量化模型与构建方式 1. **模型名称：国内资产BL模型1** - 模型构建思路：BL模型是均值-方差模型的改进，通过贝叶斯理论将主观观点与量化模型结合，优化资产配置权重[14] - 模型具体构建过程： 1) 选择国内资产标的（沪深300、中证1000、国债总财富指数等）[15] 2) 计算资产预期收益与协方差矩阵 3) 结合投资者主观观点调整收益预期 4) 通过优化算法求解最优权重 - 模型评价：有效解决均值-方差模型对预期收益敏感的问题，兼具主观投资的灵活性和量化模型的稳定性[14] 2. **模型名称：全球资产BL模型2** - 模型构建思路：同国内资产BL模型1，但覆盖全球资产（标普500、COMEX黄金等）[15] - 模型具体构建过程： 1) 选择全球资产标的（标普500、企业债指数等）[15] 2) 其余步骤与国内BL模型1一致 3. **模型名称：国内资产风险平价模型** - 模型构建思路：使每类资产对组合风险的贡献相等，穿越经济周期[19] - 模型具体构建过程： 1) 选择8类国内资产（沪深300、中证转债等）[21] 2) 计算资产波动率与相关性矩阵 3) 优化权重使各资产风险贡献均衡 公式： $$ w_i = \frac{1/\sigma_i}{\sum_{j=1}^n 1/\sigma_j} $$ 其中$\sigma_i$为资产i的年化波动率[20] 4. **模型名称：基于宏观因子的资产配置模型** - 模型构建思路：通过增长、通胀等6大宏观因子构建配置框架[23] - 模型具体构建过程： 1) 构造宏观因子Mimicking Portfolio[24] 2) 计算资产因子暴露水平 3) 结合主观宏观判断调整因子暴露目标 4) 反解得到资产配置权重[24] 模型的回测效果 1. **国内资产BL模型1** - 上周收益：0.02% - 7月收益：0.61% - 2025年收益：2.46% - 年化波动：2.16% - 最大回撤：1.31%[17][18] 2. **全球资产BL模型2** - 上周收益：-0.07% - 7月收益：0.51% - 2025年收益：1.59% - 年化波动：1.70% - 最大回撤：1.28%[17][18] 3. **国内资产风险平价模型** - 上周收益：-0.02% - 7月收益：0.36% - 2025年收益：2.70% - 年化波动：1.46% - 最大回撤：0.76%[22][29] 4. **基于宏观因子的资产配置模型** - 上周收益：-0.03% - 7月收益：0.38% - 2025年收益：2.76% - 年化波动：1.36% - 最大回撤：0.64%[28][29] 当前持仓分布（2025年7月） - **国内资产BL模型1**：中证1000(10.51%)、国债(65.14%)、企业债(19.13%)、商品(5.22%)[13] - **全球资产风险平价模型**：标普500(1.54%)、企业债(93.11%)、黄金(2.13%)[13]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：普通风险平价模型** - 模型构建思路：通过使组合中每个资产的风险贡献相等来实现风险分散[18] - 模型具体构建过程： 1. 计算资产协方差矩阵 $$\Sigma$$ 2. 求解权重向量 $$w$$ 满足 $$w_i \cdot (\Sigma w)_i = w_j \cdot (\Sigma w)_j$$ 对所有资产 $$i,j$$[14] 3. 当资产不相关时，权重与波动率倒数成正比[18] - 模型评价：适用于低相关资产，但对中国股债等属性差异大的资产需调整权重[21][23] 2. **模型名称：调整风险预算的风险平价模型** - 模型构建思路：通过动态调整不同资产的风险预算倍数来优化配置[27][36] - 模型具体构建过程： 1. 