研究框架介绍与传统方法问题 [page::1][page::3]

• 传统事件驱动择时容易过拟合且稳健性弱，信号衰减导致策略失效。

- 本报告提出全自动化择时框架，自动筛选指标，构造事件化信号，实现滚动更新，保证逻辑性、可解释性以及泛化能力。

• 该框架适用于任意资产标的，支持多组指标数据集，控制数据挖掘风险。

择时框架三层结构及流程 [page::4][page::6][page::7][page::8]

• 第一层：原始数据滤波处理（HP滤波、Kalman滤波或不处理）。

- 第二层：指标预处理，判断指标和资产涨跌方向（同向/反向），采用差分线性回归和DTW配对点方法；检测数据格式变动（RAW、YoY、QoQ、MoM）及滞后剔除。

• 第三层：事件化构造34种事件信号（均线突破、短均线突破长均线、震荡突破、通道突破、分位数突破、同向变动等）；基于过去10年的回测Sharpe通过Softmax加权，合成指标信号及最终策略信号。

中证A500量化择时回测结果 [page::9][page::10][page::11]

| 指标集 | 年化收益率 | Sharpe率 | 年化超额收益率 | 最大回撤率 | 看多胜率 |
|------------|------------|----------|----------------|------------|----------|
| 基本面 | 8.21% | 0.629 | 7.80% | -18.57% | 51.43% |
| 宏观 | 8.02% | 0.786 | 7.45% | -11.09% | 54.72% |
| 两融 | 5.58% | 0.397 | 4.60% | -19.41% | 45.71% |
| 资金流 | 5.90% | 0.424 | 5.45% | -17.48% | 61.11% |
| 期权 | 3.86% | 0.380 | 2.85% | -28.33% | 51.79% |
| 量价 | 7.53% | 0.753 | 6.84% | -11.30% | 56.92% |
| 指数基准 | 0.57% | 0.029 | - | -44.30% | - |

• 合成择时策略年化收益10.61%，Sharpe比率0.813，最大回撤-11.82%，年化超额收益10.24%，看多胜率54.72%。

- 框架自动探索指标有效性，宏观指标细分筛选及信号权重支持动态更新。

多宽基指数择时效果对比 [page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]

• 沪深300：年化收益7.67%，超额8.09%，最大回撤-13.65%，看多胜率51.92%。

- 中证500：年化收益7.59%，超额5.96%，最大回撤-20.95%，看多胜率59.38%。

• 中证800：年化收益9.28%，超额9.26%，最大回撤-11.24%，看多胜率51.11%。

- 中证1000：年化收益15.89%，超额14.61%，最大回撤-14.15%，看多胜率63.16%。

• 创业板指：年化收益16.22%，超额14.13%，最大回撤20.66%，看多胜率50.00%。

行业指数择时表现及优化建议 [page::17]

| 行业 | 年化收益率 | Sharpe | 年化超额收益率 | 看多胜率 |
|--------------|------------|--------|----------------|----------|
| 计算机 | 17.73% | 0.801 | 16.10% | 34.88% |
| 国防军工 | 17.78% | 0.824 | 12.24% | 58.14% |
| 电子 | 14.60% | 0.686 | 11.63% | 68.57% |
| 机械 | 14.80% | 0.968 | 10.79% | 62.16% |
| 通信 | 12.92% | 0.637 | 9.17% | 51.43% |
| 房地产 | 0.18% | 0.010 | 7.37% | 31.25% |
| 医药 | 1.86% | 0.112 | 1.05% | 32.61% |
| 纺织服装 | -6.07% | -0.427 | -5.87% | 35.00% |

• 统一指标集表现有异，部分行业未来需辅以专门指标做针对性优化以提升择时效果。

量化因子和策略生成核心逻辑 [page::4][page::6][page::7][page::8]

• 指标经过方向判断、数据格式变换、滞后性剔除三层筛选保证稳定有效。

- 34种事件规则覆盖均线突破、通道突破、分位数突破、同向变动等多周期事件。

• 使用滚动历史回测计算各事件信号Sharpe，通过Softmax加权动态调整权重。

- 多层加权合成指标信号至最终策略信号，动态滚动权重定期更新，提升策略稳健性和解释性。

框架优势及风险提示 [page::1][page::18]

