量化模型与构建方式 1. **模型名称：赔率+胜率策略** - **模型构建思路**：结合资产的赔率与胜率指标，通过风险预算模型构建配置策略[40] - **模型具体构建过程**： 1. **赔率指标**：基于ERP（股权风险溢价）和DRP（债务风险溢价）的标准化数值等权计算，例如A股赔率为1.2倍标准差[11] 2. **胜率指标**：通过宏观胜率评分卡（货币、信用、增长、通胀、海外五因子）合成综合胜率，例如A股胜率回升至0轴附近[11] 3. **风险预算分配**：将赔率策略和胜率策略的风险预算简单相加，生成综合得分并调整资产权重[40] - **模型评价**：通过动态调整高赔率与高胜率资产权重，实现稳健收益 2. **模型名称：行业轮动策略（三维评价体系）** - **模型构建思路**：基于行业景气度、趋势、拥挤度三维框架筛选行业[35] - **模型具体构建过程**： 1. **趋势指标**：过去12个月信息比率（IR）衡量行业动量 2. **拥挤度指标**：换手率比率、波动率比率、beta比率合成[35] 3. **景气度分类**：实心气泡代表高景气行业，空心代表低景气[38] - **模型评价**：通过多维度交叉验证，有效捕捉行业轮动机会 3. **模型名称：美联储流动性指数模型** - **模型构建思路**：从数量维度和价格维度解构美联储流动性[17] - **模型具体构建过程**： 1. **数量维度**：净流动性、联储信用支持 2. **价格维度**：预期引导、市场隐含利率、公告意外[15] 3. **指数合成**：加权计算当前流动性状态（如20%中高水平）[15] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：价值因子** - **因子构建思路**：通过赔率、趋势、拥挤度三标尺综合打分[18] - **因子具体构建过程**： 1. **赔率**：国证价值/国证1000比值标准化（当前0.2倍标准差）[19] 2. **趋势**：滚动窗口计算因子收益率方向（-0.1倍标准差中等水平）[19] 3. **拥挤度**：换手率与波动率分位数合成（-1倍标准差低拥挤）[19] - **因子评价**：综合得分1分，呈现“强趋势-低拥挤”特征[29] 2. **因子名称：质量因子** - **因子构建思路**：侧重盈利稳定性与ROE持续性[20] - **因子具体构建过程**： 1. **赔率**：高质量因子超额走势分位数（1.4倍标准差高赔率）[22] 2. **趋势**：滚动12个月收益方向（-0.3倍标准差弱趋势）[22] 3. **拥挤度**：持仓集中度与交易量合成（-0.8倍标准差低拥挤）[22] 3. **因子名称：小盘因子** - **因子构建思路**：衡量市值风格与交易拥挤度[26] - **因子具体构建过程**： 1. **赔率**：中证2000/沪深300比值标准化（-0.5倍标准差低赔率）[28] 2. **趋势**：短期动量强度（0.9倍标准差强趋势）[28] 3. **拥挤度**：换手率分位数（0.6倍标准差高拥挤）[28] --- 模型的回测效果 1. **赔率+胜率策略** - 年化收益：7.0%（2011年以来）、7.6%（2014年以来）、7.2%（2019年以来）[47] - 最大回撤：2.8%（2011年以来）、2.7%（2014年以来）、2.8%（2019年以来）[47] - 夏普比率：2.86（2011年以来）、3.26（2014年以来）、2.85（2019年以来）[47] 2. **行业轮动策略** - 年化超额收益：13.1%（2011年以来）、13.0%（2014年以来）、10.8%（2019年以来）[36] - 信息比率（IR）：1.18（2011年以来）、1.08（2014年以来）、1.02（2019年以来）[36] --- 因子的回测效果 1. **价值因子** - 综合打分：1分（当前排名最高）[18] - 赔率分位数：0.2倍标准差[19] - 趋势分位数：-0.1倍标准差[19] 2. **质量因子** - 综合打分：0.6分[20] - 赔率分位数：1.4倍标准差[22] - 趋势分位数：-0.3倍标准差[22] 3. **小盘因子** - 综合打分：0分[26] - 趋势分位数：0.9倍标准差[28] - 拥挤度分位数：0.6倍标准差[28]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：赔率+胜率策略** - 模型构建思路：结合各资产的赔率与胜率策略的风险预算，构建综合配置策略[3] - 模型具体构建过程： 1. 