静态调整：权益风险预算设为25，商品/黄金设为36（资产数量开方倍数）[29][36] 2. 动态调整：基于过去6个月夏普比，最高预算为静态值的1.5倍[36] 3. 权重计算：$$w_i = \frac{b_i/\sigma_i}{\sum_j b_j/\sigma_j}$$，其中 $$b_i$$ 为风险预算[28] 3. **模型名称：宏观风险平价模型** - 模型构建思路：引入宏观因子分解资产收益，调整风险预算[38][42] - 模型具体构建过程： 1. 资产收益分解：$$r_{t,i} = \beta_i \cdot F_t + \epsilon_{t,i}$$，其中 $$F_t$$ 为宏观因子[39] 2. 计算宏观因子相关性矩阵 $$\rho_{macro}$$[38] 3. 结合微观风险预算：$$b_i' = b_i \cdot (1 + \frac{Sharpe_i}{max(Sharpe)})$$[38][42] 模型的回测效果 1. **普通风险平价模型** - 年化收益：6.47% | 最大回撤：-2.84% | 波动率：2.79% | 夏普比：2.25 | 月度胜率：74.76%[55] 2. **宏观风险平价模型** - 年化收益：7.99% | 最大回撤：-4.01% | 波动率：3.79% | 夏普比：2.03 | 月度胜率：71.84%[55] 3. **调整风险预算的宏观风险平价模型** - 年化收益：9.11% | 最大回撤：-3.64% | 波动率：3.62% | 夏普比：2.41 | 月度胜率：71.84%[61] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：夏普比动态调整因子** - 因子构建思路：根据资产近期夏普比动态调整风险预算[36][59] - 因子具体构建过程： 1. 权益资产：比较1个月夏普比与阈值0.5，高于则预算设为64[59] 2. 可转债资产：比较1个月夏普比与阈值0.6，高于则预算设为36[59] 2. **因子名称：宏观状态权益择时因子** - 因子构建思路：基于宏观信号放大/缩小权益风险预算[59][60] - 因子具体构建过程： 1. 配置信号：权益预算乘以4 2. 非配置信号：权益预算除以4[59] 因子的回测效果 1. **夏普比动态调整因子** - 年化收益提升：+1.12%（宏观模型） | 最大回撤改善：-0.37%[61] 2. **宏观状态权益择时因子** - 年化收益提升：+2.45%（普通模型） | 月度胜率提升：+4.85%[60][61] ETF资产配置实施 - **子类资产调整规则**： 1. 债券：根据10年期国债收益率与20日均线关系切换久期[67] 2. 权益：价值风格时配置70%红利ETF，否则50%；大盘风格时配置80%沪深300ETF[67] - **回测结果**： 年化收益9.43% | 最大回撤-4.16% | 夏普比2.36 | 月度胜率72.15%[69]

资产配置理论基石 - 资产配置是投资领域唯一免费午餐，通过股票、债券等低相关资产科学配比可降低风险或提升收益[4] - 1970-2020年间91%公募基金收益差异源于资产配置策略而非选股或择时[4] - 均值-方差模型首次揭示资产组合优化原理，如同烹饪中火候控制决定最终成效[4] 资产配置实战价值 - 2020年3月股灾中60%股票+40%债券组合回撤18%，远低于纯股票组合34%跌幅[5] - 资产配置将单一资产波动对心理冲击降低60%，避免熊市底部30%超额损失[5] - 2010-2020年30%股票+55%债券+15%商品组合年化收益7.2%，最大回撤仅9.8%[5] 动态配置策略工具 - 美林时钟理论指导周期配置：复苏期股票60%+债券30%+商品10%，过热期商品40%+股票35%+债券25%[6][7] - 