量化模型与构建方式 1. 模型名称：A股赔率模型 * 模型构建思路： 通过计算A股市场的风险溢价水平来衡量其估值吸引力，即“赔率”[7][11]。 * 模型具体构建过程： 基于Shiller ERP（周期调整市盈率倒数与国债收益率之差）和DRP（股息率与国债收益率之差）两个指标。首先分别计算这两个指标的标准化数值（Z-Score），然后将这两个标准化数值进行等权加总，得到最终的A股赔率指标[11]。 * 公式：$A股赔率 = Z(Shiller\ ERP) + Z(DRP)$ * 其中，$Z(x)$ 表示对指标 $x$ 进行标准化处理（减去均值后除以标准差）。 2. 模型名称：A股胜率模型（宏观胜率评分卡） * 模型构建思路： 从货币、信用、增长、通胀和海外五个宏观因素出发，合成一个综合评分来预测A股未来上涨的概率，即“胜率”[11][48]。 * 模型具体构建过程： 在专题报告中设计了宏观胜率评分卡。具体构建过程未在本报告中详细说明，但提及3月PMI回暖是推动A股胜率回升的主要因素[11]。 3. 模型名称：债券赔率模型 * 模型构建思路： 根据长短债预期收益差来构建债券资产的赔率指标，衡量债券的估值吸引力[12]。 * 模型具体构建过程： 基于专题报告《利率债收益预测框架》中的收益预测模型，根据长短债预期收益差构建。具体公式未在本报告中给出[12]。 4. 模型名称：美股AIAE指标 * 模型构建思路： 用于衡量美股市场的估值水平或情绪热度，指标高位预示回撤风险较高[15][16][19]。 * 模型具体构建过程： 报告未给出具体构建公式，仅指出该指标处于历史高位（53%，2.2倍标准差）[16][19]。 5. 模型名称：美联储流动性指数 * 模型构建思路： 结合数量维度和价格维度来综合衡量美联储的流动性状况，用于预警市场风险[19]。 * 模型具体构建过程： 在专题报告《美联储流动性的量价解构与资产配置应用》中构建。本报告未给出具体公式，但指出该指数包含净流动性、联储信用支持、预期引导、市场隐含、公告意外等分项[18][19]。 6. 模型名称：风格因子三标尺评估模型 * 模型构建思路： 从赔率（估值）、趋势（动量）和拥挤度（交易热度）三个维度对风格因子进行综合评估和排名，以指导风格配置[20][31][34]。 * 模型具体构建过程： 1. 赔率： 计算因子估值水平的标准化得分（Z-Score），数值越大代表因子越“便宜”[21][23]。 2. 趋势： 计算因子动量强度的标准化得分（Z-Score），数值越大代表趋势越强[21][23]。 3. 拥挤度： 计算因子交易拥挤程度的标准化得分（Z-Score），数值越大代表越拥挤[21][23]。 4. 综合打分： 基于以上三个维度的得分进行综合计算，得到最终排名。报告展示了小盘、价值、质量、成长等因子的三标尺状态和综合得分[20][22][25][28][31][34]。 7. 模型名称：行业景气-趋势-拥挤配置模型（并行策略） * 模型构建思路： 提出两种右侧行业配置方案，并根据市场环境并行使用，以增强防御性或进攻性[36]。 * 模型具体构建过程： * 方案一：行业景气模型。 核心是“高景气+强趋势”，但同时需要规避高拥挤的行业来保护组合。该模型以景气度为核心，进攻性较强[36]。 * 方案二：行业趋势模型。 核心是“强趋势+低拥挤”，但同时规避低景气的行业。该模型顺市场趋势，持有体验感强，更偏右侧[36]。 * 并行策略： 同时运行上述两个模型，形成最终的行业配置建议[36][40]。 8. 模型名称：行业ETF配置模型 * 模型构建思路： 将“行业景气模型”的逻辑应用于行业ETF上，构建可投资的ETF组合[41]。 * 模型具体构建过程： 基于行业景气度、趋势和拥挤度三个标尺，对各类行业ETF进行评估和筛选，构建配置组合[41][43]。 9. 模型名称：行业库存景气+困境反转模型 * 模型构建思路： 从赔率-胜率角度，在处于或曾处于困境的板块中，挖掘分析师长期看好且库存压力不大、具备补库条件的行业，捕捉困境反转行情[45]。 * 模型具体构建过程： 在专题报告《行业库存周期视角下的投资机会探讨》中研发。具体构建细节未在本报告中说明[45]。 10. 模型名称：赔率增强型策略（大类资产配置） * 模型构建思路： 结合各资产的赔率指标，在目标波动率约束下，持续超配高赔率资产、低配低赔率资产，构建“固收+”增强策略[48]。 * 模型具体构建过程： 基于风险预算模型，利用资产的赔率指标动态调整资产配置权重[48]。 11. 模型名称：胜率增强型策略（大类资产配置） * 模型构建思路： 从货币、信用、增长、通胀和海外五个宏观因素获得各资产的胜率评分，与赔率增强型策略类似，构建“固收+”增强策略[51]。 * 模型具体构建过程： 基于风险预算模型，利用资产的宏观胜率评分动态调整资产配置权重[48][51]。 12. 