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[11][13] - 模型具体构建过程： - 以高权益仓位主动管理的基金为基础，挑选具有长期稳定收益特征的基金 - 结合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 - 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 - 构建具有低波动特征的主动权益基金组合[13][20] - 模型评价：该模型在减小组合净值波动的同时，保持了较好的收益水平，低波动和小回撤特性在市场波动中得到了验证[20][21] 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，构建风险波动等级较高且兼具进攻性的基金组合，满足高风险偏好投资者的需求[11][14] - 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，提取剩余的Alpha收益 - 基于Alpha收益的显著延续性，优选强选股能力的基金经理 - 构建基金组合，并在回测中验证其持有期胜率[14] - 模型评价：该模型在市场环境改善后有望展现更强弹性，同时在较弱市场环境下保持与基准相近的表现[23] 3. 模型名称：现金增利基金组合 - 模型构建思路：基于货币基金的多维特征因子，优选收益表现更佳的货币基金，优化短期闲置资金收益水平[12][16] - 模型具体构建过程： - 综合管理费率、托管费率、销售服务费率、久期水平、杠杆水平等指标 - 关注机构持仓占比和偏离度等风险指标，避免收益率波动 - 构建货币基金优选体系，筛选出收益更高且波动风险较低的货币基金[16] - 模型评价：该模型能够有效帮助投资者在现金管理中获取更高收益，同时减少收益波动风险[26] 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长期动量和短期反转因子，优选上涨趋势且动能较好的指数，构建全球化投资的辅助工具[12][17] - 模型具体构建过程： - 根据长期动量因子和短期反转因子，剔除涨势过高、超买的指数 - 选择处于上涨趋势且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[17] - 模型评价：该模型在全球化配置中展现了较高的收益增厚能力，适合作为A股权益市场的补充工具[27] --- 模型的回测效果 1. 常青低波基金组合 - 本周收益：0.264%[18] - 近一个月收益：1.526%[18] - 今年以来收益：-0.922%[18] - 策略运行以来收益：6.814%[18] 2. 股基增强基金组合 - 本周收益：0.946%[18] - 近一个月收益：3.351%[18] - 今年以来收益：0.297%[18] - 策略运行以来收益：7.858%[18] 3. 现金增利基金组合 - 本周收益：0.054%[18] - 近一个月收益：0.154%[18] - 今年以来收益：0.181%[18] - 策略运行以来收益：3.061%[18] 4. 海外权益配置基金组合 - 本周收益：0.224%[18] - 近一个月收益：3.150%[18] - 今年以来收益：3.086%[18] - 策略运行以来收益：28.311%[18]