根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：宏观驱动型投顾模型 模型构建思路：基于宏观经济指标和市场预期变化调整资产配置，重点关注债市波动和风格选择[5][6] 模型具体构建过程： - 通过存款利率、信用债利差等指标判断债市性价比，动态调整货币/利率债比例（如纯债型投顾久期减少0.04年，固收+型增加0.24年）[7][33] - 根据通胀预期和行业景气度调整权益配置（如增配银行+0.92%，减配电子-0.42%）[35][39] 模型评价：在5月表现领先其他策略（收益3.34%），但对宏观数据敏感性较高[16][20] 2. 模型名称：红利因子增强模型 因子构建思路：利用低通胀环境下红利资产的防御性特征构建组合[5][41] 因子具体构建过程： - 筛选高股息率指数基金（如中证红利），计算持仓比例变化： $红利配置比例 = \frac{\sum(调仓后红利基金权重)}{\sum(调仓前红利基金权重)}$ - 5月平均增配幅度达2.1%，超额收益前50%产品增配7.8%[41][42] 模型的回测效果 1. 宏观驱动型模型：5月收益3.34%，Calmar比率2.70（固收+型）[16][26] 2. 红利因子模型：近1年超额收益1.4%，5月持仓比例从5.44%升至5.52%[42][44] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：久期调整因子 因子构建思路：反映利率预期变化对债券组合的影响[6][33] 因子具体构建过程： - 计算调仓前后组合久期差值： $\Delta久期 = \sum(债券久期 \times 权重变化)$ - 纯债型产品久期减少0.04年，固收+型增加0.24年[33][34] 2. 因子名称：港股暴露因子 因子构建思路：捕捉港股相对A股的估值优势[41][53] 因子具体构建过程： - 统计QDII基金中港股类配置比例变化，5月平均增配1.8%[53][54] 因子的回测效果 1. 久期调整因子：纯债型组合久期调整后收益0.18%（5月）[4][34] 2. 港股暴露因子：近1年相关组合收益41.9%，5月增配幅度2.2%[53][54] （注：原文未涉及部分因子公式的详细参数说明，故未列出完整数学表达式）