基于价量数据的非线性模型（2024年第21期）：中短期信号继续背离，科技制造相对较强

核心观点与关键数据

• 模型简介：本报告基于微观交易结构理论，使用价量指标和非线性机器学习模型构建了未来1周、未来1个月的热度估计模型，用于评估主要宽基指数和中信一级行业指数的未来相对强弱。
• 宽基择时策略：
  • 策略简介：模型每日根据最新数据对宽基指数未来5日热度进行估计，估计值越高，未来相对较强的可能性越大。
  • 策略构建：当模型未来5日估计值大于0.5%时，次日以开盘价做多对应宽基ETF，否则空仓，持有5日。
  • 业绩表现：除科创50、科创100外，其余指数从2018年1月1日起回测，多头策略年化收益率均战胜指数年化收益，且大幅控制了波动。例如，沪深300多头策略年化收益率为2.56%，年化波动率为3.57%。
• 行业轮动策略：
  • 策略简介：模型每日根据最新数据对行业指数未来21日热度进行估计，信号值越高，未来相对较强的可能性越大。
  • 样本空间：使用中信一级行业指数，每日做多量化信号大于4%的行业，开反向仓，持有21个交易日。
  • 业绩表现：截至2024年8月16日，2024年以来对冲组合累计收益率为13.49%，回测区间内，对冲组合年化收益率为14.66%，夏普比率2.76。
• 市场信号：
  • 短期信号：截至2024年8月23日，短期宽基指数信号维持较弱水平，建议继续观望等待时机。
  • 中期信号：科技、制造板块信号相对较强，而消费板块信号有所降低。
  • 风格变化：7月以来市场风格变化较快，周中信号经常性出现切换。宽基信号与行业信号持续发生背离，短期行情以宽基信号为主，中期行情建议以行业信号为主进行判断。

研究结论

• 基于价量信息的量化策略仅在弱有效市场下具有超额收益，随着市场成熟投资者增加，量化策略存在超额收益下降甚至失效的风险。
• 模型结果仅表示不同风格及行业预期未来相对强弱情况，不代表未来宽基指数和行业指数整体走势的判断，不代表点位预测，亦不构成投资收益的保证或投资建议。
• 量化模型回溯时未考虑交易成本，使用时需特别注意。