根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：债券型基金久期与杠杆调整模型 模型构建思路：通过动态调整债券组合的久期和杠杆率来应对利率波动和市场变化[2][3][4] 模型具体构建过程： - 久期计算采用各债券持仓市值加权方法 - 杠杆率计算采用资产总值/资产净值的比值 - 调整规则：当国债收益率上升时，缩短久期并降低杠杆率 - 具体调整幅度：短期纯债久期缩短0.11年至0.97年，杠杆率降低1.38%至117.79%[2] 2. 模型名称：可转债基金行业集中度模型 模型构建思路：通过行业集中配置提升可转债投资回报[4][6] 模型具体构建过程： - 行业权重分配公式： $行业权重 = \frac{行业转债市值}{总转债市值} \times 100\%$ - 重点配置银行(43.33%)、电力设备(11.82%)、农林牧渔(6.04%)行业[6] - 个券选择标准：选择发行人信用评级AA+以上的可转债 模型的回测效果 1. 债券久期调整模型 - 年化收益率：短期纯债0.13%，中长期纯债-0.21%[1] - 波动率：短期纯债0.38%，中长期纯债0.52% - IR：短期纯债0.34，中长期纯债-0.40[1] 2. 可转债行业集中模型 - 年化收益率：3.82%[1] - 最大回撤：8.25% - 行业集中度HHI指数：0.28[6] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：债基券种配置因子 因子构建思路：通过不同券种的动态调整优化组合收益[2][3] 因子具体构建过程： - 金融债配置比例 = 金融债市值/债券总市值 - 中期票据调整幅度 = 本期持仓 - 上期持仓 - 短期纯债增持企业短融6972亿(+26.39%)，减持同业存单[2] 2. 因子名称：混合债基权益暴露因子 因子构建思路：通过股票仓位变化增强收益[3][4] 因子具体构建过程： - 股票仓位计算公式： $股票仓位 = \frac{股票市值}{资产总值} \times 100\%$ - 二级债基股票仓位提升至11.64%[3] - 行业偏好：有色金属(11.41%)、食品饮料(8.50%)[3] 因子的回测效果 1. 券种配置因子 - 金融债配置效果：63.43%仓位贡献1.2%收益[2] - 国债调整效果：增持贡献0.15%超额收益 2. 权益暴露因子 - 股票仓位与收益相关性：0.82[3] - 行业配置超额收益：有色金属+3.2%[3]