基于量价指标的行业轮动及自适应模型

创建于 2025-05-13T17:59:07.043656+08:00 更新于 2025-05-19T18:36:11.896905+08:00

摘要

本报告基于量价视角，构建五个行业轮动量价指标及一个动态调整景气度和量价权重的自适应模型。指标包括经过标准化和样本剔除的隔夜收益率、边际平均动量、累积势能、超大单成交波动及价格成交弹性，均表现出稳定的行业轮动有效性。自适应模型通过分析师预期与行业景气度的共振情况，动态调整权重应对市场环境变化，显著提升策略收益和稳定性。2013年以来动态三因子策略年化收益率25.43%，夏普比率1.00，信息比率2.66，为行业轮动策略构建提供了更灵活稳健的工具体系。[page::0][page::14][page::16][page::17]

速读内容

行业轮动挑战与量价指标构建背景：

- 行业Beta是权益投资关键因素，行业轮动受不同阶段多因素驱动，景气度指标在部分时期（特别四季度）存在失效风险。
- 本报告提出基于价格与成交量的量价技术指标，结合分析师预期，构建自适应模型以克服景气度失效问题。[page::0][page::1]

长期动量指标——改进的隔夜收益率：

- 采用过去250交易日隔夜收益率均值，经Zscore标准化并剔除20%标准差最小交易日，避免整体市场涨跌极端值影响，提升有效性。
- 改进隔夜动量多头年化收益率达到13.73%，超额收益6.28%，夏普比率0.72，显著优于初始版本。

| 分组 | 指标 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 调仓胜率 | 夏普比率 |
|----------|---------------|-----------|------------|------------|----------|----------|----------|
| 多头 | 初始隔夜动量 | 203.07% | 10.69% | 24.88% | 48.33% | 60.31% | 0.43 |
| 多头 | 改进隔夜动量 | 307.10% | 13.73% | 26.22% | 49.59% | 58.02% | 0.52 |
| 多头/基准| 初始隔夜动量 | 39.74% | 3.11% | 8.11% | 16.29% | 50.38% | 0.38 |
| 多头/基准| 改进隔夜动量 | 94.47% | 6.28% | 8.74% | 12.35% | 59.54% | 0.72 |
| 多空 | 初始隔夜动量 | 93.63% | 6.24% | 13.04% | 17.10% | 56.49% | 0.48 |
| 多空 | 改进隔夜动量 | 170.36% | 9.54% | 13.28% | 11.28% | 56.49% | 0.72 |
| 基准 | / | 116.29% | 7.32% | 23.72% | 50.55% | 54.96% | 0.31 |

短期动量指标——边际平均动量：

- 基于过去20日收盘价均价涨跌幅计算平均动量，进一步用当前与20日前平均动量差值定义边际平均动量。
- 边际平均动量IC均值4.26%，ICIR0.14，分组多头年化收益11.46%，超额收益4.09%，夏普比率0.44，优于传统20日动量。

| 指标 | IC均值 | ICIR | IC胜率 | T-value | P-value |
|----------|---------|------|---------|---------|---------|
| 20日动量 | 2.30% | 0.07 | 54.96% | 0.81 | 0.4191 |
| 平均动量 | 2.92% | 0.09 | 55.73% | 1.02 | 0.3100 |
| 边际平均动量 | 4.26%| 0.14 | 59.54% | 1.62 | 0.1079 |

| 分组 | 指标 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 调仓胜率 | 夏普比率 |
|--------------|----------------|-----------|------------|------------|----------|----------|----------|
| 多头 | 20日动量 | 82.70% | 5.68% | 27.58% | 60.32% | 54.96% | 0.21 |
| 多头 | 边际平均动量 | 226.95% | 11.46% | 26.10% | 48.91% | 56.49% | 0.44 |
| 多头/基准 | 20日动量 | -12.83% | -1.25% | 11.74% | 38.51% | 51.15% | -0.11 |
| 多头/基准 | 边际平均动量 | 54.84% | 4.09% | 9.16% | 14.46% | 54.20% | 0.45 |
| 多空 | 20日动量 | 6.48% | 0.58% | 19.27% | 49.72% | 50.38% | 0.03 |
| 多空 | 边际平均动量 | 92.04% | 6.16% | 15.44% | 22.29% | 56.49% | 0.40 |
| 基准 | / | 116.29% | 7.32% | 23.72% | 50.55% | 54.96% | 0.31 |

