中金：风格回归均衡 防御板块配置价值提升|基准

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À摘要

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　　«来源 中金量化ü

　　风格Π…轮动：回归均ਭ衡

　　当前（2022-08-01）成长/价值轮动综合指标值为0.05，风格回归均衡，指标值较上月的0.13继续下降。具体来看，拥挤度大类指标-0.15，市场情绪大类指标为-0.05，均偏向价值风格；宏观方面，经济环境大类指标为0.27，金融à环境大类指标0.14，仍略偏向成长઒风格。综合来看，我们认为短期成长/价值风格或较为均衡ટ。

　　行业轮¿动：看好家电、食品饮料、电力及公›用事业、通信、煤炭、医药ઢ

　　多维叠加行业轮动模型8月份最新推荐持仓为：家电、食品饮®料、电力及公用事业、通信、煤炭—、医药。相比7月份的持仓，本次持仓新增电力及公用事业、通信、医药三个行业，家电、医药等消费板块行业得分有«显著提升。

　　·该组合7月份涨跌-3.4%，同期全行业等权基准涨跌幅-2.3%，组合跑输基准1.1ppt。样本外（2021/6/1“-2022/07/31）组合收益率1.7%，同期行业等权基准收益率-2.2%，超额收੘益率4.0%。

　　行ç业景气度模型观点：由于焦煤价格得分的下滑，煤炭行业景气ત度下调为景气度一般的状态。模型判断景气状态ν一般的行业为煤炭、基础化工、石油石化；模型判断景气状态较差的行业为电力及公用事业、汽车、钢铁、电子、交通运输、有色金属。

　　多因子选股：沪深3੢00增强组合7月跑赢基准2.78ppt，中证500增强组合7月跑∼赢基准3.35ppt઱

　　7月沪深300指数♣增强跑赢基准2.78ppt。组合样本&#25d0;外跟踪³以来（2019-01-01至2022-07-31）累计收益81.26%，累计跑赢基准41.42ppt。

　　7月中证500指数增强‍跑赢基准3.35ppt。组合样本外跟踪以来（2021-01-01至2022-07-31）累计收益25.43%，累计跑赢基准28.34૜ppt▒。

　　ζ主动量化选股：成长趋势选股策略今年以来超额偏股混合型基金指″数10.1pp≅t

　　成长趋势ú共振模型本月收益率为-0.î5%。该策略2009年1月1日以来，年化收益率达35.6%，以偏股混合型基ⓕ金指数为基准，年化超额收益率达23.0%。今年以来收益率为-2.5%，超额基准10.1ppt；本月收益率为-0.5%，超额基准2.4ppt。

　　价值股优选策略本月收益率为-0.6%。该策略2009年5月5日以来，年化收益率达21.4%，以价值ણ股基础池为基准，年化超额收益率为4.9%。今年以来收益率达1.6%，超额基准3.2ppt；本月收益率-0.6%，跑输基准3.3pp઎"t。

　　量化ઞ配置：商品&′g઼t;股票>债券

ã　　综合ੑ宏观驱动力、经济预期差、左侧内生结构、技术指标等维度的信息，我们当前对国内股票资产呈中性偏空观点，债券资产相对悲观，商品资产整体中性，各资产看好程度排序为商品&gtú;股票>债券。

　　1）宏观驱动力维度：看空股票、看空债券、看多商品。઺宏观驱动力模型判断当前股市的核心驱动力在于经济增长，从经济增长的信息维度，当前看空股票；对于债券和商品，从宏观流动性的信息维度，当前∝看ⓣ空债券、看多商品。

　　κ2）宏观预期差维度：看平股票、看多债券、看空商品。从股票市场看，7月份的PPωI超预期，社融连续两月超预期，整体对股票市场影响偏中性；从债券市场看，二季度GDP不及预期，对债券市场影响偏正面；从商品市场看，6月份工业增加值👽不及预期，美元兑人民币连续两月不及预期，整体对商品市场影响偏负面。

　　3）左侧择时维度：看平股票、看空债券。当前股市左侧择时体系中所有指标均为无π观点信号，我们认为股票市场在估值、情绪、资金等角度并不处于极端状态，微观结构并‘非当前股票市场的核心矛盾。当前债券左侧择时体系中有4‚个指标发出看空信号，1个指标发出看多信号，我们认为债券市场在估值、情绪、资金等角度整体处于过于高估或过热状态，未来大概率会出现趋势反转后的市场下跌。

