本报告导读：本文是对前期报告《基于宏观因子的资产配置框架》的一个改进。在策略的样本外跟踪过程中，我们结合与投资者交流的信息，对模型的细节进行了相应的改进与升级，主要涉及宏观因子生成、因子暴露计算、目标因子暴露偏离生成等方面。摘要：基于宏观因子的资产配置框架回顾：在此前报告《基于宏观因子的大类资产配置框架——大类资产配置量化模型研究系列之四》中，我们构造了涵盖增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性六大风险的宏观因子体系，并基于此提出了一个通用性的宏观因子资产配置框架。随后发布了《量化配置基础模型月报》，以风险平价策略为基准，结合主观宏观观点设置因子偏离，构造了基于宏观因子的资产配置策略，并进行样本外跟踪。在样本外跟踪以及与投资者交流的过程中，我们对模型的细节进行了相应的改进与升级。模型的具体改进：（1）宏观因子生成改进：使用波动率倒数合成高频增长和通胀因子、使用黄金构造组合生成汇率因子。（2）因子暴露计算改进：将基于先验信息的滚动重采样（Bootstrap）的 Lasso 回归改为基于先验信息的带半衰期的多元线性回归，并缩短回归周期，以反应资产和因子之间的短期关系变化。（3）目标因子暴露偏离生成改进：设计宏观打分规则以替代原有的主观设定因子偏离值，方便投资者进行宏观观点的转化。总结：本文是对前期报告《基于宏观因子的资产配置框架》的一个改进。在策略的样本外跟踪过程中，我们结合与投资者交流的信息，对模型的细节进行了相应的改进与升级，主要涉及宏观因子生成、因子暴露计算、目标因子暴露偏离生成等方面。 风险提示：量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险。