★FOF配置：两大选基域下，1000指增效果最优
　　随着国内量化策略的发展成型，老牌私募的实力值得投资者信赖，百亿私募在23年指增的表现领先市场，但市场仍不断涌现黑马新贵，23年指增的优秀收益均出现在0-5亿规模的投顾中。而公募的往年强项如300指增和1000指增今年弱于私募同期表现。依托于传统股票截面多因子体系，我们构建了五大类（盈利亏损占比、风险矫正收益、选股择时、相关系数和捕获率）选基因子，测试了几大类因子在300指增、500指增、1000指增和CTA选基域中的结果。测试结果中300指增、500指增、1000指增的截面最优FOF组的样本外年化超额分别为3.56%、16.55%和13.42%，CTA测试结果中截面最优FOF组的样本外收益为19.53%。
　　★商品指数：国内先跌后涨，海外持续低迷
　　国内代表性商品指数包括中证商品期货指数与南华商品指数今年全年收益率大约在7-8%，上半年到5月份，国内商品市场都有一定的回撤，商品指数当时回撤超过10%。三季度的商品市场表现优秀，商品指数于9月中旬到达今年高位。海外商品指数则是今年全面下跌，只有软商品版块和贵金属版块表现不错，能源与农产品回撤严重。国内商品型基金规模较去年有一定增长，但是规模集中在老牌头部黄金ETF上。
　　★CTA策略：截面先抑后扬，时序稳中有升
　　从因子的表现来看，今年期限结构因子明显波动加剧，仓单和期限类因子则表现相对稳定，今年收益最好的是波动类因子。从策略角度看，今年CTA策略同样延续了较大的波动，受期限结构类因子的影响截面策略上半年亏损严重，但下半年迎来有利的市场环境后持续反弹。截面策略方面，我们提出了一种区分主次因子的另类复合方式，跟踪的基于C_frontnext & ShortTrend的组合今年以来收益3%，近半年6.7%，而以XGBoost模型构建的组合今年以来收益10%。时序策略方面，我们以底层连续型因子构建了rule-based的多空时序策略，以2019年因子池为例，XGBoost组合的样本外年化收益14.9%。
　　★风险提示
　　模型基于历史数据构建，未来市场规律的变动可能使模型失效。