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]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**："时钟+拐点改善法"大类资产轮动模型 - **模型构建思路**：结合宏观风险因子（经济增长、通胀、利率等）的状态判断，通过投资时钟规律和相位判断法优化拐点识别，动态调整大类资产配置[8][16][24] - **模型具体构建过程**： 1. **宏观因子状态判断**： - 使用因子动量法：$$M o m e n t u m_{t}=X_{t}-\frac{1}{3}(X_{t-1}+X_{t-2}+X_{t-3})$$，连续两期同向则确认状态[16] - 相位判断法：以38个月周期拟合因子，根据相位区间（上行/下行/顶部/底部）调整状态[21][22] 2. **资产得分计算**：根据投资时钟规则（如复苏期股票得2分，债券得-2分）汇总各资产总得分[14][15] 3. **风险预算调整**：初始风险配比为1:1:1:0.5:0.5（大盘股:小盘股:债券:商品:黄金），每正/负1分则配比翻倍/减半[24] - **模型评价**：融合短期趋势与拐点预判，在收益、风险控制和回撤方面表现优秀[26][27] 2. **因子名称**：宏观风险因子体系（经济增长、通胀、利率、汇率、信用、期限利差） - **因子构建思路**：通过宏观指标或资产组合合成，刻画经济周期不同维度的风险[8] - **因子具体构建过程**： - **经济增长因子**：工业增加值同比、PMI等指标经HP滤波后波动率加权[8] - **利率因子**：中债国债与货币基金指数等权组合的净值同比收益率[8] - **汇率因子**：上海金与伦敦金现多空组合的净值同比收益率，直接标价法下上升代表人民币贬值[8] - **信用因子**：AAA企业债与国债久期中性组合的净值同比收益率，利差走阔代表紧信用[8] 模型的回测效果 1. **"时钟+拐点改善法"模型**： - 年化收益率：9.93%[27] - 年化波动率：6.83%[27] - 夏普比率：1.45[27] - 最大回撤率：6.31%[27] - 胜率：73.08%[27] 量化因子与构建方式 （注：报告中未单独测试因子效果，仅作为模型输入，故无独立回测数据） 关键方法补充 - **投资时钟规则**： - 增长—通胀时钟：复苏期股票/商品得分高，衰退期债券/黄金得分高[9][15] - 利率—信用时钟：紧利率宽信用阶段股票得分高，宽利率阶段债券得分高[10][11][15] - **相位判断法优化**：通过38个月周期拟合减少拐点滞后，提升状态切换准确性[21][22]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**："时钟+拐点改善法"大类资产轮动模型 **模型构建思路**：结合宏观风险因子（经济增长、通胀、利率、信用、汇率、期限利差）的状态判断，通过投资时钟规律和相位判断法优化拐点识别，实现大类资产配置轮动[8][16][23] **模型具体构建过程**： - **宏观因子构建**： - 经济增长因子：工业增加值同比、PMI、社会消费品零售总额同比，经HP滤波处理后波动率倒数加权[8] - 通胀因子：PPI同比、CPI同比，经HP滤波后波动率倒数加权[8] - 利率因子：中债国债总财富指数与货币基金指数等权组合净值同比[8] - 汇率因子：上海金与伦敦金现多空组合净值同比[8] - 信用因子：企业债AAA指数与国债总指数久期中性组合净值同比[8] - 期限利差因子：中短期债券与长期债券久期中性组合净值同比[8] - **状态判断方法**： - 因子动量法：$$Momentum_{t}=X_{t}-\frac{1}{3}(X_{t-1}+X_{t-2}+X_{t-3})$$，连续两期同向确认状态[16] - 相位判断法：38个月周期正弦波拟合，划分上行/下行/顶部/底部区域，结合趋势调整状态[21][22] - **资产配置规则**： - 初始风险配比：大盘股:小盘股:债券:商品:黄金=1:1:1:0.5:0.5[24] - 