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宝城期货甲醇早报-2025-06-13-20250613
宝城期货· 2025-06-13 09:45
投资咨询业务资格:证监许可【2011】1778 号 晨会纪要 宝城期货甲醇早报-2025-06-13 品种晨会纪要 参考观点:偏弱运行 时间周期说明:短期为一周以内、中期为两周至一月 | 品种 | 短期 | 中期 | 日内 | 观点参考 | 核心逻辑概要 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 甲醇 2509 | 震荡 | 震荡 | 震荡 偏弱 | 偏弱运行 | 多空分歧出现,甲醇震荡偏弱 | 备注: 1.有夜盘的品种以夜盘收盘价为起始价格,无夜盘的品种以昨日收盘价为起始价格,当日日盘收盘 价为终点价格,计算涨跌幅度。 2.跌幅大于 1%为下跌,跌幅 0~1%为震荡偏弱,涨幅 0~1%为震荡偏强,涨幅大于 1%为上涨。 3.震荡偏强/偏弱只针对日内观点,短期和中期不做区分。 主要品种价格行情驱动逻辑—商品期货能源化工板块 甲醇(MA) 日内观点:震荡偏弱 中期观点:震荡 核心逻辑:随着前期宏观利多因素逐渐消化,偏弱的产业供需因子开始发力并主导国内甲醇期货盘 面走势。目前国内甲醇供应压力再度回升,下游需求改善有限,甲醇制烯烃期货盘面利润出现回落, 不利于港口库存继续去 ...
红利+:红利价值和自由现金流因何更优
2025-06-12 23:07
纪要涉及的行业和公司 - 行业:煤炭、地产、焦煤、银行 - 公司:华富基金、新华中诚信公司 纪要提到的核心观点和论据 华富新华中证红利价值指数 - **核心观点**:是防御性红利指数,能提供高于传统红利指数收益,及时反映基本面,避免估值陷阱,提升投资组合质量 [1][2] - **论据**: - 采用多因子模型(低波动、低估值等)筛选综合得分最高的 50 个标的 [2] - 自 2013 年以来年化超额收益约 5% [1][5] - 样本空间筛选要求现金分红总额大于再融资总额,股息支付率大于 20% [1][7] - 行情较好阶段(2022 - 2024 年、2017 年、2016 年)表现优于一般红利指数;牛市阶段(2019 年、2020 年)可能表现稍差 [11] - 加入市场面指标和低波因子,季度调仓,能及时剔除波动大的股票并高抛低吸 [12] - 行业分布更分散,煤炭配置比例约 1%,单一行业上限不超过 30% [13] 华富中证全指自由现金流 ETF - **核心观点**:跟踪自由现金流指标,专注企业财务健康,市场调整时保持稳定,有持续增长潜力 [1] - **论据**: - 自由现金流是分红前置条件,能更全面及时反映公司基本面 [15][16] - 样本调整频率一年四次,采用自由现金流净额加权,更偏向大市值公司,行业分布分散 [18][19] - 成长性更强,有更高 ROE 水平和净利润增速,过去两年股息率与中证红利指数相当,某些年份中证现金牛指数表现更优,年化超额收益 6.7% [20] 市场对红利类资产需求强劲 - **核心观点**:低利率环境下,投资者寻求替代债权类资产获高收益,风险偏好提升时配置需求仍强 [1][4] - **论据**:2024 年 9 月 3 日市场上红利 ETF 规模约 700 亿人民币,2025 年 3 月底增长至 1200 亿人民币以上 [4] 自由现金流指标优势 - **核心观点**:比传统股息率指标更具优势 [15] - **论据**: - 是分红前置条件,能全面反映基本面,充沛的公司竞争地位好 [15] - 对基本面反应更及时,如中证红利指数用过去三年平均股息率,反应滞后 [15][16] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 新华中诚信公司编制新型策略指数,在传统高股息率基础上引入多因子模型,提高业绩表现,增强对基本面的及时反映能力 [5] - 多因子虽计算方式和指标不同,但指向防御性强、低估值股票,结合能达 1 + 1 大于 2 的效果 [6] - 市场面指标(低波动率、低贝塔、低换手)能剔除估值陷阱,避免静态基本面恶化致股价剧烈波动,选择低换手率公司可获超额收益 [8][9][10] - 自由现金流与高股息都是估值指标,差异在于一个体现实际收益,一个体现发展潜力,自由现金流更优越 [17] - 中证先锋 ETF 煤炭行业占比从 5 月底的 22%降至调整后的 5%,调仓后行业分布更分散 [21] - 投资者选红利相关因子应全面客观了解优缺点,红利价值因子适合防御型投资,自由现金流因子适合成长型投资,对自由现金流因子应降低超额收益预期但保持下限信心 [25] - 红利相关产品合理配置可帮助投资者实现长期稳健丰厚回报,红利价值指数提供稳健回报,自由现金流指数兼具成长潜力 [27]
国泰海通|金工:国内权益资产表现亮眼,国内资产风险平价策略本年收益1.73%——大类资产配置模型月报(202505)
国泰海通证券研究· 2025-06-12 22:26
大类资产配置策略表现 - 国内资产BL策略1的5月收益为-0.22%,2025年累计收益为0.96%,最大回撤1.31%,年化波动1.53% [1][3] - 国内资产BL策略2的5月收益为-0.1%,2025年累计收益为1.05%,最大回撤1.06%,年化波动1.37% [1][3] - 国内资产风险平价策略5月收益0.29%,2025年累计收益1.73%,最大回撤0.76%,年化波动1.08% [1][3] - 基于宏观因子的资产配置策略5月收益0.27%,2025年累计收益1.45%,最大回撤0.65%,年化波动0.97% [1][3] 大类资产走势回顾 - 2025年5月恒生指数涨幅3.96%,沪深300涨幅1.85%,中证转债涨幅1.75%,中证1000涨幅1.28%,中债-企业债总财富指数涨幅0.41% [2] - 南华商品指数跌幅2.4%,SHFE黄金跌幅1.39%,中债-国债总财富指数跌幅0.31% [2] - 沪深300与中债-国债总财富指数近一年相关性为-36.97%,中债-国债总财富指数与南华商品指数相关性46.55%,沪深300与南华商品指数相关性-24.07% [2] 宏观经济环境 - 5月制造业PMI为49.5%,环比上升0.5个百分点,显示制造业景气度改善 [4] - 4月PPI同比降幅2.7%,市场预期5月PPI同比-3.17%,生产资料延续通缩 [4] - 央行5月开展5500亿元MLF操作,净投放4000亿元,1年期同业存单利率稳定在1.78% [4] - 4月末社会融资规模存量424.0万亿元,出口依赖型行业受美国关税冲击 [4] - 美联储鹰派信号推迟降息预期,叠加"对等关税"推高转口贸易成本,影响人民币汇率 [4]
收益率全口径解析专题:主动股基能否跑赢股票市场?
国信证券· 2025-06-12 19:08
核心观点 - 报告研究主动型股票基金绩效表现,探讨其能否跑赢市场,构建多个基金组合并采用因子模型分析,发现多数主动型基金组合能跑赢市场但超额收益不显著,考虑规模和价值效应、成长因素后结果有变化 [1][93] 引言 - 上一篇报告研究普通股票型基金超越基准收益及配置风格,本篇报告统一比较基准为市场因子,将偏股混合型基金纳入研究,构建不同规模基金组合,构建成长因子,进行因子模型稳健性检验 [11][12] 数据来源、样本选择及描述性统计 基金样本的选择 - 研究对象为普通股票型基金和偏股混合型基金,采用万得基金指数成份记录筛选,主动型股票基金数量持续上涨,2015 年普通股票型和偏股混合型基金数量结构变化,主要因仓位下限规定调整 [15][18] 时间区间的选择 - 数据样本周期为 2009 - 2024 年,因 2007 年前主动型股票基金规模小,2006 - 2008 年 A 股市场波动大,且 2009 年后市场有不同增长和缩水区间 [21][22] 数据来源及处理 - 数据源于万得,频率为月,处理基金月收益率和规模数据,按基金全称合并不同份额类别基金,2014 年后出现多份额类别基金,合并后样本区间后期截面样本数量下降 [25][35] 基金组合绩效的实证分析 基金组合的构建 - 构建大型、中大型、中小型和小型基金组合,规模占比分别为 40%、30%、20%、10%,基金数量平均占比分别为 9.43%、15.9%、22.8%、51.8%,各组合规模和基金数量时序有变化 [36][37] 