短期价量共振择时模型详解与回测结果 [page::4][page::5]

• 价量共振V3模型结合HMA和DEMA均线，规避放量下跌误判，提升择时准确性。

- 回测中证500指数，年化收益24.1%，最大回撤18.4%，夏普率1.417，胜率65.9%。

• 截止2020年11月6日，绝大多数宽基与行业看多，短期市场量价配合良好。

中期推波助澜择时模型设计及表现 [page::6][page::7]

• 基于涨跌停剪刀差（涨停比减跌停比）构建择时信号，体现抄底逃顶逻辑。

- 回测万得全A，年化收益14.34%，最大回撤24.88%，夏普率0.871，胜率57%。

• 模型短期均线/长期均线比值大于1.15且均为正时持仓，看多信号明确。

长期动量摆动模型与市场VIX跟踪 [page::7][page::8]

• 利用成分股多空状态加权，平滑得长期摆动指标，降低单指数噪音。

- 回测沪深300年化19.16%，最大回撤31.57%，夏普率0.967，胜率82.4%。

• 2020年VIX指数统计显示高峰集中于3、6月，8月后波动率回落，市场风险有所缓释。

基于基金仓位的行业轮动建模与验证 [page::9][page::10][page::11]

• 通过多元回归将基金收益分解到中信一级行业，估算基金行业仓位。

- 测算仓位趋势与披露一致，领先真实仓位，适合作为行业轮动信号。

• 超配/低配比例经过中性化处理映射至分位数，体现行业仓位动量性周期性。

重点行业仓位分析及轮动建议 [page::12][page::13][page::14][page::24]

| 行业 | 股票型基金重仓(%) | 混合型基金重仓(%) | 超低配行业(股票型/% ) | 近两年超配分位数(股票型) | 推荐理由 |
|------------------|-----------------|-----------------|------------------------|----------------------|----------------------|
| 电力设备及新能源 | 12.10 | 8.05 | 7.82 | 0.991 | 行业景气度高，受政策支持 |
| 医药 | 16.06 | 9.65 | 7.87 | 0.708 | 大健康趋势，资金持续流入 |
| 家电 | 5.58 | 5.03 | 3.33 | 0.802 | 消费复苏稳定增长 |
| 建材 | 2.38 | 1.69 | - | 0.613 | 基础建设推动 |
| 交通运输 | 2.29 | 1.35 | -0.65 | 0.896 | 经济复苏受益 |

• 股票型基金总仓位90.14%，先行者基金仓位较高，看多信号强烈。

- 近两年行业超配分位数验证了对新能源、煤炭、汽车等周期行业的偏好。

业绩超预期量化选股策略及收益表现 [page::14][page::15]

• 通过业绩快报与分析师预测变化计算超预期幅度ESP指标。

- 高ESP组合显著跑赢沪深300及中证全指，中长期超额收益明显。

• 2020年三季度超预期排名前20个股揭示潜在优质标的。

投资大师策略监控与选股池 [page::16][page::17][page::18]

• 大师策略涵盖价值型、成长型与综合型，风格多样。

- 2020年收益排名前三大师策略年化收益40%以上，夏普比率介于0.17-0.57。

• 详细阐述霍华罗斯曼审慎致富投资法与福斯特佛莱斯积极成长选股标准及股票池。

技术形态识别选股策略：杯柄形态与双底形态 [page::21][page::22][page::23]

• 利用经典的杯柄及双底形态模型捕捉持续上涨信号。

- 提供形态识别股票池及对应买入点A/B/C/E等关键节点。

• 回测及实际持仓显示，形态突破后股价超越大盘表现。

华创证券“金融工程2021年度投资策略”研究报告详尽解读

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：金融工程2021年度投资策略——市场回暖，指标共振，后市中长期继续看多

