根据研报内容，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. 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，旨在跑出绝对收益和相对A股权益的长周期相对收益[10] - 模型具体构建过程： 1. 筛选ETF池并设定等权重分配（黄金ETF、食品饮料ETF等8类各10%）[11] 2. 结合技术面量化指标动态调整持仓 - 模型评价：样本外表现优异，风险收益比突出 2. 全天候多资产多策略ETF风险平价策略 - 模型构建思路：通过资产分散（商品/美股/国内权益/债券）和策略叠加（行业/风格/大小盘轮动）降低波动[15] - 模型具体构建过程： 1. 风险平价权重计算：$w_i = \frac{1/\sigma_i}{\sum_{j=1}^n 1/\sigma_j}$ 2. 动态调整国债（30年期21%）、黄金（6.94%）等12类资产权重[16] 3. 中美核心资产组合 - 模型构建思路：结合RSRS趋势策略与技术面反转策略配置白酒/红利/黄金/纳指[19] - 模型评价：长周期超额收益显著，但需注意标的波动差异 4. 高景气/红利轮动策略 - 模型构建思路：根据宏观信号切换高景气成长（创业板/科创50）与红利（低波/央企红利）配置[22] - 模型具体构建过程： 1. 构建景气度指标（社融增速、外资流入） 2. 当信号触发时按50%-50%权重调仓 5. 双债LOF增强策略 - 模型构建思路：通过波动率倒数加权提升债券配置比例[25] - 模型具体构建过程： 1. 计算双债LOF与其他资产的周波动率 2. 权重分配：$w_{bond} = \frac{1/\sigma_{bond}}{1/\sigma_{bond}+1/\sigma_{risk}}$ 模型回测效果 | 策略名称 | 年化收益率 | 最大回撤 | 波动率 | 夏普比率 | 数据来源 | |---------------------------|------------|----------|--------|----------|----------------| | 鑫选技术面量化策略 | 23.76% | -6.30% | 17.46% | 1.19 | [31] | | 高景气红利轮动策略 | 34.96% | -22.04% | 34.54% | 0.97 | [31] | | 中美核心资产组合 | 40.24% | -10.86% | 17.09% | 1.95 | [31] | | 双债LOF增强 | 6.55% | -2.26% | 3.39% | 1.30 | [31] | | 结构化风险平价策略(QDII) | 16.70% | -2.38% | 4.90% | 2.77 | [31][28] | | 全天候多资产风险平价策略 | 14.10% | -3.62% | 4.45% | 2.54 | [31][13] | 关键因子应用 1. 风格轮动因子 - 构建思路：通过期限利差、CPI/PPI等宏观指标判断红利/成长风格占优[4] - 测试结果：当前信号显示红利风格持续占优 2. 大小盘轮动因子 - 构建思路：结合短端利率下行与RSI技术指标判断小盘超额收益[4] - 测试结果：5月信号从看多小微盘转为市值平配 3. 行业景气度因子 - 构建方法：跟踪电子/非银/新能源等行业资金流数据[42][45] - 最新信号：电子（-4.16%YTD）与医药（+7.03%YTD）分化显著[55] 注：所有策略均采用华鑫证券独家标签体系进行ETF分类（宽基/行业/因子/主题等）[41]