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國(guó)泰海通證券-量化配置數(shù)據(jù)庫(kù)-260707
上傳日期:
2026/7/7
大小:
4668KB
格式:
xlsx
來(lái)源:
國(guó)泰海通證券
評(píng)級(jí):
--
作者:
余齊文
下載權(quán)限:
此報(bào)告為加密報(bào)告,僅限高級(jí)會(huì)員查看
1、VL-C寬基擇時(shí)模型
VL-C寬基擇時(shí)模型是在寬基估值模型基礎(chǔ)上引入市場(chǎng)流動(dòng)性與交易擁擠度模型,研究指數(shù)極端估值狀態(tài)下流動(dòng)性與擁擠度等微觀結(jié)構(gòu)的邊際變化。VL-C寬基擇時(shí)模型能夠較為準(zhǔn)確地捕捉市場(chǎng)指數(shù)底部與頂部特征,主要有兩方面應(yīng)用:通過(guò)市場(chǎng)代表性比較好的寬基指數(shù)(滬深300)估值判斷市場(chǎng)整體估值水位高低;通過(guò)估值流動(dòng)性模型捕捉寬基指數(shù)估值底部與流動(dòng)性恐慌性雙重底部。數(shù)據(jù)庫(kù)僅展示寬基估值模型數(shù)據(jù)。
2、VL-C行業(yè)擇時(shí)模型
VL-C行業(yè)擇時(shí)模型是在行業(yè)估值模型基礎(chǔ)上從微觀結(jié)構(gòu)角度引入市場(chǎng)流動(dòng)性與交易擁擠度模型,能夠較為完整、準(zhǔn)確地捕捉行業(yè)指數(shù)底部與頂部特征。VL-C行業(yè)擇時(shí)模型有三方面應(yīng)用:通過(guò)估值趨勢(shì)模型識(shí)別剛剛轉(zhuǎn)入看多或看淡狀態(tài)的行業(yè);通過(guò)行業(yè)流動(dòng)性模型捕捉行業(yè)連續(xù)恐慌性下跌底部信號(hào);通過(guò)行業(yè)擁擠度模型規(guī)避行業(yè)交易擁擠下跌風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)庫(kù)僅展示行業(yè)擇時(shí)模型數(shù)據(jù)。
3、VL-C風(fēng)格擇時(shí)模型
VL-C風(fēng)格擇時(shí)模型是在風(fēng)格指數(shù)估值模型基礎(chǔ)上從微觀結(jié)構(gòu)角度引入市場(chǎng)流動(dòng)性與交易擁擠度模型,能夠較為完整、準(zhǔn)確地捕捉風(fēng)格指數(shù)底部與頂部特征。VL-C風(fēng)格擇時(shí)模型有三方面應(yīng)用:通過(guò)估值趨勢(shì)模型識(shí)別剛剛轉(zhuǎn)入看多或看淡狀態(tài)的風(fēng)格指數(shù);通過(guò)風(fēng)格指數(shù)流動(dòng)性模型捕捉指數(shù)連續(xù)恐慌性下跌底部信號(hào);通過(guò)風(fēng)格指數(shù)擁擠度模型規(guī)避指數(shù)交易擁擠下跌風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)庫(kù)僅展示風(fēng)格指數(shù)擇時(shí)模型數(shù)據(jù)。
4、指數(shù)貢獻(xiàn)度
展示指數(shù)成分股、中信一級(jí)行業(yè)、中信二級(jí)行業(yè)對(duì)于市場(chǎng)主要指數(shù)最近一周漲跌的貢獻(xiàn)點(diǎn)數(shù),同維度貢獻(xiàn)點(diǎn)數(shù)之和等于當(dāng)前指數(shù)漲跌點(diǎn)數(shù)。
5、風(fēng)險(xiǎn)提示
1)、數(shù)據(jù)使用風(fēng)險(xiǎn),本數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)更新自萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù),可能由于第三方數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)更新不及時(shí)、第三方上傳數(shù)據(jù)錯(cuò)誤等因素導(dǎo)致的數(shù)據(jù)使用風(fēng)險(xiǎn);
2)、量化模型基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建,而歷史規(guī)律存在失效風(fēng)險(xiǎn);
3)、量化模型因歷史樣本空間限制可能存在一定局限性;4)、本報(bào)告結(jié)論完全基于公開(kāi)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,模型結(jié)果不代表點(diǎn)位預(yù)測(cè),不代表未來(lái)寬基指數(shù)、行業(yè)指數(shù)和風(fēng)格指數(shù)整體走勢(shì)的判斷,亦不構(gòu)成投資收益的保證或投資建議。
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