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]

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）