核心观点 - 中银多策略行业配置系统当前重点配置非银行金融(11.7%)、钢铁(11.0%)、综合(10.1%)等周期性行业，并显著减配TMT板块至9.4% [1][59] - 复合策略采用负向波动率平价模型动态分配7个子策略权重，当前传统多因子打分策略(S7)权重最高达19.5%，宏观风格轮动策略(S3)权重最低仅8.2% [3][58] - 策略组合年初至今实现超额收益2.2%，其中未证伪情绪策略(S2)超额达17.0%表现最佳，而财报因子失效策略(S6)超额-6.7%表现最弱 [3][64] - 汽车、电子、新能源等行业本周涨幅超4%，但汽车行业估值分位数达99.5%触发预警，银行与非银金融跌幅超4% [10][11][13][14] 市场表现回顾 - 中信一级行业周平均收益率为-0.4%，近一月平均收益率为2.3% [3][10] - 汽车(4.4%)、电子(4.4%)、电力设备及新能源(4.1%)领涨；银行(-5.6%)、非银行金融(-4.4%)、食品饮料(-3.6%)领跌 [3][10] - 通信行业年初至今累计收益达69.3%，有色金属(53.5%)、电子(48.0%)紧随其后 [11] 行业估值预警 - 采用滚动6年稳健PB分位数监测估值，超过95%分位线触发预警 [12] - 当前商贸零售、传媒、计算机(均为100%)及汽车(99.5%)处于高估值预警状态 [13][14] - 电子行业估值分位数月环比上升16.5%至94.9%，接近预警线 [14] 单策略表现与配置 S1高景气轮动策略 - 基于盈利预期三维度筛选，当前推荐非银行金融、农林牧渔、钢铁 [15][16] - 年初至今超额收益2.2%，本周超额-3.0% [3][63] S2未证伪情绪策略 - 通过剥离换手率影响捕捉市场情绪，当前推荐机械、电力设备及新能源、综合 [18][19][20] - 年初至今超额收益17.0%，近一月超额10.0% [3][63] S3宏观风格轮动 - 结合宏观指标与风格暴露，当前看好综合金融、计算机、通信、国防军工、电子、传媒 [22][23][24] - 权重占比仅8.2%，年初至今超额0.3% [3][58] S4困境反转策略 - 融合长期反转、中期动量与低拥挤因子，本月推荐综合、钢铁、基础化工、医药、农林牧渔、新能源 [27][28] - 年初至今超额6.8%，权重占比13.1% [3][58] S5资金流策略 - 监测机构单与尾盘资金流向，本月推荐煤炭、综合金融、综合、纺织服装、交通运输 [30][31][32] - 年初至今超额-5.3%，权重占比12.9% [3][58] S6财报因子失效策略 - 利用因子有效性均值回复特征，本月推荐非银行金融、国防军工、汽车、煤炭、有色金属 [35][36][37] - 权重占比8.5%，年初至今超额-6.7% [3][58] S7多因子打分策略 - 季度调仓策略，从动量、流动性、估值、质量四个维度筛选，本季度推荐电子、新能源、有色金属、家电、非银金融、银行 [39][40][41] - 权重占比19.5%最高，年初至今超额7.6% [3][58] 复合策略运作 - 采用负向波动率平价模型，按周/月/季频率分层调仓 [46][47][50] - 当前加仓中游周期与中游非周期板块，减仓金融和消费板块 [3] - 板块配置：中游非周期(22.9%)、上游周期(22.5%)、金融(18.0%)，TMT仅占9.4% [60] 历史业绩回溯 - 复合策略2014年以来累计超额收益显著，2020年后超额曲线持续上行 [65][68][69][71] - 本周策略收益-1.0%，略低于基准0.5%，但年内累计收益24.5%超越基准22.2% [3][63]

