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：普通风险平价模型 - 模型构建思路：通过使组合中每个资产的风险贡献相等来实现风险分散[18] - 模型具体构建过程： 1. 计算资产协方差矩阵 $\Sigma$ 2. 求解权重向量 $w$ 满足 $w_i \cdot (\Sigma w)_i = w_j \cdot (\Sigma w)_j$ 对所有资产 $i,j$[14] 3. 当资产不相关时，权重与波动率倒数成正比[18] - 模型评价：适用于低相关资产，但对中国股债等属性差异大的资产需调整权重[21][23] 2. 模型名称：调整风险预算的风险平价模型 - 模型构建思路：通过动态调整不同资产的风险预算倍数来优化配置[27][36] - 模型具体构建过程： 1. 静态调整：权益风险预算设为25，商品/黄金设为36（资产数量开方倍数）[29][36] 2. 动态调整：基于过去6个月夏普比，最高预算为静态值的1.5倍[36] 3. 权重计算：$w_i = \frac{b_i/\sigma_i}{\sum_j b_j/\sigma_j}$，其中 $b_i$ 为风险预算[28] 3. 模型名称：宏观风险平价模型 - 模型构建思路：引入宏观因子分解资产收益，调整风险预算[38][42] - 模型具体构建过程： 1. 资产收益分解：$r_{t,i} = \beta_i \cdot F_t + \epsilon_{t,i}$，其中 $F_t$ 为宏观因子[39] 2. 计算宏观因子相关性矩阵 $\rho_{macro}$[38] 3. 结合微观风险预算：$b_i' = b_i \cdot (1 + \frac{Sharpe_i}{max(Sharpe)})$[38][42] 模型的回测效果 1. 普通风险平价模型 - 年化收益：6.47% | 最大回撤：-2.84% | 波动率：2.79% | 夏普比：2.25 | 月度胜率：74.76%[55] 2. 宏观风险平价模型 - 年化收益：7.99% | 最大回撤：-4.01% | 波动率：3.79% | 夏普比：2.03 | 月度胜率：71.84%[55] 3. 调整风险预算的宏观风险平价模型 - 年化收益：9.11% | 最大回撤：-3.64% | 波动率：3.62% | 夏普比：2.41 | 月度胜率：71.84%[61] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：夏普比动态调整因子 - 因子构建思路：根据资产近期夏普比动态调整风险预算[36][59] - 因子具体构建过程： 1. 权益资产：比较1个月夏普比与阈值0.5，高于则预算设为64[59] 2. 可转债资产：比较1个月夏普比与阈值0.6，高于则预算设为36[59] 2. 因子名称：宏观状态权益择时因子 - 因子构建思路：基于宏观信号放大/缩小权益风险预算[59][60] - 因子具体构建过程： 1. 配置信号：权益预算乘以4 2. 非配置信号：权益预算除以4[59] 因子的回测效果 1. 夏普比动态调整因子 - 年化收益提升：+1.12%（宏观模型） | 最大回撤改善：-0.37%[61] 2. 宏观状态权益择时因子 - 年化收益提升：+2.45%（普通模型） | 月度胜率提升：+4.85%[60][61] ETF资产配置实施 - 子类资产调整规则： 1. 债券：根据10年期国债收益率与20日均线关系切换久期[67] 2. 权益：价值风格时配置70%红利ETF，否则50%；大盘风格时配置80%沪深300ETF[67] - 回测结果： 年化收益9.43% | 最大回撤-4.16% | 夏普比2.36 | 月度胜率72.15%[69]