核心观点
　　风险因子是推动大类资产回报的关键驱动因素，我们针对中国金融市场设计了一套基于因子的动态资产定价系统，简记为D-FPS（China）。D-FPS主要包含三个维度：其一为主线追踪，从资产池中提炼相关因子，并解析因子与资产价格、全局因子和局部因子之间的映射关系；其二为因子归因，将主成分分析得到的因子与宏观经济变量相联系，增强因子的解释性和应用价值；其三为资产定价，基于因子重构资产价格，得到公允定价，并计算实际价格与公允价格的偏离度、协整关系等指标，最终输出可供投资参考的策略信号。
　　从风险因子到资产定价：D-FPS
　　目前市场有两类主流的因子分析框架，一是直接基于宏观经济变量，二是对资产价格提取关键信息。前者存在滞后性、频率低、可投资性差、局限性高等不足，后者在捕捉因子动态变化、实际落地等方面也存在困难。为了克服这些问题，我们提出了基于因子的动态资产定价体系（ Dynamic Factor-Based Pricing System），简记为D-FPS，力图能满足资产配置实践中从捕捉市场主线→关键因子归因→资产合理定价→发出策略信号的全链条投研需求。
　　D-FPS（China）：主线追踪
　　D-FPS（China）是一个跨资产的量化配置分析框架。我们构建了114项资产组成的资产池，作为D-FPS（China）的输入数据，在得到资产池每日价格数据的基础上，基于机器学习算法进行因子提炼。由资产价格提炼得到的隐含风险因子具有高频、实时、精炼、可投资、可解释和可预测的特征，对资产的解释度远高于传统宏观变量（相对低频、滞后且粗糙）。在得到局部宏观因子后，不仅可追踪分析各因子本身趋势变化，还可通过滚动逐日回测的方式，研判决定跨资产、全市场品种的核心定价矛盾源于哪个子市场，或受哪个局部宏观因子主导，发现D-FPS框架具有良好的方向研判能力。
　　D-FPS（China）：因子归因
　　因子归因部分主要包含三方面量化分析：其一，基于复合回归体系筛选因子隐含意义，为各因子寻找其可能的归因指标；其二，计算指标与因子间序列相似度；其三，测算指标与因子间领先滞后关系。综合来看，目前中国市场上最核心的三条定价主线的矛盾焦点或在于房地产景气度、金融条件（利率）和通胀水平。过去一年中经济增长（尤以房地产景气度和固定资产投资表征）、金融条件（利率）和通货膨胀水平作为最核心的定价主线，分别占比53.76%、34.78%和11.46%。
　　D-FPS（China）：资产定价
　　D-FPS利用因子和特征向量间的数量关系重构得到资产公允价格，这提供了一个基准，可通过比较真实价格和公允价格来判断资产的相对价值。资产定价部分可全面展示各资产的定价偏离度、协整关系、收敛速度、历史内分位和资产内分位等数量化分析维度。本文以黄金期货、中证2000和中国30年国债到期收益率三个资产案例，论述了D-FPS（China）分析资产定价偏离趋势与变化的科学性与准确性。最后，基于双序列信息的资产价格走势预测或具有较为良好的预测性能和判断胜率。
　　风险提示：由于模型基于历史数据构建，因此模型在未来应用的有效性可能与报告回测有效性存在差异；市场可能会出现超预期波动，对依据或使用该模型所造成的后果由投资者自行承担。