量化模型与构建方式 1. 模型名称：风险平价模型[48] * 模型构建思路：构建一个多资产组合，使各类资产对组合整体风险的贡献度相等，从而实现风险分散[48] * 模型具体构建过程：选取权益、固收、商品等资产构成资产池。核心是计算各资产权重，使得每个资产的风险贡献（通常用波动率或方差表示）相同。通常设定一个目标年化波动率（如10%或15%），并通过引入杠杆来达到该目标波动率水平。其中，目标波动率15%的版本杠杆倍数和权益类资产的实际敞口均高于10%的版本[48] 2. 模型名称：风险预算模型[49] * 模型构建思路：在资产分散的基础上，通过宏观因子或波动率控制机制进行动态风险调整，构建风险控制增强型组合[49] * 模型具体构建过程：以MSCI全球多元化多资产指数为例，其底层资产包括美国权益、国际权益、美国国债及黄金。通过风险控制引擎全天候追踪各成分资产的隐含波动率与历史波动率，根据市场状态动态调整各资产的敞口，使组合适应不同宏观环境[49]。UBS多资产策略战术轮动指数则结合趋势、波动率和宏观风险信号，在股票、债券、商品等资产之间动态调整权重，在风险偏好上升时提高风险资产暴露，在市场波动或经济放缓时期转向防御资产[49] 3. 模型名称：风险溢价模型[50] * 模型构建思路：通过构建不同策略（趋势、价值、Carry）来捕捉宏观风险溢价[50] * 模型具体构建过程： * 趋势策略：属于动量策略，底层资产涵盖股票、债券、商品与外汇。通过跟随市场的中长期趋势，在上涨资产中做多、下跌资产中做空[50] * 价值策略：通过做多相对低估、做空相对高估的资产，捕捉资产价格长期均值回归的收益，底层资产主要为债券与外汇[50] * Carry策略：通过持有收益率、利差或展期收益更高的资产，赚取承担风险所获得的“风险补偿”。例如，在外汇市场中体现为高息与低息货币间的利差收益，在固收市场中则体现为期限溢价[50] 4. 模型名称：量化型全球配置策略模型[60] * 模型构建思路：以风险平价或风险预算等量化模型作为主要决策工具，进行多资产配置[60] * 模型具体构建过程：以Fidelity和Invesco的产品为例，均使用基于风险因子的风险平价框架。Fidelity使用的因子包括增长、通胀、利率、流动性；Invesco则选择增长、防御、实际收益。分别通过投资于股票、债券、商品及对应衍生品来实现模型信号[60] 5. 模型名称：混合型全球配置策略模型[58][59] * 模型构建思路：以量化框架定下基础权重，再结合主观判断进行机会性调整[58] * 模型具体构建过程：例如Blackrock Tactical Opportunities Fund主要从宏观角度分析，使用的数据除了传统的GDP、通胀、就业等外，还包括气候变化、央行会议等另类数据，并使用自然语言处理等方式转换为信号[59]。PIMCO的产品则在宏观数据外，还会引入对应资产类别的基本面指标（如债券的到期收益率、信用风险，股票的盈利增长、估值水平等），搭建多因子框架[59] 模型的回测效果 1. S&P风险平价指数-目标波动10%模型，最近1个月收益4.38%，最近3个月收益9.19%，最近半年收益14.73%，今年以来收益14.72%，过去1年收益28.32%，过去1年波动8.40%，最近3个月最大回撤4.06%，最近半年最大回撤4.06%，过去1年最大回撤4.06%，过去1年收益/波动3.37，过去1年收益/最大回撤6.98[55] 2. S&P风险平价指数-目标波动15%模型，最近1个月收益5.57%，最近3个月收益9.31%，最近半年收益16.79%，今年以来收益16.84%，过去1年收益37.05%，过去1年波动12.72%，最近3个月最大回撤8.16%，最近半年最大回撤8.16%，过去1年最大回撤8.16%，过去1年收益/波动2.91，过去1年收益/最大回撤4.54[55] 3. MSCI全球多元化多资产指数模型，最近1个月收益0.68%，最近3个月收益-2.26%，最近半年收益1.34%，今年以来收益0.42%，过去1年收益9.40%，过去1年波动8.21%，最近3个月最大回撤6.43%，最近半年最大回撤6.43%，过去1年最大回撤6.43%，过去1年收益/波动1.15，过去1年收益/最大回撤1.46[55] 4. UBS多资产策略战术轮动指数模型，最近1个月收益1.55%，最近3个月收益-1.47%，最近半年收益-1.20%，今年以来收益-0.71%，过去1年收益1.27%，过去1年波动5.56%，最近3个月最大回撤4.73%，最近半年最大回撤4.80%，过去1年最大回撤5.83%，过去1年收益/波动0.23，过去1年收益/最大回撤0.22[55] 5. 