量化模型与构建方式 1. 鑫选ETF绝对收益策略 - 模型构建思路：通过"抽屉法"在场内权益ETF池中进行测试，目标是跑出绝对收益和相对A股权益的长周期相对收益[11] - 模型具体构建过程：从鑫选ETF池中筛选标的，采用技术面量化方法进行组合配置，最新持仓包括黄金ETF、食品饮料ETF等10只产品，每只权重10%[12] - 模型评价：样本外表现优异，兼具收益性和防御性 2. 全天候多资产多策略ETF风险平价策略 - 模型构建思路：结合行业轮动、风格轮动等权益策略，通过风险平价降低组合波动性，分散配置于商品、美股、国内权益及债券等资产[16] - 模型具体构建过程：按风险贡献分配权重，商品类（如黄金ETF）占5.55%，国内债券类（如10年国债ETF）占17.37%，美股类（如标普500ETF）占3.45%[17] 3. 中美核心资产组合 - 模型构建思路：纳入白酒、红利、黄金、纳指四种强趋势标的，结合RSRS择时策略和技术面反转策略[20] - 模型具体构建过程：根据RSRS信号动态调整四类资产权重，当前持仓为黄金ETF[20] 4. 高景气/红利轮动策略 - 模型构建思路：通过定量信号在高景气成长与红利策略间轮动[23] - 模型具体构建过程：信号为高景气时配置创业板ETF和科创50ETF（各50%），信号为红利时配置红利低波ETF与央企红利50ETF（各50%）[23] 5. 双债LOF增强策略 - 模型构建思路：以债券持仓为主，通过波动率倒数归一化调整其他标的权重[26] - 模型具体构建过程：计算双债LOF与其他三组标的的收益率波动率，按波动率倒数分配权重[26] 6. 结构化风险平价（QDII）策略 - 模型构建思路：以国内中长期债券ETF为主，QDII权益、黄金、国内红利ETF为增强配置[27] - 模型具体构建过程：QDII类（如纳指ETF）与国内红利类（如银行ETF）按风险平价原则组合[29] --- 模型的回测效果 1. 鑫选ETF绝对收益策略 - 2024年初至今总收益率29.91%，年化收益率23.33%，最大回撤-6.30%，波动率18.11%，夏普比率1.13[32] 2. 高景气/红利轮动策略 - 2024年初至今总收益率45.11%，年化收益率34.76%，最大回撤-22.04%，波动率35.90%，夏普比率0.94[32] 3. 中美核心资产组合 - 2024年初至今总收益率53.79%，年化收益率41.19%，最大回撤-10.86%，波动率17.52%，夏普比率1.94[32] 4. 双债LOF增强策略 - 2024年初至今总收益率8.64%，年化收益率6.86%，最大回撤-2.26%，波动率3.51%，夏普比率1.34[32] 5. 结构化风险平价（QDII）策略 - 2024年初至今总收益率22.27%，年化收益率17.48%，最大回撤-2.38%，波动率4.85%，夏普比率2.93[32] 6. 全天候多资产风险平价策略 - 2024年初至今总收益率17.51%，年化收益率13.80%，最大回撤-3.62%，波动率4.50%[32] --- 量化因子与构建方式 （注：报告中未明确提及独立因子构建，仅涉及复合策略模型） --- 因子的回测效果 （注：报告中未提供单因子测试结果）