量化模型与构建方式 1. 风格轮动模型 **模型名称**：基于微观的择时+打分风格轮动模型[4][9] **模型构建思路**：从基础风格因子（估值、市值、波动率、动量）出发，通过微观个股层面构造特征，使用随机森林模型进行风格择时和打分，最终构建月频风格轮动框架[4][9] **模型具体构建过程**： 1. 优选80个底层微观因子作为原始特征[9] 2. 基于80个基础微观指标，构造640个微观特征[4][9] 3. 通过常用指数作为风格股票池取代风格因子的绝对比例划分，构造新的风格收益作为标签[4][9] 4. 使用随机森林模型对单个风格进行择时，并得到每种风格的当期得分[4][9] 5. 通过滚动训练随机森林模型，有效规避过拟合风险，优选特征并得到风格推荐[9] 6. 根据择时结果与打分结果，综合构造月频风格轮动模型[4] 模型的回测效果 1. 风格轮动模型 **回测区间**：2017/01/01-2025/10/31[4][10] **年化收益率**：16.18%[4][10][11] **年化波动率**：20.28%[4][10][11] **信息比率(IR)**：0.80[4][10][11] **月度胜率**：59.43%[4][10][11] **最大回撤**：25.20%[11] 2. 策略对冲市场基准 **回测区间**：2017/01/01-2025/10/31[4][10] **年化收益率**：10.36%[4][10][11] **年化波动率**：10.85%[4][10][11] **信息比率(IR)**：0.95[4][10][11] **月度胜率**：54.72%[4][10][11] **历史最大回撤**：8.53%[4][10][11] 量化因子与构建方式 1. 基础风格因子 **因子名称**：估值、市值、波动率、动量[4][9] **因子的构建思路**：从微观个股层面出发，作为风格轮动模型的基础风格因子[9] 因子的回测效果 1. 2025年风格因子实际收益率（多空对冲） **动量因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[13] **波动率因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[13] **估值因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[13] **市值因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[13] 2. 2025年风格因子择时后收益率（多空对冲） **动量因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[18] **波动率因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[18] **估值因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[18] **市值因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[18]

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：基于微观的择时+打分风格轮动模型**[4][9] * **模型构建思路**：从基础风格因子（估值、市值、波动率、动量）出发，通过构造大量微观特征，并使用随机森林模型对单个风格进行择时和打分，最终综合构建月频风格轮动模型[4][9] * **模型具体构建过程**： 1. 以80个底层微观因子作为原始特征[9] 2. 基于80个基础微观指标，构造640个微观特征[4][9] 3. 通过常用指数作为风格股票池取代风格因子的绝对比例划分，构造新的风格收益作为标签[4][9] 4. 使用随机森林模型对单个风格进行择时，并得到每种风格的当期得分[4][9] 5. 根据择时结果与打分结果，综合构造月频风格轮动模型[4][9] 模型的回测效果 1. **基于微观的择时+打分风格轮动策略**[10][11] * 年化收益率：16.41%[10][11] * 年化波动率：20.43%[10][11] * 信息比率(IR)：0.80[10][11] * 月度胜率：58.49%[10][11] * 历史最大回撤：25.54%[11] 2. **策略对冲市场基准（超额收益）**[10][11] * 年化收益率：10.54%[10][11] * 年化波动率：10.85%[10][11] * 信息比率(IR)：0.97[10][11] * 月度胜率：55.66%[10][11] * 历史最大回撤：8.79%[10][11] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：估值因子**[4][9] * **因子构建思路**：作为基础风格因子之一，用于构建风格轮动模型[4][9] 2. **因子名称：市值因子**[4][9] * **因子构建思路**：作为基础风格因子之一，用于构建风格轮动模型[4][9] 3. **因子名称：动量因子**[4][9] * **因子构建思路**：作为基础风格因子之一，用于构建风格轮动模型[4][9] 4. **因子名称：波动率因子**[4][9] * **因子构建思路**：作为基础风格因子之一，用于构建风格轮动模型[4][9] 最新模型应用与持仓 * **2025年10月最新风格择时方向**：价值、大市值、动量、低波[2][19] * **2025年10月风格轮动模型最新持仓**：通过配置相关指数ETF实现风格暴露，具体包括中证央企红利、中证银行、中证影视、CS电池、中证全指房地产等指数对应的ETF[3][19]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：基于微观的风格轮动模型 - **模型构建思路**：从基础风格因子（估值、市值、波动率、动量）出发，通过80个底层微观因子构造640个微观特征，并利用常用指数作为风格股票池替代传统因子划分，生成风格收益标签。