绝对收益产品及策略周报（251208-251212） [Table_Authors] 郑雅斌(分析师) 上周 20 只固收+基金创新高 本报告导读： 股票端采用小盘成长组合+不择时的股债 10/90 和 20/80 月度再平衡策略，2025 年累 计收益分别为 6.21%和 11.30%。 投资要点： 金 融 工 程 周 报 固收+产品业绩跟踪。截至 2025 年 12 月 12 日，全市场固收+基金 规模 21722.64 亿元，产品数量 1148 只，其中 20 只上周净值创历史 新高。上周（20251208-20251212，下同）共新发 8 只产品，各类型 基金业绩中位数表现分化：混合债券型一级（0.06%）、二级（0.03%）、 偏债混合型（-0.02%）、灵活配置型（0.06%）、债券型 FOF（0.05%） 及混合型 FOF（0.01%，保守型）。按风险等级划分，保守型、稳健 型、激进型基金中位数收益分别为 0.06%、0.04%、0.00%。 大类资产配置和行业 ETF 轮动策略跟踪。1）大类资产择时观点。 2025Q4 逆周期配置模型给出的宏观环境预测结果为 Inflation，12 月 以 ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称：逆周期配置模型**[3][23] * **模型构建思路**：借助代理变量预测未来的宏观环境（如通胀、增长等），然后选择在该环境下预期表现最优的几类资产构建绝对收益组合[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的代理变量选择、预测模型及资产选择规则的详细构建过程。 2. **模型名称：宏观动量模型**[3][23] * **模型构建思路**：从经济增长、通货膨胀、利率、汇率和风险情绪等多个宏观维度出发，构建对股票、债券等大类资产的择时信号[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型各维度具体指标、合成方法及择时规则的详细构建过程。 3. **模型名称：黄金择时策略**[23] * **模型构建思路**：通过宏观、持仓、量价和情绪等多类因子，构建多周期的黄金择时策略[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该策略具体因子定义、周期设置及信号生成规则的详细构建过程。 4. **模型名称：行业ETF轮动策略**[3][24] * **模型构建思路**：从行业历史基本面、预期基本面、情绪面、量价技术面、宏观经济等多个维度构建多因子行业轮动模型，并应用于ETF投资[24]。 * **模型具体构建过程**： 1. 确定基准池：将市场上ETF的跟踪指数与中信一级行业匹配，形成由23个一级行业组成的基准池[24]。 2. 构建行业轮动模型：基于上述多个维度的因子对行业进行评分或排序。 3. 构建ETF组合：根据行业轮动模型的信号，选择看好的行业，并配置对应的行业ETF形成投资组合。例如，2025年11月的组合等权重配置了5只行业ETF[24][27]。 5. **模型名称：股债混合再平衡策略**[1][4][29] * **模型构建思路**：设定固定的股债资产配置比例（如10/90， 20/80），并定期（如月度）进行再平衡，以维持初始配置比例，实现简单的资产配置[1][4]。 * **模型具体构建过程**： 1. 确定初始配置：设定股票资产与债券资产的初始权重，例如股票20%、债券80%[4]。 2. 定期再平衡：在固定的再平衡时点（如每月末），计算当前组合中各类资产的实际市值权重。 3. 调整至目标权重：通过交易，将各类资产的权重调整回初始设定的目标权重。 6. **模型名称：股债风险平价策略**[4][29] * **模型构建思路**：根据各类资产的风险贡献来分配权重，目标是使各类资产对组合整体的风险贡献相等，从而构建风险均衡的组合[4][29]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该策略风险贡献计算及权重求解的具体公式和过程。 7. **模型名称：股、债、黄金风险平价策略**[4][28] * **模型构建思路**：在股债风险平价策略的基础上，加入黄金资产，依据三类资产的风险贡献进行权重配置[4][28]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该策略的具体构建过程。 8. **模型名称：宏观择时增强的股债混合策略**[4] * **模型构建思路**：在基础的股债混合策略（如20/80再平衡）之上，引入宏观择时模型（如宏观动量模型）对股票仓位进行动态调整，以增强收益[4]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供宏观择时信号如何具体调整股票仓位的详细规则。 9. **模型名称：行业轮动增强的股债混合策略**[4] * **模型构建思路**：在基础的股债混合策略（如20/80再平衡或风险平价）的股票端，不直接配置宽基指数，而是配置由行业ETF轮动策略生成的股票组合，以寻求超额收益[4]。 * **模型具体构建过程**： 1. 股票端：使用行业ETF轮动策略构建并动态调整股票组合。 2. 债券端：配置债券资产（如短债基金指数）。 3. 资产配置：按照设定的股债比例（如20/80）将资金分配于上述股票组合和债券资产，并定期再平衡[4]。 