2023年量化专题报告 宏观与大类资产配置展望

一、宏观与大类资产配置展望

1.1 长期收益假设：未来三年

长期盈利增长的预测方法。指数净利润增速=ROE*（1-派息率）+周期波动。由于预测 目标是未来三年的指数盈利增速，因此周期波动基本上将被时间熨平，所以我们以指数 的 ROE-TTM*（1-过去三年平均派息率）作为未来的长期年化盈利增速的预测。

长期估值变化的方法。对于指数长期的估值变化率，海外机构常见的做法是假设 PE 围 绕长期中枢进行均值回复运动，利用 PE 的均值回复特征进行建模，即估值的长期预测模 型为：未来三年估值变化率~当前时点指数市盈率倒数+ε。

大类资产未来三年收益-风险假设。进一步假设：可转债、国债和黄金的未来三年预期 收益率与历史三年保持一致；所有资产的未来三年预期波动率与历史三年保持一致，基 于均值方差模型，我们可以得到未来三年大类资产的收益-风险特征与有效前沿。 最优夏普比率组合预期收益为 6.1%，预期波动率为 3.5%，预期夏普比率为 1.0，各资 产权重为：权益 11.5%（上证 50-1.9%、沪深 300-0.7%、创业板指-2.6%、创业板 50- 4.7%、科创 50-1.5%）、可转债 0.5%、黄金 2.9%、7-10 年期国债 85.1%。

1.2 中期收益假设：未来一年

股票未来一年收益假设。当下我们主要聚焦权益资产的配置价值，根据专题报告《A 股 收益预测框架——大类资产定价系列之三》中介绍的收益预测方法，我们预测： A 股盈利预测：企业融资一般领先企业盈利，落实到数据层面则是中国信贷脉冲领 先 A 股盈利增速一年。2022 年以来中国信贷脉冲持续上行，当前已经处于高位上行 阶段，自上而下宏观模型判断未来一年中证全指盈利增速为 7.3%； A 股估值预测：一年尺度的估值预测除了考虑估值的高低外还需要考虑无风险利率， 在数据层面则体现为指数股权风险溢价（ERP）与指数未来一年估值变化率存在强 相关性。当前 ERP 模型预测未来一年中证全指估值将提升 13.3%； 以 2022 年 12 月 2 日收盘数据进行测算，模型预测未来一年各宽基指数的预期收益为： 沪深 300（29.1%）>上证 50（21.3%）>中证 500（21.2%）>中证全指（20.7%）。

可转债未来一年收益假设。根据专题报告《可转债收益预测框架——大类资产定价系 列之四》中的转债收益预测模型，我们认为当前转债对应的正股未来有着一定的正向收 益，然而转债的估值同样也处于历史高位。债性与平衡型转债未来一年的预期隐波为 30%，显著低于当前的隐波 53.2%。最新时点我们预测未来一年债性与平衡型转债的持 有期收益为-1.6%，转债高估值在未来可能会有较大的负贡献，当前不建议配置。

债券未来一年收益假设。近期经济复苏预期抬头，无论是短端利率、长端利率还是信 用利差（受流动性冲击影响）均明显上行，根据专题报告《利率债收益预测框架——大 类资产定价系列之二》中提到的利率收益预测模型，最新时点我们的预测结果是：1-3 年 期国债预期收益为 2.3%，7-10 年期国债未来一年预期收益为 2.9%，信用债未来一年预 期收益为 3.0%，当前利率债和信用债已经恢复一定的长期配置价值，建议标配。

1.3 战术线索一：宏观情景推演

根据报告《中国经济领先指数——宏观经济量化系列之一》，我们可以通过经济高频指数 的不同分项中指标占历史 6 年分位数来观察当前的经济状态。经济景气在今年 5 月底达 到了极低水平，并随后开始恢复，然而恢复力度较弱，经济仍处于底部震荡区间。

由经济运行逻辑我们可知，货币领先于信用，信用领先于经济。因此基于货币、信用这 两个维度的宏观指数，我们可以对未来的宏观环境进行展望： 货币条件指数：央行当前以稳增长作为货币政策的主要目标，当前经济压力依旧较 大，因此预期央行在未来一年仍然会保持相对宽松的货币政策。金融条件指数：货币条件指数对金融条件指数有着约 3 个月的领先期，当前仍然处 于宽货币的宏观环境中，因此预期未来一年依旧处于宽信用区间的概率较大。金融 领先名义 GDP 同比约 6 个月，因此预计未来一年经济开始缓慢上行。 因此我们认为当前宏观环境处于“宽信用”区间，且经济已经处于底部震荡阶段。经过 了今年年中的经济低点之后，我们预计经济开始恢复，然而今年下半年经济仍属于弱恢 复，未来需要持续关注各项经济指标的恢复力度。

