文章核心观点 - 基于宏观量化模型，当前宏观环境被判断为经济偏弱、流动性略偏松、信用收缩，在此环境下，投资风格趋于均衡，成长因子得分下降，低波动率及小市值因子有所回归 [1][6] - 大类资产配置观点相应调整，黄金仓位因动量回落而下降，美股和债券（尤其是企业债）仓位有所上升 [1][23] - 经济前瞻指标显示，2026年3月处于自2025年12月开始的下降周期末期，预计未来三个月小幅震荡后，于7月再次进入下降周期 [1][11] - 市场关注点自2025年10月末以来，PPI（反映需求）的关注度已超越经济和流动性，成为最受关注的宏观变量 [2][24] 宏观环境判断 - **经济前瞻指标**：模型预测2026年3月处于2025年12月以来的下降周期末期，未来3个月（至6月）将小幅震荡，随后于7月再次进入下降周期 [11] - **流动性**：维持略偏松判断，2月短端利率平稳，长端利率略有回落，货币投放量回升到1以上（标准差倍数），信号转为宽松，但超储率（1.12%）仍低于历史同月，总体信号综合为1（偏松）[1][17][18][20] - **信用**：综合信用指标进一步回落至负值，主要因信用总量两项指标（新增社融累计同比、社融存量同比）均明显走弱，信号为-1，而信用价格和结构指标保持平稳 [2][21][22] 市场风格与因子选择 - **整体风格**：成长因子得分普遍下降，市场整体风格偏向均衡 [1][3] - **因子配置变化**：在主要指数中，中证500和中证1000的低波动率因子有所回归，小市值因子也获得增配 [1][8] - **具体指数表现**：2月，沪深300中低波动率和估值因子继续回归，成长和盈利因子有所回撤；中证500中多数因子表现偏弱，仅估值因子略有好转 [8] 大类资产配置 - **配置权重调整**：黄金仓位下降至12.25%，美股仓位上升至9.04%，债券仓位合计上升至27.31%（其中国债10%，企业债17.31%），A股维持中性观点，权重为51.4%，商品维持0%配置 [23] - **配置逻辑**：基于经济偏弱、流动性偏松、信用收缩的环境，债券观点好转，黄金动量回落 [1][23] 市场关注点 - **关注度演变**：2024年市场关注通胀（通缩），2024年9月后流动性持续为最受关注变量，2025年10月末PPI关注度小幅超越经济，目前已成为最受关注的变量，表明市场对后续需求回升的关注度突出，流动性关注度在1月提升后重新回落 [2][24] 行业选择视角 - **选择逻辑**：倾向于配置对经济不敏感、对流动性敏感、对信用不敏感的行业 [26] - **得分靠前行业**：对经济最敏感的行业包括电子、计算机、通信；对流动性最敏感的行业包括综合、商贸零售、电子；对信用最敏感的行业包括商贸零售、银行、钢铁；综合得分最高的行业包括计算机、商贸零售、电子 [27] - **本期结论**：行业选择与上期保持一致 [2][28]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 固收量化是金融工业化的必然产物和AI赋能时代的债市答卷 固收市场经历了从主观到系统化、模型化、数据驱动的演进 固收量化从交易台边缘走向前台核心 卖方侧量化模型成为产品设计与交易策略的核心引擎 买方侧各类机构依赖量化技术定价、择时和配置 [3] - 相比股票量化 固收量化有工具和市场结构更复杂、政策与制度因素更强、流动性与数据质量问题更突出等特点 [3] - 报告梳理国内外文献和实践案例 尝试回答固收量化流派及逻辑、量化技术适用市场环境、量化技术难以解决的问题、固收量化未来展望等四个问题 [3] 根据相关目录分别进行总结 全球固收量化的四大流派&基本逻辑 - **基本面流派**：利用经济学逻辑和宏观、基本面因子预测市场或资产价值 核心是捕捉经济周期变化预测利率 宏观量化与传统宏观研究不同 流程包括数据输入、构建模型、交易逻辑 还应用临近预测和高频数据 但存在过拟合、结构性断裂、基本面脱敏与模型失效等局限 [8][9][10] - **技术面流派**：利用市场量价数据捕捉交易机会 