量化模型与构建方式 1. 主动风险预算模型 - 模型名称：主动风险预算模型 - 模型构建思路：将风险平价模型与主动信号结合，通过股债横向比价、股票纵向估值水平、市场流动性三个维度构建主动风险预算指标，计算出股票与债券的配置权重[2][10] - 模型具体构建过程： 1. 股债横向比价维度：借鉴美联储FED模型，将股权风险溢价定义为： $ERP = \frac{1}{PE_{ttm}} - YTM_{TB}^{10Y}$ 其中，$PE_{ttm}$为中证800市盈率ttm，$YTM_{TB}^{10Y}$为10年期国债到期收益率。当股权风险溢价 > 5%时超配权益资产，当 < 2%时低配权益资产[12][13] 2. 股票纵向估值水平维度：滚动窗口计算股票估值在近5年历史中的分位数，当估值分位数位于25%之下时超配权益资产，反之当估值分位数位于75%之上时低配权益资产[14] 3. 市场流动性维度：M2与M1的差额为准货币，包括单位定期存款、个人存款、证券保证金等；M2-M1剪刀差反映了可随时兑换成货币的资金边际变化。当$M2 - M1 \geq 5$时，市场流动性宽松，超配权益资产；当$M2 - M1 \leq -5$时，市场流动性收紧，低配权益资产[16] 4. 信号汇总：将三个维度的信号汇总，代入softmax函数，计算权益资产风险预算权重： $softmax(x) = \frac{\exp(\lambda x)}{\exp(\lambda x) + \exp(-\lambda x)}$ 其中，$x$为权益汇总信号，$\lambda$为风险调整系数[19] - 模型评价：通过多维度动态调整资产波动贡献，提供稳健的资产配置建议[10] 2. 行业轮动模型 - 模型名称：行业轮动模型 - 模型构建思路：从交易行为、资金面、基本面三个维度出发，分别构建6个行业轮动子模型，对一级行业指数进行打分，每月选择分数最高的前三分之一行业作为多头组合[24] - 模型具体构建过程： 1. 交易行为维度：由黄金率模型和龙头股模型组成。黄金率模型捕捉行业日内动量+隔夜反转效应；行业龙头股模型捕捉行业内龙头股领先、普通股滞后效应[26] 2. 资金面维度：由北向双轮驱动模型和机构资金流模型组成。北向双轮驱动模型捕捉高活跃成交+高净流入特征的外资偏好；机构资金流模型捕捉超大单抢筹+小单退出的供需特征[26] 3. 基本面维度：由历史景气度模型与预期景气度模型组成。历史景气度模型核心捕捉行业上的盈余动量效应；预期景气度模型核心是捕捉行业的戴维斯双击效应[26] - 模型评价：通过多维度综合打分优选行业，提供行业轮动配置建议[24] 模型的回测效果 主动风险预算模型 - 年化收益率：6.27%[2] - 最大回撤：4.89%[2] - 收益波动比：1.61[2] - 收益回撤比：1.28[2] 行业轮动模型 - 6月组合平均收益率：-7.63%[29] - 基准组合收益率：-7.14%[29] - 超额收益率：-0.48%[29] 因子的回测效果 主动风险预算模型因子 - ERP信号：5.57%（截至2024/6/28）[15] - PE_ttm估值分位点：21.4%（截至2024/6/28）[17] - M2-M1剪刀差：11.2%（截至2024/05）[18] 行业轮动模型因子 - 6月三分组多空收益率：0.02%[27] - 6月行业ETF组合收益率：-5.56%[36] - 有ETF跟踪的行业平均收益率：-5.89%[36] - 超额收益率：0.33%[36]