报告核心观点 预计6月A股市场震荡调整，港股宽幅震荡且表现或优于A股；风格上6月上旬大盘红利风格占优，中旬开始成长风格有望占优；美股持续震荡，黄金震荡幅度缩小并逐步走强，二者反向对冲；国债和美债均窄幅震荡，等待政策与数据明确方向；建议基金进行相对均衡型的ETF配置 [4]。 各部分总结 A股和港股——等待时空条件的变化 - 权益宏微观月度低频择时模型从基本面、资金面、国际面、估值面、技术面评测万得全A指数，调仓月频，测算时间为2015.12.31 - 2025.05.30，策略整体胜率69.03%，年化超额收益率17.79% [11][26][28] - 2025年6月模型综合评分0分，预计大盘震荡偏强，风格震荡偏成长 [31] - 权益宏微观日度高频择时模型同样从五维度评测万得全A指数，调仓日频，测算时间同低频模型，仅为理论值未考虑费率影响 [35] - 5月模型信号与大盘走势呼应呈倒“V”型，5月30日信号-3分，预计6月前半段调整后半段震荡上行，5月下半月至6月前半段红利风格占优，6月后半段成长风格有望表现更强 [36][39][40] - 统计1999 - 2024年常见宽基指数月度收益率和胜率，6月多数指数绝对收益一般，相对收益上大盘成长风格可能占优，红利板块较弱；7月多数指数绝对收益强劲，成长与红利板块均占优 [41][42][51] - 6月上旬红利风格占优、成长风格弱势，中旬红利板块逆风、成长风格偏强，下旬两种风格共振上涨 [51] - 风险趋势模型显示短期内红利板块相对占优，成长板块低位有启动迹象，预计6月市场震荡偏强 [52] - 技术分析显示万得全A指数上方筹码堆积，向上突破难；恒生科技指数筹码分布优，抛压小 [56][58] - 6月上半旬A股震荡，调整空间不大但时间长，下半旬成长风格可能占优；港股与A股节奏一致但筹码结构健康，6月表现或更好，呈宽幅震荡 [60] 美股和黄金——持续产生对冲效应 - 2025年初以来美股与黄金反向对冲，美股下跌资金流向黄金避险，关税缓和或经济数据超预期时美股风险偏好修复压制黄金上涨 [64] - 黄金受地缘政治支撑，但美国经济数据反复削弱降息预期使金价短期承压 [67] - 美股因就业数据强劲使市场下调降息预期，经济增长疲软，2025年第一季度实际GDP年化下降0.3% [71] - 美联储5月会议纪要显示对待降息谨慎，内部对降息有分歧，市场押注下半年降息 [72][74][75] - 关税政策变化是潜在变数，美国联邦法院阻止部分关税政策生效，特朗普政府上诉，原定关税暂停期临近到期或影响市场 [78] - 风险趋势模型显示纳斯达克指数风险度达88，后续震荡偏弱；伦敦金风险度65，后续震荡偏强 [79][81] - 预计6月美股持续震荡，黄金震荡幅度缩小并走强，二者反向震荡，等待事件催化 [84] 国债和美债——震荡偏强格局 - 2025年初至今10年期国债收益率在1.60% - 1.90%区间震荡，受货币政策、基本面数据和外部事件冲击影响 [88] - 国债6月展望：货币政策宽松预期维持，经济基本面修复缓慢，人民币升值预期增强，全球避险需求上升，但资金面紧平衡，贸易摩擦冲击外需，债市供给压力上升 [91][95][98] - 2025年以来美债市场震荡调整，受美联储高利率和财政部发债规模影响，6月面临财政与再融资压力、海外需求变化和美联储态度不明等问题 [101][102] - 国债窄幅震荡，政策支持但需警惕供给与流动性扰动；美债再融资刚需与政策不确定，供给与利率中枢抬升压力突出 [103] 基金配置建议——相对均衡配置 - 基金配置以ETF为主，筛选要求成立时间满一年且最新一期季报规模大于一亿元 [107] - 预计市场持续震荡，建议进行相对均衡型的ETF配置 [107]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：大小盘轮动模型 - **模型构建思路**：基于宏观经济、市场状态和微观特征三个维度构建多层次的风格轮动框架，通过事件驱动法和统计后验筛选宏观因子，结合市场情绪和微观交易信号判断大小盘风格偏好[33][36] - **模型具体构建过程**： 