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：宏观驱动型投顾策略 - 构建思路：基于宏观经济指标（如关税政策、债市波动）调整资产配置比例，侧重政策对冲和季节性效应[5][6] - 具体构建过程： 1. 根据关税冲击预期增加信用债配置比例（+4.4%），减少货币比例（-3.8%）[8][35] 2. 久期调整：纯债型投顾久期增加0.13年，固收+型增加0.12年[7][34] 3. 行业轮动：增配食品饮料（+0.53%），减配电子（-0.78%）和电力设备（-0.31%）[36][37] - 模型评价：政策敏感性强，但依赖宏观预测准确性 2. 模型名称：指数驱动型投顾策略 - 构建思路：通过跟踪指数基金（如沪深300、中证500）进行风格配置，结合超额收益排名动态调整[9][41] - 具体构建过程： 1. 筛选指数基金调仓幅度：港股类指数增配1.1%，科创板类减配1.1%[41] 2. 小盘/微盘配置：微盘股比例从5.31%增至5.54%，小盘股维持5.34%[45][48] - 模型评价：风格稳定性高，但需警惕市场风格切换风险 --- 模型的回测效果 1. 宏观驱动型模型： - 4月绝对收益：-0.78%[17] - 近1年收益率：6.5%（黄金类QDII）[53] - Calmar比率：3.01（固收+型产品）[26] 2. 指数驱动型模型： - 4月绝对收益：-2.34%[17] - 中证2000调仓幅度：-1.5%（低超额收益产品）[41] - 信息比率（IR）：未披露 --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：久期调整因子 - 构建思路：反映利率预期变化对债券配置的影响[6][7] - 具体构建过程： - 久期计算公式：$\Delta D = \sum (w_i \cdot D_i)$，其中$w_i$为债券权重，$D_i$为单券久期[34] - 纯债型产品久期调整均值+0.13年[34] 2. 因子名称：行业轮动因子 - 构建思路：基于关税政策与内需消费趋势捕捉行业超额收益[5][36] - 具体构建过程： 1. 行业配置比例变化：食品饮料（+0.53%）vs 电子（-0.78%）[36] 2. 红利基金比例先升后降（5.38%→5.54%→5.49%）[42][43] --- 因子的回测效果 1. 久期调整因子： - 固收+型产品久期调整与收益相关性：+0.12年久期对应1.6%收益[26][34] 2. 行业轮动因子： - 食品饮料行业4月超额收益：+0.53%[36] - 微盘股配置收益贡献：+0.23%（5.31%→5.54%）[45] --- 注：以上内容严格基于研报数据，未包含风险提示等非核心信息[55][60]