对于未来通胀压力的预期，我们主要从 PPI 与 CPI 两个维度进行分析。未来预期 PPI 开 始逐渐恢复，CPI 同比震荡走势。各指数当前具体指标观察结果与预期如下： PPI 高频指数：高频工业品价格同比自从去年开始连续下跌，目前已经处于底部企 稳阶段。同样工业企业的盈利情况也处于底部震荡位置，因此 PPI 预计短期仍维持 底部震荡，未来预计触底回升。 CPI 高频指数：在食品端，高频食品价格同比自今年以来处于上行趋势，近期开始 震荡走势。能繁母猪存栏同比今年持续下行，目前开始底部反弹。在非食品端，纺 织品价格与油价同比自今年初开始下行，目前处于震荡走势，房地产销售增速目前 仍在下行。综合来看，CPI 高频指数仍处于震荡上行趋势之中。 由此可见，当前 PPI 高频指数震荡下行，CPI 高频指数震荡上行，若宽货币在未来带来 消费复苏，则可能由于需求端的变化推高通胀压力，需持续关注。

1.4 战术线索二：外资风险偏好修复

我们主要使用了以下两个指标来衡量外资的风险偏好： 1) 中国主权 CDS 利差刻画外资对中国经济基本面的看法：中国主权 CDS 利差是外资投 资中国资产时的违约风险补偿，利差较高可以表明海外对于中国经济的担忧。2022 年 11 月以来主权 CDS 利差快速收窄，外资对中国基本面预期出现扭转。 2) 花旗风险厌恶指数刻画投资者对美国宏观不确定性的看法：花旗风险厌恶指数由 6 类因子组成：股票期权隐波、新兴市场与美国信用债之间的利差、银行间借贷成本、 美国市场 CDS 利差、外汇期权隐波、利率掉期期权隐波。近期花旗风险厌恶指数快 速回落，隐含着美国宏观不确定性降低。

我们将上述两个指标进行分位数标准化后再等权组合，并用 1 减去该组合得到外资风险 偏好指数，当指数越高时，则说明外资风险偏好越高。从图表 26 可见，一方面最新一期 美联储加息略低于预期，降低了美国市场的不确定性，另一方面国内持续不断的政策刺 激也逐渐扭转了外资对中国经济基本面的悲观看法，因此我们认为外资将有望持续流入 A 股，利好 A 股筑底企稳。

1.5 量化大类资产的宏观胜率

为了能够综合且量化的描述当前各个资产的胜率水平，我们基于宏观与外资风险偏好指 标，使用 logistic 回归模型，构建各资产的综合胜率指标。具体构建步骤如下： 1) 首先设定 logistic 回归模型的被解释变量 Y 与解释变量 X： 被解释变量 Y：当资产的月度收益率>0，Y=1，反之 Y=0。 解释变量 X：解释变量主要使用了 6 个指标，分别为货币条件指数、金融条件 指数、经济高频指数、PPI 同比、CPI 同比和外资风险偏好指数。我们按照指标 月度的变化方向分为：上行，X=1,；震荡，X=0，下行 X=-1。 2) 通过对各大类资产进行 logistic 回归后，带入我们对未来宏观环境与外资风险偏好 的预期，可以得到大类资产未来的上涨概率，以此作为综合胜率指标。

我们预计未来处于货币与信用宽松、经济恢复、PPI 逐渐上行、CPI 震荡走势的宏观环 境之中，同时市场风险偏好开始修复。由图表 28 与 29 可以看出，基于上述回归模型的 统计结果，对当前各大类资产胜率有以下结论： 权益类资产胜率有明显优势：信用松紧与外资风险偏好是权益资产最显著的驱动因 素，未来预期信用继续宽松，外资风险偏好逐渐修复，权益资产胜率均在 75%以上。 债券类资产胜率支撑不足：货币松紧与经济是债券类资产最显著的驱动因素，未来 预期货币政策继续宽松，使得短端利率维持在低位水平。然而经济未来预期开始恢 复，使得债券胜率整体较低，综合胜率指标在 45%左右。

1.6 风格配置策略

对于风格资产，我们建议从赔率-趋势-拥挤度三个维度进行综合评判。当前并不存在同 时拥有高赔率-强趋势-低拥挤的确定性品种，但是我们仍然能够从三个维度的综合得分 中识别未来优势最大的风格因子。 综合三个维度来看，当前风格推荐顺序为：价值>质量>小盘>成长。

