由二维的TWO-BETA模型拓展至现金流、折现率、集中度三维模型
　　从CAPM模型到TWO-BETA模型我们将市场状态的划分从一维空间上升到了二维空间，在这一基础上，我们用资产拥挤度代理情绪轴，将模型上升至现金流、折现率、集中度的三维模型。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】
　　基于TWO-BETA模型判断不同宏观经济环境下配置哪类因子，构建因子配置轮盘，决定因子的中长期配置
　　根据不同风险因子计算得到的现金流与折现率beta，来判断不同经济环境下应当配置何种因子，构建因子配置轮盘。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）
　　用资产集中度代理情绪轴，识别因子短期波动，规避短期因子回撤风险
　　通过资产集中度的分析，我们发现在资产集中度急速上升期，因子收益往往低于其他时期，因此采用资产集中度来对因子收益的短期波动进行识别，弥补因子配置轮盘在应对短周期的因子回撤中的不足。
　　因子配置轮盘与三维因子配置模型均表现出色，相对基准获得较高超额收益
　　因子配置轮盘与三维体系复合因子的年化多空收益分别达到了37.05%、40.68%，年化超额基准收益分别为8.22%、11.85%。模型将因子等权组合的多空信息比从2.4225分别提升至3.4839、3.6936。
　　因子配置轮盘与三维体系的多头超额收益分别达到了年化17.12%、18.20%，相对因子等权组合，信息比从2.5447分别提升至3.6936、3.9818。
　　风险提示：1、经济规律变化造成模型失效；2、统计规律的不稳定性造成模型波动