10. **模型名称：逆周期配置的混合策略**[4] * **模型构建思路**：结合逆周期配置模型（季度频率）与特定的股票风格策略（如PB盈利、小盘成长等），进行股债资产配置[4]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供逆周期配置模型信号如何与股票风格策略结合的具体规则。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：PB盈利因子**[4][37] * **因子构建思路**：基于市净率（PB）和盈利能力的选股因子，具体构建思路报告未详细说明。 * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式和构建步骤。 2. **因子名称：高股息因子**[4][37] * **因子构建思路**：基于股息率的选股因子，倾向于选择股息率较高的股票。 * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式和构建步骤。 3. **因子名称：小盘价值因子**[4][37] * **因子构建思路**：结合市值规模（小盘）和价值风格（如低估值）的选股因子。 * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式和构建步骤。 4. **因子名称：小盘成长因子**[1][4][37] * **因子构建思路**：结合市值规模（小盘）和成长风格（如高盈利增长）的选股因子。 * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式和构建步骤。 模型的回测效果 （数据区间：2025年1月2日至2025年11月28日）[30][37] 1. **（宏观择时）股债20/80再平衡模型**，本年收益4.83%，年化波动率3.47%，最大回撤1.78%，夏普比率1.54[30] 2. **（宏观择时）股债风险平价模型**，本年收益2.07%，年化波动率1.77%，最大回撤1.50%，夏普比率1.30[30] 3. **（宏观择时）股、债、黄金风险平价模型**，本年收益3.94%，年化波动率2.17%，最大回撤1.49%，夏普比率2.01[30] 4. **（宏观择时+行业ETF轮动）股债20/80再平衡模型**，本年收益7.98%，年化波动率5.46%，最大回撤2.54%，夏普比率1.62[30] 5. **（宏观择时+行业ETF轮动）股债风险平价模型**，本年收益3.17%，年化波动率2.21%，最大回撤1.45%，夏普比率1.59[30] 因子的回测效果 （数据区间：2025年1月2日至2025年11月28日，应用于不同股债配置策略）[37] 1. **PB盈利因子**（应用于不择时+20/80月度再平衡策略），本年收益4.60%，年化波动率4.56%，最大回撤3.79%，夏普比率0.21[37] 2. **高股息因子**（应用于不择时+20/80月度再平衡策略），本年收益3.98%，年化波动率4.03%，最大回撤3.47%，夏普比率0.16[37] 3. **小盘价值因子**（应用于不择时+20/80月度再平衡策略），本年收益11.19%，年化波动率6.89%，最大回撤7.74%，夏普比率0.64[37] 4. **小盘成长因子**（应用于不择时+20/80月度再平衡策略），本年收益11.93%，年化波动率7.02%，最大回撤8.07%，夏普比率0.68[37] 5. **PB盈利因子**（应用于宏观择时+20/80月度再平衡策略），本年收益6.28%，年化波动率5.05%，最大回撤3.65%，夏普比率0.37[37] 6. **高股息因子**（应用于宏观择时+20/80月度再平衡策略），本年收益5.53%，年化波动率4.38%，最大回撤2.63%，夏普比率0.33[37] 7. **小盘价值因子**（应用于宏观择时+20/80月度再平衡策略），本年收益12.08%，年化波动率7.88%，最大回撤7.21%，夏普比率0.62[37] 8. **小盘成长因子**（应用于宏观择时+20/80月度再平衡策略），本年收益13.38%，年化波动率7.86%，最大回撤7.34%，夏普比率0.70[37]

基金经理刘志辉的投资理念 - 追求在不同市场环境下实现基金净值平稳上涨，为持有人带来真正的盈利体验 [1] - 投资决策以寻找绝对收益机会为导向，不刻意追求股债平衡或对冲 [2] - 投资框架概括为“道、法、术”三个层面，形成“强弱结合体系” [3][4] 产品业绩表现 - 管理的广发集源债券连续七个完整年度实现正收益 [1] - 自2020年2月以来累计回报率位居市场前20%，持有一年实现正收益的概率超过98% [1] - 产品在调整市中逆势上涨，在结构市中捕捉增强收益，在强势市场中分享权益资产弹性 [1] 风险控制与回撤管理 - 风控前置，通过“顺势而为、价值投资、仓位管理”三大手段构建风控防线 [2] - 事后回撤控制相对被动，更注重事前控制 [2] - 固收团队内部设置三级回撤预警线，在非极端情况下触发预警会考虑适当减仓 [2] 资产配置与策略调整 - 股票是增厚收益的主要来源，但也是组合波动放大的驱动因素 [2] - 买入建仓基本采用右侧策略，偶尔左侧建仓但设立较窄止损线 [4] - 卖出策略是左侧和右侧结合，根据趋势转折点、股价驱动力、市场交易情绪等指标 [4] - 2022年一季度原计划配置偏顺周期白马股，后迅速调整策略转向配置上游资源方向与银行股，二季度末布局红利股 [3] 当前投资操作与展望 - 今年5月市场下跌时加仓“出海”方向高弹性行业，如AI与创新药 [6] - 债券底仓配置一年以内高资质信用债以规避利率风险 [6] - 三季度对上涨较多、估值性价比降低的有色金属及出海等相关板块进行明显减持，置换成股价与估值更低的机械、化工、房地产及煤炭等行业 [6] - 展望年底行情，考虑到权益资产处于高位且宏观面阶段性承压，后续配置更注重持仓品种估值保护，对债券观点转为中性 [6] 新产品信息 - 新基金广发集辉债券与广发集源一脉相承，继续以绝对收益为核心 [3] - 新产品将继续采用历经七年检验的成熟投资体系 [3]