• 全自动化，避免过拟合，适用广泛标的，数据挖掘风险受控。

- 提供详尽过程信息，方便理解与调试。

• 风险提示：历史数据有效性不保证未来，政策和市场环境变化可能影响信号稳定性，策略可能面临意外波动及回撤。

证券研究报告详尽分析报告

报告标题

《Beta猎手系列之十三：多种类、多周期事件化的开放式择时框架》

作者及发布机构

作者：高智威，胡正阳
机构：国金证券股份有限公司
发布时间：2025年9月10日

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一、元数据与报告概览

本报告聚焦于构建一种基于事件驱动的全自动化、多周期、多种类择时框架，旨在摒除传统择时策略中存在的过拟合和稳健性不足问题，突破单一指标对策略表现的影响限制。通过该框架，能够在任意指标集上自动挖掘有效信号，并应用于不同资产类别，完成从信号筛选、构建、合成乃至滚动修正的闭环过程。

该披露的主要内容包括传统择时策略构建的流程与痛点、自动化择时框架的设计与流程分层介绍、多个指数及行业的回测验证以及风险提示。报告核心观点是自动化框架能显著提升择时信号的泛化能力及策略稳健性，从而实现显著的超额收益和风险调整后表现优异的择时策略。报告采用数据驱动的方法，结合广泛的指标数据，包括量价、宏观指标、期权信息、两融数据及资金流，进行了体系化的优选与事件化处理。

通过框架测试，报告展示了以中证A500指数为代表的多个宽基及行业指数的择时效果，综合收益与波动率指标均明显优于基准，年化超额收益能达到5%~15%以上不等，Sharpe比率维持在0.5至0.9区间，整体表现稳健，表现最佳的是中证1000和创业板指，年化收益率分别达到15.89%和16.22%[page::0,1,9-16]。

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二、全流程择时框架结构详解

2.1 传统择时策略的构建流程及弊端

传统择时策略依赖线性回归或事件驱动模型。回归方法试图通过基础指标预测资产未来收益率，缺乏应对非线性和事件冲击能力；事件驱动模型则通过统计特定事件后的资产表现，识别高胜率因子构建择时信号。常规构建流程包括：指标计算与预处理、事件信号构造、信号筛选、信号合成四个步骤（图表1），但该流程存在：

• 过拟合风险高，因大量参数和信号筛选会过度拟合历史数据，样本外失效明显；

- 稳健性差，策略依赖少数指标，任一信号失效会显著影响整体策略表现；

• 信号挖掘过程复杂，指标权重和方向判断人工干预多。

因此，需要新框架解决自动筛选指标、事件构造及策略合成难题，减少人为调整和数据挖掘风险，实现自动化[page::2-3]。

2.2 新型全自动择时框架三层结构

整体框架划分为三层，分别对应数据处理、指标预处理和事件化信号构造与加权合成：

• 第一层：数据选择及预处理

输入包括指数量价、宏观、期权、两融、成分股基本面和资金流六大指标集。结合历史数据回测表现，选择滤波方法（HP滤波、卡尔曼滤波或不滤波）对原始数据进行降噪处理，得到更平滑的指标序列，保证后续信号质量。指标总数达195个以上（见图表2）[page::4]。

• 第二层：指标预处理和方向判断

对降噪后的指标，分别使用两类方法判断指标和资产的关系方向及格式：
- 高频短期指标（量价、两融、资金流）采用差分线性回归判断相关性和正反向；
- 低频长期指标（宏观、基本面、期权）用DTW（动态时间规整）峰谷匹配方法判断正反向。
同时测试指标格式的同比（YoY）、环比（QoQ、MoM）转换是否提升相关性，选择最优格式。进一步检验指标是否具有领先性，若指标与资产存在明显滞后，则剔除该指标。该层对指标处理方式一经确定则保持不变，提高信号连贯性和避免未来函数问题（图表5、6）[page::5-6]。

• 第三层：事件化处理与信号加权合成

针对每个经过第二层筛选的指标，基于34种事件定义（突破均线、均线交叉、震荡指标突破、通道突破、分位数突破及同向变动等，具体参数见图表6）构造不同事件化信号，计算过去10年回测的Sharpe比率，使用Softmax函数加权归一化各信号权重，放大优质信号贡献，同时保留多元信号特征。
事件信号加权后，若指标对应信号加权值大于0.5则判定仓位1（看多），否则0（看空）。各指标信号再通过相同的Softmax Sharpe比率加权方法合成为最终择时策略信号，实现多层级、多角度动态调整（流程详见图表7、8）[page::7-8]。

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三、择时框架实证测试

3.1 中证A500指数为例的回测表现

以2020年1月至2025年7月数据样本为区间，设置年初调整事件权重和指标权重，手续费万分之五。各指标集单独的择时策略均优于指数基准，年化收益从3.86%（期权）到8.21%（基本面）不等，均超指数0.57%的收益，且整体回撤明显小于指数。
具体看：

