量化模型与构建方式 1. **模型名称**：择时雷达六面图 - **模型构建思路**：从流动性、经济面、估值面、资金面、技术面、拥挤度六个维度选取21个指标，综合生成[-1,1]之间的择时分数，划分为"估值性价比"、"宏观基本面"、"资金&趋势"、"拥挤度&反转"四大类[1][6] - **模型具体构建过程**： 1. **流动性维度**：包含货币方向、货币强度、信用方向、信用强度4个子因子[10][12] 2. **经济面维度**：包含增长方向、增长强度、通胀方向、通胀强度4个子因子[21][26] 3. **估值面维度**：包含席勒ERP、PB、AIAE 3个子因子[30][34][37] 4. **资金面维度**：包含内资（两融增量、成交额趋势）、外资（CDS利差、风险厌恶指数）4个子因子[39][45][47] 5. **技术面维度**：包含价格趋势、新高新低数2个子因子[49][51] 6. **拥挤度维度**：包含期权隐含升贴水、VIX、SKEW、可转债定价偏离度4个子因子[55][56][59][61] - **模型评价**：多维指标综合反映市场状态，但需注意不同维度信号可能冲突[1][6] 量化因子与构建方式 流动性维度 1. **因子名称**：货币方向因子 - **构建思路**：通过货币政策利率与短端市场利率变化判断政策方向[12] - **具体构建**：计算央行货币政策工具利率与短端利率90天前平均变化方向，>0为宽松（分数1），<0为收紧（分数-1）[12] 2. **因子名称**：货币强度因子 - **构建思路**：基于利率走廊概念衡量短端利率偏离政策利率程度[15] - **具体构建**： $$偏离度 = \frac{DR007}{7天逆回购利率}-1$$ 平滑后zscore，<-1.5σ为宽松（1分），>1.5σ为紧缩（-1分）[15] 3. **因子名称**：信用方向因子 - **构建思路**：通过中长期贷款同比变化判断信用环境[18] - **具体构建**：计算中长期贷款过去12个月增量同比，较3个月前上升为1分，下降为-1分[18] 4. **因子名称**：信用强度因子 - **构建思路**：捕捉信贷数据超预期程度[20] - **具体构建**： $$信用强度因子 = \frac{新增人民币贷款 - 预期中位数}{预期标准差}$$ >1.5σ为1分，<-1.5σ为-1分[20] 经济面维度 5. **因子名称**：增长方向因子 - **构建思路**：基于PMI同比变化判断经济趋势[21] - **具体构建**：计算PMI过去12月均值同比，较3个月前上升为1分，下降为-1分[21] 6. **因子名称**：增长强度因子 - **构建思路**：衡量PMI超预期幅度[25] - **具体构建**： $$增长强度因子 = \frac{PMI - 预期中位数}{预期标准差}$$ >1.5σ为1分，<-1.5σ为-1分[25] 7. **因子名称**：通胀方向因子 - **构建思路**：结合CPI与PPI判断通胀趋势[26] - **具体构建**： $$通胀方向因子 = 0.5 \times CPI平滑值 + 0.5 \times PPI原始值$$ 较3个月前下降为1分，上升为-1分[26] 8. **因子名称**：通胀强度因子 - **构建思路**：捕捉通胀数据超预期程度[29] - **具体构建**：计算CPI与PPI预期差均值，<-1.5σ为1分，>1.5σ为-1分[29] 估值面维度 9. **因子名称**：席勒ERP - **构建思路**：基于周期调整盈利衡量权益性价比[30] - **具体构建**： $$席勒ERP = \frac{1}{席勒PE} - 10年期国债收益率$$ 计算3年zscore并截尾标准化至±1[30] 10. **因子名称**：PB因子 - **构建思路**：传统估值指标逆向处理[34] - **具体构建**：PB×(-1)后计算3年zscore，1.5σ截尾标准化[34] 11. **因子名称**：AIAE因子 - **构建思路**：衡量全市场风险偏好[37] - **具体构建**： $$AIAE = \frac{中证全指流通市值}{中证全指流通市值 + 实体总债务}$$ 逆向处理后计算3年zscore[37] 资金面维度 12. **因子名称**：两融增量因子 - **构建思路**：跟踪杠杆资金变化[39] - **具体构建**：融资余额-融券余额的120日均增量>240日均量为1分，反之为-1分[39] 