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　　本文重点聚焦自上而下的综合性配置方案。主要涉及：（1）宏观层面：海外经济温和增长，国内经济稳中有进；AH股占优，债市延续震荡，中长期看多贵金属和工业金属；最后依次给出普林格周期配置信号、宏观因子风险平价策略与全球配置ETF组合。（2）中观层面：行业判断短期顺周期、中长期科技成长，风格判断大盘成长占优。（3）组合层面：根据选基模型构建FOF组合，根据基本面因子和分钟因子构建股票组合。（4）投研工具箱：中信建投智研多资产配置+平台（）是中信建投金融工程及基金研究团队搭建的研究成果展示平台，平台定期更新全球资产配置、行业轮动、FOF策略等模型信号及配置建议。

　　资产配置方案：1）普林格周期配置模型：认为当前中国经济正处于该周期体系的第三阶段，模型建议配置是股票和商品。2）宏观因子风险平价策略：高配债券资产且以短债为主，股票和黄金作为底仓配置。3）全球配置ETF组合：根据最新宏观信号，流动性因子自9月底以来提示债券利空风险；股票投资建议以红利+宽基+成长的配置思路，其中红利与宽基为底仓；黄金信号仍处于积极区间。综合宏观信号及多目标优化模型得到最终的多资产ETF配置方案，今年以来稳健、平衡和积极组合在债券方面增持短融、减持10年期国债，在股票方面增持A股且偏好红利和宽基；稳健组合对黄金配置比例有所减少。

　　风格：价值/成长轮动：通过动量效应、美债利率传导及模式切换信号构建三层模型，组合策略年化收益12.15%，季度择时准确率75.51%。大小盘轮动：综合信用利差、货币宽松度、货币活化及动量这四个信号，组合策略年化收益10.03%，季度准确率76.74%。ETF资金流：基于短期ETF情绪反转资金流效应构建风格轮动模型，全时段价值成长策略年化多空15.24%，大小盘多空14.93%。结论：中期宏观因子和短期ETF资金流均指向大盘+成长；综合判断未来大盘占优，成长行情还有持续空间。

　　长期能力因子及风格轮动FOF组合：长期能力因子分解基金超额收益为交易、选股、配置、择时四项，引入风格因子优化行业配置。叠加季度风格轮动信号（如美债利率择时），构建动态FOF组合。季度调仓，剔除不可申赎基金。长期能力因子组合2025年收益32.77%，全时段年化16.91%；因子叠加风格轮动FOF年化收益18%。季度KF-Alpha+交易FOF组合年化16.95%。基于更贴近基金投资的基准构造的Alpha因子经过检验相比传统方式构造的Alpha因子有更好的选基效果，今年以来绝对收益46.16%，相对偏股混合超额收益8.81%。

　　分钟因子模型：通过对A股市场日内微观结构的分析，我们成功构建了一个基于分钟因子模型的隔夜交易策略。策略采用集成学习，融合了LightGBM在截面数据上的优势和我们自研的pegformer模型在时间序列上的强大捕捉能力。在2022年至2025年7月的样本外测试中，该策略表现出卓越的盈利能力和稳健性。预测因子IC均值达到0.087，信息比率高达9.136。在千二的交易成本假设下，策略能实现超过64.15%的年化超额收益和3.53的夏普比率。

　　Fin MCP Server：Fin MCP Server是我们开发的一个金融领域MCP Server，不仅支持多种数据提取和分析工具，还集成了量化研究中的关键功能，如策略回测和因子优化。通过与AI代码编辑工具（如Cursor和Trae）结合，Fin MCP Server能够实现从数据获取到策略执行的自动化，也能够在一些AI助手，如Cherry Studio或者手机APP中进行调用，极大地提高了研究效率。其支持本地和云端两种部署方式，使得用户可以根据自身需求灵活选择。

　　研究均基于历史数据，对未来投资不构成任何建议。文中的模型分析均是以历史数据进行计算和分析的，未来存在失效的可能性。市场的系统性风险、政策变动风险等市场不确定性均会对策略产生较大的影响。另外，本报告聚焦于模型的构建和效果，因此对市场及相关交易做了一些合理假设，但这样可能会导致基于模型所得出的结论并不能完全准确地刻画现实环境，在此可能会与未来真实的情况出现偏差。而且数据源通常存在极少量的缺失值，会略微增加模型的统计偏误。