量化模型与构建方式 1. S1 高景气行业轮动策略（周度） - **模型构建思路**：通过分析师一致预期数据构建盈利景气度追踪模型，从三个维度描述盈利景气度变化趋势[16] - **模型具体构建过程**： 1. 构建三大类因子： - 净利润预期同比与预期ROE相关指标（3-5年赛道概念） - 景气度变化因子（季度变化，反映中短期景气度变化） - 短期情绪因子（月度变化，反映景气度变化斜率） 2. 以"单因子年化超额>3%"筛选备选因子 3. 通过"分层聚类法"将备选因子分为8类，优选每类中超额收益最高的因子 4. 进行rank等权复合形成复合因子 5. 剔除估值过高行业后，每周选取因子值最高的3个行业等权持有[16] 2. S2 隐含情绪动量追踪策略（周度） - **模型构建思路**：通过剥离"预期内情绪"获取"未证伪情绪"，构建动量策略[19] - **模型具体构建过程**： 1. 将行业日度收益率对日度换手率变化率进行截面回归，残差即为"未证伪情绪" 2. 逐日计算各行业"未证伪情绪收益率"得到累计净值 3. 构建半个月和12个月动量因子 4. 将两者等权rank复合得到复合因子 5. 剔除估值过高行业后，每周选取因子值最高的3个行业等权持有[20] 3. S3 宏观风格轮动策略（月度） - **模型构建思路**：通过宏观指标与行业风格相关性预判风格多空，再映射至行业[22] - **模型具体构建过程**： 1. 从"经济增长"等5个维度优选宏观指标 2. 从三个维度刻画宏观指标：历史中枢定位、超预期、边际变动 3. 计算行业在基本面、估值等维度的因子暴露 4. 通过截面回归估算风格因子预期多空收益率 5. 筛选出估值、Beta、波动率、动量四个风格因子 6. 构建等权投票打分器预测风格多空 7. 将风格多空预测乘以行业暴露度得到行业得分 8. 每月选取总分最高的6个行业等权持有[23] 4. S4 中长期困境反转策略（月度） - **模型构建思路**：基于行业2年内动量效应和3年以上反转效应特征构建复合策略[27] - **模型具体构建过程**： 1. 构建三个因子： - "1年动量"因子（剔除最近1个月收益） - "2-3年反转"因子 - 旬度截面低换手率因子 2. 将三因子等权rank复合 3. 每月选取最优的5个行业等权配置[28] 5. S5 基于资金流的行业轮动策略（月度） - **模型构建思路**：从主力资金流向和尾盘资金流向两个维度构建策略[29] - **模型具体构建过程**： 1. 计算"机构单净买入金额"3个月移动平均与绝对值移动平均的比值 2. 统计尾盘资金流入的市值占比和成交额占比 3. 计算两个比例的月度差分并等权rank复合 4. 每月选取资金流入强度最高的5个行业等权配置[30] 6. S6 财报因子失效反转行业轮动策略（月度） - **模型构建思路**：基于因子有效性均值回复理论构建策略[34] - **模型具体构建过程**： 1. 筛选年化超额超过5.5%的"长期有效因子" 2. 从中筛选连续4个月跑输基准的"短期失效因子" 3. 按大类筛选窗口内年化超额最高的因子等权zscore复合 4. 若无满足条件的因子，则放宽至连续3个月跑输基准 5. 仍无则从"长期有效因子"中按大类选取最高超额因子复合 6. 每月选取因子值最高的5个行业等权配置[36] 7. S7 多因子打分复合行业轮动策略（季度） - **模型构建思路**：从动量、流动性、估值和质量四个维度优选因子构建策略[39] - **模型具体构建过程**： 1. 剔除中证800权重低于2%的行业 2. 从四个维度中各优选2个因子： - 动量：1年和3年收益率动量 - 流动性：自由流通股本换手率及其季度变化 - 估值：股息率3年排名百分位和PB边际变化 - 质量：ROE季度变化和明年预期ROE 3. 进行等权rank复合 4. 每季度选取因子值最高的5个行业等权配置[40] 8. 中银波动率控制复合模型 - **模型构建思路**：使用"单策略负向波动率倒数"进行资金分配[42] - **模型具体构建过程**： 1. 计算策略日度收益率下跌交易日的波动率： $$D=\{r_{i}|r_{i}<0,i=1,2,\ldots,T\}$$ $$\sigma_{D}={\sqrt{{\frac{1}{n-1}}\sum_{r_{i}\in D}\left(r_{i}-{\frac{1}{n}}\sum_{r_{i}\in D}r_{i}\right)^{2}}}$$ 2. 计算负向波动率的倒数并归一化得到资金配置比例 3. 按不同频率调仓： - 季度：对所有7个策略调仓 - 月度：对6个周月频策略调仓 - 周度：对2个周频策略调仓[46] 4. 将策略权重映射至行业权重[49] 模型的回测效果 1. S1 高景气轮动策略 - 近一周绝对收益：3.1%，超额：1.8% - 近一月绝对收益：5.2%，超额：1.8% - 年初至今绝对收益：6.4%，超额：-1.8%[65] 2. S2 隐含情绪动量策略 - 近一周绝对收益：-1.1%，超额：-2.4% - 近一月绝对收益：7.6%，超额：4.2% - 年初至今绝对收益：13.8%，超额：5.6%[65] 3. S3 宏观风格轮动策略 - 近一周绝对收益：0.0%，超额：-1.3% - 近一月绝对收益：5.9%，超额：2.5% - 年初至今绝对收益：10.8%，超额：2.7%[65] 4. S4 中长期困境反转策略 - 近一周绝对收益：2.0%，超额：0.7% - 近一月绝对收益：5.5%，超额：2.1% - 年初至今绝对收益：12.9%，超额：4.8%[65] 5. S5 资金流策略 - 近一周绝对收益：0.4%，超额：-0.9% - 近一月绝对收益：4.1%，超额：0.7% - 年初至今绝对收益：7.9%，超额：-0.2%[65] 6. S6 财报因子失效反转策略 - 近一周绝对收益：0.7%，超额：-0.6% - 近一月绝对收益：0.8%，超额：-2.6% - 年初至今绝对收益：8.7%，超额：0.6%[65] 7. S7 传统多因子打分策略 - 近一周绝对收益：3.0%，超额：1.7% - 近一月绝对收益：8.2%，超额：4.8% - 年初至今绝对收益：12.0%，超额：3.9%[65] 8. 波动率控制复合策略 - 近一周绝对收益：1.4%，超额：0.1% - 近一月绝对收益：5.3%，超额：1.9% - 年初至今绝对收益：10.1%，超额：2.0%[65] - 当前策略权重： - S1：14.3% - S2：10.5% - S3：8.1% - S4：21.0% - S5：15.0% - S6：12.2% - S7：18.9%[58]

