量化模型如何看开年配置方向20260221

2026年02月24日20:19 关键词 量化模型权益择时多资产配置风险评价风险预算宏观流动性信贷预期跨境资金流衍生品预期市场资金流技术分析综合信号动态加权年化收益股债配置行业配置券商金股业绩超预期随波逐流信息权重 全文摘要 团队运用量化模型分析开年配置方向，着重权益择时、跨资产配置及模型逻辑。其权益知识框架覆盖六大维度，十个子策略，有效捕捉市场变化，于2015年至2025年间，中证800指数实现22%年化收益，胜率70%。此外，通过六大维度分析行业配置，2012年至2024年取得超额收益26%。 量化模型如何看开年配置方向？-20260221_导读 2026年02月24日20:19 关键词 量化模型权益择时多资产配置风险评价风险预算宏观流动性信贷预期跨境资金流衍生品预期市场资金流技术分析综合信号动态加权年化收益股债配置行业配置券商金股业绩超预期随波逐流信息权重 全文摘要 团队运用量化模型分析开年配置方向，着重权益择时、跨资产配置及模型逻辑。其权益知识框架覆盖六大维度，十个子策略，有效捕捉市场变化，于2015年至2025年间，中证800指数实现22%年化收益，胜率70%。此外，通过六大维度分析行业配置，2012年至2024年取得超额收益26%。还分享了优选金股与预期调整优选商品组合，强调对卖方分析师推荐的深入筛选。鼓励关注公众号，获取更多动态。 章节速览 00:00量化模型视角下的权益资产配置策略 分享从量化模型角度出发，如何构建适合A股市场的权益择时框架，以服务于多资产配置。强调模型逻辑与多资产配置需求，避免过度参数优化，追求动态科学的资产配置权重，以应对市场变化，实现更有效的风险预算管理。 02:35权益知识框架与动态加权策略分析 权益知识框架涵盖六个维度的十个子策略，通过动态加权机制整合各子策略信号，形成综合信号指导投资决策。2025年11月28日的信号显示，综合信号为负0.24，表明市场看空趋势，其中各子策略的权重依据近期胜率动态调整，定价权和话语权更高的子策略将获得更大权重。 03:52 A股市场动态调整策略与十年收益分析 对话讨论了一种在A股市场中证800指数上实施的动态调整策略，该策略在2015年至2025年间实现了22%的年化收益。策略仅允许做多，空仓时不计收益。策略发出47次信号，胜率为70%，平均持仓26天。最近八个礼拜信号持续看多，尽管近期略有下降，仍保持强烈看多立场，成功捕捉到2025年初的主升浪收益。 07:22股债配置与行业轮动策略分析 对话深入探讨了股债配置的权重调整，基于历史数据，股债组合年化收益8.3%，最大回撤3.7%，收益波动比2.8，权益资产权重接近25%。行业配置体系经过七年开发，聚焦六个驱动力维度，包括交易行为、景气度等，坚持模型简洁与逻辑直接，避免参数过拟合，旨在捕捉A股市场行业轮动趋势。 08:57行业投资策略回顾与当前推荐 过去12年，通过双周调整A股市场行业组合，实现年化超额收益26%，多空推荐均衡表现，胜率约61%。当前推荐钢铁、建材、传媒等行业，重点关注周期与科技板块，同时提示部分行业风险。 11:16优选金股策略解析与2025年表现回顾 通过排除重复金股并筛选新进金股，结合业绩超预期因子排序，形成优选金股组合，2025年组合收益达52.3%，跑赢中证500约22%，并在公众号和万德PMS平台提供组合跟踪与历史明细。 15:36预期调整优选商品策略：稳健超额收益的实现路径 通过分析股票的预期提升和机构资金确认，结合分析师加权赋值法，构建了一个稳健的股票组合策略。该策略在过去一年中表现出色，组合收益达到58.6%，显著高于中证500的41.8%，超额收益接近17%。与券商金股的爆发型收益不同，此模型更侧重于长期稳定的超额收益累积。报告详细介绍了建模细节，欢迎关注开源金融工程团队的公众号获取更多信息。 发言总结 发言人1 他，开源证券金融工程团队的魏建荣，分享了从量化模型视角看开年的配置方向。他首先介绍了权益市场的择时框架，目的是在A股市场中搭建一个适合权益资产择时的大框架，不仅追求市场上涨时的贝塔收益，更重要的是规避市场下跌时的回撤风险。此外，强调了研究服务于多资产配置的重要性，因为过去两年中，跨资产或多资产配置的需求显著增加。