证券研究报告
金工
基于趋势和拐点的市值因子择时模型
研究
2025年5月25日│中国内地深度研究
本文结合趋势和拐点模型构建了市值因子择时模型
为了解决市值风格择时的问题，本文从趋势和拐点入手，构建了有效的择时
模型，并进一步应用于沪深300与中证2000轮动。首先，我们参考宽基指
数的编制规则和BARRA，给出合理的市值因子定义，并计算了市值因子收
益率和净值，作为择时对象。趋势模型依靠市值因子自身趋势难以从右侧跟
上行情，故使用宏观指标趋势，信号偏右侧。拐点模型使用量价数据，从高
动量、高成交、高波动、趋势趋同等角度衡量风格拥挤度，信号偏左侧。两
沪深300与中证2000轮动
者融合后，市值因子择时的收益大幅提升，同时最大回撤和最长新高天数显
著下降，且参数较为鲁棒。文末还讨论了风格择时模型如何应对过拟合。9.050%沪深300+50%中证2000
沪深300与中证2000轮动
8.0
趋势模型：包括经济增长和流动性维度，用多组双均线系统判断趋势7.0
趋势模型考虑市值因子自身趋势和宏观指标趋势，其中宏观指标包括经济增6.0
长和流动性两个维度。为了应对指标噪声和降低参数敏感性，我们采用多组5.0
4.0
双均线系统来判断趋势。训练集上回测显示，市值因子自身趋势的择时效果3.0
差强人意，宏观指标趋势的择时效果较好，且多组双均线系统的参数较为鲁2.0
棒。其中，经济增长维度用5个高频指标进行趋势评分，各指标均满足景气1.0
利空小市值的先验逻辑；流动性维度用4个高频指标进行趋势评分，各指标0.0
77777777777
00000000000
均满足宽松利好小市值的先验逻辑。趋势模型信号偏右侧。-----------
45678901234
11111122222
00000000000
22222222222
拐点模型：从交易情绪出发构建拥挤度指标，采用门限测试检验有效性
注：回测区间2014-06-30至2025-04-30，不定期调仓
拐点模型基于小市值/大市值组合成分股的量价数据构建了十类拥挤度指资料：Wind，研究
标，每一类指标又包括不同参数或不同计算视角的子指标。在训练集上用门
限测试检验子指标