1. **宏观经济维度**：从经济增长、消费、货币、利率、汇率和地产六个维度选取宏观因子（如固定资产投资完成额累计同比、PMI、信用利差等），定义5种事件模式（历史高低位、边际变化、超预期、创新高/新低），通过事件研究法筛选有效信号[36] 2. **市场状态维度**：计算中证全指的月涨跌幅、换手率、波动率、ERP/BP/DRP等指标，结合中证红利月超额收益，分析市场情绪与风格关系[36] 3. **微观特征维度**：从业绩变化（如未预期毛利）、资金趋向（大单买入强度）和交易情绪（改进反转、换手率）构建动量类因子，通过相对位置比较生成信号[36] - **模型评价**：逻辑清晰且可量化，历史表现稳定，但需警惕市场风格突变风险[36] 2. **模型名称**：价值成长轮动模型 - **模型构建思路**：与大小盘模型框架一致，但在因子选取上侧重价值/成长风格的分化驱动因素（如PPI-CPI剪刀差、M1/M2同比、国债收益率等）[32][36] - **模型具体构建过程**： 1. **宏观经济维度**：选取PPI-CPI剪刀差、M1/M2同比、国债收益率等指标，通过事件模式判断价值/成长偏好（如PPI-CPI低位指向成长风格）[32] 2. **市场状态维度**：使用中证全指换手率、波动率及中证红利超额收益等指标，结合均衡估值信号判断风格切换[32] 3. **微观特征维度**：通过换手率标准差、月涨跌幅等交易类因子捕捉资金流向[32] --- 模型的回测效果 1. **大小盘轮动模型** - 年化超额收益：11.08%（汇总）[18] - IR：1.40（汇总）[18] - 超额月胜率：64.43%（汇总）[18] - 分年度表现（示例）： - 2015年超额收益62.95%，IR 4.60[18] - 2024年超额收益-20.37%，IR -1.60[18] 2. **价值成长轮动模型** - 年化超额收益：18.73%（汇总）[23] - IR：2.02（汇总）[23] - 超额月胜率：70.47%（汇总）[23] - 分年度表现（示例）： - 2021年超额收益47.65%，IR 3.96[23] - 2018年超额收益18.34%，IR 2.51[23] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：宏观经济事件因子（如PPI-CPI剪刀差） - **因子构建思路**：通过宏观指标的事件模式（如创新低、边际改善）生成风格信号[36] - **因子具体构建过程**： - 定义事件阈值（如历史分位数、环比变化），触发事件后统计未来一个月风格收益显著性[36] 2. **因子名称**：市场状态因子（如中证全指月换手率） - **因子构建思路**：捕捉市场情绪对风格的短期影响[36] - **因子具体构建过程**： - 计算标准化换手率$$ \text{Turnover}_t = \frac{\text{Volume}_t}{\text{MarketCap}_t} $$，结合历史分位数判断交易热度[36] 3. **因子名称**：微观动量因子（如20日改进反转） - **因子构建思路**：利用价格和交易量动量效应预测风格延续性[29][36] - **因子具体构建过程**： - 改进反转公式：$$ R_{t-20,t} = \frac{P_t}{P_{t-20}} - 1 $$，结合波动率调整权重[29] --- 因子的回测效果 （注：报告中未单独列出因子级回测指标，仅展示模型综合效果）

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. **短期量化择时模型** - **模型构建思路**：基于基本面、估值面、情绪面和流动性四个维度的指标进行综合判断，生成择时信号[32][33][34] - **具体构建过程**： - **基本面指标**：制造业PMI分位数（9.32%）、中长期贷款余额同比增速分位数（0.00%）、M1同比增速分位数（66.10%），综合信号为谨慎[32] - **估值面指标**：A股整体PE分位数（86.27%）、PB分位数（34.74%），综合信号为乐观[33] - **情绪面指标**：Beta离散度分位数（52.54%）、量能情绪分位数（18.36%）、波动率分位数（15.63%），综合信号为谨慎[33] - **流动性指标**：货币利率分位数（33.90%）、汇率预期分位数（20.34%）、融资额分位数（48.55%），综合信号为乐观[34] - **模型评价**：多维度动态加权，历史回测显示能有效控制回撤[35] 