报告核心观点 - 为解决风格系统化轮动难题，开启自下而上的量化大势研判探究，通过特定优先级考察和比较判断优势资产，聚焦优势细分板块 [3] - 预期成长与实际成长类资产优势差继续扩大，7月继续保持成长风格推荐，不建议抄底质量类资产和配置红利类资产 [3][4] 量化大势研判框架简介 - 风格是资产内在属性，存在外延成长、质量成长、质量红利、价值红利、破产价值五种风格阶段，可自下而上量化研判，通过特定优先级考察和比较判断优势资产 [8] - 不同风格下优选策略及其周期范围有区别，如预期成长看分析师预期，实际成长看业绩动量等 [9] - 资产比较分为主流资产和次级资产，主流资产有机会时市场配置主流资产，无机会时切向次级资产，次级资产优先级由拥挤度确定 [12] 当下市场大势研判分析 月度综合判断观点 - 7月综合判断占优风格为预期成长和实际成长，预期增速资产优势差回升，实际增速资产优势差回升，ROE优势差下行，高股息类资产拥挤度高，成长萌芽趋势继续 [17] 框架历史表现跟踪 - 框架自2009年以来年化收益26.45%，对A股风格轮动有较好解释能力，2017年以来各年有持续正超额收益，部分年份效果有限 [19] 当下资产选择分析 - 预期增速资产优势差回升，分析师预期类、主题类策略或继续表现，高预期增速板块或有机会 [24] - 实际增速资产优势差回升，实际成长类、景气类策略可保持配置 [28] - ROE优势差下行，盈利能力策略在基本面未见底前胜率不高 [31] - 高股息类资产拥挤度保持高位，不建议配置纯红利类资产 [34] 当下各类策略推荐 - 预期成长策略选取分析师预期增速最高行业配置，2025年7月推荐无烟煤、电力电子及自动化等行业 [38] - 实际成长策略选取超预期/△g最高行业配置，2025年7月推荐农商行、PCB等行业 [40] - 盈利能力策略选取高ROE中PB - ROE框架下估值较低行业配置，2025年7月推荐客车、啤酒等行业 [43] - 质量红利策略选取DP + ROE打分最高行业配置，2025年7月推荐公交、其他家电等行业 [44] - 价值红利策略选取DP + BP打分最高行业配置，2025年7月推荐网络接配及塔设、安防等行业 [47] - 破产价值策略选取PB + SIZE打分最低行业配置，2025年7月推荐贸易Ⅲ、印染等行业 [51]