基金组合的绩效表现 - 各基金组合走势相近,年化收益为 7.65% - 12.2%,多数达至少 10%显著性水平,波动率差别不大;单因子模型下多数有正超额收益但不显著,市场因子暴露β值显著小于 1;三因子模型下各组合有正超额收益且大都显著,考虑规模和价值效应后主动型股票基金能显著跑赢市场;四因子模型结果与三因子模型一致,情绪因子纳入未提升解释能力 [42][44][49] 普通股票型基金组合的绩效表现 - 与全样本结论基本一致,多数基金组合达至少 10%显著性水平,年化收益为 7.69% - 12.9%;单因子模型下多数超额收益为正但大都不显著,拟合优度高;三因子模型下各组合有正超额收益且大都显著,规模和价值因子负向暴露;四因子模型结果与三因子模型一致,主动股票型基金不能显著跑赢市场,考虑规模和价值效应后超额收益显著 [58][59][61] 基金组合绩效的进一步分析 成长因子的构建与检验 - 在三因子模型基础上构建成长因子,各分组收益率随成长指标递增,成长因子年化收益高且显著;单因子、三因子、四因子模型下各分组超额收益与成长指标正相关,成长因子有溢价现象,与部分因子有相关性 [66][67][75] 基金组合绩效的进一步解释 - 成长因子能解释部分三因子模型下超额收益,纳入后超额收益下降且显著性降低;各基金组合在部分因子暴露上变化不大,大部分在成长因子正向暴露显著;纳入情绪因子提高解释能力,五因子模型进一步解释超额收益 [77][78][79] 稳健性分析 - 不剔除总市值最小 30%股票构造因子收益率,规模因子收益率变化最大;单因子模型结论与原模型一致,三因子模型下超额收益大小和显著性下降,拟合优度降低;五因子模型能进一步解释超额收益,各因子暴露有变化,拟合优度下降;不同因子收益率下基金组合收益率拆分结果整体一致,主要区别在情绪因子贡献方向 [83][85][88] 主要结论与讨论 - 多数主动型基金组合能跑赢市场但超额收益不显著,与普通股票型基金超越基准收益看似矛盾,因比较基准不同;主动型基金偏好大盘股和高估值股票,规模和价值因子负向暴露影响绩效;成长因子年化收益高,主动型基金偏好高成长股,成长因子正向暴露对业绩有正面影响;除市场因子外,价值因子有较大负面贡献,成长因子有较大正面贡献 [93][2][3]
“学海拾珠”系列之二百三十八:高维环境下的最优因子择时
华安证券· 2025-06-12 18:40
根据研报内容,以下是量化模型与因子的详细总结: 量化模型与构建方式 1. **模型名称**:最优因子择时投资组合模型 **模型构建思路**:通过整合大量因子与预测变量构建择时策略,利用收缩技术防止过拟合[3] **模型具体构建过程**: - 使用Ledoit-Wolf协方差矩阵收缩估计量,计算最优收缩强度[25] - 采用Kozak-Nagel-Santosh收缩方法变体估计权重,公式为: $$\hat{W}_{t}=\left(\hat{\Sigma}_{t}+\hat{\overline{t}}_{t}\left[\begin{array}{cc}0&0\\ 0&\hat{D}_{t}\end{array}\right]\right)^{-1}\hat{\mu}_{t}$$ 其中前K个元素为原始因子平均收益,剩余为因子-预测变量组合收益[27] - 权重重新缩放使原始因子绝对权重之和为1[30] **模型评价**:收缩机制有效避免高维环境下的虚假择时信号[2] 2. **因子名称**:因子择时投资组合因子 **因子构建思路**:将因子收益与滞后预测变量交互形成择时信号[19] **因子具体构建过程**: - 定义标准化预测变量$X_{t-1}$和因子收益$F_t$ - 构建叉积因子:$$G_{t}=X_{t-1}F_{t}$$ 当$X_{t-1}$为正时做多因子,为负时做空[19] - 期望收益取决于预测变量与因子收益的协方差:$$E\left[G_{t}\right]=\mathrm{Cov}\left(X_{t-1},F_{t}\right)$$[21] **因子评价**:将时间序列预测转化为横截面组合优化问题[23] 模型的回测效果 1. **Fama-French因子择时模型**: - 年化收益4.71%,波动率5.81%,夏普比率0.81[40] - 