二、基金分析展望

2.1 基金仓位复盘与展望

2022 年基金复盘核心结论： 公募基金仓位目前整体处于历史高位，从存量博弈的角度来说未来公募资金从大盘 和小盘流向中盘的可能性较大。 公募基金近几个月正在逐步加仓的主要行业：电力设备与新能源、食品饮料、医药、 建材、机械、房地产；当前仓位不高，且公募基金 11 月环比 10 月有较明显加仓操 作的行业有：房地产、食品饮料、家电、建材、银行、建筑。 如果预期未来市场类似今年的震荡行情，基金业绩分化严重，不同风格和赛道轮换 速度较快，那么在这样的情况下，基金的各项投资能力重要性排序为：行业配置能 力>风格配置能力>alpha 能力>动态交易能力。 为了能够更好地应对类似今年的震荡行情，我们在不同风格收益类型与行业收益类 型的基金中，进一步筛选出能够较好适应今年市场行情的绩优基金供大家参考。 2022 年主动权益基金仓位整体稳步提升，当前处于历史高位。上半年市场有所回调， 主动权益基金整体在 3 月份小幅减仓，而 6 月随着市场反弹，主动权益基金再次持续加 仓，截至 11 月底仓位稳步提升至 83.05%，目前处于历史高位，加仓空间较小。

市值风格角度，大盘仓位于 2021 年 3 月底达到近些年的高点，随后开启了多个月的从 大市值切换至小市值的操作，2022 年初至 2022 年 9 月期间公募基金仓位甚至一度从小 市值溢出至中市值风格。2022 年 5 月份有一波小市值快速切回大市值的操作，随后又步 入了中小市值为主的仓位状态。从近 2 个月来看，10 月和 11 月中市值减仓明显，而大 市值和小市值仓位均有小幅回升。整体而言，公募基金近 2 年市值风格偏好的变化比较 剧烈。由于目前中盘处于历史低位，小盘仓位处于历史高位，而大盘仓位也处于历史中 等偏高的水平，从存量博弈角度看，未来资金从大盘和小盘流向中盘的可能性较大。

成长价值风格角度，2021 年 3 月成长仓位达到近几年的极值点，随后同样开启了长达 8 个月的减仓直到 2021 年 11 月，期间价值仓位持续稳步提升。随后成长仓位在今年初有 小幅回升，8 月份成长仓位又开始切向价值仓位。当前来看，价值仓位为历史 28%分位 数，成长仓位为历史 45%分位数。

行业角度，从近几个月的仓位趋势来看，科技板块：①电力设备与新能源近期持续加仓； ②国防军工和传媒减仓。消费板块：①医药、食品饮料持续加仓；②农林牧渔、汽车、 消费者服务等行业持续减仓。周期板块：①整体都有所减仓，其中有色金属、煤炭、石 油石化行业减仓幅度较大。制造板块：①建筑、轻工制造减仓；②建材、机械有所加仓。 金融地产板块：①银行、非银金融、综合金融有所减仓；②房地产仓位近期回升明显。 当前仓位不高（当前仓位分位数小于 80%），且公募基金 11 月环比 10 月有较明显加 仓操作的行业有：房地产、食品饮料、家电、建材、银行、建筑。

2.2 基金收益能力分析与展望

我们将基金的历史收益进行了完全分解，可以将基金收益归因到基金的四种不同的能力： 风格配置能力、行业配置能力、动态交易能力、alpha 能力。

截至 2022 年 11 月 30 日，今年以来偏股混合基金指数收益-20.18%，同期万得全 A 收 益-16.90%，受市场环境等各因素影响，公募基金今年整体跑输万得全 A 指数。以下我 们列示了各项能力指标排名靠前的产品（要求规模大于 1 亿元），可以看到在类似于今年 的震荡市场中，基金的各项投资能力重要性排序为： 行业配置能力>风格配置能力>alpha 能力>动态交易能力。

为了能够更好地应对类似今年的震荡行情，我们在不同风格收益类型与行业收益类型的 基金中，进一步筛选出能够较好适应今年市场行情的绩优基金供大家参考。我们对基金 的风格和行业收益特征从定量角度进行了刻画与分类，例如风格收益层面有“扬长”、“避 短”、“应变”等标签，行业收益层面有“博弈”、“轮动”、“配置”、“专注”等标签。以 下我们列示了不同标签类型中的绩优基金（要求规模大于 1 亿元）。详细的计算过程与基 金名单欢迎咨询国盛金工团队。