核心观点 - 中银多策略行业配置系统当前重点配置有色金属(15.3%)、非银行金融(12.9%)、综合(7.3%)等行业，采用七种量化策略复合配置，通过负向波动率平价模型动态分配策略权重[1][55][56] - 行业轮动复合策略年初至今累计收益20.2%，超越中信一级行业等权基准2.3个百分点，其中S2隐含情绪动量策略超额收益达8.9%表现最佳，S6财报因子失效反转策略表现最差(-5.8%)[3][61] - 本周市场表现分化显著，电力设备及新能源板块上涨2.4%领涨，国防军工板块大跌11.9%领跌，30个行业平均周收益率为-3.0%[3][10][11] - 估值预警系统显示商贸零售、传媒、计算机和国防军工四个行业PB估值处于过去6年95%分位点以上，触发高估值预警[15][16] 近期行业表现回顾 - 本周收益率前三行业：电力设备及新能源(2.4%)、食品饮料(0.8%)、医药(0.5%)；表现最差行业：国防军工(-11.9%)、计算机(-9.8%)、电子(-9.7%)[3][10] - 近一月平均收益率3.1%，年初至今平均收益率17.9%[3][10] - 年初至今收益率前三行业：通信(55.7%)、有色金属(49.3%)、传媒(30.0%)；表现最差行业：煤炭(-4.6%)[11] 行业估值风险预警 - 采用滚动6年PB数据(剔除前10%极值)计算分位数，超过95%分位点触发高估值预警[14][16] - 当前高估值预警行业：商贸零售(100.0%)、传媒(100.0%)、计算机(100.0%)、国防军工(95.9%)[16] - 估值较低行业：食品饮料(9.5%)、交通运输(23.6%)、建筑(21.7%)[16] 单策略表现与配置 S1高景气行业轮动策略(周度) - 当前推荐前三行业：有色金属、非银行金融、农林牧渔[18] - 年初至今超额收益5.1%，近一周收益-2.1%[3][60] - 基于盈利预期原值、斜率和曲率三个维度构建多因子模型[17] S2隐含情绪动量策略(周度) - 当前推荐前三行业：通信、有色金属、电子[22] - 年初至今超额收益8.9%，近一周收益-6.9%[3][60] - 通过剥离"预期内情绪"获取"未证伪情绪"构建动量因子[20][21] S3宏观风格轮动策略(月度) - 当前推荐前六行业：综合金融、计算机、通信、国防军工、电子、传媒[25] - 年初至今超额收益-3.7%，近一周收益-8.8%[3][60] - 基于经济增长、通货膨胀等宏观指标预测四种风格多空情况[23][24] S4中长期困境反转策略(月度) - 当前推荐行业：综合、钢铁、基础化工、医药、农林牧渔、电力设备及新能源[28] - 年初至今超额收益7.5%，近一周收益-3.6%[3][60] - 结合2-3年反转、1年动量和低换手率三个因子构建[28] S5资金流策略(月度) - 当前推荐行业：煤炭、综合金融、综合、纺织服装、交通运输[32] - 年初至今超额收益-3.8%，近一周收益-2.6%[3][60] - 基于机构单净买入和尾盘资金流向两个维度构建[31][32] S6财报因子失效反转策略(月度) - 当前推荐行业：非银行金融、国防军工、汽车、煤炭、有色金属[38] - 年初至今超额收益-5.8%，近一周收益-4.6%[3][60] - 利用长期有效因子阶段性失效后的均值回复特性构建[36][37] S7多因子打分策略(季度) - 当前推荐行业：电子、电力设备及新能源、有色金属、家电、非银行金融、银行[42] - 年初至今超额收益6.4%，近一周收益-2.8%[3][60] - 从动量、流动性、估值和质量四个维度优选因子[40][41] 策略复合与配置 - 采用负向波动率平价模型分配策略权重，当前权重最高为S1(21.4%)，最低为S2(6.0%)[3][56] - 复合策略行业配置前五：有色金属(15.3%)、非银行金融(12.9%)、综合(7.3%)、农林牧渔(7.1%)、电子(6.8%)[57] - 本周调仓动向：加仓上游周期和医药板块，减仓TMT、消费和中游周期板块[3] - 复合策略近一周收益-4.1%，超额基准-1.1个百分点[3][60] 历史业绩表现 - 2014年以来复合策略累计超额收益显著，各单策略中S2和S4表现持续领先[61][65] - 2020年以来复合策略在波动市场中保持稳定超额收益[66][68] - 策略换仓频率结合周度、月度和季度调仓，采用分层资金分配机制[45][46][48]

