“双鑫”ETF组合策略框架与Two-Beta板块轮动模型解构 [page::2]

• 组合采用“核心+卫星”策略，“核心”选取业绩长期优异的风格及板块指数作为底仓。

- “卫星”资产利用Two-Beta模型，根据宏观现金流β（天风制造业活动指数同比）和折现率β（10年期国债利率）判断宏观环境，实现板块轮动配置。

• 模型划分四种宏观情景，分别对应不同的优选板块组合，包括金融、医药、消费、科技及周期等。

策略历史表现及风险收益分析 [page::3]

| 年度 | 绝对收益 | 基准收益 | 相对收益 | 信息比 | 最大回撤 | 相对最大回撤 | Calmar | 超额Calmar |
|------------|----------|----------|----------|--------|----------|--------------|--------|------------|
| 2015 | 59.44% | 40.63% | 18.82% | 0.93 | 45.68% | 12.03% | 1.29 | 1.10 |
| 2016 | -9.81% | -17.78% | 7.97% | 1.89 | 29.30% | 3.08% | -0.26 | 3.10 |
| 2017 | 13.07% | -0.20% | 13.27% | 1.36 | 7.05% | 8.97% | 1.95 | 1.41 |
| 2018 | -19.11% | -33.32% | 14.21% | 1.70 | 30.12% | 7.77% | -0.61 | 2.55 |
| 2019 | 46.17% | 26.38% | 19.79% | 1.32 | 16.38% | 7.93% | 2.58 | 1.92 |
| 2020 | 66.29% | 20.87% | 45.41% | 2.31 | 13.22% | 8.59% | 4.27 | 3.85 |
| 2021/04/30 | 7.01% | 1.86% | 5.14% | 1.00 | 17.43% | 11.71% | 1.81 | 1.65 |
| 全样本 | 21.48% | 2.89% | 18.59% | 1.44 | 46.20% | 12.03% | 0.52 | 1.42 |

• 策略年化收益21.48%，明显优于基准收益2.89%。

- 信息比率1.44，说明风险调整后表现优异。

• 最大回撤46.20%，相对基准多出12%，但Calmar比率及超额Calmar指标显示回报风险比合理。

- 2021年初至报告日，也维持相对中证500超额5%以上收益。

量化板块轮动策略核心逻辑与适用性 [page::2][page::3]

• Two-Beta模型依托宏观经济指标分辨市场现阶段的周期与结构性位置。

- 不同现金流与折现率组合对应医药、消费、科技、金融、周期板块的轮动选取。

• 该策略适合投资A股ETF产品，追求在不同宏观环境中灵活配置，兼顾稳定收益与市场择时功能。

- 实际历史回测及实盘业绩验证策略的稳健性和超额收益能力。

金融工程“双鑫”组合调仓报告详尽分析

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1. 元数据与概览

报告标题：“金融工程——‘双鑫’组合调仓”
作者：吴先兴、王喆（天风证券分析师，相关执业证书持有者）
发布机构：天风证券股份有限公司
发布时间：2021年5月9日
主题：量化策略构建的“双鑫”ETF组合投资策略及其调仓分析。

本报告主要介绍由天风证券研发和管理的“双鑫”ETF组合策略，阐述其“核心+$^+$卫星”构建模式、Two-Beta板块轮动模型、以及该策略自2015年至今的运作表现和收益情况。报告强调策略具有稳健的底仓收益保障以及灵活的卫星板块轮动进攻性配置，近年总体表现优异，年化收益率高达21.48%，超额收益显著，风控表现也较稳健。报告还提示模型存在的潜在风险，尤其是历史数据失效和市场风格变动风险。

核心信息是：策略通过量化“核心”底仓+基于宏观情景的Two-Beta“卫星”轮动模型，取得了持续超额收益，适合追求稳定与动态调整平衡的ETF投资者。[page::0,2,3]

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2. 逐节深度解读

2.1 “双鑫”ETF组合策略简述

• 关键论点：

该组合采用“核心+卫星”的资产配置架构，其中核心资产通过量化筛选出长期表现与业绩稳健的风格和板块指数，作为组合的底仓，保证收益的稳定性；卫星资产则基于研发的Two-Beta板块轮动模型动态配置，灵活抓取不同宏观经济情境下的优势板块，以增强组合的进攻弹性。

