主观与量化的共振：六因子行业配置模型2.0

2025年02月18日主观与量化的共振：六因子行业配置模型2.0胡国鹏(分析师)S0350521080003hugp@袁稻雨(分析师)S0350521080002yuandy@相关报告《策略周报：两次科技大周期的对比和启示*胡国鹏，袁稻雨》——2025-02-《2月月报：春季攻势*胡国鹏，袁稻雨》——2025-02-09《2025年十大关键词*袁稻雨，胡国鹏》——2025-01-19-2%-10%表现沪深3003.5%-0.5%17.3%最近一年走势沪深30028%20%最近一年走势沪深30028%20%5%请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明2核心提要u在2023年11月六因子行业配置模型1.0的基础上，结合主观和量化，进行了重大更新升级。u行业配置模型筛选池：100行业（80基金重仓行业+20新增重要行业）。u六因子模型——四个定量因子（景气、情绪、性价比、流动性两个定性因子（风格、舆情）。u六大类因子12个细分因子，特征、规律、回测、权重。u回溯近10年表现，年化收益率20%左右，每月末调仓，产品形式：10个超配行业+底层数据。n风险提示：历史数据仅供参考；样本代表性不足的风险；数据处理与统计方法可能存在误差；基于主观认知划分而产生的偏差；模型存在失效风险等。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明3请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明4基金持仓的分布基金持仓的集中度整体处于比较高的水平。2010年以来每季（统计区间为2010Q1-2024Q4共60个季度，若无特殊说明本节同）对134个申万二级行业持仓比例从高到低排序，达到50%持仓占比平均只需13个行业（波动范围7-2260%仅需要18个行业（波动范围10-3070%需要25个行业（波动范围16-3980%需要35个行业（波动范围24-5090%需要52个行业（波动范围36-67）。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明5基金持仓集中度和大小盘周期相关集中度和大小盘周期直接相关。在大盘占优的周期内，基金持仓集中度会提升，第一大行业持仓占比最高能达到15%以上。反之在小盘占优的周期内，基金持仓集中度会下降，第一大行业持仓占比最低能达到4.5%左右。大小盘占优的周期可以用沪深300的三个高点刻画，即三个高点是大小盘周期的三个大拐点。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明6重仓行业有哪些图表：2010年以来每季度第一、前三、前五重仓行业行业第一的次数前三的次数前五的次数855932190009050404035037026012012012004002001002能够重仓的行业并不多，有舍才有得。2010年Q1以来的60个季度中，仅有7个行业成为过第一大重仓行业，白酒在其中的36个季度是第一大重仓行业，2019Q1至2024Q3白酒持续为第一大重仓行业，而2024Q4切换成了半导体。有19个行业成为过前三大重仓行业，23个行业成为过前五大重仓行业。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明7基金持仓的风格变化基金持仓以成长、消费为主。2013年之后，如果不考虑2014年年底的插曲，基金持仓基本就是以成长和消费为主，金融、周期和稳定风格的基金持仓很难持续性提升到一个较高水平。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明8成长、消费的细分赛道图表：成长细分赛道持仓范围资料来源：Wind、国海证券研究所没有永恒的重仓。即使强如白酒，也有2015Q1仅0.53%的持仓占比时候。单一细分行业（除白酒）持仓上限基本在10%左右，下限可以低至接近0%，下限超过0.5%的行业：地产（0.91%）、化学制药（0.82%）、汽车零部件（0.71%）、白色家电（0.62%）、软件开发（0.58%）、白酒（0.53%）。成长持仓更分散，消费持仓更集中。成长细分赛道共43个，平均持仓超过1%的有14个。消费细分赛道共46个，平均持仓超过1%的有8个。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明9周期、金融、稳定的细分赛道周期、金融、稳定风格的细分赛道共45个，平均持仓超过1%的有7个，周期有1个，金融有5个，稳定有1个。整体来看，基金持仓呈现“三分天下”的格局，即成长（43个，均值35%）、消费（46个，均值35%）、周期+金融+稳定（45个，均值30%）请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明10我们需要关注什么行业基金重仓赛道，即持仓均值占比超过1%和持仓最大占比超过1%的行业，共80个。