根据研报内容，以下是量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业修正动量策略（PMS组合）** - **模型构建思路**：基于市场环境判断，在不同市场状态下通过个股动量构建行业动量代理指标，选择兼顾龙头股趋势、非龙头股反转及系统性风险分散的行业进行配置[27] - **模型具体构建过程**： 1. 计算行业动量代理指标：结合1年动量（1Y动量）和1年夏普比率（1Y夏普因子） 2. 筛选行业：龙头股趋势（RANK IC 18.67%）、非龙头股反转（RANK IC 15.63%） 3. 月度调仓，配置银行、非银、传媒、电子、农林牧渔等行业[27][28] - **模型评价**：在行业层面趋势类策略占优，尤其适用于内外部宏观扰动较多的环境[27] 2. **模型名称：利率债多周期择时策略** - **模型构建思路**：利用核回归算法捕捉10年期国债收益率曲线的趋势形态，结合长、中、短周期信号生成复合择时观点[41] - **模型具体构建过程**： 1. 长周期（月度频率）：向下突破信号 2. 中周期（双周频率）：无信号 3. 短周期（周度频率）：无信号 4. 综合信号权重：下行突破1票，上行突破0票，输出中性震荡观点[41][42] 3. **模型名称：转债期权估值择时策略** - **模型构建思路**：基于期权二叉树定价法计算转债定价偏离度，动态调整仓位[52] - **模型具体构建过程**： 1. 计算定价偏离度：$$偏离度 = \frac{转债二叉树定价}{转债市价} - 1$$ 2. 仓位调整规则：偏离度>0时增配转债，偏离度<0时减配 3. 周度调仓，偏离度中位数-0.69%时配置44%仓位[52][53] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：股债性价比因子** - **因子构建思路**：作为估值领先指标，通过权益与债券的收益比判断A股估值空间[12] - **因子具体构建过程**： 1. 计算中证800指数12个月滚动收益与10年期国债收益率差值 2. 标准化处理：5年分位数56.27%（全A）、31.03%（中证800）[12][15] 2. **因子名称：ROIC利率中枢因子** - **因子构建思路**：通过权益与债市ROIC匹配关系推算利率中枢[32] - **因子具体构建过程**： 1. 权益ROIC计算：$$ROIC_{权益} = \frac{净利润}{总资产}$$（A股除金融口径4.07%） 2. 债市隐含ROIC计算：$$ROIC_{债市} = (无风险利率+信用溢价)×债权比例$$（3.57%） 3. 利率中枢推算：上市公司口径1.34%，工业企业口径1.50%[32][40] 3. **因子名称：转债正股PB估值因子** - **因子构建思路**：合成全市场转债正股PB中位数，判断股底BETA机会[57] - **因子具体构建过程**： 1. 自下而上计算正股PB中位数：最新值2.19 2. 分位数处理：5年分位数19.72%[57][58] --- 模型的回测效果 1. **行业修正动量策略（PMS组合）** - 年化收益率：6.84%（超额收益7.59%） - 最大回撤：-11.78%[27] 2. **利率债多周期择时策略** - 年化收益率（不计费）：7.79% - 收益回撤比：13.46[47] 3. **转债期权估值择时策略** - 年化收益率：8.75% - 超额收益（vs等权基准）：2.22%[56] --- 因子的回测效果 1. **股债性价比因子** - 中证800预测收益：6.55%（中性情景）[19] 2. **ROIC利率中枢因子** - 利率走廊上限：1.75%（上市公司口径）[40] 3. **转债正股PB估值因子** - 正股PB中位数：2.19（5年分位数19.72%）[57]