核心观点 - 报告核心策略为采用小盘成长风格的股票组合与不择时的股债配置（10/90和20/80）并进行月度再平衡，该策略在2025年累计收益表现突出，分别达到5.86%和10.57% [1] - 全市场固收+基金规模庞大，截至2025年11月21日总规模为21846.96亿元，产品数量1151只，其中23只产品在上周净值创下历史新高 [2] - 行业ETF轮动策略在2025年11月建议关注半导体、证券公司、通信设备、新能源车电池及动漫游戏等ETF，但该组合近期表现承压，上周及11月累计收益分别为-5.15%和-7.92% [3] - 在量化固收+策略中，小盘成长风格在股债20/80配置下年内收益率达10.57%，显著优于其他风格；叠加宏观择时策略后，其累计收益可进一步提升至12.70% [4] 固收+产品业绩跟踪 市场规模与产品概况 - 截至2025年11月21日，全市场固收+基金总规模为21846.96亿元，产品数量为1151只 [9] - 按投资类型划分，混合债券型二级基金规模最大，达10486.89亿元（353只），其次是混合债券型一级基金，规模为7996.15亿元（330只） [10] - 上周（2025年11月17日至21日）市场新发行8只固收+产品，涵盖混合型FOF、偏债混合型、混合债券型一级和二级基金等多种类型 [11][12] 近期业绩表现 - 上周各类型固收+基金业绩中位数普遍为负：混合债券型一级基金（-0.04%）、混合债券型二级基金（-0.72%）、偏债混合型基金（-0.87%）、灵活配置型基金（-0.60%）、债券型FOF（-0.40%）及混合型FOF（-1.03%） [11] - 按风险等级划分，保守型、稳健型、激进型基金上周业绩中位数分别为-0.13%、-0.59%和-0.93% [13] - 年初至今（截至2025年11月21日），各类型基金业绩中位数转为正收益，混合型FOF表现最佳，达5.07%，偏债混合型为4.43% [14] - 过去一年（2024年11月21日至2025年11月21日），固收+产品业绩中位数同样为正，激进型基金表现最好，达6.04% [15][16] 持有体验与创新高产品 - 混合债券型一级基金持有体验较佳，其过去一年的季胜率、月胜率和周胜率中位数分别为80.0%、69.2%和54.7% [18] - 保守型基金的持有胜率整体优于稳健型和激进型基金 [18] - 截至2025年11月21日，共有23只固收+产品净值创历史新高，其中19只为混合债券型一级基金，22只为保守型产品 [20] - 创新高幅度最高的产品为红塔红土长益A，创新高涨幅为0.11%，近一年涨幅为4.36% [21][22] 大类资产配置和行业ETF轮动策略跟踪 大类资产择时观点 - 2025年第四季度，逆周期配置模型预测的宏观环境为"Inflation" [23] - 截至11月21日，沪深300指数、中债国债总财富指数、上金所AU9999合约在11月的收益率分别为-4.03%、-0.10%和0.63% [23] 行业ETF轮动策略 - 2025年11月，行业ETF轮动策略建议关注的ETF包括：国联安中证全指半导体ETF（20%）、国泰中证全指证券公司ETF（20%）、国泰中证全指通信设备ETF（20%）、广发国证新能源车电池ETF（20%）、华夏中证动漫游戏ETF（20%） [25][27] - 该行业ETF组合上周收益为-5.15%（相对Wind全A指数超额收益为-0.02%），11月累计收益为-7.92%（超额收益为-2.94%） [26] 最新策略观点汇总 - 2025年11月，国泰海通金工绝对收益策略对股票资产持正向观点，对债券资产持中性观点，对黄金资产持正向观点 [29] - 策略组合权重包括宏观择时驱动的股债20/80再平衡策略（股票10.0%，债券90.0%）以及股债风险平价策略（股票5.7%，债券94.3%）等 [29] 绝对收益策略表现跟踪 股债混合策略表现 - 宏观择时驱动的股债20/80再平衡策略年初至今收益为4.84%，上周收益为-0.38%；股债风险平价策略年初至今收益为2.16%，上周收益为-0.22% [4] - 将上述策略与行业ETF轮动结合形成增强策略后，股债20/80增强策略年初至今收益达7.73%，上周收益为-0.51% [4] - 股债黄金风险平价类组合年初至今收益为4.02%，上周收益为-0.22% [4] 量化固收+策略表现 - 在股债20/80月度再平衡策略中，小盘成长风格股票端组合表现最为突出，年内收益率达10.57%，年化波动率为7.05%，最大回撤为8.07%，夏普比率为0.59 [40] - 其他风格表现如下：PB盈利风格收益率4.35%，高股息风格收益率3.81%，小盘价值风格收益率10.20% [40] - 