模型名称：赔率+胜率增强型策略（大类资产配置） * 模型构建思路： 将赔率策略和胜率策略的风险预算进行结合，构建综合性的“固收+”增强策略[3][54]。 * 模型具体构建过程： 将赔率策略的风险预算和胜率策略的风险预算进行简单相加，得到综合得分，据此构建配置策略[54]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：小盘因子 * 因子构建思路： 衡量公司规模大小的风格因子，通常小市值股票具有特定的风险收益特征[20]。 * 因子具体构建过程： 报告未给出具体计算公式，但在评估时使用中证2000/沪深300作为代理指标进行观察[21]。 * 因子评价： 当前呈现“中高赔率-中高趋势-低拥挤”的特征，综合配置价值高[20][35]。 2. 因子名称：价值因子 * 因子构建思路： 衡量股票价格相对于其基本面价值（如净资产、盈利等）是否便宜的因子[22]。 * 因子具体构建过程： 报告未给出具体计算公式，但在评估时使用国证价值/国证1000作为代理指标进行观察[23]。 * 因子评价： 当前呈现“高赔率-中高趋势-低拥挤”的特征，综合得分较高[22][35]。 3. 因子名称：质量因子 * 因子构建思路： 衡量上市公司盈利质量、财务稳健性的因子[25]。 * 因子具体构建过程： 报告未给出具体计算公式。 * 因子评价： 当前呈现“高赔率-中等趋势-中等拥挤”的特征，配置价值提升但趋势较弱[25][35]。 4. 因子名称：成长因子 * 因子构建思路： 衡量上市公司业绩增长能力的因子[28]。 * 因子具体构建过程： 报告未给出具体计算公式，但在评估时使用国证成长/国证1000作为代理指标进行观察[29]。 * 因子评价： 当前呈现“低赔率-中高趋势-中等拥挤”的特征，需保持谨慎[28][35]。 5. 因子名称：低波因子 * 因子构建思路： 衡量股票价格波动率的因子，低波动股票通常具有防御特性[31][34]。 * 因子具体构建过程： 报告提到了“低波(3个月)”和“低波(12个月)”两种不同期限的低波因子[31]。 * 因子评价： 在风格因子综合排名中位居前列[31][35]。 6. 因子名称：动量因子 * 因子构建思路： 衡量股票价格中期趋势的因子[31][34]。 * 因子具体构建过程： 报告未给出具体计算公式。 * 因子评价： 横截面来看拥挤度较高，建议保持谨慎[35]。 7. 其他风格因子： 报告图表中还列出了低市净率、低市销率、低市盈率、高股息、反转、EPS稳定性、ROE、ROE_TTM、营收同比、营收TTM同比、净利润同比、净利润TTM同比等因子，但未详细描述其构建过程[31][34]。 模型的回测效果 1. 行业景气-趋势-拥挤配置模型（并行策略） * 基准： Wind全A指数[37] * 年化收益： 20.8%[37] * 年化超额收益： 13.0%[37] * 信息比率(IR)： 1.4[37] * 超额最大回撤： -8.0%[37] * 月度胜率： 66%[37] 2. 行业ETF配置模型 * 基准： 中证800指数[42] * 年化超额收益： 16.0%[42] * 信息比率(IR)： 1.8[42] * 超额最大回撤： 10.8%[42] * 月度胜率： 65%[42] 3. 行业库存景气+困境反转模型 * 基准： 行业等权组合[45] * 2023年绝对收益： 13.4%[45] * 2023年超额收益： 17.0%[45] * 2024年绝对收益： 26.5%[45] * 2024年超额收益： 15.4%[45] * 2025年绝对收益： 28.7%[45] * 2025年超额收益： 5.6%[45] 4. 赔率增强型策略 * 2011年以来年化收益： 6.6%[48][50] * 2011年以来最大回撤： 3.1%[48][50] * 2014年以来年化收益： 7.3%[48][50] * 2014年以来最大回撤： 2.8%[48][50] * 2019年以来年化收益： 6.7%[48][50] * 2019年以来最大回撤： 2.8%[48][50] 5. 胜率增强型策略 * 2011年以来年化收益： 7.0%[51][52] * 2011年以来最大回撤： 3.4%[51][52] * 2014年以来年化收益： 7.9%[51][52] * 2014年以来最大回撤： 2.2%[51][52] * 2019年以来年化收益： 6.7%[51][52] * 2019年以来最大回撤： 1.5%[51][52] 6. 赔率+胜率增强型策略 * 2011年以来年化收益： 6.6%[3][54][56] * 2011年以来最大回撤： 2.9%[3][54][56] * 2014年以来年化收益： 7.2%[3][54][56] * 2014年以来最大回撤： 2.3%[3][54][56] * 2019年以来年化收益： 6.2%[3][54][56] * 2019年以来最大回撤： 2.3%[3][54][56]