扩散指数择时模型创新点 [page::0][page::1]

• 传统扩散指数基于绝对指标，易受大牛熊市beta影响导致模型钝化。

- 本报告从相对强弱视角出发，构建两个扩散指数模型：指数内部风格轮动模型和指数间相对强弱轮动模型。

• 模型二为模型一的推广，适用于不同指数间的比较与择时。

模型一：指数内部风格强弱构建方法 [page::2][page::3]

• 指数成分股按风格因子分为两组，计算两组跑赢整体收益率比例差异，归一化得相对强弱指标R（0-1区间）。

- 示例：沪深300 内市值、高低波动率、成长、价值因子均处于中间位置，预示后续风格不明朗。

模型二：不同指数间相对强弱构建方法 [page::4][page::5]

• 以两个指数的成分股收益率加权均值为基准，计算两指数成分跑赢比例差异的归一化相对强弱指标。

- 示例：中证1000相对沪深300扩散指数指标0.540，表明中证1000无明显强势。

双均线法策略回测及绩效表现 [page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]

• 采用扩散指数的10日和20日均线交叉作为买卖信号，持仓高相对强弱组合或高指数。

- 沪深300波动率因子组合年化收益约11.7%，最大回撤31.6%，夏普比率0.56，信号带来明显超额收益。

• 中证500年化收益11.94%，最大回撤31.18%，夏普0.53。

• 中证1000年化收益17.13%，最大回撤30.20%，夏普0.67。

• 指数间轮动（中证1000与沪深300）年化收益12.57%，最大回撤27.51%，夏普0.58。

• 创业板与中证A500轮动年化收益13.41%，最大回撤42.56%，夏普0.52。

参数敏感性及最优参数区间 [page::11][page::12][page::13][page::14]

| period | 交易次数 | M | N | 年化收益率(%) | 最大回撤(%) | calmar |
|--------|----------|----|----|---------------|------------|--------|
| 20-25 | 40-50 | 约9 | 约16.5 | 16.3~16.8 | 32.5 | 0.51~0.52 |
| 20-30 | 约45 | 约9 | 16.5 | 9.18~9.54 | 27.1~31.5 | 0.30~0.33 |
| 180 | 约25-30 | 8~12| 18~25| 13.1~13.9 | 29~32.5 | 0.42~0.44 |

• 回顾期20-25天为成分股内波动率轮动提供较好收益与回撤平衡。

- 指数间轮动回顾期20、30、180天表现较好，190天交易频繁。

• 参数具有一定鲁棒性，适合实际应用。

风险提示 [page::0][page::14]

• 政策风险：政策变化或扰动可能影响模型表现。

- 地缘政治风险：外部环境不确定性降低模型稳定性。

• 模型失效风险：历史回测不保证未来表现，需谨慎使用。

《基于相对强弱视角下的扩散指数择时模型》研究报告详细分析

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《基于相对强弱视角下的扩散指数择时模型》

- 作者：肖承志

• 发布机构：中邮证券有限责任公司

- 发布日期：2025年6月26日

• 主题：金融工程角度构建与验证基于扩散指数的指数风格轮动模型与指数间轮动择时模型

核心论点与主旨

报告提出并验证了一套改进型扩散指数模型，基于指数成分股内部及不同指数间的相对强弱进行统计，解决传统绝对指标模型（如比例站上均线的个股数）在牛熊市周期下模型钝化问题，增强了市场beta属性的剥离能力，进而提高了风格轮动及指数间择时的效果。该拓展模型通过历史回测及参数敏感性分析验证了其稳定有效性。

主要贡献在于：

• 明确提出两种扩散指数模型：

1) 指数内部风格相对强弱扩散指数；
2) 不同指数间相对强弱扩散指数，并指出第二模型是第一的推广。

• 采用双均线法（10日短期均线与20日长期均线）进行轮动信号生成，模型对多个典型指数及风格因子表现良好，具备一定实务应用价值。
• 明确标注风险因素，包含政策、地缘政治及模型失效风险[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 报告摘要与引言

报告开头指出传统扩散指数模型多基于绝对指标，无法有效剥离市场整体beta（市场背景趋势）对信号的钝化影响，在牛市或熊市极端行情中表现欠佳。为此，报告提出基于相对强弱视角的扩散指数模型框架，强调指数成分股或指数间两组股票的表现差异，通过统计两组跑赢平均收益率的比例差异构造相对强弱指标，有效消除市场beta影响。引言中清晰区分趋势模型、反转模型的适用条件，并结合指数和行业轮动背景展开本模型构筑逻辑[page::0,1]