- 发布机构：华创证券研究所

• 分析师：王小川（组长、首席分析师）等团队成员

- 发布日期：报告正文中未显示具体发布日期，但数据截止至2020年11月10日，推测为2020年11月或稍后

• 研究主题：宏观市场择时、基于基金机构仓位的行业轮动、选股策略（业绩超预期、大师策略、技术面形态识别）

- 报告核心观点：短期价量共振、中期推波助澜及长期动量摆动三类择时信号均共振看多，基金仓位虽有小幅回落，但行业轮动信号以及选股策略均支持市场持续乐观向上。

• 主要结论：市场进入回暖阶段，短中长期择时指标均表现看多信号，重点推荐行业为“电力设备及新能源、医药、家电、建材、交通运输”，后市表现值得期待。[page::0,1,4,24]

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二、逐节深度解读

1. 短中长期市场择时模型

（1）短期择时：价量共振模型（V3）

• 模型逻辑：基于成交量和价格的联合信号，以供需关系和价格动量为基础。通过HMA（Hull移动平均线）量化成交量，DEMA（双指数移动平均）量化价格趋势。

- 关键指标：
- 价格效率指标，反映市场趋势强弱，数值范围0-100。
- 动量指标，用N天收益率衡量多空趋势。
- 价能 = DEMA(today)/DEMA(today-3)，量能 = HMA5 / HMA100，价量共振指标 = 价能 × 量能。

• 交易规则：

- 多头市场条件为5日均线 > 90日均线。
- 多头市场中价量共振指标 > 1.125 做多，低于平仓；空头市场门槛为1.275。
- 加入价格效率及动量过滤，避免放量下跌信号误判。

• 历史回测表现：

- 图表1回测中证500显示，年化收益约24.1%，最大回撤18.4%，胜率65.9%，盈亏比2.35，交易次数较为频繁（平均每年9.2次）。
- 图表3显示截至2020年11月6日，各主流宽基与行业指数多数发出看多信号，短期市场量价配合良好。[page::4,5]

（2）中期择时：推波助澜模型

• 模型逻辑：通过涨跌停股票比例（涨停比率-跌停比率的剪刀差）衡量市场情绪和动能，捕捉市场从下跌到底部、上升到顶部的阶段性变化。

- 择时原则：
- 当30日HMA与100日HMA比值 >1.15且二者均为正，持多仓；其余时段空仓。

• 回测表现：

- 图表4、5中，万得全A指数回测显示年化收益14.34%，最大回撤24.88%，胜率57%，盈亏比2.46，持仓周期相对较长。
- 数据支持当前中期模型发出看多信号。[page::6,7]

（3）长期择时：动量摆动模型

• 逻辑描述：基于成分股90日前的价格，计算多空得分（1或0），以流通市值加权平均得出市场动量指标；通过两次移动平均线平滑消除噪声，信号更稳定。

- 策略：指标由下往上，做多；由上往下，空仓。

• 回测结果：

- 沪深300为例（图表6，7），年化19.16%，回撤31.57%，胜率82.4%，盈亏比7.7，表现稳定且持有期长。

• 当前择时结论：指标全线发出看多信号。

- 恐慌指数VIX监测：报告提供了50ETF期权及相关指数的VIX走势，2020年3月中旬达到峰值后回落，当前波动率维持在20-25的震荡区间，表明市场恐慌有所缓解。

综合三时段模型结果，市场表现出多头趋势，短中长期择时模型三重共振增强信心。[page::7,8]

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2. 基于机构仓位的行业轮动模型

• 基本假设：机构投资者（以公募基金代表）拥有信息优势、资金优势，能够通过行业仓位调节形成一定的Alpha。

- 方法论：
- 依据William F. Sharpe的资产因子模型思想，将基金收益用各行业收益做多元线性回归，并对系数进行约束求解，得到基金近似行业仓位。
- 仓位回归时间窗口采用月度、季度不同长度，数据表现与真实基金仓位匹配度较高，且测算值领跑真实仓位趋势（图表10、11）。

• 行业超配/低配：

- 通过基金当前平均持仓比例减去全市场行业市占率乘平均仓位得到超配/低配数据，剔除价格动量影响，提高仓位动量指标纯净度。
- 按两年分位数中性化处理，映射到0~1之间，方便周期性比较（图表12）。

