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　　组合的策略跟踪。9月黄金强势，成长周期风格领先。资产配置方面信号稳定，黄金信号维持积极，配置比例有所提升；流动性因子进入“高”状态，提示债券信号为风险，同时增持短融、减持10年期国债。中观配置方面，行业轮动模型9月超额4.7%，基金组合方面，行业轮动基金组合年内超额24%，陪伴式300增强FOF组合月内超额2.05%。基金池方面，中小盘和医药赛道优选基金年内超额分别为9%和15%。最新完整基金优选池及组合持仓欢迎登录中信建投智研多资产配置+平台订阅（）。

　　8月上证指数上涨0.64%，商品指数下跌0.71%，黄金上涨11.53%，债券指数下跌0.41%。权益市场内成长周期风格强势，创业板指上涨12.04%。基金市场方面股票型基金上涨4.92%，债券型基金指数上涨0.08%，海外主要股指收涨，恒生指数上涨7.09%。行业板块方面，电力设备新能源、有色金属和电子上涨幅度较大，均超10%，银行、国防军工和非银金融下跌。中信风格涨跌不一，成长周期风格上涨，金融风格下跌5.3%。

　　（1）资配模型信号稳定，增配黄金。基于宏观状态识别的多资产配置模型，通过增长/通胀因子、流动性、黄金因子构建动态风险预算组合。截止9月底，黄金信号维持积极，配置比例有所提升；流动性因子进入“高”状态，提示债券信号为风险，同时增持短融、减持10年期国债。

　　（2）行业轮动模型多头月度超额4.69%，样本外超额32.0%。涵盖宏观、财务、分析师预期、ETF份额变动，公募基金/优选基金仓位动量、事件动量维度的多维度行业轮动模型。多头组合月度收益5.97%，相对行业等权超额收益4.69%。2025年10月最新行业推荐为通信、电子、计算机、机械、银行。

　　截至9月末，中小盘风格优选基金超万得偏股基金指数6%；赛道产品中，医药板块优选基金超额15%。最新完整基金优选池欢迎登录中信建投智研多资产配置+平台查询（）。

　　2025年9月（下文中简称为“报告期”）大类资产方面，上证指数上涨0.64%，商品指数下跌0.71%，黄金上涨11.53%，债券指数下跌0.41%。

　　权益市场除中证红利下降1.39%，其余主要股票指数除小盘风格以外均有涨幅，其中创业板指上涨12.04%，沪深300上涨3.2%，深证成指上涨6.54%。

　　基金市场方面股票型基金上涨4.92%，债券型基金指数上涨0.08%，货币基金指数上涨0.1%，FOF基金指数上涨2.18%。

　　国际市场方面，海外资本市场多数收涨，韩国综指回升7.49%，恒生指数上涨7.09%，纳指上涨5.61%，此外日经和英国富时均上涨。

　　行业板块方面，报告期内电力设备新能源、有色金属和电子上涨幅度较大，均超10%，银行、国防军工和非银金融下跌。

　　风格方面，中信风格涨跌不一，报告期内成长风格上涨明显，达到6.71%，周期风格上涨5.11%，金融风格下跌5.3%。

　　本文重点内容为中信建投金融工程及基金研究团队在资产配置、行业轮动、基金及ETF组合的策略表现。下表为各类型组合及基金池的业绩概览。

　　我们在报告《基金配置系列：基于宏观状态识别的多资产配置ETF组合》中具体介绍了针对A股、债券、黄金、美股和港股的中长期配置模型，总体思路是通过宏观层面的经济增长、通胀、流动性、货币政策、美元指数、汇率、央行购金等指标及因子，采用马尔可夫转移模型识别宏观状态，分别探讨股票、债券和黄金的投资价值，根据市场环境的变化进行动态调整不同资产的风险预算，并综合考虑宏观状态、风险分配及业绩动量，构建多目标优化模型进行资产配置分析，构建ETF配置组合。