市场表现 - 三大指数全部低开 整体表现不佳 两市成交量维持在1.2万亿左右 扣除量化资金后真实成交量可能低于1万亿 [1] - 银行板块持续跑赢大盘和大部分红利板块 银行AH优选ETF(SH517900)今年以来涨幅达20.11% 跑赢沪深300超21个点 跑赢红利指数近24% [1] - 银行AH优选ETF年内规模增长超过240% [2] 银行AH优选ETF优势 - 一键打包AH两地优秀银行股资产 运用AH股轮动策略 每月系统化扫描两地价差 动态配置估值更低标的 利用两地估值差捕捉超额收益 [3] - 自2017年12月6日指数发布以来 银行AH全收益指数累计涨幅达89.81% 大幅领先同期中证银行全收益指数62.94%的表现 [3][4] - 单股统计显示 银行AH优选ETF年化收益率达48.82% 最大回撤-9.66% 最大上涨24.41% [2] 行业环境 - 银行板块从去年到今年几乎一直处于上行状态 市场环境 经济环境(利率环境)以及险资 公募基金对银行的看好是重要支撑 [3] - 在缺量环境中 红利资产表现抗压 银行板块在存量博弈下显示出稳定增长特性 [1] - 行业轮动环境下 银行板块被视为实现资产稳定增长的长胜策略 [3]

证券研究报告 | 金融工程报告 2025 年 06 月 15 日 在《如何从赔率和胜率看成长/价值轮动》报告中，我们创新性地提出了基于 赔率和胜率的投资期望结合方式，为应对价值成长风格切换问题提供了定量模 型解决方案。后续，我们将持续在样本外进行跟踪并做定期汇报。 上周全市场成长风格组合收益-0.01%，而全市场价值风格组合收益为- 0.14%。 1、赔率 当下价值/成长的赔率和胜率几何？ ——风格轮动策略周报 20250613 在前述报告中，我们已经进行了验证，即市场风格相应的相对估值水平 是其预期赔率的关键影响因素，并且两者应该呈现出负相关。由于存在上述 线性关系，我们根据最新的估值差分位数，可推得当下成长风格的赔率估计 为 1.10，价值风格的赔率估计为 1.08。 2、胜率 在七个胜率指标中，当前有 3 个指向成长，4 个指向价值。根据映射方 案，当下成长风格的胜率为 68.88%，价值风格的胜率为 31.12%。 3、最新推荐风格：成长 根据公式，投资期望=胜率*赔率-（1-胜率）。我们计算得最新的成长风格 投资期望为 0.44，价值风格的投资期望为-0.35，因此最新一期的风格轮动模 型推荐为成长 ...

行业轮动策略 - 行业轮动是利用不同行业强势时间错位进行切换的投资策略 旨在实现收益最大化或规避系统性风险 [1] - 在结构性行情中 不同行业收益率差异显著 此时行业轮动策略效果更佳 [1] ETF行业轮动策略优势 - 操作简单 通过单一ETF即可获得行业一篮子股票 避免个股筛选耗时且效果不确定 [2] - 持仓透明 ETF每日公布持仓 底层行业布局清晰 主动权益基金存在风格漂移和持仓披露滞后问题 [2] - 成本低廉 ETF可日内交易且费率低 传统主动基金仅能按收盘净值申赎且费率较高 [2] ETF行业轮动策略构建方法 - 采用多维度指标对ETF打分 筛选高分ETF构建组合并定期调整 [3] - 计算ETF跟踪指数成份股在基本面 技术面 资金流等维度得分 加权后得到ETF整体评分 [3]

