根据研报内容，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. **高频宏观因子模型** - 构建思路：通过资产组合模拟构建高频宏观因子体系，观察市场交易的宏观预期变化[12] - 具体构建过程： 1. 对利率、汇率、信用等因子直接通过相关指数多空组合构建 2. 对高频经济增长和通胀因子： - 合成低频宏观指标（如工业增加值同比、CPI同比等） - 筛选领先于低频指标的资产（如恒生指数、CRB金属现货等） - 通过滚动多元回归确定资产权重，构建投资组合模拟宏观因子走势[12][13] - 评价：高频指标对低频宏观数据具有领先性，能有效捕捉市场预期变化[13] 2. **债券久期择时模型** - 构建思路：基于改进的Diebold2006模型预测收益率曲线变化[20] - 具体构建过程： - 水平因子预测：结合宏观变量预判和政策利率跟随 - 斜率/曲率因子预测：采用AR(1)模型 - 映射不同久期债券的预期收益[20] - 评价：能动态捕捉利率曲线形态变化 3. **黄金预期收益模型** - 构建思路：将黄金与TIPS实际回报关联[32] - 具体公式： $$E[Real\_Return^{gold}]=k\times E[Real\_Return^{Tips}]$$ $$E[R^{gold}]=\pi^{e}+k\times E[Real\_Return^{Tips}]$$ 其中k通过扩展窗口OLS估计，π^e取美联储2%通胀目标[32] - 评价：模型对黄金长期趋势有较强解释力 4. **主动风险预算模型** - 构建思路：将风险平价与主动信号结合动态调整股债配置[37][38] - 具体构建过程： 1. 多维度信号生成： - 股债比价（ERP）：$$ERP=\frac{1}{PE_{ttm}}-YTM_{TB}^{10Y}$$[39] - 股票估值分位数 - 市场流动性（M2-M1剪刀差）[42] 2. 信号通过softmax函数转化为风险预算权重： $$softmax(x)=\frac{\exp(\lambda x)}{\exp(\lambda x)+\exp(-\lambda x)}$$[47] - 评价：相比传统风险平价模型具有更好的动态适应性 5. **行业轮动3.0模型** - 构建思路：从交易行为、景气度等6维度构建子模型并动态合成[53] - 具体构建过程： - 交易行为模型：捕捉日内动量+隔夜反转效应 - 景气度模型：捕捉盈余动量 - 资金流模型：识别主动抢筹行为 - 其他维度包括筹码结构、宏观驱动、技术分析[53][55] - 评价：多维度合成有效提升行业轮动胜率 量化因子与构建方式 1. **转债估值因子** - 百元转股溢价率：衡量转债与正股相对估值[25] - 修正YTM-信用债YTM：剥离转股条款影响，比较偏债转债与信用债价值[25] 2. **转债风格因子** - 转股溢价率偏离度：识别高估值转债 - 理论价值偏离度：结合定价模型识别定价偏差[27] - 20日动量+波动率偏离度：捕捉市场情绪[27] 3. **基金选基因子** - 高质量因子：基于财务质量指标 - 高成长因子：基于盈利增长指标 - 低估值因子：基于估值分位数[86] 模型回测效果 1. **高频宏观因子** - 高频经济增长因子：7月同比上行[13] - 高频消费通胀因子：7月同比下行[17] - 高频生产通胀因子：7月同比上行[17] 2. **债券久期择时** - 7月策略超额收益32.4bp[21][24] - 近一年超额收益-2.11%[21] 3. **黄金预期模型** - 未来一年预期收益率22.4%[32][33] - 过去一年策略绝对回报39.77%[34][35] 4. **主动风险预算** - 全样本年化收益6.54%，收益波动比1.64[52][54] - 8月股票仓位7.44%，债券仓位92.56%[51] 5. **行业轮动3.0** - 7月多空收益3.07%[61][64] - 动态合成模型中景气度/资金流模型权重较高[67] 6. **转债风格轮动** - 2018-2025年化收益24.54%，IR 1.47[29] - 2025年收益35.17%[29] 7. **ETF轮动组合** - 7月超额收益1.83%[71][74] 8. **FOF组合** - 7月收益5.45%，超额-1.81%[83][84]

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]