　　我们借鉴美林时钟的思路，通过构建综合增长因子和综合通胀因子来挖掘股票投资价值较高的时机。与传统美林时钟不同的是，我们不仅关注因子变化方向，同时也将当前的状态纳入考虑。其中增长因子主要考虑PMI、工业增加值、社会消费品零售总额、固定资产投资完成额和出口金额这5个指标，通胀因子主要考虑CPI和PPI 这2个指标。采用流动性因子用于债市的风险监控，流动性因子采用M1同比来衡量。除了宏观层面的因素外，股市本身的特征也对其投资价值具有重要影响。采用ERP（股权风险溢价指标）、EP（1/PE）和BP(1/PB)指标来构建股债性价比因子，监控股市极端情况，并结合货币因子综合评估股票投资机会。

　　黄金的投资价值和美元指数的关联度较高。过去数十年间，美元与黄金的负相关关系都是支撑金价走势判断的核心。然而自乌俄冲突爆发以来，美元与黄金的负相关体现就日渐趋弱，避险情绪和“去美元化”或许是黄金价格变化的重要因素。另外，由于黄金是美元计价，对于国内而言，汇率也是黄金投资的考虑因素之一。因此我们通过美元指数、央行购金和汇率等因素，构建黄金投资因子，衡量黄金的动态配置价值。

　　采用多目标优化模型进行业绩增强。传统风险平价及风险预算主要考虑的是资产之间的协方差，即重点关注风险分配。我们对该模型进行微调，将资产动量也纳入考量，构建多目标优化模型。我们考虑采用ETF来构建基于宏观状态的基金组合。考虑到可投性、相关性和模型适用范围，我们将A股、港股、美股的相关ETF纳入股票产品类型，风险分配上偏重A股，A股考虑底仓型宽基ETF，并根据市场环境做风格配置调整；商品仅考虑黄金ETF，债券考虑短融和10年期国债ETF。我们采用ETF跟踪的指数进行业绩回测，并采用相对均衡的投资方式来进行风格配置，并且控制除债以外资产的配置上限。债券方面我们根据流动性因子状态进行微调，当流动性因子状态显示为“高”时缩短配置久期，加大对短融的配置。

　　构建目标波动率为5%、10%和15%的稳健、平衡和积极组合，并限制对于黄金、美股和港股的投资比例上限为10%，并根据宏观状态信号动态月度调整风险预算，整体的非债券配置比例大约在30%、40%和50%。对比宏观状态模型和风险平价模型，稳健、平衡和积极组合的年化超额收益分别为3%、5%和9%，组合回撤表现有明显变好，夏普比例表现优秀。以目标波动率为5%的低波组合为例，2025年以来该组合收益约6.6%，并且2011-2025年的年度收益胜率为93%。

　　从最新的宏观因子状态信号来看，与上个月相比，黄金信号维持积极，配置比例有所提升；流动性因子进入“高”状态，提示债券信号为风险，同时增持短融、减持

　　行业轮动体系坚持在月频进行轮动，子模块主要涵盖宏观、财务、分析师预期、ETF份额变动，公募基金/优选基金仓位动量、事件动量维度。宏观维度主要刻画了行业的经济周期动量效应，财务维度则主要从三大报表出发优选财务状况较好的行业，分析师预期展示分析师预期边际上调的行业动量效应，ETF份额变动逻辑为超卖行业ETF反转，公募基金/优选基金仓位动量刻画了公募基金/优选基金重仓行业的动量效应，事件动量效应的逻辑则是事件发生时的市场惯性（非线性行业动量）。

　　多维复合策略2012年以来多头年化收益28.9%、年化超额行业等权20.3%、月度超额胜率70%，空头绝对收益-10.6%，年化超额行业等权-10.6%，月度超额胜率36%，分年来看，多头每年相比基准都可以获得正超额，并且每一年基本都优于绝大多数的单一维度。策略2019年以来子维度数据完整，同期策略年化超额行业等权41.5%、月度胜率75%，空头超额年化-4.0%、月度胜率33%。2024年10月31日样本外以来（截止2025年9月底）策略累计收益率为51.8%、超额行业等权32.0%。报告期内，行业轮动模型多头组合收益6.0%，相对行业等权月度超额收益4.7%。2025年10月最新行业推荐为通信、电子、计算机、机械、银行。

