量化模型与构建方式 1. 模型名称： 股债风险平价策略 * 模型构建思路： 该策略旨在构建一个投资组合，使得股票和债券两类资产对组合整体风险的贡献度相等，从而实现更优的风险分散效果[82]。 * 模型具体构建过程： 报告未详细描述该风险平价策略的具体数学构建过程、权重计算公式及回测参数设置。其构建是通过向OpenClaw下达自然语言指令完成的，OpenClaw自主设计了合适的工作流，匹配底层数据并生成了完整的策略代码与结果文件[82]。 * 模型评价： 报告未对该模型进行定性评价。 量化因子与构建方式 1. 因子名称： 基于调研的情绪分析与未来股价预期打分 * 因子构建思路： 通过定期自动读取基金经理调研纪要等文本资料，分析其中的市场情绪，并对未来股价走势进行预期打分[86]。 * 因子具体构建过程： 报告未提供该情绪因子的具体计算方法和量化公式。其构建是通过OpenClaw的定时任务功能实现的，设定AI每周自动读取指定路径下的调研资料，基于内容完成情绪分析与未来股价预期打分[86]。 模型的回测效果 （报告未提供任何量化模型的回测效果指标数据，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。） 因子的回测效果 （报告未提供任何量化因子的测试结果数据，如IC值、IR、多空收益等。）