核心观点 - 中银多策略行业轮动系统采用七种量化策略进行复合配置，当前重点配置非银行金融、综合、通信、电子、有色金属等行业，2025年以来复合策略累计收益17.5%，超越行业等权基准2.1个百分点 [1][3][55][59] - 系统通过负向波动率平价模型动态分配七种策略权重，当前S4中长期困境反转策略权重最高达21.2%，S3宏观风格轮动策略权重最低为9.4% [3][54] - 本周复合策略加仓金融板块并减仓消费板块，当前金融板块配置权重达20.4%，消费板块权重降至14.8% [3][56] - 估值预警显示商贸零售、国防军工、传媒、计算机四个行业PB分位数超过95%警戒线，已被排除在策略测算之外 [13][14] 市场表现回顾 - 中信一级行业近一周平均收益率0.8%，近一月平均收益率4.2% [10][11] - 通信行业表现最佳，周收益率达6.5%，年初以来累计收益34.2%；综合金融周收益6.0%位居第二 [10][11] - 银行板块表现最差，周收益率为-2.1%，国防军工和纺织服装周收益率均为-1.7% [10][11] - 有色金属行业年初以来累计收益36.3%，在30个行业中排名第一 [11] 单策略表现与配置 S1高景气轮动策略 - 基于盈利预期三维度筛选，当前推荐有色金属、非银行金融、通信行业 [15][16] - 年初至今超额收益2.2%，近一周超额收益2.0% [3][59] - 采用周度换仓频率，每周选取3个景气度最高行业等权配置 [15] S2未证伪情绪策略 - 通过剥离换手率影响捕捉市场情绪，当前推荐机械、通信、轻工制造行业 [18][20] - 年初至今超额收益2.9%，但近一周出现-0.4%负超额 [3][59] - 基于残差动量构建因子，每周选取3个行业等权持有 [19] S3宏观风格轮动策略 - 结合宏观指标与风格暴露度，当前看好综合金融、计算机、传媒、国防军工、综合、非银行金融 [21][23] - 年初至今超额收益4.9%，月度换仓频率 [3][59] - 从经济增长、通胀、货币等维度构建宏观指标体系 [21] S4中长期困境反转策略 - 结合长期反转、中期动量和低拥挤度因子，本月推荐综合、汽车、电子、银行、基础化工、农林牧渔 [26][27] - 年初至今超额收益6.3%，为所有策略中最高 [3][59] - 采用月度换仓，每月选取5个行业等权配置 [26] S5资金流策略 - 基于机构单和尾盘资金流构建，本月看好煤炭、综合金融、钢铁、综合、农林牧渔 [29][30] - 年初至今超额收益-2.0%，近一周超额收益-0.3% [3][59] - 月度换仓频率，选取资金流入强度最高的5个行业 [29] S6财报因子失效策略 - 利用因子有效性均值回复规律，本月推荐纺织服装、电力及公用事业、传媒、石油石化、食品饮料 [33][34] - 年初至今超额收益-1.6%，近一月超额收益-2.6% [3][59] - 聚焦连续跑输基准的财报因子进行反转配置 [33] S7多因子打分策略 - 从动量、流动性、估值、质量四个维度选股，本季度推荐电子、电力设备及新能源、有色金属、家电、非银行金融、银行 [37][39] - 采用季度换仓频率，年初至今超额收益4.1% [3][59] - 剔除中证800权重低于2%的行业 [37] 复合策略配置 - 当前行业配置前五为：非银行金融(8.9%)、综合(8.5%)、通信(7.7%)、电子(7.6%)、有色金属(7.5%) [1][55] - 采用三层调仓机制：季度首日调全部7策略，月度首日调6个周月频策略，每周四调2个周频策略 [42][44][46] - 通过负向波动率倒数计算策略权重，波动率越高配置比例越低 [40][45] - 策略权重映射行业权重时采用等权分配方式 [47][48] 业绩表现 - 复合策略近一周收益1.0%，超额收益0.2%；近一月收益5.2%，超额收益0.1% [59] - 2014年以来复合策略持续跑赢行业等权基准，累计超额收益显著 [61] - 2020年以来策略表现稳定，超额收益曲线呈现上升趋势 [65] - 交易成本按万分之2.5双边收取，已计入回测结果 [59] 估值预警系统 - 采用滚动6年PB数据，剔除前10%极端值后计算分位数 [12] - 当前四个行业触发预警：商贸零售(100%)、国防军工(100%)、传媒(100%)、计算机(98.5%) [13][14] - 食品饮料行业估值最低，PB分位数仅5.6% [14] - 估值超过95%分位数的行业不参与策略测算 [12]