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2.2 模型一：基于指数内部风格强弱的扩散指数模型

介绍

该模型三个步骤：

1. 选定指数及其成分股N，选定风格因子F（市值、成长、价值、波动率等），根据因子中值将成分股分成高低两组各N/2。
2. 统计过去M天所有成分股的平均收益率r（均值或中位数），分别计算高F与低F两组跑赢r的比例p1和p2。
3. 构造相对强弱指标 \( R = (p1 - p2)/2 + 0.5 \)，使其取值范围在[0,1]。

此指标表达高因子组相对低因子组的表现分布强度。

举例

以沪深300指数为例，选市值因子（$F$），设N=300，M=20天。设平均收益率r=1%，高市值组70%跑赢r，低市值组30%跑赢r，计算得扩散指数为0.7，说明市值较大的成分股相对表现较好[page::2]

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2.3 模型二：基于不同指数间相对强弱的扩散指数模型

介绍

模型二为模型一的推广版本：

1. 选定两指数，各有成分股N1和N2。
2. 计算两指数过去M天成分股收益率均值r1、r2，加权收益率 \( r = (r1 + r2)/2 \)。
3. 分别计算两指数内部跑赢r的比例p1、p2，构造扩散指数 \( R = (p1 - p2)/2 + 0.5 \)。

此相对强弱指标可用于两个全指数之间的轮动决策。

举例

中证1000相对沪深300的扩散指数为0.540，处于中间水平，暗示两指数相对强弱尚无明显偏向[page::4]

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2.4 扩散指数模型的历史回测策略与结果

• 采用双均线法，短期均线为扩散指数10日均值，长期均线为20日均值。快线上穿慢线时买入高因子组合，反之买入低因子组合。空仓情况用低因子组合替代持仓。
• 模型一回测：沪深300成分股内以波动率因子划分组合。回测期间年化收益11.71%，最大回撤31.61%，夏普率0.56。持仓调整信号灵活反映风格轮动。
• 模型二回测：沪深300和中证1000两指数轮动用同样双均线信号判断。年化收益12.57%，最大回撤27.51%，夏普率0.58。
• 同时，报告提供中证500、创业板指与中证A500等多组指数或因子内的轮动回测，均表现出稳定且有意义的超额收益，并且回测信号及持仓转变时间节点记录详细[page::5-10]

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2.5 参数敏感性分析

• 回顾期（M）、短期和长期均线参数（N、M）对回测表现影响重要。
• 对中证1000成分股内波动率轮动表现分析，回顾期20-25天区间的年化收益率与最大回撤指标最佳，表现出明显的参数平原效应，说明模型参数具备较好的稳健性。
• 对中证1000和沪深300指数间轮动策略分析，回顾期20-30天及180天附近的参数组合获得最高收益，但180天参数虽有较好稳定性，交易次数较少，有利于降低交易成本。
• 参数最优组合详细列出（回顾期、均线参数、年化回报率、最大回撤、Calmar比率）以供实务参考[page::11-14]

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2.6 风险提示

• 政策风险：市场风格及因子表现容易因政策调整产生波动，模型预测及择时效果可能受损。
• 地缘政治风险：外部冲击环境会影响市场表现及模型稳定性。
• 模型失效风险：历史回测并非未来表现保证，模型未来效果存在不确定性，用户需谨慎对待结果[page::0,14]

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3. 图表深度解读

3.1 指数组内风格相对强弱扩散指数图解（图表1-4）

• 内容：沪深300指数中按波动率、市值、价值（pettm倒数）、成长（净利润增速）划分的高低因子组扩散指数走势。
• 解读：各指标目前均在0.54-0.57附近，均位于中枢区域附近，信号未出现明显风格偏好，暗示市场风格无明显单边趋势。
• 波动率因子的扩散指数波动较大，且上下切换频繁，表现出风格轮动的节奏感。
• 绿色、红色线分别标示超买（风险值0.7）和超卖（机会值0.3）界限，当前多数点位位于中间区域，支持报告观点：近期风格暂无明显趋势[page::3-4]

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3.2 指数间相对强弱扩散指数与轮动表现（图表5、12）

• 内容：中证1000相对沪深300的扩散指数及其双均线轮动信号回测，指标区间多在0.3—0.7之间，显示市场两大指数之间相对强弱波动。
• 趋势与信号：

- 快线与慢线交叉点显著对应持仓切换点。
- 年化回报约12.57%，最大回撤约27.5%，显示相对稳健的择时策略。

• 交易时间点：信号显示近期持有沪深300指数（相对较弱期间切换持有），表明模型能捕捉指数间轮动机会[page::5,9]