根据宏观因子得分调整配比：每+1分则风险配比翻倍，每-1分则减半[24] **模型评价**：融合短期趋势与周期拐点识别，在控制风险的同时实现稳定收益[27] 2. **模型名称**：投资时钟模型（增长-通胀时钟、利率-信用时钟） **模型构建思路**：基于美林时钟理论，统计不同宏观状态下大类资产表现规律[9][11] **模型具体构建过程**： - **增长-通胀时钟**：划分复苏/过热/滞胀/衰退四象限，统计资产表现（如复苏期股票+2、债券-2）[9][15] - **利率-信用时钟**：划分宽/紧利率与信用组合，统计资产表现（如紧利率宽信用期股票+2、债券-2）[11][15] - **资产观点量化**：设置-2至2档位评分，结合汇率/期限利差因子调整[14][15] 模型的回测效果 1. **"时钟+拐点改善法"模型**（2011-2023年）： - 总收益率：242.45% - 年化收益率：9.93% - 年化波动率：6.83% - 年化夏普比率：1.45 - 最大回撤率：6.31% - 胜率：73.08%[27] 2. **基准等权组合**： - 总收益率：83.59% - 年化收益率：4.78% - 年化波动率：10.99% - 年化夏普比率：0.43 - 最大回撤率：20.63%[27] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：宏观风险因子体系（经济增长、通胀、利率、信用、汇率、期限利差） **因子构建思路**：通过宏观指标或资产组合构建反映经济状态的代理变量[8] **因子具体构建过程**： - **经济增长因子**：工业增加值同比、PMI等指标HP滤波后加权 $$X_{growth} = w_1 \cdot HP(PMI) + w_2 \cdot HP(工业增加值)$$ 权重$w_i$为波动率倒数[8] - **利率因子**：中债国债指数与货币基金指数等权组合净值同比[8] - **汇率因子**：上海金与伦敦金现多空组合净值同比[8] 因子的回测效果 （注：报告中未单独列出因子回测指标，仅展示模型整体效果） 最新配置示例（2025年5月） - **风险配比**：大盘股:小盘股:债券:商品:黄金=1:1:0.25:2:1[30] - **实际配置比例**：债券69.95%、商品12.84%、黄金8.9%[34] - **当月收益率**：-0.29%（基准0.3%）[30] 关键方法论补充 - **相位判断法**：38个月周期正弦波拟合，窗口50个月，划分相位区间[21] - **拐点优化逻辑**：动量法为主，相位法辅助判断拐点[22]

宏观分析 - 预测出口指导投资框架脆弱，出口误判10个百分点，或致PPI/工增误判2个百分点左右，影响企业利润3 - 4个百分点、GDP误判0.4 - 0.5个百分点[13] - 判断出口核心是预测转港率，其依赖全球需求稳定性，与美国进口增速高度相关，美国占全球总进口的15% - 16%、占全球最终消费品的1/3左右、占全球贸易逆差的60%左右[14] - 中国金融市场波动率大概率小于美国，未来资产价格波动率或小于国内经济数据波动率，中期风险是否消失尚早[16][17] 策略建议 - 市场短期区间震荡，重结构轻方向，可采用红利底仓 + 小盘成长哑铃配置[19][22] - 红利资产关注银行、港口等，小盘成长关注科创50、北证50等及自主可控行业[22] 固收市场 - 关税谈判后，短期数据利空债市，内生经济动能未现拐点，双降后资金价格中枢大概率平稳[23][25] - 债市聚焦资金价格变化，关注正carry品种机会，短期做多空间受限，可围绕1.68%波段操作[26][27] 美债分析 - 5月以来，10年期美债利率从4.16%升至4.50%，30年期美债利率从4.67%升至5.03%，受养老基金配置变化、通胀风险、美元贬值风险影响[28] 金工观点 - A股综合模型看空，港股成交额倒波幅模型看多，后市A股偏中性震荡、港股看多[33][34][40] - 本周股票型基金总仓位90.83%，较上周降76个bps，混合型基金总仓位73.66%，较上周升120个bps[35] 金融改革 - 公募改革从七个方面入手，包括重塑利益一致性、建立长周期考核机制等[42]