当配置比例调整为股债10/90时，各策略收益均出现回落，小盘成长风格收益率为5.86% [40] - 叠加宏观择时策略后，基于宏观动量模型的小盘成长组合累计收益提升至12.70%；基于逆周期配置的PB盈利搭配小盘成长组合年内收益为4.34% [40]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：逆周期配置模型**[24] **模型构建思路**：借助代理变量预测未来的宏观环境，然后选择不同环境下表现最优的几类资产构建绝对收益组合[24] **模型具体构建过程**：模型基于代理变量对未来的宏观环境进行预测，例如，2025年第四季度的预测结果为“Inflation”（通胀）环境，然后根据历史表现，配置在该预测环境下预期表现最优的大类资产[24] 2. **模型名称：宏观动量模型**[24] **模型构建思路**：从经济增长、通货膨胀、利率、汇率和风险情绪等多个维度出发构建模型，对股票、债券等大类资产进行择时[24] **模型具体构建过程**：模型综合了经济增长、通货膨胀、利率、汇率和风险情绪等多个维度的宏观指标，生成对股票、债券等大类资产的月度择时信号[24] 3. **模型名称：黄金择时策略**[24] **模型构建思路**：通过宏观、持仓、量价和情绪等因子构建多周期的黄金择时策略[24] **模型具体构建过程**：策略综合了宏观、持仓、量价和情绪等多类因子，并在不同时间周期上进行建模，以生成对黄金资产的择时信号[24] 4. **模型名称：行业ETF轮动策略**[25][26] **模型构建思路**：从行业历史基本面、预期基本面、情绪面、量价技术面、宏观经济等维度出发，构建多因子行业轮动策略，并应用于ETF投资[25] **模型具体构建过程**：首先，将市场上ETF的跟踪指数与中信一级行业匹配，确定由23个一级行业组成的基准池[25][26]。然后，基于行业轮动模型（融合了历史基本面、预期基本面、情绪面、量价技术面、宏观经济等多维度因子）生成行业配置观点。最后，根据模型观点选择相应的行业ETF并等权配置，例如2025年11月配置的五只ETF各占20%权重[27] 5. **模型名称：股债混合策略**[29] **模型构建思路**：通过股债资产配置构建绝对收益策略，主要包括再平衡和风险平价两种方式，并可叠加宏观择时和行业轮动进行增强[29][4] **模型具体构建过程**： * **基础配置**：采用固定的股债配置比例进行月度再平衡，如股债10/90或20/80组合[4][39]，或采用风险平价方法确定股债权重[30] * **增强方式**： * **宏观择时增强**：使用宏观动量模型等对股票、债券等大类资产进行择时，动态调整配置权重[4][30] * **行业轮动增强**：在股票端，使用行业ETF轮动策略替代宽基指数[4][30] * **资产扩展**：在股债基础上加入黄金，构建股、债、黄金风险平价策略[30] 6. **模型名称：量化固收+策略**[38][39] **模型构建思路**：为“固收+”产品的股票端提供量化解决方案，结合不同的股票风格策略与股债配置方法，并可引入择时模型[38][39] **模型具体构建过程**： * **债券端**：默认使用短债基金指数收益[39] * **股票端**：应用不同的量化选股风格策略，主要包括： * PB盈利因子策略[39] * 高股息因子策略[39] * 小盘价值因子策略[39] * 小盘成长因子策略[39] * 复合策略（如PB盈利+小盘成长）[39] * **配置与调整**： * 设定股债配置中枢，如10/90或20/80，并进行定期再平衡（月度或季度）[39] * 可引入宏观择时模型或逆周期配置模型对仓位进行动态调整[39] 模型的回测效果 1. **（宏观择时）股债20/80再平衡模型**，上周收益-0.05%，本月收益0.01%，本年收益5.24%，年化波动率（本年）3.53%，最大回撤（本年）1.78%，夏普比率（本年）1.72[30] 2. **（宏观择时）股债风险平价模型**，上周收益0.00%，本月收益0.00%，本年收益2.38%，年化波动率（本年）1.79%，最大回撤（本年）1.50%，夏普比率（本年）1.54[30] 3. **（宏观择时）股、债、黄金风险平价模型**，上周收益0.00%，本月收益-0.01%，本年收益4.25%，年化波动率（本年）2.21%，最大回撤（本年）1.49%，夏普比率（本年）2.23[30] 4. **（宏观择时+行业ETF轮动）股债20/80再平衡模型**，上周收益-0.23%，本月收益-0.25%，本年收益8.28%，年化波动率（本年）5.57%，最大回撤（本年）2.54%，夏普比率（本年）1.73[30] 5. **（宏观择时+行业ETF轮动）股债风险平价模型**，上周收益-0.05%，本月收益-0.10%，本年收益3.40%，年化波动率（本年）2.25%，最大回撤（本年）1.45%，夏普比率（本年）1.75[30] 6. **行业ETF轮动策略**，上周收益-2.89%（超额-2.42%），本月累计收益-2.92%（超额-3.08%）[3][25] 7. **不择时+10/90月度再平衡量化固收+模型（PB盈利股票端）**，上周收益0.22%，本月收益0.22%，本年收益3.45%，年化波动率（本年）2.28%，最大回撤（本年）1.82%，夏普比率（本年）0.18[39] 