核心观点 - 当前中银多策略行业配置系统仓位最高的行业为综合（8.6%）、电子（7.5%）、有色金属（7.4%）[1] - 行业轮动复合策略今年以来累计收益16.4%，超额基准收益1.9%[3] - 单策略中S4中长期困境反转策略表现最佳，年初至今超额收益6.4%[3] - 本周收益率表现最好的行业是机械（5.4%）、有色金属（4.4%）、国防军工（4.2%）[10] 市场表现回顾 - 中信一级行业平均周收益率1.9%，近1月平均收益率4.2%[10] - 年初至今表现最好的行业是有色金属（33.0%）、国防军工（29.5%）、计算机（23.8%）[11] - 本周表现最差的行业是石油石化（-0.9%）、医药（-0.9%）、综合金融（-0.6%）[10] 行业估值风险预警 - 商贸零售、国防军工、传媒行业当前PB估值高于过去6年95%分位点，触发高估值预警[13] - 计算机行业PB分位数从69.4%上升至91.4%，当月变动22.0%[14] - 食品饮料行业PB分位数仅6.2%，处于历史低位[14] 单策略表现 - S1高景气轮动策略当前推荐行业：有色金属、通信、农林牧渔[16] - S2隐含情绪动量策略当前推荐行业：机械、计算机、纺织服装[19] - S3宏观风格轮动策略当前推荐行业：综合金融、计算机、传媒、国防军工[24] - S4中长期困境反转策略当前推荐行业：综合、汽车、电子、银行[28] - S5资金流策略当前推荐行业：煤炭、综合金融、钢铁、综合[30] - S6财报因子失效反转策略当前推荐行业：纺织服装、电力及公用事业、传媒[35] - S7传统多因子打分策略当前推荐行业：电子、电力设备及新能源、有色金属[41] 策略复合与配置 - 当前复合策略权重最高的单策略为S4中长期困境反转策略（21.3%）[56] - 复合策略近期加仓中游周期和中游非周期板块，减仓医药和地产基建板块[3] - 当前板块配置权重最高的是TMT（21.0%）和消费（19.0%）[58] 业绩回顾 - 本周复合策略收益1.8%，与基准持平[61] - S2隐含情绪动量策略本周超额收益-0.6%，但年初至今超额3.3%[61] - S5资金流策略年初至今表现最差，超额收益-1.6%[61]

报告核心观点 报告围绕中银量化多策略行业轮动展开，分析近期中信一级行业表现、各单策略表现及权重，进行行业估值风险预警，阐述策略复合方法与调仓规则，回顾复合策略行业配置与业绩[1][3][44]。 近期中信一级行业表现回顾 - 本周收益率前三行业为煤炭（10.5%）、钢铁（10.2%）、有色金属（9.6%），后三为银行（-2.1%）、通信（-0.6%）、综合金融（-0.1%）[3][11] - 30个中信一级行业平均周收益率3.5%，近1月平均收益率7.3% [3][11] 行业估值风险预警 - 采用各行业近6年PB（剔除极端值）计算当前PB分位数，PB分位数高于95%的行业不参与分项策略测算 [13] - 本周商贸零售、汽车、国防军工、传媒行业PB估值高于过去6年PB估值（剔除极端值）的95%分位点，触发高估值预警 [14] 单策略排名靠前行业及近期业绩表现 S1高景气行业轮动策略（周度） - 通过wind分析师一致预期滚动行业数据构建多因子模型，挑选盈利预期向上行业 [16] - 当前景气度排名前三行业为计算机、有色金属、钢铁 [17] S2隐含情绪动量追踪策略（周度） - 构建“跑在盈利预期数据公布之前”的情绪动量策略，获取“未证伪情绪” [19] - 当前市场隐含情绪指标排名前三行业为机械、计算机、综合 [20] S3宏观风格轮动策略（月度） - 借助宏观指标预判四种行业风格多空情况，对各行业契合程度排序 [23] - 当前宏观指标看多前六行业为综合金融、计算机、传媒、国防军工、电子、综合 [24] S4中长期困境反转策略（月度） - 采用“2 - 3年反转”、“1年动量”、“旬度截面低换手率”三因子等权rank复合构建策略 [28] - 本月推荐行业为银行、钢铁、建材、消费者服务、房地产、商贸零售 [29] S5基于资金流的行业轮动策略（月度） - 从“市场主力资金流向与强度”和“尾盘资金流向与强度”两个维度构建策略 [30] - 本月资金流入强度较大行业有综合金融、煤炭、消费者服务、国防军工、商贸零售 [31] S6财报因子失效反转行业轮动策略（月度） - 基于财报因子阶段失效构建行业轮动策略 [35] - 本月看多行业有食品饮料、石油石化、家电、通信、纺织服装 [37] S7多因子打分复合行业轮动策略（季度） - 季度换仓，剔除中证800中权重低于2%的行业，从四个维度优选因子等权rank复合 [41] - 本季度推荐行业有电子、电力设备及新能源、有色金属、家电、非银行金融、银行 [43] 策略复合 中银波动率控制复合 - 使用“波动率控制模型”，即“单策略负向波动率倒数”对7个单策略进行资金分配 [44] 调仓频率设定 - 每季度首交易日对7个策略分配资金并调仓，每月首交易日（除季首月）对6个周频、月频策略分配资金并调仓，每周四（除月、季首交易日）对2个周频策略分配资金并调仓 [48] 策略权重映射至行业 - 利用“负向波动率平价”得到单策略配置比例后，对各策略看多行业等权配置 [51] 单策略配置权重回顾 - 2025年7月24日各单策略权重：S1为13.7%、S2为11.0%、S3为8.0%、S4为21.4%、S5为15.0%、S6为12.1%、S7为18.7% [60] 复合策略行业配置与业绩回顾 行业仓位回顾 - 2025年7月24日仓位：计算机（9.6%）、钢铁（9.2%）等 [63] - 板块仓位：TMT（17.8%）、消费（20.5%）等 [64] 业绩回顾 - 本周行业轮动策略收益3.4%，中信一级行业等权基准收益3.5%，超额收益 - 0.1% [3][67] - 今年以来行业轮动策略累计收益16.4%，基准收益14.6%，累计超额收益1.9% [3][67]

量化模型与构建方式 1. S1 高景气行业轮动策略（周度） - **模型构建思路**：通过分析师一致预期数据构建盈利景气度追踪模型，从三个维度描述盈利景气度变化趋势[16] - **模型具体构建过程**： 1. 构建三大类因子： - 净利润预期同比与预期ROE相关指标（3-5年赛道概念） - 景气度变化因子（季度变化，反映中短期景气度变化） - 短期情绪因子（月度变化，反映景气度变化斜率） 2. 以"单因子年化超额>3%"筛选备选因子 3. 通过"分层聚类法"将备选因子分为8类，优选每类中超额收益最高的因子 4. 进行rank等权复合形成复合因子 5. 剔除估值过高行业后，每周选取因子值最高的3个行业等权持有[16] 2. S2 隐含情绪动量追踪策略（周度） - **模型构建思路**：通过剥离"预期内情绪"获取"未证伪情绪"，构建动量策略[19] - **模型具体构建过程**： 1. 将行业日度收益率对日度换手率变化率进行截面回归，残差即为"未证伪情绪" 2. 逐日计算各行业"未证伪情绪收益率"得到累计净值 3. 构建半个月和12个月动量因子 4. 将两者等权rank复合得到复合因子 5. 剔除估值过高行业后，每周选取因子值最高的3个行业等权持有[20] 3. S3 宏观风格轮动策略（月度） - **模型构建思路**：通过宏观指标与行业风格相关性预判风格多空，再映射至行业[22] - **模型具体构建过程**： 1. 从"经济增长"等5个维度优选宏观指标 2. 从三个维度刻画宏观指标：历史中枢定位、超预期、边际变动 3. 计算行业在基本面、估值等维度的因子暴露 4. 通过截面回归估算风格因子预期多空收益率 5. 筛选出估值、Beta、波动率、动量四个风格因子 6. 构建等权投票打分器预测风格多空 7. 将风格多空预测乘以行业暴露度得到行业得分 8. 每月选取总分最高的6个行业等权持有[23] 4. S4 中长期困境反转策略（月度） - **模型构建思路**：基于行业2年内动量效应和3年以上反转效应特征构建复合策略[27] - **模型具体构建过程**： 1. 构建三个因子： - "1年动量"因子（剔除最近1个月收益） - "2-3年反转"因子 - 旬度截面低换手率因子 2. 将三因子等权rank复合 3. 每月选取最优的5个行业等权配置[28] 5. S5 基于资金流的行业轮动策略（月度） - **模型构建思路**：从主力资金流向和尾盘资金流向两个维度构建策略[29] - **模型具体构建过程**： 1. 