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报告概述

本报告为国金证券金融工程团队发布的月度量化配置视野，聚焦于全球大类资产配置、国内股债轮动配置以及红利风格择时三大策略。报告首先回顾了上月国内股票、债券和商品市场表现，并分析了经济增长、货币流动性等宏观环境。随后，基于人工智能模型给出全球资产配置建议，运用动态宏观事件因子构建股债轮动策略，并利用红利择时模型对中证红利指数进行配置。报告旨在为投资者提供系统化、量化的大类资产配置参考。

报告的核心结论

AI模型6月建议增配国债和原油，降低权益权重。

6月份全球大类资产配置策略建议国债指数权重从55.13%提升至61.49%，ICE布油从10.91%升至14.08%，而纳斯达克和日经225权重分别从24.92%和9.04%降至15.66%和3.43%，并新增德国DAX 5.34%的配置。

股债配置模型增长信号转弱，股票仓位降至中性偏低。

截至5月30日，宏观择时模块中经济增长维度信号强度为0%（上月50%），货币流动性维度为60%（上月40%），综合股票仓位信号为30%（上月45%），配置观点转为中性偏少。进取型、稳健型和保守型的股票权重分别为7.82%、13.75%和30.00%。

红利择时模型6月发出满仓看多信号。

基于经济增长与货币流动性两大维度的10项指标，最终合成信号为100%。经济增长维度中采制造业PMI、PPI同比、PPI-CPI剪刀差发出看多信号；货币流动性维度逆回购R007差额发出看多信号。

全球大类资产配置策略年初至今收益显著优于基准。

从2021年1月至2026年5月，策略年化收益率8.68%，夏普比率1.25，最大回撤6.66%；同期基准年化收益率4.52%，夏普比率1.69，最大回撤3.07%。年初至今策略收益12.69%，基准仅2.00%。

报告回答的关键问题

AI模型如何配置6月全球大类资产？

AI模型基于因子打分排序，6月建议增配国债指数至61.49%和ICE布油至14.08%，降低纳斯达克至15.66%和日经225至3.43%，同时新增德国DAX 5.34%。整体体现了避险和商品配置的倾向。

当前经济增长信号对股债配置有什么影响？

经济增长维度信号强度从5月的50%降至6月的0%，显示增长动能减弱。叠加货币流动性信号为60%，最终股票仓位信号从45%降至30%，配置观点转为中性偏少，债券配置比例相应提升。

红利风格是否值得在当前季度配置？

红利择时模型6月给出满仓信号，经济增长和流动性指标均看多。从历史表现看，择时策略年化收益率15.77%，最大回撤-21.22%，夏普比率0.92，优于中证红利全收益指数（年化11.17%，最大回撤-36.80%，夏普0.57），当前信号支持配置。

国金证券的量化配置策略历史表现如何？

全球大类资产配置策略自2021年至2026年5月年化收益8.68%，夏普1.25，最大回撤6.66%，收益和风险调整后收益均优于基准。股债轮动策略中，进取型年化复合收益率15.56%（2005-2026年），夏普2.31，表现稳健。

报告中的代表性数据

8.68%

全球大类资产配置策略年化收益率

2021年1月-2026年5月，同期基准（资产等权）年化收益率为4.52%。

15.77%

红利择时策略年化收益率

历史回测期，中证红利全收益指数同期年化收益率为11.17%。

24.7%

4月工业企业利润总额当月同比

2026年4月，较上月回升8.9个百分点；累计同比增长18.2%。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 市场概况：详细分析了2026年5月国内股票、债券、商品各大类资产的涨跌幅和净值走势，并对比了不同风格指数的表现。
  • 宏观环境解析：从经济增长（工业、进出口、PMI、通胀）和货币流动性（国债收益率、资金利率）两个维度进行深度数据解析，包含图表展示。
  • 人工智能全球大类资产配置模型：阐述了基于机器学习的资产打分排序方法，提供了6月具体权重建议及历史月度收益率表格。
  • 动态宏观事件因子股债轮动策略：展示了不同风险偏好（进取、稳健、保守）下股票债券的最新权重，以及各细分因子的信号方向。
  • 红利风格择时策略：列出了经济增长和货币流动性各指标的看多/看空信号，以及择时策略与中证红利全收益指数的净值走势对比。
  • 完整的数据表格：包括全球资产策略月度收益率表、股债策略月度表现表、因子信号表等，便于投资者进行深入分析。
  • 风险提示：对模型基于历史数据可能失效的风险进行了说明，包括政策变化、市场环境变化等。

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