量化模型与构建方式 1. 模型名称：全天候策略 模型构建思路：全天候策略通过构建基于增长和通胀的分散组合，使得组合对宏观环境整体不敏感，能够在不同的宏观波动下都有出色的表现[10] 模型具体构建过程：桥水根据资产对宏观环境的敏感性差异，将资产分为四类：经济增速上行时配置股票、商品；经济增速下行时配置固定利率债券、通胀保护债；通胀上升时配置商品、通胀保护债；温和通胀或通缩时配置固定利率政府债、股票[10] 模型评价：该策略通过分散投资于不同宏观场景下的资产，降低了对单一宏观环境的依赖，具有较强的抗风险能力[10] 2. 模型名称：贝莱德大模型 模型构建思路：贝莱德通过训练基于文本的大模型，解析海量文本（如财报、新闻、社交媒体）并提取市场情绪、风险信号、Alpha来源，用于多因子选股模型[23] 模型具体构建过程：贝莱德使用研报、电话会议纪要对大语言模型进行 fine-tuning，输入文本、输出股票得分或情绪标签，最后用于多因子选股模型[23] 模型评价：该模型在2024年7月的报告中提到其预测股票收益的胜率超过60%，但近期未更新相关信息，表明其效果仍需进一步验证[24] 3. 模型名称：增强版萨姆法则 模型构建思路：在传统萨姆法则的基础上，纳入企业利润率指标，系统化区分失业率上升的驱动因素是需求端萎缩还是供给端扰动，以提高预测经济衰退的准确性[26] 模型具体构建过程：传统萨姆法则认为，当三个月平均失业率较过去12个月低点上升0.5个百分点时，经济将陷入衰退。增强版萨姆法则通过加入企业利润率指标，进一步区分失业率上升的原因[26] 模型评价：该模型在供给端扰动的情况下，显著提高了预测经济衰退的胜率，但在宏观环境多变的背景下，仍需结合其他指标进行综合判断[26] 模型的回测效果 1. 全天候策略，杠杆水平1.8倍，股票头寸占总持仓的1/4[12] 2. 贝莱德大模型，预测股票收益胜率超过60%[24] 3. 增强版萨姆法则，在供给端扰动的情况下，预测经济衰退的胜率显著提高[26] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：动量因子 因子构建思路：动量因子通过捕捉股票价格的趋势，选择过去表现较好的股票作为多头持仓[21] 因子具体构建过程：动量因子通常基于过去6个月或12个月的股票收益率进行排序，选择前20%的股票作为多头持仓[21] 因子评价：动量因子在市场风格稳定时表现强势，但在产业逻辑发生重大变化时可能迅速失效[21] 2. 因子名称：低波动率因子 因子构建思路：低波动率因子通过选择波动率较低的股票，降低组合的整体风险[21] 因子具体构建过程：低波动率因子通常基于过去12个月的股票波动率进行排序，选择波动率最低的20%股票作为多头持仓[21] 因子评价：低波动率因子在市场波动较大时表现较好，但在市场风格切换时可能表现疲软[21] 3. 因子名称：质量因子 因子构建思路：质量因子通过选择财务质量较好的股票，提高组合的长期收益[41] 因子具体构建过程：质量因子通常基于ROE、资产负债率等财务指标进行排序，选择财务质量最好的20%股票作为多头持仓[41] 因子评价：质量因子在市场集中度较高时表现较好，但在市场风格切换时可能表现不稳定[41] 因子的回测效果 1. 动量因子，2023年收益16.31%，2024年收益24.93%，2025Q1收益-8.54%[50] 2. 低波动率因子，2023年收益1.71%，2024年收益13.18%，2025Q1收益2.85%[50] 3. 质量因子，2023年收益13.14%，2024年收益15.82%，2025Q1收益-2.07%[50]