　　4）阻力支撑维度：当前股⇑市为看多信号，市场有一定底部支撑。目前股市阻力支撑指标在各主要宽基指数&#266b;中均维持看多信号，我们认为市场有一定☏的底部支撑，继续下探的空间较小。

　　5）系统性风险维度：股债双杀预警信号结束，股债未来同跌概率不大૤。3月1›5日，股债双跌ੋ预警指标触发，并持续4月22日结束。从4月23日至今，预警指标处于未触发状态。因此站在当前时点，我们认为股债未来同跌概率不大。

　　三维一体股债配置模型：7月份收益-0.64%，当前减配股票资产。模型在7月25日减配股票资产，各资产配置比例为中证500指数17.04%，中债企业债总财富指数82.96%。7月份，模型共取得-0.64%的绝对收益，劣于风险平价基准的-0.63%和2股8债基准的-0.31%。样⌋本外（2020年12月25日）至今，模型累计收益5ý .83%，优于风险平价基准的2.80%与2股8债基准的5.13%。

⊂正文◯

¢风　格轮动：૎回归均衡

　઎　成长/ફ价值风格轮动模ç型：价值风格配置价值提升

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　　模型੘简Ò介

　ϖ　我们在报告《量化多因子系列（3）：如何捕捉成长与价值的风格轮动？》的报告中，针对价值与成长风格Þ的收益相对强弱建੪立预测模型，通过市场情绪、因子拥挤度、金融环境和经济环境这四大类指标构建成长与价值的风格轮动策略。

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સ　　►市场⌊情绪：

　　从多个&#25b3;维度刻画市场参与👽者的情绪变化，机构调研偏好、新增投资者数量、风格强势股占比和北上资金偏好变ⓐ化这四个指标均对成长/价值风格收益均具有预测能力。

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　੝　►因⇐子拥挤度：

　　通过因子拥挤度指标来衡量因子的当前是否拥挤。当拥⇔挤度较高时则需躲避此类可∼能失效的因子。拥挤度指标对成长/价″值风格收益具有显著的预测能力。

　″ρ　►金融环境：

　　期限利差、M2与Mρ1的增速差与成长/估值因子收益š具有较显著的相ä关性。

　　►经જ济环境：੎☺

&#263c;　　CPIⓩ-PPI剪刀差则与成长/价值ਜ风格收益呈现一定的正相关。

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　　最新观点੖◑

　　当前（2022-08-01）成长/价值轮动综合指标值为0.05，风格回归均衡，Å指ઞ标值较上月的0.13继续下降。具体来看，拥挤度大类指标-0.15，市场情绪大类指标为-0.05，均偏向价值风格；宏观方面，经济环境大类指标为0.27°，金融环境大类指标0.14，仍略偏向成长风格。综合来看，我们认为短期成长/价值风格或较为均衡。

　　图表1：当前11个细分指标值（标准化∈஻后）（▥2022-08-01）

　Íવ　图表2：大¹类指标及综合指标值（2022-08-01）

　　行业轮动：消ë费板块、防御બç板块得分居前

　　多维­叠加轮动模型：家电、食品饮料、电力及À公用事业、通Ÿ信、煤炭、医药

　≠&　模型简介੖

　　我们在报告《行业轮动系列（2 ）：如何在打分体系下运用宏观与中઺观信息》的报告中，以行业内∪成分股的微观结构为基础，叠加宏观场景与中观景气度信息。综合各维度信息后构造出综合行业轮动指标：

　੖　►微观ઞ特征憨：

　　囊括盈利预期、成长趋势、营运效率改善Í、财务杠杆利用、机构情绪、资金情绪、ù量价技术这七ⓖ大类型特征共20个细分微观指标。

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ਮ　　►宏观情景：

　　构造宏观经济░增长指数与宏观流动性指ϒ数，并基于宏观情景动态地给各个微观特征进行配Â权。

　　►中ⓡⓒ观景气度：

　　基于α部分周期性行业的þ中观行业景气度指标，采用相关性筛选、数值ⓛ状态化与截面标准差赋权的方式，克服中观景气度数据在行业轮动打分体系中景气度与股价收益不匹配、不同行业景气度不可比、景气度数据覆盖行业不全等难点。将中观得分融入轮动体系。