评估比率0.79,最差12月收益-5.62%[41] - 60个月滚动夏普比率持续优于静态组合[46] 2. **Jensen因子择时模型(小预测集)**: - 年化收益2.97%,波动率2.01%,夏普比率1.48[64] - 扣除交易成本后夏普比率1.35[78] 3. **Jensen因子择时模型(大预测集)**: - 年化收益2.73%,波动率1.91%,夏普比率1.43[71] - 无收缩时夏普比率降至0.81[71] 量化因子与构建方式 1. **宏观预测因子**: - 包含实际1年期收益率、收益率曲线斜率(5y-1y)、Baa级债券与国债利差等6个变量[38] - 标准化为z值后与因子收益交互[36] 2. **因子特定预测因子**: - 基础变量:3个月收益、12个月收益、3个月日波动率[38] - 特征价差:B/M价差、资产增长价差、盈利能力价差[38] - 对Jensen因子集扩展至128个特征价差[38] 因子的回测效果 1. **收益率曲线斜率交互因子**: - 在Fama-French组合中权重排名第一[52] - 与盈利能力因子组合贡献显著超额收益[52] 2. **3个月市场收益交互因子**: - 与规模因子组合权重排名第二[52] - 捕捉市场动量对规模因子的预测效果[52] 3. **盈利能力价差因子**: - 在Jensen因子集中出现频率最高[68] - 与宏观变量组合形成稳定择时信号[68] 注:所有结果均基于1965-2022年月度数据,采用滚动窗口验证方法[31][32]
宝城期货原油早报:地缘风险加剧,原油震荡偏强-20250612
宝城期货· 2025-06-12 13:23
报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 原油2507短期震荡、中期震荡、日内震荡偏强,整体偏强运行 [1] - 预计本周四国内原油期货或维持震荡偏强走势 [5] 根据相关目录分别进行总结 价格行情驱动逻辑 - 中美领导人通电话释放积极信号,关税战存在降温预期,双方在伦敦达成关税共识,宏观因子转强 [5] - 俄乌冲突再度升级,美国从中东撤离人员,市场担忧美伊核谈判破裂及伊朗封锁海峡,地缘风险扩大增强原油溢价空间 [5] - 4 - 5月OPEC+产油国仅维持小幅增产,低于增产目标,利空因素不及预期,油价回升 [5] - 本周三夜盘国际原油期货价格大幅上涨5%以上,国内原油期货2507合约大幅收涨3.37%至497.4元/桶 [5] 涨跌幅度计算说明 - 有夜盘品种以夜盘收盘价为起始价,无夜盘品种以昨日收盘价为起始价,当日日盘收盘价为终点价计算涨跌幅度 [2] - 跌幅大于1%为下跌,跌幅0 - 1%为震荡偏弱,涨幅0 - 1%为震荡偏强,涨幅大于1%为上涨 [3] - 震荡偏强/偏弱只针对日内观点,短期和中期不做区分 [4]
宝城期货甲醇早报-20250612
宝城期货· 2025-06-12 13:21
投资咨询业务资格:证监许可【2011】1778 号 晨会纪要 宝城期货甲醇早报-2025-06-12 品种晨会纪要 时间周期说明:短期为一周以内、中期为两周至一月 | 品种 | 短期 | 中期 | 日内 | 观点参考 | 核心逻辑概要 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 甲醇 2509 | 震荡 | 震荡 | 震荡 偏强 | 偏强运行 | 偏多氛围支撑,甲醇震荡偏强 | 备注: 1.有夜盘的品种以夜盘收盘价为起始价格,无夜盘的品种以昨日收盘价为起始价格,当日日盘收盘 价为终点价格,计算涨跌幅度。 2.跌幅大于 1%为下跌,跌幅 0~1%为震荡偏弱,涨幅 0~1%为震荡偏强,涨幅大于 1%为上涨。 3.震荡偏强/偏弱只针对日内观点,短期和中期不做区分。 主要品种价格行情驱动逻辑—商品期货能源化工板块 甲醇(MA) < END > 仅供参考,不构成任何投资建议 专业研究·创造价值 1 / 2 请务必阅读文末免责条款 ---------------------------------------------------------------------------- ...
