量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股赔率模型** - 模型构建思路：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A股赔率，用于衡量市场安全边际[7] - 模型具体构建过程： 1. 计算ERP和DRP的原始值 2. 对两者进行标准化处理（Z-score） 3. 等权加权求和得到综合赔率指标 $$ \text{赔率} = \frac{\text{ERP}_{标准化} + \text{DRP}_{标准化}}{2} $$ 截至7月底，赔率指标为0.9倍标准差[7][8] 2. **模型名称：A股胜率评分卡模型** - 模型构建思路：通过货币、信用、增长、通胀与海外五因子合成宏观胜率评分，预测资产未来表现[9] - 模型具体构建过程： 1. 选取五类宏观因子（如PMI、信贷数据等） 2. 对各因子进行标准化和方向调整（如增长因子负向影响胜率） 3. 加权合成综合胜率指标 当前A股胜率因PMI下滑回落至0轴附近[9][11] 3. **模型名称：A股拥挤度模型** - 模型构建思路：结合成交热度和行业分歧度（长期指标）与期权CPR（短期指标）刻画市场交易过热风险[12] - 模型具体构建过程： 1. 长期拥挤度：成交热度（换手率） + 行业分歧度（横截面波动） 2. 短期拥挤度：期权认购认沽成交比率（CPR） 3. 分别标准化后输出信号 当前长期/短期拥挤度分别为1.0和1.1倍标准差[12][14][15] 4. **模型名称：债券赔率模型** - 模型构建思路：基于长短债预期收益差构建债券估值指标[21] - 模型具体构建过程： 1. 计算长债（10年期）与短债（2年期）预期收益差 2. 标准化处理并反向调整（赔率越低表示估值风险越高） 当前债券赔率为-1.4倍标准差[19][21] 5. **模型名称：美联储流动性指数模型** - 模型构建思路：结合数量维度（如资产负债表规模）和价格维度（如利率）构建流动性指标[22] - 模型具体构建过程： 1. 选取净流动性、信用支持等子指标 2. 标准化后加权合成综合指数 当前指数位于20%中高水平[25][26] 6. **模型名称：行业轮动三标尺模型** - 模型构建思路：通过景气度、趋势、拥挤度三维框架筛选行业[43] - 模型具体构建过程： 1. 景气度：过去12个月行业IR（信息比率） 2. 趋势：动量指标 3. 拥挤度：换手率比率+波动率比率+Beta比率 2025年策略超额收益8.5%[44][45] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：价值因子** - 因子构建思路：通过估值指标（如PB、股息率）筛选低估值股票[27] - 因子评价：当前呈现"中高赔率-中等趋势-低拥挤"特征，综合得分最高[27][28] 2. **因子名称：质量因子** - 因子构建思路：基于ROE、盈利稳定性等财务指标构建[29] - 因子评价：高赔率（1.7倍标准差）但趋势弱（-1.4倍标准差），需等待右侧确认[29][30] 3. **因子名称：成长因子** - 因子构建思路：结合营收/净利润增长率等指标[32] - 因子评价：高赔率（0.9倍标准差）但拥挤度中等（0.1倍标准差），建议标配[33][34] 4. **因子名称：小盘因子** - 因子构建思路：按市值分组捕捉小盘股超额收益[35] - 因子评价：低赔率（-0.7倍标准差）+高拥挤（0.6倍标准差），风险较高[36][37] --- 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）[48][54] - 最大回撤：2.8%（2011年以来）[54] - 夏普比率：2.86（2011年以来）[56] 2. **行业轮动策略** - 信息比率（IR）：1.18（2011年以来）[44] - 最大回撤：25.4%（2011年以来）[44] 3. **债券赔率模型** - 当前赔率：-1.4倍标准差[19] 4. **A股拥挤度模型** - 长期拥挤度：1.0倍标准差[14] - 短期拥挤度：1.1倍标准差[15] --- 因子的回测效果 1. **价值因子** - 赔率：0.3倍标准差[28] - 拥挤度：-1.3倍标准差[28] 2. **质量因子** - 赔率：1.7倍标准差[30] - 趋势：-1.4倍标准差[30] 3. **小盘因子** - 趋势：1.6倍标准差[36] - 拥挤度：0.6倍标准差[36]

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]