三、中观行业基本面量化展望

3.1、主动角度：行业基本面量化模型最新观点

我们按照中信风格指数将所有行业分为五个大类：金融、消费、周期、稳定、成长。以 下是目前已经覆盖的一些重点行业的最新观点，具体模型细节可参考我们之前出的系列 深度报告，这里就不在详细一一说明。我们这里列出可以超配和关注的行业。

3.1.1、可以超配的行业：医药、家电、食品饮料、地产

医药行业：盈利层面，分析师预期景气度进入扩张状态。估值层面，行业业绩透支年份 从底部区域开始往上修复。

家电行业：盈利层面，分析师景气指数有扩张迹象。估值层面，家电行业业绩透支年份 也如期开始修复。

食品饮料行业：盈利层面，分析师预期景气度有扩张迹象。估值层面，行业业绩透支年 份同样开始修复。

地产行业：估值层面，我们构建了地产行业 NAV 估值模型，当前地产估值处于历史最低 位。政策层面，我们以房贷利率平均值作为政策代理变量，考虑到数据公布的滞后性。 我们构建了货币宽松指数来判断最新房贷利率的走势。如下图所示，货币宽松指数在 0 轴以上时，意味着货币处于宽松状态，房贷利率一般会下滑。当前货币宽松指数明显超 过 0 轴，房贷利率已经开始下滑，政策层面持续宽松。因此，地产行业当前估值偏低， 政策层面也持续宽松，预计短期有估值修复的行情。

3.1.2、可以关注的行业：银行、保险、稳定（电力、交运等）

1）银行：未来一年会 20%左右绝对收益，但是预计会跑输沪深 300

当前银行板块估值性价比指数非常高，历史这个水平的估值性价比一般对 应未来一年 20%左右的绝对收益。但是，当前估值水平配置银行对应未来一年的超额收 益并没有显著为正。这背后的核心原因是很多其他行业估值也处于很低水平，市场真正 反转的时候，银行股拉长来看并没有那么高的弹性。

2）保险：估值历史最低，等待十年国债收益率的拐点信号

估值层面，保险行业 PEV 估值约为 0.63，处于历史低位。

盈利层面，主要关注十年国债收益率和保费收入这两个指标。考虑到经济指数出现弱扩 张信号，十年国债收益率有望开始企稳。保费收入近期有拐头的迹象，因此建议重点关 注十年国债收益率走势，如果大幅上行，那保险会迎来一个很好的布局点。

3）稳定（电力、交通运输等）：股息率高于 10Y bond 收益率 3%以上,可以作为绝对 收益配置标的。

稳定型行业对标指数是中信稳定风格指数，涵盖的主要是公用和交运行业，包括机场、 高速公路、电力、铁路运输、港口。这类行业的核心影响因素是股息率。 当前稳定型行业股息率和十年国债收益率的差值约为 3.54%。从绝对收益角度来讲，当 前是配置稳定型行业很好的时点。

3.2、量化角度：行业横向比较

3.2.1、行业配置框架：三个标尺与两个方案

正如《行业轮动的三个标尺》所述，我们在行业配置领域一直重点关注三个维度：景气 度、趋势和拥挤度。这三类指标其实近几年热度很高，被大家频繁提及，我们后面所做 的一系列研究，其实都是对这三个维度寻求更全面和精确的指标刻画。

景气度、趋势和拥挤度都有着各自的逻辑和有效性，我们应该如何综合利用三个维度的 信息呢？在前期发布的专题报告《中观行业配置系列二——行业配置模型的顶端优化》 中，我们提出了两种适用不同市场环境的行业配置解决方案： 1) 行业景气模型：高景气+强趋势，规避高拥挤。景气度为核心，进攻性强，需要拥 挤度提示风险来保护，比较偏同步； 2) 行业趋势模型：强趋势+低拥挤，规避低景气。顺着市场趋势走，思路简单易复制， 持有体验感强，比较偏右侧。 但是市场千变万化，行业配置需具备多模型思维方可从容应对。两个策略相关性不高， 并且行业趋势模型在市场风格频繁变动时容易失效，而行业景气模型可以一定程度上把 握住这类机会。并行后超额年化 16.8%，信息比率 1.76，月度超额最大回撤-5.4%，换 手单边年化 5.0 倍，月度胜率 72%，实现 1+1>2 的效果，叠加 PB-ROE 选股后年化超额 超过 20%，信息比率超过 2。