包括趋势跟踪与CTA固收派和做市与微观结构量化派 前者利用时间序列动量交易获取趋势溢价 后者通过机器学习改善定价和库存管理 [11][18][20] - **相对价值流派**：侧重横截面比较或寻找定价偏差 包括利率期限结构与曲线交易派、票息策略与滚动收益派、信用与利差因子派、相对价值与基差套利派 分别通过刻画收益率曲线、赚取利率曲线和债券的时间价值、定价与捕捉信用溢价和利差、寻找不同工具价格错位来获利 [18][26][33][38] - **基于多因子模型的量化流派**：将债券预期收益率分解为风险因子线性组合 构建投资组合 与基本面、技术面、相对价值流派有联系 主要应用于选券 [39][43][46] 量化技术适用的市场环境 - 流动性与交易制度方面 高流动性、低交易成本市场适合曲线交易等策略 中等流动性市场适合期限结构模型等策略 低流动性、OTC为主的信用市场适合中低频因子策略等 [48][49] - 利率水平与波动环境方面 利率中枢下行且波动温和时Carry与roll - down等策略表现好 利率快速上行或政策急转时CTA趋势等策略有保护作用 [50] - 信用环境与宏观周期方面 违约率低、信用扩张期信用因子与下沉策略收益高 信用收缩与违约高发期量化模型难捕捉尾部风险 [51][53] 固收量化的五大局限：量化技术解决不了什么？ - 政策与制度拐点不可量化 货币政策和制度改革突变 历史数据训练的模型易失效 [55] - 存在流动性黑洞与模型外风险 模型假设与实际市场流动性不符 市场恐慌时策略易失效 [56] - 信用违约有小样本与跳跃风险 违约样本少 模型易过拟合 且线下博弈信息难结构化 [57] - 复杂条款与博弈行为不可建模 固收品种内嵌期权条款受发行人主观意愿影响 量化模型与市场价格偏离大 [58] - 拥挤交易与内生不稳定 量化策略同质化严重时 市场反向波动会引发踩踏和剧烈波动 [60] 展望：固收量化的未来图景 - 融合范式：Quantamental (量化 + 基本面) 量化赋能基本面 应用于宏观配置和信用筛选 [62] - 另类数据与AI技术的深度渗透 处理非结构化数据 应用于政策利率预测、企业画像等 [63] - 交易执行的算法化与自动化 中国债市电子化提升 应用于降低冲击成本和做市策略 [66]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告通过宏观、动量等方法，构建了宏观行业组合、宏观 + 动量行业组合、核心 - 卫星组合、三位一体风格轮动 ETF 组合等 4 个 ETF 组合，并介绍各组合持仓和历史表现 [1][4][5] 根据相关目录分别进行总结 ETF 组合构建方法 - 基于宏观方法的 ETF 组合构建：根据经济、流动性、信用三个维度的宏观变量，对宽基、行业主题、Smart Beta 三大类产品所跟踪指数计算宏观敏感性，结合动量指标，构建宏观行业、宏观 + 动量行业、核心 - 卫星行业 3 个 ETF 组合并每月调仓 [4] - 三位一体风格轮动 ETF 组合构建：以宏观流动性为核心构建中长期风格轮动模型，综合成长/价值、市值、质量 3 个模型结果得到最终风格指向，筛选目标风格暴露多的 ETF 并设置配置上下限，得到配置模型 [5] 宏观行业组合 - 构建方法：选择成立 1 年以上、规模 2 亿以上的行业主题 ETF 跟踪指数，计算经济、流动性、信用敏感性得分，根据最新指标调整得分方向后加总，若流动性与信用背离则去除流动性得分，取排名前 6 的行业主题指数对应规模最大的 ETF 等权配置 [6][7] - 持仓与表现：目前经济前瞻指标回落、流动性偏松、信用偏紧，组合偏向 TMT 和消费，2 月持仓 6 只 ETF；2025 年以来各月有超额收益，1 月大幅跑赢基准 [8][11] 宏观 + 动量行业组合 - 构建方法：结合宏观与动量方法，动量方法先将行业主题聚类分组，每组选过去 6 个月涨幅最高的 1 只产品等权配置，两种方法筛选结果直接合并 [12] - 持仓与表现：2 月持仓 