量化模型与构建方式 1. 模型名称：逆周期配置模型[7] * 模型构建思路：从逆周期视角出发，通过预测未来的宏观环境（经济增长和通货膨胀变化方向），选择在不同宏观环境下预期表现最优的资产进行配置，以构建绝对收益组合[7]。 * 模型具体构建过程： 1. 宏观环境预判：使用两个代理变量预测下个季度的宏观环境。 * 使用信用利差的变化方向预判下个季度的经济增长变化方向[7]。 * 使用期限利差的变化方向预判下个季度的通货膨胀变化方向[7]。 2. 环境划分：根据上述两个利差的变化方向（扩张或收窄），将宏观环境划分为三种阶段：Growth、Inflation、Slowdown[7]。 3. 资产配置：根据预测出的宏观环境阶段，超配、低配或基准配置不同的资产。报告示例中提到： * Growth环境：超配股票资产10%（具体为沪深300，配置比例30%）[8]。 * Slowdown环境：低配股票资产10%（具体为国证2000，配置比例10%）[8]。 * Inflation环境：维持股票基准配置比例（具体为沪深300，配置比例20%），并配置南华商品指数30%[8]。 * 债券资产（以中债国债总财富指数代表）作为基础配置，在不同环境中调整股票和商品的配置比例[7][8]。 2. 模型名称：宏观动量月度配置模型[9][12] * 模型构建思路：针对股票、债券、黄金等不同大类资产，分别构建一个多因子打分模型。模型汇总多个宏观经济、市场情绪等维度的因子信号，生成月度择时观点（正向或负向）[9][12]。 * 模型具体构建过程： 1. 因子库构建：为每类资产选取一组相关的小类因子，并归入不同的大类因子类别（如经济增长、通货膨胀、汇率、利率、风险情绪、基本面、持仓、技术等）[9][12]。 2. 信号生成：对于每个小类因子，其分项信号的计算方法为： $分项信号 = 影响方向 \times 最新变化$ 其中，“影响方向”代表该因子对资产价格的预期影响（+1为正向，-1为负向），“最新变化”代表因子值相对于上期的变化方向（+1为上升或改善，-1为下降或恶化）[9][12]。 3. 信号汇总： * 每个大类因子的“汇总信号”由其下辖的小类因子“分项信号”汇总得到（具体汇总逻辑未明确说明，可能为求和或均值）[9][12]。 * 将所有大类因子的“汇总信号”相加，得到“总信号”[9][12]。 4. 择时判断：根据“总信号”的正负给出资产月度涨跌的择时信号（例如，总信号为正代表看多/正向信号，为负代表看空/负向信号）[9][12]。 3. 因子名称：行业复合趋势因子[13][14] * 因子构建思路：从行业维度构建一个复合指标，用以观察A股市场整体行情启动的信号。该因子在绝对值超过一定阈值后，往往预示着市场后续上涨；而在市场接近顶部时，因子绝对值会突然下降，可能触发空仓信号[13]。 * 因子具体构建过程：报告未提供该因子的详细计算公式和构建步骤，仅指出其从行业维度构建，并参考了专题报告《大类资产与中观配置研究（二）——权益资产择时之市场趋势因子》[13]。 模型的回测效果 1. 逆周期配置模型： * 累计净值：截至2026年2月28日，模型累计净值走势展示于报告中（具体数值需从图1中读取，文本未提供）[10]。 * 季度表现示例：2025年第四季度，模型预测环境为Inflation，配置组合中沪深300、国证2000、南华商品、中债国债总财富指数的涨幅依次为-0.23%、1.83%、3.63%、0.11%[7]。 2. 行业复合趋势因子（组合）： * 累积收益（2015年1月至2026年2月）：143.48%[14]。 * 超额收益（2015年1月至2026年2月）：52.95%[14]。 * 最新信号与表现：2026年2月，因子信号为正向，Wind全A当月收益率为2.34%[14]。截至2026年2月底，因子值为0.24，维持正向信号[14]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：股票市场择时因子集[9] * 因子构建思路：选取与股票市场（Wind全A指数）相关的宏观经济、汇率、利率及市场情绪指标，通过判断其变化方向生成择时信号[9]。 * 因子具体构建过程：因子列表及影响方向如下： * 经济增长类：PMI（影响方向+1）、标普全球中国通用制造业PMI（+1）[9]。 * 通货膨胀类：PPI当月同比（-1）、PPI预期误差（-1）[9]。 * 汇率类：CFETS人民币汇率指数（+1）、美元中间价（-1）[9][11]。 * 利率类：中债企业债到期收益率(AA):1个月（-1）、中债国开债到期收益率:10年（+1）[9]。 * 风险情绪类：Wind全A前一个月收益率（+1）、Wind全A前一个月波动率（滚动6个月）变化（-1）[9]。 2. 因子名称：债券市场择时因子集[12] * 因子构建思路：选取与债券市场（中债国债总净价指数）相关的宏观经济、汇率、利率及市场情绪指标，通过判断其变化方向生成择时信号[12]。 * 因子具体构建过程：因子列表及影响方向如下： * 经济增长类：PMI（-1）、PMI预期误差（-1）、工业增加值误差（-1）[12]。 * 通货膨胀类：CRB指数（-1）、CPI当月同比（-1）[12]。 * 汇率类：CFETS人民币汇率指数（+1）、美元中间价（-1）[12]。 * 利率类：中债国债到期收益率:2年（-1）、中债国债到期收益率:5年（-1）、中债国债到期收益率:10年（-1）[12]。 * 风险情绪类：Wind全A前一个月收益率（-1）、Wind全A前一个月波动率（滚动6个月）变化（+1）[12]。 3. 因子名称：黄金市场择时因子集[12] * 因子构建思路：选取与黄金价格相关的基本面、持仓、技术指标，直接给出分项信号（+1或-1），汇总后生成择时信号[12]。 * 因子具体构建过程：因子列表如下： * 基本面类：预期通胀、实际利率、全球负收益债规模、美国M2[12]。 * 持仓类：CFTC掉期商持仓、CFTC管理基金持仓[12]。 * 技术类：伦敦金10月均线、伦敦金20月均线[12]。 因子的回测效果 （报告未提供单个因子的独立测试结果指标，仅展示了其集成到模型中的综合信号和结果）