8. **不择时+10/90月度再平衡量化固收+模型（高股息股票端）**，上周收益0.16%，本月收益0.16%，本年收益2.77%，年化波动率（本年）2.03%，最大回撤（本年）1.39%，夏普比率（本年）0.02[39] 9. **不择时+10/90月度再平衡量化固收+模型（小盘价值股票端）**，上周收益0.13%，本月收益0.13%，本年收益6.37%，年化波动率（本年）3.45%，最大回撤（本年）3.69%，夏普比率（本年）0.58[39] 10. **不择时+10/90月度再平衡量化固收+模型（小盘成长股票端）**，上周收益0.05%，本月收益0.05%，本年收益6.30%，年化波动率（本年）3.51%，最大回撤（本年）3.86%，夏普比率（本年）0.56[39] 11. **不择时+20/80月度再平衡量化固收+模型（PB盈利股票端）**，上周收益0.42%，本月收益0.42%，本年收益5.70%，年化波动率（本年）4.59%，最大回撤（本年）3.79%，夏普比率（本年）0.36[39] 12. **不择时+20/80月度再平衡量化固收+模型（高股息股票端）**，上周收益0.30%，本月收益0.30%，本年收益4.32%，年化波动率（本年）4.08%，最大回撤（本年）3.47%，夏普比率（本年）0.22[39] 13. **不择时+20/80月度再平衡量化固收+模型（小盘价值股票端）**，上周收益0.24%，本月收益0.24%，本年收益11.72%，年化波动率（本年）6.94%，最大回撤（本年）7.74%，夏普比率（本年）0.70[39] 14. **不择时+20/80月度再平衡量化固收+模型（小盘成长股票端）**，上周收益0.08%，本月收益0.08%，本年收益11.56%，年化波动率（本年）7.07%，最大回撤（本年）8.07%，夏普比率（本年）0.68[39] 15. **宏观择时+20/80月度再平衡量化固收+模型（PB盈利股票端）**，上周收益0.22%，本月收益0.22%，本年收益6.82%，年化波动率（本年）5.12%，最大回撤（本年）3.65%，夏普比率（本年）0.44[39] 16. **宏观择时+20/80月度再平衡量化固收+模型（高股息股票端）**，上周收益0.16%，本月收益0.16%，本年收益5.67%，年化波动率（本年）4.44%，最大回撤（本年）2.63%，夏普比率（本年）0.37[39] 17. **宏观择时+20/80月度再平衡量化固收+模型（小盘价值股票端）**，上周收益0.13%，本月收益0.13%，本年收益12.32%，年化波动率（本年）8.00%，最大回撤（本年）7.21%，夏普比率（本年）0.65[39] 18. **宏观择时+20/80月度再平衡量化固收+模型（小盘成长股票端）**，上周收益0.05%，本月收益0.05%，本年收益13.17%，年化波动率（本年）7.98%，最大回撤（本年）7.34%，夏普比率（本年）0.71[39] 19. **逆周期+20/80季度再平衡量化固收+模型（PB盈利+小盘价值股票端）**，上周收益0.43%，本月收益0.43%，本年收益5.74%，年化波动率（本年）4.56%，最大回撤（本年）3.70%，夏普比率（本年）0.36[39] 20. **逆周期+20/80季度再平衡量化固收+模型（PB盈利+小盘成长股票端）**，上周收益0.43%，本月收益0.43%，本年收益5.74%，年化波动率（本年）4.56%，最大回撤（本年）3.70%，夏普比率（本年）0.36[39] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：PB盈利因子**[39] **因子的构建思路**：作为量化固收+策略股票端的选股风格因子之一[39] **因子具体构建过程**：报告中未详细描述该因子的具体计算方式，但指出其是构建股票组合的基础风格因子之一[39] 2. **因子名称：高股息因子**[39] **因子的构建思路**：作为量化固收+策略股票端的选股风格因子之一[39] **因子具体构建过程**：报告中未详细描述该因子的具体计算方式，但指出其是构建股票组合的基础风格因子之一[39] 3. **因子名称：小盘价值因子**[39] **因子的构建思路**：作为量化固收+策略股票端的选股风格因子之一，结合了小盘和价值两种风格特征[39] **因子具体构建过程**：报告中未详细描述该因子的具体计算方式，但指出其是构建股票组合的基础风格因子之一[39] 4. **因子名称：小盘成长因子**[39] **因子的构建思路**：作为量化固收+策略股票端的选股风格因子之一，结合了小盘和成长两种风格特征[39] **因子具体构建过程**：报告中未详细描述该因子的具体计算方式，但指出其是构建股票组合的基础风格因子之一[39] 因子的回测效果 （报告未单独提供因子的回测效果指标，因子表现已体现在上述各类量化固收+模型的回测结果中）

