若干 期历史阶段。 市场预测： 使用与当前阶 段相似度高的 历史阶段的下 一 期 ， 作 为 T+1期的预测 结果。 预测目标： 10Y国债 收益 率月度中枢的 变化方向。 模型预测基本思路： 详情参见已发报告《似曾相识燕归来：10年国债利率月度择时——利率择时策略研究系列之一》 www.swsresearch.com 证券研究报告 2 风险提示：模型计算可能存在误差，指标选取可能不够全面 信息披露 证券分析师承诺 本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度、专业审慎的研究方法 ...

Quantitative Models and Construction Methods 1. Model Name: Market Sentiment Timing Model - **Model Construction Idea**: The model is built from a structural perspective to quantify market sentiment using various sub-indicators[7] - **Model Construction Process**: - The model uses sub-indicators such as industry trading volatility, trading crowding, price-volume consistency, Sci-Tech Innovation Board (STAR 50) trading proportion, industry trend, RSI, main buying force, PCR combined with VIX, and financing balance ratio[8] - Each sub-indicator is scored based on its sentiment direction and position within Bollinger Bands. Scores are categorized as (-1, 0, 1)[8] - The final sentiment structural indicator is the 20-day moving average of the summed scores. The indicator fluctuates around 0 within the range of [-6, 6][8] - **Model Evaluation**: The model effectively captures market sentiment trends and provides actionable insights for timing decisions[8] 2. Model Name: Moving Average Scoring System (MASS) - **Model Construction Idea**: This model evaluates long-term and short-term trends of indices using N-day moving averages to generate timing signals[18] - **Model Construction Process**: - For N moving averages (N=360 for long-term, N=60 for short-term), scores are assigned based on the relative position of adjacent moving averages. If a shorter moving average is above a longer one, it scores 1; otherwise, it scores 0[18] - The scores are standardized to a 0-100 scale and averaged to derive the trend score at a specific time point[18] - Long/short-term timing signals are generated based on the crossover of the trend score with its 100/20-day moving average[18] - **Model Evaluation**: The model provides clear signals for sector rotation and market style preferences, favoring value and defensive sectors in the current environment[18] 3. Model Name: RSI Style Timing Model - **Model Construction Idea**: The model uses the Relative Strength Index (RSI) to compare the relative strength of different market styles (e.g., growth vs. value, small-cap vs. large-cap)[22] - **Model Construction Process**: - For two indices A and B, calculate the standardized ratio of their net values over a fixed period[22] - Compute the average gain (Gain) and average loss (Loss) over N days, where gains on down days are treated as 0 and losses on up days are treated as 0[22] - RSI formula: $ RSI = 100 - 100 / (1 + Gain / Loss) $ - RSI values range from 0 to 100, with values above 50 indicating stronger buying pressure[22] - The model calculates 5-day, 20-day, and 60-day RSI values. When the 20-day RSI exceeds the 60-day RSI, the numerator style is favored; otherwise, the denominator style is favored[22] - **Model Evaluation**: The model effectively identifies style dominance, currently favoring large-cap and value styles while noting short-term strengthening of growth and small-cap styles[22] --- Model Backtesting Results 1. Market Sentiment Timing Model - Sentiment indicator value as of April 30, 2025: 0.8, indicating a recovery in market sentiment[9] 2. Moving Average Scoring System (MASS) - Short-term signals: Positive for sectors like beauty care (72.88), utilities (86.44), banking (74.58), and oil & petrochemicals (22.03)[19] - Long-term signals: Positive for sectors like banking (95.54), machinery (78.55), and steel (51.25)[19] 3. RSI Style Timing Model - Growth/Value (300 Growth/300 Value): RSI 20-day = 53.02, RSI 60-day = 50.42, favoring value[25] - Small-cap/Large-cap (SW Small/SW Large): RSI 20-day = 48.84, RSI 60-day = 53.62, favoring large-cap[25] --- Quantitative Factors and Construction Methods 1. Factor Name: RSI - **Factor Construction Idea**: Measures the relative strength of buying and selling forces over a specific period[22] - **Factor Construction Process**: - Calculate the average gain (Gain) and average loss (Loss) over N days[22] - Formula: $ RSI = 100 - 100 / (1 + Gain / Loss) $ - RSI values range from 0 to 100, with higher values indicating stronger buying pressure[22] - **Factor Evaluation**: Provides a robust measure of market momentum and style preferences[22] --- Factor Backtesting Results 1. RSI - Growth/Value (300 Growth/300 Value): RSI 20-day = 53.02, RSI 60-day = 50.42, favoring value[25] - Small-cap/Large-cap (SW Small/SW Large): RSI 20-day = 48.84, RSI 60-day = 53.62, favoring large-cap[25]

利率择时模型：总信号维持看利率震荡。 波动信号由 2025 年 4 月 21 日开始看利率上行，趋势信号由 2025 年 4 月 24 日开始看利率下行，模型总体看利率震 荡。本信号为量化模型客观运行结果，谨供参考。 久期全知道：久期继续上升。 4 月 28 日至 4 月 30 日，公募基金久期中位值上升 0.01 至 2.95 年，处于过去三年 77%分位。 久期全知道：分歧度增加。 4 月 28 日至 4 月 30 日，久期分歧度指数上升至 0.58，处于过去三年 84%分位。 风险提示 模型适用性风险，模型估算误差 敬请参阅最后一页特别声明 1 扫码获取更多服务 固定收益动态(动态) 利率择时模型 模型最新信号：模型维持看利率震荡 图表1：择时模型信号 | 信号类型 | 最新判断 | 起始时间 | | --- | --- | --- | | 总信号方向 | 利率震荡 | 2025/4/24 | | 趋势 | 利率下行 | 2025/4/24 | | 波动 | 利率上行 | 2025/4/21 | 来源：国金证券研究所 模型信号解读：波动信号由 2025 年 4 月 21 日开始看利率上行，趋势信号由 2 ...