核心观点 - 当前回调后风险逐步释放，权益市场仍或区间震荡，配置继续两端走 [1] - 固收关注短端确定性，逢调整适度布局中长久期利率债或拉长信用债久期 [1] - 黄金短期或偏宽幅震荡，但长期上行逻辑仍然清晰 [1] 股债目标中枢风险预算策略 - 采用融合股债目标中枢的风险预算设计方法，构建股债投资组合，可以将股债配置中枢达到预期的水平 [2] - 相比于固定中枢的股债组合，其长期收益风险比相对更优 [2] 低波动"固收+"策略 - 基于国内股票、债券、黄金资产，构建配置中枢为股:黄:债=1:1:4的"组合保险（CPPI）+风险预算（RB）"投资组合 [2] - 回测区间内（2015/01/01–2025/5/30）年化收益率为6.86%，年化波动率3.50%，最大回撤-4.92% [2] - 2025年5月收益0.06%，年内录得3.12% [2] - 策略5月底边际增持中证800（+1.65%），减持黄金（-1.10%）、政金债7-10年（-0.51%）、短融（-0.04%） [2] 全球大类资产配置策略I - 基于A股、债券、黄金与美股四类资产，采用"组合保险（CPPI）+风险平价(RP)"两阶段法构建投资组合 [3] - 回测区间内（2014/01/02–2025/5/30），策略年化收益率11.23%，年化波动率5.88%，最大回撤-7.97% [3] - 2025年5月收益0.87%，年内录得6.67% [3] - 策略5月底边际增持纳指100（+3.98%）、中证800（+1.21%），减持政金债7-10年（-3.09%）、黄金（-2.10%） [3] 全球大类资产配置策略II - 在I策略基础上，增加日股、印股两类资产 [3] - 回测区间内（2014/01/02–2025/5/30），策略年化收益率为9.95%，年化波动率5.08%，最大回撤-9.97% [3] - 2025年5月收益0.76%，年内录得4.14% [3] - 策略5月底边际增持纳指100（+2.25%）、日经225（+1.28%）、中证800（+0.19%），减持政金债7-10年（-2.62%）、孟买30（-0.77%）、黄金（-0.33%） [3] 2025年6月配置建议 - A股：回调后风险逐步释放，市场仍或区间震荡，配置继续两端走，维持哑铃策略，大盘配置红利价值等高质量资产，小盘配置科技量化等交易型资产 [4] - 国内债市：下半年中美贸易摩擦或有反复，国内经济仍然面临现实压力，广谱利率下行趋势未变，配置上可继续关注短端品种，逢调整适度布局中长久期利率债或拉长信用债久期 [4] - 美股：美国经济政策不确定性"减而未消"叠加经济景气边际下行，美股或延续宽幅震荡 [4] - 日股：日本经济步入良性的"工资-价格螺旋"轨道，叠加外资持续资金净流入，日股短期或存在一定配置机会 [4] - 印股：经济景气度边际下行叠加外资边际净流出，印股短期或偏震荡格局 [4] - 黄金：关税政策缓和与中东地缘冲突升级扰动黄金价格宽幅震荡，但长期上行逻辑仍然清晰 [4]

基金业绩与策略 - 中泰天择稳健6个月持有混合（FOF）A份额自2023年3月21日成立至2025年3月31日净值增长率为7.40%，超越同期业绩比较基准收益率4.19%，近1年同类排名2/179 [2] - C份额同期净值增长率为6.53%，2023年和2024年份额净值增长率分别为-3.70%/-4.01%和7.22%/6.79% [10] 资产配置方法论 - 采用基于宏观分析的"风险预算"模型，不完全遵循风险平价，而是根据配置观点动态分配风险预算 [3] - 战略配置基于"货币—信用"框架：货币宽松利好金融属性资产（债市、贵金属、成长股），信用扩张利好工业品、顺周期和大盘蓝筹 [5] - 战术配置关注月度/季度机会，通过行业基本面与情绪面"预期差"捕捉短期机会，但要求策略层面独立于长期战略 [5] 组合构建逻辑 - 强调创建15-20个互不相关的"回报流"，通过低相关性资产降低风险而不牺牲收益，例如红利低波指数与中证2000指数呈现负相关性 [5][6] - REITs因与债券同步性高未被纳入组合，港股因与A股相关性高而严格限制风险预算 [6] 基金筛选技术 - 通过剥离30多个风格因子评估纯Alpha能力，例如医药基金超额收益实际来源于微盘股风格暴露 [7] - 黄金ETF作为战略底仓长期持有，因美元信用动摇趋势未逆转，战术层面仅对短期超涨做反转交易 [8] 2025年宏观配置策略 - 国内核心变量为信用扩张：财政超预期则利好顺周期/大盘蓝筹，货币宽松延续则利好科技成长股 [9] - 海外核心变量为美元流动性：美国削减赤字利好美债/港股，高赤字延续则利好大宗商品/周期股 [9] - 黄金走势取决于美元信用边际变化，纳斯达克科技股表现与AI技术发展预期强相关 [9]