量化新规市场影响分析 - 市场谣言澄清：A股尾盘跳水与7月7日生效的量化新规无关，相关细则已于2024年6月征求意见并于4月正式发布，市场预期充分[2] - 高频交易频率限制谣言被驳斥：所谓"从每秒299次降至30次"被多家机构称为无稽之谈，业内反对将量化与高频交易划等号[3] 高频交易监管细则 - 高频交易定义标准：单个账户每秒申报/撤单≥300笔或单日≥20000笔[9] - 差异化管理要求：交易所可在报告、收费、监管等方面对高频交易实施差异化管理，但具体收费机制尚未完全落定[6] - 机构合规调整：头部量化机构已主动将交易频次调整至监管标准以下，大型机构受影响程度可控[6][7] 量化策略转型趋势 - 降频成为行业关键词：政策引导叠加策略容量限制，机构逐步转向中低频策略[10] - 中低频策略优势：容量大（百亿私募称其贡献超80%超额收益）、多样性强、收益来源广，成为A股量化增长主赛道[11] - 策略转型驱动因素：高频策略获利空间受压缩，另类数据增加推动中低频信号稳定性提升[11] 量化投资本质澄清 - 量化不等于高频交易：程序化执行工具（如VWAP策略）本质是提升交易效率的风险管理手段[11] - 长期价值投资应用：股票回报预测模型可将价值投资理念转化为系统化框架，促进资本市场理性定价[11] 新规实施准备情况 - 行业提前适应：量化机构自2023年起已多次自查，新规对市场实际影响有限[4] - 规模影响分化：单产品规模决定受影响程度，小型产品基本无影响，大型机构通过调整可满足监管要求[7]

大盘走势分析 - 大盘今日触及3500点后回落30点 主要震荡区间为3200~3500点 接近3500点时应减仓 [1] - 今日解放了5月14日 3月19日和去年12月10日数万亿套牢盘 但成交量未突破1.5万亿 存在用力过猛现象 [1] - 量化新规传闻导致市场波动 每秒交易可能从300次降至30次 但下午多家量化巨头澄清 市场反应较大 [1] 市场资金动向 - 下午1:20~2:20大盘下跌时放量程度未变 仍为1210 显示主力未出货 仅为清洗散户 [1] - 证券板块收出变盘十字星 数字货币板块盘后有利好消息 [1] 行业板块展望 - 数字货币 可控核聚变等主线下周有望在券商带领下继续上攻 目标仍为3500点 [2] - 中东地缘政治风险需警惕 非农数据出炉后7月加息概率降低 [2]

市场行情分析 - 7月4日市场出现大幅反转，上午10:30开始指数缓步回升，上证最高冲至35点，深圳成指最高涨0.7%，但下午深圳翻绿，上证仅收涨11点且主要由银行股贡献 [1] - 冲高原因包括：1)美股创新高带动情绪传导；2)数字货币稳定币集体回暖，港股国泰君安国际单日涨幅超20%；3)市场传闻国内银行或跟随欧美降息至0，推动资金流向股市 [2][3] - 回落原因包括：1)量化交易触发机制后跟风盘不足；2)基本面不支持大规模牛市；3)上证触及3500点压力位，当日近3900只个股下跌 [4][5] 未来走势预测 - 向下空间有限，因政策托底防止股楼双杀；向上目标3800点，逻辑基于低利率环境及部分板块业绩支撑（如PCB） [5][6] - 7月突破3500点概率较高（当前3472点），建议关注个股而非系统性风险 [7] 板块投资机会 - PCB板块：业绩增长明确，资金抱团迹象显著 [6][7] - 稳定币：与人民币国际化战略相关，具备长期题材属性 [7] - 银行股：降息预期下"存银行不如买银行"逻辑推动上涨 [3] ETF数据跟踪 - 食品饮料ETF(515170)：近五日涨0.35%，市盈率19.88倍，主力净流入495.9万元 [9] - 游戏ETF(159869)：近五日涨3.51%，市盈率42.7倍，主力净流入4549.7万元 [9] - 科创半导体ETF(588170)：近五日涨0.59%，份额增加800万份 [9] - 云计算50ETF(516630)：近五日跌0.61%，市盈率100.39倍，估值分位87.81% [10]