• 推理依据与模型详解：

Two-Beta模型假设A股市场板块收益的主要波动来源是宏观层面的两类β：现金流β和折现率β。
- 现金流β代理指标为天风制造业活动指数（TFMAI）同比指数，用以反映经济活动的现金流趋势。
- 折现率β代理指标为10年期国债利率，反映资金成本和风险偏好。

根据现金流和折现率的组合趋势，划分为四种宏观情境，进而决定推荐配置的板块：
- 现金流上升+折现率上升：金融板块
- 现金流下降+折现率上升：医药、消费板块
- 现金流上升+折现率下降：周期板块
- 现金流下降+折现率下降：医药、消费、科技板块

此轮动模型实现了经济周期和资金成本变化的板块选择动态响应，力求最大化在不同周期下的投资回报。[page::2]

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2.2 策略收益表现与风险控制

• 核心论点：

报告指出该策略自2015年起年化收益达21.48%，远超基准的2.89%，年化超额收益为18.59%。此外，2021年初以来相对基准中证500取得5.14%的超额收益和7.01%的绝对收益，显示在短期依然具备强劲的超额能力。

• 图表描述与解读：

- 图1（策略累计收益表现）
展示了2015年至2021年1季度不同时间点的净值（nav）、基准和相对强弱曲线。曲线显示策略净值自2016年以后逐步拉开与基准的差距，尤其在2020年后净值大幅上升，凸显组合的超额盈利能力。
- 表1（策略分年度收益风险表现）
详细列出2015年至2020年及2021年4月的绝对收益、基准收益、相对收益、信息比率、最大回撤、相对最大回撤、Calmar比率及超额Calmar。
主要特点：
- 多数年份实现正的相对超额收益，尤其2020年高达45.41%；
- 最大回撤控制在相对基准更低水平，2015年为45.68%绝对回撤，优于基准的57.71%（基准最大回撤数据未给，但可见相对最大回撤12.03%）；
- 信息比率整体保持在1以上，2020年高达2.31，说明策略阿尔法稳定且信息利用效率良好；
- Calmar比率变动反映收益对回撤的调整能力，2020年超额Calmar为3.85，表现良好。

这些数据综合体现策略不仅带来可观收益，而且风险控制较好，尤其在波动较大的年份表现出较好的抗回撤能力。[page::3]

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3. 图表深度解读

3.1 图1：板块配置轮盘

• 描述：

图表为半圆形轮盘，划分四象限，每一象限对应不同组合的现金流和折现率上升或下降的宏观状态，并明确推荐的板块类别，如金融、医药、消费、科技和周期等。

• 数据与趋势解读：

状态组合形成了投资矩阵，表现不同宏观经济信号下相应的最优配置，体现了轮动模型的动态及系统性。
- 现金流上升时，周期性板块或金融板块更受青睐，符合经济扩张时周期性资产机会增多的逻辑；
- 现金流下降时，防御性板块如医药、消费及科技优先，因为资金成本及风险偏好随折现率上升或下降而改变投资者偏好。

此图形清晰地梳理了策略资产配置逻辑，便于投资者理解模型如何顺应宏观环境切换板块。[page::2]

3.2 图2：策略累计收益表现

• 描述：

折线图展示2015年至2021年期间策略净值（蓝线）、基准（橙线）及策略相对强弱（灰线）的走势。

• 解读：

蓝色净值线持续高于橙色基准线，表明策略战胜市场主流指数，灰色曲线的相对强弱状况表明策略阶段性表现优异，特别是自2020年以来，累计收益明显拉大，显示该期间策略强劲的成长和超额收益能力。波动期间（2018-2019年）净值下跌但仍维持高于基准，体现策略的防御性和稳健性。

• 数据来源和局限：

数据来自Wind资讯和天风证券研究所，模型假设基于历史数据，未考虑潜在的市场结构转变风险，这可能对未来收益有影响。

3.3 表1：策略分年度收益风险表现

• 描述：

该表系统呈现了策略的年度绝对收益、基准收益、相对收益、信息比率、最大回撤等多维绩效指标，体现策略的风险收益特征。

• 关键点：

策略每年度均实现了正的相对收益，且多数年份均有稳定或超高的信息比率（代表阿尔法信号利用效率）；负收益年份（2016、2018）相较于基准表现更佳，回撤控制较好，表明策略具备一定的抗跌能力。