　　跟踪૯õ表现¾

　　A股市场未能延续5-6月末的反弹趋势，7月震荡调整，中证全指月度下跌3.29%。大部分行业在7月呈现下跌态势，且不同行业在收益上继续表现出较大分化，月度收益最高的行业与收益最低的行业之间的收益差超16ppt。消费者服务行业在6月反弹后大幅回调，7月下跌10.2%。防御板块在♦7月整体表现强势，机械、汽车、电力及公用事业、农林牧渔行业收益表Ψ现较好。同样在ਫ਼7月获得正向收益的还包括通信、电新、国防军工、钢铁等行业。

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　　图表3：中信一级行业月度收益☎率†

¦　　多维叠加行业轮动组合7月份持仓行业为：食品饮料、煤炭、家电、电力设备及新能源、基础化工、有色金属。该组合7月份涨跌-3.4%，同期全♠行业等权基准涨跌幅-2.&#25c8;3%，组合跑输基准1.1ppt。

　　"今年以来轮动组合收益率ੑ-5.7ν%，同期行业等权基准收益率-9.0%，超额收益率3.6%。

¼

　　样⊥本外（2021/6/1-2022/07/31）组合收益率1.7%，同期行业等权基准收益率-2.2%，超Λ额收益率4.0%。

　　图表4：轮动模型样本外跟踪净❄值੕ૢ

　　图表5：轮动模੐型੫收⌊益表现

　　最新ϖⓨ观点

　　模型8月份最新推荐持仓为：家电、食品饮料、电力及公用事业、通信、煤炭ખ、医药♨。相比7月份的持仓，本次持仓新增电力及公ૄ用事业、通信、医药三个行业。

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　　图î表6：近6ચ个月持仓变化

　　最新行业轮动∂观点相应各维度信息પ细节如下：⌊

Ξ　　►宏观数据对应场景：宏观经济下行与流动性上行。对应资金情绪等类型微观特征权重提升，而财务杠杆利用等类型微观特征权Χ重下降。Ņ

　　►👽中观景气਩度方面，未有行业得到中观维度的额外加分；有色金属、汽车、钢铁处于低景气阶段，遭到额外扣分；其余行业在中　观维度上没有得分调整。

　　ⓐ图§表7：行业得Ï分细项一览

　ય　行业景气：周χ期行业景↑气度趋弱

　　我们在报告《基本面量化系列（5）：如何量化跟踪周期性行业景气度》中，…针对周期∼性明显的行业分别构建了景气度打分模型。基于各行业的景气度打分模型，2022年8月É观点如下：

　　►û景૝气度一般的行业：基础化工、石Ν油石化、煤炭

　　►♠景气度低的行业：电力及公用事业、汽车、钢ð铁、电子、¶交通运输、有色金属

　　其中，经过检验，我们发现∗仅石油石化、煤炭、有色金属、钢铁、汽车行业景气度模型对于行业超额收益的预测能力较强。因此，映射到行ö业超额收益层面，这些行业相对收益表现可能较⊥弱。

　　图表8：2022ι年8月઩各行业⊃不同景气度维度得分

　　图表9：2022年8月各行业¢景▣&#266c;气度综合得分

　　多因子ψ选股：中证500增强组&#25c8;合Κ7月跑赢基准3.35ppt

　　沪深300ⓞ指数增强和中证50&#25b3;0指数增强的近期表现如下图所€示：

　　图表10：中金量化指数增强↔组合样੊本外收益表现更新ℑ

　　৻沪深300Ǝ指数增强ਬ

　　本月（2022-07-01至2022-07-31），中金量化沪深300指数增强[1]跑赢基准2.78ppt。组合样本外跟踪以来（2019-0૨1-01至2022-07-31«）累计收益81.2ૄ6%，累计跑赢基准41.42ppt。

&#260f;　　图表ક11：中金量化沪深300指数增强样本外净值∴走势

　　中证5κ0ê0指数增强‰

　　本月（2022-07-01至2022-07-31），中金量化中证500š指数增强[2]跑赢基准3.35ppt。组合样本外跟踪👽以来（2↓021-01-01至2022-07-31）累计收益25.43%，累计跑赢基准28.34ppt。

