主要观点总结
文章介绍了一种全自动构建全一级行业景气指数的方法，包括快速获取大部分一级行业的景气指数，建立数据库，提出连续非线性的仓位函数，采用多种方式进行指标筛选和参数选取，以及使用样本内外数据进行回测和最新模型训练。文章还提到了模型的风险提示和来源信息。
关键观点总结
关键观点1: 全自动构建行业景气指数的方法
文章提出了一种构建行业景气指数的全自动方法，包括快速获取大部分一级行业的景气指数，建立包含宏、中观指标的数据库，为建立28个申万一级行业的景气模型提供支持。
关键观点2: 兼顾主观逻辑与数据规律的策略
在构建景气模型时，该方法兼顾了主观逻辑与数据规律，考虑了不同时间段内指标的稳定性。
关键观点3: 参数选取与模型优化
文章采用距离最小法选取模型参数，增强了模型的样本外效果。同时，使用全样本数据训练最新模型，并进行样本内外回测，取得较好的效果。
关键观点4: 模型的风险提示与来源信息
文章对模型进行了风险提示，强调了模型根据历史数据建立，市场环境变化可能导致模型失效。同时，提供了文章的来源信息，订阅号的法律声明等。
文章预览
本文根据我们对行业基本面量化的理解，尝试打造一个较为自动化的行业景气指数构建方法，在以下几个方面作出努力： 快速地得到大部分一级行业的景气指数； 兼顾主观逻辑与数据规律； 考虑不同时间段内指标的稳定性； 参数的选取兼顾收益和稳健性。 我们建立了包含将近一千个宏、中观指标的数据库，可供建立28个申万一级行业的景气模型； 我们提出连续非线性的仓位函数作为基本面指标与行业收益的纽带，尝试在构建景气模型时兼顾收益；我们采用逻辑方向和实验方向结合、不同时间段结合的方式进行指标筛选，筛去方向不稳定的指标；我们使用距离最小法选取模型参数，增强了模型的样本外效果。 将全样本（2016-2024）分为两段作为样本内（2016-2021）和样本外（2022至今），选取每期景气度最高的5个行业进行回测。样本内年化超额收益35
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