量化模型与构建方式 1. 人工智能全球大类资产配置模型 * **模型名称**：人工智能全球大类资产配置模型[38] * **模型构建思路**：将机器学习模型应用到大类资产配置问题上，基于因子投资的思路，使用模型对各类资产进行打分排序，最终构建可投资的月频量化等权配置策略[38] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体的机器学习模型算法、因子构成及打分排序的详细计算过程，仅提及了基于因子投资思路构建策略的整体框架[38] 2. 基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型 * **模型名称**：基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型[43] * **模型构建思路**：构建一个宏观择时模块，结合风险预算模型框架，输出不同风险偏好（保守、稳健、进取）的股债配置权重[43] * **模型具体构建过程**： 1. **宏观择时模块**：从经济增长和货币流动性两个维度构建动态宏观事件因子[43]。每个维度包含多个细分指标（因子），例如经济增长维度包括M1同比、PPI同比、PPI-CPI剪刀差、工业增加值同比、国债利差(10Y-1M)、发电量环比等；货币流动性维度包括M1-M2剪刀差、中美国债利差(10Y)、中国国债美国TIPS利差(10年)等[46]。 2. **信号生成**：每个细分指标根据其数值或变化发出看多信号（记为1）或看空信号（记为0）[46][54]。 3. **维度信号合成**：将同一维度下的多个细分因子信号进行合成，得到该维度的总体信号强度（例如60%）[43][45]。 4. **最终仓位确定**：综合经济增长和货币流动性维度的信号，通过风险预算模型框架，计算出最终的股票建议仓位，并据此构建保守型、稳健型和进取型三种不同风险偏好的配置策略[43][45]。 3. 红利风格择时配置模型 * **模型名称**：红利风格择时配置模型[50] * **模型构建思路**：使用经济增长和货币流动性共10个指标，通过动态事件因子体系构建针对中证红利指数的择时策略，以提升收益稳定性[50] * **模型具体构建过程**： 1. **因子构建**：选取经济增长和货币流动性两个维度的共10个指标作为动态事件因子。经济增长维度指标包括消费者信心指数、发电量环比、国债利差(10Y-3M)、中采制造业PMI新出口订单、PPI同比、PPI-CPI剪刀差；货币流动性指标包括Shibor2W、R007_MA20、Shibor1M环比、逆回购R007差额[54]。 2. **信号生成**：每个指标根据规则独立生成看多信号（1）或看空信号（0）[54]。 3. **信号合成**：将所有指标的信号进行合成，得到最终的择时信号（0%或100%），用于决定中证红利指数的推荐仓位[50][54]。 模型的回测效果 1. 人工智能全球大类资产配置模型 * **回测区间**：2021年1月至2025年12月[39] * **年化收益率**：6.78%[39] * **年化波动率**：6.53%[42] * **夏普比率**：1.04[39] * **最大回撤**：6.66%[39] * **基准（资产等权）年化收益率**：6.80%[39] * **基准夏普比率**：0.75[39] * **基准最大回撤**：12.67%[39] * **年初至今收益率（截至报告期）**：7.18%[40] * **基准年初至今收益率**：18.14%[40] 2. 基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型 * **回测区间**：2005年1月至2025年12月[43] * **进取型策略年化收益率**：20.03%[44] * **稳健型策略年化收益率**：10.84%[44] * **保守型策略年化收益率**：5.88%[44] * **基准（股债64）年化收益率**：8.97%[44] * **进取型策略年化波动率**：14.07%[49] * **稳健型策略年化波动率**：8.14%[49] * **保守型策略年化波动率**：3.20%[49] * **基准年化波动率**：16.49%[49] * **进取型策略夏普比率**：1.30[49] * **稳健型策略夏普比率**：1.18[49] * **保守型策略夏普比率**：1.48[49] * **基准夏普比率**：0.54[49] * **进取型策略最大回撤**：-13.72%[49] * **稳健型策略最大回撤**：-6.77%[49] * **保守型策略最大回撤**：-3.55%[49] * **基准最大回撤**：-46.24%[49] * **进取型策略年初至今收益率**：15.77%[49] * **稳健型策略年初至今收益率**：4.23%[49] * **保守型策略年初至今收益率**：0.70%[49] * **基准年初至今收益率**：15.95%[49] 3. 红利风格择时配置模型 * **模型具体测试结果取值**： * **年化收益率**：16.18%[50][53] * **年化波动率**：17.32%[53] * **夏普比率**：0.93[50][53] * **最大回撤**：-21.22%[50][53] * **基准（中证红利全收益指数）年化收益率**：11.28%[53] * **基准年化波动率**：22.60%[53] * **基准夏普比率**：0.57[53] * **基准最大回撤**：-36.80%[53] 量化因子与构建方式 1. 动态宏观事件因子（用于股债轮动及红利择时） * **因子构建思路**：从宏观经济指标中选取具有预测性的变量，将其转化为二值化（0/1）的择时信号，用于判断股票市场的整体或风格（红利）走势[43][50] * **因子具体构建过程**：报告列出了用于不同模型的细分宏观指标，其构建逻辑应为：当指标值或变化量超过（或低于）特定阈值时，发出看多信号（赋值为1），否则为看空信号（赋值为0）[46][54]。具体指标包括： * **经济增长维度**：M1同比、PPI同比、PPI-CPI剪刀差、工业增加值同比、国债利差(10Y-1M或10Y-3M)、发电量当月值3月移动平均环比、消费者信心指数、中采制造业PMI新出口订单等[46][54] * **货币流动性维度**：M1-M2剪刀差、中美国债利差(10Y)、中国国债美国TIPS利差(10年)、Shibor2W、R007_MA20、Shibor1M环比、逆回购R007差额等[46][54]