　　陪伴式偏股增强FOF以基金初选池作为研究对象，构建以Alpha为主、拥挤度为辅的动态多因子选基模型，通过季度不断调整选基因子与权重进行组合优化。回测区间为2012.1.1至今，其中2024年以来为样本外，每个季度末最后一个交易日进行调仓。基金初选池筛选条件为：成立满2年3个月；近2年平均股票仓位不低于60%的普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型；基金规模不低于2亿元；任期最长的在任基金经理至少任职满1年；剔除定开和持有期基金。因子优选时，以Alpha类因子为主、拥挤度因子为辅，同时各调仓日筛选过去两年IC、IR表现较好的因子分配剩余权重。组合构建时，每期根据复合因子值大小取前30只基金加权构建FOF组合。

　　9月份权益市场整体上涨，截至2025/9/30，陪伴式偏股增强FOF组合月度收益2.91%，万得偏股基金指数月度收益5.52%，组合超额收益为-2.61%。策略2025年以来收益31.75%，相对万得偏股基金指数的超额收益为-3.61%。全时段策略年化收益15.66%，相对万得偏股基金指数的年化超额收益为5.57%。

　　陪伴式宽基增强FOF组合对基金初选池依次构建相对沪深300和中证800的主动权益宽基指数增强策略，通过控制组合相对基准的行业板块暴露和市值风格暴露来控制组合的跟踪误差，在此基础上最大化组合的复合因子得分。其中，单只基金复合因子的计算同样基于Alpha为主、拥挤度为辅的动态多因子选基模型。回测区间为2012.1.1至今，每个季度末最后一个交易日进行调仓。优化模型如下：

　　报告期内陪伴式300增强FOF组合月度收益8.60%，沪深300指数月度收益10.33%，组合超额收益为-1.73%。策略2025年以来收益21.00%，相对沪深300指数的超额收益为6.72%。全时段策略年化收益14.07%，相对沪深300指数的年化超额收益为9.05%。

　　报告期内陪伴式800增强FOF组合月度收益8.28%，中证800指数月度收益11.07%，组合超额收益为-2.79%。策略2025年以来收益20.35%，相对中证800指数的超额收益为3.85%。全时段策略年化收益14.43%，相对中证800指数的年化超额收益为9.19%。

　　我们在报告《基金长期能力因子构建——从选股和择时角度》和《基金长期能力因子构建之二——基金选股能力因子应用》中构建了长期能力因子，在上述报告中，我们基于Brinson模型，结合行业指数以及主动权益基金视角，构造了中信建投行业择时三层业绩分解模型，将基金超额收益拆分为交易、选股、行业配置和择时四个分项。

　　新构建的业绩拆分模型构造出的交易和行业配置因子在选基方面能够体现比原始Brinson模型构建的选基因子更好的效果，在择时层面，我们引用经典的H-M和T-M模型计算基金的择时能力。最终我们构建的长期能力选基因子包含TM模型构造的择时项以及业绩分解模型构造的行业配置和交易两项，在构造基金组合时，剔除不可购买基金，半年调仓。

　　在后续研究中，我们对长期能力因子不断改进，我们引入风格因素，将基金超额收益中的选股以及配置项从另一角度拆分，从而将基金的选股和配置超额收益从行业和风格两个角度进行分解，并且引入交叉项，从而分解成行业选股、行业收益、风格选股、风格收益、行业-风格选股和行业-风格收益八个分项。

　　最后对因子的构造施加基于公募主动权益基金抱团热度的因子择时信号，在基金内，当基金抱团因子处于前30%分位点以下，在原有的长期因子：择时、交易、配置框架中，修改行业配置为行业-风格配置因子，加入风格选股因子，而当基金抱团程度过热，即因子分位点位于近两年前20%分位点时，在构造基金组合时，不使用选股因子。最后构造组合时，使用选用因子等权，半年度调仓，同样剔除不可申赎基金。

