根据提供的研报内容，以下是量化模型和因子的详细总结： --- 量化模型与构建方式 1. 模型名称：高景气成长与红利策略轮动模型 - 模型构建思路：通过多因子信号动态配置高景气成长股与红利股，实现风格轮动[75] - 模型具体构建过程： 1. 因子选择：期限利差、社融增速、CPI与PPI四象限、美债利率、资金博弈（ETF/险资/外资）[75] 2. 信号生成：每月底对各因子打分，均值作为综合信号（高景气=1，红利=-1）[75] 3. 权重分配：根据信号强度调整成长与红利的配置比例（如60%红利+40%成长）[75] - 模型评价：适应市场风格切换，但依赖因子信号的稳定性 2. 模型名称：黄金择时模型 - 模型构建思路：结合美元信用、通胀预期、资金流向等指标预测黄金价格趋势[32][36] - 模型具体构建过程： 1. 因子选择： - 抗通胀属性：美国10年期盈亏平衡通胀率 - 金融属性：实际利率（$r = \text{名义利率} - \text{通胀预期}$）[38] - 避险属性：经济政策不确定性指数（EPU）[36] - 资金面：CFTC黄金投机净多仓[33] 2. 信号合成：加权综合得分，阈值触发买入/卖出信号[34] - 模型评价：多维度验证有效，但对突发地缘事件敏感 --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：期限利差因子 - 构建思路：反映货币宽松预期，用于成长/红利轮动[75] - 具体构建：10年期与1年期国债收益率差值，标准化后分箱打分[79] 2. 因子名称：资金博弈因子 - 构建思路：监测主力资金动向（ETF、外资、融资余额）[66][67] - 具体构建： - 融资净买入占比：$\text{融资净买入额} / \text{市场总成交额}$[67] - 外资净流入：北向资金日均流量标准化[60] 3. 因子名称：ERP股债性价比因子 - 构建思路：比较股票与债券的风险溢价[55] - 具体构建： $\text{ERP} = \frac{1}{\text{沪深300PE}} - \text{10年期国债收益率}$[56] --- 模型的回测效果 1. 高景气成长与红利轮动模型 - 年化收益：14.66% | 最大回撤：27.08% | Sharpe：0.63[75] - 超额基准：年化+12.27%（vs 等权配置）[75] 2. 黄金择时模型 - 目标价：3200美元/盎司（滚动5年久期模型）[32] - 信号胜率：72%（2020-2025年回溯测试）[34] --- 因子的回测效果 1. 期限利差因子 - IC（信息系数）：0.15（2024年）[75] 2. 资金博弈因子 - 融资余额占比与沪深300收益相关性：0.32（近1年）[67] 3. ERP因子 - 历史分位数：80%（高于均值+1标准差）[56] --- 注：未提及的模型/因子（如BTC择时模型）因文档未披露构建细节而未纳入[29]。