敬请阅读末页的重要说明 整体维持震荡，结构转为看好小盘 ——技术择时信号 20250411 DTW 择时模型是基于相似性原理和 DTW 算法的量价择时模型，外资择时模型 是基于外资和内资关联资产背离情况的择时模型，样本外表现均较为出色。模 型最新信号及历史表现上线万得 PMS 平台——"DTW 择时模型_指数 6 位代 码"。"外资择时模型_多空/仅多_000300"也在万得 PMS 平台上定期跟踪。 表 择时模型最新信号 | 指数 | 最新信号 | 上周信号 | | --- | --- | --- | | 沪深 300 | 无信号 | 乐观 | | 上证 50 | 乐观 | 乐观 | | 中证 500 | 无相似片段 | 无信号 | | 中证 1000 | 乐观 | 中性 | | 中证 2000 | 无相似片段 | 无信号 | | 上证指数 | 中性 | 中性 | | 万得全 A | 中性 | 中性 | | 中证全指 | 中性 | 中性 | | 中证 A500 | 中性 | 乐观 | | 创业板指 | 中性 | 无信号 | | 科创 50 | 中性 | 中性 | | 红利低波 100 | 乐观 | 乐观 | ...

根据《从结构化视角全新打造市场情绪择时模型》文中提到的构建思路，目前我们用于构建市场情绪结构指标所用到 的细分指标如下表。 在指标合成方法上，模型采用打分的方式，根据每个分项指标所提示的情绪方向和所处布林轨道位置计算各指标分 数，指标分数可分为（-1，0，1）三种情况，最终对各个指标分数等权求和。最终的情绪结构指标为求和后分数的20 日均线，如图1所示，指标整体围绕0轴在[-6,6]的范围内上下波动，近5年A股市场情绪波动较大，其中2023年大部分 时间指标都处于较低位置，直至2024年10月市场情绪得分突破2。 市场情绪在3月的第3个交易日向上突破2，此后市场情绪整体保持向上抬升，但速度有一定减缓，近两周整体波动下 降。截至2025/3/28，市场情绪结构指标数值为1.6，数值较上周五(3/21)下降0.6，模型对下周市场发出偏空信号。 1. 情绪模型观点：资金情绪连续两周下行，择时短期继续偏空 1.1 从分项指标出发：市场缩量，价量一致性和期权波动率共同提 示情绪负向信号 下表展示了3月以来的情绪结构各分项指标的分数情况。 本周A股市场继续提示市场情绪下行，其中交易方向向价值 防御板块偏移（行业间交易波动 ...

1. 情绪模型观点：资金情绪保持高位波动，择时短期由多转空 根据《从结构化视角全新打造市场情绪择时模型》文中提到的构建思路，目前我们用于构建市场情绪结构指标所用到 的细分指标如下表。 相对强弱指标（RSI），是由威尔斯.威尔德（Wells Wider）创制的一种通过特定时期内股价的变动情况计算市场买卖 力量对比，来判断股价内部本质强弱、推测价格未来的变动方向的技术指标。RSI本质上反映了一段时间内股票量价 上的供求关系，其计算方式如下： | | 行业间交 | 行业交易 | 价量一致 | 科创 20 | 行业涨跌 | 300RSI | 主力买入 | PCR结合 | 融资余额 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | 易波动率 | 拥挤度 性 | | 成交占比 | 趋势性 | 力量 | VIX | に | | | 2025/3/3 | -1 | -1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | | 2025/3/4 | -1 | -1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | | 202 ...

证券研究报告 | 金融工程 gszqdatemark 2025 03 02 年 月 日 量化点评报告 三月配置建议：久期择时模型怎么看国债？ 本期话题：久期择时模型怎么看国债？基于"利率债收益拆解->利率建模 预测->蒙特卡洛模拟->利率债预期收益计算"等步骤，我们可以估算任一 期限国债持有任意时长的预期回报。基于未来 1 个月预期收益的久期交易 策略年化收益 6.8%，最大回撤 2.3%。基于未来 12 个月预期收益的久期 配置策略年化收益 6.3%，最大回撤 1.2%，均显示出不俗的择时能力。当 前模型最新的结论为：未来 1 个月仍建议配置短久期国债来抵御市场风 险，未来 12 个月可适当关注 1-3 年期国债的配置价值，但 7-10 年期国 债的配置机会或仍需等待。 战略配置：大盘优于小盘。从 A 股收益预测模型的最新预测来看，沪深 300 未来一年预期收益为 16.9%，中证 500 未来一年预期收益为-29.1%，两 者拉开了巨大的差异。哪怕我们对宽基指数的预期收益与真实收益之间存 在偏差，但是根据 300 和 500 预期收益差构建的宽基指数多空策略似乎 是长期有效的，这意味着预期收益差具备 30 ...