文章核心观点 - 日本股市及WisdomTree Japan Hedged Equity Fund (DXJ)表现强劲 其年内涨幅达25.30% 这一趋势主要归因于新首相高市早苗的经济政策"Sanaenomics" 该政策延续了前任的亲市场改革 并重点支持DXJ重仓的行业 为基金在2026年的表现提供了顺风[1][2][3][4] 市场表现与趋势 - 美国以外的发达市场股市表现超越美国本土股指 日本股市是此趋势的主要贡献者 相关ETF与美国同类产品的表现差距显著[1] - WisdomTree Japan Hedged Equity Fund (DXJ)是日本ETF类别中规模最大的基金之一 年初至今上涨25.30%[2] 政策驱动因素 (Sanaenomics) - "Sanaenomics"是新任日本首相高市早苗的经济议程 其核心支柱包括针对人工智能、半导体、能源和国防等战略部门进行定向支出 以加强经济安全[5] - 这些政策旨在增强日本应对地缘政治和供应链风险的韧性 政府计划将国防支出提高到日本GDP的2% 并瞄准先进技术[5] - 高市早苗以青睐货币宽松政策而闻名 这意味着日本央行可能允许日元逐步走弱 这可能支持DXJ的货币对冲结构[6] DXJ基金结构与受益行业 - DXJ基金规模达47亿美元 其最大的行业敞口是工业板块 权重为24.31%[5] - 科技股占DXJ投资组合的10.44% 这与人工智能主题相关[5] - 政府增加国防支出的计划对DXJ投资者具有重要意义 因其重仓工业板块[5] 2026年展望与支撑因素 - 多项积极因素支撑日本股市 包括因美联储额外降息前景而上涨的美股 主要美国半导体公司因生成式AI带来的强劲盈利 以及美中峰会有可能达成缓解贸易紧张的综合协议[6] - 在日本 自民党与日本维新会的联合政府组建 提高了对积极经济刺激政策的希望 为股市提供了进一步助力[6] - 2024年10月推动日本股市上涨的一些因素 可能为DXJ在2026年进一步上涨奠定基础[5]

根据提供的金融工程周报，以下是其中涉及的量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股仓位择时策略**[13] * **模型构建思路**：该模型旨在对沪深300ETF进行多头仓位的择时交易，通过特定的信号判断增持或减持时机，以超越简单的买入持有策略[13] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的构建公式和详细步骤，仅展示了其历史净值曲线与沪深300持有曲线的对比[13] 2. **模型名称：A股多空择时策略**[16] * **模型构建思路**：该模型针对沪深300股指期货，进行多空双向的择时交易，旨在通过做多和做空信号获取超越基准的收益[16] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的构建公式和详细步骤，仅展示了其策略净值曲线与沪深300持有曲线的对比[16] 3. **模型名称：港股仓位择时策略**[15] * **模型构建思路**：该模型对港股市场进行仓位择时，根据模型信号调整港股持仓水平[15] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的构建公式和详细步骤[15] 4. **模型名称：A股小微盘择时策略**[15][17] * **模型构建思路**：该模型专注于A股市场中小市值股票的择时策略[15][17] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的构建公式和详细步骤[17] 5. **模型名称：A股红利成长择时策略**[20] * **模型构建思路**：该模型在价值红利风格与成长风格之间进行轮动择时[20] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的构建公式和详细步骤[20] 6. **模型名称：美股择时策略**[18][22] * **模型构建思路**：该模型对标普500指数进行择时，策略包括杠杆做多、做空以及持仓（反弹）等多种信号[18][22] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的构建公式和详细步骤，但图表显示了其2倍开多、做空和持仓等不同信号下的净值表现[22] 7. **模型名称：黄金择时策略**[24][25] * **模型构建思路**：该模型对黄金价格进行择时交易，并设有特定的买入区间[24][25] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的构建公式和详细步骤，但图表显示了其择时曲线、原始价格以及产生的超额收益[24] 8. **模型名称：ETF组合策略-偏股型**[25] * **模型构建思路**：该模型构建一个偏股型的ETF投资组合[25] * **模型具体构建过程**：报告未提供该组合的具体构建方法和成分选择逻辑[25] 9. **模型名称：ETF组合策略-偏债型**[27][29] * **模型构建思路**：该模型构建一个偏债型的ETF投资组合[27][29] * **模型具体构建过程**：报告未提供该组合的具体构建方法和成分选择逻辑[27][29] 10. **因子名称：小微盘因子**[7][30] * **因子构建思路**：基于市值规模，超配小盘股风格[7][30] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算方法和定义[30] 11. **因子名称：价值红利因子**[7][30] * **因子构建思路**：基于价值和红利特征，超配该类风格股票[7][30] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算方法和定义[30] 模型的回测效果 *报告未提供各量化模型具体的回测指标数值（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）[13][16][22][24]* 因子的回测效果 *报告未提供小微盘因子和价值红利因子具体的回测指标数值（如IC值、IR值、因子收益率等）[30]*