量化模型与构建方式 1. 模型名称：A股赔率模型 - 模型构建思路：基于ERP（股权风险溢价）和DRP（债务风险溢价）的标准化数值等权计算A股赔率，用于衡量市场安全边际[7] - 模型具体构建过程： 1. 计算ERP和DRP的原始值 2. 对两者进行标准化处理（Z-score） 3. 等权加权求和得到综合赔率指标 $\text{赔率} = \frac{\text{ERP}_{标准化} + \text{DRP}_{标准化}}{2}$ 截至7月底，赔率指标为0.9倍标准差[7][8] 2. 模型名称：A股胜率评分卡模型 - 模型构建思路：通过货币、信用、增长、通胀与海外五因子合成宏观胜率评分，预测资产未来表现[9] - 模型具体构建过程： 1. 选取五类宏观因子（如PMI、信贷数据等） 2. 对各因子进行标准化和方向调整（如增长因子负向影响胜率） 3. 加权合成综合胜率指标 当前A股胜率因PMI下滑回落至0轴附近[9][11] 3. 模型名称：A股拥挤度模型 - 模型构建思路：结合成交热度和行业分歧度（长期指标）与期权CPR（短期指标）刻画市场交易过热风险[12] - 模型具体构建过程： 1. 长期拥挤度：成交热度（换手率） + 行业分歧度（横截面波动） 2. 短期拥挤度：期权认购认沽成交比率（CPR） 3. 分别标准化后输出信号 当前长期/短期拥挤度分别为1.0和1.1倍标准差[12][14][15] 4. 模型名称：债券赔率模型 - 模型构建思路：基于长短债预期收益差构建债券估值指标[21] - 模型具体构建过程： 1. 计算长债（10年期）与短债（2年期）预期收益差 2. 标准化处理并反向调整（赔率越低表示估值风险越高） 当前债券赔率为-1.4倍标准差[19][21] 5. 模型名称：美联储流动性指数模型 - 模型构建思路：结合数量维度（如资产负债表规模）和价格维度（如利率）构建流动性指标[22] - 模型具体构建过程： 1. 选取净流动性、信用支持等子指标 2. 标准化后加权合成综合指数 当前指数位于20%中高水平[25][26] 6. 模型名称：行业轮动三标尺模型 - 模型构建思路：通过景气度、趋势、拥挤度三维框架筛选行业[43] - 模型具体构建过程： 1. 景气度：过去12个月行业IR（信息比率） 2. 趋势：动量指标 3. 拥挤度：换手率比率+波动率比率+Beta比率 2025年策略超额收益8.5%[44][45] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：价值因子 - 因子构建思路：通过估值指标（如PB、股息率）筛选低估值股票[27] - 因子评价：当前呈现"中高赔率-中等趋势-低拥挤"特征，综合得分最高[27][28] 2. 因子名称：质量因子 - 因子构建思路：基于ROE、盈利稳定性等财务指标构建[29] - 因子评价：高赔率（1.7倍标准差）但趋势弱（-1.4倍标准差），需等待右侧确认[29][30] 3. 因子名称：成长因子 - 因子构建思路：结合营收/净利润增长率等指标[32] - 因子评价：高赔率（0.9倍标准差）但拥挤度中等（0.1倍标准差），建议标配[33][34] 4. 因子名称：小盘因子 - 因子构建思路：按市值分组捕捉小盘股超额收益[35] - 因子评价：低赔率（-0.7倍标准差）+高拥挤（0.6倍标准差），风险较高[36][37] --- 模型的回测效果 1. 赔率+胜率策略 - 年化收益：7.0%（2011年以来）、7.6%（2014年以来）[48][54] - 最大回撤：2.8%（2011年以来）[54] - 夏普比率：2.86（2011年以来）[56] 2. 行业轮动策略 - 信息比率（IR）：1.18（2011年以来）[44] - 最大回撤：25.4%（2011年以来）[44] 3. 债券赔率模型 - 当前赔率：-1.4倍标准差[19] 4. A股拥挤度模型 - 长期拥挤度：1.0倍标准差[14] - 短期拥挤度：1.1倍标准差[15] --- 因子的回测效果 1. 价值因子 - 赔率：0.3倍标准差[28] - 拥挤度：-1.3倍标准差[28] 2. 质量因子 - 赔率：1.7倍标准差[30] - 趋势：-1.4倍标准差[30] 3. 小盘因子 - 趋势：1.6倍标准差[36] - 拥挤度：0.6倍标准差[36]