ા　　Β图表12：中金量化中证500指数&#263c;增强样本外净值走势

>

　　主⌈动量化选股：成长趋势选股策略今年以੘来跑赢10.1ppt

　　主动量化选股策略旨在实现主动权益投资理念和量化工具的结合，通过量化的方式੫筛选符࠷合主动权益投资逻辑的个股，构建选股组合。目前，我们分别构建了成长趋势共振和价值股优选两个主动量化选股模型，本章对组õ合近期的收益表现进行跟踪。

　　成长ડ趋੫势共振选股策ઽ略

　　我们在报告《基本面量化系列（3）：业绩成长是否具有延续性》的报࠷告中，对“上市公司的业绩成长具有一定的延续性”这一逻辑基础进行了验证Š。基于这一逻辑，成长趋势共振选股模型的构建Œ主要分为以下三个步骤：

　　Λ►业绩加ૣ速增长基础池：在全市场范围内，筛选TTM归母净利润环比增速排′名前三分之一的股票，并在其中进一步筛选加速度指标排名前50%且加速度绝对值大于0的股票作为基础池。

　　►规避非经常性因素带来的风险：非经常性因素对于公司业绩增长的延续性影响较大，因此，在基础池内，我们进∋一步筛选扣非利润占Ò比大于50%、近一年未发生股权融资事件、偿债能力指标大于-1的公司作为待选股票池。结合报告《基本面量化系列（4）：精确刻画业绩的加速增长趋势》的研究成果，我们将业绩分布季节性较为明显的个股剔除。出于稳健性考虑，我们将ROE大于1%、过去半年日均成交额૙全市场排名前90%、剔除ST股也加入筛选标准。

　　►叠加分析师预期和技术面信息增厚收益：Ñ在待选股票池内，依据改进动量因子、分析师一致预期调整因子、分析师一致预É期业绩增速因子进行排序打分，并等权加总为综合得分，取综઼合排名靠前的股票作为最终持仓。

　　图表13：成长趋势共振੬选股策略实È施Υ步骤

　　ρ&#263b;图表14：成长&#266c;趋势共振选股策略收益表现

　　图表15：成长趋势共振选股策略′收Ζ益♣表现（2021年以来）

　&#263f;　图表16：成长趋👽势共振选股策略分年þ度收益统计

　　Φ价值િ૞股优选策略

　　我们在《基本面量化系列（1）：如何看待价值股的“价值”》报告中，探讨了价值股的相对优势，并认为价值股的相对ઐ优势主要在于下行风险较小、回撤较小，比较适合稳健型投资者。因°此，在构建价值股优选策略过程中，我们也是强Ρ调突出下行风险小的特性，具体实施过程如下：

　Κ　►基础池：依据中信一级行业分类，每个行业分别筛选PB-ψROE因子值较小的三ࣻ分之一股票，作为价值股的基础池。

　　►优选持仓：在基础池内，将龙੓头指标、平均股息率分位数、稳健成长指标分位数等权相加，得到综合得分¢，筛选综合得分排名靠前的股票作为最终持仓。&#263c;

　　图表ⓐ18：价ⓟ值股优选策略收益表现ਲ਼

　　图表1&#266c;9：价值મ股优Ê选策略收益表现（2021年以来）

　　图表20：价值†股优&#263b;选策略分年度收益统计ખ

　੝　量化配置：商品&g੊t;股票>ⓨ债券

　　我们从量化模型的视角，判断未来各类资产的ⓡ走势与相对Ë强弱。综合宏观驱动力、经济预期差、左侧内生结构、技术指标等维度的信息，我们当前对国内股票资产呈中性偏空观点，债券资产相对悲观，商品资产整体中性，各资产看好程度排序为商品&²gt;股票>债券。

　¯　宏观驱动力维度：Ņ看ૄ空股票、看空债券、看多商品

　　我们在2021年8月23'日发布的报>告《量化配置系列（6）股市宏š观驱动力轮动：经济增长or流动性？》中，构建了经济增长与流动性对股市驱动程度的轮动模型。

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੟　　图表22：核心驱动阶段划 分

　ૄ　当前为增长核心驱动阶段&#25a1;，股市转为看空。根据7月底的判断结果，8月份股市为增长核心驱动阶段，根据股<票宏观增长驱动指数的走势，当前经济基本面边际变化利空股市运行，因此从经济增长的角度，我们当前对股市转为看空观点。