生命周期适配法则：25岁配置80%股票+20%债券，60岁调整为30%股票+50%债券+20%现金[7] - ETF工具综合费率低至0.2%，可转债2024年收益达9.3%，REITs分红率4.8%[8] 历史验证案例 - 2008年耶鲁捐赠基金50%股票+40%国债+10%现金配置仅回撤12%，远低于市场35%跌幅[9] - 桥水全天候策略2022年实现9.6%正收益，同期标普500下跌19%[10] - 雷曼兄弟因过度配置次级房贷倒塌，印证分散配置必要性[9] 相关性制衡机制 - 2020年3月标普500与美债负相关性达-0.7，A股与美股相关性仅0.35[15] - 黄金与股市相关系数0.03，2022年逆势上涨10.3%对冲沪深300下跌21.6%[15] - 科技股与公用事业股相关性0.15，2023年科技股回调23%时公用事业上涨9.2%[15] 长期复利效应 - 1802-2022年美国股票年化回报6.6%（扣除通胀），债券仅3.4%[16] - 2015-2025年50%纳斯达克+30%黄金+20%中国国债组合年化波动率仅9.8%[16] - 2008年60/40组合三年后率先创新高，证明"慢即是快"哲学[16] 雪球三分法实践 - 2024年沪深300跌12%时中证全债涨4.2%，组合回撤压缩至6.8%[27] - 严格执行再平衡组合2010-2020年收益8.3%，较未平衡组合高1.7个百分点[28] - 2025年地缘冲突期间黄金单季涨9.3%，验证10%黄金仓位的避险价值[33] 全球化配置方案 - QDII基金占50%打破地域限制，2024年中美科技股背离期间回撤降低18%[36] - 利率债与信用债组合2024年四季度回撤1.2%，优于同类均值2.8%[37] - 中证红利ETF股息率5.3%，2025年一季度有效缓冲市场波动[37] 智能调仓技术 - 大数据分析港口货运量预判商品供需，AI算法每秒测试百万种配比[11] - 2025年一季度程序化交易8次调仓，组合波动率压缩至市场均值1/3[19] - 区块链实现资产实时分割，智能合约自动执行跨境套利策略[11] A股特殊配置策略 - 2024年传媒板块涨45%与房地产跌22%形成-0.18相关性对冲[20] - 新能源指数与财政政策相关系数0.65，需搭配公用事业（-0.23）对冲[20] - 中证A500与创业板指相关性0.31，加入组合可降低波动[21]

大类资产表现 - 2025年6月国内权益资产普涨，黄金资产在剧烈波动中录得跌幅[1] - 中证1000涨幅5.47%，南华商品指数涨幅4.03%，中证转债涨幅3.34%，恒生指数涨幅2.86%，沪深300涨幅2.5%，中债-国债总财富指数涨幅0.58%，中债-企业债总财富指数涨幅0.3%，SHFE黄金跌幅-0.84%[2] - 沪深300与中债-国债总财富指数近一年走势相关性为-37.19%，中债-国债总财富指数与南华商品指数相关性为44.4%，沪深300与南华商品指数相关性为-22.94%[2] 量化资产配置策略 - 国内资产BL策略1的2025年收益为1.84%，6月收益为0.87%，最大回撤1.31%，年化波动1.61%[1][3] - 国内资产BL策略2的2025年收益为1.92%，6月收益为0.86%，最大回撤1.06%，年化波动1.43%[1][3] - 国内资产风险平价策略2025年收益2.33%，6月收益0.58%，最大回撤0.76%，年化波动1.1%[1][3] - 基于宏观因子的资产配置策略2025年收益2.26%，6月收益0.75%，最大回撤0.65%，年化波动1.0%[1][3] 宏观经济环境 - 制造业PMI为49.7%仍处荣枯线下，非制造业商务活动指数连续两个月扩张至50.5%[4] - 5月CPI同比下降0.1%，核心CPI上升至0.6%，PPI降幅扩大至-3.3%[4] - DR007低位震荡，1年期同业存单利率稳定在1.7%左右[4] - 