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3.3 各指数及因子组双均线法回测表现（图表6、8、10、14）

• 沪深300、 中证500、 中证1000、 创业板指波动率因子轮动信号均表现出显著的择时能力，夏普率均在0.5以上，最大回撤控制在30%-42%区间。
• 组合轮动信号统计表：

- 详细展示高组及低组的买卖时点、各阶段收益及超额收益，胜率均接近或超过50%，进一步体现轮动信号的实用性。

• 注意：虽然模型表现稳健，但在个别交易周期中存在超额收益偏低或负收益情况，符合择时模型的波动性特征，提示需配合合理风险管理[page::6-10]

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3.4 参数敏感性与最优参数（图表16-19）

• 年化收益率与最大回撤比较明确回顾期20-25天、均线参数M≈9-15、N≈15-30为较优组合。
• 中证1000与沪深300轮动参数显示除了短期窗口参数外，180天大的回顾期也有优异表现，建议结合实际交易偏好选用。
• Calmar比率指导择时方案的风险调整回报，最高可达0.66，模型表现风险收益权衡良好。
• 参数场景广泛，显示模型对参数适应性好，具备较好的推广应用价值[page::11-14]

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4. 估值分析

报告未涉及公司或资产估值，因聚焦于技术择时模型的构建与验证，故无传统估值方法及目标价段落。

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5. 风险因素评估

• 政策风险：政策层面的结构变动（如产业政策调整、监管变化）可能短时间改变风格表现，导致模型信号产生偏差。
• 地缘政治风险：国际局势紧张加剧市场不确定性，影响市场整体情绪及波动率，模型稳定性或受干扰。
• 模型失效风险：历史回测结论仅供参考，不代表未来表现，模型假设的市场结构、因子稳定性可能随时间变化而失效[page::0,14]

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6. 批判性视角与细微差别

• 模型核心优势在于引入了相对强弱的扩散指数，较好地剥离了市场beta影响，这是过去绝对指标模型的不足之处。
• 但局限性也较明显：

- 模型依赖历史因子表现与收益率，无法直接适应突发系统性风险或市场结构性变化。
- 双均线参数虽有敏感性分析，但实际应用仍需跟踪交易成本、信号滞后效应等。
- 报告重点为技术模型构建与回测，未涉及宏观变量、基本面深度联合，可能限制模型的全方位解释力。
- 回测主要基于中国A股市场特定指数，模型跨市场适用性及稳定性尚待验证。

• 此外，部分参数回测中交易次数较高，可能对交易频繁度控制提出较高要求。
• 整体，报告提供了严谨的技术方法及系统回测，提示投资者结合风险认知谨慎采用[page::1,13]

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7. 结论性综合

本报告创新性地提出了基于相对强弱视角的扩散指数择时模型，建立了两个层次的统一技术框架：

• 模型一：指数内部基于风格因子的相对强弱扩散指数，适用于风格轮动择时；
• 模型二：不同指数间的相对强弱扩散指数，是模型一的推广，适用于指数间择时与轮动。

通过标准的双均线技术信号进行风格和指数组合轮动，回测显示模型具备稳定且正向的超额收益能力，年化收益普遍超11%，最大回撤控制良好，夏普率维持在0.5-0.67之间。参数敏感性表明，回顾期在20-25天左右为收益和风险指标的最佳区域，表现出良好的稳健性。

报告配套详细统计了多张扩散指数走势图与实盘持仓信号图，数据清晰展示了模型的择时效果及策略执行状态。丰富的信号入场和平仓时点与收益统计表为用户提供了操作参考和信心保障。

风险方面，报告提醒政策和地缘政治风险对模型信号有效性的潜在影响，以及模型失效可能性，强调投资者对历史回测数据需保持认知谨慎。

综合来看，本报告为指数风格轮动及指数间择时提供了一个创新且实用的量化模型思路与实践框架，具备较强的理论价值和实务导向。其市场beta剥离视角及双均线实现方法结合，显著提升了传统扩散指数模型的适用性与准确度。

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图表展示示例

• 图表1（沪深300高低波动相对强弱扩散指数）

• 图表6（沪深300波动相对强弱双均线法回测）

• 图表16（中证1000内波动率轮动参数统计）

（因格式限制，文本内详见对应页表格）[page::3,5,11]

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以上为《基于相对强弱视角下的扩散指数择时模型》报告的详尽分析，涵盖了理论框架、模型构建、数据回测、风险辨识及参数分析，力求呈现报告全部核心内容及重要图表数据，供专业投资者深入理解。

报告