12 只 ETF，动量选中行业中周期占比高；2025 年以来表现出色，1 月跑赢沪深 300 较多 [16][17] 核心 - 卫星组合 - 构建方法：以沪深 300 为底仓，用宏观敏感性测算方法分别对宽基、行业主题、Smart Beta ETF 指数池测算，构建宽基、行业、Smart Beta 3 个组合，按 50%、30%、20% 权重加权得到最终组合 [19] - 持仓与表现：2 月持仓 13 只 ETF，宽基偏向科创、创业板；2025 年以来表现稳健，除 12 月跑输近 1% 其余几乎都跑赢，2026 年 1 月超额明显 [21][23][24] 三位一体风格轮动 ETF 组合 - 模型结果：本期模型偏向小盘成长 - 高质量部分，展示因子暴露情况 [26] - 持仓与表现：2 月持仓 8 只 ETF；2025 年以来各月有超额收益，2026 年 1 月超额收益 7.42% [29][31]

核心观点 - 低波动率因子在主要宽基指数中表现回归并与宏观选择形成共振，成为当前因子配置的核心[1][2] - 宏观环境判断为经济偏弱、流动性略偏松、信用收缩，该格局与上期一致[2][8] - 大类资产配置建议小幅增配美股，对A股持中性观点，并维持对黄金的配置[2][29] - 市场当前最关注的宏观变量是PPI，其次为流动性[2][31] - 行业配置建议继续偏向TMT和消费板块[2][32] 各宏观指标方向与资产配置观点 经济前瞻指标 - 经济前瞻指标模型显示，2026年2月处于2025年12月以来的下降周期初期，预计未来将持续下行[2][12] - 2026年1月PMI和PMI新订单指标分别为49.30和49.20，相比上月有所下降[12] - 多项领先指标处于下降周期：M2同比预计持续下降至2026年9月见底；工业企业利润总额累计同比预计持续下降至2026年7月见底；社会消费品零售总额当月同比预计持续下降至2026年9月见底[12][15][19] 流动性指标 - 流动性环境维持“略偏松”判断[2][21] - 2026年1月利率信号为“-1”，显示偏松；货币净投放为0.33倍标准差，信号中性；超储率为1.48%，低于历史同期水平，信号偏紧[21] - 在货币价格与数量信号冲突时遵循价格信号，因此总体维持略偏松[2][26] 信用指标 - 综合信用指标回落，信用环境判断为“收缩”[2][27] - 2026年1月信用价格指标汇总信号为0.33，信用总量信号为0.5，信用结构信号为-0.33[27] - 本月信用利差走扩、信用价格指标转弱，结构也偏弱[2][27] 大类资产配置 - 对A股配置观点为“中性”，在激进型组合中权重为57.3%[29] - 对黄金观点为“偏多”，权重为20%[29] - 对债券（国债、企业债）观点为“中性偏多”，合计权重为21.25%[29] - 对美股观点为“中性”，权重为1.45%[29] - 对商品观点为“偏空”，权重为0%[29] 市场关注点 - 根据Factor Mimicking模型，2025年10月末PPI关注度小幅超越经济，目前已成为市场最受关注的变量[2][31] - 流动性的关注度在2026年1月出现明显提升[2][31] - 市场对PPI的高关注度提示对后续需求回升的关注度突出[2][31] 宏观视角下的行业选择 - 行业选择逻辑是倾向于对经济不敏感、对流动性敏感、对信用不敏感的行业[32] - 综合得分最高的行业包括：计算机、商贸零售、电子、通信、房地产、医药生物[32] - 报告明确建议本期行业选择继续偏向TMT（计算机、电子、通信等）和消费（商贸零售等）板块[2][32] 低波因子表现回归、形成共振 - 宏观各维度修正后方向为：经济偏弱、流动性偏松、信用收缩[8] - 因子选择策略为：对经济不敏感、对流动性敏感、对信用不敏感[8] - 沪深300指数中，低波动率因子回归，成为宏观与动量选中的共振因子[2][8] - 中证500指数中，去除反转因子，增配小市值，低波因子同样形成共振[2][8] - 中证1000指数中，维持成长因子与低波因子的共振[2][8] - 2026年2月综合因子选择为：沪深300（成长、低波动率、红利）；中证500（成长、低波动率、小市值、红利）；中证1000（成长、低波动率）[9]