• 基本面与宏观指标信号最强，年化收益分别为8.21%、8.02%，年化超额收益率均超过7%；

- 资金流信号胜率最高，看多信号胜率达61.11%，但年化收益稍逊于前两者；

• 各指标Sharpe比率均保持在0.38至0.79区间，说明信号风险调整回报良好。

最终合成择时策略年化收益率达10.61%，Sharpe比率0.813，最大回撤-11.82%，相较指数大幅提升收益且降低风险。持仓信号调整频繁，平均持有不到10天，说明策略能快速响应市场变动（图表9-14）[page::9-11]。

3.2 各宽基指数上的验证

进一步测试沪深300、中证500、中证800、中证1000、创业板指表现，均采用上述指标与参数框架。

• 沪深300合成策略7.67%年化收益，超额8.09%，相关风险指标利好，回撤大幅低于指数；

- 中证500年化收益7.59%，超额5.96%，但表现较弱，主要因部分上涨阶段信号把握不足；

• 中证800年化9.28%，超额9.26%，表现较为稳定，持仓期短，波动和回撤均低于基准；

- 中证1000年化15.89%，超额14.61%，看多胜率最高（63.16%），综合表现最优；

• 创业板指年化16.22%，超额14.13%，波动率和回撤水平优化明显[page::12-16]。

3.3 行业指数表现分析

对中信一级行业指数使用统一指标集测试，大致可分为表现优良与表现一般两类。
表现较好的行业包括计算机、国防军工、电子、机械、通信等，年化收益达到12~18%区间，Sharpe和Calmar均较好。表现较差的行业则包括纺织服装、食品饮料、非银金融、建筑、石油石化等，年化收益微幅甚至为负。主要原因在于各行业的行情驱动逻辑不同，部分行业强依赖特定指标，统一指标集难以捕获全部有效信息，需进一步定制行业专用指标及剔除无效数据以提升效果（图表30）[page::17]。

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四、估值与风险提示

本报告虽无直接的估值预测部分，但通过策略回测的表现评估了框架策略的风险回报比。值得注意的风险包括：

• 基于历史数据回测，未来市场环境若发生重大变化或政策调整，历史规律可能失效，策略表现不确定；

- 事件因子本身可能受政策和市场环境影响出现阶段性失效；

• 市场短期非理性波动可能导致策略模型预期之外的风险与回撤。

报告强调框架采用滚动更新机制，持续剔除失效信号、动态调整权重，旨在缓解长期稳健性风险。但模型本质仍受限历史数据和指标覆盖范围，投资者应注意系统风险与模型局限[page::1,18]。

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五、批判性视角与方法学评价

• 优点:

1. 跳出人工调参与单指标限制，实现全自动筛选和信号事件化，降低人为偏差；
2. 多层级事件复合合成方式，增强策略稳定性与鲁棒性，有效规避过拟合；
3. 使用多元指标（量价、宏观、资金流等），具备跨市场泛化能力；
4. 设计考虑未来函数和样本外验证，体现科学严谨。

• 限制与挑战:

1. 虽采取长历史回测与滚动更新，但指标选择仍基于历史有效性，未来失效风险不可忽视；
2. 事件信号权重主要基于Sharpe比率加权，可能忽略市场极端走弱情境下的风险敞口变化；
3. 行业层面表现不均表明统一指标集的不足，缺乏针对性调整会限制策略的行业适用性；
4. 未充分讨论因子之间的多重共线性及其对信号权重估计的影响；
5. 持仓信号均属于0/1二进制，未探讨仓位调节方式，可能限制灵活度。

• 数据和指标维度:

大量指标的纳入固然丰富了信号源，但指标预处理层和事件化层需要确保非重复和极端值过滤，否则低质量信号可能被权重放大。同时，指标的滞后判断及格式变换均保持不变，实际中可能需要更动态的调整机制。

总体而言，该报告构建的择时框架在设计理念和实证上都有突破，显示出较好的收益和风险调整优势，但未来仍需关注模型的稳健性提升和行业适用范围扩展[page::2-3,17,18]。

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六、图表深度解读

• 图表1（事件驱动择时策略构建流程）

明确了传统择时策略的四步流程，分别是指标计算（清洗、滤波、方向判断）、事件信号构造（均线突破、变动事件）、信号筛选（胜率、收益表现）和信号合成（多信号融合），旨在捕捉事件驱动的有效择时信息[page::2]。

• 图表2（回测指标集情况）

列示六大指标集，总数高达195个以上，涵盖量价39个、宏观37个、资金流93个等，显示数据维度丰富。这为事件驱动模型提供了坚实的数据基础[page::4]。

• 图表3（择时框架第一层流程）

数据从原始指标开始，进行滤波处理（HP滤波、Kalman滤波或不滤波）并生成降噪数据集，是框架的基础保障数据质量[page::4]。

• 图表5、6（第二层流程与数据格式变动）

体现指标方向判断采用回归差分（短期指标）或DTW匹配（长期指标），同时对指标进行多种格式变换（原始、同比、环比等）提升预测相关性。流程确保筛选出更具领先性和解释能力的指标[page::5-6]。