• 当前仓位数据（截止2020年最新周度数据，图表13-14）：

- 股票型基金总仓位90.14%，混合型69.12%，均较上期略有下滑。
- 股票型基金重仓行业前三：医药（16.06%）、食品饮料（13.65%）、电力设备及新能源（12.10%）。
- 超低配行业包括医药、电力设备、新能源、食品饮料、家电等。
- 分位数上，股票型基金超配分位数最高行业为煤炭、电力设备、新能源、汽车、交通运输、综合金融；混合型为电力设备、新能源、煤炭、汽车、综合金融、家电。

• 重点推荐行业：“电力设备及新能源、医药、家电、建材、交通运输”等。

- 先行者基金：挑选出行业轮动表现好的基金进一步强化信号，提高行业轮动模型的预测效能。[page::9-14,24]

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3. 选股策略推荐

报告从三大角度提出量化优选组合策略：

（一）业绩超预期策略

• 定义：股票业绩公布值超越市场预期（分析师预测）的幅度。

- 处理细节：针对年报与季报采用不同方法计算超预期幅度，充分考虑业绩预告和快报信息。

• 实证结果：高超预期幅度组合显著产生超额收益，经过多年历史回测（沪深300、中证500、中证全指等均验证）表现稳定。

- 个股示例：2020年三季度超预期排名靠前包括东软集团、上海石化、振芯科技、美吉姆、英科医疗、中国石油、稳健医疗等。

• 图表演示：ESP信号分组累计及平均超额收益均顺势递增，明确表明业绩超预期是有效因子。[page::14,15]

（二）投资大师策略

• 内容：跟踪33个知名大师选股策略，涵盖价值型、成长型及综合型。

- 年度表现：2020年收益最高为“霍华罗斯曼审慎致富投资法”（46.16%）和“福斯特佛莱斯积极成长选股策略”（43.17%）。成长、价值、综合策略表现均衡。

• 经典案例：

- 霍华罗斯曼审慎致富投资法：选股因子包括总市值、流动比率、ROE、自由现金流、营业收入增长率等，强调“正确时机买入，长持优质成长股”。最新股票池涵盖酒类、电子、机械、医药等优质上市公司。
- 福斯特佛莱斯积极成长策略：注重盈利成长率、利润率、负债水平、市盈率等多维度因子，适合成长股选择。股票池覆盖建材、农林牧渔、医药、新能源等行业。

• 图表：基本展示了各大师策略的收益数据、风格分布，以及精选股票池名单。[page::16-20]

（三）形态识别选股策略

• 形态解析：介绍并跟踪基于威廉·欧奈尔《笑傲股市》中常见的“杯柄形态”和“双底形态”，均为持续性牛市形态。

- 应用：每周推荐符合形态突破条件的个股组合，捕捉技术面买入信号。

• 形态说明：

- 杯柄形态：价格先形成圆弧形“杯”，随后出现小幅震荡“柄”，突破柄的高点为理想买入点。
- 双底形态：形似“W”，前期伴随明显上涨趋势，是典型的上涨延续形态。

• 最新形态股票池：列示多只来自电力设备、机械、计算机、医药等行业的个股，具备相应的技术买入信号。

- 图表：形态示意图及最新突破个股详细数据。[page::21-23]

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4. 主要结论综述

• 三大择时模型短中长期信号均共振看多，验证当前市场回暖趋势。

- 基金仓位虽有小幅回落，但总仓位仍然较高，且机构仓位数据呈明显偏好医药、电力设备及新能源、食品饮料、家电等领域。

• 行业轮动及超低配历史分位数指向煤炭、汽车、交通运输、综合金融等为重点关注领域。

- 选股方面，业绩超预期股票、大师精选组合及技术面形态选股均验证了上述行业和个股具有较强投资价值。

• 综合推荐行业为“电力设备及新能源、医药、家电、建材、交通运输”，后续持续看多，投资者应积极参与。

- 风险提示明确，所有模型及统计均基于历史数据，不保证未来表现。投资需谨慎。[page::0,1,24]

