量化多资产策略的核心特征 - 强调以系统化、纪律化的量化模型作为资产配置、组合调整及风险管理的关键决策依据，提升投资的可重复性与稳定性 [2] - 区别于传统“固收+”策略，专门设置下行风险控制模块，包括硬性止损线和基于波动率管理的事前预警，可能在市场异动前启动调仓 [2] - 调仓主要基于风险控制需求，而非为博取收益进行择时，目标是确保组合运行在安全边界内 [3] 贝莱德基金量化策略的具体运作 - 权益部分采用行业轮动模型，基于价值、成长、价格动量等多个信号维度打分，并结合风险模型、交易成本，通过组合优化器形成行业配置 [2] - 债券部分采用久期、信用轮动策略，综合利率期限结构、价格动量、信用利差动量等信号，动态调整利率债与高等级信用债配比，且不做信用下沉 [2] - 行业轮动模型为中低频策略，核心是基于宏观和基本面数据筛选行业，从行业到个股采用“翻译”式策略，基本不做个股选择 [4] - 股票持仓覆盖行业分散，个股数量较多，通过高分散度摊薄风险，基金经理仅在极个别情况下进行小幅干预 [4] 策略的规模容量与收益来源 - 策略标的以大中盘股票和利率债为主，主要股债策略再平衡频率为月度，产品整体规模上限可达百亿元以上 [5] - 规模增长对收益影响微乎其微，因收益核心来源于交易策略，而非依赖静态债券收益 [5] - 利率债市场定价透明，容量达万亿元级，策略不涉及非标资产与高频交易，规避了资产稀缺和规模扩张对策略运作的压力 [5] 对2026年投资机会的展望 - 国内债市机会将集中在短端高等级信用债与利率债曲线上的相对价值和轮动交易，久期轮动策略在方向不明的市场里可能更具优势 [5] - 仍然看好2026年A股，预计未来12个月至18个月沪深300指数或有较好表现，目前沪深300指数市净率约为1.5倍，基于2025年盈利预估的市盈率约为13.6倍，估值具备吸引力 [6] - 结构性行情将延续，AI主线有望从硬件基础设施向更多应用领域扩散，消费板块在积极因素助力下或迎来修复，有色金属等板块可能呈现波动性机会 [6]