累积势能指标：

- 定义日内上升势能和下降势能比率，用20日累计日势能相反数构成指标，捕捉被收盘价"隐藏"的日内波动信息。IC均值3.53%，夏普0.61。

| 指标 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 调仓胜率 | 夏普比率 |
|------------|----------|------------|------------|----------|----------|----------|
| 多头 | 314.09% | 13.90% | 22.94% | 41.33% | 58.78% | 0.61 |
| 空头 | 50.17% | 3.80% | 27.81% | 62.56% | 52.67% | 0.14 |
| 基准 | 114.74% | 7.25% | 24.53% | 53.63% | 55.73% | 0.30 |

成交波动指标：

- 结合总体成交额及超大单（>100万）成交额标准差，后者IC均值5.64%，表现更优。
- 成交波动多头年化收益10.57%，超额收益3.05%，夏普比率0.43。

| 指标 | IC均值 | ICIR | IC胜率 | T-value | P-value |
|----------------|---------|------|----------|---------|---------|
| 成交额波动 | 5.26% | 0.20 | 56.49% | 2.23 | 0.0272 |
| 超大单成交额波动| 5.64% | 0.21 | 58.78% | 2.39 | 0.0181 |

| 分组 | 指标 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 调仓胜率 | 夏普比率 |
|--------------|------------------|----------|------------|------------|----------|----------|----------|
| 多头 | 成交额波动 | 166.71% | 9.40% | 24.54% | 44.82% | 53.44% | 0.38 |
| 多头 | 超大单成交额波动 | 199.53% | 10.57% | 24.85% | 46.05% | 51.91% | 0.43 |
| 多头/基准 | 成交额波动 | 23.01% | 1.92% | 6.19% | 15.68% | 54.20% | 0.31 |
| 多头/基准 | 超大单成交额波动 | 38.80% | 3.05% | 6.65% | 18.09% | 56.49% | 0.46 |
| 多空 | 成交额波动 | 46.42% | 3.56% | 14.92% | 30.87% | 57.25% | 0.24 |
| 多空 | 超大单成交额波动 | 52.13% | 3.92% | 15.33% | 28.41% | 55.73% | 0.26 |
| 基准 | / | 116.29% | 7.32% | 23.72% | 50.55% | 54.96% | 0.31 |

价格的成交弹性指标：

- 定义为单位成交金额带来的价格波动变化，用缠绕过去20日与前20日的弹性变化差值描述行业趋势。
- IC均值4.14%，T值1.96，多头年化收益率8.50%，超额3.49%，夏普比率0.35。

| 指标 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 调仓胜率 | 夏普比率 |
|----------------|----------|------------|------------|----------|----------|----------|
| 多头 | 211.51% | 8.50% | 24.07% | 41.53% | 53.29% | 0.35 |
| 空头 | 40.90% | 2.49% | 25.11% | 59.00% | 52.69% | 0.10 |
| 基准 | 87.32% | 4.61% | 23.86% | 50.55% | 53.29% | 0.19 |
| 多头/基准 | 61.32% | 3.49% | 7.14% | 17.31% | 55.69% | 0.49 |
| 多空 | 86.40% | 4.57% | 13.63% | 27.56% | 55.69% | 0.34 |