5月社融新增人民币贷款5923亿元，政府债券为主要拉动力，企业债券融资减少[4] - 6月通过MLF与逆回购操作净投放超3000亿元[4]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 6月市场主要指数估值全部上调，沪深300、中证全指估值历史分位数涨幅靠前，创业板指仍处历史低位；31个申万一级行业中23个上涨，通信、国防军工等涨幅居前，食品饮料、美容护理等跌幅居前 [1] - 6月新发行基金70只，规模627.28亿元；主动权益型基金发行份额大幅上升，市场火热，被动权益型基金发行份额小幅下降；仅商品型基金下跌，偏股型基金涨幅最大；成长风格跑赢价值风格，中盘成长风格表现突出；多数情况下权益市场规模较小的基金表现更好；主动权益基金仓位较上月下降3.76pct [2] - 6月ETF资金净流入596.05亿元，债券型ETF净流入超900亿元，股票型ETF净流出315.40亿元；除中证A500指数外宽基指数标的多数净流出，部分ETF涨幅或跌幅居前，资金流向有差异 [3][4] - 6月风险平价模型上涨1.59%，风险预算模型上涨2.34%；2015年以来，风险平价模型年化收益4.64%，最大回撤2.31%；风险预算模型年化收益4.45%，最大回撤9.80% [5][63] 根据相关目录分别进行总结 上月市场回顾 国内市场情况 - 6月沪深市场主要指数全部上涨，创业板指涨幅超8%，深证成指、中证500涨幅超4%；31个申万一级行业中23个上涨，通信、国防军工等涨幅前5，食品饮料、美容护理等跌幅前5；债券市场各指数上涨0.13% - 3.34%不等，商品市场南华商品指数上涨4.03% [13] 欧美及亚太市场情况 - 6月欧美及亚太市场多数上涨，美股标普500、道琼斯工业指数、纳斯达克指数分别上涨4.89%、4.21%、6.57%；欧洲市场法国CAC40下跌1.11%，德国DAX下跌0.37%；亚太市场恒生指数上涨3.36%，日经225上涨6.64% [21] 市场估值情况 - 6月市场主要指数估值全部上调，沪深300、中证全指估值历史分位数涨幅靠前，创业板指仍处历史低位；申万一级指数市盈率估值历史分位数最高的五个行业为房地产、银行等，最低的五个行业为农林牧渔、非银金融等 [24] 公募基金整体情况 基金发行情况 - 6月新发行基金70只，规模627.28亿元；主动权益型基金17只，规模67.38亿元；指数型基金36只，规模284.72亿元；主动权益型基金发行份额大幅上升，市场火热，被动权益型基金发行份额小幅下降 [2][32] 基金市场收益情况 - 6月仅商品型基金下跌1.66%，偏股型基金涨幅最大为2.68%，正收益占比97.63%；成长风格跑赢价值风格，中盘成长风格表现突出上涨5.83%，大盘价值风格涨幅最小约2.52%；多数情况下权益市场规模较小的基金表现更好，40亿 - 100亿大型基金平均涨幅最大为2.80%，100亿以上超大型基金涨幅最小为2.16% [2][40] 主动权益基金仓位情况 - 2025/6/30主动权益基金仓位是75.44%，较上月下降3.76pct [47] ETF基金情况 - 6月ETF资金净流入596.05亿元，债券型ETF净流入超900亿元，股票型ETF净流出315.40亿元，资金从沪深300等宽基指数流入债基；整体ETF市场日均成交额2657.60亿元，日均成交量1268.08亿份，日均换手率8.59%；除中证A500指数外宽基指数标的多数净流出，部分ETF涨幅或跌幅居前，资金流向有差异 [3][51][52] 模型运行情况 - 选择股票、债券、商品、QDII四类资产构建4种大类资产配置模型，6月风险平价模型上涨1.59%，风险预算模型上涨2.34%；2015年以来，风险平价模型年化收益4.64%，最大回撤2.31%；风险预算模型年化收益4.45%，最大回撤9.80%；下月模型资产配置权重不变 [62][63]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：全球资产BL模型1** - 模型构建思路：基于Black-Litterman框架，结合主观观点与量化配置模型，优化资产配置权重[12] - 模型具体构建过程： 1. 