　　在报告《市场交易保守程度量化指标能够用来做什么？》，我们讨论了市场交易保守程度对于选基的影响，将交易倾向因子作为负向筛选指标，加入长期能力因子组合，在市场交易热度上升时，给予交易因子更高权重，在市场交易热度降温时，给予交易因子低权重。

　　在报告《基金长期能力因子应用之二——价值成长和大小盘风格轮动及基金组合构建》中，我们利用美债利率对国证价值/国证成长进行择时，利用信用利差、货币宽松和货币供应对大盘/小盘风格轮动分别构造了相关模型进行季度择时。使用季度风格轮动信号叠加长期能力因子，构建季度调仓的风格轮动FOF组合。

　　在报告《基金长期能力因子构建之二——基金选股能力因子应用》中，我们对基金季报持仓进行猜测补全，从而在季度层面实现业绩拆分；另外，基于卡尔曼滤波的行业测算，我们通过基金业绩-高精度估算净值构造基金KF-Alpha因子，更好体现基金行业内选股能力。通过更高频的季度层面数据，我们构造了KF-Alpha+季度交易能力的基金组合。

　　报告期内长期能力因子组合绝对收益5.03%，同期主动权益基金收益4.42%，组合相对主动权益基金超额收益0.59%；策略2025年以来收益33.04%，相对主动权益基金超额收益4.1%。全时段策略年化收益17.05%，相对基准超额收益8.97%，信息比1.14。

　　报告期内风格轮动FOF组合绝对收益2.01%，组合相对主动权益基金超额收益-2.3%；策略2025年以来收益21.16%，相对主动权益基金超额收益-5.2%。全时段策略年化收益18.2%，相对基准超额年化10.09%，信息比1.24。

　　报告期内季度KF-Alpha+交易FOF组合绝对收益2.6%，同期偏股混合基金收益5.52%，组合相对偏股混超额收益-2.76%；策略2025年以来收益29.64%，相对偏股混超额收益-4.23%。全时段策略年化收益17.86%，相对基准超额收益8.63%，信息比1.08。

　　在如何将效果优秀的六维度行业轮动模型应用至落地产品化道路上，我们进行了一定的探索，建立了基于规划求解的六维度行业轮动主动权益基金产品。该产品组合选基样本为成立六个月及以上的主动权益基金，月度调仓。

　　在行业轮动组合的基础上，我们构建了5层递补可交易指数轮动策略，标的池选择成立超过24个月的ETF，策略组合同样月频调仓。

　　具体来说：我们的目标保持不变：尽量使用披露持仓进行规划求解，但在具体的实施过程中，考虑到某些行业可能交易量较小，或跟踪该行业的指数较少，从而无法完成求解，所以设计了五层递补的求解方案：

　　第二层：根据指数持仓，将全市场成交规模较高行业和预期收益较高行业交叉保留强势行业。

　　经过测试，五层递补法对行业轮动指数组合进行增强后，可以获得年化超过12%的收益提升，同时在每期组合的规划求解上也能更好的贴近期望效果。

　　报告期内行业轮动主动权益基金组合收益7.05%，超额收益2.53%，全时段策略年化收益23.73%，相对基准超额收益15.2%，信息比1.25。

　　报告期内行业轮动ETF组合收益10.41%，超额收益7.4%。全时段策略年化收益23.26%，相对基准超额收益17.9%，信息比1.73。

　　我们在2024年10月27日发布的研究报告《多层次主动权益基金池体系构建》中详细介绍了多层次主动权益基金池体系的构建方法，以期为基金投资者提供涵盖各个赛道和风格优秀基金的选基工具箱。基金池所采用基金评价指标数据均来自于中信建投基金标签矩阵，评价时间维度为近2年，每个季度末和半年报/年报披露的月末进行更新；整体以定量评分的体系为主，辅以定性的验证。