通过随机森林模型进行风格择时与打分，最终形成月频轮动策略[9][4] - **模型具体构建过程**： 1. **特征构造**：80个底层因子（如估值、动量等）衍生出640个微观特征，通过标准化和滚动窗口处理[9] 2. **标签生成**：以指数（如ESG 300、央视50等）代表风格收益，替代传统因子分位数划分[9][21] 3. **模型训练**：滚动训练随机森林模型，优选特征并输出风格推荐得分，结合择时信号生成最终持仓[9][4] - **模型评价**：有效规避过拟合，兼顾风格择时与评分，但依赖历史数据且需结合风控管理[9][4] 模型的回测效果 1. **基于微观的风格轮动模型**（2017/01-2025/07）： - 年化收益率：16.66% - 年化波动率：19.57% - 信息比率（IR）：0.85 - 月度胜率：56.31% - 对冲基准年化收益率：11.40% - 对冲基准最大回撤：9.73%[10][11] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：估值因子 - **因子构建思路**：从个股层面提取估值类指标（如PE、PB等），标准化后加权合成[9] 2. **因子名称**：市值因子 - **因子构建思路**：基于个股流通市值构造，区分大/小市值风格[9][18] 3. **因子名称**：动量因子 - **因子构建思路**：计算个股过去N个月收益率，区分正/负动量[9][18] 4. **因子名称**：波动率因子 - **因子构建思路**：通过历史波动率或换手率指标衡量个股波动特征[9][18] 因子的回测效果 1. **2025年风格因子多空对冲收益**： - 动量因子：区间收益-6.00%至4.00%（2025/1-2025/5） - 波动率因子：区间收益-4.00%至6.00% - 估值因子：区间收益-2.00%至8.00% - 市值因子：区间收益0.00%至6.00%[13][20] 2. **近一年风格因子权重**： - 市值因子：占比约40% - 估值因子：占比约30% - 动量因子：占比约20% - 波动率因子：占比约10%[24]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：基于微观的风格轮动模型 **模型构建思路**：从基础风格因子（估值、市值、波动率、动量）出发，通过80个底层微观指标构造640个微观特征，并使用常用指数作为风格股票池取代风格因子的绝对比例划分，构造新的风格收益作为标签[6] **模型具体构建过程**： - 优选80个底层因子作为原始特征，构造640个微观特征[6] - 通过滚动训练随机森林模型，规避过拟合风险，优选特征并得到风格推荐[6] - 综合择时结果与打分结果，构造月频风格轮动框架[6] **模型评价**：模型通过微观特征和滚动训练有效降低了过拟合风险，实现了风格择时与评分的结合[6] 模型的回测效果 1. **基于微观的择时+打分风格轮动策略** - 年化收益率：21.63%[7][8] - 年化波动率：24.09%[7][8] - 信息比率（IR）：0.90[7][8] - 月度胜率：59.12%[7][8] - 对冲市场基准的年化收益率：13.35%[7][8] - 对冲市场基准的年化波动率：11.43%[7][8] - 对冲市场基准的信息比率（IR）：1.17[7][8] - 对冲市场基准的月度胜率：66.42%[7][8] - 历史最大回撤：10.28%[7][8] 2. **2025年6月风格轮动模型** - 收益率：1.28%[13] - 相对基准超额：-2.51%[13] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：估值因子 **因子的构建思路**：基于微观个股层面的估值指标构造[6] **因子具体构建过程**：未详细说明 2. **因子名称**：市值因子 **因子的构建思路**：基于微观个股层面的市值指标构造[6] **因子具体构建过程**：未详细说明 3. **因子名称**：波动率因子 **因子的构建思路**：基于微观个股层面的波动率指标构造[6] **因子具体构建过程**：未详细说明 4. **因子名称**：动量因子 **因子的构建思路**：基于微观个股层面的动量指标构造[6] **因子具体构建过程**：未详细说明 因子的回测效果 1. **2025年风格因子实际收益率（多空对冲）** - 动量因子：具体数值未列出[12] - 波动率因子：具体数值未列出[12] - 估值因子：具体数值未列出[12] - 市值因子：具体数值未列出[12] 2. **2025年风格因子择时后收益率（多空对冲）** - 动量因子：具体数值未列出[15] - 波动率因子：具体数值未列出[15] - 估值因子：具体数值未列出[15] - 市值因子：具体数值未列出[15] 3. **近一年风格因子权重** - 市值因子：权重未列出[16] - 估值因子：权重未列出[16] - 动量因子：权重未列出[16] - 波动率因子：权重未列出[16]