市场表现 - 上证收益指数(000888)创2020年基日以来历史收盘新高，达3919.01点，较前日上涨0.33% [1][2] - 全市场80%个股下跌，中证2000跌超1%，中证红利领涨，银行板块创历史新高 [3] - 恒生科技开盘大跌2%，但A股和港股整体韧性超预期 [2] 市场波动原因 - **美联储政策影响**：7月降息预期消失，年内降息次数从3次下调至2次，非美市场普遍走弱 [5] - **香港流动性收紧**：香港金管局一周回笼600亿港币流动性（占5月投放量50%），Hibor跌至地板价，美元/港元汇率持续贴近弱方保证7.85 [8][9] - **量化新规扰动**：7月7日实施的《程序化交易管理实施细则》引发小微盘抛售，但实际仅约束每秒300次以上高频交易 [13][16] 银行板块异动 - A股银行板块大涨1.8%，港股内地银行仅涨0.7%，浦发银行因信达系转股20%转债缓解资本压力 [21] - 避险资金从小微盘流向银行，形成跷跷板效应 [22] - 平安人寿增持邮储H股超13%，新华保险出资112.5亿认购鸿鹄三期基金 [26] ETF资金动向 - 博时恒生高股息ETF(513690)获4.29亿净申购，居全市场第二，后更名为"港股红利ETF博时"以增强辨识度 [30][32] - 全市场ETF数量超1200只，产品命名策略（如加入公司名）对吸引机构资金至关重要 [32] 机构行为 - 表韭量化与表韭固收加组合当日发车，建议通过平台搜索"表韭"查看详情 [34][35] - 平安资管与泰康资产发布行业报告，周末将进行深度解读 [27]

印度监管指控Jane Street操纵股市 - 印度证券交易委员会指控Jane Street通过做空银行股指数实施恶意操纵计划 要求上缴5 5亿美元非法所得并实施禁令 [1] - 监管机构披露Jane Street操纵手法 先大量买入银行股指数成分股推高指数 再通过期权做空获取巨额利润 2024年1月17日单日获利8600万美元 [1] - Jane Street否认指控 声称交易是为管理期权敞口风险 若存入5 5亿美元至第三方账户 禁令可能解除 最终或面临16 5亿美元罚款 [1] 三阶段做空操作细节 - Jane Street在2024年1月17日净交易价值5 11亿美元 占市场15-25% 8分钟内建立6700万美元多头头寸 [2] - 操作分为三阶段 建仓阶段大量买入BANKNIFTY成分股推高指数超1% 套利阶段卖出看涨期权并买入看跌期权 空头头寸超10亿美元 [2][3] - 获利阶段系统性地平仓和抛售期货和股票多头头寸 随着股价下跌 规模更大的期权空头头寸价值上升实现整体盈利 [4] 诉讼案背景及影响 - 调查导火索是Jane Street对Millennium Management的诉讼 指控其窃取印度期权市场交易策略 [7] - 诉讼透露Jane Street在2023年通过印度期权策略获利10亿美元 亚洲市场占其全球净交易收入14% [8] - 2024年净交易收入翻倍至205亿美元 印度禁令对公司非灾难性打击 [8] 期权交易数据 - 详细列出Jane Street在BANKNIFTY成分股上的交易数据 包括买入时间 数量 金额等 [3][4] - 展示BANKNIFTY指数期权在不同执行价位的看跌和看涨期权价格变化 [6]