2. **成长价值轮动模型** - **模型构建思路**：通过盈利周期、利率周期、信贷周期判断基本面，结合估值差和情绪指标进行风格切换[43] - **具体构建过程**： - **基本面信号**：盈利斜率（8.33，利好成长）、利率水平（4.58，利好价值）、信贷变化（-4.17，利好价值），综合信号为超配价值[43] - **估值信号**：成长价值PE差分位数（16.36%）、PB差分位数（10.93%），均利好成长[43] - **情绪信号**：换手差分位数（4.14%，利好价值）、波动差分位数（35.19%，利好均衡），综合信号为超配价值[43] - **模型评价**：在经济周期切换时捕捉风格收益，但需警惕市场结构性变化[44] 3. **小盘大盘轮动模型** - **模型构建思路**：与成长价值模型类似，但侧重市值维度轮动[49] - **具体构建过程**： - **基本面信号**：盈利斜率（8.33，利好小盘）、利率水平（4.58，利好大盘）、信贷变化（-4.17，利好大盘），综合信号为均衡[49] - **估值信号**：小盘大盘PE差分位数（78.78%）、PB差分位数（94.41%），均利好大盘[49] - **情绪信号**：换手差分位数（43.59%，利好均衡）、波动差分位数（84.62%，利好大盘），综合信号为超配大盘[49] - **模型评价**：对小盘流动性敏感，需结合微观结构分析[50] 4. **四风格轮动模型** - **模型构建思路**：将成长价值和小盘大盘模型结果交叉，形成小盘成长、小盘价值、大盘成长、大盘价值四象限配置[56] - **具体构建过程**：当前配置比例为小盘成长12.5%、小盘价值37.5%、大盘成长12.5%、大盘价值37.5%[42][56] - **模型评价**：分散化效果显著，但需注意风格相关性突变风险[56] 量化因子与构建方式 1. **主题投资情绪因子** - **因子构建思路**：通过涨幅5%以上个股的行业离散度衡量主题集中度，结合市值分层捕捉资金偏好[21] - **具体构建过程**： - 计算每日涨幅5%个股中非同一申万三级行业占比 - 按自由流通市值分层（<20亿/20-100亿/100-500亿/>500亿）计算各层情绪指标[21] - 公式：$$ \text{主题情绪} = \frac{\sum I(\text{涨幅}>5\% \cap \text{行业异质})}{\text{总样本数}} \times \text{市值层权重} $$ - **因子评价**：有效识别个人投资者与机构资金主导行情[22] 2. **微盘股换手因子** - **因子构建思路**：通过高频调仓捕捉微盘股的短期反转效应[25] - **具体构建过程**： - 剔除ST股后选择市值最小的400只个股构建等权组合 - 测试周度/月度/季度/年度调仓频率下的净值表现[25] - 计算年化换手率：微盘组合1.47 vs 大盘组合0.66[25] - **因子评价**：依赖流动性环境，高换手可能放大波动风险[27] 模型的回测效果 1. **短期择时模型** - 年化收益率16.22% vs 基准4.08%，超额12.14%[35] - 最大回撤27.70%，2024年最大回撤11.04%[35] - 夏普比率0.9584，收益回撤比0.5857[40] 2. **成长价值轮动模型** - 年化收益率11.31% vs 基准6.44%，超额4.87%[44] - 最大回撤43.07%，2024年超额2.53%[48] 3. **小盘大盘轮动模型** - 年化收益率11.92% vs 基准6.50%，超额5.42%[50] - 最大回撤50.65%，2024年超额-3.91%[53] 4. **四风格轮动模型** - 年化收益率12.86% vs 基准6.94%，超额5.92%[56] - 2024年超额7.94%，但2025年暂跑输1.35%[56] 因子的回测效果 1. **主题投资情绪因子** - 小微盘情绪与微盘超额收益相关系数0.62（2016-2025）[21] - 中大盘情绪高涨时微盘超额平均下降1.2%/月[23] 2. **微盘股换手因子** - 周度调仓组合年化收益35.7% vs 年度调仓18.2%（2012-2025）[26] - 换手率每提升0.1，组合波动率增加2.3%[25]

