根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：行业拥挤度因子 **因子构建思路**：通过计算行业指数价格变动与成交金额变动的马氏距离，衡量行业的交易拥挤程度[17] **因子具体构建过程**： - 计算行业指数最近一周的价格变动和成交金额变动 - 计算两者的马氏距离，公式为： $$D_M = \sqrt{(\mathbf{x} - \mathbf{\mu})^T \mathbf{S}^{-1} (\mathbf{x} - \mathbf{\mu})}$$ 其中，$\mathbf{x}$为价格和成交金额的变动向量，$\mathbf{\mu}$为均值向量，$\mathbf{S}$为协方差矩阵 - 将马氏距离映射到四象限坐标系，第1象限为价量齐升，第3象限为价量齐跌，椭圆外的点表示偏离度超过99%置信水平的行业[17] **因子评价**：能够有效捕捉短期交易过热或超跌的行业[18] 2. **因子名称**：PE分位数因子 **因子构建思路**：通过计算行业PE相对于历史分位数，衡量估值水平[15][17] **因子具体构建过程**： - 统计各行业当前PE值 - 计算自2019年以来的历史PE分位数，公式为： $$P_{PE} = \frac{\text{当前PE在历史序列中的排名}}{\text{总样本数}} \times 100\%$$ - 分位数越高表示估值越高[17] 因子回测效果 1. **行业拥挤度因子**： - 上周检测到建筑材料行业出现短期交易超跌[18] 2. **PE分位数因子**： - 国防军工、钢铁、计算机行业PE分位数最高（100%）[17] - 农林牧渔、食品饮料、公用事业行业PE分位数最低（10%、11%、29%）[17] 注：报告中未提及具体的量化模型，仅包含上述量化因子内容[3][17][18]

宏观、技术视角下的大类资产配置最新观点 - 权益资产：宏观层面整体利多，技术层面趋势向下、估值偏低（历史5年ERP分位数78.36%）、资金流入（最新主动净流入462亿元）[1][14][17] - 债券资产：宏观层面整体利多，技术层面趋势向下（历史2个月平均月度涨跌幅-1.34%）[1][11] - 工业品资产：宏观层面整体利多，技术层面趋势向下（历史2个月平均月度涨跌幅-1.86%）[1][11] - 黄金资产：宏观层面整体利多，技术层面趋势向上（历史6个月平均月度涨跌幅3.56%）[1][11] 资产配置组合表现跟踪 - 固定比例+宏观指标+技术指标组合：2025年3月收益率1.20%，2006年3月至今年化收益率11.92%，最大回撤9.06%[24][27] - 波动率控制+宏观指标+技术指标组合：2025年3月收益率1.72%，2006年3月至今年化收益率9.33%[28] - 风险平价+宏观指标+技术指标组合：2025年3月收益率1.18%，2006年3月至今年化收益率9.66%[28] 宏观指标与技术指标相关性 - 宏观信号与技术信号平均相关系数为0.17，两者得分加总后权益资产得分最高（相关系数13.58%），工业品次之（26.51%）[19][20] 月度观点汇总 - 权益：宏观利多+技术面资金流入，看多[21] - 债券：宏观利多+技术面趋势向下，看多[21] - 工业品：宏观利多+技术面趋势向下，看平[21] - 黄金：宏观利多+技术面趋势向上，看多[21]