在全球避险资产纷纷受宠的背景下，红利主题基金产品也成为许多投资者参与权益市场投资的重要工 具。 近期，央行宣布了年内LPR的首次调降动作，存款市场日前也同样迎来年内首次重大调整，多家大行纷 纷下调人民币存款挂牌利率，1年期存款挂牌利率降至1%以下。随着居民的"钱袋子"缩水，具有"避风 港"属性的红利资产及相关基金则再次受到关注。 值得一提的是，在杨冬带领的团队中，有两位研究员均是量化背景出身。一位是陈可，主要负责多风格 基本面量化策略；另一位是陈伟，主要负责阿尔法选股及人工智能算法。目前，量化团队成员已构建具 备强逻辑的特定风格子策略，为组合提供一定的风格弹性。"例如，利用机器学习因子在红利股票池中 挑选标的，基于景气度因子和价量因子不断筛选被低估的红利品种等。"杨冬介绍。 根据2024年以来发布的基金定期报告，广发稳健策略的持仓体现出"主动集中+量化分散"的特色。在其 前十大重仓股中，权重靠前的单只个股占比通常超过3%，头部持仓较为集中，主观色彩较高；而权重 靠后的单只个股占基金净值的比例较低，一般为2个点或者更低，配置比较分散，量化色彩较浓。另据 2024年年报披露的股票投资明细，该基金在报告期内投资的个 ...

根据提供的量化研报内容，以下是全面详细的总结： 量化模型与构建方式 1. **行业景气度-趋势-拥挤度轮动模型** - 构建思路：通过景气度、趋势强度和拥挤度三维度筛选行业，规避高拥挤板块[8] - 具体构建： 1. 景气度：采用分析师预期ROE的z-score $$ z_{ROE} = \frac{ROE_{FTTM} - \mu_{ROE}}{\sigma_{ROE}} $$ 2. 趋势：计算行业动量得分（过去3个月收益率） 3. 拥挤度：综合换手率、融资余额等指标构建分位数阈值[37] - 模型评价：进攻性强，需依赖拥挤度指标控制风险[96] 2. **行业库存景气反转模型** - 构建思路：筛选低库存分位数（<80%）、资本开支合理（<80%）、毛利率和现金流改善的行业[17] - 具体构建： 1. 剔除条件：库存/资本开支分位数>80% 或 毛利率/现金流分位数<20% 2. 补库信号：库存同比+营收同比同步回升[21][22] 3. 加权方式：结合分析师景气指数FAPI和趋势得分[94] - 模型评价：左侧布局型策略，对补库周期敏感[99] 3. **PB-ROE选股模型** - 构建思路：在行业配置基础上筛选估值性价比个股[13] - 具体构建： 1. 行业权重分配后，选取行业内PB-ROE分位数前40%股票 2. 加权方式：$$ Score = 0.6 \times \frac{1}{PB} + 0.4 \times ROE $$[13] - 模型评价：价值成长平衡型策略[107] 模型的回测效果 1. **行业景气度-趋势模型** - 2023年超额收益：+9.3%（vs Wind全A） - 2024年超额收益：+5.0% - 2025年超额收益：+2.2%（至4月底） - IR：1.74，最大回撤-7.4%[96] 2. **库存景气反转模型** - 2023年绝对收益：+13.0% - 2024年绝对收益：+25.6%（vs行业等权+14.5%） - 2025年超额收益：+1.7% - IR：1.76[99][102] 3. **PB-ROE选股组合** - 年化超额收益：22.9%（vs Wind全A） - 2024年绝对收益：+14.6% - 2025年超额收益：+1.0% - IR：2.02[107][108] 量化因子与构建方式 1. **分析师景气指数(FAPI)** - 构建思路：整合分析师盈利预测调整方向与幅度[94] - 具体构建： $$ FAPI_i = \sum_{j=1}^n w_j \cdot \frac{EPS_{i,j}^{rev} - EPS_{i,j}^{old}}{|EPS_{i,j}^{old}|} $$ 其中$w_j$为分析师权重，按历史准确性调整[94] 2. **拥挤度因子** - 构建思路：监测交易过热风险[37] - 具体构建： 1. 换手率分位数（20日） 2. 融资余额占比变化 3. 相对强弱指数RSI(14) 阈值设定为综合分位数>80%视为高拥挤[37] 因子的回测效果 1. **FAPI因子** - 国防军工行业z-score：+2.2（最高） - TMT行业z-score：-1.7（最低）[94] 2. **拥挤度因子** - 在TMT板块触发预警（分位数>90%）[8] - 有效规避2024Q4通信行业-10.1%回撤[37]

文 ｜ 上官鹏 王兆宇 赵文荣 2）单策略之间相关性不高，说明不同策略在不同市场环境中的适应性差异大，有利于形成收益互补。以预期改善组合来看， 其与均衡弹性、高质量经营、科技TMT和新能源组合相关性分别为0 . 2 9、0 . 1 3、0 . 3 7和0 . 5 3； 3）综合三大类全市场选股策略和两大类产业选股策略构建多策略组合，回测发现，相比单策略组合，多策略组合具有更加稳 健的收益表现。2 0 1 4年以来截至2 0 2 5年3月3 1日，多策略组合相对中证全指的年化超额收益分别为1 3 . 8%，信息比率为1 . 5。 ▍ 战胜宽基指数多策略框架历史收益稳健，相对基准偏离度低。 1）基于多策略组合历史持仓战胜沪深 3 0 0、中证 5 0 0 和中证 1 0 0 0 指数框架在指数权重方面的分配比例， 8 0%配置在指数成 分内， 2 0%配置在其他公司，并且超配多策略股票组合权重。 单一策略具有一定的风格倾向性，难以适应不同市场环境的变化，而多策略能够通过分散化利用不同策略在不同市场环境中的 适应性差异，提升整体投资组合收益的稳健性。因此，我们尝试从多策略角度战胜宽基指数，基于已经发布报告中的三大类 ...