选择标的资产（沪深300、恒生指数、标普500、国债指数、企业债指数、南华商品指数）[13] 2. 通过贝叶斯理论将主观观点与历史数据结合，计算资产预期收益 3. 优化权重分配，解决均值-方差模型对预期收益敏感的问题 - 模型评价：有效平衡主观判断与量化分析，容错性较高[12] 2. **模型名称：全球资产BL模型2** - 模型构建思路：与BL模型1类似，但采用不同的参数设定或观点输入方式[13] - 模型具体构建过程：同BL模型1，差异体现在权重优化环节[13] 3. **模型名称：国内资产BL模型1** - 模型构建思路：针对国内资产（股票、债券、转债、商品、黄金）的BL模型变体[13] - 模型具体构建过程： 1. 标的资产包括沪深300、中证1000、恒生指数、国债指数、企业债指数、中证转债、南华商品指数、SHFE黄金[13] 2. 通过BL框架计算风险调整后权重 4. **模型名称：国内资产BL模型2** - 模型构建思路：国内BL模型的另一种参数化版本[13] - 模型具体构建过程：同国内BL模型1，差异在权重分配逻辑[13] 5. **模型名称：全球资产风险平价模型** - 模型构建思路：使每类资产对组合风险贡献相等，降低单一资产波动影响[17] - 模型具体构建过程： 1. 选择标的资产（沪深300、标普500、恒生指数、企业债指数、南华商品指数、COMEX黄金）[18] 2. 计算资产波动率及相关性，优化权重使风险贡献均衡[17] - 模型评价：适应复杂市场环境，波动控制较好[16] 6. **模型名称：国内资产风险平价模型** - 模型构建思路：针对国内资产的风险平价实现[18] - 模型具体构建过程：标的资产与国内BL模型相同，优化方法同全球风险平价模型[18] 7. **模型名称：基于宏观因子的资产配置模型** - 模型构建思路：通过增长、通胀等六大宏观因子驱动配置决策[22] - 模型具体构建过程： 1. 构造高频宏观因子（Factor Mimicking Portfolio方法）[23] 2. 计算资产因子暴露，结合主观观点调整目标暴露 3. 反解得到权重，公式： $$ \text{目标权重} = f(\text{基准暴露} + \text{主观偏离值}) $$ - 模型评价：将宏观研究与量化配置结合，灵活性高[22] --- 模型的回测效果 1. **全球资产BL模型1** - 上周收益：0.15% | 6月收益：0.49% | 2025年收益：0.04% - 年化波动：2.09% | 最大回撤：1.64%[14] 2. **全球资产BL模型2** - 上周收益：0.12% | 6月收益：0.45% | 2025年收益：0.72% - 年化波动：1.83% | 最大回撤：1.28%[14] 3. **国内资产BL模型1** - 上周收益：0.01% | 6月收益：0.55% | 2025年收益：1.52% - 年化波动：2.36% | 最大回撤：1.31%[14] 4. **国内资产BL模型2** - 上周收益：0.02% | 6月收益：0.47% | 2025年收益：1.53% - 年化波动：2.10% | 最大回撤：1.06%[14] 5. **全球资产风险平价模型** - 上周收益：0.10% | 6月收益：0.43% | 2025年收益：1.86% - 年化波动：1.86% | 最大回撤：1.20%[21] 6. **国内资产风险平价模型** - 上周收益：0.10% | 6月收益：0.50% | 2025年收益：2.24% - 年化波动：1.62% | 最大回撤：0.76%[21] 7. **基于宏观因子的资产配置模型** - 上周收益：0.09% | 6月收益：0.62% | 2025年收益：2.20% - 年化波动：1.49% | 最大回撤：0.64%[28] --- 量化因子与构建方式 （注：报告中未明确提及独立因子构建，仅宏观因子作为模型输入[23]） --- 因子的回测效果 （无相关内容）