在此基础上我们新增了20个行业，与基金重仓的80个行业构成了100行业基础池（后附列表）用于新行业配置模型的筛选。2024/9/24至今的行情中，100行业基础池整体表现更好。近两年来100行业组合中涨跌幅排名居前的行业平均收益率也更高，表明基金重仓赛道以外的表现较好的行业也需要覆盖，如果选对行业，组合回报将进一步增加。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明11半导体8.43%2.32%国有大型银行1.27%1.14%饮料乳品0.60%1.79%游戏0.28%0.57%旅游零售0.16%0.14%6.19%2.21%电网设备1.21%1.47%非白酒0.60%0.59%环境治理0.27%0.71%环保设备0.15%0.06%5.76%8.07%工程机械1.10%0.75%饲料0.57%0.39%一般零售0.26%0.95%食品加工0.15%0.92%消费电子4.62%2.04%军工电子1.01%0.40%0.51%0.38%广告营销0.26%0.78%调味发酵品0.12%0.25%3.93%3.07%房地产开发0.95%4.10%贵金属0.49%0.56%纺织制造0.25%0.13%0.11%0.10%化学制药3.34%3.76%0.94%2.87%证券0.44%1.39%数字媒体0.24%0.33%综合0.11%0.37%通信设备3.20%1.33%航空机场0.88%0.39%其他电源设备0.43%0.22%0.24%0.44%燃气0.11%0.09%光伏设备3.01%1.90%生物制品0.87%1.65%0.40%2.15%装修建材0.23%0.53%专业连锁0.10%0.65%汽车零部件2.77%1.70%股份制银行0.85%4.21%养殖业0.39%0.71%0.23%0.79%0.09%0.51%2.55%0.85%保险0.81%2.96%家居用品0.38%0.47%专业工程0.22%0.43%影视院线0.08%0.53%2.33%1.79%煤炭开采0.81%0.99%炼化及贸易0.37%0.70%普钢0.22%0.21%轨交设备0.08%0.31%乘用车2.31%1.34%通用设备0.81%1.17%家电零部件0.36%0.24%房屋建设0.21%0.29%包装印刷0.06%0.17%工业金属2.09%0.79%光学光电子0.76%1.42%航海装备0.35%0.29%水泥0.21%0.58%化妆品0.06%0.41%1.71%2.04%计算机设备0.75%1.99%服装家纺0.33%0.51%能源金属0.20%0.60%玻璃玻纤0.05%0.22%通信服务1.63%0.69%专用设备0.74%1.19%电子化学品0.33%0.07%基础建设0.18%0.38%化学纤维0.05%0.24%航空装备1.61%0.91%互联网电商0.73%0.08%化学原料0.32%0.31%特钢0.18%0.13%厨卫电器0.03%0.22%软件开发1.59%2.41%摩托车及其他0.71%0.10%风电设备0.32%0.30%其他电子0.17%0.53%工程咨询服务0.03%0.03%1.47%1.11%农化制品0.62%0.88%航运港口0.32%0.13%金属新材料0.17%0.16%电视广播0.00%0.12%城商行1.34%0.66%物流0.61%0.50%造纸0.29%0.17%旅游及景区0.17%0.78%农产品加工0.00%0.15%化学制品1.34%1.49%商用车0.60%0.50%铁路公路0.29%0.77%黑色家电0.16%0.27%装修装饰0.00%0.41%注：行业按照申万二级行业进行分类；蓝色字体行业为重仓80行业基础上新增的20个行业；平均持仓指2010Q1-2024Q4季度持仓均值资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明12请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明13主客观结合的六因子行业配置模型框架景气•景气指标近一年分位数•景气指标趋势线斜率情绪•趋势动量及反转•换手率•创新高次数主观因子主观因子舆情•年度行业主线选择流动性流动性六因子行业配置数据收集客观因子数据收集客观因子•融资余额因子回测•ETF净流入因子回测权重确定•估值业绩比(PEG)权重确定策略表现风格策略表现•成长vs金融•消费vs六因子行业配置模型通过景气、情绪、流动性、性价比、舆情和风格共六个维度指标为行业配置提供主客观结合的科学依据。模型以100个二级重点行业为研究对象，景气因子衡量行业成长潜力，情绪因子反映市场交易活跃度和热度，流动性因子关注主力资金流入、融资余额及ETF净流入，性价比因子通过估值与业绩的比值（PEG）筛选高性价比行业，风格因子在成长与金融、消费与周期间优化配置，舆情因子结合产业政策和一致预期确定的年度主线进行调整。模型通过定量与定性相结合，打造一个高效、系统的行业配置策略。