量化模型与构建方式 模型名称：基于宏观风险因子的大类资产轮动模型 - 模型构建思路：利用宏观风险因子体系，通过投资时钟规律和相位判断法，构建大类资产轮动模型[4][5][6] - 模型具体构建过程： 1. 宏观风险因子体系：构建包括经济增长、通胀、利率、汇率、信用、期限利差六个因子的宏观风险模型[4] - 经济增长因子：使用工业增加值同比、PMI、社会消费品零售总额同比等指标，采用HP滤波处理，波动率倒数加权合成[4] - 通胀因子：使用PPI同比、CPI同比等指标，采用HP滤波处理，波动率倒数加权合成[4] - 利率因子：使用中债-国债总财富指数、中证货币基金指数等指标，等权构造投资组合，计算净值同比收益率[4] - 汇率因子：使用上海金、伦敦金现等指标，构造等权多空投资组合，计算净值同比收益率[4] - 信用因子：使用中债-企业债AAA指数、中债-国债总指数等指标，构造久期中性的投资组合，计算净值同比收益率[4] - 期限利差因子：使用中债-中短期债券财富指数、中债-长期债券财富指数等指标，构造久期中性的投资组合，计算净值同比收益率[4] 2. 大类资产投资时钟规律：引入“美林时钟（增长—通胀时钟）”和“利率—信用时钟”模型，统计各类资产在不同时钟状态下的表现[5][6][8] 3. 相位判断法改善拐点：使用因子动量法识别宏观风险因子的上/下行状态，定义相位判断法来判断宏观风险因子的状态[12][13][16][17] - 因子动量法公式： $Momentum_{t}=X_{t}-\frac{1}{3}(X_{t-1}+X_{t-2}+X_{t-3})$ - 相位判断法：用38个月为周期构造正弦波，滚动拟合宏观因子，判断当前所属相位[16][17] 4. “时钟+拐点改善法”大类资产轮动模型：假设下个月各个因子均延续本月状态，根据各个宏观风险因子所处的状态，计算截面上各个资产的总得分，引入风险预算模型进行调整[18][19][20] - 模型评价：该模型在控制高风险资产仓位的情况下，取得了近10%的年化收益，收益、风险、回撤控制方面表现都非常优秀[23] 模型的回测效果 - 基于宏观风险因子的大类资产轮动模型 - 总收益率：242.45%[23] - 年化收益率：9.93%[23] - 年化波动率：6.83%[23] - 年化夏普比率：1.45[23] - 最大回撤率：6.31%[23] - 胜率：73.08%[23] 量化因子与构建方式 因子名称：宏观风险因子 - 因子的构建思路：利用宏观数据和资产组合构建经济增长、通胀、利率、汇率、信用、期限利差六个因子，全面刻画宏观经济的多个方面[4] - 因子具体构建过程： - 经济增长因子：使用工业增加值同比、PMI、社会消费品零售总额同比等指标，采用HP滤波处理，波动率倒数加权合成[4] - 通胀因子：使用PPI同比、CPI同比等指标，采用HP滤波处理，波动率倒数加权合成[4] - 利率因子：使用中债-国债总财富指数、中证货币基金指数等指标，等权构造投资组合，计算净值同比收益率[4] - 汇率因子：使用上海金、伦敦金现等指标，构造等权多空投资组合，计算净值同比收益率[4] - 信用因子：使用中债-企业债AAA指数、中债-国债总指数等指标，构造久期中性的投资组合，计算净值同比收益率[4] - 期限利差因子：使用中债-中短期债券财富指数、中债-长期债券财富指数等指标，构造久期中性的投资组合，计算净值同比收益率[4] 因子的回测效果 - 宏观风险因子 - 经济增长因子：上行[34] - 通胀因子：下行[34] - 利率因子：上行[34] - 信用因子：下行[34] - 汇率因子：下行[34] - 期限利差因子：上行[34]