修正动量与复合量价指标：

- 利用GARCH模型构造行业拥挤度，结合动量调整公平因子值以避免拥挤风险行业，提升稳健性。
- 六大指标相关性极低（除隔夜收益率与修正动量微弱正相关），复合等权合成表现优异。
- 复合量价指标月度IC均值高达12.18%，稳健分组多头年化收益率20.75%，超额12.40%，夏普0.87，信息比率1.95。

| | 隔夜收益率 | 动量加速度 | 累积势能 | 成交波动 | 价格的成交弹性 | 修正动量 |
|---------|------------|------------|----------|----------|----------------|----------|
| 隔夜收益率 | 1.0000 | 0.0263 | -0.0013 | -0.0510 | -0.0270 | 0.2660 |
| 动量加速度 | 0.0263 | 1.0000 | -0.0495 | 0.0251 | 0.0489 | 0.0279 |
| 累积势能 | -0.0013 | -0.0495 | 1.0000 | 0.1146 | 0.0205 | -0.0522 |
| 成交波动 | -0.0510 | 0.0251 | 0.1146 | 1.0000 | 0.0905 | -0.0692 |
| 价格成交弹性 | -0.0270 | 0.0489 | 0.0205 | 0.0905 | 1.0000 | -0.0478 |
| 修正动量 | 0.2660 | 0.0279 | -0.0522 | -0.0692 | -0.0478 | / |

| 指标 | IC均值 | ICIR | IC胜率 | T-value | P-value |
|------------|---------|------|---------|---------|---------|
| 复合量价指标 | 12.18% | 0.48 | 70.23% | 5.47 | 0.0000 |

| 分组 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 调仓胜率 | 夏普比率 |
|--------------|-----------|------------|------------|----------|----------|----------|
| 多头 | 683.19% | 20.75% | 23.98% | 39.16% | 63.36% | 0.87 |
| 空头 | -23.91% | -2.47% | 25.60% | 69.57% | 48.09% | -0.10 |
| 基准 | 116.29% | 7.32% | 23.72% | 50.55% | 54.96% | 0.31 |
| 多头/基准 | 258.11% | 12.40% | 6.36% | 4.61% | 69.47% | 1.95 |
| 多空 | 803.75% | 22.35% | 12.11% | 14.63% | 70.23% | 1.85 |

预期共振自适应模型：

- 不同市场背景下，行业景气度与分析师预期因子共振程度不同，影响景气度指标有效性。
- 2019年景气度与分析师预期高度相关，景气度指标表现优异；2022年以来相关度下降，景气度失效，量价指标表现提升。
- 自适应模型动态调整景气度与量价权重，提升了策略稳健性与收益。动态三因子年化收益25.43%，夏普1.00，信息比率2.66。

| 分组 | 指标 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 调仓胜率 | 夏普比率 |
|--------------|--------------|------------|------------|------------|----------|----------|----------|
| 多头 | 等权三因子 | 825.70% | 22.62% | 26.02% | 43.36% | 63.36% | 0.87 |
| 多头 | 动态三因子 | 1086.23% | 25.43% | 25.54% | 39.90% | 62.60% | 1.00 |
| 多头/基准 | 等权三因子 | 346.19% | 14.69% | 7.41% | 12.13% | 70.99% | 1.98 |
| 多头/基准 | 动态三因子 | 468.65% | 17.26% | 6.49% | 3.71% | 76.34% | 2.66 |
| 多空 | 等权三因子 | 931.05% | 23.83% | 13.20% | 18.30% | 70.99% | 1.81 |
| 多空 | 动态三因子 | 1223.99% | 26.70% | 12.03% | 9.50% | 74.05% | 2.22 |

深度阅读

基于量价指标的行业轮动及自适应模型—研究报告详尽分析

1. 元数据与报告概览

报告标题： 基于量价指标的行业轮动及自适应模型
作者及团队： 招商定量任瞳团队
发布日期： 2024年1月31日
研究机构： 招商证券
主题： 行业轮动策略，聚焦以量价技术指标和基本面景气度指标为核心的行业轮动模型构建及优化。

核心论点与目标：
本报告提出基于价格和成交量的多维量价指标，结合分析师预期和行业景气度的“预期共振”自适应模型，以解决传统行业景气度指标在某些行情阶段失效的问题，从而提升行业轮动策略的有效性和收益稳定性。报告构建了五大量价技术指标，并通过实证测试表明这些指标与景气度指标互补，识别有效的行业轮动机会。最终，动态调整景气度与量价指标权重的自适应模型实现超越等权模型的收益表现和风险控制。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 前言与方法论背景