根据提供的研报内容，以下是量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **逆周期配置模型** - 模型构建思路：通过代理变量预测未来的宏观环境，选择不同环境下表现最优的资产构建绝对收益组合[20] - 模型具体构建过程： 1. 预测宏观环境（如Inflation） 2. 根据环境选择资产（如股票、债券、商品） 3. 动态调整组合权重 - 模型评价：能够适应不同宏观周期，但依赖环境预测的准确性 2. **宏观动量模型** - 模型构建思路：从经济增长、通胀、利率等多维度构建择时信号[20] - 模型具体构建过程： 1. 计算宏观指标动量（如GDP、CPI等） 2. 生成多空信号 3. 应用于股票、债券等资产 3. **行业ETF轮动模型** - 模型构建思路：基于基本面、情绪面、量价技术面等多因子进行行业轮动[21] - 模型具体构建过程： 1. 匹配ETF跟踪指数与中信一级行业（23个行业基准池） 2. 计算因子得分（如历史基本面、预期基本面等） 3. 生成行业配置建议（等权重25%）[23] 4. **股债混合配置模型** - 模型构建思路：通过股债比例再平衡或风险平价控制组合波动[25] - 模型具体构建过程： - 再平衡策略：固定股债比例（如20/80）按月调整 - 风险平价策略：根据资产波动率动态分配权重 $$ w_i = \frac{1/\sigma_i}{\sum_{j=1}^n 1/\sigma_j} $$ 其中$\sigma_i$为资产i的年化波动率 5. **黄金择时策略** - 模型构建思路：结合宏观、持仓、量价和情绪因子多周期择时[20] 量化因子与构建方式 1. **PB盈利因子** - 构建思路：低估值+高盈利质量选股 - 具体构建： 1. 筛选PB低于行业中位数 2. 叠加ROE、盈利稳定性指标 2. **高股息因子** - 构建思路：选取持续高分红股票 - 具体构建： 1. 计算近3年股息率 2. 剔除分红不稳定的公司 3. **小盘价值因子** - 构建思路：小市值+价值特征组合 - 具体构建： 1. 按市值分为10组取最小30% 2. 叠加PB、PE等价值指标 4. **小盘成长因子** - 构建思路：小市值+高成长特征 - 具体构建： 1. 市值分组同小盘价值 2. 叠加营收增长率、净利润增长率 模型的回测效果 | 模型名称 | 本年收益 | 年化波动率 | 最大回撤 | 夏普比率 | |------------------------------|----------|------------|----------|----------| | 股债20/80再平衡 | -0.52% | 3.03% | 1.78% | -0.40 | | 股债风险平价 | 0.14% | 1.81% | 1.50% | 0.18 | | 股债黄金风险平价 | 0.91% | 2.27% | 1.49% | 0.95 | | 行业ETF轮动增强版20/80 | -0.30% | 3.38% | 1.64% | -0.21 | 因子的回测效果 | 因子组合（20/80配置） | 本年收益 | 年化波动率 | 最大回撤 | 夏普比率 | |-----------------------|----------|------------|----------|----------| | PB盈利 | 2.22% | 5.04% | 3.79% | 0.02 | | 高股息 | 1.26% | 4.51% | 3.47% | -0.13 | | 小盘价值 | 5.71% | 7.65% | 7.74% | 0.34 | | 小盘成长 | 5.16% | 7.76% | 8.07% | 0.29 | 注：所有测试数据截至2025年6月6日[26][35]

银行ETF优选(517900)表现强劲 - A股银行板块持续刷新历史新高 银行ETF优选(517900)连续三个交易日创历史新高 [1] - 截至6月9日 银行ETF优选(517900)年内规模增长147% 位居同类第一 [1] 资金偏好银行类资产的原因 - A股行业轮动过快 资金倾向于配置稳定的银行类资产 [3] - 无风险利率持续走低 十年期国债收益率仅1.66% 银行股高股息优势凸显 [4] - 银行ETF优选(517900)标的指数银行AH指数股息率达6.51% 超额收益近3倍 [4] 险资对银行股的配置 - 今年以来险资举牌达15次 其中8次瞄准银行股 邮储、农行、招行H股被两度举牌 [5] - 银行股"高股息+低波动"特性与保险资金长期负债天然契合 [5] - 政策引导中长期资金入场 险资密集布局为银行板块注入"压舱石" [5] 银行AH指数轮动策略优势 - 银行AH指数通过A股和H股估值差轮动 溢价超5%时自动切换至更便宜市场 [5] - 去年初至今 银行AH指数跑赢中证银行指数近13% [5] - 2017年12月6日指数发布以来 银行AH全收益指数跑赢中证银行全收益指数超23% [5] - 2024年1月2日至2025年6月10日 银行AH指数涨跌幅+60.65% 显著高于中证银行的+46.26% [6]