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：人工智能全球大类资产配置模型**[38] * **模型构建思路**：将机器学习模型应用到大类资产配置问题上，基于因子投资的思路使用模型给出各资产的打分排序，并最终构建可投资的大类资产月频量化等权配置策略[38] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明具体的机器学习模型算法、因子构成及打分排序方法，仅提及最终策略采用等权配置[38] 2. **模型名称：基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型**[43] * **模型构建思路**：构建基于动态宏观事件因子的三个不同风险偏好（保守、稳健和进取型）的股债配置策略，模型框架结合了宏观择时模块和风险预算模型[43] * **模型具体构建过程**： * **宏观择时模块**：使用经济增长和货币流动性两个维度的多个宏观指标作为动态事件因子，生成择时信号[43][46] * **风险预算模型**：根据宏观择时模块输出的综合信号强度，结合不同的风险预算目标，计算三种风险偏好配置模型（保守型、稳健型、进取型）的股票和债券权重[43][45] 3. **模型名称：红利风格择时配置模型**[51] * **模型构建思路**：使用经济增长和货币流动性共10个指标，通过动态事件因子的体系构建中证红利指数的择时策略[51] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明具体的信号合成规则和仓位管理方法，仅提及根据经济增长和货币流动性维度的指标信号合成最终看多/看空信号，并据此决定中证红利的配置仓位（0%或100%）[51][55] 模型的回测效果 1. **人工智能全球大类资产配置模型**[39][42] * 回测期：2021年1月至2025年10月 * 年化收益率：38.76% * 年化波动率：7.01% * 最大回撤：-6.56% * 夏普比率：1.07 * 年初至今收益率：6.66%（截至2025年10月） 2. **基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型（进取型）**[43][49] * 回测期：2005年1月至2025年10月 * 年化复合收益率：20.14% * 年化波动率：14.12% * 最大回撤：-13.72% * 夏普比率：1.30 * 收益回撤比：1.47 * 年初至今收益率：14.42%（截至2025年10月） 3. **基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型（稳健型）**[43][49] * 回测期：2005年1月至2025年10月 * 年化复合收益率：10.92% * 年化波动率：8.17% * 最大回撤：-6.77% * 夏普比率：1.19 * 收益回撤比：1.61 * 年初至今收益率：4.13%（截至2025年10月） 4. **基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型（保守型）**[43][49] * 回测期：2005年1月至2025年10月 * 年化复合收益率：5.94% * 年化波动率：3.21% * 最大回撤：-3.55% * 夏普比率：1.50 * 收益回撤比：1.67 * 年初至今收益率：0.97%（截至2025年10月） 5. **红利风格择时配置模型**[51][54] * 年化复合收益率：16.52% * 年化波动率：14.35% * 最大回撤：-13.77% * 夏普比率：1.07 * 最近1个月收益率：0%（截至报告期末） 量化因子与构建方式 1. **因子类别：动态宏观事件因子**[43][46][55] * **因子的构建思路**：从经济增长和货币流动性两个维度选取具有经济含义的宏观指标，将其转化为二值化（0或1）的择时信号，作为股债配置和风格择时的输入因子[43][46][55] * **因子具体构建过程**：报告列出了部分用于构建动态宏观事件因子的具体指标，但未提供每个指标具体的信号生成阈值或规则[46][55] * **经济增长维度指标示例**：M1同比、PPI同比、PPI-CPI剪刀差、工业增加值同比、国债利差(10Y-1M)、产量:发电量:当月值_MA3:环比、中采制造业PMI_新出口订单等[46][55] * **货币流动性维度指标示例**：M1-M2剪刀差、中美国债利差(10Y)、中国国债美国TIPs利差(10年)、银行间质押利率(7天)、逆回购(7天)-银行间质押利率(7天)_MA20、Shibor2W、R007_MA20、Shibor1M_MoM、逆回购R007差额等[46][55] 因子的回测效果 （报告未提供单个因子的独立测试结果，如IC值、IR等）