报告核心观点 5月27日国内股市延续“小盘涨，大盘跌”格局，债市季末月前遭遇抢跑做空；海外市场动荡，黄金价格跳水；资金面转松但现券行情多下跌；权益市场小微盘占优，科技板块调整，消费品种强势，港股上涨 [2][3][4][6]。 各部分总结 国内市场复盘 - 股市大盘连续3 - 4日下跌但跌幅边际收窄，上证指数、沪深300、中证红利分别下跌0.18%、0.54%、0.26%；国内科技板块跌幅走扩，科创50下跌0.95%，恒生科技上涨0.48%；小微盘表现强势，中证2000、万得微盘股指上涨0.20%、0.78% [2] - 债市10年、30年国债活跃券收益率分别上行0.8bp、0.8bp至1.70%、1.92%；10年、30年国债期货主力合约下跌0.11%、0.26% [2] 海外市场情况 - 日债市场交易日本财务省削减超长期国债发行预期，30年日债收益率连续两日大幅下行，截至27日晚间降至2.87%，较23日高点降幅超30bp [3] - 美欧关税摩擦缓和后，美债抛压走弱，30年美债收益率回到5.0%之下，美元指数反弹至99.3之上 [3] - 海外债市回暖致黄金价格跳水，伦敦金、纽约金双双跌至3300美元/盎司以下，沪金、沪银单日下跌1.27%、0.64% [3] 国内商品市场表现 - 工业金属与黑色系表现不佳，沪铜、沪铝下跌0.08%、0.57%，螺纹钢、铁矿石、焦煤、热轧卷板价格下跌1.23%、1.76%、0.12%、1.33% [3] - 沥青价格连续逆势上涨，或与低库存相关 [3] 资金面情况 - 跨月背景下资金面转松，逆回购天然到期缺口3570亿元，央行净投放910亿元 [4] - 早盘非银隔夜利率开于1.55 - 1.58%后快速下行，午后降至1.45 - 1.50%区间，非银7天资金利率维持在1.70%一线 [4] - 全天加权，R001、R007分别为1.49%、1.68%，较前一日下行6bp、2bp，DR001、DR007降至1.45%、1.62%，机构资金跨月压力整体较轻 [4] 债市赎回情况 - 各期限现券行情多下跌，或与市场猜测银行“卖债调表”有关 [4] - 27日纯债基金净申赎指数为 - 10.4，银行自营是主要赎回机构，纯债基金净申赎指数为 - 13.4，为22年以来历史第四低点 [4] 债市季度表现对比 - 一季度利率债表现偏弱，区间收益多为负值 [5] - 二季度在4月初对等关税交易和5月初降息确定性落地支撑下，利率债尤其是长久期利率债持有体验好转，银行AC户金融投资大概率恢复盈利 [5] 权益市场表现 - 小微盘品种继续占优，万得全A下跌0.30%，成交额1.02万亿元，较昨日缩量92亿元，中证2000和万得微盘股指数分别上涨0.20%和0.78%，上证50和沪深300分别下跌0.52%和0.54% [5][6] - 小微盘继续反弹，风格轮动受阻，5月21 - 23日尝试切换至大盘遇兑现压力，本周成交额缩量，市场流动性难支撑大市值品种走强，部分资金参与银行品种博弈使其他大盘股承压，资金继续在小微盘博取波段行情，中证2000拥挤度再创新高 [6] - 科技板块继续调整，科创50下跌0.95%，大盘科技品种回调，小盘科技股在小微盘行情推动下走强，科创50指数已调整至春节以前，假设继续下跌，潜在跌幅约2% - 5% [7] - 消费品种延续强势行情，SW纺织服饰、美容护理和轻工制造指数分别上涨1.30%、0.88%和0.41%，新消费题材显著走强，市场博弈生育补贴政策情绪升温，万得三胎指数和乳业指数分别上涨2.41%和3.10% [7] 港股市场表现 - 恒生指数和恒生科技分别上涨0.43%和0.48%，AH股溢价指数下降至132.38，港股相对于A股性价比继续下降，但较3月中旬仍有距离 [8] - 南向资金净流入119.75亿港元，或与人民币贬值相关，逆转5月中旬以来流入放缓局面，南向资金在港股科技和红利板块均有博弈倾向 [8] 市场整体情况 - 