大小盘风格轮动月度策略 - 10月底量化模型信号为-0.17，指向大盘风格 [1] - 基于历史11月小盘风格相对占优的日历效应，建议11月超配小盘风格 [1] - 当前市值因子估值价差为0.88，远低于历史顶部区域1.7~2.6，显示中长期小盘风格并不拥挤，继续看好小盘 [1] - 本年以来大小盘轮动量化模型收益为27.85%，相对等权基准的超额收益为2.86% [1] - 结合主观观点的策略收益为26.6%，超额收益为1.61% [1] 价值成长风格轮动月度策略 - 月度量化模型信号为1，建议10月超配价值风格 [1] - 本年以来价值成长风格轮动策略收益为18.96%，相对于等权基准的超额收益为1.35% [1] 风格因子表现跟踪 - 10月份，在8个大类因子中，红利因子和动量因子正向收益较高，而大市值因子和波动率因子负向收益较高 [2] - 本年以来，波动率因子和动量因子正向收益较高，而流动性因子和大市值因子负向收益较高 [2] - 10月份，在24个风格因子中，本月盈利收益、股息率、动量因子正向收益较高，而大市值、收益能力、贝塔因子负向收益较高 [2] - 本年以来，贝塔、盈利波动、动量因子正向收益较高，而中市值、流动性、大市值因子负向收益较高 [2] 因子协方差矩阵更新 - 股票协方差矩阵估计是股票组合风险预测的核心，利用多因子模型可将其拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵 [2] - 报告更新了截至2025年10月31日的最新一期因子协方差矩阵 [2]

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 大小盘轮动模型 **模型构建思路**：从赔率和胜率两个视角，基于多层次数据形成大小盘轮动的量化配置方案[1][4] **模型具体构建过程**： 1. **赔率部分构建**： - 赔率定义：一段收益率序列的赔率等于平均正收益/平均负收益的绝对值 - 赔率计算公式：$$\mathbb{R}_{\mathbb{B}}^{\pm}\,\mathbb{R}=-\frac{\sum_{i=1}^{n}return_{i}\,/n}{\sum_{j=1}^{m}return_{j}\,/m}$$[30] - 估值差计算：$$diff_{t}=\sum_{i}^{m}BP_{i,t}\,/m-\sum_{i}^{n}BP_{i},t\,/n$$[32] - 相对估值水平：$$diff'=\frac{diff_{t}}{\sum_{i}^{z}BP_{i,t}\,/z}$$[32] - 历史分位数：$$Q=\frac{rank\,\,\,(\,diff'\,\,)}{T}$$[32] 2. **胜率部分构建**：采用多指标打分法，从经济面、市场面、微观面和日历效应四个层次构建轮动指标[4][40] 3. **配置权重计算**：利用凯利公式结合赔率和胜率，计算最优配置权重[77] - 资金增长率公式：$$R(x)=(1+x*b)^{n p}(1-x)^{n(1-p)}$$[77] - 最优配置解：$$x =\frac{p*b-(1-p)}{b}$$[77] 2. 细分风格轮动模型 **模型构建思路**：结合大小盘模型信号和成长价值模型信号，构建细分风格轮动策略[1][87] **模型具体构建过程**： - 当大小盘模型指向大盘，成长价值模型指向成长时，发出大盘成长占优信号[87] - 形成大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值四个象限的轮动配置[88] 量化因子与构建方式 1. Shibor因子 **因子构建思路**：流动性宽松时小盘股受益，紧缩时大盘股防御性更强[42] **因子具体构建过程**：计算最新Shibor利率在过去一年以来的历史分位数，当分位数大于50%时指向大盘股，反之指向小盘股[42] 2. 