捕捉趋势的力量:基金动量刻画新范式
东方证券· 2025-06-12 10:13
量化因子与构建方式 1. **因子名称:传统动量因子** - **构建思路**:基于基金过去一段时间的业绩表现(如历史收益、夏普比、Alpha收益)作为动量指标,预测未来收益[3][4][5] - **具体构建过程**: - **历史收益因子**:计算基金过去20日、61日、122日、244日、366日、488日的收益率均值[20] - **夏普比因子**:计算基金过去不同窗口期的夏普比(收益/波动率)[25] - **Alpha动量因子**:通过Fama-French三因子模型剥离市场、市值和估值风险溢价,回归公式: $$R_{p}-r_{f}\!\sim\!\!\alpha+\beta_{1}(R_{M}-r_{f})+\beta_{2}(R_{M}-r_{f})^{2}+\beta_{3}S M B+\beta_{4}H M L+\varepsilon_{p}$$ 其中,$R_p$为基金收益,$r_f$为无风险利率,$R_M$为市场收益,$SMB$和$HML$分别为市值和估值因子[29][30] - **行业剥离Alpha动量**:在回归中加入Wind行业指数收益,公式: $$R_{p}-r_{f}{\sim}\alpha+\beta_{1}(R_{M}-r_{f})+\beta_{2}(R_{M}-r_{f})^{2}+\sum_{i=1}^{11}\beta_{2+i}\,l n d_{i}+\varepsilon_{p}$$ 其中$Ind_i$为行业指数收益[51] - **因子评价**:传统动量因子易受Beta风险干扰,尤其在行业轮动期表现不稳定[4][15][17] 2. **因子名称:低分化动量因子** - **构建思路**:筛选基金收益分化度较低的日期,计算其收益指标以降低Beta风险干扰[5][21][56] - **具体构建过程**: - **低分化收益因子**:按主动权益基金日度收益分化度分组,取分化度最低1/5样本的日度收益均值[66][67] - **低分化排序动量**:对分化度最低组的基金收益排序取均值[81] - **低分化夏普比**:计算分化度最低组的夏普比[86] - **合成低分化动量**:将上述三个因子等权合成[93] - **因子评价**:低分化日期收益对未来预测能力更强,受Beta干扰更小,时序稳定性显著优于传统动量[5][67][93] --- 因子的回测效果 1. **传统动量因子** - **历史收益因子(过去244日)**:Rank IC 5.81%,Rank ICIR 0.54,年化多空收益1.85%,胜率59.35%[20] - **夏普比因子(过去244日)**:Rank IC 6.44%,Rank ICIR 0.64,年化多空收益2.04%,胜率61.79%[25] - **Alpha动量因子(过去122日)**:Rank IC 6.01%,Rank ICIR 0.57,年化多空收益2.79%,胜率66.67%[31] - **行业剥离Alpha动量(过去122日)**:Rank IC 7.81%,Rank ICIR 0.97,年化多空收益5.04%,胜率69.92%[53] 2. **低分化动量因子** - **低分化收益因子(过去3个月)**:Rank IC 10.03%,Rank ICIR 1.06,年化多空收益9.23%,胜率69.11%[67][73] - **低分化排序动量(过去3个月)**:Rank IC 10.08%,Rank ICIR 1.09,年化多空收益8.39%,胜率68.29%[81] - **低分化夏普比(过去3个月)**:Rank IC 9.63%,Rank ICIR 1.10,年化多空收益9.89%,胜率71.54%[87] - **合成低分化动量**:Rank IC 10.10%,Rank ICIR 1.09,年化多空收益9.23%,胜率71%,最高组季均超额1.25%[93][94] --- 关键结论 - 低分化动量因子通过聚焦分化度低的日期,显著提升了因子稳定性和预测能力(Rank ICIR提升至1.09),且与传统动量因子相关性低(秩相关系数<26%)[5][93] - 传统动量因子在行业轮动月表现更弱(剔除后Rank ICIR从0.54升至0.66),均衡型基金中动量效应更强(Rank IC 7.86% vs 板块型2.44%)[15][17][46]
龙头公司自由现金流收益率持续攀升,低费率的自由现金流ETF(159201)底仓配置价值凸显
每日经济新闻· 2025-06-11 10:30
