在权益端，贝莱德富元金利将采用行业轮动模型，模型基于价值、成长、价格动量等多个信号维度进行打分，并结合风险模型、交易成本，使用组合优化器形成行业配置。   “这个行业轮动模型，脱胎于我们从2020年开始的A股北向实盘运作，并在2022年至2023年实现了完全本地化。在2023年以专户形式使用种子基金进行实盘，然后在去年以贝莱德富元添益的权益部分呈现出来。在多年连续实盘中取得了不错的超额收益。”王晓京补充说。   在债券端，贝莱德富元金利将采用久期轮动和信用轮动策略，聚焦利率债与高等级金融债。模型会综合利率期限结构、价格动量、信用利差动量等各种信号，判断当下市场该怎么配置不同久期的利率债，并在利率债和高等级信用债之间进行选择。   王晓京说：“该产品不会做信用债下沉。因为模型高度依赖市场定价效率，低等级信用债的流动性风险较高，不利于组合实现低波动、低回撤的目标。”   这套“股债双+”策略，旨在解决投资者在震荡市中最大的痛点——回撤。王晓京表示，当市场出现大幅波动时，很多客户因拿不住而赎回，最终错失回暖行情。贝莱德富元金利的目标，就是通过系统性的风险控制，让投资者“拿得住，也睡得着觉”。   全球研发与本土化落地   据介绍，依托贝莱德在全球多资产和量化投资领域的长期研究积累，贝莱德富元金利在策略设计中融合了成熟的全球量化研究框架，并结合中国资本市场在结构、流动性及政策层面的特征，对模型进行了本土化优化创新，是同策略继贝莱德富元添益（2025年发行之后的又一本土产品落地。   也就是说，贝莱德富元金利的量化模型，脱胎于贝莱德全球多资产部门逾十年的成熟框架，但绝非简单照搬。王晓京及其团队花了数年时间，对该模型完成了彻底的本土化再造。   “贝莱德富元金利使用的所有量化模型，完全在我们贝莱德基金本地独立运行，从数据采集、量化信号生成、组合优化到生成调仓建议，已实现100%本地化。基金经理每天会观察模型的运行情况和结果，并对组合进行相应管理。”王晓京表示。   模型最显著的本土化改造，是将海外通用的MSCIGICS11个行业分类，细化为国内颗粒度更精细的申万31个一级行业；同时，针对中国市场特征，引入了下行风险控制模块，包括波动率控制与回撤控制两大机制。   “波动率具有高度自相关性，高波动之后往往不会立刻平静。”王晓京举例称，在2024年10月，模型监测到组合波动率远
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