量化模型与构建方式 右侧行业景气趋势模型 - 模型名称：右侧行业景气趋势模型 - 模型构建思路：选取景气高、趋势强和拥挤度不高的行业[14] - 模型具体构建过程： 1. 选取景气高、趋势强和拥挤度不高的行业 2. 通过景气度、趋势和拥挤度三个维度进行打分 3. 根据打分结果进行行业配置[14][16] - 模型评价：表现稳健，样本外表现优异[14][17] 左侧库存景气反转模型 - 模型名称：左侧库存景气反转模型 - 模型构建思路：选取当前困境或者过去困境有所反弹的行业中，长期景气有望改善的行业[51] - 模型具体构建过程： 1. 剔除库存和资本开支历史分位数>80%、毛利率和自由现金流占比历史分位数<20%的行业 2. 对持仓行业的库存压力和补库条件进行考量 3. 规避掉库存压力较大和不具备补库条件的行业[51] - 模型评价：困境反转策略表现不错[51] PB-ROE选股模型 - 模型名称：PB-ROE选股模型 - 模型构建思路：根据行业配置模型确定行业权重，然后根据PB-ROE模型选取行业内估值性价比高的股票[16] - 模型具体构建过程： 1. 根据行业配置模型确定行业权重 2. 根据PB-ROE模型选取行业内估值性价比高的股票（前40%） 3. 按流通市值和PB-ROE打分加权[16][376] - 模型评价：样本外表现十分优异[376] 模型的回测效果 - 右侧行业景气趋势模型： - 绝对收益：0.0%[14] - 相对wind全A指数超额：7.7%[14] - 样本外年化超额收益：超过10%[17] - 2022年相对wind全A指数超额：10.2%[17] - 2023年相对wind全A指数超额：10.4%[17] - 2024年截止7月底相对wind全A指数超额：13.3%[17] - 左侧库存景气反转模型： - 绝对收益：-3.4%[51] - 相对行业等权超额：9.6%[51] - PB-ROE选股模型： - 绝对收益：5.5%[17] - 相对wind全A指数超额：13.3%[17] - 样本外年化超额收益：22.9%[376] - 2022年策略超额：10.2%[376] - 2023年策略超额：10.4%[376] - 2024年截止7月底策略绝对收益：5.5%[376] - 2024年截止7月底策略相对wind全A指数超额：13.2%[376]