上证指数挑战3500点 - 上证指数尝试突破3500点压力位但失败 目前处于3460-3500区间震荡 [1] - 大金融板块(银行/证券/保险)成为突破主力 但冲高回落显示力度不足 需观察能否在压力位附近横盘蓄势 [1] - 关键支撑位3464点 若失守可能形成短期高点 需关注中枢下沿支撑 [1][3] 市场资金与成交量 - 当前成交量1.45万亿元 题材股修复需成交量突破1.5万亿元 [2] - 资金分流至大金融板块 证券板块出现带量十字星 留待下周选择方向 [4][5] - 权重与题材呈现跷跷板效应 权重拉升时题材快速熄火 [3] 中证1000与题材股表现 - 中证1000维持震荡修复 但缺乏量能支撑 30分钟级别难以突破 [4] - 题材股普遍收十字星或长上影线 下周修复需反包今日筹码 [2] - 7月7日量化新规可能影响题材股情绪 需观察政策落地效果 [3][4] 板块轮动与关键节点 - 银行板块今日大幅拉升但对指数贡献有限 证券板块才是关键进攻指标 [4] - 富时A50期指分时图显示剧烈波动 大蓝筹表现将影响3464点保卫战 [5] - 市场情绪撕裂 需等待指数结构稳定后才有题材赚钱效应 [6]

A股市场表现 - A股全天成交1.45万亿元，较上日1.33万亿元增长9% [1] - 银行股全天强势上涨，背后推动力量包括国家队流动性支持（2024年至今通过ETF流入1043.5亿元，占自由流通市值3.2%）、保险资金等中长期资金入市、公募基金调仓（主动权益基金低配银行股规模达1942.3亿元，占自由流通市值6.4%） [1] 量化新规影响 - 沪深北交易所《程序化交易管理实施细则》将于7月7日实施，限制高频交易（每秒申报/撤单上限300笔） [3][4] - 新规禁止量化通过融券变相T+0操作，并提高高频交易收费标准 [5][6] - 今日尾盘30分钟主力资金净流出186亿元，计算机/电子行业占比超40% [3] 主力资金动向 - 本周A股主力资金净流出918.48亿元，所有交易日均为净流出状态 [11] - 行业层面：公用事业（净流入11.18亿元）和钢铁（净流入3.59亿元）获资金青睐，计算机（净流出125.90亿元）、电子（净流出113.28亿元）遭大幅抛售 [11] - 个股层面：宁德时代（净流入11.59亿元）、东山精密（净流入8.97亿元）获主力加仓，东方财富（净流出21.72亿元）、国轩高科（净流出10.84亿元）被集中减持 [13][14] 个股表现 - 周涨幅前列：*ST新元（+69.49%）、塞力医疗（+51.55%）、广生堂（+48.64%） [15] - 周跌幅显著：中程退（-70.93%）、退市锦港（-42.86%）、锦盛新材（-21.72%） [16]

市场表现 - 市场全天冲高回落，三大指数涨跌不一，沪指一度涨超1%逼近3500点 [1] - 全市场超4100只个股下跌，沪深两市全天成交额1.43万亿，较上个交易日放量1188亿 [2] - 银行股走强，浦发银行等多股创历史新高；稳定币概念股反弹，京北方等涨停；电力股活跃，华银电力等涨停；固态电池概念股调整，信宇人等跌超10% [3] A股量化交易新规 - 沪深北交易所《程序化交易管理实施细则》将于2025年7月7日上线，针对量化交易制定规范措施 [4] - 新规细化四类异常交易行为：瞬时申报速率异常、频繁瞬时撤单、频繁拉抬打压、短时间大额成交 [5] - 高频交易红线：每秒300笔以上申报撤单或单日2万笔以上，将被认定为高频交易并重点监管 [6] - 新规可能限制交易热情，量化扎堆的小盘股波动或加大，但对普通散户有利，市场将更注重公司基本面价值 [7] 业绩超预期方向 - AI带动TMT景气居前，一季度计算机行业盈利增速达671.5% [9] - "以旧换新"政策支撑家电、汽车业绩韧性，一季度家电、汽车盈利分别增长25.3%、11.3% [10] - 低基数+商品涨价带动上游周期及中游制造边际改善，钢铁、建材、有色金属等行业盈利改善 [10] - 中报业绩高增速领域预计集中在TMT（半导体、消费电子等）、中游制造（汽车、光伏等）、消费服务（家电、金银珠宝等）及其他（贵金属、电力等） [13] - 景气预期已Price in的公司可能在业绩公布后出现大幅波动 [16]