量化模型与构建方式 注： 本报告为基金经理深度分析报告，并非传统的量化因子或模型研究。报告内容主要围绕基金经理的投资理念、风格和业绩归因展开，其中涉及的“模型”多为宏观周期模型和业绩归因模型，并非用于直接生成交易信号的量化模型。报告中也未构建具体的量化因子。以下将根据报告内容，总结其中提及的模型和分析框架。 1. 模型名称：宏观周期模型（用于判断成长风格占优环境） * 模型构建思路： 通过分析宏观经济所处的阶段（如筑底、复苏等）以及信用周期、企业盈利周期等指标，来判断市场风格（如成长风格）的未来表现[1]。 * 模型具体构建过程： 报告未给出具体的构建公式和详细过程，但描述了其逻辑链条。模型主要观察几个关键宏观状态： 1. 判断经济处于“筑底后期”[1][21]。 2. 确认信用周期已经企稳[21]。 3. 观察到企业盈利滞后信用周期约一个季度触底，随后趋势上行[21]。 4. 综合以上状态，推断市场对成长属性的定价将强化，景气策略更有利于获取超额收益[1][22]。 2. 模型名称：Brinson业绩归因模型 * 模型构建思路： 将投资组合的超额收益分解为资产配置收益（行业配置收益）、个股选择收益以及两者交互作用带来的收益，用以分析基金经理超额收益的来源[30]。 * 模型具体构建过程： 报告未给出具体的数学公式，但明确了应用方式。以中证800成长指数作为基准，将基金经理代表产品（万家成长优选A和永赢科技驱动A）的超额收益归因为两部分： 1. 行业配置收益贡献： 源于基金经理在行业权重上相对于基准指数的超配或低配决策[30]。 2. 选股+交互收益贡献： 源于基金经理在行业内个股选择的超额收益，以及行业配置与选股交互作用产生的收益[30][32]。报告将后两者合并展示[32]。 模型的回测效果 本报告未对上述宏观周期模型或Brinson模型进行独立的回测效果展示。相关数据主要用于分析基金经理的历史业绩和特征。 量化因子与构建方式 本报告未构建或测试具体的量化选股因子。报告中提及的“高质量成长”选股标准属于定性投资理念，并未量化为可计算的因子。 因子的回测效果 本报告未涉及量化因子的测试结果。