报告行业投资评级 - 对A股市场的风格判断相对看好大盘风格，成长与价值维度相对均衡 [2] - 对国内主要资产的配置观点排序为：商品 > 股票 > 债券 [3] 报告的核心观点 - 风格切换：大小盘得分由-0.2升至+0.2，配置重心由小盘转向大盘；成长价值维度得分0.02，风格趋于均衡 [1] - 资产配置：商品受益于工业增加值、PMI等宏观指标超预期；债券因GDP及社融超预期承压 [1] - 行业轮动：5月调入煤炭、综合石油石化、综合金融、电力设备及新能源；调出银行、农林牧渔、基化、交运及消服 [1] - 主动量化策略：4月景气成长型策略占优，XGBoost成长优选单月收益14.8%；港股成长策略单月收益13.1%，超额达9.1% [1] - 景气度模型：一级行业看好交运、纺服、机械；二级行业聚焦航运港口、专用机械；三级行业关注产业互联网平台、调味品 [1] - 机器学习策略：树模型与深度学习结合策略4月全市场跑赢基准5.9个百分点，2026年以来累计超额收益达13.8% [1] 风格轮动与市场判断 - 2026年5月风格轮动四象限模型显示相对看好大盘风格，成长价值维度综合得分0.02，表现均衡 [2] - 大小盘维度得分从上月的-0.2上升至+0.2，从相对看好小盘转为相对看好大盘 [2] - 大小盘风格判断主要受“市场状态”维度驱动，“市场情绪”和“宏观环境”维度也略微偏好大盘 [2] - 成长价值风格中，“市场状态”维度利好成长，“市场情绪”和“宏观环境”维度偏向价值，综合作用使风格均衡 [2] - 回顾上月，模型推荐的小盘价值风格上涨6.4%，在四种风格中排名第三 [2] 资产配置观点 - 宏观预期差模型对股票持中性观点，对债券持谨慎观点，对商品较为乐观 [3] - 股票市场受超预期PPI和连续三个月不及预期的人民币贷款负面影响，但被连续三个月超预期的社融规模提振，整体影响中性 [3] - 债券市场因GDP、PMI及社融规模连续超预期而面临负面压力 [3] - 商品市场受益于工业增加值、PMI、GDP等多个宏观指标连续超预期，整体偏向利好 [3] - 左侧择时模型对股市持乐观观点，录得三个看多信号和一个看空信号 [4] - 左侧择时模型对债券市场持谨慎观点，认为其处于相对过热状态，显示一个看多信号和两个看空信号 [4] - 技术指标模型显示，在五个宽基指数中，出现三个看空信号和两个看多信号，表明市场顶部可能存在技术阻力 [4] 行业轮动与配置 - 2026年5月，行业轮动模型推荐配置煤炭、综合石油石化、综合金融、电力设备、新能源以及计算机 [4] - 与4月相比，调出了银行、农林牧渔、基础化工、交运和消费者服务，调入了煤炭、综合石油石化、综合金融、电力设备和新能源 [4] - 模型判断市场仍处于快速轮动状态，主要侧重价量类因子，如流动性、动量和调研热度等 [4] - 煤炭和综合金融在流动性维度得分领先，计算机在动量和反转维度有明显加分 [4] - 该模型在2026年4月的持仓（银行、农林牧渔、计算机、基础化工、交运、消费者服务）取得3.2%涨幅，跑赢基准2.2个百分点 [4] 主动量化策略表现 - 2026年4月，景气成长型策略表现最佳，因市场关注点回归企业盈利表现 [5] - 景气成长型策略中的成长趋势选股策略和XGBoost成长优选策略，4月单月收益率分别为14.5%和14.8% [5] - 2026年以来，成长趋势选股和XGBoost成长优选策略累计收益分别达到23%和22%，累计超额偏股混合型基金指数约13至14个百分点 [5] - 小盘掘金型策略表现其次，次新股掘金策略单月收益率为11%，低关注度掘金策略为8.8% [5] - 2026年以来，小盘掘金型策略累计收益接近19% [5] - 稳健型策略中的价值红利类策略表现相对靠后，红利股优选策略4月绝对收益为0.4%，表现弱于中证红利指数 [5] - 展望5月，预计成长风格在经历前期高点后可能出现阶段性布局机会 [5] - 市场状态相对更有利于小盘策略和红利策略的表现 [5] 港股主动量化策略表现 - 2026年4月，港股主动量化选股策略整体表现良好 [5] - 港股成长策略表现亮眼，4月单月收益率达到13.1%，跑赢恒生港股通指数9.1个百分点 [5] - 港股质量策略表现稳健，4月实现5.4%的收益率，超额收益为1.4个百分点 [6] - 将价值、红利、质量和景气成长四类策略等权合成的港股综合策略，4月份收益率为5.8%，跑赢恒生港股通指数1.7个百分点 [6] - 自2016年以来，该港股综合策略年化收益率达到15.9%，年化超额收益率为11.3% [6] 行业景气度分析 - 一级行业中，交通运输、纺织服装和机械表现较优 [7] - 二级行业中，航运港口、专用机械和通用设备的景气度较高 [7] - 三级行业中，产业互联网平台服务、调味品和家纺值得关注 [7] - 交通运输行业高景气度源于社会消费品零售总额、港口外贸货物吞吐量、航空运载率等关键指标优秀表现 [7] - 纺织服装行业高景气度得益于中国消费者收入信心指数、线上穿类实物商品零售额、纺织景气指数等中观数据良好表现 [7] - 机械行业受益于制造业PMI、工业机器人产量等关键指标的积极表现 [7] 机器学习与衍生品策略表现 - 2026年4月，机器学习系列模型表现整体较好 [8] - 强化学习因子挖掘模型：在中证1,000成分股内，4月选股表现与基准持平，2026年以来累计收益8%，累计跑赢基准2.4个百分点 [8] - 强化学习因子挖掘模型：在全市场范围内，4月跑赢基准0.4个百分点，2026年以来累计收益9.32%，累计跑赢基准2.22个百分点 [8] - 树模型与深度学习结合的周频选股策略：4月在中证1,000范围内累计收益10%，跑赢基准5.39个百分点 [8] - 树模型与深度学习结合的周频选股策略：在全市场范围内，4月累计收益10%，跑赢基准5.9个百分点，2026年以来累计跑赢基准13.8个百分点 [9] - 时序深度学习周频选股模型：4月在中证1,000范围内跑赢基准1.22个百分点 [9] - 时序深度学习周频选股模型：在全市场范围内，表现与基准基本持平，2026年以来累计跑赢基准0.66个百分点 [9] - 期权隐含波动率择时指标：在中证1,000指数上的择时策略最近一个月绝对收益为4.05%，但跑输基准3个百分点，超额收益有所回撤 [9] - 自2025年5月9日样本外跟踪以来，期权隐含波动率择时策略累计收益49%，累计跑赢指数9.86个百分点 [9]