短期期限利差因子 **因子构建思路**：期限利差扩大说明未来货币政策可能收紧，不利于中小市值企业[47] **因子具体构建过程**：期限利差=1年期中短期票据收益率-7天中短期票据收益率，计算20日利差均值-250日利差均值，若大于0发出大盘占优信号[47] 3. 市场趋势因子 **因子构建思路**：市场活跃时小盘风格收益弹性更高，市场低迷时大盘风格更具配置价值[51] **因子具体构建过程**：当中证全指5日均线大于20日均线且近20日成交量大于近250日成交量时，发出小盘占优信号；反之发出大盘占优信号[51] 4. 市场波动因子 **因子构建思路**：窄幅调整期间小盘股缺少收益波动空间，大盘股通过分红形成稳健回报[54] **因子具体构建过程**：市场波动率=近20日中证全指收益率标准差，当最近20日市场波动率小于近3年波动率均值时，发出大盘占优信号[54] 5. 风格动量因子 **因子构建思路**：风格收益率呈现出"动量效应"，强者恒强[57] **因子具体构建过程**：比较沪深300和中证2000指数过去四周的收益率，收益率更高的风格发出占优信号[57] 6. 风格拥挤度因子 **因子构建思路**：风格交易拥挤可能导致收益崩溃，需要警惕过热风险[60] **因子具体构建过程**：计算市值最大20%个股近20日成交量在过去三年历史分位数作为大盘拥挤指标，大于0.75时发出小盘占优；计算市值最小20%个股相应指标，大于0.75时发出大盘占优[60] 7. 月历效应因子 **因子构建思路**：周期性事件驱动形成的月度风格效应，如财报季、春节效应等[63] **因子具体构建过程**：计算次周所在自然月在历史年份中沪深300战胜中证2000的胜率，当胜率大于50%时发出大盘占优信号[66] 8. 复合胜率信号因子 **因子构建思路**：将多个明细指标结果合成为相对稳健有效的胜率信号[72] **因子具体构建过程**：当明细指标指向大盘时记1分，指向小盘时记0分，不明确时记0.5分，取得分均值作为复合胜率信号[72] 模型的回测效果 1. 大小盘轮动策略（完全切换） - 年化收益：23.70%[79] - 年化超额收益：20.57%[79] - 年化波动：23.03%[79] - 最大回撤：25.25%[79] - 夏普比率：1.03[79] - 信息比率(IR)：2.27[79] - 收益回撤比：0.94[79] 2. 大小盘加权策略（权重调整） - 年化收益：13.69%[84] - 年化超额收益：10.94%[84] - 年化波动：22.02%[84] - 最大回撤：29.17%[84] - 夏普比率：0.62[84] - 信息比率(IR)：2.47[84] - 收益回撤比：0.47[84] 3. 细分风格轮动模型 - 年化收益：35.91%[92] - 年化超额收益：32.86%[92] - 年化波动：23.97%[92] - 最大回撤：23.37%[92] - 夏普比率：1.50[92] - 信息比率(IR)：3.11[92] - 收益回撤比：1.54[92] 因子的回测效果 1. Shibor因子 - 年化超额收益：11.46%[43] - 最大回撤：35.26%[43] - 夏普比率：0.59[43] 2. 短期期限利差因子 - 年化超额收益：7.41%[48] - 最大回撤：43.45%[48] - 夏普比率：0.42[48] 3. 市场趋势因子 - 年化超额收益：3.52%[52] - 最大回撤：39.86%[52] - 夏普比率：0.28[52] 4. 市场波动因子 - 年化超额收益：13.18%[55] - 最大回撤：30.28%[55] - 夏普比率：0.67[55] 5. 风格动量因子 - 年化超额收益：8.16%[58] - 最大回撤：31.31%[58] - 夏普比率：0.50[58] 6. 风格拥挤度因子 - 年化超额收益：6.63%[61] - 最大回撤：38.66%[61] - 夏普比率：0.40[61] 7. 月历效应因子 - 年化超额收益：4.73%[67] - 最大回撤：45.83%[67] - 夏普比率：0.29[67] 8. 复合胜率信号因子 - 年化超额收益：19.72%[73] - 最大回撤：28.65%[73] - 夏普比率：0.98[73] - 信息比率(IR)：2.17[73]