计算"机构单净买入金额"3个月移动平均与绝对值移动平均的比值 2. 统计尾盘资金流入的市值占比和成交额占比 3. 计算两个比例的月度差分并等权rank复合 4. 每月选取资金流入强度最高的5个行业等权配置[30] 6. S6 财报因子失效反转行业轮动策略（月度） - **模型构建思路**：基于因子有效性均值回复理论构建策略[34] - **模型具体构建过程**： 1. 筛选年化超额超过5.5%的"长期有效因子" 2. 从中筛选连续4个月跑输基准的"短期失效因子" 3. 按大类筛选窗口内年化超额最高的因子等权zscore复合 4. 若无满足条件的因子，则放宽至连续3个月跑输基准 5. 仍无则从"长期有效因子"中按大类选取最高超额因子复合 6. 每月选取因子值最高的5个行业等权配置[36] 7. S7 多因子打分复合行业轮动策略（季度） - **模型构建思路**：从动量、流动性、估值和质量四个维度优选因子构建策略[39] - **模型具体构建过程**： 1. 剔除中证800权重低于2%的行业 2. 从四个维度中各优选2个因子： - 动量：1年和3年收益率动量 - 流动性：自由流通股本换手率及其季度变化 - 估值：股息率3年排名百分位和PB边际变化 - 质量：ROE季度变化和明年预期ROE 3. 进行等权rank复合 4. 每季度选取因子值最高的5个行业等权配置[40] 8. 中银波动率控制复合模型 - **模型构建思路**：使用"单策略负向波动率倒数"进行资金分配[42] - **模型具体构建过程**： 1. 计算策略日度收益率下跌交易日的波动率： $$D=\{r_{i}|r_{i}<0,i=1,2,\ldots,T\}$$ $$\sigma_{D}={\sqrt{{\frac{1}{n-1}}\sum_{r_{i}\in D}\left(r_{i}-{\frac{1}{n}}\sum_{r_{i}\in D}r_{i}\right)^{2}}}$$ 2. 计算负向波动率的倒数并归一化得到资金配置比例 3. 按不同频率调仓： - 季度：对所有7个策略调仓 - 月度：对6个周月频策略调仓 - 周度：对2个周频策略调仓[46] 4. 将策略权重映射至行业权重[49] 模型的回测效果 1. S1 高景气轮动策略 - 近一周绝对收益：3.1%，超额：1.8% - 近一月绝对收益：5.2%，超额：1.8% - 年初至今绝对收益：6.4%，超额：-1.8%[65] 2. S2 隐含情绪动量策略 - 近一周绝对收益：-1.1%，超额：-2.4% - 近一月绝对收益：7.6%，超额：4.2% - 年初至今绝对收益：13.8%，超额：5.6%[65] 3. S3 宏观风格轮动策略 - 近一周绝对收益：0.0%，超额：-1.3% - 近一月绝对收益：5.9%，超额：2.5% - 年初至今绝对收益：10.8%，超额：2.7%[65] 4. S4 中长期困境反转策略 - 近一周绝对收益：2.0%，超额：0.7% - 近一月绝对收益：5.5%，超额：2.1% - 年初至今绝对收益：12.9%，超额：4.8%[65] 5. S5 资金流策略 - 近一周绝对收益：0.4%，超额：-0.9% - 近一月绝对收益：4.1%，超额：0.7% - 年初至今绝对收益：7.9%，超额：-0.2%[65] 6. S6 财报因子失效反转策略 - 近一周绝对收益：0.7%，超额：-0.6% - 近一月绝对收益：0.8%，超额：-2.6% - 年初至今绝对收益：8.7%，超额：0.6%[65] 7. S7 传统多因子打分策略 - 近一周绝对收益：3.0%，超额：1.7% - 近一月绝对收益：8.2%，超额：4.8% - 年初至今绝对收益：12.0%，超额：3.9%[65] 8. 波动率控制复合策略 - 近一周绝对收益：1.4%，超额：0.1% - 近一月绝对收益：5.3%，超额：1.9% - 年初至今绝对收益：10.1%，超额：2.0%[65] - 当前策略权重： - S1：14.3% - S2：10.5% - S3：8.1% - S4：21.0% - S5：15.0% - S6：12.2% - S7：18.9%[58]