报告指出行业Beta是权益投资不可忽视的关键因素，但行业轮动由多因素驱动且在不同市场阶段表现不同。当前基于景气度的行业轮动策略存在“业绩真空期缺乏数据支撑”、政策和主题热点干扰明显、以及机构年末调仓波动加剧等问题，导致景气度指标阶段性失效。为突破该困境，报告从量价视角入手，构建多元高效的技术指标，并引入分析师预期与景气共振情况实现动态权重自适应调整。[page::0,1]

图1 (框架示意图):
左侧：宏观经济、政策、产业周期、技术突破等催化因素；中间：企业层面多维数据（定期财报、盈利预测、评级等）；右侧：多个行业指标构成景气度、调节度与量价指标，结合分析师预期形成行业轮动，对行业涨跌产生影响。此图描述了通过多维数据和指标交互，联动行业轮动的系统框架。[page::1]

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2.2 行业动量指标构建

2.2.1 长期动量—隔夜收益率

依据有限注意力理论，报告认为有效的长期动量指标需能体现渐进的价格趋势，同时不过度引起市场关注。隔夜收益率（开盘价相对前日收盘价涨跌幅的标准化处理）符合该要求，是反映消息和基本面在非交易时间酝酿的价格信号。

初步使用250日隔夜收益率均值的多头回报年化10.69%，超额3.11%，夏普0.43，回撤48.33%，说明具有一定的有效性。

- 但存在全市场极端事件对均值干扰大，违反有限注意力假设的缺点。

优化方法：横截面标准化（Z-score）后取平均，超额收益提升到年化5.95%，夏普0.73；剔除标准差最低20%的样本，进一步稳定了指标表现。

- 经过反复测试，改进后的指标多头年化收益率可达13.73%，超额6.28%，夏普0.52，风险控制也有所优化。

表格与图表说明：

表1及图2、图3直观展现了不同隔夜收益率计算方法的净值表现及收益统计指标。

- 表4-5提供了IC（信息系数）及显著性测试，显示剔除低波动样本后指标在两个时间段均表现稳定。

图6-7分别呈现改进指标的绝对净值和相对净值优势。

此部分视角创新，试图避开传统动量被广泛关注易失效问题，强化了指标的信号稳定性和抗噪声能力。[page::2,3,4,5,6]

2.2.2 短期动量—边际平均动量

短期动量考察20日内价格变化，报告优化为计算最新收盘价相对20日均价涨跌幅（平均动量），并计算当前平均动量减去20日前平均动量（边际平均动量），近似短期价格“加速度”。

边际平均动量IC均值4.26%，明显优于传统20日动量2.30%。

- 多头年化11.46%，夏普0.44，超额4.09%，信息比率0.45，表现更优。

图8、图9对比多头净值及相对超额净值趋势进一步验证其有效性。[page::6,7,8]

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2.3 累积势能指标概念创新

借鉴物理中的弹性势能思想，认为日内最高价和最低价代表未被当天收盘价完全体现的价格压力，故构造下降势能（收盘价-最低价+0.1）除以上升势能（最高价-收盘价+0.1）的比值，取过去20日该比值的负和作为指标。

信息系数3.53%，T值1.49，具有一定截面预测能力。

- 多头年化收益13.90%，夏普0.61，超额收益5.41%，表现稳健。
图9直观展示势能构造含义，图10-12分别呈现多头净值及相对基准净值趋势。[page::8,9,10]

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2.4 成交波动指标聚焦资金行为

成交波动反映市场的炒作过度和资金坚守度。区分普通成交额与超大单（单笔>100万）成交，后者更能反映机构资金意图。

超大单成交额的20日标准差作为指标，IC均值5.64%，表现优于总成交波动5.26%。

- 多头年化10.57%，夏普0.43，超额3.05%，信息比0.46。
图13-14展示超大单成交波动指标的净值表现，凸显其作为量价指标的有效性。[page::10,11,12]

