量化模型与构建方式 1. 模型名称：常青低波基金组合 - 模型构建思路：通过量化方法优选具有低波动特征的主动权益基金，满足在高风险市场环境下的防御需求，同时适合追求稳定收益的投资者[13][15] - 模型具体构建过程： - 以主动权益基金为基础，筛选出具有长期稳定收益特征的基金 - 通过基金的历史净值回撤和波动水平，评估基金经理的投资风格和风险控制能力 - 在因子测试中发现，基金的最大回撤和波动率指标具有显著的延续性 - 增加基金估值水平的限制，从净值表现和持仓特征两个维度优选低波基金，构建低波动特征的基金组合[15] - 模型评价：该模型在震荡下行的市场环境中表现出较强的韧性，能够在防守特性下兼具一定的进攻性[22][23] 2. 模型名称：股基增强基金组合 - 模型构建思路：挖掘具有更强Alpha收益能力的基金经理，构建风险波动较高且进攻性更强的基金组合，满足高风险偏好投资者的需求[13][16] - 模型具体构建过程： - 在主动管理权益基金中，分析基金收益率指标，拆分收益来源 - 剔除配置行业的Beta收益后，提取基金的Alpha收益 - 发现Alpha收益具有显著延续性，基于此构建基金组合 - 组合在回测中表现出较高的持有期胜率，配置于强选股能力的基金经理[16] - 模型评价：在当前市场环境下，组合表现与基准接近，未来有望在市场环境改善后展现更强弹性[25] 3. 模型名称：现金增利基金组合 - 模型构建思路：通过多维因子筛选，优选收益表现更佳的货币基金，帮助投资者优化短期闲置资金收益[14][18] - 模型具体构建过程： - 综合考虑管理费率、托管费率、销售服务费率、久期水平、杠杆水平等因素 - 关注机构持仓占比和偏离度等风险指标，避免收益率波动过大 - 构建货币基金优选体系，筛选出收益更高且波动风险更低的货币基金[18] - 模型评价：该模型能够持续跑赢比较基准，为投资者提供有效的现金管理工具[27] 4. 模型名称：海外权益配置基金组合 - 模型构建思路：基于海外市场指数的动量和反转因子，优选上涨趋势较好的指数，构建全球化投资的辅助工具[14][19] - 模型具体构建过程： - 根据长期动量和短期反转因子，剔除涨势过高、出现超买的指数 - 选择处于上涨趋势且上升动能较好的指数作为配置标的 - 构建海外权益配置基金组合，满足投资者全球化配置需求[19] - 模型评价：在美联储降息通道和人工智能科技带动下，该组合累积了较高水平的超额收益[28] --- 模型的回测效果 1. 常青低波基金组合 - 本周收益：-0.911%[20] - 近一个月收益：-2.595%[20] - 今年以来收益：-3.306%[20] - 策略运行以来收益：4.244%[20] 2. 股基增强基金组合 - 本周收益：-1.005%[20] - 近一个月收益：-4.722%[20] - 今年以来收益：-3.946%[20] - 策略运行以来收益：3.295%[20] 3. 现金增利基金组合 - 本周收益：0.031%[20] - 近一个月收益：0.153%[20] - 今年以来收益：0.045%[20] - 策略运行以来收益：2.921%[20] 4. 海外权益配置基金组合 - 本周收益：0.428%[20] - 近一个月收益：-2.602%[20] - 今年以来收益：-0.018%[20] - 策略运行以来收益：24.446%[20]