报告核心观点 - 大势研判从布局黄金坑到震荡判断，当下重结构、轻方向 [2][9][11] - 2025 年至今杠铃领涨，价格低位下大盘成长 EPS 弹性和股息率贡献不及小盘成长和大盘价值 [3][9][19] - 旧红利方面，绝对收益资金寻求的红利资产需股息主导回报且 EPS 稳定性要求更高 [4][9][28] - 新故事方面，剩余流动性宽松下资金流向小盘成长筹码分散主题，呈现新兴概念快速轮动 [4][9][29] - 配置上维持年度策略，牛市上半场金融再通胀，采用红利底仓 + 小盘成长哑铃配置 [5][10][41] 从布局黄金坑到震荡判断，当下重结构、轻方向 - 过去近两个月华创策略观点明确，从看好黄金坑配置机会到判断市场进入不同阶段，再到认为二季度市场区间震荡 [11] - 指数短期维持区间震荡，向下有国家队资金托底，向上基本面和政策仍需等待，后续应重结构配置、轻方向 [2][11] 旧红利与新故事 2025 年至今行情 - 单风格指数表现为小市值、低估值占优，业绩影响较小，市值与成长价值风格指数杠铃风格显著 [19] - 宏观价格低位下，大盘成长业绩弹性预期较小盘成长不足，估值弹性两极分化，稳定收益层面也较大盘价值偏弱 [3][19][22] 旧红利 - 价格低位环境下，为股东带来持续稳定股息回报的资产占优，今年红利行情并非单纯看股息率高低 [4][28] - 中长线资金寻求的红利资产需具备股息主导投资回报属性，且 EPS 稳定性要求显著高于弹性 [4][28] 新故事 - 今年杠铃行情另一端围绕小盘成长主题轮动，资金围绕人少的地方增配，呈现“新故事”属性 [4][29] - 背后是剩余流动性宽松支撑，资本市场资金充裕，追求新兴主题概念估值空间 [4][29] 配置：牛市上半场金融再通胀，维持红利底仓 + 小盘成长哑铃配置 整体思路 - 维持年度策略看法，牛市上半场金融再通胀，当前仍处此阶段，在观测到 PPI 显著修复前，维持红利底仓 + 小盘成长哑铃型配置 [5][10][41] 红利资产 - 通胀未回归，红利资产凭借稳定自由现金流创造保障分红能力及股东回报 [5][10][42] - 提供三个视角关注方向，包括稳定视角、改善视角和进攻弹性视角 [42] 小盘成长 - 货币宽松扩张剩余流动性，小盘成长行情或将进一步加强 [5][10][46] - 关注科创 50、北证 50、国证 2000、微盘股，行业关注自主可控领域 [5][10][46]

北交所及微盘股市场异动 - 北证50指数一度跌近6%，北交所266股中仅15只上涨，微盘股指数同步大幅下跌[1] - 下跌主因分析：中证2000成交占比超3月高点，微盘股出现显著超买信号，市场量能不足导致拥挤交易修正[1][2] - 资金流动性：两融净流入收缩，股票型ETF流出规模扩大，股权融资和产业资本净减持放大[2] 美国财政及全球市场影响 - 美财长警告财政资金8月耗尽，3条缓解路径（提升债限/关税加码/债务重组）均可能推高美债利率[1] - 美国上半年财政缺口约2万亿美元，依赖政府现金和非常规措施支撑[2] - 4月美国"对等关税"引发股债汇三杀，美债信用受质疑导致利率快速上行[3] 日本市场风险传导 - 日本长端利率因首相发言明显上升，冲击全球风险偏好，但中金认为影响或逐步消退[3] - 日本央行可能临时增加购债维稳市场，政府财政状况边际改善降低国债风险[3] A股市场现状与展望 - 5月第二周起持续震荡，个股普跌（4400只下跌）但上证指数保持强势，成交量不足制约行情[4] - 摩根大通预测：MSCI中国指数基本目标80点，沪深300基本目标4150点，乐观情景分别达89点和4420点[4] - 中国经济结构：出口贡献减弱，消费和投资因政策支持增强，提振消费仍需政策加码[4][5] 中国政策与经济调整方向 - 财政政策：中央仍有扩张空间支持稳增长，货币政策需进一步降息降准[5] - 金融稳定优先项：2024年9月后聚焦稳定地产和资本市场[5] - 经济再平衡：扩大内需和消费列为经济工作任务之首[5]