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2.5 价格成交弹性指标—价量结合

价格变动除以成交金额计算成交弹性，反映单位资金能产生的价格波动强度。

指标捕捉价格变化强度，IC均值4.14%，T统计1.96，预示具有一定预测能力。

- 多头年化8.5%，夏普0.35，超额3.49%，信息比0.49。
图15-16分别展示绝对及相对净值表现。[page::12,13]

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2.6 修正动量指标

基于前期报告，利用GARCH模型预测个股特质收益波动率，估计行业均值作为拥挤度指标。拥挤行业会对动量因子赋予惩罚，避免拥挤行业的高风险暴露，有效结合动量与拥挤度特征，提升策略稳健性。[page::14]

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2.7 指标复合与相关性分析

六个量价因子（隔夜收益率、边际平均动量、累积势能、成交波动、价格成交弹性及修正动量）相关性极低，除隔夜收益率与修正动量有弱正相关，体现因子多样化和互补。

- 采用等权法对各因子排序得分合成复合量价指标。

复合指标月度IC高达12.18%，胜率70.23%，T值5.47，具备卓越的预测力。

- 实证表现优异，多头年化收益20.75%，夏普0.87，超额12.4%，信息比1.95。
图17-18展示复合指标强劲的累积净值与超额表现。[page::14,15]

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2.8 预期共振自适应模型构建

报告分析指出，行业轮动的驱动存在两种典型市场形态：

a) 基于产业基本面的高景气度行业（如2019半导体、2020周期、2021新能源）
b) 基于政策或热点引发炒作但业绩兑现不足的主题（如2023年初AI行情）

景气度指标适合第一类场景，但在第二类炒作场景下失效；量价指标则有较强适应性但缺乏基本面确证。

- 因此引入分析师预期指标，作为主观晴雨表指标衡量与景气度的共振程度。
- 高度共振时，市场以基本面主线逻辑驱动，景气度指标有效。
- 低度共振时，市场更受政策或热点影响，量价指标表现优异。

通过计算时间序列上两指标的相关系数及历史分位数，动态调整策略权重，实现预期共振自适应模型。

- 2019年相关度高，景气度策略表现优越；2022年以来相关度下降，量价策略表现优异。

自适应动态三因子策略较等权三因子策略在年化收益（25.43% vs 22.62%）、夏普比率（1.00 vs 0.87）、年化超额收益（17.26% vs 14.69%）均有明显提升。

图19-24展示了量价指标与景气度指标的相对表现、自适应模型逻辑及其实证效果。[page::15,16,17,18]

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3. 图表深度解读

框架图（图1，page 1）: 展示了宏观因素、企业数据、行业指标、景气度和分析师预期如何交互形成行业轮动决策，核心强调多维数据驱动及权重动态调整。

- 隔夜收益率系列图（图2-7，page 2-6）: 通过净值曲线与相对收益线对隔夜收益率的初始、标准化及剔除策略样本指标进行对比，验证了指标优化带来的稳定性及收益提升。

动量图（图8-9，page 7-8）: 明确边际平均动量相比20日动量表现更优，配合IC统计和超额净值曲线支持理论逻辑。

- 累积势能示意（图9，page 9）及净值图（图10-12）: 形象展示势能指标构建细节和指标表现优异，表现为大幅领先基准净值。

成交波动指标净值（图13-14，page 11-12）: 显示机构超大单成交额波动作为替代指标的优越性。

- 价格成交弹性指标净值（图15-16，page 13）: 说明价量结合的创新指标具有不俗的预测表现。

复合量价指标表现（图17-18，page 15）: 多指标融合大幅提升预期准确度和收益水平，显示其强大适应性。

- 预期共振逻辑图（图20，page 16）: 清晰阐述市场基本面驱动与政策热点炒作间的分歧及对应策略的匹配需求。

相关度时间动态图（图21-22，page 17）: 直观反映市场环境变化导致景气度与分析师预期指标的相关性及策略表现切换。

- 动态三因子与等权三因子表现（图23-24，page 17-18）: 证明自适应模型带来的显著收益和风险改进，净值曲线稳步领先。

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4. 估值分析

报告未涉及传统的估值方法（如DCF、市盈率等），核心在于指标构建和策略表现验证，侧重于定量因子测试、信息系数（IC）、回测收益率和风险指标，因此无针对估值框架的分析内容。

