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大类资产及择时观点月报(2025.10):债市观点发生改变-20251009
国泰海通证券· 2025-10-09 22:04
根据提供的研报内容,总结其中涉及的量化模型与因子如下。 量化模型与构建方式 1. **模型名称:逆周期配置模型**[7] * **模型构建思路**:从逆周期视角出发,采用信用利差和期限利差作为代理变量,预测未来的宏观环境(经济增长和通货膨胀变化方向),并根据不同的宏观环境阶段(Growth, Inflation, Slowdown)选择表现最优的资产构建绝对收益组合[7] * **模型具体构建过程**: 1. 使用信用利差预测下个季度的经济增长变化方向[7] 2. 使用期限利差预测下个季度的通货膨胀变化方向[7] 3. 根据信用利差和期限利差的信号组合,将宏观环境划分为 Growth、Inflation、Slowdown 三种阶段[7] 4. 在不同宏观环境下,超配、低配或维持基准配置于特定资产(如沪深300、国证2000、南华商品指数、中债国债总财富指数)[7][8]例如,Inflation环境下维持股票基准配置比例(沪深300,20%),并配置30%的南华商品[8] 2. **模型名称:宏观动量模型**[9][13][14] * **模型构建思路**:通过综合评估经济增长、通货膨胀、汇率、利率、风险情绪等多个大类因子下的具体指标(小类因子)的最新变化,对股票、债券、黄金等大类资产在未来一个月的表现进行择时判断,生成正向或负向信号[9][10][13][14] * **模型具体构建过程**: 1. 为每类资产(如Wind全A、中债国债总净价指数、黄金)设定一组相关的大类因子和小类因子[10][13][14] 2. 每个小类因子有其预设的“影响方向”(1或-1,代表因子值上升对资产价格的正面或负面影响)[10][13] 3. 判断每个小类因子的“最新变化”(1代表上升,-1代表下降,0代表无明显变化)[10][13] 4. 将“影响方向”与“最新变化”相乘,得到每个小类因子的“分项信号”(1, 0, 或 -1)[10][13] 5. 将同一大类因子下所有小类因子的“分项信号”进行汇总(具体汇总方法未明确给出,但结果为大类因子的汇总信号,如1或-1)[10][13] 6. 将所有大类因子的汇总信号再次汇总,得到该资产的“总信号”(1为正向,-1为负向)[10][13] 3. **因子名称:行业复合趋势因子**[14][16][17] * **因子构建思路**:从行业维度构建一个复合指标,作为观察市场整体行情启动的信号,当因子绝对值超过一定水平时,预示市场后续可能上涨;当因子在顶部位置突降时,则可能触发空仓信号[14] * **因子具体构建过程**:报告中指出详细计算方法请参考对应专题报告,因此具体构建过程未在此月报中详细列出[14] 模型的回测效果 1. **逆周期配置模型**:以股债20-80为基准,展示了截至2025年09月30日的累计净值走势图[11] 2. **行业复合趋势因子组合**:在2015年1月至2025年9月期间,累积收益为122.66%,超额收益为48.42%[17] 量化因子与构建方式 1. **因子名称:经济增长因子(用于宏观动量模型)**[10][13] * **因子构建思路**:通过PMI、PMI预期误差、工业增加值误差、标普全球中国通用制造业PMI等具体指标的变化来判断经济增长动量,进而影响资产价格[10][13] * **因子具体构建过程**:作为宏观动量模型的一部分,其信号生成过程遵循模型整体规则,即(影响方向 × 最新变化)[10][13] 2. **因子名称:通货膨胀因子(用于宏观动量模型)**[10][13] * **因子构建思路**:通过PPI当月同比、PPI预期误差、CRB指数、CPI当月同比等具体指标的变化来判断通货膨胀动量,进而影响资产价格[10][13] * **因子具体构建过程**:作为宏观动量模型的一部分,其信号生成过程遵循模型整体规则,即(影响方向 × 最新变化)[10][13] 3. **因子名称:汇率因子(用于宏观动量模型)**[10][13] * **因子构建思路**:通过CFETS人民币汇率指数、美元中间价等具体指标的变化来判断汇率动量,进而影响资产价格[10][13] * **因子具体构建过程**:作为宏观动量模型的一部分,其信号生成过程遵循模型整体规则,即(影响方向 × 最新变化)[10][13] 4. **因子名称:利率因子(用于宏观动量模型)**[10][13] * **因子构建思路**:通过不同期限的中债国债、国开债、企业债到期收益率等具体指标的变化来判断利率动量,进而影响资产价格[10][13] * **因子具体构建过程**:作为宏观动量模型的一部分,其信号生成过程遵循模型整体规则,即(影响方向 × 最新变化)[10][13] 5. **因子名称:风险情绪因子(用于宏观动量模型)**[10][13] * **因子构建思路**:通过Wind全A前一个月收益率、Wind全A前一个月波动率(滚动6个月)变化等具体指标来判断市场风险情绪,进而影响资产价格[10][13] * **因子具体构建过程**:作为宏观动量模型的一部分,其信号生成过程遵循模型整体规则,即(影响方向 × 最新变化)[10][13] 6. **因子名称:基本面因子(用于黄金择时)**[14] * **因子构建思路**:通过预期通胀、实际利率、全球负收益债规模、美国M2等具体指标来判断黄金的基本面情况[14] * **因子具体构建过程**:具体信号生成方法未明确给出,但直接给出了分项信号(1或-1)[14] 7. **因子名称:持仓因子(用于黄金择时)**[14] * **因子构建思路**:通过CFTC掉期商持仓、CFTC管理基金持仓等具体指标来判断市场参与者持仓变化[14] * **因子具体构建过程**:具体信号生成方法未明确给出,但直接给出了分项信号(1或-1)[14] 8. **因子名称:技术因子(用于黄金择时)**[14] * **因子构建思路**:通过伦敦金10月均线、伦敦金20月均线等具体技术指标来判断黄金价格趋势[14] * **因子具体构建过程**:具体信号生成方法未明确给出,但直接给出了分项信号(1或-1)[14] 因子的回测效果 1. **行业复合趋势因子**:根据2025年9月底数据,因子值为-0.30[17]上月(2025年9月)因子发出正向信号,同期Wind全A收益率为2.80%[17]
上周 136 只固收+基金创新高:绝对收益产品及策略周报(250721-250725)-20250730
国泰海通证券· 2025-07-30 15:24
报告核心观点 - 股票端采用小盘价值组合+不择时的股债10/90和20/80月度再平衡策略,2025年累计收益分别为4.97%和9.28% [1] 固收+产品业绩跟踪 业绩统计 - 截至2025年07月25日,全市场符合筛选条件的固收+基金共计1173只,总规模17757.14亿元,上周新发9只产品 [9][10] - 上周不同类型基金业绩中位数表现分化,混合债券型一级-0.15%、二级0.09%、偏债混合型0.19%、灵活配置型0.06%、债券型FOF -0.10%、混合型FOF 0.26%;按风险等级划分,保守型、稳健型、激进型基金中位数收益分别为-0.09%、0.09%、0.29% [2][13][14] - 年初至今不同类型基金业绩中位数分别为混合债券型一级1.23%、二级2.19%、偏债混合型2.53%、灵活配置型1.61%、债券型FOF 1.82%、混合型FOF 2.93%;保守型、稳健型、激进型分别为1.38%、2.32%、2.78% [15][16] - 过去一年不同类型基金业绩中位数分别为混合债券型一级3.28%、二级5.76%、偏债混合型6.75%、灵活配置型4.96%、债券型FOF 3.98%、混合型FOF 7.04%;保守型、稳健型、激进型分别为3.54%、6.15%、7.34% [16][17] 持有胜率与创新高产品 - 混合债券型一级的持有体验较好,季胜率、月胜率和周胜率中位数分别为60.0%、69.2%和54.7%;保守型基金的周胜率和月胜率较高,季胜率和稳健型、激进型产品分布表现基本一致 [18][19] - 截止2025.07.25,共有136只固收+产品净值创历史新高,按投资类型包括混合债券型一级30只、二级41只、偏债混合型35只、灵活配置型7只、混合型FOF 23只;按风险类型包括保守型51只、稳健型30只、激进型55只 [19] 大类资产配置和行业ETF轮动策略跟踪 大类资产择时 - 2025Q3逆周期配置模型给出的宏观环境预测结果为Inflation,截至7月25日,沪深300、国证2000、南华商品和中债国债总财富指数Q3收益率分别为4.85%、5.54%、6.22%、-0.43% [23] - 截至7月25日,沪深300指数、中债国债总财富指数、上金所AU9999合约7月收益率分别为4.85%、-0.43%和1.61% [23] 行业ETF轮动 - 2025年7月,行业ETF轮动策略建议关注国泰中证全指证券公司ETF、国联安中证全指半导体ETF、南方中证申万有色金属ETF和汇添富中证主要消费ETF,组合上周收益4.72%(超额2.51%),7月累计收益6.97%(超额1.22%) [3] 最新观点汇总(2025.07) - 给出国泰海通金工绝对收益策略2025年7月大类资产多空观点、月初权重及行业ETF组合 [27] 绝对收益策略表现跟踪 股债混合策略表现 - 宏观择时驱动的股债20/80再平衡策略上周收益0.20%(YTD 1.36%),股债风险平价策略上周收益 -0.20%(YTD 0.84%);两者叠加行业ETF轮动的增强策略上周收益分别为1.11%(YTD2.48%)和0.12%(YTD 1.24%);股债黄金风险平价类组合上周收益 -0.17%(YTD 1.55%) [4] 量化固收+策略表现 - 不择时+10/90月度再平衡策略中,PB盈利、高股息、小盘价值、小盘成长本年收益分别为2.40%、1.72%、4.97%、4.51% [37] - 不择时+20/80月度再平衡策略中,PB盈利、高股息、小盘价值、小盘成长本年收益分别为4.01%、2.65%、9.28%、8.33% [37] - 宏观择时+20/80月度再平衡策略中,PB盈利、高股息、小盘价值、小盘成长本年收益分别为4.81%、3.58%、8.73%、8.14% [37] - 逆周期+20/80季度再平衡策略中,PB盈利搭配小盘价值、PB盈利搭配小盘成长本年收益均为4.02% [37]