该研报提出了一种基于投资策略相对表现而非宏观经济条件的市场状态概念，并设计了一个混合识别-预测框架，该框架结合统计跳跃模型进行机制识别、XGBoost分类器进行机制预测以及基于投资组合表现的超参数优化，旨在识别策略持续跑赢/跑输的市场模式并学习其驱动条件；通过1960-2024年美国股票因子数据的实证分析，研报证明将机制感知预测应用于因子分配策略（如主动因子配置和互补因子动态切换）能显著提升夏普比率和信息比率。

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