　　图•表2→ˆ3：股票宏观增长驱动指数近期走势

　　我们在2021年5Π月5日发⋅布的报告《量化配置系列（4）：资产宏观流动性驱动指数及其应用》中，从宏观流动性的角…度构建了债券与商品的驱动指数。

　　从流动性的信息ਪ维度，当前看空债券、看多商品。根据7月底的数据，债券宏观流动性驱动指数取值下降，商品宏观流动性驱动指数É上升，ਊ因此从宏观流动性的信息维度，我们当前看空债券、看多商品。

　　图表24：债券流动性驱સ动指数近期走势ઢ◊

　　图表25：商α品流动性驱动ΞÓ指数近期走势

　　宏观预´期差维度：看平股票、看મ多债券、看੩空商品

　　我们在2021年11月28日发布的报告《量化配置系列（7♦）：捕捉经济预期差，顺势配置资产》中，基于国内重要宏观经济指标在发布实际数据时的超预期或者不及预期的情况，从中量化筛选出对国内股、债、商品资产未来走势有显著预测效果的ψ预期差指标，并构建了各类资产的预期差指数。∴

ࢮ　　图表੊26：宏观预期差指数ⓕ构建流程

　　从宏观预期差的角度，当前看平股票、看多债券、看空商品。截止至7月31日≡，从股票市场看，7月份的PPI超预期，社融连续两月超预期，整体对股票市场影响偏中性；从债券市场看，二季度GDP不及预期，对债券市场影响偏正面；从商品市场看，6月Λ份工业增加值≈不及预期，美元兑人民币连续两月不及预期，整体对商品市场影响偏负面。因此从预期差的角度，我们当前看平股票、看多债券、看空商品。

　　图表27：预期差&#266b;指数最ਫ🙀新观点

　　左侧择时Œ维度：看平股票Λ、看空债券ࣻ

　　我们在2022年4月8日发布的报告《量化配置系列•（8） 先发制人：A股左侧择时指标探讨》和2022年7月5日发布的报告《量化配置系列（9）左侧择时在债券市场是否依然有效？Â》中，从估值水平、市场情绪和资金流向的角度，对股市和债市分别Η构建了10个用于顶底判断的左侧择时指标。

　　当前股੐市左侧择时体系为中性信号，微观结构并非当前核心矛盾。截止至7月31日，当前股市左侧择时体系中所有指标均为无观点信号，我⇑们认为股票市场在估值、情绪、资金等角度并不处于极௄端状态，微观结构并非当前股票市场的核心矛盾。

　　当前债券左侧择时体系为看空信号。截止至7月31日，当前债券左侧择时体系中有4个指标发出看空信号，1个指标发出看多信号，我们认为债券市场在估值、情绪બ、资金等角੩度整体处于过于高估或过热状态，未来大概率会出现趋势反转后的市场下跌。Π

　　图表2®8：股市左侧指标汇总„

　　图&#263d;•表29：当前股市左侧‏指标触发情况

　℘　图ⓖ表♫30：债市左侧指标汇总

　μ　⊂图表…31：当前债市左侧指标触发情况

⇒　　阻力支撑维度：当前股市为਩看多信▧号，市场有一定底部支撑

　　我们在2<021年1月发布的报告《量化择时系列（1↔）：金融工程视角下的技术择👽时艺术》中，从市场阻力支撑相对强弱的角度，构建了各宽基指数的技术择时指标。

👽　　&#ffe0　;图表32：阻力支撑ª应用逻辑

　　当前指标在主要宽基ô指数均发出看多信号，市场支撑相对更强。截至7月31日，目前股市阻力支撑指标在各主要宽基指数中均维◈持看多ઝ信号，我们认为市场有一定的底部支撑，继续下探的空间较小。

　　图੠表33：QRS量化择时指&#266b;标…值

　　系统性风险维度：股债双杀预警Φ信号结束，股债未来同跌概Ξ率不大õ

　　我们在2021年2月5日发布的报告《量化配置系列（3）：巧识尾部相关性，规避组合系统性风险》中，借助资产之间的上下尾相关系数，构建了国内股债双跌的预警指标。具体来说，当满足以下三个条件时，触发股债双跌¼预ણ૮警指标：

