量化模型与构建方式 1. 模型名称：逆周期因子模型[8][10] * 模型构建思路：该模型旨在衡量中国央行（PBOC）在每日人民币兑美元中间价设定中，为平滑市场波动而引入的逆周期调节成分[10] * 模型具体构建过程：通过计算官方公布的每日人民币兑美元中间价与基于官方中间价形成机制文件估算的中间价之间的差值，来量化逆周期因子的大小[10] * 模型评价：该因子是观测人民币汇率政策立场和市场干预程度的重要技术指标[10] 2. 模型名称：CGB收益率简单OLS模型[63][65] * 模型构建思路：通过一个简单的普通最小二乘法（OLS）模型，分析影响中国国债（CGB）收益率的关键驱动因素，并计算模型隐含的收益率“公允价值”[63][65] * 模型具体构建过程：模型校准了影响CGB收益率的多个变量，包括：1年期和10年期美国国债（UST）收益率、1年期前瞻性增长/通胀预测、以及公开市场操作（OMO）目标利率与7天期回购定盘利率之间的利差[65]。模型从2025年8月起进行了调整，以反映利息收入增值税豁免政策的取消[65] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：Carry-to-Vol Ratio (Carry/波动率比率)[19][26] * 因子构建思路：衡量外汇远期交易的持有收益（Carry）相对于其价格波动风险的比率，用于评估套利交易的吸引力[19] * 因子具体构建过程：Carry定义为3个月美元/离岸人民币（USD/CNH）或欧元/离岸人民币（EUR/CNH）远期的年化持有收益；波动率（Vol）定义为3个月滚动实现的总回报波动率[19]。该比率即为两者的比值。 2. 因子名称：Momentum-to-Vol Ratio (动量/波动率比率)[20][21][26] * 因子构建思路：衡量外汇价格动量相对于其价格波动风险的比率，用于评估趋势交易的吸引力[20][21] * 因子具体构建过程：动量（Momentum）定义为3个月累计外汇总回报；波动率（Vol）定义为3个月滚动实现的总回报波动率[21]。该比率即为两者的比值。 3. 因子名称：CNH/CNY Basis (离岸/在岸人民币基差)[21][23] * 因子构建思路：衡量离岸人民币（CNH）与在岸人民币（CNY）之间价格差异的因子，反映了两个市场间的流动性、资本管制和套利压力[21][23] * 因子具体构建过程：基差定义为美元/离岸人民币可交割远期（DF）与美元/在岸人民币无本金交割远期（NDF）之间的差值[23] 4. 因子名称：NDIRS/CCS Spread (利率互换/交叉货币互换利差)[22][23] * 因子构建思路：衡量离岸人民币交叉货币互换（CCS）利率与在岸人民币无本金交割利率互换（NDIRS）利率之间的利差，反映了离岸与在岸人民币利率市场的相对松紧程度和套利空间[22][23] * 因子具体构建过程：利差定义为离岸人民币交叉货币互换利率减去在岸人民币无本金交割利率互换（NDIRS）利率[23] 5. 因子名称：Tom/Next Points (隔夜掉期点)[8][10] * 因子构建思路：衡量外汇市场隔夜滚动头寸的成本或收益的短期因子，是观测离岸人民币流动性的高频指标[8][10] * 因子具体构建过程：Tom/Next是一种短期外汇掉期，允许投资者滚动其即期头寸。正的（负的）Tom/Next点意味着做多美元/做空离岸人民币头寸产生负的（正的）持有收益[10] 6. 因子名称：Swap Spread (互换利差)[55] * 因子构建思路：衡量在岸利率互换（IRS）利率与同期限中国国债（CGB）收益率之间的利差，反映了信用风险、流动性溢价和利率预期等因素[55] * 因子具体构建过程：互换利差定义为在岸IRS利率减去同期限的CGB收益率[55] 7. 因子名称：FX Hedged Yields (外汇对冲后的收益率)[41][47] * 因子构建思路：在考虑外汇远期对冲成本后，计算中国债券相对于美国国债的实际收益率，用于评估跨市场债券投资的吸引力[41][47] * 因子具体构建过程：计算中国债券（如CGB、CDB债券、NCD）的收益率，减去同期限美国国债收益率，再减去相应的外汇远期对冲成本（隐含在远期汇率中）[47] 模型的回测效果 (报告未提供具体模型的回测效果指标值) 因子的回测效果 (报告中展示了各因子的时间序列图表，但未提供统一的、标准化的回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等）)