近期市场风格变化 - 8月底以来A股市场风格出现变化，大盘表现好于小盘，打破了自去年"924"至今年8月底小盘占优的局面 [2] - 在去年"924"至今年8月底期间，小盘风格显著跑赢，中证2000指数累计上涨79.3%，中证1000指数累计上涨66.4%，而同期沪深300指数累计上涨40.0% [2] - 近期市场整体处于震荡阶段，大盘跑赢小盘的趋势显现出新变化 [2] 新兴成长领域在资本市场的地位提升 - "十四五"期间资本市场服务实体经济，支持新兴成长领域的趋势明显，科技和高端制造类企业在IPO募资额中占比均值达到60.3%（2020-2025年截至10月24日） [5] - 科创领域大市值企业增多，目前A股市值前100名的上市公司中有36家属于科创和高端制造领域 [5] - 随着部分科创企业发展壮大，科创领域中大市值企业占比以及大市值企业中的新兴成长企业占比均有所增加 [5] 大小盘风格轮动框架与当前关联度变化 - 增长预期平稳或略缓、产业技术变革快、政策注重创新等是相对有利于小盘风格的主要信号 [13] - 个人投资者占比高、换手率高的机构成为增量资金主要来源、大盘相对小盘估值偏高等是辅助信号 [13] - 随着大市值新兴成长企业占比增加，新兴成长风格与小盘股的关联度正在降低，这在一定程度上解释了8月底后的市场风格新变化 [13] 后市风格展望 - 展望后市，大小盘风格或呈现转换，大盘成长风格有望在未来3-6个月内占优 [14] - 当前宏观背景仍支持新兴成长板块，包括宏观经济有待修复、产业技术迭代快、政策注重创新等 [14] - A股机构投资者持股集中度有上升空间，大市值新兴成长风格的机构持股占比有望增加 [14] - 中长期宏观产业政策和资本市场建设将继续支持科技创新等新兴成长产业高质量发展，大盘成长类公司数量及市值占比有望提升 [14]

银行板块市场表现 - 10月14日上午A股银行板块表现强劲，重庆银行领涨超过5% [1] - 招商银行、工商银行、农业银行等大型银行股价上涨超过2% [1] - 建设银行、中国银行股价上涨超过1%，厦门银行、渝农商行、江苏银行等涨幅居前 [1] - 银行ETF（512800）场内价格上涨2.29%，实现日线四连阳，实时成交额超过21亿元 [2] 银行股具体涨幅数据 - 重庆银行现价9.78元，上涨0.50元，涨幅5.39% [2] - 厦门银行现价6.69元，上涨0.26元，涨幅4.04% [2] - 渝农商行现价7.04元，上涨0.28元，涨幅4.14% [2] - 江苏银行现价10.71元，上涨0.40元，涨幅3.88% [2] - 招商银行现价41.19元，上涨1.08元，涨幅2.69% [2] 资金流向与ETF表现 - 银行ETF（512800）近4日连续获得资金净流入合计18.94亿元 [3] - 银行ETF基金规模稳居百亿阵营，年内日均成交额超过6亿元 [5] - 该ETF是A股10只银行类ETF中规模最大、流动性最佳的产品 [5] 机构观点与行业展望 - 华鑫证券认为红利占优行情或重启，中字头高股息有望补涨 [5] - 国信证券指出基本面修复将由点到面扩散，市场将出现风格轮动 [5] - 国盛证券表示银行中期分红时间临近，业绩确定性较高，年底或有补涨机会 [5] - 华泰证券认为四季度资金有避险需求，银行短期胜率有望改善 [5]