　　►下尾相关系数大¼于0。下尾相关系数大于0是股债资产表现出下尾相关性∧的必要条件，预示着股债<双跌出现概率较大幅度增加。下尾相关系数使用过去63个交易日数据计算。

　　►上尾相关系数等于0。在市场波动较大时，股债收益率往往出现较多的同正离群值和同负离群值，此时下尾和上尾相关系数均大于0，即偏向于双尾相关。为区分下尾Ν相关性和双尾χ相关性，૤我们要求上尾相关系数必须等于0，从而保证下尾相关系数为0时，大概率可以对应到真正股债双跌时期。上尾相关系数使用过去63个交易日数据计算。

　　►股债资产其中之一处于下跌趋势。&#25b2;为避免短期扰动所带来的在两资产均处于上涨趋势时所←发出的错误信号，我们要求股债资产其中之一处于下跌趋势。趋势使用标准DIF值（12日移动平均-26日移动平é均）计算。

　　预警信号结束，股债未来同跌概率不大。&#260e;વ3月15日，股债双跌预警指标触发，并持续4月π22日结束。从4月23日至今，预警指标处于未触发状态。因此站在当前时点，我们认为股债未来同跌概率不大。

　　图表34&#260f;：去年以Ø来股债→尾部相关系数变化情况

　　三维一ⓦ体股债配置模型：7月份收益-0.º64%，当前减配股票资¿产

　　根据我们在2020年12月25日发布的深∗度报告《外生环境、内生结构、趋势动👽量在收益预测中的有效੟结合》，我们将不同预测维度的信号进行融合得到统一化的方向信号，并将方向信号转化为对资产期望夏普的估计，应用于风险预算模型中得到配置权重。

　　Θ图表35：&#ffe0　;资产方向确定逻辑

±　　图表36：资产权重确定℘逻辑'

　　7月25日，沪深300指数的趋势动量指标由正转负，触发组合调仓。调仓日，沪深300指数ⓠ为看空信号，中证500指数为看多信号，债券资产的观点为看多，并相对看好信ι用债。ë因此模型在调仓日减配股票资产，并配置中证500指数，在债券端配置信用债，各资产配置比例为中证500指数17.04%，中债企业债总财富指数82.96%。

♠　　模型在7月底维持7月25日的配置建议，各资产配置比例为中证500指数17.04Ð%，ⓝ中债企业债总财富指数82.96%。

　　7月份，模型共取得-0.6θ4%的绝对收益，劣于风险平价基准的-0.63%和2股☼8债基准੤的-0.31%。样本外（2020年12月25日）至今，模型累计收益5.83%，优于风险平价基准的2.80%与2股8债基准的5.13%。

　　图表37：三维一体股债配置模¬型历▤Õ史配置比例

　　图表઱38：三维一体Ν股债配置模型历史ƿ净值曲线

　　图表39：三维一体股债配置模型样本外收Ö益ë曲线δ

　　图表40：三维一体Ε股债配置Œ模á型样本外表现统计

[1]υ 沪深300Þ指数增强模型详见报告《量化多因子系列（1）：QQC综合质ૌ量因子与指数增强应用》

[2] 中证500指数增强模型详见报告《量化Î多因子系列（2）：非线性ⓡ假设下的情景分析因Ρ子模型》

文章来â源

ⓩ　　本文摘–自：2022年8月1日已经发布的ñ《量化月报（17）：风格回归均衡，防御板块配置价值提升》

ⓚ　　周萧潇 SAC 执业证书▒编号：S008ë0521010006 SFC CE Ref：BRA090

　　古 þ  翔  SAC 执▩业证书编号：úS0080521010010 SFC CE Ref：BRE496

　　宋唯实 SA૤C 执业证书编号：S008012009008&#25c8;2 SFC CE Rλef：BQG075

　　胡骥聪 SAC 执业证θ书编号：S00805Ã21010007 SFC਩ CE Ref：BRF083

　　刘均伟 SACÂ 执业证书编号：S0080520120002⌋ SFC CE Ref：BQR365Η

王汉锋 SAC 执业证书编号：S008051308…0002௄ SΨFC CE Ref：AND454

法≤律&#256e;声੓明

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ⓜ

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