3.2.2、当前观点：建议把握金融、消费和基建的配置机会

行业配置策略年初至今超额 5%，其中行业景气模型年初至今超额 12%，行业趋势模型 在市场风格频繁变动的行情超额有限，说明博弈行情主导下做行业动量难度极大。12 月 行业配置建议如下：医药 13%，国防军工 13%，煤炭 13%，银行 13%，通信 12%，农 林牧渔 11%，非银行金融 10%，建筑 8%，交通运输 7%。

近期有个比较显著的变化是消费板块的分析师景气指数开始进入扩张区间，这意味着消 费板块的盈利可能筑底企稳，未来 ROE 改善的可能性较高。此外，大金融(银行、非银 和地产)最近景气度和趋势指标上升速度很快，建议关注。11 月以来消费、金融和基建接 连迎来阶段性行情，考虑到我们的经济景气指数进入扩张区间，叠加当前利好政策预期， 当下正是未来一年布局沪深 300 和金融消费的战略机会，可以考虑逢低加仓。从各大板 块内部来看，目前有如下几条重点提示： 1) 周期里看好煤炭：煤炭今年绝对景气较高，ROE 稳步提升，分析师景气度持续处于扩 张区间，但目前有一定边际下滑倾向，建议谨慎超配。 2) 金融里看好银行、非银和地产：大金融板块有较强景气修复预期与较高安全边际，在 当前估值水平下金融未来一年有 20%的绝对收益预期，可以考虑左侧战略布局。3) 消费里看好医药和农林牧渔：消费板块整体景气度近半年上升速度很快，目前刚进入 扩张区间，这意味着消费板块盈利可能企稳向上。内部农林牧渔和医药等景气度上升 速度较快，有较强景气修复预期，可以考虑布局；食品饮料景气度近期有所反复，说 明分歧较高，建议再等等。 4) 成长里看好军工和通信：军工和通信趋势拥挤度打分排名靠前，景气度也还不错，近 期胜率较高，可以右侧跟随；其余例如新能源相关行业拥挤度较高，建议逢高减仓， 电子和传媒等趋势较弱，建议继续等待。 5) 稳定里看好建筑和交运：建筑刚刚脱离高拥挤区间，景气度进入扩张区间，可以开始 关注。交通运输趋势拥挤度打分排名靠前，景气度也在修复，建议关注。

3.2.3、两个可能见底的行业：电子和消费者服务

以上行业配置策略都是横截面层面打分排序选出来的结果，近期我们也在思考如何基于 时间序列层面对行业做一些指标状态的跟踪。时间序列分析会涉及行业赔率的把握，赔 率指标目前我们还没完全覆盖，暂且使用 PB 估值的 z_score 和业绩透支年份来代理。没 使用 PE 的原因是部分行业盈利增速变动较大，会导致估值指标不太稳定。业绩透支年份 主要参考前期报告《估值运行的逻辑》，PB 估值的 z_score 具体计算方法如下： 1） 行业相对值计算：对行业 PB 进行时序上的平滑处理，然后计算其与大盘指数 （winda）的比例。 2） 时序标准化处理：根据过去 6 年的滚动窗口，将行业相对 PB 进行 zscore 处理， 这一步的目的是为了使得 PB 指标时序上具有可比性。

根据我们现有行业配置框架，一般遵循以下范式来判断行业是否见底以及是否会反转： 1． 见底的特征：技术上周线级别下跌的时间、幅度和结构都比较充分；估值上，相对估值水平或者业绩透支年份跌至底部区域；情绪上，拥挤度指标下降至底部区 域，比如-1 倍标准差。 2． 反转的信号：景气上，行业景气度或者行业内特有胜率指标触底企稳并连续三个 月向上；趋势上，行业信息比率指标由负转正并持续一段时间；技术上，价格确 认周线级别上涨。

这里我们重点分析两个时间序列捕捉到的投资机会：电子和消费者服务。电子见底的信 号：业绩透支年份见底+周线可能还差最后一跌+拥挤度见底回升。 1） 技术层面，目前周线级别下跌于 2022 年 4 月见底，走了 3 浪结构，持续时间超 过 1 年，幅度达到-40%，目前 10 月这波下跌未创新低，但非常接近，若追求完 美，可能还差最后一跌。 2） 估值性价比层面，业绩透支年份接近 2018 年 Q3 水平，跌至 25%分位数以下， z_score 指标于 2022 年 11 月见底，跌至-2 倍标准差；相对 PB 估值的 z_score 可能还会下杀一波。 3） 情绪层面，拥挤度指标于 2022 年 4 月见底，跌至-2 倍标准差，接近 2015 年 Q1 水平，情绪释放较为充分，目前已经触底回升。

