根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **高频宏观因子模型** - 构建思路：通过资产组合模拟构建高频宏观因子体系，观察市场交易的宏观预期变化[12] - 具体构建过程： 1. 对利率、汇率、信用等因子直接通过相关指数多空组合构建 2. 对高频经济增长和通胀因子： - 合成低频宏观指标（如工业增加值同比、CPI同比等） - 筛选领先于低频指标的资产（如恒生指数、CRB金属现货等） - 通过滚动多元回归确定资产权重，构建投资组合模拟宏观因子走势[12][13] - 评价：高频指标对低频宏观数据具有领先性，能有效捕捉市场预期变化[13] 2. **债券久期择时模型** - 构建思路：基于改进的Diebold2006模型预测收益率曲线变化[20] - 具体构建过程： - 水平因子预测：结合宏观变量预判和政策利率跟随 - 斜率/曲率因子预测：采用AR(1)模型 - 映射不同久期债券的预期收益[20] - 评价：能动态捕捉利率曲线形态变化 3. **黄金预期收益模型** - 构建思路：将黄金与TIPS实际回报关联[32] - 具体公式： $$E[Real\_Return^{gold}]=k\times E[Real\_Return^{Tips}]$$ $$E[R^{gold}]=\pi^{e}+k\times E[Real\_Return^{Tips}]$$ 其中k通过扩展窗口OLS估计，π^e取美联储2%通胀目标[32] - 评价：模型对黄金长期趋势有较强解释力 4. **主动风险预算模型** - 构建思路：将风险平价与主动信号结合动态调整股债配置[37][38] - 具体构建过程： 1. 多维度信号生成： - 股债比价（ERP）：$$ERP=\frac{1}{PE_{ttm}}-YTM_{TB}^{10Y}$$[39] - 股票估值分位数 - 市场流动性（M2-M1剪刀差）[42] 2. 信号通过softmax函数转化为风险预算权重： $$softmax(x)=\frac{\exp(\lambda x)}{\exp(\lambda x)+\exp(-\lambda x)}$$[47] - 评价：相比传统风险平价模型具有更好的动态适应性 5. **行业轮动3.0模型** - 构建思路：从交易行为、景气度等6维度构建子模型并动态合成[53] - 具体构建过程： - 交易行为模型：捕捉日内动量+隔夜反转效应 - 景气度模型：捕捉盈余动量 - 资金流模型：识别主动抢筹行为 - 其他维度包括筹码结构、宏观驱动、技术分析[53][55] - 评价：多维度合成有效提升行业轮动胜率 量化因子与构建方式 1. **转债估值因子** - 百元转股溢价率：衡量转债与正股相对估值[25] - 修正YTM-信用债YTM：剥离转股条款影响，比较偏债转债与信用债价值[25] 2. **转债风格因子** - 转股溢价率偏离度：识别高估值转债 - 理论价值偏离度：结合定价模型识别定价偏差[27] - 20日动量+波动率偏离度：捕捉市场情绪[27] 3. **基金选基因子** - 高质量因子：基于财务质量指标 - 高成长因子：基于盈利增长指标 - 低估值因子：基于估值分位数[86] 模型回测效果 1. **高频宏观因子** - 高频经济增长因子：7月同比上行[13] - 高频消费通胀因子：7月同比下行[17] - 高频生产通胀因子：7月同比上行[17] 2. **债券久期择时** - 7月策略超额收益32.4bp[21][24] - 近一年超额收益-2.11%[21] 3. **黄金预期模型** - 未来一年预期收益率22.4%[32][33] - 过去一年策略绝对回报39.77%[34][35] 4. **主动风险预算** - 全样本年化收益6.54%，收益波动比1.64[52][54] - 8月股票仓位7.44%，债券仓位92.56%[51] 5. **行业轮动3.0** - 7月多空收益3.07%[61][64] - 动态合成模型中景气度/资金流模型权重较高[67] 6. **转债风格轮动** - 2018-2025年化收益24.54%，IR 1.47[29] - 2025年收益35.17%[29] 7. **ETF轮动组合** - 7月超额收益1.83%[71][74] 8. **FOF组合** - 7月收益5.45%，超额-1.81%[83][84]

报告行业投资评级 报告未明确给出行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 多资产配置看多短债、偏股低估转债、黄金资产；股债配置权益风险预算不变，股票仓位小幅提升；行业轮动看多传媒、农林牧渔、建材、家电等；“配置 + 选基” FOF 组合 5 月有超额收益，6 月高配高成长、高质量基金，低配低估值、小票黑马风格基金 [3][4][5][6] 根据相关目录分别进行总结 多资产配置观点 - **高频宏观因子跟踪**：构建高频宏观因子体系观察宏观预期变化，高频经济增长、高频通货膨胀（消费端、生产端）较对应低频宏观因子有领先性；截至 2025 年 5 月 31 日，高频经济增长同比较前值下行，高频通货膨胀（消费端）同比上行，高频通货膨胀（生产端）同比不变 [12][13][16] - **债券久期择时观点**：模型预测未来三个月水平因子上升，斜率因子陡峭化，曲率因子增凸，推荐持有 1 年期短久期债券；5 月开源久期调整策略回报 10.1bp，等权基准收益率 -7.9bp，策略超额收益 18.0bp [20][23] - **转债配置观点**：“百元转股溢价率” 为 26.28%，转债相对正股配置价值适中；“修正 YTM–信用债 YTM” 指标中位数为 0.18%，偏债转债相对信用债配置性价比适中；未来两周推荐配置偏股低估转债 [26][30] - **黄金配置观点**：模型测算未来一年黄金预期收益率为 23.0%，基于 TIPS 收益率的择时模型持续看多黄金资产 [32][36] 股债配置 - **权益资产多维度比价**：从股债横向比价、股票纵向估值水平、市场流动性三个维度构建主动风险预算指标；股权风险溢价 ERP、流动性信号看多，历史估值分位数信号为中性 [40][52] - **主动风险预算配置建议**：将权益资产信号得分代入 softmax 函数转化为权益资产风险预算权重；5 月股票仓位 20.99%，债券仓位 79.01%，组合收益 0.20%；6 月股票仓位 21.50%，债券仓位 78.50% [49][52] 行业轮动 - **行业轮动节奏跟踪**：行业轮动赔率缓慢下降至历史中低水平，行业轮动速度提升，1 周动量较强 [58][59] - **行业轮动最新观点**：5 月行业多头组合收益 1.54%，空头组合收益 1.61%，多空收益 -0.08%；推荐配置价值风格，看多大周期、大科技板块，推荐行业有传媒、农林牧渔等 [60][67] - **ETF 轮动组合持仓**：5 月组合收益率 2.02%，超额收益率 -0.26%；最新配置推荐游戏 ETF、粮食 ETF、建材 ETF、家电 ETF [73] “配置 + 选基” FOF 组合 - 构建主动权益基金投资策略三级标签体系，比较各类投资策略收益表现差异，通过因子择时进行基金策略配置并构建 FOF 组合；5 月组合收益率 1.42%，偏股型基金指数收益率 1.06%，组合超额收益 0.36%；6 月高配高成长、高质量大盘风格基金，低配低估值、小票黑马风格基金 [76][79][83]