事项： 金融市场中的短期内快速上涨行情往往因情绪驱动而非基本面改善，容易导致阶段性追高。传统技术分析（如KDJ、RSI、MACD、均线体系、成交量、换手率及估值水平等单一指标）虽能提供部分洞察，但其信号纷杂、滞后性强且受主观经验影响较大，难以有效预警此类脉冲式行情的风险。 为系统性地解决这一问题，本研究旨在构建一个多维度、量化、由人工智能驱动的综合研判框架。研究首先从趋势、动量、资金流向、估值四个核心维度出发，构建了十二个关键原始指标，形成一个全面刻画市场状态的多因子体系，并初步判断和市场趋势的关系，确保模型的可行性以及避免机器学习的“黑箱”现象。随后，本研究创新性地引入以HistGradientBoosting为代表的机器学习算法作为“AI辅助”核心引擎，在两大关键环节实现优化： 在因子处理层面：利用AI方法自动化完成因子的去极值、标准化、分位化与特征重要性筛选，显著提升因子数据的稳定性和有效性，克服了传统人工选择因子的主观性与过拟合缺陷。在模型建模层面：利用HistGradientBoosting模型的非线性拟合能力，深度捕捉多个技术因子与估值因子之间复杂的交互效应与协同关系，从而生成更为精准、稳健的复合择时信号。 本研究的核心价值在于解答两个关键问题：第一，在A股市场的特定环境下，市场因子对于规避短期顶部风险具有显著的预测能力？第二，相较于传统的线性模型或经验判断，AI辅助的融合框架能否在策略胜率、夏普比率与最大回撤控制上表现出更优的性能，尤其在于类似“9·24”行情的临界点识别上。 我们预期，该AI增强型的多因子择时策略不仅能为投资者提供一个客观、系统的A股风险预警工具，减少盲目追高带来的损失，同时也为人工智能技术在中国金融市场量化实践中的应用潜力与可解释性提供了有力的实证参考。 报告首先通过趋势、动量、资金流向和估值四个维度的图表验证了单点指标在市场波动中能够捕捉趋势拐点与风险信号，为量化建模提供了实证基础。在此基础上，研究团队将12个核心指标及其衍生因子系统化处理，统一标准化和分位化，并通过IC检验筛选出具备解释力的因子。随后引入直方图梯度提升（HistGradientBoosting）模型，利用其非线性拟合与交互捕捉能力生成复合择时信号。回测结果显示，策略年化收益率达36.41%，夏普比率2.30，最大回撤-19.51%，显著优于万得全A指数，尤其在“9·24”行情等高波动场景中展现出“追涨不追高、下跌能抗跌”的特征。由此证明，AI辅助的多因子量化框架不仅能将单一指标的局部关联转化为系统化策略，还能有效提升风险控制与收益稳定性。