根据量化模型信号，10月建议超配大盘风格，均衡配置价值和成长风格——风格轮动策略月报第6期 核心观点 - 10月投资建议：基于量化模型信号，建议超配大盘风格，并对价值与成长风格进行均衡配置 [1] - 9月策略复盘：9月观点为小盘风格占优，但实际沪深300跑赢中证2000，判断错误 [8] - 模型有效性：大小盘轮动量化模型本年收益27.85%，超额基准3.07%；价值成长轮动策略本年收益18.96%，超额基准1.35% [4] 大小盘风格轮动观点 - 最新月度信号：9月底量化模型信号为-0.17，指向大盘，建议10月超配大盘风格 [8] - 模型维度分析：当前6个维度中3个指向大盘，基本面、资金、情绪维度指向小盘，宏观、量价维度也指向小盘 [9] - 中长期观点：当前市值因子估值价差为0.86，相对历史顶部区域1.7~2.6仍有距离，中长期继续看好小盘风格 [8][16] - 历史月度效应：历史数据显示2、3、5、8月小盘风格占优，1、4、12月大盘风格占优 [14] 价值成长风格轮动观点 - 最新月度信号：量化模型信号为0，建议10月对价值和成长风格进行等权配置 [23] - 模型维度分析：当前3个维度中基本面指向成长，宏观指向价值，估值维度无信号 [24] 风格因子表现跟踪 - 大类因子9月表现：波动率因子收益最高达2.08%，大市值因子收益1.87%，流动性因子表现最差为-2.19% [28] - 大类因子本年表现：波动率因子收益最高达11.32%，成长因子收益1.91%，流动性因子表现最差为-7.51% [28] - 风格因子9月表现：短期反转因子收益最高达2.45%，贝塔因子收益1.79%，流动性因子表现最差为-2.03% [32] - 风格因子本年表现：贝塔因子收益最高达9.76%，盈利波动因子收益4.04%，流动性因子表现最差为-5.0% [32] 风险模型与因子协方差 - 因子协方差矩阵更新：报告更新了最新一期(2025/09/30)的因子协方差矩阵，用于股票组合风险预测 [38] - 风险模型框架：采用多因子模型将股票协方差矩阵拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵 [38] - 因子体系构成：涵盖20个风格因子，汇总为8个大类因子，包括波动率、成长、价值、大市值等 [26]

大小盘风格轮动月度策略 - 9月量化模型信号为0.17 建议超配小盘风格 [1] - 当前市值因子估值价差为1.01 相对历史顶部区域1.7-2.6仍有距离 中长期继续看好小盘 [1] - 本年以来策略收益达28.19% 相对基准超额收益4.24% 结合主观观点策略收益26.94% 超额收益3.22% [1] 价值成长风格轮动月度策略 - 9月量化模型信号为0 建议调整为等权配置 [1] - 本年以来策略收益14.33% 相对等权基准超额收益1.35% [1] 风格因子表现跟踪 - 8月波动率和大市值因子正向收益较高 流动性和质量因子负向收益较高 [2] - 本年以来波动率和动量因子正向收益较高 流动性和大市值因子负向收益较高 [2] - 24个因子中8月贝塔、大市值、短期反转因子表现较好 盈利质量、季节性、流动性因子表现较差 [2] - 本年以来贝塔、动量、分析师情绪因子表现较好 中市值、流动性、大市值因子表现较差 [2] 因子协方差矩阵更新 - 股票协方差矩阵估计是风险预测核心 通过多因子模型可拆解为因子协方差矩阵和特质风险矩阵 [2] - 已更新2025年8月29日最新因子协方差矩阵 [2]

大小盘风格轮动月度策略 - 7月底量化模型最新信号为0.5，继续指向小盘风格，建议8月继续超配小盘风格 [1] - 历史上8月小盘略占优，结合日历效应，8月大概率小市值风格占优 [1] - 当前市值因子估值价差为1.1，距离历史顶部区域1.7~2.6仍有距离，中长期不拥挤，继续看好小盘 [1] - 本年以来大小盘风格轮动策略收益15.74%，等权基准收益11.79%，超额收益3.95% [1] - 纯量化模型收益16.89%，相对基准超额收益5.09% [1] 价值成长风格轮动月度策略 - 月度量化模型信号为-0.33，指向价值风格，建议8月切换为超配价值风格 [2] - 历史8月价值相对占优，结合日历效应，8月大概率价值风格占优 [2] - 本年以来价值成长风格轮动策略收益11.11%，等权基准收益3.23%，超额收益7.63% [2] 风格因子表现跟踪 - 8个大类因子中，本月波动率、价值因子正向收益较高，流动性、动量因子负向收益较高 [2] - 本年波动率、质量因子正向收益较高，流动性、大市值因子负向收益较高 [2] - 24个风格因子中，本月贝塔、投资质量、动量因子正向收益较高，残差波动、中市值、长期反转因子负向收益较高 [2] - 本年贝塔、分析师情绪、动量因子正向收益较高，大市值、中市值、残差波动因子负向收益较高 [2] 因子协方差矩阵更新 - 股票协方差矩阵估计是股票组合风险预测的核心，利用多因子模型可拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵的结合 [3] - 更新了最新一期（2025/07/31）的因子协方差矩阵 [3]