核心观点 - 报告核心观点为基本面将主导2026年风格因子切换，市场正等待趋势行情确认，配置建议遵循先价值后成长的路径[4] - 宏观量化模型判断2026年风格将经历价值→成长→均衡→价值的切换，当前经济前瞻指标进入上行阶段，盈利预期回升，支持先价值后成长的配置顺序[4] - 市场趋势自2025年8月转入震荡，10月下旬起趋势概率提升，趋势确认后价值因子和长期动量因子将受益，成长因子则在震荡行情中胜率更高[4] 因子表现总结 - 2025年以来成长因子表现突出，在沪深300、中证500和中证1000样本空间内的多空收益分别为37.93%、18.57%和23.05%，而长期动量、低波动率和红利因子出现回撤[9][10][12] - 低波动率因子在沪深300内表现偏弱，多空收益为-15.44%，映射了市场高波动特征，与2017年、2020年市场转好时的低波因子表现不佳情况相似[12][22][25] - 长期动量因子表现偏弱，体现市场行业和板块轮动较快，未形成明确主线，与成长因子在下半年呈现反向特征[12][17][20] 宏观量化框架观点 - 宏观量化框架构建经济、流动性、信用三个维度与风格、行业的对应关系，通过市场对宏观数据的反映构成微观映射，近三年宏观经济周期切换更频繁[36][37][38] - 经济维度显示2024年下半年上行后，2025年上半年转入下行，年末重新出现回升信号，中证800一致预测ROE变化与GDP同比变化历史周期吻合[43] - 流动性维度呈现量与价互相牵制特点，货币政策整体平稳但市场交易利率上行，2025年下半年多数时间流动性被修正为偏弱[54][55][60] - 信用维度在2025年上半年交易信用扩张、与社融吻合，下半年逐步转向交易收缩，11月正式触发修正[65] 2026年权益量化展望 - 宏观维度显示市场关注点从流动性转向经济与通胀，经济基本面成为关键驱动因素，经济前瞻指标进入上行阶段，盈利预期回升[82][85][86] - 市场趋势判断自2025年8月转入震荡，10月下旬起趋势概率提升，价值因子在趋势行情中表现更好（趋势IC胜率达71.05%），成长因子在震荡行情中胜率更高（震荡IC胜率达64%）[92][97][98][101] - 情绪变化自2025年7月以来有支撑，整体偏暖趋势温和，价量一致性企稳，相比2024年"924"行情更稳定[102][104][105] - 行业轮动速度在2025年持续放缓但历史上仍不高，可重点关注拥挤度偏低且形成趋势的行业，如电子、计算机拥挤度缓和，中游企业呈现低拥挤、趋势起步状态[106][108][112][116]

因子配置观点 - 宏观量化与因子动量结合进行因子选择，对经济敏感、对信用不敏感的因子得分靠前[1] - 当前经济出现回升迹象、流动性略偏松、信用指标略好，修正后宏观方向为经济好转、流动性偏弱和信用收缩[3] - 价值因子得分明显提高并在沪深300中成为共振因子，成长因子宏观得分下降但结合动量后仍被选中[4] - 10月沪深300中成长因子IC为正，价值、红利因子反弹明显；中证500中价值因子反弹，成长因子出现回撤[4] 经济前瞻指标 - 2025年11月经济前瞻指标处于2025年9月以来上升周期的中部，预计未来3个月小幅上行，2026年3月达到顶部拐点[6] - 2025年10月PMI为49，PMI新订单为48.8，均较上月下降，但周期项与模型预期一致[6] - 固定资产投资完成额累计同比、挖掘机产量当月同比、工业企业利润总额累计同比等多个领先指标均位于上升周期[6] - 社会消费品零售总额当月同比预计位于9月以来平台期末期，即将在12月开启下降周期[10] - M2同比指标位于7月以来下降周期的中期，预计未来将持续下降[9] 流动性环境 - 流动性综合信号近三个月（2025年8月、9月、10月）均为1，整体维持略偏松状态[12][13][16] - 