市场表现与规模预测 - A股市场近期表现强劲，沪指突破3900点报3933.97点，涨1.32%，创逾十年新高，深成指涨1.47%，创业板指涨0.73%，沪深京三市全天成交额达26718亿元，较前一交易日放量4746亿元 [1] - 国际金价保持4000美元/盎司高位，投资者对资产配置关注度提升 [1] - 银行理财混合类产品规模从6月底的6470.76亿元增至9月底的6548.11亿元，实现77亿元增长 [2] - 预计下半年及2026年全年，理财资金增配权益的规模有望超过千亿元 [1][2] 产品发行与市场热度 - 含权类理财产品发行数量明显增长，权益类产品今年已有12只，远超去年全年2只，混合类产品达202只，去年全年为169只 [4] - 今年前三季度，多家理财公司密集调研A股上市公司，共计超过2000次 [4] - 销售端热度上升，定期存款到期后，不少客户将存款转向含权或混合类理财产品，固收+成为存款"搬家"的新路径 [4] 资产配置策略与收益表现 - 理财产品通过基金间接投资权益市场的规模创五年新高，固收+产品在间接权益布局上潜力仍大 [2] - 科技、制造、黄金及红利板块均出现阶段性强行情，不少固收+产品因此实现权益增强 [2] - 港股和黄金涨幅均超过30%，A股、美股、可转债及REITs等板块实现两位数涨幅，债券市场年内整体震荡，使固收+产品中权益占比成为收益差异的核心因素 [3] - 中低波弹性产品收益明显优于低波产品，未来在政策鼓励长期资金入市和多策略配置支持下，中低波和中波产品预计将进一步拉开收益差距 [3] 产品布局与投资观点 - 产品布局主要集中于中低含权及中高含权产品，中高含权产品在收益弹性上表现更佳，科技类资产和港股策略表现出色 [3] - 黄金及固收+黄金产品在下半年被重点推荐，以满足投资者在权益市场和贵金属市场的双重配置需求 [3] - 尽管股票估值处于历史均值，但债券利率下行使股票性价比上升，中长期来看，国内经济进入高质量发展阶段，上市公司回报率持续提升，权益市场仍具结构性机会 [5] - 未来增强策略将更加多元化，包括全球配置、黄金及商品等方向 [5] 风险管理与未来方向 - 绝对收益策略主要通过"固收+期权"防范黑天鹅、灰犀牛事件冲击，以及多元资产策略将权益资产占比控制在10%以内实现稳健收益 [5] - 产品择时至关重要，5%~10%仓位产品需注意高仓位主题产品波动较大，日开产品在市场调整期可能面临赎回压力，需精心调整股债配比以应对"跷跷板"效应 [6] - 未来固收+产品的新方向可重点关注公募REITs，中国公募REITs总市值突破2000亿元，预计常态化发行将持续，市场规模有望达到4000亿~5000亿元，在无风险利率下行环境下具稀缺性和优质性 [6]

量化模型与构建方式 1. 逆周期配置模型 - **模型名称**：逆周期配置模型[3][26] - **模型构建思路**：借助代理变量预测未来的宏观环境，选择不同环境下表现最优的几类资产构建绝对收益组合[26] - **模型具体构建过程**： 1. 使用代理变量（未具体说明）预测宏观环境（如 Inflation 等） 2. 根据预测结果选择当期最优资产类别（如股票、债券、商品等） 3. 构建资产组合并定期调整[26] 2. 宏观动量模型 - **模型名称**：宏观动量模型[26] - **模型构建思路**：从经济增长、通货膨胀、利率、汇率和风险情绪等多个维度构建因子，对股票、债券等大类资产进行择时[26] - **模型具体构建过程**： 1. 选取多维度宏观指标（经济增长、通胀、利率、汇率、风险情绪等） 2. 构建综合动量信号 3. 生成资产择时观点（如正向、中性等）[26] 3. 黄金择时策略 - **模型名称**：黄金择时策略[26] - **模型构建思路**：通过宏观、持仓、量价和情绪等因子构建多周期择时模型[26] - **模型具体构建过程**： 1. 选取宏观、持仓、量价、情绪四类因子 2. 按多周期（未具体说明）计算信号 3. 生成黄金资产择时观点[26] 4. 行业 ETF 轮动策略 - **模型名称**：行业 ETF 轮动策略[3][27] - **模型构建思路**：从行业历史基本面、预期基本面、情绪面、量价技术面、宏观经济等维度构建多因子行业轮动策略[27] - **模型具体构建过程**： 1. 确定基准池：覆盖 23 个一级行业对应的 ETF[27] 2. 构建多因子模型（因子包括历史基本面、预期基本面、情绪、量价、宏观等） 3. 每月生成行业 ETF 组合并等权配置[27][29] 5. 股债混合配置策略 - **模型名称**：股债混合配置策略[4][31] - **模型构建思路**：通过固定比例再平衡或风险平价方法分配股债资产，追求绝对收益[4][31] - **模型具体构建过程**： - **再平衡策略**：每月或每季度将股债比例调整至预设目标（如 20/80）[4][41] - **风险平价策略**：根据资产风险贡献动态分配权重，使各类资产风险贡献均衡[4][31] 6. 量化固收+股票端策略 - **模型名称**：量化固收+股票端策略[4][40] - **模型构建思路**：在固收+产品中采用量化方法构建股票端组合，包括价值、成长、股息等风格[4][41] - **模型具体构建过程**： 1. 选择股票端策略（如 PB 盈利、高股息、小盘价值、小盘成长等） 2. 设定股债比例（如 10/90 或 20/80） 3. 每月再平衡或结合择时模型调整[41] --- 量化因子与构建方式 1. PB 盈利因子 - **因子名称**：PB 盈利因子[4][41] - **因子构建思路**：结合市净率（PB）和盈利指标选股，偏向价值风格[4][41] - **因子具体构建过程**：未详细说明，但应用于股票组合构建[41] 2. 高股息因子 - **因子名称**：高股息因子[4][41] - **因子构建思路**：选取高股息率股票，追求稳定收益[4][41] - **因子具体构建过程**：未详细说明，但应用于股票组合构建[41] 3. 