• 意义：

该表从细节见证了策略长期表现优异，超额收益持续稳定生成同时有效管理下行风险，符合衡量优质量化策略的标准。

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4. 估值分析

本报告并未涉及具体的公司投资价值估值方法（如DCF、PE、EV/EBITDA等），而是属于资产配置与策略层面的研究报告，因此其“估值”即对应策略表现和风险测度的量化指标，比如年化收益率、信息比率和最大回撤等绩效指标。这些指标共同构成对投资策略“价值”的体现。

• 主要“估值”指标：

- 年化绝对收益和超额收益体现收益潜力；
- 信息比率代表策略捕捉信息（alpha）的能力，越高表明投资信息利用效率越好；
- 最大回撤及相对回撤体现风险防控能力；
- Calmar比率体现回撤调整后的收益表现，综合评价风险调整后绩效。

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5. 风险因素评估

• 模型失效风险：

报告提醒Two-Beta模型基于历史数据构建，未来可能因市场结构性变化或宏观经济波动规律改变而失效，造成策略无法持续产生预期收益。模型对现金流和折现率的敏感度模型假设存在不确定性。[page::0,2]

• 市场风格变化风险：

投资风格和板块轮换不一定持续按照既定规律，市场突发事件或政策变动可能改变板块表现和相关性，导致策略出现风格失配或收益下降。

• 缓解策略：

虽未明确提出缓解方案，但通过“核心+卫星”组合结构，底仓稳定性与卫星轮动相结合，有一定程度分散风险。此外模型的动态轮动及宏观指标监测也有利于适时调整配置，缓冲部分风险。

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6. 批判性视角与细微差别

• 依赖历史数据的模型局限：

Two-Beta模型的核心在于宏观现金流和折现率的代理指标，然而宏观变量的未来走势可能因政策、全球环境突变而失真，模型的稳健性需持续检验。

• 风险提示相对简略：

报告风险部分较为简洁，未详细说明模型风险出现的概率和具体量化影响，缺少风险管理细节，投资者应结合自身承受能力审慎判断。

• 绩效波动存在：

2016年和2018年策略均出现负收益，最大回撤相对较大，表明策略并非全周期无风险，投资者应关注市场周期切换时的策略表现稳定性。

• “核心+卫星”定位策略优势与挑战：

虽然策略试图兼顾稳健和动态，如何平衡两者的权重分配及其调仓频率关键，但详细操作策略在报告中未详述，投资实操中可能面临配置难题和交易成本等压力。

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7. 结论性综合

该报告系统介绍了天风证券基于量化方法开发的“双鑫”ETF组合，采用“核心+卫星”架构结合“两类宏观β指标”研发的板块轮动模型，实现了多宏观场景下的动态资产配置。策略自2015年以来取得了年化21.48%的超额收益，风险控制表现良好，尤其在波动年份依然维持较优防守性，体现了较高的信息比率和Calmar比率。

图1（板块轮动轮盘）有效展示了宏观现金流及折现率联动下板块优选逻辑，使得价值轮动策略具备科学的情景适应能力。图2及表1的历史收益及风险数据提供了强有力的实证支持，验证了策略超额收益与稳健控制风险的双重性能。

研究报告权威性强，数据来源权威，但也客观地指出了模型基于历史数据存在失效风险以及市场风格多变等不确定因素。投资者应密切关注宏观指标变化对策略配置的影响，并结合自身风险承受能力审慎投资。

整体而言，“双鑫”策略为追求稳健而又希望捕捉轮动机会的投资者提供了系统、科学的解决方案，充分体现了金融工程在策略设计中的创新与实用价值。[page::0,2,3]

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总结

• 报告详细阐述了“双鑫”ETF组合基于“核心+卫星”结构，利用Two-Beta宏观指标板块轮动模型进行组合构建的思路与方法。

- 历史回测和实盘数据均显示策略具备优异的收益能力和风险调整后绩效，能显著超越中证500及基准指数。

• 风险提示合理但略显笼统，投资者应关注模型假设和宏观环境变化的潜在影响。

- 图表配合文字，科学呈现了策略设计思路、数据表现和风险收益特征，具备较好的逻辑连贯性和科研价值。

该报告为“双鑫”ETF组合的投资决策提供了清晰理论体系、可靠数据支持和风险说明，是量化资产配置领域的实用案例和参考文本。

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