根据研报内容，现对其中涉及的量化模型与因子进行总结如下： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：CPPI + 风险预算基础模型 - 模型构建思路：该模型旨在解决传统风险平价模型在备选资产波动率差异大时，过于集中配置低风险资产导致组合弹性不足的问题。其核心思路是首先利用固定比例保本策略（CPPI）对高波动的风险资产（权益资产和黄金）进行风险优化，平抑其波动率与回撤，然后将处理后的CPPI组合视为新的资产，再应用风险预算模型进行资产配置[10][35][68]。 - 模型具体构建过程： 1. CPPI组合构建：对7个权益资产和1个黄金资产分别构建CPPI组合[35][42][45]。 - 参数设置： - 保本周期：1个自然年度[52]。 - 保本比例（λ）：[60%, 70%, 80%][52][93]。 - 风险乘数（m）：[2, 3][52][93]。 - 风险资产上限（b）：[70%, 80%, 90%][52][93]。 - 无风险资产：使用货币基金，其预期年化收益率为保本期前一个自然年度的货基真实收益率[52]。 - 换仓频率：月度换仓（每月最后一个交易日收盘价计算比例，下月第一个交易日调仓）[39][64]。 - 计算步骤： 1. 计算保本期末的保本金额：$F_{T} = V_{0} \times \lambda$，其中 $V_{0}$ 为保本周期初组合初始净值，$\lambda$ 为保本比例[35][41]。 2. 计算当前时点（t）为实现保本目标应投资于无风险资产的最低金额（$F_{t}$，即保本金额的折现值）：$F_{t}=F_{T}\times e^{-r(T-t)}$，其中r为无风险资产年化预期收益率，T为保本期末[35]。 3. 计算安全垫（Cushion）：$C_{t}=V_{t}-F_{t}$，其中 $V_{t}$ 为t时刻组合总价值[36]。 4. 计算可投资于风险资产的金额（$E_{t}$）：$E_{t}=max\{min\{m \times C_{t}, b \times V_{t}\}, 0\}$，其中m为风险乘数，b为风险资产上限[37][38]。 5. 投资于无风险资产的金额为：$B_{t}=V_{t}-E_{t}$[38]。 2. 风险预算模型构建：将各风险资产的CPPI组合与债券资产（中债0-3年国开债）、货币基金共同作为风险预算模型的备选资产池[68]。 - 最优化问题：目标是使各资产的实际风险贡献（RC）与预设的风险预算（RB）偏差平方和最小。目标函数为：$Objective\,function=\sum_{i=1}^{n}(RC_{i}-RB_{i})^{2}$[68]。 - 优化算法：使用scipy库的minimize函数，方法为SLSQP，最大循环次数（maxiter）为500，梯度范数容差阈值（gtol）为1e-5。为避免局部最优，分别使用等权和上期权重作为初始猜测，选择目标函数更小的结果[68][69][73]。 - 风险预算比例分配方式（即因子构建）： - 波动率排名：根据各CPPI组合在过去J个交易日的日度收益率波动率进行排名，波动率越高，分配的风险预算比例越高[70][72]。 - 上行波动率排名：根据各CPPI组合在过去J个交易日的日度收益率的上行波动率（仅计算正收益日的波动率）进行排名，上行波动率越高，分配的风险预算比例越高[70][72]。 - 收益率排名（动量）：根据各CPPI组合在过去J个交易日的收益率进行排名，收益率越高，分配的风险预算比例越高[70][72]。 - 参数J（窗口长度）的遍历范围为[21, 63, 126, 252]个交易日[74][93]。 - 资产仓位限制： - 外股（美股+日股）CPPI组合总持仓不超过20%[2][67]。 - 黄金CPPI组合持仓不超过20%[2][67]。 - 货币基金持仓介于5%-10%之间。在得到风险预算权重后，计算货基配置比例，若低于5%则用债券补足，若超过10%则将超出部分分配给债券[2][67]。 - 换仓频率：月度换仓[64]。 2. 模型名称：日度净值监控机制 - 模型构建思路：为解决基础模型受月度换仓频率限制，难以应对市场短期剧烈波动导致大幅回撤的问题，在基础模型之上增加一个日度监控层。该机制通过每日监控基础模型的净值，在检测到短期大幅回撤风险时，主动将组合仓位切换至防御状态（95%债券+5%货基），以止损并控制回撤；当市场企稳后，再切换回基础模型的配置比例[2][78][79]。 - 模型具体构建过程： 1. 监控标的：基于"CPPI + 风险预算"基础模型的日度净值[79]。 2. 