量化模型与构建方式 1. 模型名称：Sharpe模型[17][50][52] * 模型构建思路：该模型用于对基金进行业绩归因，分析其收益来源，特别是股债轮动和风格（如大盘/小盘、价值/成长）的切换情况[50][52] * 模型具体构建过程：报告未详细描述Sharpe模型的具体构建公式和步骤，仅展示了其归因结果。根据金融工程常识，Sharpe模型通常指基于William F. Sharpe提出的资产类别因子模型，用于将投资组合的超额收益分解为对不同资产类别或风格因子暴露所带来的收益。一般构建过程包括：1) 选择一组基准资产类别或风格指数作为因子；2) 在每一期，通过约束回归（如使权重非负且和为1）找到投资组合收益对这些因子收益的最佳拟合；3) 拟合系数即为该期投资组合在各因子上的配置权重，残差即为选股能力（Alpha）[50][52] * 模型评价：通过该模型分析，可以看出基金经理胡中原在管理华商润丰A时进行了明显的股债轮动操作，并且基金的整体风格历史偏向小盘成长，但在2025年下半年逐渐切换为大盘成长[50][52] 模型的回测效果 1. Sharpe模型， 分析显示华商润丰A历史整体风格偏向小盘成长，2025年下半年起逐渐切换为大盘成长[50][52] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：行业配置超额收益因子[9][29][31][32] * 因子构建思路：通过计算基金持仓行业相对于行业基准的平均季度收益，来评估基金经理行业配置能力，判断其是否能持续获取行业贝塔收益[9][29][31] * 因子具体构建过程：统计基金在特定时间段内（如2019Q3-2025Q3）所有历史持仓行业。对于每个被重仓持有的行业，计算其平均季度收益和平均季度超额收益。其中，超额收益为个股或行业组合收益减去对应行业指数的收益。报告以华商润丰A为例，展示了其重仓行业（如通信、电子）的平均季度收益和超额收益[29][31][32] 2. 因子名称：个股配置收益因子[9][35][38] * 因子构建思路：通过计算基金前十大重仓股在持有期内的收益和超额收益，来评估基金经理的个股选择能力和持股胜率[9][35][38] * 因子具体构建过程：按历史持有次数对基金的前十大重仓股进行排序。对于每只股票，计算其在基金报告期所在季度的涨跌幅作为收益，并计算其相对于所属行业指数涨跌幅的超额收益。进一步计算单只股票的平均收益、累计收益、平均超额收益和累计超额收益。例如，报告统计了中际旭创、天孚通信等个股的持有次数和收益情况[35][38] 3. 因子名称：行业集中度与相关性控制因子[3][12][36][37] * 因子构建思路：通过控制单一行业的最大仓位上限，并配置相关性低的行业，来分散组合风险，控制回撤[3][12][36] * 因子具体构建过程：包含两个具体规则：1) 单一行业仓位限制：设定单一行业占股票投资市值的比例不超过30%（在特殊强势行情下可阶段性突破）[3][12][36]。2) 低相关性行业配置：在任何时点都配置至少两个相关性极低的行业方向。通过计算重仓行业日涨跌幅的相关系数矩阵来验证，例如在2022年上半年，配置的电力设备、交通运输、有色金属、社会服务等行业间相关性较低（如有色金属与社会服务相关性仅12%）[36][37] 4. 因子名称：核心-卫星策略因子[42][44][45] * 因子构建思路：采用“核心-卫星”资产配置策略，核心仓位长期重点配置于长期主线（如AI算力），卫星仓位围绕主线进行灵活轮动，以捕捉阶段性机会[42][44] * 因子具体构建过程：1) 核心仓位构建：长期且高比例配置于判断为长期景气主线的行业龙头股，并持续持有。例如，华商润丰A长期重仓光通信龙头股中际旭创、新易盛、天孚通信[42][44]。2) 卫星仓位构建：围绕核心主线，在衍生方向（如AI服务器、AI应用、汽车电子）进行灵活轮动和调整，持仓周期相对较短，权重相对较低[42][44] 5. 因子名称：股债择时因子[4][28][40] * 因子构建思路：基于宏观判断和市场位置，自上而下灵活调整股票和债券的配置比例，以捕捉市场节奏，控制风险[4][28][40] * 因子具体构建过程：根据对宏观经济、市场估值和情绪的研判，动态调整基金资产在股票、债券、现金等大类资产上的配置比例。例如，在2020年初判断牛市而高配股票，2020年底因市场情绪高涨而提前降仓，2024年初判断市场见底而大幅加仓至90%以上，2025年三季度趋势打破后降仓防御[28][40] 6. 因子名称：债券久期管理因子[4][12][53][54][57] * 因子构建思路：根据市场利率变化和宏观预期，调整债券组合的久期，以管理利率风险并增厚收益[4][12][53] * 因子具体构建过程：观察市场利率（如10年期国债收益率）水平，在利率低位时降低组合久期或杠杆，在利率高位时拉长久期或增加杠杆。例如，华商润丰A在2019H2-2023H1平均久期为0.96年（中短久期策略），2023H2配置长期国债后久期提升至5.43年[53][54][57] 7. 因子名称：信用债评级筛选因子[12][61][63][64][65][67] * 因子构建思路：在信用债投资中，通过设定严格的信用评级门槛，规避信用下沉风险，主要配置高等级信用债[12][61][63] * 因子具体构建过程：设定信用债入库的最低评级要求。例如，华商润丰A重仓信用债的评级始终要求在AA+以上，且2019年三季度后全部为AAA级；华商安恒A自成立以来，重仓信用债的债项评级和主体评级全部为AAA[61][63][64][65][67] 因子的回测效果 1. 行业配置超额收益因子， 华商润丰A绝大多数持仓行业获得正超额收益，通信、电子行业平均每只股票每个季度上涨32%、51%，且都有不俗的超额收益[29][31][32] 2. 个股配置收益因子， 华商润丰A持股胜率高，个股超额收益明显，例如中际旭创重仓10次，平均收益39%，累计收益386%，平均超额收益30%，累计超额收益301%[35][38] 3. 行业集中度与相关性控制因子， 华商润丰A近7年最大回撤-27.31%，优于灵活配置型基金指数（-34.04%）[18][20]；在2022H1市场下行期，通过配置低相关性行业（如电力设备与交通运输相关性30%，有色金属与社会服务相关性12%）有效控制回撤[36][37] 4. 核心-卫星策略因子， 华商润丰A在近四个季度坚守AI算力核心仓位（如中际旭创、新易盛），同时卫星仓位灵活轮动，策略清晰[42][44][45] 5. 股债择时因子， 华商润丰A在2020年通过高仓位捕捉到大牛市（年度涨幅59%），并在2020年底提前降仓避免了随后的市场调整[28] 6. 债券久期管理因子， 华商润丰A在2020H2利率低位时杠杆率达126.58%，在2021年初利率阶段高点时降低杠杆，此后保持稳定[53][54] 7. 信用债评级筛选因子， 华商润丰A自2021年提高债券持仓以来，前五大重仓债券以利率债为主，信用债持仓评级高，有效规避了信用风险[61][63]