彭博跨资产趋势指数模型，最近1个月收益0.86%，最近3个月收益1.23%，最近半年收益3.20%，今年以来收益2.32%，过去1年收益4.09%，过去1年波动2.34%，最近3个月最大回撤0.66%，最近半年最大回撤0.85%，过去1年最大回撤0.89%，过去1年收益/波动1.75，过去1年收益/最大回撤4.60[55] 6. 彭博跨资产价值指数模型，最近1个月收益-0.41%，最近3个月收益-0.65%，最近半年收益-1.07%，今年以来收益-1.03%，过去1年收益-1.11%，过去1年波动2.23%，最近3个月最大回撤1.18%，最近半年最大回撤1.39%，过去1年最大回撤2.21%，过去1年收益/波动-0.50，过去1年收益/最大回撤-0.50[55] 7. 彭博跨资产Carry指数模型，最近1个月收益0.23%，最近3个月收益1.37%，最近半年收益1.19%，今年以来收益1.17%，过去1年收益1.81%，过去1年波动2.48%，最近3个月最大回撤0.78%，最近半年最大回撤1.11%，过去1年最大回撤1.53%，过去1年收益/波动0.73，过去1年收益/最大回撤1.18[55] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：趋势因子[50] * 因子构建思路：捕捉资产的中长期价格动量[50] * 因子具体构建过程：底层资产涵盖股票、债券、商品与外汇。通过跟踪这些资产的价格走势，在呈现上涨趋势的资产中建立多头头寸，在呈现下跌趋势的资产中建立空头头寸[50] * 因子评价：在趋势明显的市场环境中表现较强[50] 2. 因子名称：价值因子[50] * 因子构建思路：捕捉资产价格长期均值回归的收益[50] * 因子具体构建过程：通过比较资产的当前价格与某种“公允价值”度量（如利率、利差等），做多相对低估的资产，做空相对高估的资产。底层资产主要为债券与外汇[50] * 因子评价：在利率敏感型资产中，当传统价值回归逻辑生效时有效。但报告指出，在过去一年利率与基本面、汇率走势持续背离的环境下，该因子可能失效[54] 3. 因子名称：Carry因子[50] * 因子构建思路：赚取持有高收益资产所获得的风险补偿[50] * 因子具体构建过程：通过持有收益率、利差或展期收益更高的资产来获取收益。例如，在外汇市场中，做多高息货币、做空低息货币以获取利差；在固收市场中，通过持有较长期限债券获取相对于短期债券的期限溢价[50] * 因子评价：表现相对稳定，但在市场对未来利率路径预期反复时，其风险补偿可能未完全释放[54] 4. 因子名称：宏观风险因子[60] * 因子构建思路：将宏观经济状态转化为可量化的风险因子，用于指导资产配置[60] * 因子具体构建过程：例如Fidelity使用的增长、通胀、利率、流动性因子，以及Invesco使用的增长、防御、实际收益因子。这些因子通过量化模型处理相关数据后，输出信号以决定在不同资产类别（股票、债券、商品等）上的暴露程度[60] 5. 因子名称：基本面因子[59] * 因子构建思路：使用资产类别层面的基本面指标来辅助配置决策[59] * 因子具体构建过程：例如在债券资产中考虑到期收益率、信用风险等指标；在股票资产中考虑盈利增长、估值水平等指标。将这些指标纳入多因子框架，形成配置信号[59] 因子的回测效果 (注：报告中未单独提供上述因子的独立测试结果取值，其表现已体现在对应的风险溢价指数模型（趋势、价值、Carry）的回测效果中。)