触发预警条件（进入防御状态）：当基础模型净值满足以下两个条件时触发： - 近期最大回撤超过阈值θ：计算基础模型净值滚动N日的最大回撤，若该值超过阈值θ[80][89]。 - 净值低于均线：基础模型净值低于其M日移动平均线[80][89]。 3. 退出预警条件（恢复正常配置）：当基础模型净值自下而上穿越其M日移动平均线时退出预警状态[80][81]。 4. 调仓规则：T日产生信号，T+1日执行调仓[81]。 5. 信号处理细节： - 连续触发预警信号仅首次有效，以避免信号干扰[84][85]。 - 未退出预警状态前，忽略其他进入预警的信号[86][87]。 6. 参数设置： - 滚动最大回撤窗口（N）：[2, 3, 5, 10]个交易日[89][93]。 - 最大回撤阈值（θ）：从-0.5%到-5.0%，共11个备选值[89][93]。 - 退出预警上穿均线（M）：[2, 3, 5, 10, 15]个交易日[89][93]。 模型的回测效果 以下展示在不同最大回撤约束条件下，通过参数遍历优选出的最佳组合的回测表现。回测区间为2012年1月4日至2025年8月5日[64]。 | 风险偏好类别 | 优选风险预算方式 | 年化收益 | 最大回撤 | 年化波动率 | 夏普比率 | 卡玛比率 | 年化预警次数 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 低风险偏好（最大回撤≤3%） | 上行波动率排名 | 6.82%[95][96] | -2.91%[95][96] | 3.09%[96] | 2.207[96] | 2.344[96] | 2.9[96] | | 中风险偏好（最大回撤≤5%） | 上行波动率排名 | 7.66%[95][108] | -4.97%[95][108] | 3.81%[108] | 2.010[108] | 1.541[108] | 0.9[108] | | 高风险偏好（无最大回撤限制） | 波动率排名 | 8.15%[95][121] | -6.36%[95][121] | 5.02%[121] | 1.622[121] | 1.281[121] | 1.0[121] | 量化因子与构建方式 本报告的核心在于资产配置模型的构建，其风险预算分配方式依赖于以下三类因子来确定各资产的风险预算比例： 1. 因子名称：波动率排名因子 - 因子构建思路：基于风险平价思想，认为波动率越高的资产，其风险贡献应越大，因此应分配更高的风险预算比例，以期各资产对组合的风险贡献相对均衡[70]。 - 因子具体构建过程：对于每个备选资产（CPPI处理后的组合），计算其在过去J个交易日的日度收益率的年化波动率。然后根据计算出的波动率数值对所有备选资产进行排名，波动率最高者排名第一。最终的风险预算比例根据此排名分配，排名越靠前（波动率越高），分配的比例越高[70][72]。参数J的遍历取值为21, 63, 126, 252个交易日[74][93]。 2. 因子名称：上行波动率排名因子 - 因子构建思路：在波动率因子的基础上进行改进，只考虑资产上涨时的波动（上行波动率），旨在更侧重资产带来正收益的能力，而非总体风险[70]。 - 因子具体构建过程：对于每个备选资产，首先筛选出在过去J个交易日中日度收益率为正的数据点。然后计算这些正收益数据的年化波动率，即上行波动率。根据计算出的上行波动率数值对所有备选资产进行排名，上行波动率最高者排名第一。最终的风险预算比例根据此排名分配[70][72]。参数J的遍历取值为21, 63, 126, 252个交易日[74][93]。 3. 因子名称：收益率排名因子（动量因子） - 因子构建思路：基于动量效应，认为近期表现好的资产在未来短期内更有可能延续强势表现，因此应分配更高的风险预算比例以捕捉趋势[70]。 - 因子具体构建过程：对于每个备选资产，计算其在过去J个交易日的总收益率。然后根据计算出的收益率数值对所有备选资产进行排名，收益率最高者排名第一。最终的风险预算比例根据此排名分配[70][72]。参数J的遍历取值为21, 63, 126, 252个交易日[74][93]。 因子的回测效果 报告中未单独提供上述因子在选股或截面上的传统IC、IR等测试结果。这些因子的效果最终体现在其驱动的风险预算模型所构建的资产组合的整体表现中，具体回测效果详见上文“模型的回测效果”部分。作为方法对比，报告展示了不经过CPPI处理，直接使用原始资产并应用这三种风险预算分配方式的结果，其表现（如最大回撤、卡玛比率等）均逊于“CPPI+日度监控”的完整模型，从而间接证明了CPPI风险优化环节以及日度监控机制的有效性[139][140]。