明心1 正式入市第五个年头了，新兵蛋子，目前总收益20几个点 还以为赚了多少呢，年化4个点...... lance77 指数在6000点的时候，过去定投的人都是赚钱的——赚钱实在太容易了。 指数在2600点的时候，过去定投的人都是亏钱的——赚钱实在太难了。 楼主连你赚的是阿尔 法还是贝塔都没搞清楚，就来集思路显摆了，唉! lazioslg 当你觉得炒股很容易的时候，那恰好是你使用的策略在这段时间是奏效的，但股市最大的风 险就是不确定性，也许过一段时间，你的策略就失效了，然后你会去寻找新的策略，但新的 策略能否适应那时的市场也是未知，你需要不停的试错，在一次又一次的试错失败后，你会 感叹，炒股真的很难。这也是很多，初生牛犊不怕虎的新股民，在入市之初，因种种原因赚 了不少，然后就自信爆棚，感觉可以指点江山了，但之后被残酷的市场打回原形，甚至背负 重债，再也无力回天的原因。 BOATMAN 炒股这么容易，为什么还有这么多人会亏钱，是因为人心不足蛇吞象吗？ 小散只要练会屁股神功，坚持定投垄断大央企国企，股息复投，胜率高的很啊... 黄阳 这种帖子出现要小心 小生生1234 你怎么不看看2024年以前大央企国企的走势？ ...

报告核心观点 - 提出基于赔率和胜率的投资期望结合方式，为价值成长风格切换问题提供定量模型解决方案，最新一期风格轮动模型推荐成长风格，2013 年至今该模型策略年化收益率 27.12%，夏普比率 0.99 [1][4] 前言 - 创新性提出基于赔率和胜率的投资期望结合方式应对价值成长风格切换问题，后续将持续样本外跟踪并定期汇报 [1][8] - 借用个股因子合成刻画成长和价值风格，价值用账面市值比、净利润市值比，成长用最近一期单季度净利润同比增速等，对因子做市值中性化和标准化处理后等权复合，选风格暴露前 20%个股为代表组合，周度换仓测算收益 [8] - 上周全市场成长风格组合收益 3.01%，价值风格组合收益 1.05% [8] 赔率 赔率的定义 - 赔率最早用于衡量博彩赔付比例，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 [9] 估值的定义 - 关注市场风格相对估值水平，采用估值差的历史分位数法刻画并基于市场估值水平修正，先算风格暴露前后 20%股票组合账面市值比平均数之差为初始估值差，再除以全市场估值平均数，最后算其在历史上的排位次序百分比 [11] 最新赔率结果 - 市场风格相对估值水平与预期赔率负相关，根据最新估值差分位数，当下成长风格赔率估计为 1.10，价值风格为 1.08 [2][14] 胜率 - 梳理五个宏观指标和三个微观指标判断胜率，当前七个胜率指标中 4 个指向成长，3 个指向价值，成长风格胜率为 58.26%，价值风格为 41.74% [3][16] 投资期望及策略收益 - 根据公式计算，成长风格投资期望为 0.22，价值风格为 -0.13，最新一期风格轮动模型推荐成长风格 [4][18] - 2013 年至今，基于投资期望的风格轮动模型策略年化收益率 27.12%，夏普比率 0.99 [4][19]

