宏观行业组合：针对所有标记为“行业主题”的ETF，选择成立时间1年以上、当期规模2亿以上的产品跟踪的行业主题指数，每个月根据历史数据计算经济、流动性、信用的敏感性得分，然后根据最新的经济、流动性、信用判断指标调整得分方向后进行加总，最终得到排名前6的行业主题指数，然后取对应规模最大的ETF进行等权配置。根据申万金工量化资产配置月报，目前经济前瞻指标回落、信用指标仍然偏紧，我们选择对经济、信用不敏感的ETF配置，整体重回成长。
　　宏观+动量行业组合：基于宏观类配置策略主要存在偏左侧的特点，胜率偏低而赔率较高，我们尝试将宏观与动量的方法进行结合，两种方法各自筛选后直接合并。本期动量选中的行业周期、成长都有覆盖。
　　核心-卫星组合：行业主题ETF整体存在波动偏高的情况，且近两年行业轮动速度加快，收益难以把握，若我们使用行业ETF组合来对标沪深300，会发现组合偏离较为明显，因此，我们尝试设计以沪深300为底仓的“核心-卫星”组合。我们使用宏观敏感性测算方法分别对国内宽基、行业主题和Smart Beta ETF三个ETF跟踪指数池进行测算，最终按50%、30%、20%的比例合成配置。
　　三位一体风格轮动模型：宏观流动性能够长期下较好解释大类资产，我们以此为思路，尝试构建以宏观流动性为核心的中长期风格轮动模型，并尝试以沪深300指数以标的进行对比。在构建组合时，我们综合胜率表现与赔率表现，筛选逻辑上可解释的宏观因子、基本面因子与市场情绪因子等构建模型，构建三类模型：1）成长/价值轮动模型；2）市值模型；3）质量模型。综合三个模型的结果，得到最终指向；模型共包含2*2*2=8个风格偏好结果。
　　风险提示及声明：本报告模型根据历史数据构建，准确度受限于历史数据的长度；模型历史表现不代表未来，宏观及市场环境大幅变化时模型可能失效。