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5. 风险因素评估

风险提示明确报告基于历史数据统计及模型测算，面对政策变化或市场环境变化，模型有可能失效。因模型原理和实证基于历史表现，未来的特殊事件或市场结构变化可能带来模型不可预见的风险。此外，相关指标和策略均无保证未来表现持续有效。[page::0,19]

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6. 批判性视角与细微差别

模型局限性：即使引入了预期共振的自适应调整，也仅依赖已有数据关系，未必能够完全捕获未来市场可能的极端事件或结构性变化风险。

- 业务依赖度：部分指标依赖于分析师预期等外生变量，可能受分析师覆盖度和数据质量影响。

剔除样本敏感性：隔夜收益率的剔除比例调整提升了指标稳定性，但该调整本身存在一定的经验性质，可能影响模型在不同市场阶段的适应性。

- 多指标构建复杂度：六大指标的构建和融合策略较为复杂，实际应用中对数据的完整性和计算效率有较高要求。

模型反馈滞后：月末调仓策略可能无法实时应对快速市场变化。

- 相关关系的非稳定性：预期共振指标的时间动态特征展示策略有效性及权重调整重要性，但也意味着模型的有效性依赖于宏观和市场条件的相对稳定或可预测性。

整体来看，报告立论严谨，考虑了多因子互补和市场环境变化，具备创新性，但在实际应用时需注意指标数据质量和动态调节机制的维护。[page::4,15,19]

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7. 结论性综合

本报告围绕行业轮动策略，创新性地提出了一套基于五大量价技术指标的行业轮动框架，具体包括隔夜收益率（长期动量）、边际平均动量（短期动量）、累积势能、成交波动（超大单成交额标准差）、价格成交弹性。通过标准化、剔除低信号交易日和GARCH调整的修正动量，指标整体显著提升了行业轮动策略的收益显著性与风险控制能力。各指标之间相关性低，互补效应显著，复合量价指标表现最佳，IC月均值达12.18%，多头年化收益超过20%，夏普比率0.87。

进一步，报告针对景气度指标在部分阶段因政策热点和机构配置调整失效问题，创新提出“预期共振”自适应模型，通过引入分析师预期作为主观晴雨表，动态调节量价指标与景气度指标权重。验证显示该自适应模型的多头年化收益提升至25.43%，夏普比率显著提高至1.00，风险调整后表现稳定优于等权策略，体现了量化模型结合市场微观与宏观信息适应性的突破。

报告图表丰富，细致呈现了指标构建逻辑、历史有效性测试、IC统计、收益风险表现及模型间的动态关系。结论指出量价指标与基本面景气度指标具备良好的互补性，且预期共振自适应框架有效提升了行业轮动策略的持续竞争力。未来将继续优化指标体系，结合深度学习等高频策略，拓展监管合规的行业轮动投资工具。

本报告为投资者提供了一个技术与基本面结合的前沿行业轮动策略建模思路，强调市场环境的动态性和策略适配性，是权益市场投资决策中极具参考价值的量化研究成果。[page::0-18]

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综上所述

招商证券定量任瞳团队的这份报告基于量价视角创造性地构建了一套丰富的行业轮动指标体系，并引入了动态权重调节的预期共振模型以解决传统景气度指标失效问题。数据实证显示该方法具有较强的收益和风险调整优势，对于行业轮动策略的构建和实际投资决策提供了重要参考。报告披露的各指标详细统计和清晰图解，有助于投资者深入理解新兴量价指标的实用性和局限性，是量化投资领域中一次颇具洞见的创新实践。

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