赔率增强型策略：根据资产赔率指标（如A股AIAE指标、债券赔率指标），在目标波动率约束下超配高赔率资产，低配低赔率资产[38] 2. 胜率增强型策略：基于货币、信用、增长、通胀和海外五因子构建宏观胜率评分卡，分配风险预算[41] 3. 综合策略：将赔率策略和胜率策略的风险预算简单相加，生成最终配置权重[44] - 模型评价：综合策略在历史回测中表现稳健，兼顾赔率与胜率的动态平衡 2. **模型名称：行业轮动策略** - 模型构建思路：基于行业景气度、趋势和拥挤度三维框架进行行业配置[33] - 模型具体构建过程： 1. 趋势指标：行业过去12个月信息比率（IR）[33] 2. 拥挤度指标：行业换手率比率、波动率比率和beta比率[33] 3. 景气度判断：通过基本面数据划分高/低景气行业（实心/空心气泡表示）[36] 4. 综合评分：结合三维指标生成行业配置建议（如银行、农林牧渔等）[37] 3. **模型名称：美联储流动性指数模型** - 模型构建思路：从数量维度和价格维度解构美联储流动性[18] - 模型具体构建过程： 1. 包含净流动性、联储信用支持、预期引导、市场隐含和公告意外等子指标[17] 2. 综合加权生成流动性指数，用于判断美股配置价值[18] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：AIAE指标（A股估值赔率因子）** - 因子构建思路：衡量A股相对实体债务的估值吸引力[10] - 因子具体构建过程： $$ \text{AIAE} = \frac{\text{中证全指总流通市值}}{\text{中证全指总流通市值} + \text{实体总债务}} $$ 截至5月底该指标为16%，位于2010年以来35%分位数[10] 2. **因子名称：质量因子（EPS稳定性等）** - 因子构建思路：综合赔率、趋势和拥挤度三标尺评估质量风格[19] - 因子具体构建过程： 1. 赔率：1.3倍标准差（高赔率） 2. 趋势：-0.3倍标准差（中等趋势） 3. 拥挤度：-0.8倍标准差（低拥挤）[19] - 因子评价：当前上升空间较大，建议长期关注[32] 3. **因子名称：成长因子** - 因子构建思路：通过估值、趋势和拥挤度评估成长风格[21] - 因子具体构建过程： 1. 赔率：-1.9倍标准差（低赔率） 2. 趋势：0.4倍标准差（中等趋势） 3. 拥挤度：0.3倍标准差（中等拥挤）[21] - 因子评价：整体配置价值较低[32] 4. **因子名称：小盘因子** - 因子构建思路：横截面分析小盘风格的风险收益特征[26] - 因子具体构建过程： 1. 赔率：-0.3倍标准差（中性） 2. 趋势：0.4倍标准差（中高水平） 3. 拥挤度：0.5倍标准差（中高水平）[26] --- 模型的回测效果 1. **赔率+胜率策略** - 2011年以来年化收益6.9%，最大回撤2.8%，夏普比率3.04[46] - 2014年以来年化收益7.6%，最大回撤2.6%[46] - 当前配置：泛权益类11.0%、黄金2.4%、债券86.6%[44] 2. **行业轮动策略** - 2011年以来年化超额收益12.3%，信息比率（IR）1.13[34] - 2019年以来年化超额收益9.5%，最大回撤12.3%[34] 3. **赔率增强型策略** - 2011年以来年化收益6.8%，最大回撤3.0%[40] --- 因子的回测效果 1. **质量因子** - 综合得分2.4（三标尺加权），超额收益稳定性较高[19] 2. **成长因子** - 综合得分-1.6，近期趋势和赔率同步下滑[21] 3. **小盘因子** - 综合得分0，拥挤度持续处于中高风险区间[26]