资料来源：国海证券研究所资料来源：国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明14有效因子需具备高预测性、稳定性和低相关性回测框架回测区间：2013年12月31日-分组检验相关性筛选评估指标分组检验相关性筛选评估指标IC=corr(Factor,Future_Return)RankIC=corr(rank(Factor),rank(Future_Return))与标准差之比。ICIR越高，表示因子的收益预测能ICIR=Mean(IC)/std(IC)•胜率指该因子在回测期间收益为正的次数窗口内是否持续有效。胜率在55%以上为较好的因子，资料来源：国海证券研究所资料来源：国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明15景气：短期分位因子更具优势，近一年分位因子表现稳健100个行业景气度指标近一年分位数图表：景气近一年分位数因子第五组累计收益优势显著图表：景气近一年分位数因子五分组具有一定单调性100个行业景气度指标近三年分位数近三年分位数近五年分位数近五年分位数景气一阶水平因子的短期分位对收益预测更有参考价值，景气近一年分位因子较为有效。从一阶水平和二阶趋势两个角度分析100个行业的景气度指标，从RankIC均值和胜率来看，景气近一年分位因子的有效性大于景气近三年和近五年分位因子，随着时间拉长，景气度分位因子有效性递减。景气近一年分位因子五分组年化超额收益具有一定单调性，第五组累计收益优势显著，多空组收益曲线未见大幅回撤，该因子超额收益较为稳定。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明16景气：趋势斜率因子捕捉景气变化趋势机遇景气趋势线斜率构建方法X是景气度原始数据，μ是均值，σ是标准差y=βX+E景气趋势线斜率因子衡量的是景气度变化的方向和幅度，能够捕捉行业景气度的加速或减缓趋势。景气度原始数据通常受到周期波动等短期噪音影响，通过拟合趋势线的斜率，能够滤除部分短期波动，将关注点聚焦在长期变化趋势。二阶趋势因子是一阶水平因子的有效补充，即使某行业当前景气度处于低位，但若其景气度正逐步回升，存在困境反转机会，值得提前布局。该因子多空组累计收益曲线在2018年年底之前表现不佳，概因趋势斜率因子对数据连续性要求高，部分行业景气数据在此之前空缺。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明17情绪：涨跌幅因子呈超短期动量—短期反转—中期动量特征存在反转效应存在动量效应回溯天数（日）动量效应反转效应动量效应反转效应VSVS行业涨跌幅因子在不同时间区间动量与反转效应交替，表现出显著的“超短期动量—短期反转—中期动量增强”特征，10日、40日、180日是变化拐点。近10日涨跌幅因子RankIC均值较高，呈现出较强的动量效应，说明行业涨跌在超短期内有延续趋势的倾向。然而，在过去10日至40日区间内，RankIC不断下降并在过去40日左右触及低点-0.03，显示出明显的反转效应，短期近40日的行业走势倾向于出现短期回调或反向波动。随着回溯时间进一步延长至过去40日至180日区间，动量效应增强，反转效应减弱，表明中期行业涨跌趋势稳定且具有延续性。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明18情绪：动量因子反映短期延续与中期趋势的双重指引近10日和近180日-40日动量因子均能有效反映行业未来走势，但预测意义有所区别。近10日动量因子主要衡量超短期内的趋势延续性，表明行业在下个月延续当前走势的概率较高。而近180日-40日动量因子则代表中期趋势的稳定性，该区间跨度较长，平滑了短期波动，同时剔除了40日以内的短期反转影响，保留了更具代表性的中期趋势信号。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明19情绪：短期反转因子反映趋势调整信号近40日-10日反转因子能够识别行业短期内的反方向调整，行业在下个月存在趋势逆转的可能性。该因子主要衡量行业在过去40日至10日期间的涨跌变化，通过反向排序行业涨跌幅来捕捉短期回调或反向波动的信号。这一时间区间剔除了超短期内的趋势延续影响，同时未涉及更长期的趋势积累效应，因此更适用于识别行业在下个月出现方向性调整的概率，为捕捉短期反转机会提供了参考依据。该因子多空组累计收益曲线在2020-2021年表现不佳，欠缺一定稳定性。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明20情绪：换手率不宜过高或过低换手率因子温和调整换手率因子温和调整F(X)=−X−温和值换手率过高或过低的行业收益表现相对较弱。本文对各行业换手率的月末近五日均值进行三年分位数标准化，并在100个行业中排序，发现换手率因子第三组表现最好，中间水平优于极端水平。这表明，适度的市场交易活跃度更有助于行业实现长期稳健的表现。过高的换手率通常反映出市场的过度交易行为和短期博弈，导致收益的不稳定性加剧；而过低的换手率则可能反映出市场关注度较低或资金流动性不足，行业走势缺乏支撑。处于中间水平的换手率更大概率实现较优的风险收益表现。