2025年10月利率信号偏紧（综合信号为1），但货币净投放为0.41标准差倍数（偏松），超储率1.51%高于历史同期（偏松）[13][16] - 10月长端利率快速上升后小幅回落但仍高于均线，短端利率略高于均线[13] 信用状况 - 社融存量同比连续2个月下降，信用总量指标继续回落，信用结构小幅回升，指标总体呈现小幅扩张[17] - 信用价格维度信号宽松（信用利差、贷款利率、信托收益率信号均为1），信用总量维度信号中性（综合信号为0），信用结构维度信号略偏弱（综合信号为-0.33）[17] 大类资产配置 - 结合经济上行、流动性偏紧、信用收缩的环境，对债券观点偏弱，黄金由于动量转弱配置比例降至10%，A股配置提升[18] - 激进型配置权重为A股70%、黄金10%、国债10%、企业债10%，商品和美股配置权重为0%[18] 市场关注点 - 通过Factor Mimicking模型跟踪市场关注点，2023年以来信用和通胀（通缩）关注度较高[19] - 近阶段尤其是2024年9月24日行情以来流动性持续为最受关注变量，表明市场受流动性驱动较多[19] - PPI相关关注度近期持续回升，10月末小幅超越经济关注度[19] 行业配置建议 - 行业配置倾向于选择对经济敏感、对信用不敏感的行业，本期行业选择整体偏价值[21] - 对经济最敏感的行业包括公用事业、煤炭、建筑装饰、钢铁、综合、银行[21] - 对信用最敏感的行业包括商贸零售、钢铁、银行、房地产、社会服务、建筑装饰[21] - 综合得分最高的行业包括钢铁、煤炭、建筑装饰、银行、商贸零售、房地产[21]

成长因子共振 - 宏观量化与因子动量结合选择共振因子 成长因子成为沪深300和中证1000的共振因子 经济偏弱下沪深300和中证500侧重基本面 中证1000偏向低波 [1][4] - 7月沪深300成长因子维持强势 分析师预期因子表现回落 中证500低波动率和短期反转表现出色 [4] 经济前瞻指标 - 2025年8月经济前瞻指标处于下降周期底部 未来将小幅上升后再次下降 PMI和PMI新订单7月数据分别为49.3和49.4 [6] - 领先指标中乘用车销量同比 粗钢产量同比 M2同比 社会消费品零售总额同比均处于下降周期 预计分别在2026年1月 2月 2025年9月 2026年2月见底 [6][8][9] - 工业生产指标如粗钢产量同比预计10月将大幅下降 信贷指标如新增人民币贷款预计9月达到峰值 [8] 流动性环境 - 7月利率指标仍为明显宽松但趋势平稳 短端利率略低于均线 长期利率与均线有较大距离 [12] - 货币净投放数据回落但仍维持宽松信号 超储率处于较低水平 综合流动性指标略偏松 [12][14] 信用指标 - 信用量 结构指标近2个月有所回落 社融存量同比回落 信用结构转向偏弱 但综合信用指标仍维持正向 [15] - 信用价格指标宽松 信用总量指标中性 信用结构指标偏弱 [15] 大类资产配置 - 经济下行 流动性偏紧 信用较好环境下 明显提升股票仓位至65.12% 黄金配置14.88% 商品0% 债券20% [16][17] - 权益资产配置观点中性偏多 黄金偏多 商品偏空 债券中性 [17] 行业选择 - 选择对经济不敏感 对信用敏感的行业 电子 计算机 食品饮料 电力设备 美容护理等行业综合得分最高 [20] - 传媒 家用电器 有色金属 美容护理 环保等行业对信用敏感度最高 [20]

报告核心观点 - 盈利预期指标转弱，配置风格偏向成长，结合当前指标，降低商品仓位，经济前瞻指标位于上升趋势后期，流动性维持略偏紧，信用维持较高水平，市场对流动性关注度较高，行业配置倾向成长属性 [4] 各部分总结 盈利预期指标转弱，配置风格偏向成长 - 将宏观量化与因子动量观点结合，选择共振因子，成长因子任意方法选择即配置，其他因子按类型参考宏观或因子动量结果 [7] - 目前经济回升、流动性中性偏紧、信用指标转好，但微观映射中经济（盈利预期）偏弱，修正后经济下行、流动性偏紧、信用转好 [9] - 