量化模型与构建方式 1. 模型名称：首次阈值法 - 模型构建思路：扩散指数在0.9以上的时候空仓，在0.1以下满仓，其余时间根据上一期信号填充[58] - 模型具体构建过程：必须满仓之后才能空仓，同时也必须空仓之后才能满仓[58] - 模型评价：在样本内并无法跑赢微盘股指数，但回撤相对可控。2024年以来，无法识别出大级别熊市，属于“越跌越买”；且在2024年9月大牛市来临时过早敲出，错过了后续大幅上涨的收益，总体表现较差[58][60] 2. 模型名称：延迟阈值法 - 模型构建思路：扩散指数上一日在0.9以上且今日跌破0.9的时候空仓，上一日在0.1以下且今日突破0.1的时候满仓，其余时间根据上一期信号填充[61] - 模型具体构建过程：策略样本外跟踪，2023年开始跟踪，在样本内并无法跑赢微盘股指数，但回撤相对可控。2024年以来，无法识别出大级别熊市；但在2024年9月大牛市来临时能避免过早敲出，较好保留了上涨收益，且策略净值在近期创了新高[61][63] - 模型评价：总体差强人意[61][63] 3. 模型名称：双均线法 - 模型构建思路：短期均线扩散指数10日MA，长期均线短期均线20日MA。短期均线站上长期均线则满仓，反之则空仓[64] - 模型具体构建过程：为了解决首次阈值法和延迟阈值法对于0.9和0.1阈值过于依赖的问题，提出了可以自适应市场行情变化的双均线策略，并且把策略使用方式从做反转改成做趋势动量[64] - 模型评价：在样本内并无法跑赢微盘股指数，但回撤控制得相当好。2024年以来，在大熊市下跌间隙给予看空信号从而避免了大幅下跌；且在2024年9月大牛市来临时能避免过早敲出，较好保留了上涨收益。总体令人满意[64][66] 模型的回测效果 1. 首次阈值法 - 年化收益：23.16% - 最大回撤：46.89% - Calmar比率：0.49[59][60] 2. 延迟阈值法 - 年化收益：23.54% - 最大回撤：46.89% - Calmar比率：0.50[62][63] 3. 双均线法 - 年化收益：26.22% - 最大回撤：19.34% - Calmar比率：1.36[65][66]