1、VL-C宽基择时模型
　　VL-C宽基择时模型是在宽基估值模型基础上引入市场流动性与交易拥挤度模型，研究指数极端估值状态下流动性与拥挤度等微观结构的边际变化。VL-C宽基择时模型能够较为准确地捕捉市场指数底部与顶部特征，主要有两方面应用：通过市场代表性比较好的宽基指数（沪深300）估值判断市场整体估值水位高低；通过估值流动性模型捕捉宽基指数估值底部与流动性恐慌性双重底部。数据库仅展示宽基估值模型数据。
　　2、VL-C行业择时模型
　　VL-C行业择时模型是在行业估值模型基础上从微观结构角度引入市场流动性与交易拥挤度模型，能够较为完整、准确地捕捉行业指数底部与顶部特征。VL-C行业择时模型有三方面应用：通过估值趋势模型识别刚刚转入做多或做空状态的行业；通过行业流动性模型捕捉行业连续恐慌性下跌底部信号；通过行业拥挤度模型规避行业交易拥挤下跌风险。数据库仅展示行业择时模型数据。
　　3、PEM-VC行业配置模型
　　基于景气度、超预期和动量等“边际思维”模型，优先配置景气度、超预期和动量边际改善的行业板块；同时基于行业估值和交易拥挤度等顶部择时避险模型，规避估值趋势或微观结构恶化导致的指数下行风险。仅展示景气度、超预期和动量等“边际思维”模型数据。
　　4、指数贡献度
　　展示指数成分股、中信一级行业、中信二级行业对于市场主要指数最近一周涨跌的贡献点数，同维度贡献点数之和等于当前指数涨跌点数。
　　5、风险提示
　　1)、数据使用风险，本数据库数据更新自万德数据库，可能由于第三方数据库数据更新不及时、第三方上传数据错误等因素导致的数据使用风险；
　　2)、量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险；
　　3)、量化模型因历史样本空间限制可能存在一定局限性；
　　4)、行业配置模型结论为独立观点，有关研究所行业研究团队观点，请参考相关已发布研究报告。
　　5)、本报告结论完全基于公开的历史数据进行计算，模型结果不代表点位预测，不代表未来宽基指数和行业指数整体走势的判断，亦不构成投资收益的保证或投资建议。