量化模型与构建方式 1. 模型名称：行业轮动-基本面策略 - 模型构建思路：基于美国大选对股市的影响，推荐关注特定行业的阶段性机会[3] - 模型具体构建过程：通过历史数据分析，识别在美国大选期间表现较好的行业，并结合基本面分析，推荐油气石化、建筑工程、交通运输及食品饮料等行业[3] - 模型评价：该模型通过历史数据和基本面分析相结合，具有较强的实用性和前瞻性[3] 模型的回测效果 - 行业轮动-基本面策略，推荐的油气石化、建筑工程、交通运输及食品饮料行业在历史数据中表现优异[3] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：选举年效应因子 - 因子的构建思路：分析选举年对主流宽基指数的影响，构建选举年效应因子[3] - 因子具体构建过程：通过对全球视角下选举年对主流宽基指数的影响进行分析，提取选举年效应因子。具体步骤包括： 1. 收集选举年期间的主流宽基指数数据 2. 计算选举年期间的指数波动率和收益率 3. 提取选举年效应因子，公式如下： $\text{选举年效应因子} = \frac{\text{选举年期间的指数收益率}}{\text{选举年期间的指数波动率}}$ 公式中，选举年期间的指数收益率代表了选举年期间主流宽基指数的平均收益率，选举年期间的指数波动率代表了选举年期间主流宽基指数的波动率[3] - 因子评价：该因子通过对选举年期间的指数表现进行量化分析，能够较好地捕捉选举年对市场的影响[3] 因子的回测效果 - 选举年效应因子，历史数据中表现出较高的收益率和较低的波动率[3]