【中泰证券】高维时空嵌入的视角-物理增强型样本熵择时模型

中泰证券研究所近日发布了一份名为《高维时空嵌入的视角—物理增强型样本熵择时模型》的研究报告。该报告聚焦于ETF市场的量化择时策略构建，核心在于将非线性动力学的样本熵理论与物理学的推重比概念深度融合，实现对市场复杂性与驱动力在风险平衡层面的一体化刻画。报告成功构建了一套物理增强型样本熵(Phys-Enhanced SampEn)择时策略，创新性地将“推重比序列”作为输入项进行熵计算，突破了传统单维度不确定性度量的局限。通过历史数据回测验证了策略的有效性和稳健性，展现了在多元ETF体系中的适应性，为投资者提供了一种新的量化择时工具。这份报告中包含了丰富的市场分析、模型构建和实证检验结果，对理解市场动态和优化投资策略具有重要的参考价值。

高维时空嵌入的视角—物理增强型样本熵择时模型

在金融市场的波动中寻找规律，就像是在波涛汹涌的大海中寻找方向。最近，中泰证券金融工程团队发布了一份研究报告，提出了一种新颖的量化择时策略——物理增强型样本熵择时模型。这个模型将非线性动力学与物理学概念相结合，通过样本熵理论来量化市场的复杂性和驱动力，为我们提供了一种全新的市场分析工具。

样本熵理论的创新之处在于，它不仅关注价格波动的随机性，还考虑了价格波动背后的驱动力和风险平衡规律性。这种模型的核心在于“推重比序列”，这是一个将价格变动和流动性阻力结合的指标。推重比大于1意味着价格上涨的动力超过了阻力，市场有望继续上涨；反之，则可能面临下跌。

报告通过对2017年至2025年38只ETF的实证检验，展示了这种模型的有效性。在这段时间内，模型的平均年化收益率达到了27.19%，远超买入持有策略的平均年化超额22.29%。这表明，物理增强型样本熵择时模型在不同市值风格、不同波动特征、不同流动性水平的标的上都表现出了良好的适应性。

在风险控制方面，模型同样表现出色。相较于买入持有策略，模型平均降低了28.18%的回撤，展现出了较强的净值修复能力。特别是在高波动的科技类标的上，平均年化收益达到了33.84%，索提诺比率高达176.28%，这验证了模型对不同市场环境和产品类别的良好适应性。

报告中提到，流动性调整推重比是模型的关键组成部分。这个指标通过量价共振动量和流动性阻力因子修正，有效解决了理论信号与实际可交易性的脱节问题。例如，如果一个标的的价格上涨伴随着成交量的增加，那么这个标的的推重比就会提高，表明上涨趋势得到了资金的支持，是一个买入信号。

这种模型的另一个优势是其信号的准确性和风险收益指标的双重优化。报告中的回测结果表明，基于融合熵值分位数阈值与推重比方向的一体化信号规则能够有效地动态适配不同市场状态。这意味着，模型能够捕捉趋势转折点并控制交易频率，实现信号准确率的提高和风险收益的优化。

然而，报告也提醒我们，模型存在失效的风险。因为报告资料均来源于公开数据，分析结果通过历史数据统计、建立模型和测算完成，在政策、市场环境等发生变化时，模型可能会失效。因此，投资者在使用这种模型时，需要密切关注市场和政策的变化，以确保模型的有效性。

文章的灵感来自于中泰证券金融工程团队发布的《高维时空嵌入的视角—物理增强型样本熵择时模型》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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