魏建荣指出，与单一追求高胜率和高赔率的策略不同，服务于多资产配置的研究更注重模型的逻辑和广泛捕捉市场影响因素，而非过度依赖参数优化或陷入过拟合。他详细阐述了包括六大维度的十个子策略，以及如何通过动态加权方法调整信号，实现了对A股市场的有效策略应用。在行业配置方面，开源天工的行业配置体系经过七年的发展，捕捉到了影响行业轮动的六个关键维度，通过简洁、直接的模型实现了较高的超额收益。最后，分享了两个优选组合——券商金股和预期调整优选商品，展示了在实际市场操作中取得的显著超额收益，为听众提供了具体的投资建议。 要点回顾 我们权益择时的研究动机主要有哪些？ 发言人1：我们权益择时的研究动机主要有三点。首先，我们希望捕捉牛市时的市场贝塔，并规避回撤风险，这是公认的共识。其次，我们的研究更强调服务于多资产配置，以满足过去两年市场中跨资产或多资产配置的需求。最后，我们不再过多追求高胜率和高赔率，而是注重模型逻辑，力求模型能够全面捕捉影响权益市场的各种因素。 这个权益知识框架涉及哪些维度和子策略？ 发言人1：我们的权益知识框架覆盖了六大维度，分别是宏观流动性、信贷预期、跨境资金流、衍生品预期、市场资金流和技术分析，共包含十个子策略。 动态加权机制是如何运作的？ 发言人1：动态加权机制是指在每个时间点，根据近期各子策略信号的胜率高低来决定其权重分配。近期表现更好的子策略将获得更高的权重，从而让整个模型能够适应不同阶段市场的变化。 模型在A股市场的中证800指数上的表现如何？ 发言人1：在2015年到2025年的十年间，基于该权益知识框架计算的中证800指数投资策略实现了年化22%的收益。并且，自模型发出47次信号以来，胜率高达70%，平均持仓天数约为26天。 最近一期模型给出的综合信号是什么样的？ 发言人1：最近一期的综合信号为负0.5，这是一个明显的看空信号。尽管如此，模型依然维持看多权益资产，当前综合信号仍为强烈抗多的0.5。 股债配置方面，根据这个权益知识框架得出的结果是什么？ 发言人1：根据该框架计算出来的股债组合显示，权益资产的权重接近25%，这意味着这是一个明显高配权益资产的组合。同时，历史数据显示，股债组合的年化收益为8.3%，最大回撤为3.7%，收益波动比为2.8，表现相当不错。 在行业配置方面，开源天工的行业配置体系是如何开发的，以及其驱动力有哪些？ 发言人1：开源天工的行业配置体系经过接近七年时间的开发，我们从多个维度积累了对行业轮动的思考，并最终确定了A股市场中对行业轮动有驱动力的六个维度，包括交易行为、景气度、资金面、筹码结构、宏观驱动和技术分析。在开发过程中，我们坚持模型简洁、逻辑直接，强调符合常识，避免过多参数优化和过拟合。 该行业配置体系的历史表现如何？目前开源天工对一级行业的配置建议是怎样的？ 发言人1：在2012年到2024年的12年间，我们按照双周频率调整组合，行业多头与空头的年化超额收益差距达到 26%。并且，在这个频率下，我们对行业的推荐胜率约为61%，表现出稳健性。在二月份，我们的行业推荐集中在周期板块和大科技板块，如钢铁、建材、传媒、化工、通信和纺织服饰等。其中，钢铁和建材由于在各个维度上均获得较高评分，被重点关注。同时，也给出了具体细分行业的打分和推荐状况，部分行业如纺织服饰主要受景气度驱动，而有些行业则偏向风险提示。 对于行业风格上，目前有什么新的观点？ 发言人1：我们根据PPLE框架将行业分为偏成长或偏价值风格，并认为最新风格观点应配置成长性较强的行业。此外，还推荐了两个新的个股组合，分别是优选券商金股组合和预期调整优选商品组合，这两个组合在最近一段时间内表现良好。 优选券商金股组合是如何构建的？ 发言人1：我们首先剔除重复的券商金股，只保留新进金股，并选取市场上所有券商十大金股汇总后的非重复股票作为候选池。然后依据业绩超预期因子对股票进行排序，并按照推荐券商的次数进行加权配置。该组合在过去九年中的稳定度高，年度上跑赢中证500的比例较高，特别是在年初和年末时段超额收益较为明显。 预期调整优选商品组合的选股逻辑是什么？ 发言人1：该组合逻辑基于分析师近期对股票盈利预测高于早期的预期提升这一方向。在模型构建时，我们会对分析师的预测影响力进行加权处理，优先考虑那些历史中随波逐流（股价同步上涨）比例较低的分析师推荐。同时，也会结合机构资金的大单流入情况来确认预期提升后的配置，这样的组合在历史上表现稳定，超额收益稳健。