量化模型与构建方式 本报告为基金投顾产品月度业绩统计与调仓行为分析报告，未涉及具体的量化预测模型或选股因子的构建与测试。报告的核心内容是对现有基金投顾产品的事后分类、业绩统计和持仓变动的描述性分析[1][2][3][4]。 1. **模型/因子名称**：基金投顾产品分类模型[11] * **模型/因子构建思路**：根据基金投顾产品的业绩基准和资产配置分布，将其划分为不同的风险收益类型，以便进行横向比较和分析[11]。 * **模型/因子具体构建过程**： 1. 数据来源：收集天天基金、且慢及雪球平台总计627只基金投顾产品的信息[11]。 2. 分类标准：主要依据产品业绩基准中权益部分的指数权重，并结合其实际的资产配置分布进行划分[11]。 3. 具体类别与权益中枢定义： * 纯债型：权益中枢0%[11][17] * 固收+型：权益中枢0%~20%[11][17] * 股债混合型：权益中枢20%~70%[11][17] * 股票型：权益中枢70%以上[11][17] * 多元配置型：进行多元资产的分散投资，不局限于股债[11] 4. 子类划分（针对股票型）：在普通股票型投顾产品中，根据其策略特点及收益来源，进一步细分为三类[11]： * 行业轮动型 * 指数驱动型 * 主动优选型 2. **模型/因子名称**：基金投顾调仓行为解析框架[29] * **模型/因子构建思路**：通过分析发生调仓的基金投顾产品，从多个维度解析其整体的资产配置动向，以洞察市场情绪和配置偏好[29]。 * **模型/因子具体构建过程**： 1. 样本筛选：确定在统计期内（2025年11月）发生调仓行为的131只基金投顾产品[29]。 2. 分析维度： * **基金维度**：统计被增配或减配比例最高的具体基金产品[29][30][32][33]。 * **大类资产维度**：将基金投顾的持仓分解到11类资产：A股、港股、美股、债券、黄金、货币及现金、海外债券、新兴市场、其他发达市场、海外REIT、其他商品[33]。计算统计期内所有样本投顾在这些资产上配置权重的整体净变化[33]。 * **A股行业维度**：将基金投顾在A股上的持仓进一步分解到一级行业。计算统计期内所有样本投顾在各行业上配置权重的整体净变化[36]。 模型的回测效果 报告未提供基于上述分类模型或解析框架进行预测并回测的结果（如未来收益率、信息比率等）。报告内容集中于历史业绩展示和调仓行为描述。 1. **基金投顾产品分类模型**，2025年11月各类型绝对收益均值：纯债型（0.1%）、固收+型（-0.2%）、股债混合型（-0.9%）、股票型（-1.8%）、多元配置型（-0.2%）[2][12] 2. **基金投顾产品分类模型**，2025年以来各类型绝对收益中位数：纯债型（1.4%）、固收+型（4.2%）、股债混合型（12.3%）、股票型（23.0%）、多元配置型（12.7%）[2][12] 3. **基金投顾产品分类模型（股票子类）**，2025年11月各类型绝对收益：主动优选（-2.4%）、指数驱动（-2.6%）、行业轮动（-3.5%）[3][16] 4. **基金投顾产品分类模型（股票子类）**，2025年以来各类型绝对收益：主动优选（23.0%）、指数驱动（21.7%）、行业轮动（25.6%）[3][16] 量化因子与构建方式 报告未涉及用于选股或择时的量化因子（如价值、动量、质量等）的构建。 因子的回测效果 报告未涉及任何量化因子的回测效果。