因流动性与信用背离，按对经济不敏感、对信用敏感选得分前三因子，各股票池配置风格更偏向成长，短期反转加入 300、500 因子选择，中证 1000 因子选择维持稳定 [9] 各宏观指标方向与资产配置观点 经济前瞻指标：位于上升趋势后期 - 2025 年 5 月处于上升趋势后期，预计 6 月达顶部并进入下降周期，未来持续下降 [11] - 2025 年 4 月 PMI 和 PMI 新订单指标下降，分别为 49 和 49.2，经济前瞻指标预计处 2024 年 9 月以来上升周期 [11] - OECD 综合领先指标等多项领先经济指标处于上升周期，预计在不同时间到达顶部拐点 [14] 流动性：维持略偏紧 - 每月末根据利率、货币净投放、超储率判断流动性环境，近三个月综合信号显示流动性中性略偏紧 [24] - 4 月短端利率小幅回落，长端利率回落更多，货币价格指标偏松，但货币量投放低、超储率回落，综合指标维持略偏紧 [27] 综合信用指标 - 2024 年下半年信用各维度指标偏弱，本月信用指标与上期接近，社融存量同比连续 4 个月回升，综合信用指标维持较高水平 [28] 大类配置观点：降低商品仓位 - 经济下行、流动性偏紧、信用较好，虽经济和流动性对权益观点偏弱，但其他资产观点不强，A股仓位小幅上升，美股仓位略有回升，商品仓位减至 0 [31] 市场关注点：流动性关注度较高 - 通过 Factor Mimicking 模型跟踪市场关注点，近期用代表性股票计算代理组合，观察波动上升最快变量 [31] - 2023 年以来信用、通胀关注度高，近期流动性成最受关注变量，市场受流动性驱动多，近期流动性转弱，权益市场表现偏弱，经济关注度近一年持续提升 [32] 宏观视角下的行业选择 - 经济指标下行、流动性略偏紧、信用乐观，因流动性和信用背离，行业配置倾向对经济不敏感、对信用敏感的行业 [33] - 对经济最不敏感、对信用最敏感及综合得分最高的行业有电子、有色金属、美容护理等，配置行业成长属性提升 [33]

低波因子与因子共振 - 低波因子在沪深300、中证1000中持续成为共振因子，中证500则选中价值因子且为共振 [1][2] - 因子配置方法结合宏观量化与因子动量，经济敏感和信用敏感的因子得分前三 [1] - 2025年3月沪深300低流动性因子表现突出，中证500估值因子表现较好 [2] 宏观指标方向与修正 - 经济指标回升，流动性中性偏紧，信用指标转好，微观映射与宏观指标一致未触发修正 [1] - 经济维度宏观指标方向为+，微观映射中性，修正后方向为+ [1] - 信用维度宏观与微观映射均为+，修正后方向为+ [1] 经济前瞻指标 - 2025年4月经济前瞻指标位于上升趋势后期，预计6月到达顶部，12月进入下降周期 [3] - PMI和PMI新订单3月分别上升至50.5和51.8，与模型预期一致 [3] - 固定资产投资、乘用车销量、OECD领先指标等均位于上升周期中 [3][9] 流动性指标 - 2025年3月短端利率超过均线，货币价格指标转为偏紧，综合流动性中性略偏紧 [11][13][15] - 货币净投放处于历史较低水平，超储率偏高 [12][15] - 流动性综合信号1月为-1，2月和3月均为1 [12] 信用指标 - 社融存量同比连续两个月回升，综合信用指标达到较高水平 [16] - 信用价格、信用总量指标均为宽松信号1 [17] - 信用结构指标为0.33，长期-短期贷款信号为-1 [17] 大类资产配置 - 经济上行、流动性偏紧、信用较好背景下，降低债券和美股仓位 [18] - A股配置权重49.6%，黄金20%，商品5.76%，国债14.63%，企业债10%，美股0% [18] - 债券观点偏弱，A股和商品仓位上升 [18] 市场关注点 - 流动性持续为最受关注变量，9月末以来市场受流动性驱动较多 [19] - 信用和通胀关注度较高，近期宏观和微观流动性转弱 [19] 行业选择 - 对经济敏感和对信用敏感的行业受青睐，综合得分前六包括公用事业和传媒 [22] - 行业配置倾向与上期一致，结合经济上行和信用乐观的环境 [22]