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 苯乙烯产业链从原油出发，经苯和乙烯生产，到苯乙烯及其衍生物生产，最终应用于多领域，影响其期货价格因素复杂，可考虑上游纯苯供应和库存、中游苯乙烯自身库存等，通过回测和筛选组合因子输出趋势强度信号 [3] - 基本面多因子组合自2019年起年化收益率50.7%，夏普2.85；量价多因子组合自2019年起年化收益率35.3%，夏普2.14；综合模型将所有单因子等权组合，自2019年起年化收益率32.2%，夏普1.86，基本面因子与量价因子相关性低，可根据需求构造仅做多和仅做空模型，投资者可调整综合模型中基本面类和量价类因子比例 [4] 根据相关目录分别总结 苯乙烯单商品择时因子框架 - 苯乙烯是重要有机化工原料，上游由纯苯和乙烯制成，下游应用于多工业领域，上市后交易活跃，产业链清晰 [8] - 模型分基本面量化因子和量价因子两大类，基本面从库存、基差等维度构造因子，量价从动量、均线等维度基于日频行情数据构造因子，模型含9个基本面量化因子和7个量价因子 [8][10] - 回测和筛选因子设定：回测时间为2019年10月起，样本外回测时间为2023年1月起至2024年12月终；手续费双边万三，杠杆一倍；累计收益累加计算，用主力连续合约；单因子为时序因子，因子值映射为0、1、 -1输出，等权组合多因子输出趋势强度信号；策略基准收益指从回测起始日始终持有一份合约并在主力合约切换时展期；基本面信号有延迟会平移数据；基本面类因子数据更新频率为日频、周频，量价类为日频；每日信号在夜盘开盘前更新，作用于夜盘和次日日盘；单因子未及时更新则设为前值，其余因子继续更新 [11][12][13] 苯乙烯基本面量化因子介绍及回测结果 - 苯乙烯周度出货量：出货量大幅增加，若下游需求不同步增长，市场供大于求价格易降，自2019年起回测年化收益率30.3%，夏普1.68等 [19] - 苯乙烯海外价格：海外价格上涨推动国内价格上涨，下跌则抑制，考虑美湾、鹿特丹和韩国价格，自2016年起回测年化收益率19.6%，夏普0.99等 [21] - 苯乙烯基差：市场供应紧张基差扩大，供应过剩基差缩小，自2019年起回测年化收益率27.7%，夏普1.12等 [23] - 纯苯：港口库存：库存低位时苯乙烯生产成本上升，自2019年起回测年化收益率15.8%，夏普0.67等 [25] - 苯乙烯：非一体化装置：生产毛利：毛利高激励企业增产，自2019年起回测年化收益率12.5%，夏普0.46等 [27] - 苯乙烯产能利用率：利用率提高产量增加，价格可能下行，自2019年起回测年化收益率16.5%，夏普0.91等 [27] - 苯乙烯仓单：仓单数量增加反映供应充足，减少反映供应趋紧，自2020年起回测年化收益率22.6%，夏普1.34等 [30] - 苯乙烯套利价差：内外盘价差有均值复归表现，考虑欧、亚、美价格，自2019年起回测年化收益率33.8%，夏普1.68等 [32] - 苯乙烯：现货库存：高库存意味着供应充足甚至过剩，低库存表示供应紧张，自2019年起回测年化收益率25.9%，夏普1.45等 [35] - 基本面多因子：将前述基本面单因子等权组合成多空择时模型，2019年起回测年化收益率50.7%，夏普2.85等 [37] 苯乙烯量价因子介绍及回测结果 - 日内动量：定义为当日最高价和最低价平均值除以开盘价，值越大价格上涨快，自2020年起回测年化收益率27.6%，夏普1.51等 [40] - 中值双均线：与双均线定义类似，用当日最高价和最低价中间值产生均线，自2019年起回测年化收益率18%，夏普0.81等 [42] - 考夫曼均线：按效率系数、平滑常数、考夫曼均线步骤计算，自2019年起回测年化收益率21.1%，夏普1.23等 [45] - 能量潮OBV：按收盘价与成交量关系计算OBV指标并构造双均线策略，自2020年起回测年化收益率21.2%，夏普1.17等 [49] - 顺势指标CCI：按公式计算，CCI突破+100为潜在卖出信号，突破 -100为潜在买入信号，自2019年起回测年化收益率28.9%，夏普1.72等 [53] - TRIX：按定义计算并构造双均线策略，自2019年起回测年化收益率28.9%，夏普1.72等 [55] - MESA自适应移动均线：用Hilbert变换处理价格数据，构造MAMA线和FAMA线并进行双均线择时，自2019年起回测年化收益率20.5%，夏普1.11等 [55] - 量价多因子：将前述量价单因子等权组合成多空择时模型，2019年起回测年化收益率35.3%，夏普2.14等 [59] 基本面量化和量价多因子综合模型 - 全因子组合多空模型：将所有单因子等权组合成多空择时模型，2019年起回测年化收益率32.2%，夏普1.86等 [61] - 仅做多模型：分别构造基本面、量价、全因子综合仅做多模型，当产生做空信号时平已有多头仓位或空仓，触发做多信号时开仓或持仓，2019年起回测年化收益率分别为29.6%、22.1%、20.0%等 [64][67][69] - 仅做空模型：分别构造基本面、量价、全因子综合仅做空模型，当产生做多信号时平已有空头仓位或空仓，触发做空信号时开仓或持仓，2019年起回测年化收益率分别为20.0%、12.5%、11.8%等 [72][75][76]