全球多资产投资机会 - 当前特朗普关税政策冲击的至暗时刻或已过去，但关税政策的实质影响仍在继续，权益资产相对谨慎乐观，但不宜激进，固收仍可布局，黄金短期或偏震荡格局，中长期仍具配置价值 [1] - 报告覆盖A股、债券、黄金等国内资产，以及海外美股、日股、印股等权益资产，旨在捕捉全球多资产投资机会 [2] 股债目标中枢风险预算策略 - 采用融合股债目标中枢的风险预算设计方法，构建股债投资组合，可以将股债配置中枢达到预期的水平，同时相比于固定中枢的股债组合，其长期收益风险比相对更优 [2] 低波动"固收+"策略 - 基于国内股票、债券、黄金资产，构建配置中枢为股:黄:债=1:1:4的"组合保险（CPPI）+风险预算（RB）"投资组合 [2] - 回测区间内（2015/01/01–2025/4/30）年化收益率为6.91%，年化波动率3.50%，最大回撤-4.92% [2] - 2025年4月收益1.27%，年内录得3.06% [2] - 策略4月底边际增持政金债7-10年（+15.46%），减持黄金（-8.04%）、中证800（-6.27%）、短融（-1.15%） [2] 全球大类资产配置策略I - 基于A股、债券、黄金与美股四类资产，采用"组合保险（CPPI）+风险平价(RP)"两阶段法构建投资组合 [3] - 回测区间内（2014/01/02–2025/4/30），策略年化收益率11.22%，年化波动率5.89%，最大回撤-7.97% [3] - 2025年4月收益2.43%，年内录得5.75% [3] - 策略4月底边际增持政金债7-10年（+1.96%）、纳指100（+2.96%）、中证800（+0.69%），减持黄金（-5.17%） [3] 全球大类资产配置策略II - 在I策略基础上，增加日股、印股两类资产 [4] - 回测区间内（2014/01/02–2025/4/31），策略年化收益率为9.94%，年化波动率5.09%，最大回撤-9.97% [4] - 2025年4月收益2.46%，年内录得3.36% [4] - 策略4月底边际增持孟买30（+3.48%）、日经225（+2.12%）、纳指100（+1.57%），减持黄金（-4.07%）、政金债7-10年（-2.00%）、中证800（-1.10%） [4] 2025年5月配置建议 - A股：中美谈判取得阶段性实质进展，但经济关税冲击仍不可忽视，市场仍或震荡反复，建议坚持哑铃策略，以稳定现金流资产为底仓，以科技+内需作为两大主线 [5] - 国内债市：央行一揽子货币政策重启宽松，广谱利率有望进一步下行，可关注确定性更强的短端品种，逢调整适当布局中长久期利率债或拉长信用债久期 [5] - 美股：特朗普政策不确定性减而未消，情绪修复后美股短期或维持震荡 [5] - 日股：特朗普关税松动叠加日本经济景气边际上行，短期存在一定配置机会 [5] - 印股：经济韧性叠加外资净流入与贸易谈判进展相对顺利等，短期或偏震荡上行 [5] - 黄金：贸易战缓和预期升温，黄金短期或偏震荡格局，中长期仍具配置价值 [5]

核心观点 - "固收+"基金在2025年一季度迎来规模显著增长，多家公司单季增量突破百亿元，中欧基金以177亿元增量领跑市场 [1][2][3] - 在复杂市场环境下，"固收+"基金因其攻守兼备特性成为重要配置工具，低波型产品通过债券安全垫和股票增强改善风险收益体验 [2][4] - 行业正从传统配置工具向策略型产品升级，低波动、因子增强、风险预算等成为新一代策略核心 [5][7] - 产品发展趋向多元化和精细化，需在策略、工具、管理流程等多维度实现系统化精进 [7][8] 结构性行情下的市场表现 - 2025年一季度"固收+"基金规模扩张明显，中欧基金(177亿元)、中银基金、景顺长城、永赢基金、富国基金、汇添富基金位列增长前列 [3] - 全球股市震荡背景下，国新办发布会提出的降准降息等货币政策为"固收+"带来新机遇，中长期债市收益率预计波浪性下行 [3] - 联博基金指出债券利率下行导致票息保护减弱，2025年债市波动增加，纯债投资难以满足收益目标 [3] 产品策略升级 - 联博汇利债券基金采用"10:90"股债配置框架，结合量化基本面选股策略，定位"低波稳健"，强调量化策略在风险管理中的应用 [5] - 华富基金注重可转债投资，提出宏观对冲思路下的风险平价和多策略风险平价，追求低波动长期回报 [5] - 中欧基金将产品分为严控回撤(5%权益中枢)、稳健投资(10%-20%权益中枢)、高弹性(30%权益下限)三类，实现差异化策略 [8] 权益配置偏好 - 联博基金通过量化工具与基本面结合，高度分散化配置高质量企业，平衡成长与价值 [6] - 华富基金聚焦结构性机会，重点关注AI科技巨头、新消费、价值红利等主题领域 [6] 未来发展趋势 - 低利率环境下债券收益空间有限，权益及多资产策略重要性提升，理财净值化改革使"固收+"成为稳健需求重要出口 [8] - 策略将更精细化，包括按风险收益目标设计股债配置中枢，通过商品、海外资产实现低相关组合效果 [8] - 中欧基金提出工业化制造流程重构投资管理，解决业绩持续性，实现稳定交付和规模化运作 [8]