市场表现 - 三大股指高开,沪指涨0 02%,深成指涨0 14%,创业板涨0 34% [1] - 国证自由现金流指数盘中上行,涨超0 3%,成分股老凤祥、锦泓集团、城市传媒、华域汽车等领涨 [1] ETF资金动向 - 自由现金流ETF(159201)近10个交易日资金净流入超2 3亿元,资金低位布局特征显著 [1] - 该ETF最新规模达37 61亿元,最新份额达37 85亿份,领跑同类产品 [1] 行业分析 - 招商证券表示,随着经济稳定,龙头上市公司经营趋于稳定,现金流量净额开始稳定增长,资本开支稳定下降,自由现金流收益率持续攀升 [1] - 未来两年A股权重指数有望迎来重估,市场回归大盘、质量 [1] ETF产品特点 - 自由现金流ETF(159201)紧密跟踪国证自由现金流指数,经流动性、行业、ROE稳定性筛选后,选取自由现金流为正且占比高的股票 [1] - 指数质地高,抗风险能力强,适合底仓配置,满足长线投资配置需求 [1] - 基金管理费年费率为0 15%,托管费年费率为0 05%,均为市场最低费率水平 [1]
基于宏观风险因子的大类资产轮动模型绩效月报20250531-20250610
东吴证券· 2025-06-10 22:05
量化模型与构建方式 1. **模型名称**:"时钟+拐点改善法"大类资产轮动模型 **模型构建思路**:结合宏观风险因子(经济增长、通胀、利率、信用、汇率、期限利差)的状态判断,通过投资时钟规律和相位判断法优化拐点识别,实现大类资产配置轮动[8][16][23] **模型具体构建过程**: - **宏观因子构建**: - 经济增长因子:工业增加值同比、PMI、社会消费品零售总额同比,经HP滤波处理后波动率倒数加权[8] - 通胀因子:PPI同比、CPI同比,经HP滤波后波动率倒数加权[8] - 利率因子:中债国债总财富指数与货币基金指数等权组合净值同比[8] - 汇率因子:上海金与伦敦金现多空组合净值同比[8] - 信用因子:企业债AAA指数与国债总指数久期中性组合净值同比[8] - 期限利差因子:中短期债券与长期债券久期中性组合净值同比[8] - **状态判断方法**: - 因子动量法:$$Momentum_{t}=X_{t}-\frac{1}{3}(X_{t-1}+X_{t-2}+X_{t-3})$$,连续两期同向确认状态[16] - 相位判断法:38个月周期正弦波拟合,划分上行/下行/顶部/底部区域,结合趋势调整状态[21][22] - **资产配置规则**: - 初始风险配比:大盘股:小盘股:债券:商品:黄金=1:1:1:0.5:0.5[24] - 根据宏观因子得分调整配比:每+1分则风险配比翻倍,每-1分则减半[24] **模型评价**:融合短期趋势与周期拐点识别,在控制风险的同时实现稳定收益[27] 2. **模型名称**:投资时钟模型(增长-通胀时钟、利率-信用时钟) **模型构建思路**:基于美林时钟理论,统计不同宏观状态下大类资产表现规律[9][11] **模型具体构建过程**: - **增长-通胀时钟**:划分复苏/过热/滞胀/衰退四象限,统计资产表现(如复苏期股票+2、债券-2)[9][15] - **利率-信用时钟**:划分宽/紧利率与信用组合,统计资产表现(如紧利率宽信用期股票+2、债券-2)[11][15] - **资产观点量化**:设置-2至2档位评分,结合汇率/期限利差因子调整[14][15] 模型的回测效果 1. **"时钟+拐点改善法"模型**(2011-2023年): - 总收益率:242.45% - 年化收益率:9.93% - 年化波动率:6.83% - 年化夏普比率:1.45 - 最大回撤率:6.31% - 胜率:73.08%[27] 2. **基准等权组合**: - 总收益率:83.59% - 年化收益率:4.78% - 年化波动率:10.99% - 年化夏普比率:0.43 - 最大回撤率:20.63%[27] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**:宏观风险因子体系(经济增长、通胀、利率、信用、汇率、期限利差) **因子构建思路**:通过宏观指标或资产组合构建反映经济状态的代理变量[8] **因子具体构建过程**: - **经济增长因子**:工业增加值同比、PMI等指标HP滤波后加权 $$X_{growth} = w_1 \cdot HP(PMI) + w_2 \cdot HP(工业增加值)$$ 权重$w_i$为波动率倒数[8] - **利率因子**:中债国债指数与货币基金指数等权组合净值同比[8] - **汇率因子**:上海金与伦敦金现多空组合净值同比[8] 因子的回测效果 (注:报告中未单独列出因子回测指标,仅展示模型整体效果) 最新配置示例(2025年5月) - **风险配比**:大盘股:小盘股:债券:商品:黄金=1:1:0.25:2:1[30] - **实际配置比例**:债券69.95%、商品12.84%、黄金8.9%[34] - **当月收益率**:-0.29%(基准0.3%)[30] 关键方法论补充 - **相位判断法**:38个月周期正弦波拟合,窗口50个月,划分相位区间[21] - **拐点优化逻辑**:动量法为主,相位法辅助判断拐点[22]