电子反转的信号：景气度快速上升+价格确认日线级别上涨。 1） 景气层面，分析师景气度近期快速上升，已经接近 0 轴，盈利修复可期。 2） 趋势层面，目前价格已确认日线级别上涨，周线级别待确认。 从分析师景气度来看，历史上触底回升时，若对应估值性价比较高，电子一般会有一波 反转的行情。因此，电子行业当前处于底部区域，可以逢低布局，可能的风险点在于可 能还会有一波杀估值和缩量，结束后会迎来较好布局时机。

消费者服务见底的信号：相对估值转负+周线可能还差最后一跌+拥挤度下降明显。 1） 技术层面，目前周线级别下跌于 2022 年 4 月见底，走了 5 浪结构，持续时间接 近 1 年半，幅度达到-50%，目前 10 月这波下跌未创新低，但非常接近，若追求 完美，可能还差最后一跌。 2） 估值性价比层面，相对 PB 估值的 z_score 目前已经转负，可能还会下杀一波。 3） 情绪层面，拥挤度指标于 2022 年 4 月见顶，目前已冲高回落。

消费者服务反转的信号：景气度进入扩张区间+价格确认日线级别上涨+趋势转正。 1） 景气层面，分析师景气度近期快速上升，已经突破 0 轴，盈利修复可期。 2） 趋势层面，目前价格已确认日线级别上涨，周线级别待确认；趋势指标已经转正， 未来可能会有相对收益。 从分析师景气度来看，历史上触底回升时，消费者服务一般会有一波反转的行情。尽管 当前相对 PB 估值性价比还有下降空间，但是景气度扩张速度很快，趋势已经向上突破 0 轴，胜率优势明显，可以逢低布局。

四、多因子策略回顾与展望

4.1、A 股市场风格因子表现

我们首先统计了 2022 年初至 11 月底，国盛多因子风险模型中风格因子的纯因子收益。 风格上： 1）规模类因子：市值因子收益率为-9.31%，非线性市值因子收益率为-7.66%，表明市 场整体偏向小市值风格，大盘股表现不佳。 2）量价类因子：beta 和动量因子收益率分别为 7.26%、3.82%，残差波动率和流动性因 子收益率分别为-8.44%、-7.05%，市场总体呈现高弹性、高动量和低波动风格。 3）基本面因子：杠杆因子表现较好，录得收益 3.15%；价值和盈利因子紧随其后，分别 录得收益 1.92%和 1.71%；成长因子表现相对较弱，仅录得收益 0.75%。 行业上，剥离了风格后的行业纯因子收益显示，今年表现最好的五个行业分别是煤炭、 消费者服务、医药、农林牧渔和房地产，收益最低的五个行业分别是电子、轻工制造、 传媒、证券和纺织服装。

我们再观察因子的净值曲线，可以发现 A 股市场在 2022 年 4 月出现了非常明显的风格 切换。在 4 月中旬之前，市场呈现明显的小盘价值风格；4 月中下旬开始，市场迅速切 换至大盘、高估值风格，然后又再次切换到小盘、高估值风格，价值因子开始出现持续 回撤；今年下半年以来，价值因子虽获得累计正向收益，但波动较大。另外，4 月底至 8 月中旬，beta 因子表现优异，高弹性股票持续获得超额收益，不过 8 月中旬以来，beta 因子的有效性明显减弱；动量因子全年表现较为强势，但最近一个月回撤较大。

4.2、A 股市场量价类 Alpha 因子表现

国盛金工的量价类 Alpha 因子主要包含以下 4 类： 1）动量/反转类因子：A 股市场有显著的月度反转现象，但并不总是稳定；我们从反应不 足/反应过度的角度出发，利用成交量、投资者结构等信息，对传统反转因子进行改进， 提高其稳定性；具有代表性的因子如 volume_ret20、moneyflow_ret20（分别用成交量、 大小单资金流，对月度反转因子进行改进）。 2）流动性因子：我们发现过去一段时间交易量相对稳定的股票，在未来一个月具有显著 的超额收益，因此基于日频换手率、分钟换手率的稳定性，分别构建选股因子 daily_turn_std、minute_turn_std。 3）波动率因子：A 股市场有显著的“低波异常现象”，即波动率较低的股票，未来收益 更高；我们基于股票的分钟行情数据，计算分钟涨跌幅的标准差，构建高频波动率因子 minute_volatility。 4）价量相关性因子：想要预判股票的未来表现，仅仅依靠股价走势是不够的，还需要观 察成交量的变化；价量相关性因子可以帮助我们结合价格与成交量的信息，具有代表性 的因子如 daily_pv_corr、minute_pv_corr（分别基于日频、分钟数据，计算价量相关性， 构建选股因子）；另外，我们发现价格变化的自相关性中，也拥有显著的选股信息，因此 基于分钟价格序列的自相关性，构建因子 minute_price_autocorr。