小盘价值因子 - **因子名称**：小盘价值因子[4][41] - **因子构建思路**：选取小市值且估值较低的股票，兼顾成长性和价值性[4][41] - **因子具体构建过程**：未详细说明，但应用于股票组合构建[41] 4. 小盘成长因子 - **因子名称**：小盘成长因子[4][41] - **因子构建思路**：选取小市值且成长性较高的股票，追求超额收益[4][41] - **因子具体构建过程**：未详细说明，但应用于股票组合构建[41] --- 模型的回测效果 1. 行业 ETF 轮动策略 - 上周收益：0.61%[3] - 上周超额收益：0.76%[3] - 9 月累计收益：0.82%[3] - 9 月超额收益：0.28%[3] 2. 股债混合策略 | 策略名称 | 上周收益 | 本月收益 | 本年收益 | 年化波动率 | 最大回撤 | 夏普比率 | |---------|----------|----------|----------|-------------|----------|-----------| | （宏观择时）股债 20/80 再平衡 | -0.10% | -0.09% | 3.85% | 3.38% | 1.78% | 1.61 | | （宏观择时）股债风险平价 | -0.01% | -0.15% | 1.58% | 1.75% | 1.50% | 1.27 | | （宏观择时）股、债、黄金风险平价 | -0.04% | 0.23% | 2.73% | 2.06% | 1.49% | 1.87 | | （宏观择时+行业 ETF 轮动）股债 20/80 再平衡 | 0.22% | 0.21% | 7.83% | 5.28% | 2.54% | 2.12 | | （宏观择时+行业 ETF 轮动）股债风险平价 | 0.11% | -0.03% | 2.94% | 2.18% | 1.45% | 1.90 | 3. 量化固收+策略 | 策略名称 | 上周收益 | 本月收益 | 本年收益 | 年化波动率 | 最大回撤 | 夏普比率 | |---------|----------|----------|----------|-------------|----------|-----------| | 不择时+10/90 月度再平衡 PB 盈利 | -0.18% | -0.04% | 2.49% | 2.34% | 1.82% | -0.01 | | 不择时+10/90 月度再平衡 高股息 | -0.12% | -0.09% | 1.91% | 2.09% | 1.39% | -0.18 | | 不择时+10/90 月度再平衡 小盘价值 | -0.27% | -0.07% | 5.35% | 3.55% | 3.69% | 0.47 | | 不择时+10/90 月度再平衡 小盘成长 | -0.17% | -0.05% | 5.85% | 3.60% | 3.86% | 0.54 | | 不择时+20/80 月度再平衡 PB 盈利 | -0.39% | -0.11% | 4.06% | 4.71% | 3.79% | 0.19 | | 不择时+20/80 月度再平衡 高股息 | -0.28% | -0.22% | 2.88% | 4.19% | 3.47% | 0.05 | | 不择时+20/80 月度再平衡 小盘价值 | -0.57% | -0.16% | 9.91% | 7.14% | 7.74% | 0.60 | | 不择时+20/80 月度再平衡 小盘成长 | -0.37% | -0.14% | 10.95% | 7.25% | 8.07% | 0.68 | | 宏观择时+20/80 月度再平衡 PB 盈利 | -0.64% | -0.19% | 4.82% | 5.21% | 3.65% | 0.26 | | 宏观择时+20/80 月度再平衡 高股息 | -0.45% | -0.37% | 3.88% | 4.54% | 2.63% | 0.18 | | 宏观择时+20/80 月度再平衡 小盘价值 | -1.01% | -0.31% | 9.71% | 8.17% | 7.21% | 0.51 | | 宏观择时+20/80 月度再平衡 小盘成长 | -0.69% | -0.28% | 12.41% | 8.08% | 7.34% | 0.71 | | 逆周期+20/80 季度再平衡 PB 盈利+小盘价值 | -0.41% | -0.11% | 4.07% | 4.67% | 3.70% | 0.19 | | 逆周期+20/80 季度再平衡 PB 盈利+小盘成长 | -0.41% | -0.11% | 4.07% | 4.67% | 3.70% | 0.19 | --- 因子的回测效果 （注：报告中未单独列出因子层面的回测指标，仅作为组合策略的一部分呈现）