　　其中，风格划分基于基金价值和成长因子的绝对标签和相对得分，将主动权益基金分为深度价值、价值、价值成长、均衡成长、成长五大类。行业配置方面，将满足一定行业配置特点的基金划分为六大板块赛道基金、行业均衡基金、中观配置基金。在此基础上，我们对常用的基金评价业绩指标进行检验，指标区间包含6个月、1年和2年，最终选取相对有效的因子构建基金评价指标体系，包含收益指标、风险调整收益指标、风险指标、投资能力指标、持有体验指标和规模指标六大类。经回测，综合得分在基金池中具有较好的选基效果。

　　长期来看，全市场投资的各风格池内，综合得分排名靠前基金整体表现均跑赢中证偏股。从各风格池中综合得分排名前25%的优选基金单年度业绩表现来看，成长风格基金在2015年、2019-2020年获得了突出的业绩弹性；2022-2024年价值风格明显占优，深度价值风格基金整体表现突出。今年以来中小盘、成长风格总体占优，截至9月末，中小盘优选基金整体回报在41%左右；成长风格优选基金经过上涨，整体回报达到46%；万得偏股基金指数同期上涨约35%。价值成长、均衡成长、行业均衡风格优选基金年内表现与万得偏股基金指数相当，上涨超过30%；深度价值、价值风格基金优选池取得15%以上正收益。

　　赛道产品中，今年以来医药板块表现较突出，基金优选池表现优于全部赛道基金整体水平，医药板块优选基金上涨60.60%，全部医药赛道基金45.38%。周期、制造、科技近一月表现领先，赛道内优选基金年内上涨33.40%、34.54%、53.65%，全部赛道基金28.72%、38.21%、53.65%。其他板块也各自取得一定幅度的上涨，年内优选基金涨幅均在10%以上，其中医药板块优选基金相较于全部赛道基金取得了更好的超额收益。根据六大板块对应中信一级行业，按照自由流通市值加权得到中信行业指数业绩表现，今年以来多数赛道优选基金相对基准指数均取得了4%以上超额收益；医药板块优选基金相对指数取得超额收益更为明显。

　　从基金优选池整体的业绩表现来看，长期相较于万得偏股基金指数和沪深300取得一定超额收益；单年度业绩表现来看，完整年度均跑赢万得偏股基金指数；除了2024年主动权益基金超额面临压力，2019-2023年均跑赢沪深300。今年以来截至9月底，基金优选池与万得偏股基金指数表现相当，两者年内收益均在35%左右，整体表现优于沪深300。

　　根据各风格和赛道池内最新一期（截至2025/9/30）的加权平均综合得分，优选在全市场和赛道内综合排名均靠前的主动偏股基金。

　　本报告结果均基于对应模型计算，需警惕模型失效的风险；历史不代表未来，需警惕历史规律不再重复的风险；文中涉及基金组合仅供研究参考，不构成推荐；基金历史收益仅供参考，不代表未来收益；当前海外地区冲突仍未结束，仍需警惕局部地区冲突大规模升级的风险；当前中国经济受国内国际因素影响较多，仍需警惕国内经济增长不及预期带来的风险；基金历史收益不代表未来收益，本报告不对基金及对应组合未来收益做任何保证；行业轮动模型参数较多，应对经济环境变化有失效风险。

　　姚紫薇：金融工程及基金研究首席分析师、中证报金牛奖专家评委。上海财经大学管理学硕士，厦门大学统计学学士，在基金研究、资产配置、产品设计、财富管理等领域均有长期深入研究。曾担任招商证券基金评价业务负责人，多次获得“新财富”金融工程方向前三（团队核心成员）。

　　孙诗雨：上海财经大学金融硕士，西南财经大学经济学学士，4 年基金研究经验，研究方向为权益基金研究、组合构建、基金经理调研等。

　　王西之：中信建投金融工程及基金研究组分析师，上海财经大学管理学硕士，曾担任券商研究员，拥有五年金工研究经验，2022 年加入中信建投研究所，主要从事量化选股方向研究。

　　应绍桦：厦门大学金融硕士，3年基金研究经验，研究方向主要为资产配置、组合构建、基金数据库、基金因子挖掘等。

　　证券研究报告名称：《行业轮动年内超额25%，对应基金组合年内绝对收益59% ——组合月报202510》