根据研报内容，现总结如下： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：Black-Litterman模型（BL模型）[12] * 模型构建思路：该模型是对传统均值-方差模型的改进，采用贝叶斯理论将投资者的主观观点与量化配置模型有机结合起来，通过投资者对市场的分析预测资产收益，进而优化资产配置权重[12] * 模型具体构建过程：模型有效解决了均值-方差模型对于预期收益敏感的问题，同时相较纯主观投资具有更高的容错性[12] 报告中提及了两种应用：针对全球资产构建了两种BL配置模型，投资标的包括沪深300、恒生指数、标普500、中债-国债总财富指数、中债-企业债总财富指数与南华商品指数[13]；针对国内资产也构建了两种BL配置策略，投资标的包括沪深300、中证1000、恒生指数、中债-国债总财富指数、中债-企业债总财富指数、中证转债、南华商品指数和SHFE黄金[13] * 模型评价：为投资者持续提供高效的资产配置方案[12] 2. 模型名称：风险平价模型[17] * 模型构建思路：该模型是传统均值-方差模型的改进，其核心思想是把投资组合的整体风险分摊到每类资产（因子）中去，使得每类资产（因子）对投资组合整体风险的贡献相等[17] * 模型具体构建过程：模型构建分为三步：第一步，选择合适的底层资产；第二步，计算资产对组合的风险贡献；第三步，求解优化问题计算持仓权重[18] 具体应用上，基于沪深300指数、标普500指数、恒生指数、中债-企业债总财富指数、南华商品指数和COMEX黄金构建了全球资产风险平价模型[18]；针对国内资产，选取沪深300、中证1000、恒生指数、中债-国债总财富指数、中债-企业债总财富指数、中证转债、南华商品指数和SHFE黄金作为投资标的，构建了国内资产风险平价策略[18] 3. 模型名称：基于宏观因子的资产配置模型[21] * 模型构建思路：构造涵盖增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性六大风险的宏观因子体系，并基于此建立一个通用性的宏观因子资产配置框架，将宏观研究的主观观点进行资产层面的落地[21] * 模型具体构建过程：通过Factor Mimicking Portfolio方法构造六大宏观风险的高频宏观因子[22] 以前文提到的8类国内资产作为资产池，按以下四步构建策略：第一步，每月末计算资产的因子暴露水平；第二步，以资产的风险平价组合作为基准，计算出基准因子暴露；第三步，根据对宏观未来一个月的判断给定主观因子偏离值，结合基准因子暴露，得到资产组合的因子暴露目标；第四步，带入模型反解得到下个月的各个资产配置权重[22] 主观因子偏离值每月给出，例如在2025年08月底，为增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性设置的偏离值分别为0, 0, -1, 0, 1, 0[24] 模型的回测效果 1. 国内资产BL模型1：上周收益-0.11%，9月份收益-0.14%，2025年收益3.23%，年化波动2.19%，最大回撤1.31%[14] 2. 国内资产BL模型2：上周收益-0.11%，9月份收益-0.13%，2025年收益2.84%，年化波动1.99%，最大回撤1.06%[14] 3. 全球资产BL模型1：上周收益0.04%，9月份收益0.11%，2025年收益0.84%，年化波动1.99%，最大回撤1.64%[14] 4. 全球资产BL模型2：上周收益0.0%，9月份收益0.03%，2025年收益1.84%，年化波动1.63%，最大回撤1.28%[14] 5. 国内资产风险平价模型：上周收益-0.06%，9月份收益0.05%，2025年收益2.99%，年化波动1.35%，最大回撤0.76%[20] 6. 全球资产风险平价模型：上周收益-0.07%，9月份收益0.13%，2025年收益2.50%，年化波动1.48%，最大回撤1.20%[20] 7. 基于宏观因子的资产配置模型：上周收益0.04%，9月份收益0.26%，2025年收益3.29%，年化波动1.32%，最大回撤0.64%[26] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：宏观因子（增长、通胀、利率、信用、汇率、流动性）[21] * 因子的构建思路：构建涵盖六大风险的宏观因子体系，作为宏观因子资产配置框架的基础[21] * 因子具体构建过程：通过Factor Mimicking Portfolio方法构造了增长、通胀等六大宏观风险的高频宏观因子[22]