医药赛道与基金动态 - 创新药板块行情向好，二季度公募机构上报医药主题基金约30只，与2024年全年成立数量相当 [1] - 医药行业估值未达泡沫化阶段，主动权益类基金可能从低配回归标配 [1] - 6月以来新成立权益类基金47只，多只基金成立不足半月已加速建仓，反映市场结构性机会丰富 [1] 货币政策与监管政策 - 6月LPR维持不变：1年期3.0%，5年期3.5%，符合市场预期 [1] - 金融监管总局规范分红险市场，禁止偏离实际投资收益抬高分红水平，遏制行业恶性竞争 [2] 全球市场与资产配置 - 美联储维持基准利率4.25%-4.50%不变，预计2025年GDP增长1.4%，通胀预期上调至3% [3] - 澳大利亚基金减持美国国债，Funds SA和昆士兰投资公司因特朗普政策风险减少敞口 [4] - 美联储连续第四次按兵不动，市场不确定性仍高 [3] 市场指数表现 - 中国主要指数本周普跌：上证指数跌0.51%，深证成指跌1.16%，沪深300跌0.45% [5] - 美国纳斯达克指数涨0.21%，标普500跌0.15%；日经225涨1.50%，韩国综合指数大涨4.40% [5] - 欧洲市场走弱：德国DAX跌0.70%，法国CAC40跌1.24% [5] 基金市场动态 - 固收+型基金主导银行理财市场，新发数量占比38.98%，规模占比65.97% [9] - 银行理财子公司新发产品占比71.80%，规模占比96.78%，外资银行参与度提升 [10] - 债市回暖推动债基热度，固收+产品通过股债灵活配置平滑波动 [14] 商品与外汇市场 - COMEX黄金本周跌1.98%，年初至今涨28.15%；布油涨2.09% [9] - 美元指数本周涨0.63%，但年初至今跌8.96% [9] - 摩根大通上调中东冲突极端情景概率至17%，或致油价飙升至120-130美元/桶 [14] 机构观点与策略 - 金鹰基金建议以固收类资产为核心防御，权益类中性或超配，黄金多元配置 [14] - 纯债资产吸引力下降，但优质信用债和中短久期策略仍为压舱石 [14] - 花旗警告油价大涨可能引发全球负面供给冲击，加剧通胀压力 [15]

大类资产配置策略表现 - 国内资产BL策略1的5月收益为-0.22%，2025年累计收益为0.96%，最大回撤1.31%，年化波动1.53% [1][3] - 国内资产BL策略2的5月收益为-0.1%，2025年累计收益为1.05%，最大回撤1.06%，年化波动1.37% [1][3] - 国内资产风险平价策略5月收益0.29%，2025年累计收益1.73%，最大回撤0.76%，年化波动1.08% [1][3] - 基于宏观因子的资产配置策略5月收益0.27%，2025年累计收益1.45%，最大回撤0.65%，年化波动0.97% [1][3] 大类资产走势回顾 - 2025年5月恒生指数涨幅3.96%，沪深300涨幅1.85%，中证转债涨幅1.75%，中证1000涨幅1.28%，中债-企业债总财富指数涨幅0.41% [2] - 南华商品指数跌幅2.4%，SHFE黄金跌幅1.39%，中债-国债总财富指数跌幅0.31% [2] - 沪深300与中债-国债总财富指数近一年相关性为-36.97%，中债-国债总财富指数与南华商品指数相关性46.55%，沪深300与南华商品指数相关性-24.07% [2] 