量化模型与构建方式 1. 模型名称：宏观评分模型[19][20] * 模型构建思路：通过评估一系列宏观因子（如国内/全球景气、货币、信用、通胀等）的状态，对各大类资产（如中证800、标普500、黄金等）进行打分，形成宏观维度的择时观点[19][20]。 * 模型具体构建过程： 1. 确定宏观因子体系，包括国内景气、国内货币、国内信用、国内通胀、全球景气、全球货币、全球通胀、美元、金融压力等分项[20]。 2. 对每个宏观因子，根据其状态（如上行、下行、平稳）给出评分（如+1， -1， 0）[20]。 3. 根据每个宏观因子对不同大类资产的影响关系（正面、负面或无影响），将因子评分映射到各资产上，形成各资产的“宏观分项评分”[20]。 4. 将每个资产的所有宏观分项评分加总，得到该资产的“大类资产宏观评分”[20]。 5. 根据总分的高低，形成“宏观评分择时观点”（如看多、谨慎）[20]。 2. 模型名称：美股中期择时模型[21][24] * 模型构建思路：综合景气度、资金流、金融压力等多个分项指标，对美股（特别是标普500指数）进行中期趋势判断[21][24]。 * 模型具体构建过程： 1. 选取三个核心分项指标：景气度、资金流、金融压力[24]。 2. 计算每个分项指标的滚动5年分位数，将原始数据转化为0-100之间的标准化数值，以衡量当前水平在历史中所处的位置[24]。 3. 综合各分项指标的表现，形成对美股的择时观点（如看多、谨慎）[21]。 3. 模型名称：黄金择时模型[22][25] * 模型构建思路：通过监测避险货币、央行态度、财政压力、金融压力等分项指标，判断黄金价格的短期与中期走势[22][25]。 * 模型具体构建过程： 1. 选取四个核心分项指标：避险货币、央行态度、财政压力、金融压力[25]。 2. 跟踪各分项指标的变化，例如，央行态度分项会考虑全球央行购金/售金的行为[22]。 3. 综合各分项指标形成综合判断。例如，若央行购金放缓或转为售金，可能导致综合指标边际走低，模型信号转为谨慎[22]。 4. 模型名称：原油择时模型[26][30] * 模型构建思路：构建“原油景气指数”来反映原油市场的供需景气状况，为油价走势提供量化参考[26][30]。 * 模型具体构建过程： 1. 构建“原油景气指数”。该指数综合了反映原油供需基本面的多项数据[30]。 2. 观察景气指数的读数及其相对于0轴的位置。指数为正表示景气向上，为负表示景气向下，接近0轴则表示方向性不明确[26]。 3. 结合指数读数与市场具体情况（如库存、地缘政治等）进行判断。例如，即便指数接近0轴，若存在强补库需求，也可能支持油价维持高位[26]。 5. 模型名称：大类资产配置策略[4][27][31] * 模型构建思路：每月根据量化配置信号分配各大类资产的风险预算，并结合宏观因子体系调整组合的宏观风险暴露，最终生成资产配置方案[4][27]。 * 模型具体构建过程： 1. 获取各大类资产的“量化配置信号”[4][27]。 2. 根据这些信号为每类资产分配“风险预算”[4]。 3. 基于“宏观因子体系”对组合的宏观风险暴露（如对经济增长、通胀等的敏感度）进行调整[4]。 4. 通过模型优化，得到最终的资产配置权重比例[31]。 模型的回测效果 1. 大类资产配置策略，4月收益1.2%[4][27]，最近1年收益13.4%[4][27]，最大回撤1.7%[4][27]。 量化因子与构建方式 （注：本报告中未详细阐述具体的、可计算的底层因子构建过程，如价值因子、动量因子等。报告重点在于宏观因子评分体系和各类择时模型，这些已在上述模型部分总结。） 因子的回测效果 （注：本报告中未提供具体量化因子（如价值、动量等）的独立测试结果，如IC、IR、多空收益等。）