市场策略 - 4月以来微盘和红利策略跑赢市场，因流动性宽裕、基本面偏弱，市场通过轮动获超额或布局防御板块[2][14] - 红利策略6月因分红价格波动、历史倾向大盘成长风格，仅银行保持优势；微盘策略换仓频率高、个股市值小[2][14] - 2020年以来微盘策略有效，回撤源于基本面或风险冲击；2021年后科创轮动策略转向有效，2024年8月后相对微盘轮动有效[2][14] 轮动效果 - 周频轮动有超额表现，但不及日频轮动，2024年后能趋势性跑赢宽基指数[4][20] - 30标的轮动有超额，但稍逊于50标的轮动，2024年后两者效果相当[4][26][27] 宏观流动性 - 国内资金面放松，DR007为1.53%、1Y国债利率为1.41%、7天逆回购为1.40%；期限和信用利差走阔[33] - 海外流动性放松，10Y美债收益率为4.51%，中美利差收窄，美元指数走弱，人民币汇率上涨[36] 权益市场情绪 - 长期交易情绪受利率波动，换手率分位120日中心平均为72.40%；短期受市场涨跌影响，情绪升温[38] - 小盘风格占优，换手率比为4.63；成长风格走弱，换手率比为1.79[48] - 成交额占比TOP5行业为电子、医药生物、计算机、机械设备、电力设备；换手率分位数变动有差异[52] 权益资金面 - 流入端：陆股通净买入26.04亿元，交易情绪提升；公募基金份额增加，偏股基金仓位70.42%；股票型ETF净赎回31.52亿；两融净流入107.49亿[56][62][68][73] - 流出端：股权融资规模低迷，本周1只IPO；本周解禁规模284.81亿，未来4周2333.52亿；本周净减持28.41亿[82][85][90] 估值 - 报告展示PE、PB历史分位变化情况[95][97]

银行股市场表现 - 中信银行（0998 HK）、农业银行（1288 HK）、工商银行（1398 HK）等多只港股银行股盘中刷新历史新高，银行ETF优选（517900）一度涨超0 9%冲击上市新高，盘中持续溢价 [1] - 银行ETF优选（517900）近5个交易日获资金净流入1354万元，年内份额增幅超100%，累计吸金1 2亿元 [3] - 银行AH指数年内上涨14 31%，跑赢同期中证银行指数超5% [11] - 自2017年12月6日指数发布以来，银行AH全收益指数累计涨81 44%，大幅领先同期中证银行全收益指数59 17%的表现 [16] 资金流入驱动因素 - 公募基金持仓银行股市值占比3 8%，相较沪深300指数中银行权重13 8%严重欠配，若提升至权重水平将带来增量资金超2700亿元 [6] - 截至5月底，7家保险公司今年共举牌15次，超过2024年前9个月举牌量，银行股举牌次数最多，包括邮储银行、招商银行、农业银行、杭州银行、中信银行 [6] - 南向资金近一月净买入277亿元、近三月717亿元、近一年2099亿元，均位居30个中信（CS港股通）行业第一，合计持有14只港股银行股6858亿元，年内累计增持174亿股，市值增超1820亿元 [7] 中长期投资价值 - 自2010 2015 2020年作为周期起点持有银行指数的收益率分别为170% 92 9% 39 6%，均高于同期沪深300收益率 [8] - 银行业ROE维持在9%以上，资产质量优异带来信用成本下行，非息收入增加缓释ROE降幅，若经济企稳向上可能推动ROE企稳上行 [8] - 大行定增方案落地，中期分红推进，多家银行发布估值提升计划，股息率高、资产质量安全边际高的银行仍有绝对收益 [8] AH优选策略 - 银行AH指数由42只成份券组成，港股银行股14只（权重40%），A股银行股28只（权重60%），采用月度AH价格优选策略 [10] - 该策略历史表现验证有效性，银行AH全收益指数多区间跑赢中证银行全收益指数，且跑赢多数AH中资银行股，投资胜率更高 [14] - 自指数发布至今估值（PE）收缩14%，区间收益全部归因于盈利增长与分红而非估值扩张 [16]