• 图表7、8（第三层信号合成流程）

展示了多事件信号对单指标的Softmax Sharpe加权，以及对不同指标信号的二次加权，最终构建全面、多元的择时信号。通过软加权避免抹去弱信号，同时突出优势信号，实现策略的稳健性和灵活性[page::7-8]。

• 图表9-14（中证A500及其他宽基指数回测表现）

各曲线图清晰展示了不同指标集及合成策略在2019-2025年的净值演进，表明所有指标集策略优于基准指数，合成策略表现最佳。对应统计表显示年化收益、波动率、Sharpe、最大回撤、Calmar、Sortino指数等多维风险收益指标，进一步验证策略稳健且有效的多维财务表现[page::9-12]。

• 图表15-29（多个指数和行业择时效果）

系统展示不同指数策略年化收益率从7%到16%不等，波动率及最大回撤均显著改善，分年度收益突出显示策略优势。行业回测表揭示不同行业间策略表现分化，年化收益和信息比率差异较大，提示需针对行业特性进行定制指标及剔除无效信号[page::12-17]。

• 图表31-33（全部指标方向和滞后判断结果）

详细列出了各指标类别中的单项指标方向（与资产同向或反向）、领先滞后性判定和最优数据格式，体现框架对大量基础指标的系统剖析和筛选过程，是本择时模型的重要基础数据支持[page::19-23]。

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七、风险因素评估

报告明确风险提示，尤其强调：

1. 历史规律失效风险：策略基于历史统计，未来经济、政策、市场极端变动可能导致模型失去有效性；

2. 事件因子阶段性失效风险：宏观与政策环境突变可能使得某些事件因子失灵；

1. 极端市场波动风险：市场遭遇罕见大波动可能导致策略回撤超预期，对投资者风险承受能力构成挑战。

报告中提及的滚动更新与剔除机制，有助于部分缓解但不能彻底消除这些风险，投资者需谨慎关注实际应用中的模型适用性和风险管理[page::1,18]。

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八、结论性综合

本报告创新性地提出一个基于多级事件化、多数据集、全自动流程的择时框架，填补了传统事件驱动择时策略抗过拟合、稳健性不足的空缺。框架通过数据预处理、方向判断和事件信号加权合成为核心，严格限制未来函数风险并结合滚动更新机制，有效提升了策略的收益稳定性和泛化能力。

回测显示，框架在多个宽基指数（中证A500、沪深300、中证500、中证800、中证1000、创业板指）和部分行业指数均表现出显著超额收益和改善的风险指标，年化收益最高达16.22%，Sharpe比率均保持在0.5以上，多数回撤指标优于指数基准。特别是中证1000与创业板表现最佳，体现框架对中小盘及成长风格标的更有优势。资金流指标在信号胜率方面尤为突出，宏观和基本面指标贡献最大。

同时，行业层面差异突显统一指标集不足，对行业特征指标的补充与剔除无效信号被指出为下一步改进方向。

报告最终强调框架虽表现优异但存在历史因子失效风险，事件因子的政策和市场环境敏感性及市场极端波动带来的风险，敦促投资者理性应用。

整体而言，该择时框架为量化择时研究提供了一套逻辑严密、自动化程度高且实证证明稳健的全流程解决方案，具有较高的实用价值和推广潜力，为量化投资者提供了一个可复制、可扩展的信号构建范式[page::0-18,19-23]。

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附：主要图表示例水印格式展示

• 图表1（事件驱动择时策略构建流程）

• 图表4（数据格式变动类型）

表格形式，详见正文描述。

• 图表5（择时框架第二层流程）

• 图表7（信号合成流程）

• 图表9（各指标集A500净值表现）

• 图表12（中证A500合成择时策略净值）

• 图表15（沪深300合成择时策略净值）

等若干图表详细见报告正文。

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总结

本报告通过严密的理论设计、详细的指标剖析和丰富的实证回测，系统展示了一种创新的、全自动化的、多周期的事件驱动择时策略生成框架。实现了择时信号构造由人工转向机器自动筛选与权重动态调节，增强了择时策略的稳健性和泛化能力。多指数、多行业的回测验证了该框架在实际中的适用效果和潜力。未来该框架在行业定制化指标补充和动态调整机制完善方面还具备优化空间，值得量化研究和投研团队重点关注和应用。

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参考溯源

以上分析均基于报告正文内容，页码标注如下：
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（完）

报告