今年以来，上述量价类 Alpha 因子都取得了正向收益，其中累计收益最高的为 daily_turn_std（日频换手率稳定性）因子，录得收益 40.64%；minute_pv_corr（分钟 价量相关性）和 minute_volatility（高频波动率）因子紧随其后，分别录得收益 31.99% 和 29.43%。从信息比率来看，表现最好的也是 minute_volatility（高频波动率）和 daily_turn_std（日频换手率稳定性）因子，今年以来的年化信息比率分别为6.57和5.27， 表现非常亮眼。

众所周知，量价类因子在中小市值股票中的有效性更强，因此在市场更偏中小市值风 格的时候，量价因子的表现往往更好。我们选取常用的沪深 300 指数代表大盘股、中证 1000 指数代表中小盘股，观察两个指数从 2012 年以来的相对走势。可以发现在 2017 年以前，中证 1000 指数有较为稳定的优势；但从 2017 年开始至 2021 年年初，沪深 300 指数持续占优，观察同期量价因子的表现，就会发现许多传统量价因子的有效性明显下 降，比如传统反转因子在 2017 年出现长时间回撤，传统波动率、换手率因子在 2018 年、 2019 年多次出现大幅回撤，另外伴随着 2020 年至 2021 年初的机构抱团行情，我们构 建的量价类 Alpha 因子的波动也明显增大；直到 2021 年 3 月份，市场重回中小市值风 格，量价类因子的表现才开始回暖。 在未来，如果以沪深 300 成分股为代表的核心资产难以持续占优，尤其是随着注册制的 放开，A 股市场的股票数量越来越多，在许多未被研究机构覆盖的中小票中，也将出现 更多具有投资价值的股票，那么我们相信量价类因子将会有更多的用武之地。

4.3、主动量化策略绩效回顾

传统的多因子选股通过复合单个有效的选股因子，得到对于股票截面收益率的预测，再 结合对于投资组合的风险控制目标，通过组合优化得到最终的投资组合持仓明细。 我们定义的主动量化选股策略不局限于对股票收益的截面预测，而是通过对价值投资或 行为金融的深度理解，捕捉市场反应不足/过度的定价错误。组合构建流程基于金融逻辑 和因果推断，根据特定事件或指标筛选股票池，同时结合相应筛选方式得到股票组合。

五、可转债市场回顾与策略跟踪

5.1、可转债市场回顾

我们在专题报告《可转债资产替代策略与多因子策略》中通过收益分解模型将转债市场 的收益来源拆分为债底收益、平价拉动收益、转债估值收益三个部分。由图表 88-89 可 以看出： 债底收益：债底收益主要由票面利息和债券的资本利得组成。由于 11 月底债券出现 回撤，转债今年债底所提供的收益为 2.6%，相对较低。 平价拉动收益：平价拉动收益主要为股票收益对转债的非线性影响。由于今年权益 市场承压，平价拉动收益为负，然而其跌幅小于股票跌幅。 转债估值收益：转债估值收益主要由于隐波增减等除平价外其他因素所产生的期权 收益。今年以来转债的高估值出现了部分下降，使得转债估值收益为负。 由此可见，本年度中证转债累计收益为-6.6%，其中负向影响主要来自于股价的下跌以 及转债估值的压缩。

在债性、平衡、股性的不同转债市场来看，可以看到以下现象：偏股指数回撤与波动较大：由于权益市场承压，偏股指数自今年以来回撤与波动均 快速放大，收益风险比逊于平衡偏债型转债。绝对收益型投资者需持续关注偏股转 债的投资风险，可以通过持有风险较低的平衡偏债型转债进行左侧布局。 转债估值有所回落，但仍处于高位：我们通过隐波差（隐波-正股历史波动率中枢） 来衡量转债市场的估值水平。由下图可见，转债估值的高点在今年初，随着权益市 场的下跌以及市场情绪低迷，转债估值均在一定程度上出现回落。尽管估值回落， 但债性、平衡、股性转债估值仍分别位于历史 81%、81%、86%的分位数水平，估 值依旧较高。