宏观经济环境 - 5月制造业PMI为49.5%，环比上升0.5个百分点，显示制造业景气度改善 [4] - 4月PPI同比降幅2.7%，市场预期5月PPI同比-3.17%，生产资料延续通缩 [4] - 央行5月开展5500亿元MLF操作，净投放4000亿元，1年期同业存单利率稳定在1.78% [4] - 4月末社会融资规模存量424.0万亿元，出口依赖型行业受美国关税冲击 [4] - 美联储鹰派信号推迟降息预期，叠加"对等关税"推高转口贸易成本，影响人民币汇率 [4]

报告核心观点 - 从最基础的风险平价策略出发，探讨全天候策略的各种可能构建方式，除在大类资产间尝试，也探索在权益资产内部应用全天候思想的可能性 [3][13] - “场景平价”组合构建方式更契合全天候策略思想，在大类资产和权益资产内部配置中效果均优于简单风险平价策略 [33][63] - 宏观暴露或宏观敏感性对行业、个股区分度高，构建的全天候组合易实现风险分散，在宏观波动大、判断方向难时能显著战胜市场 [63] 分组1：全天候策略从风险平价出发 - 2025年3月桥水与道富合作发行全天候策略ETF，截至5月末规模约2.04亿美元，杠杆水平约1.8倍，不同资产3月末配比有具体分布 [8] - 该ETF成立后3个月市场波动，4月8日达最大回撤8.78%，5月末回撤基本修复，净值回到初始值以上，符合Beta策略特征，与风险平价ETF属同类策略产品 [9][12] - 从境内实践看，我国风险平价组合债券平均仓位达80%左右，利率暴露水平偏高，在债市偏弱时表现不佳，与全天候策略分散宏观风险想法有出入 [20] 分组2：从风险平价到“场景平价”、宏观因子平价 - 桥水全天候策略基于增长、通胀两个维度，找到各场景受益组合并按等风险方式配置，即“场景平价”，与美林时钟改进想法有相通之处 [21] - 对9个大类资产标的进行“场景平价”组合构建，动态组合表现更出色，夏普率维持较高水平，债券资产仓位下降，风险分散程度更高 [27][29] - 采用优化方式构建“因子平价”组合，虽收益更高，但波动、回撤放大，未达各宏观状态下表现稳定初衷，结果不理想 [30] 分组3：基于宏观敏感性的风险中性思维 - 可沿用“宏观敏感性”测算方式构建场景组合，再进行风险平价配置，体现全天候风险中性思维，组合更合理、可解释性更强 [34] - 宏观敏感性计算的组合收益略弱于回归计算的组合，但差异不大，2023年前相对更占优，稳定性更高 [34] 分组4：全天候思想的权益资产内部实践 - 将全天候思想推演到股票资产内部，使用行业ETF跟踪的指数和个股构建组合，宏观暴露或敏感性使行业、个股有较大差异 [41] - 行业ETF的全天候组合中，敏感性测算得到的组合有效降低波动和回撤，体现更突出的风险分散效果，收益进一步提升 [55] - 沪深300成分股构建的全天候组合表现优于沪深300指数和风险平价组合，敏感性组合降低回撤能力更突出，超额表现更稳定 [60][63]

资产配置策略 - 风险平价模型对不同资产分配相同的风险权重 [1] - 风险预算模型允许根据风险偏好设定各资产风险权重 风险平价模型是风险预算模型的特例 [1] - 大类资产（权益、债券、商品）相关性较低 债券与权益/商品长期相关性在0至-30%之间 [1] 资产组合构建 - 权益部分可选取沪深300ETF、中证500ETF、创业板ETF、国证2000ETF等宽基指数 [2] - 债券部分可选取国债ETF、政策性金融债ETF、地方政府债ETF [2] - 商品部分可选取黄金ETF、商品期货ETF [2] - 进阶构建可采用核心—卫星方式或行业轮动策略 [2] 市场动态分析 - "股债跷跷板"模式长期存在 因利率逆周期调节与实体经济热度预期差异 [1] - 短期可能出现"股债双杀" 此时贵金属（黄金）避险价值凸显 对冲效应明显 [1]