> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 本周 ESG 策略小幅回撤总结 ## 核心内容 本周 ESG 策略表现整体回撤，具体如下： - **ESG 筛选策略（沪深300）** 该策略基于《厚积薄发，志存高远——ESG 投资策略解析与优化构建》报告，结合了 ESG 增量风险信息与马科维兹资产组合理论。 - **本周表现**：下跌 $0.39\%$，相对于基准沪深300（ $-0.25\%$），超额收益为 $-0.14\%$。 - **最新一个月总回报**： $-0.30\%$，相对总回报为 $-3\%$，最大涨幅为 $1\%$，最大跌幅为 $-1\%$，夏普比例为 -1.00。 - **ESG 舆情整合策略（沪深300）** 该策略基于《穿越市场周期变幻：ESG 舆情整合策略新径》报告，整合了 ESG 舆情信息与马科维兹资产组合理论。 - **本周表现**：下跌 $0.68\%$，相对于基准沪深300（ $-0.25\%$），超额收益为 $-0.43\%$。 - **最新一个月总回报**： $-0.32\%$，相对总回报为 $-3\%$，最大涨幅为 $2\%$，最大跌幅为 $-2\%$，夏普比例为 -0.57。 ## 主要观点 - **策略表现**： 本周 ESG 策略整体表现弱于市场基准，且在最近一个月内也出现了小幅回撤。 - ESG 筛选策略与 ESG 舆情整合策略均表现出一定的波动性，但其相对基准的超额收益有所下降。 - **风险提示**： 报告指出市场情绪不稳定以及历史数据推演规律可能改变的风险，提醒投资者注意策略在不同市场环境下的表现可能有所变化。 ## 关键信息 ### 策略收益统计 | 区间 | ESG 筛选策略 | 相对总回报 | 最大涨幅 | 最大跌幅 | 夏普比例 | |------------|--------------|------------|----------|----------|----------| | 最近1个月 | -0.30% | -3% | 1% | -1% | -1.00 | | 最近3个月 | 3% | -1% | 6% | -4% | 1.05 | | 最近6个月 | -3% | -8% | 7% | -6% | -0.78 | | 最近1年 | 5% | -19% | 10% | -7% | 0.39 | | 今年以来 | 1% | -4% | 7% | -4% | 0.24 | | 成立以来 | 74% | 49% | 81% | -8% | 1.28 | ### ESG 舆情整合策略收益统计 | 区间 | ESG 舆情整合策略 | 相对总回报 | 最大涨幅 | 最大跌幅 | 夏普比例 | |------------|------------------|------------|----------|----------|----------| | 最近1个月 | -0.32% | -3% | 2% | -2% | -0.57 | | 最近3个月 | -5% | -10% | 7% | -4% | 1.57 | | 最近6个月 | -1% | -25% | 7% | -10% | -0.97 | | 最近1年 | -1% | -25% | 8% | -11% | -0.21 | | 今年以来 | 1% | -4% | 7% | -5% | 0.02 | | 成立以来 | 113% | 87% | 127% | -11% | 1.53 | ### 表3：指标说明 | 指标名称 | 指标描述 | 指标公式 | |------------------|--------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 年化收益 | 策略收益率的年化表示，是一种理论收益率 | $年化收益(区间) = (总收益(区间)+1)^{260/区间交易日} - 1$ | | 相对回报 | 策略收益相对基准的总回报 | 相对回报(区间) = 策略总回报(区间) - 基准总回报(区间) | | Alpha | 衡量实际风险回报和平均预期风险回报的差额，代表非系统性风险 | $Alpha = 策略年化收益率 - Beta \cdot 基准年化收益率$ | | Beta | 衡量策略的收益率对市场变动的敏感程度，代表系统性风险 | $Beta = \frac{Cov(r_a, r_m)}{\sigma_m^2}$ | | 下行风险 | 衡量策略收益下跌的风险 | 半方差 = 策略收益中小于 0 的收益率序列的标准差 | | Jensen | 衡量策略业绩中超过基准所获得的超额收益 | $Jensen = (R_p - R_f) - Beta \times (R_m - R_f)$ | | 最大回撤 | 描述策略可能出现的最糟糕的情况 | 最大回撤 = 区间内最大下降波段的波段跌幅 | | $R^2$ | 反映业绩基准的变动对策略收益表现的影响 | $R^2 = \frac{\sum(\hat{y}_i - \bar{y})^2}{\sum(y_i - \bar{y})^2}$ | | Sharpe | 衡量策略在单位风险下的超额收益 | $Sharpe = \frac{(R_p - R_f)}{\sigma_p}$ | | Sortino | 衡量策略在单位下行风险中能获得的超额收益回报率 | $Sortino = (策略年化收益率 - 一年期定存利率) / 下行风险(区间)$ | | 跟踪误差 | 策略收益率与基准收益率之间的差异收益率的标准差 | 跟踪误差 = (策略日回报 - 基准日回报)时间序列的标准差 | | Treynor | 衡量策略在单位系统风险下的超额收益 | $Treynor = \frac{(R_p - R_f)}{Beta}$ | | 波动率 | 衡量策略的风险性 | $Volatility = \sqrt{52} \times \sqrt{\frac{\sum(R_i - \bar{R})^2}{N - 1}}$ | | 相关系数 | 衡量策略收益率与基准收益率之间的相关关系 | 相关系数 = 协方差(策略周回报, 基准周回报) / 标准差(策略周回报) * 标准差(基准周回报) | ## 风险提示 - 市场情绪不稳定的风险 - 历史数据推演规律改变的风险 ## 分析师信息 - **分析师**：马宗明 - 联系电话：18600816533 - 邮箱：mazongming_yj@chinastock.com.cn - 登记编码：S0130524070001 - **研究助理**：方嘉成 - 联系电话：17394948526 - 邮箱：fangjiacheng_yj@chinastock.com.cn ## 相关研究 1. 【银河 ESG】厚积薄发，志存高远——ESG 投资策略解析与优化构建 2. 【银河 ESG】穿越市场周期变幻：ESG 舆情整合策略新径 3. 【银河 ESG】本周 ESG 舆情整合策略超额收益为 5.94%——ESG 策略周度报告（20250419） 4. 【银河 ESG】本周 ESG 舆情整合策略超额收益为 0.79%——ESG 策略周度报告（20250425） 5. 【银河 ESG】本周 ESG 评级下调数居多，策略有所回撤——ESG 策略周度报告（20250430） 6. 【银河 ESG】本周 ESG 舆情整合策略绝对收益为 2.16%——ESG 策略周度报告（20250510）