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★主要思路和結(jié)論：
　　本文使用成分股技術(shù)指標構(gòu)建了寬基指數(shù)的市場廣度指標，嘗試基于市場廣度指標構(gòu)建單指數(shù)擇時和雙指數(shù)輪動的策略。以2016-2020年作為訓練集、2021年至今作為測試集，分別基于F檢驗和Logistic模型、互信息和決策樹模型構(gòu)建了單指標線性和非線性的策略，結(jié)果表明，市場廣度指標的線性預測能力有限，但非線性檢驗和模型則在樣本內(nèi)外表現(xiàn)較好；在單指數(shù)漲跌預測問題上，市場廣度指標+決策樹預測在樣本外明顯失效，但是對于判斷兩指數(shù)的相對強弱，樣本外依然有效。
　　★回測結(jié)果：
　　在2021年至今的測試集上，等權(quán)配置訓練集上的有效指標，500-300指數(shù)多空輪動策略取得年化收益12.5%，夏普比2.78，1000-50指數(shù)多空輪動策略取得年化收益13.3%，夏普比1.37，500-300指數(shù)多空輪動策略取得年化收益13.2%，夏普比1.88，IC、IF跨品種套利上取得了年化收益13.6%、夏普2.90，IC、IH跨品種套利上取得了年化收益14.6%、夏普1.99。
　　★不足與展望：.
　　在多指標合成問題上，本文對單指標的結(jié)果進行了等權(quán)合成，未考慮模型合成的方法，后續(xù)將考慮模型合成的問題，可以更多的利用變量間的交互信息；本文的目標變量設定僅考慮了二分類變量，后續(xù)將考慮比較目標變量設為分類變量、收益率的預測效果差異；另外策略的換手率較高，后續(xù)考慮使用更嚴謹?shù)幕販y框架對策略表現(xiàn)進行檢驗。
　　★風險提示
　　模型基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建，未來市場規(guī)律的變動可能使模型失效。