核心观点 - 股票端采用小盘成长组合叠加不择时的股债10/90和20/80月度再平衡策略，2025年累计收益分别为5.88%和10.99% [1] - 全市场固收+基金规模达17854.15亿元，其中94只产品上周净值创历史新高 [2] - 行业ETF轮动策略9月推荐关注人工智能、证券、通信设备和传媒ETF，但组合上周收益为-3.04% [3] - 量化固收+策略中小盘成长风格表现突出，20/80配置下年内收益率达10.99% [4] 固收+产品业绩跟踪 - 截至2025年09月05日，全市场固收+基金数量1179只，总规模17854.15亿元 [9] - 产品类型分布：混合债券型一级基金339只（8024.68亿元）、二级基金340只（6723.74亿元）、偏债混合型317只（1762.21亿元） [10] - 上周新发1只偏债混合型基金（凯石瑞鑫6个月持有A，规模0.10亿元） [11] - 按风险类型划分：保守型（权益仓位≤10%）、稳健型（平均仓位>10%）、激进型（最低仓位>10%） [11] - 上周各类型基金业绩中位数：混合债券一级0.09%、二级0.05%、偏债混合0.06%、灵活配置0.00%、债券FOF 0.14%、混合FOF 0.05% [13] - 年初至今业绩中位数：混合债券一级1.40%、二级3.35%、偏债混合4.05%、灵活配置2.83%、债券FOF 2.46%、混合FOF 4.65% [13] - 过去一年业绩中位数：混合债券一级3.25%、二级7.29%、偏债混合9.14%、灵活配置7.07%、债券FOF 3.79%、混合FOF 9.82% [14] - 持有胜率分析：混合债券一级基金季胜率中位数60.0%、月胜率69.2%、周胜率56.6% [16] - 94只创新高产品分布：混合债券一级16只、二级34只、偏债混合31只、灵活配置4只、混合FOF 9只 [18] - 创新高幅度最高产品：大成卓享一年持有A（涨幅0.85%，近一年收益23.35%） [21] 大类资产配置与行业ETF轮动 - 2025Q3逆周期配置模型预测宏观环境为"Inflation"，沪深300指数Q3收益率13.32% [22] - 9月大类资产表现：沪深300指数-0.81%、中债国债总财富指数0.11%、AU9999黄金合约3.78% [22] - 行业ETF轮动策略9月推荐：人工智能产业ETF（515980.SH）、证券公司ETF（512880.SH）、通信设备ETF（515880.SH）、传媒ETF（512980.SH），各占25%权重 [25] - 组合表现：上周收益-3.04%，超额收益-1.66%；9月累计收益-3.04%，超额-1.66% [3][24] - 大类资产多空观点：股票正向、债券中性、黄金正向 [26] 绝对收益策略表现 - 股债混合策略表现： - 宏观择时20/80再平衡策略：上周收益-0.15%，YTD 3.77% [28] - 股债风险平价策略：上周收益0.01%，YTD 1.74% [28] - 股债黄金风险平价策略：上周收益0.25%，YTD 2.74% [28] - 叠加行业ETF轮动的增强策略：20/80再平衡YTD 6.83%，风险平价YTD 2.79% [28] - 量化固收+策略表现： - 不择时20/80配置中小盘成长组合收益率10.99%（YTD），显著高于PB盈利（3.99%）和高股息（2.96%） [37] - 10/90配置下收益回落，小盘成长组合收益5.88% [37] - 叠加宏观择时后，小盘成长组合累计收益达12.48% [37] - 逆周期配置策略中PB盈利搭配小盘价值组合收益3.99% [37] - 风险指标：小盘成长组合年化波动率7.32%，最大回撤8.07%，夏普比率0.69 [37]

投资策略框架 - 采用绝对收益策略主导 聚焦制造业投资 以价值成长均衡为主要投资策略 [1] - 根据大类资产配置框架及宏观研究体系进行阶段性资产配置 在结构性行情中开展择时投资 [1] - 投资风格偏中小盘成长 布局机器人 自动驾驶等新兴产业前沿领域 主要投资泛制造业和TMT板块 [1] 组合管理特征 - 持仓过程经历从分散到集中再到分散的演变 目前采用左侧交易为主 配合少量轮动及止盈止损交易 [2] - 基金前十大持仓占比低于40% 单只股票仓位控制在5%以内 持股数量维持在100只左右 前十大持股集中度保持在30%左右 [2] - 通过分散持股 小幅择时和严格止损三种方式控制产品回撤 力求将基金回撤控制在市场平均水平 [2] 市场观点研判 - 基本面处于缓慢改善趋势 指数上行带来估值提升 风险偏好逐步提升形成乐观预期有利于市场定价整体提高 [2] - 市场风险偏好提升背景下有利于成长板块表现 主业稳健且叠加新业务成长的公司更易获得投资者关注 [2][3] - A股市场有望出现更多投资机会 需紧密关注内外部环境变化及新兴产业技术突破情况 [3]

市场趋势与需求 - 近年来市场波动加剧，投资者对低波稳健类产品的需求达到前所未有的高度 [1] - 固收+、中低风险等级FOF等具备资产配置属性的产品备受青睐 [1] - 过去5年间，同时满足"每年最大回撤控制在2%以内，年化收益达到3%以上"的基金产品寥寥无几 [2] - 市场上能严格控制回撤的绝对收益类产品供给严重不足 [2] 产品定位与策略 - 景顺长城保守养老目标一年持有产品以"严控最大回撤"为核心策略 [2] - 产品定位为守护而非冲锋，不辜负持有人的信任 [2] - 在基金运作中以风险控制为核心、波动率管理为抓手 [3] - 通过主投固定收益资产，辅之配置少量的权益、商品等多元资产 [6] - 95%以上投资者都能够实现盈利是理想中的低波理财产品 [6] 业绩表现 - 景顺长城保守养老A自2024年3月20日成立以来，累计净值增长率超越偏债混合型FOF指数 [5] - 最大回撤仅0.88%，显著优于同期偏债混合型FOF指数及业绩基准 [5] 资产配置方法 - 持仓力求清晰可辨，债券端聚焦纯债基金，权益端主攻场内ETF [7] - 短久期债券凭借高夏普比率成为更优"安全垫" [7] - 不频繁调整仓位，通过精细的久期管理实现风险控制 [7] - ETF能较好规避非常规的"脉冲风险"，为FOF管理提供更丰富的配置选择 [7]