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明21情绪：温和换手率对应适中的市场情绪图表：调整后的换手率因子F(X)=−X−55%有效图表：换手率因子多空组累计收益曲线稳健图表：换手率因子五分组年化超额收益单调性显著越接近温和水平的换手率代表越适中的市场情绪和资金活跃度，收益表现越好。为衡量行业换手率相对于温和水平的偏离程度，本文使用绝对值计算换手率分位数对55%的偏离幅度，并设置符号以确保偏离程度越大，因子值越小。将行业按因子值进行五分组分析，结果显示该因子的年化超额收益呈现出显著的单调性，多空组累计收益曲线表现稳定。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明22情绪：180日创新高次数因子收益预测效果较强回溯天数（日）180日内行业指数的创新高次数因子具有较强的收益预测能力。180日创新高次数因子在不同时间区间的比较中表现突出，RankIC均值达到0.054，胜率高达61.36%，显示出较高的稳定性与有效性。将行业按该因子值进行五分组分析，年化超额收益呈现出显著的单调递增性。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明23性价比：使用估值业绩匹配程度来衡量行业性价比估值业绩比因子估值业绩比因子F(X)=−X−1其中，X表示估值和业绩的近五年分位数之图表：估值业绩比因子多空组累计收益稳定图表：估值业绩比因子五分组单调性明显以估值业绩比PEG偏离1的程度作为因子，能够较好地衡量行业的性价比，收益预测效果较好。PEG=1时，行业的估值水平与业绩增长率匹配，代表合理的性价比水平，偏离1的程度可以反映行业被高估或低估的风险情况。在实证分析中，该因子表现优异，胜率超过60%，多空组累计收益曲线表现稳定，且五分组年化超额收益呈现出显著的单调递增趋势。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明24流动性：主力净流入因子有效捕捉机构资金动向图表：主力净流入因子第五组累计收益明显高于其他组主力净流入能够有效反映机构资金的布局方向和市场情绪，帮助判断未来走势。本文以过去一个月的主力净流入均值作为因子，该因子第五组的累计收益明显高于其他组，且五分组年化超额收益呈现出显著的单调递增趋势，这说明主力资金流入对行业表现具有较强的指引作用。相比普通资金，主力资金通常具有信息优势和更强的资源配置能力，其集中流入往往代表对行业基本面和未来增长预期的积极信号。因此，当某行业主力资金持续净流入时，市场对其看好程度较高，推动价格上涨的概率较大。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2015/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明25流动性：两融杠杆资金推动反向收益信号图表：融资余额因子第一组累计收益最高融资余额因子具有反向预测收益的效果，即融资余额越高的行业未来一个月收益可能越低。两融杠杆资金属于风险偏好较高的一类资金，这类资金在市场乐观时趋向热门行业，推高行业估值，然而过高的融资余额往往伴随过度交易和估值透支，使得行业未来走势面临回调风险。而在市场悲观时期，融资余额较低的行业可能存在资金回流和估值修复的空间。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明26流动性：ETF资金流动反映反向收益预期ETF净流入因子同样具有反向预测收益的效果，即ETF资金净流入越高的行业，其未来一个月收益可能越低。这可能源于ETF部分投资者追涨和非信息性交易特征。市场上涨时，部分投资者大规模买入ETF，资金流入的热门行业可能面临获利回吐的压力；而市场下跌时则抛售ETF，导致行业超跌，反而为未来反弹提供空间。此外，部分机构资金的ETF交易是为了套利、再平衡或流动性管理，并不完全基于行业基本面预期。ETF净流入因子可作为反向指标，有助于识别行业的潜在回调风险和反弹机会。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明27风格：成长、金融风格互斥明显图表：成长、金融风格互斥性明显图表：成长、金融风格滚动相关性基本均为负成长和金融风格的互斥性主要由货币信用周期和利率趋势驱动。利率水平是决定两者相对表现的核心因素，在利率上行阶段，金融风格行业如银行、保险等依靠利差扩张和资产收益增长获利，业绩表现往往受益于更高的利率水平；而成长风格行业则由于融资成本上升和贴现率提高，导致估值受到压制。随着货币信用周期的变化，成长和金融风格的表现通常呈现此消彼长的关系，形成显著的互斥性。因此，在构建行业配置策略时，本文基于成长、金融风格二选一原则对市场风格作月度判断。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明28风格：消费、周期风格存在一定互斥性图表：消费、周期风格也存在一定互斥性消费和周期风格同样存在一定的互斥性，这主要受到库存周期和产能周期的驱动。