13. **因子名称**：中国主权CDS利差因子 - **构建思路**：反映外资对中国信用风险定价[45] - **具体构建**：20日差分<0为1分（利差下降），反之为-1分[45] 技术面维度 14. **因子名称**：价格趋势因子 - **构建思路**：均线系统判断趋势强度[49] - **具体构建**： $$均线距离 = \frac{ma120}{ma240}-1$$ 方向与强度分数均值，范围±1[49] 拥挤度维度 15. **因子名称**：期权VIX因子 - **构建思路**：波动率情绪反转信号[56] - **具体构建**：50ETF近5日收益率<0且分位数>70%为1分，>0且>70%为-1分[56] 模型回测效果 1. **择时雷达六面图**： - 综合打分：0.33分（看多）[1] - 流动性得分：0.00（中性）[8] - 经济面得分：0.75（看多）[8] - 估值面得分：0.26（中性偏多）[8] - 资金面得分：0.25（中性偏多）[8] - 技术面得分：-0.25（中性偏空）[8] - 拥挤度得分：0.75（看多）[8] 因子回测效果 （注：当前报告未提供历史回测指标，仅展示最新信号状态） 1. **货币方向因子**：1分（看多）[12] 2. **货币强度因子**：-1分（看空）[16] 3. **信用方向因子**：-1分（看空）[18] 4. **增长方向因子**：1分（看多）[21] 5. **通胀强度因子**：1分（看多）[29] 6. **AIAE因子**：-0.11分（中性）[37] 7. **中国主权CDS利差因子**：1分（看多）[45] 8. **价格趋势因子**：0.5分（看多）[49] 9. **期权VIX因子**：1分（看多）[56]

银行量化回测策略 - 低估值策略小幅贡献超额收益且有效降低回撤 [1] - 基本面因子中高ROE和高"拨贷比-不良率-关注率"策略表现占优 [1] - 短期改善策略表现不佳 [1] - 基本面+估值因子的高ROE/PB和高"（拨贷比-不良率-关注率）×股息率"策略2011年以来累计超额收益均达到300%+ [1] 红利策略底部特征 - 红利策略过去3个月呈现"负收益-高波动"特征显著偏离长期中枢分布 [2] - 红利40日超额低于年均线已近-10%历史规律看较大概率出现超额回归 [2] - 红利ETF处于缩量净申购状态通常对应策略底部阶段 [2] - 红利风格量能已经低于警戒线水平具备较高胜率和赔率 [2] - 中证红利成交额占比分位数回落至5%以下的历史低位 [2] 铜行业投资机会 - 美国进口铜关税预期不断升级COMEX铜价以及较LME价差创阶段新高 [3] - 关税预期强化或导致美国短期缺口难解 [3] - 美国加征关税对我国需求的抑制或有限反而可能制约我国精炼铜和废铜进口 [3] - 政策暖风频吹交易面和基本面加速共振铜价有望冲击前高 [3] 量化资产轮动策略 - 改进传统资产轮动框架提高模型综合性和自适应性 [4] - 采用26个指标构建的行业轮动模型在2017年-2025年1月回测期间实现32%的年化绝对收益 [5] - 2025年2月末模型推荐前五大行业为电子、计算机、医药、传媒及通信 [5] 美股策略 - 特朗普言论及关税政策不确定性扰动导致美股主要宽基指数回吐去年9月美联储降息以来所有涨幅 [7] - 关税阴霾下美股可选消费与工业板块或面临较大冲击 [7] - 美国多项经济指标不及预期贸易摩擦可能进一步削弱经济基本面 [7] - 美债市场再次出现倒挂现象或预示着经济增长放缓 [7] - 美股2024Q4财报超预期幅度下降2025年业绩预期持续下调 [7] 地方债ETF配置价值 - 债券ETF产品规模不断增长具有流动性好、分担风险、久期适配等优势 [8] - 对比其余类型债券ETF久期相近条件下地方债ETF收益有一定增厚且控制回撤能力较好 [8] 镁合金压铸行业 - 中国原镁产量丰富下游汽车、机器人、eVTOL等行业轻量化需求持续渗透 [10] - 镁合金价格处于经济性区间三方面驱动中国镁合金需求预计将持续增长 [10] - 半固态镁合金成型有望帮助行业领先公司打开第二成长曲线 [10] 食品饮料行业 - 2025年将发放育儿补贴有望推动出生人口改善利好婴配粉行业需求 [11] - 0~6岁儿童群体数量有望逐步改善利好儿童奶酪需求 [11] 近期重点报告回顾 - 策略聚焦系列报告涵盖牛市烦恼、核心资产春天、产业逻辑强化等主题 [15]