量化模型与构建方式 1. 主动风险预算模型 - 模型名称：主动风险预算模型 - 模型构建思路：将风险平价模型与主动信号结合，动态调整股票与债券的配置权重，以优化组合的风险收益比[7][12] - 模型具体构建过程： 1. 股债横向比价维度：借鉴美联储FED模型，定义股权风险溢价ERP为： $E R P = {\frac{1}{P E_{t t m}}} - Y T M_{T B}^{10Y}$ 其中，PEttm为中证800市盈率ttm，YTM为10年期国债到期收益率。当ERP > 5%时超配权益资产，当ERP < 2%时低配权益资产[13][14] 2. 股票纵向估值水平维度：滚动窗口计算股票估值在近5年历史中的分位数，当估值分位数位于25%之下时超配权益资产，反之当估值分位数位于75%之上时低配权益资产[28] 3. 市场流动性维度：M2与M1的差额为准货币，当M2-M1≥5%时，市场流动性宽松，超配权益资产；当M2-M1≤-5%时，市场流动性收紧，低配权益资产[42] 4. 信号汇总与仓位调整：将三个维度的信号汇总，代入softmax函数，计算权益仓位的变化： $s o f t m a x(x) = {\frac{\exp(\lambda x)}{\exp(\lambda x) + \exp(-\lambda x)}}$ 其中，x为权益汇总信号，λ为风险调整系数[57][58] - 模型评价：通过多维度动态调整资产配置，能够更灵活地应对市场变化，优化组合的风险收益比[12][57] 2. 行业轮动模型 - 模型名称：行业轮动模型 - 模型构建思路：从交易行为、资金面、基本面三个维度出发，构建6个行业轮动子模型，对一级行业指数进行打分，优选行业[98] - 模型具体构建过程： 1. 交易行为维度：由黄金率模型和龙头股模型组成，捕捉行业日内动量+隔夜反转效应和行业内龙头股领先、普通股滞后效应[112] 2. 资金面维度：由北向双轮驱动模型和机构资金流模型组成，捕捉高活跃成交+高净流入特征的外资偏好和超大单抢筹+小单退出的供需特征[113] 3. 基本面维度：由历史景气度模型与预期景气度模型组成，捕捉行业上的盈余动量效应和行业的戴维斯双击效应[113] - 模型评价：通过多维度综合打分，能够更全面地评估行业的投资价值，提升行业轮动策略的有效性[98][113] 模型的回测效果 主动风险预算模型 - 年化收益率：6.29%[8] - 最大回撤：4.89%[8] - 收益波动比：1.61[8] - 收益回撤比：1.29[8] 行业轮动模型 - 5月组合平均收益率：-1.73%[171] - 5月基准组合收益率：-2.37%[171] - 5月超额收益率：0.65%[171] 量化因子与构建方式 1. 股权风险溢价因子（ERP） - 因子名称：股权风险溢价因子（ERP） - 因子的构建思路：通过股权风险溢价ERP来衡量股债横向比价，指导权益资产的配置[13] - 因子具体构建过程： $E R P = {\frac{1}{P E_{t t m}}} - Y T M_{T B}^{10Y}$ 其中，PEttm为中证800市盈率ttm，YTM为10年期国债到期收益率[14] - 因子评价：能够有效捕捉股债市场的相对价值变化，指导资产配置[13][14] 2. 股票估值分位数因子 - 因子名称：股票估值分位数因子 - 因子的构建思路：通过滚动窗口计算股票估值在历史中的分位数，指导权益资产的配置[28] - 因子具体构建过程：滚动窗口计算股票估值在近5年历史中的分位数，当估值分位数位于25%之下时超配权益资产，反之当估值分位数位于75%之上时低配权益资产[28] - 因子评价：能够动态反映股票市场的估值水平，指导资产配置[28] 3. 市场流动性因子 - 因子名称：市场流动性因子 - 因子的构建思路：通过M2与M1的差额反映市场流动性，指导权益资产的配置[42] - 因子具体构建过程：当M2-M1≥5%时，市场流动性宽松，超配权益资产；当M2-M1≤-5%时，市场流动性收紧，低配权益资产[42] - 因子评价：能够有效捕捉市场流动性的变化，指导资产配置[42] 因子的回测效果 股权风险溢价因子（ERP） - 5月信号：看多[77] - 6月信号：看多[77] 股票估值分位数因子 - 5月信号：中性[77] - 6月信号：中性[77] 市场流动性因子 - 5月信号：看多[77] - 6月信号：看多[77]