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三、图表深度解读

1. 短期价量共振模型回测（图表1）

• 图示说明：红线代表模型策略净值，蓝线代表中证500指数表现。红线长期明显跑赢蓝线，验证价量共振择时模型在中证500上的有效性。

- 趋势解读：回测期间不乏波动，但整体上策略在多牛市阶段取得显著超额收益，尤其2007年及2014-2015牛市期间表现突出。

• 数据指标（图表2）：

- 年化收益24.1%远超基准。
- 最大回撤18.4%控制合理。
- 夏普比率1.417反映风险调整后高回报。
- 胜率65.9%，盈亏比2.35，说明模型交易决策科学且稳健。

• 整体评价：该模型短期择时效果突出，有效捕捉价格和成交量共振产生的买卖信号，提升交易效率。[page::5]

2. 中期推波助澜模型回测（图表4）

• 图示说明：策略净值（红色）明显高于万得全A指数（蓝色）。

- 指标（图表5）：
- 年化约14.34%。
- 最大回撤24.88%，略高于价量共振模型，反映中期关注波动性。
- 夏普系数0.871，表明风险调整收益良好。
- 胜率57%，盈亏比2.46。

• 趋势结论：推波助澜模型通过动态监测涨跌停状态，有效捕获市场趋势反转和阶段性行情，尤其适合抄底逃顶策略。[page::6,7]

3. 长期动量摆动模型回测（图表6）

• 图示说明：策略收益曲线远优于沪深300指数，稳定上升。

- 性能数据（图表7）：
- 年化收益19.16%。
- 最大回撤31.57%，回撤相对中等，符合长期持有策略。
- 胜率82.4%，盈亏比7.7，表明有效减少亏损，提升盈利。

• 含义：长期基于成分股构建的多空指标较为有效，提升择时的信噪比和持仓稳定性。[page::7,8]

4. VIX走势监控（图表8）

• 2020年3月17日疫情冲击导致VIX大幅上涨，随后缓慢回落至20-25区间，反应市场风格从恐慌转向稳定。该指数辅助风险监控与短线择时判定。[page::8]

5. 基金历年规模与数量变化（图表9）

• 展现公募基金数量与管理资产规模自2005年以来稳步增长，说明机构在市场中影响力持续增强，为基于基金仓位的行业轮动分析提供基础。[page::9]

6. 仓位测算与真实数据对比（图表10、11）

• 图表10显示通过收益回归测算的仓位与真实披露仓位走势几乎同步，验证模型可有效估测基金仓位。

- 图表11以交通运输行业为例，趋势吻合且测算值略领先，预示该行业轮动信号潜在领先作用。[page::10,11]

7. 超配/低配相对仓位与历史分位数（图表13、14）

• 图表13：截取最新周度数据，体现股票型与混合型基金绝对仓位及波动，重点行业仓位变动细节。

- 图表14：以分位数形式展示超配与低配程度，有效中性化行业价格影响，实现行业轮动信号的提纯。

• 数据显示股票型基金对煤炭、电力设备、新能源、汽车、交通运输等高超配，混合型基金则略有差异但大体一致。

- 结合历史分位数，当前轮动板块呈现周期性较强的特征，为策略制定提供重要依据。[page::12,13]

8. 业绩超预期因子回测（图表15）

• 多张分组累计和平均超额收益曲线图表清晰展现业绩超预期信号的稳健超额收益。

- 不同指数样本（沪深300、中证500、中证全指）的验证显示信号通用性强。[page::15]

9. 大师策略收益排行（图表18、19）

• 2020年及2019年大师策略前十名排序及收益百分比，覆盖成长型、价值型及综合型策略。

- 显示出年度内策略表现的波动，成长风格在不同年份有明显差异，提供丰富的策略选择与验证依据。[page::16,17]

10. 形态选股示意及个股池（图表23、25、24、26）

• 形态示意图（杯柄和双底）直观展现技术选股的核心买卖节点。

- 最新突破形态的个股列表覆盖多个行业且相对大市均表现优于基准。

• 提供技术面选股的操作路径，丰富了量化选股维度。[page::22,23]

