量化模型与构建方式 1. 高频宏观因子模型 - 模型名称：高频宏观因子模型 - 模型构建思路：通过资产组合模拟构建高频宏观因子体系，用以观察市场交易的宏观预期变化[12] - 模型具体构建过程： 1. 真实宏观指标合成低频宏观因子[12] 2. 筛选领先于低频宏观因子的资产[12] 3. 以资产同比收益率为自变量，低频宏观因子同比为因变量，通过滚动多元领先回归确定资产权重，构建投资组合模拟宏观因子走势[12] 4. 各因子具体构建方式： - 高频经济增长因子：以工业增加值同比、PMI同比、社会消费品零售总额同比为低频因子，滚动回归拟合恒生指数、CRB金属现货[13] - 高频通货膨胀因子（消费端）：以CPI同比为低频因子，滚动回归拟合食用农产品价格指数、猪肉价格指数[13] - 高频通货膨胀因子（生产端）：以PPI全部工业品同比为低频因子，滚动回归拟合生产资料价格指数、CRB工业现货指数、CRB综合现货指数[13] - 高频利率因子：以国债到期收益率为基准，做空中债-国债总净价（1-3年）指数[13] - 高频信用因子：以信用债到期收益率减去国债到期收益率为基准，做多中债-企业债AAA财富(总值)指数，做空中债-国债总财富(总值)指数[13] - 高频汇率因子：以人民币兑美元中间价为基准，做多美元指数[13] - 高频期限利差因子：以长期国债到期收益率减去中短期国债到期收益率为基准，做多中债-中短期债券财富(总值)指数，做空中债-长期债券财富(总值)指数[13] - 模型评价：高频因子相比低频因子具有一定的领先性[13] 2. 债券久期择时模型 - 模型名称：债券久期择时模型 - 模型构建思路：利用改进的Diebold2006模型预测即期收益率曲线，并映射出不同久期债券的预期收益[19] - 模型具体构建过程： 1. 模型分别预测水平、斜率、曲率因子[19] 2. 水平因子的预测基于宏观变量预判和政策利率跟随[19] 3. 斜率和曲率因子的预测基于AR(1)模型[19] - 模型评价：模型能够较好地捕捉债券收益率曲线的动态变化[19] 3. 黄金预期收益模型 - 模型名称：黄金预期收益模型 - 模型构建思路：将黄金和美国抗通胀债券(TIPS)的远期实际回报关联，构建黄金的预期收益模型[29] - 模型具体构建过程： 1. 模型公式： $E[Real\_Return^{gold}]=k\times E[Real\_Return^{TIPS}]$ $E[R^{gold}]=\pi^{e}+k\times E[Real\_Return^{TIPS}]$ 其中，$k$为参数，$\pi^{e}$为美联储长期通胀目标（2%）[29] 2. 通过扩展窗口OLS估计参数$k$[29] - 模型评价：模型能够较好地反映黄金资产的长期收益预期[29] 4. 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：结合风险平价模型与主动信号，从股债横向比价、股票纵向估值水平、市场流动性三个维度动态调整资产权重[32][35] - 模型具体构建过程： 1. 股债横向比价：借鉴美联储FED模型，定义股权风险溢价（ERP）为： $E R P={\frac{1}{P E_{t t m}}}-Y T M_{T B}^{10Y}$ 当ERP > 5%时超配权益资产，当ERP < 2%时低配权益资产[36][37] 2. 股票纵向估值水平：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 < 25%时超配权益资产，> 75%时低配权益资产[38] 3. 市场流动性：以M2-M1剪刀差为指标，当M2-M1 ≥ 5%时超配权益资产，≤ -5%时低配权益资产[40] 4. 汇总三个维度的信号得分，代入softmax函数，计算权益资产风险预算权重： $s o f t m a x(x)={\frac{\exp(\lambda x)}{\exp(\lambda x)+\exp(-\lambda x)}}$ 其中，$x$为权益汇总信号，$\lambda$为风险调整系数[43][44] - 模型评价：模型能够动态调整资产配置权重，适应市场变化[35] 5. 行业轮动模型 - 模型名称：行业轮动3.0模型 - 模型构建思路：从交易行为、景气度、资金面、筹码结构、宏观驱动、技术分析六个维度构建行业轮动子模型，并动态合成优选行业[50][51] - 模型具体构建过程： 1. 交易行为模型：捕捉行业日内动量+隔夜反转效应[51] 2. 景气度模型：捕捉行业盈余动量效应[51] 3. 资金流模型：捕捉主动抢筹+被动派发行为[51] 4. 筹码结构模型：捕捉持仓收益+阻力支撑效应[51] 5. 宏观驱动模型：捕捉高频宏观预期在行业上的映射[51] 6. 技术分析模型：捕捉行业成份股在趋势、振荡、量能指标上的交易信号[51] - 模型评价：模型能够综合多维度信号，动态调整行业配置[51] --- 模型的回测效果 高频宏观因子模型 - 高频经济增长因子：同比较前值上行[13] - 高频通货膨胀因子（消费端）：同比较前值上行[17] - 高频通货膨胀因子（生产端）：同比较前值下行[17] 债券久期择时模型 - 1月回报：-12.0bp，等权基准收益率22.7bp，策略超额收益-34.7bp[20] - 最近一年回报：2.49%，等权基准收益率7.59%，策略超额收益-5.10%[20] 黄金预期收益模型 - 未来一年黄金预期收益率：23.5%[29][33] - 过去一年基于TIPS收益率的择时策略绝对回报：35.97%[31][34] 主动风险预算模型 - 1月组合收益：-0.30%，股票仓位18.50%，债券仓位81.50%[45] - 2月组合收益：股票仓位18.00%，债券仓位82.00%[45] - 全样本区间年化收益率：6.62%，最大回撤4.89%，收益波动比1.66[48][49] 行业轮动模型 - 1月多空收益：-2.88%[56][59] - 行业轮动赔率：近期维持中高位水平[54] - 行业轮动胜率：1周动量效应较强[55]