5.2、相对收益策略跟踪

我们使用转债多因子框架挑选有稳定超额收益的因子，并依照所选因子构建可转债的相 对收益型策略。因此首先可以回顾一下我们主要使用的两类因子在今年的表现如何。在 专题报告《可转债资产替代策略与多因子策略》中，我们发现转债估值因子与正股动量 因子在历史上有较好的超额表现（其中转债估值因子由隐波与隐波差构建，正股动量因 子由 1、3、6 个月正股涨跌幅构建）。我们主要通过以下两个模型进行分析： 超额收益绩效归因模型：将因子的超额收益拆解为择时与择券收益。择时收益即因 子超配债性、平衡、股性的不同分域转债所获得的收益。择券收益即在分域内部通 过选券获得的超额收益。 因子超额收益的分解模型：我们将因子所选出转债的收益分解为债底、平价拉动与 转债估值收益，将其减去市场平均的债底、平价拉动与转债估值收益，便可以得到 超额收益的分解。

进取型：全局因子策略。我们使用了转债估值+正股动量两大类因子进行打分构建大 类打分策略。为了方便实际投资中的操作，策略最多选取打分最高的 30 只转债进行配 置。该策略会配置较多偏股型转债，因此当市场上涨时弹性较大，但是当偏股转债表现 较弱时，策略也会出现回撤。由下图可以看出，策略能够实现年化超额收益 12.3%，信 息比率 1.34，绝对收益 24.0%，波动率 18.3%，最大回撤 16.8%。今年以来股性转债回 撤较大，对策略有一定影响。

稳健型：分域中性策略。为了避免债性、平衡、股性的不同分域对超额收益的影响， 我们对不同的分域进行了“中性化”：即分别对债性、平衡、股性分域使用因子进行增强 的同时，再用市场上不同分域的权重配置上述三个增强策略，形成分域中性策略。策略 能够实现年化超额收益 7.6%，信息比率 1.65，绝对收益 18.8%，波动率 14.1%，最大 回撤 14.1%。由于该策略不会过度超配股性转债，因此今年以来基本避免了超额收益的 回撤。

5.3、绝对收益策略跟踪

①信用债替代增强策略。我们通过找到高性价比的偏债型转债对信用债仓位进行替代， 从而构建绝对收益型策略。首先我们以信用债作为底仓，并使用转债 YTM+2%>3 年期 AA 级信用债 YTM 来设定阈值挑选高性价比转债。其次通过一个月正股动量优选符合的 转债，对策略进行增强。策略设定转债个券最大仓位 2%，转债仓位 40%。由下图可以 看出，该策略在保证波动与回撤可控的情况下，实现了年化 8.63%的收益。尽管今年权 益与转债市场表现较弱，该策略仍然取得了正向收益。

②波动率控制增强策略。我们将波动率控制方法应用于信用债以及债性、平衡、股性的 分域增强型策略上，同时将组合波动率控制在 4%，便可以生成基于波动率控制与因子 增强的绝对收益策略。该策略能够实现年化收益 10.4%，波动率 4.7%，最大回撤 3.8%。

六、量化择时展望

6.1、指数量化择时

市场起码会有一波维持到 2023 年 1 季度的周线上涨行情。目前以沪深 300、上证 50 为代表的大盘蓝筹周线级别熊市已经下跌了 2 年、下跌幅度近 40%，下跌结构走完了 7 浪，无论时间、幅度、结构均已充分，因此我们认为市场底部已现，目前市场正处于从 周线熊市到周线牛市过渡阶段。一波周线级别牛市的平均时间在半年以上，平均涨幅在 50%左右，最短的持续时间也有 1 个季度，最低涨幅也有近 30%。因此我们认为，当下 仍是布局的好时点，市场的全面性上涨起码维持到 2023 年一季度是没有问题的，2023 年全年市场大概率是一个先扬后抑的节奏。

6.2、行业量化择时

就行业配置角度而言，我们推荐周线级别下跌比较充分或者刚确认上涨趋势的行业，规 避周线级别下跌只走了 1 波或上涨临近尾声的行业。目前来看，非银行金融、医药计算 机基本上都已走了 7-9 浪结构，大概率目前就是周线的底部，可以积极布局。汽车在 2022 年的 4-7 月份重新走出了一波小牛市，目前上涨只走完了 1 波，也可以逢回调介入。电 力设备及新能源、国防军工、通信等板块的周线级别下跌在结构上只走了 1 浪，下跌不 够充分，短中期很难有大的行情，注意后续有继续下跌的风险。煤炭自 2020 年初以来周 线级别上涨已经持续了将近 3 年，涨幅最高将近 200%，结构上已经走完了 7 浪，我们 认为煤炭的中期上涨已基本充分，中期牛市处于尾声，注意规避风险。

编辑：JACK