量化模型与构建方式 1. 模型名称：宏观评分模型 - 模型构建思路：通过多维度宏观因子评分体系对大类资产进行择时判断，综合国内及全球的景气、货币、信用、通胀等因子形成资产配置观点[13] - 模型具体构建过程： 1. 对9项宏观因子（国内景气/货币/信用/通胀、全球景气/货币/通胀、美元、金融压力）按月评分，分值范围为-1至1 2. 对每类资产（如中证800、黄金等）的宏观因子评分加权求和，得到总分 3. 根据总分阈值划分看多/中性/看空观点[15] - 模型评价：能够系统性捕捉宏观周期变化对资产的影响，但因子权重设定依赖主观经验 2. 模型名称：美股中期择时模型 - 模型构建思路：基于景气度、资金流、金融压力三维度等权构建择时指标[16] - 模型具体构建过程： 1. 景气度分项：采用美国PMI等经济指标，标准化后映射至0-100分[18] 2. 资金流分项：跟踪机构资金流向数据（滞后3个月）[16] 3. 金融压力分项：监测信用利差波动 4. 最终指标= (景气度+资金流+金融压力)/3，阈值50为多空分界线[16] 3. 模型名称：黄金择时模型 - 模型构建思路：以美国财政赤字变化为核心驱动因子构建择时指标[19] - 模型具体构建过程： 1. 计算美国政府赤字规模的标准化变化率 2. 加入美元指数和实际利率调整项 3. 最终指标=赤字因子×0.6 +美元因子×0.3 +利率因子×0.1[20] - 模型评价：对中长期趋势把握较好，但短期易受避险情绪干扰 4. 模型名称：原油景气指数模型 - 模型构建思路：结合全球经济预期与供需平衡指标构建景气指数[21] - 模型具体构建过程： 1. 需求端：全球制造业PMI加权值 2. 供给端：OPEC产量变化率 3. 金融端：美元指数反向指标 4. 标准化处理后合成景气指数，范围-2.5至+2.5[22] 5. 模型名称：大类资产配置优化模型 - 模型构建思路：基于风险预算和宏观因子暴露动态调整资产权重[23] - 模型具体构建过程： 1. 计算各资产风险贡献度：$RC_i = w_i \times \frac{\partial \sigma_p}{\partial w_i}$ 2. 根据宏观评分调整风险预算分配 3. 二次规划求解最优权重[25] --- 模型的回测效果 1. 宏观评分模型 - 中证800预测准确率：68%[15] - 黄金多空信号IR：1.2[15] 2. 美股中期择时模型 - 年化超额收益：4.5%[16] - 多空胜率：62%[18] 3. 黄金择时模型 - 近3年信号IR：1.5[20] - 最大回撤：-8.3%[19] 4. 原油景气指数模型 - 趋势跟随策略年化收益：12.7%[22] - 波动率：24.5%[21] 5. 大类资产配置优化模型 - 最近1年收益：8.0%[23] - 最大回撤：3.3%[23] - 年化波动率：5.8%[25] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：财政赤字因子（黄金模型核心） - 构建思路：捕捉美国政府赤字扩张对黄金的长期驱动效应[19] - 具体构建： $赤字因子_t = \frac{TGA账户余额_{t-3}-TGA账户余额_t}{GDP_{t-3}} \times 100$[14] 2. 因子名称：全球景气扩散因子 - 构建思路：综合主要经济体PMI判断全球周期位置[15] - 具体构建： 1. 对美、欧、中PMI做Z-score标准化 2. 加权平均：$0.4 \times PMI_{US} + 0.3 \times PMI_{EU} + 0.3 \times PMI_{CN}$[13] 3. 因子名称：金融压力因子 - 构建思路：监测信用市场紧张程度[18] - 具体构建： $金融压力=0.5 \times TED利差 + 0.3 \times 高收益债利差 + 0.2 \times VIX$[16] --- 因子的回测效果 1. 财政赤字因子 - 与黄金价格相关性：0.72[20] - 月度IC均值：0.15[19] 2. 全球景气扩散因子 - 铜价预测ICIR：1.8[15] - 季度滚动胜率：65%[13] 3. 金融压力因子 - 美股波动解释度R²：41%[18] - 极端事件预警准确率：78%[16]