大小盘风格轮动 - 2008 - 2010年小盘占优，2011 - 2013年大盘反弹，2013 - 2015年小盘再占优，2016 - 2021年大盘占优，2021 - 2023年小盘占优，2024年以来大盘回暖[2][4] - 2025年上半年，沪深300全收益指数涨1.37%，中证1000全收益指数涨7.54%，小盘占优；下半年或因机构资金入市和外部不确定性，偏向大盘[2][96] 成长价值风格轮动 - 2011 - 2014年、2016 - 2018年、2021 - 2024年价值占优，2015年、2018 - 2021年成长占优[2][13] - 2025年上半年，国证成长全收益指数跌0.55%，国证价值全收益指数涨4.04%，价值占优；下半年因海外因素和“反内卷”政策，价值风格或继续占优[2][97][100] 风格转换影响因素 - 基本面：大小盘与内外需强弱有关，成长价值与CPI正相关年份占64%[36][40] - 流动性：剩余流动性升，小盘占优；外资、机构资金流入，大盘占优；M1、M2增速及差值与成长价值正相关[46][47][48] - 估值：牛熊转折点易风格转换，成长价值与美债收益率负相关年份占64%[64][68] - 政策：产业政策影响行业崛起，进而影响风格转换[71] 风格转换回测 - 大小盘：主要机构和外资持股占比影响显著，2005年以来拟合正确率为69%[81][82] - 成长价值：10年期美债收益率、ROE差值、全A指数总市值影响显著，2011Q1以来拟合正确率为77%[91]

核心观点 报告对A股大小盘和成长价值风格轮动进行历史复盘与回测分析，认为风格转换与基本面、流动性、估值、政策等因素相关，并对2025年下半年风格进行展望，预计市场风格或偏向大盘和价值风格 [2]。 大小盘风格轮动历史复盘 - 2008 - 2010年：经济刺激政策力度大、流动性充裕，产业资本持股占比走高，新兴产业发展向上，小盘风格占优 [2][6] - 2011 - 2013年：经济增长压力加大，大盘防御属性突出，大小盘估值比来到极值位置，大盘风格占优 [2][8] - 2013 - 2015年：经济转型与新兴产业崛起，政策鼓励下并购重组市场热度提升，杠杆资金推动市场风险偏好，小盘风格占优 [2][9] - 2016 - 2021年：供给侧改革推动龙头股盈利改善，监管趋严环境下并购转冷，外资持续流入大盘股，大盘风格占优 [2][10] - 2021 - 2023年：资金结构与交易行为变化，新旧动能转型环境下新兴产业发展，小盘风格占优 [2][12] 成长价值风格轮动历史复盘 - 2011年1月 - 2014年12月：经济增长由政策刺激向自主增长转变，GDP增速下行，通胀升温，海外需求萎缩，流动性多轮调整，业绩下滑，价值风格占优 [13][15] - 2015年1月 - 2015年12月：GDP增速延续下行，新兴行业景气上行，流动性整体宽松，业绩增速差扩大，成长风格占优 [13][19] - 2016年7月 - 2018年10月：供给侧改革背景下，传统行业集中度提升，新兴行业景气下行，流动性从紧，业绩增速差大幅下行，价值风格占优 [13][21] - 2018年11月 - 2021年7月：中美贸易摩擦持续，经济增速放缓后复苏，新兴行业景气上行，流动性宽松，业绩增速差上升，成长风格占优 [13][23] - 2021年8月 - 2024年8月：全球流动性紧缩，地缘冲突爆发，经济增长受影响，流动性紧缩，业绩增速差震荡下行，价值风格占优 [13][25] 风格轮动的核心驱动因素总结 基本面 - 大小盘风格和传统经济周期指标相关性较低，但与经济大周期有关，与内外需强弱变化密切相关 [27][35] - 成长价值风格转换受GDP增速影响不明显，CPI对其影响更大，业绩增速差异对风格轮动有指导意义 [39][42] 流动性 - 剩余流动性指标上升时小盘风格相对占优，机构资金、外资加速流入时大盘风格相对占优 [45][46] - M1增速、M2增速及两者增速差与成长价值收盘价比值正相关，全A指数市值上升时成长风格容易占优 [47][53] 估值 - 市场牛熊转折点附近易出现大级别风格转换，难以从估值变化判断成长价值风格转换，美债收益率与成长价值风格转换相关性明显 [63][67] 政策 - 产业政策对经济结构调整、资源配置导向及企业发展预期有深远影响，与A股风格转换和行业轮转紧密相关 [70] 核心指标及策略回测 大小盘风格转换回测 - 选取GDP中居民服务消费高相关占比等指标，采用两种方法回测，主要机构持股占流通市值比、外资持股占流通市值比变量的一阶差分值对大小盘风格转换影响显著，2005年以来拟合的大小盘占优风格正确率为69% [77][80] 成长价值风格转换回测 - 选取GDP增速等指标，采用两种方法回测，10年期美国国债收益率、成长价值ROE(TTM)季度差值、全A指数总市值变量的一阶差分值对成长价值风格转换影响显著，2011Q1以来拟合的成长价值占优风格正确率为77% [86][90] 未来风格展望 大小盘风格 - 2025年上半年小盘占优，下半年随着权益类公募基金扩容，中长期资金布局，机构投资者入市，叠加外部不确定性扰动，市场风格或将偏向大盘 [95] 成长价值风格 - 2025年上半年价值风格占优，下半年价值股在海外不确定性因素叠加环境中仍具吸引力，美债收益率大概率高位震荡，“反内卷”政策利好价值风格占优 [96][99]

物业应收账款研究 - 行业应收账款规模从2021年开始步入增长，2020-2024年30家上市物企应收账款合计规模分别为291.8亿元、483.2亿元、683.4亿元、742.5亿元和753.7亿元，增速分别为+42.6%、+65.6%、+41.4%、+8.7%和+1.5%，2023年起增速收窄明显 [3] - 关联方应收占比由47%降至39%，第三方应收占比由53%上升至61%，母公司出险企业关联方应收占比由2019年91%下降至2024年44% [4] - 样本企业账期拉长，1年以内应收账款占比由2019年89%降至2024年58%，应收账款计提比例由4%跃升至26%，综合回款率从90%下降至78% [4] - 母公司背景优秀及商管类企业的应收/营收占比较低，商管类企业商户缴费较好收回，不存在长期欠费情况 [3][5] 投资建议 - 具备独立业务竞争能力、能合理减少关联交易的企业是重要衡量标准 [5] - 推荐关联母公司背景优秀、历史问题逐步出清且应收账款风险可控、商业模式具有天然优势的企业 [5] 大小盘风格轮动 - 月度量 化模型信号为0.83，历史7月小盘略占优，建议7月超配小盘风格，中长期更看好小盘风格 [10] - 市值因子最新估值价差为1.15，相对历史高点区域1.7~2.6，估值价差当前位置不高 [10] - 本年大小盘风格轮动月度策略相对于等权基准超额收益3.3% [10] 价值成长风格轮动 - 月度量化模型信号为0.33，指向成长风格，历史7月成长相对占优，建议7月超配成长风格 [11] - 本年价值成长风格轮动策略超额收益6.2% [11] 风格因子表现 - 8个大类因子中，本月波动率、价值因子正向收益较高，大市值、流动性因子负向收益较高 [11] - 24个风格因子中，本月贝塔、行业动量、短期反转因子正向收益较高，大市值、中市值、流动性因子负向收益较高 [11] 因子协方差矩阵 - 利用多因子模型将股票协方差矩阵拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵的结合，完成较为准确的估计 [12]