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四、估值分析

报告未集中展开估值模型和目标价讨论，而是聚焦择时与选股策略的量化筛选与回测，强调基于业绩与技术面形态的“量化优选”思路。

• 选股策略中涵盖价值因子、市盈率、市值筛选等指标（如霍华罗斯曼因子、市盈率限制、福斯特佛莱斯策略利润率、负债比例、市盈率限制等）。

- 估值基本反映在大师策略及选股条件框架内，隐含了对合理估值与成长的权衡。

• 对行业及基金仓位的解读引导较为宏观的资产配置及择时选择，而非单一股票估值。

整体框架以多模型择时+基金仓位轮动+基本面选股+技术面形态识别搭建了系统的投资策略体系。[page::18,19,20]

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五、风险因素评估

• 历史数据的局限性：所有统计及模型均依赖历史数据，不能保证未来表现，坚持风险提示。

- 模型误差风险：价量共振等模型虽经优化，但仍面临市场极端环境下信号误判风险。

• 宏观政策与市场行为变化：机构仓位及基金行为受政策、市场情绪影响，潜在波动大。

- 技术选股策略：形态识别具有技术性和时效性，可能存在信号滞后和失效风险。

• 建议投资者应结合自身风险承受能力，充分理解模型局限，避免单一指标盲目操作。[page::0,24]

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六、批判性视角与细微差别

• 尽管模型回测表现优异，报告在风险提示明确强调不可保证未来，因此投资者应保持理性预期。

- 基金仓位回归法为近似测算，个别基金仓位与真实披露仍有偏差，可能影响滚动信号准确性。

• 选股策略多样，但亦依赖于数据质量和后续执行，部分策略若单独应用可能效果有限，建议综合使用。

- 形态识别尽管长期有效，但技术面信号受市场整体节奏和主力行为影响较大，短线噪音较多。

• 多模型择时与行业轮动结合，有助于降低单一模型过度拟合，但不同模型间偶有信号不同步，需关注信号的适时性和灵敏性匹配。

整体而言，报告基于严谨量化模型，兼顾基本面、技术面和市场层面，框架扎实，分析充分，风险揭示合理，仍需投资者佐以实际市场判断和灵活操作。[page::0,4-8,9-14,15-24]

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七、结论性综合

华创证券“金融工程2021年度投资策略”报告基于严密量化模型体系与丰富大数据追踪，构建了跨短期（价量共振）、中期（推波助澜）、长期（动量摆动）全周期的市场择时架构。各模型均呈现市场整体向好趋势，且最新信号在2020年11月初均同步发出看多信号，展示当前牛市基调渐成。

通过对公募基金行业仓位运用Sharpe模型回归测算，验证机构配置趋势，揭示了行业轮动脉络。重点推荐电力设备及新能源、医药、家电、建材、交通运输等行业，结合历史两年分位数数据，支撑其未来表现优势。

基于业绩超预期因素、国际大师策略及技术面形态识别的多维选股体系，实现优质股票量化筛选。大量实证数据证实这些策略均在不同历史时期有效产生超额收益。尤其霍华罗斯曼和福斯特佛莱斯的成长价值策略表现抢眼。

综合来看，报告视野宽广而均衡，涵盖择时、资产配置到具体选股，旨在助力投资者抓住市场结构性机会。其核心判断为市场回暖，中长期均看多，基金虽小幅降仓但仍保持高位，后续趋势料将继续乐观。尽管历史业绩和模型表现亮眼，报告强调基于历史数据，提醒投资者注意模型适用边界和市场变数。

报告提供了详实的量化输出和操作指引，适合具备量化投资经验且寻求系统性策略支持的中长期投资者参考，有助于提升对市场周期和行业轮动的把握。[page::0-24]

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汇总溯源

本分析依据华创证券研究所发布的《金融工程2021年度投资策略》报告逐页内容，涉及模型构建、回测、仓位测算、行业轮动、选股策略及风险提示等环节，详见各引用页码，确保观点可追溯、客观全面。

报告