消费行业通常具有更稳定的需求和相对稳健的盈利能力，因此在大部分情况下，由于受产能过剩和库存调整的影响较小，消费行业往往表现优于周期行业。而周期行业的业绩在产能利用率上升和库存去化的量缩价升阶段显著改善，阶段性跑赢消费行业。资料来源：资料来源：Wind、中国政府网、央视网、人民日报海外网、澎湃新闻、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明29双周期配置框架舆情：双周期驱动下的年度主线选择双周期配置框架经济周期经济周期产业周期产业周期2024年-高股息+TMT经济增长承压经济增长承压------>稳健资产质量 AI AI产业向上------>2025年-成长风格和消费细分板块成长景气持续------>AI产业突破扩内需、稳外需-->成长景气持续------>AI产业突破扩内需、稳外需-->两新政策优势出海自2023年年末开始将年度行业主线判断融入六因子行业配置模型，于每年年末判断下一年哪些行业值得看好，并在季度基础上进行修正。2024年年度主线判断为高股息+TMT两端发力。2025年主线看好成长风格和消费中的细分板块，具体包括成长风格中的电子、计算机、军工、电新等行业，两新政策支撑下的可选消费行业，情绪新兴消费行业如谷子经济、宠物经济、潮玩经济等。资料来源：国海证券研究所资料来源：国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明30去冗留精构建六因子行业配置模型大部分行业超额收益驱动因子之间的相关性较低，因子之间具有较强的增量信息。然而，近180日-40日动量因子与180日创新高次数因子之间的相关性达到0.71，存在较高的重叠性，因此需剔除其中之一。为提高模型的独立性和有效性，本文剔除了近180日-40日动量因子，最终选取10个细分因子来构建六因子行业配置模型。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明32权重设定：数据驱动与专业判断的平衡优化综合RankIC均值、ICIR、胜率等有效性评估指标来确定客观因子的权重分配，最终确定客观因子内部权重为景气:性价比:流动性:情绪=30%:25%:20%:25%。在六因子行业配置模型中，客观因子与主观因子之间的权重比例设定为80%:20%，以确保模型在保持数据驱动的同时兼顾专业判断，提高整体配置效果的稳定性和准确性。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明33六因子配置模型展现优秀的收益预测能力复合多因子在收益预测中表现出很好的效果。本文通过对主观和客观六大类因子进行加权整合得到复合多因子，该因子RankIC均值达到0.089，胜率高达73.48%，多空组累计收益稳步增长，第五组收益优势显著，且年化超额收益呈现出明显的单调递增趋势。实证正面，六因子配置模型全面结合多维度信息，展现出优秀的收益预测能力。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明34主客观结合助推行业轮动策略稳健超额收益!六因子行业轮动策略业绩表现不错，引入主观因子后，策略表现继续提升。本文依据每月月末行业复合多因子得分，从100个行业中筛选前10个行业等权配置构建行业轮动策略。经回测分析，该策略全时段年化收益率为20.05%，相对万得全A指数表现出稳定的超额收益，仅在2014年和2023年跑输基准，在多个年份中实现了超过15%的显著超额。自2023年11月30日起，本文结合主观判断，将主观因子纳入模型，以更全面反映市场变化和行业特点。主观因子的引入进一步优化了策略的表现，使得模型在应对复杂市场环境时具备更强的适应能力。资料来源：资料来源：Wind、国海证券研究所；时间区间为2013/12/31-2024/12/31请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明35配置建议示例1月月度配置建议：消费电子、饮料乳品、环境治理、航海装备、环保设备、白色家电、电网设备、其他电子、计算机设备、半导体。资料来源：Wind、国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明36请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明37风险提示历史数据仅供参考；历史数据仅供参考，未来市场环境或交易因素等发生变化时，部分结论可能存在失效风险样本代表性不足的风险；报告采用的样本数据有限，存在样本代表性不足的风险数据处理统计方法可能存在误差；数据处理统计的方式方法可能会产生一定误差基于主观认知划分产生的偏差。在部分类型划分的处理上，一定程度上结合了主观认知，可能与市场存在偏差模型存在失效风险等。配置模型基于回测结果得出，可能存在失效风险。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明38研究小组介绍策略研究小组介绍胡国鹏，研究所副所长，策略组首席分析师，15年策略研究经验2010-2014年策略高级分析师，2014-2