小微盘品种继续走强，中证2000拥挤度再创新高，小微盘行情企稳回升使市场隐含波动率处于低位，指数层面暂无明显参与机会 [8] - 小微盘拥挤度高，继续走强需更强逻辑支撑，遇利空因素可能释放调整风险，指数参与机会或与调整幅度相关，科技股或迎超跌反弹 [8]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：短期量化择时模型** - **模型构建思路**：基于估值面、流动性、基本面、情绪面四个维度的指标综合判断市场短期走势[15][16][17] - **模型具体构建过程**： 1. **基本面指标**： - 制造业PMI分位数（5年窗口）低于阈值时触发谨慎信号 - 人民币中长期贷款余额同比增速分位数（5年窗口）低于阈值时触发谨慎信号 - M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数高于阈值时触发乐观信号 $$ \text{HP滤波}：y_t = \tau_t + c_t \quad \text{其中} \quad \tau_t \text{为趋势项}, c_t \text{为周期项} $$ 2. **估值面指标**： - A股整体PE中位数分位数（5年窗口）高于阈值时触发中性信号 - A股整体PB中位数分位数（5年窗口）低于阈值时触发乐观信号 3. **情绪面指标**： - Beta离散度分位数（5年窗口）中性 - 量能情绪得分（60日成交量与换手率布林带合成指标）分位数低于阈值时触发谨慎信号 $$ \text{布林带}：\text{上轨}=MA_{20} + 2\sigma_{20}, \text{下轨}=MA_{20} - 2\sigma_{20} $$ 4. **流动性指标**： - 货币利率指标分位数（5年窗口）低于阈值时触发乐观信号 - 汇率预期指标分位数（5年窗口）高于阈值时触发谨慎信号 - 沪深净融资额5日均值分位数中性[15][16][17] 2. **模型名称：成长价值轮动模型** - **模型构建思路**：结合盈利周期、利率周期、信贷周期及估值/情绪差判断成长与价值风格占优区间[29] - **模型具体构建过程**： 1. **基本面信号**： - 盈利周期斜率（量化经济中周期框架）大于阈值时利好成长 - 利率综合周期水平高于阈值时利好价值 - 信贷综合周期变化低于阈值时利好价值 2. **估值面信号**： - 成长价值PE差分位数（5年窗口）均值回归上行时利好成长 - 成长价值PB差分位数（5年窗口）均值回归上行时利好成长 3. **情绪面信号**： - 换手差分位数（5年窗口）低于阈值时利好价值 - 波动差分位数（5年窗口）中性时均衡配置[29] 3. **模型名称：小盘大盘轮动模型** - **模型构建思路**：与成长价值轮动逻辑类似，但针对市值风格差异调整阈值[33][34] - **模型具体构建过程**： 1. **基本面信号**：盈利周期斜率利好小盘，利率/信贷周期利好大盘 2. **估值面信号**：小盘大盘PE/PB差分位数（5年窗口）均值回归下行时利好大盘 3. **情绪面信号**：换手差中性时均衡配置，波动差下行时利好大盘[33][34] 4. **模型名称：四风格轮动模型** - **模型构建思路**：整合成长价值与小盘大盘模型输出，生成四风格配置比例[37][38] - **模型具体构建过程**： - 小盘成长/价值与大盘成长/价值的权重由前两模型信号加权合成[37][38] --- 模型的回测效果 1. **短期量化择时模型** - 年化收益率：16.25%（基准4.09%） - 年化超额收益率：12.16% - 最大回撤：27.70%（基准31.41%） - 夏普比率：0.9595（基准0.2299）[18][23] 2. **成长价值轮动模型** - 年化收益率：11.33%（基准6.53%） - 年化超额收益率：4.80% - 最大回撤：43.07%（基准44.13%）[30][32] 3. **小盘大盘轮动模型** - 年化收益率：12.05%（基准6.54%） - 年化超额收益率：5.51% - 最大回撤：50.65%（基准53.70%）[34][36] 4. **四风格轮动模型** - 年化收益率：12.93%（基准7.00%） - 年化超额收益率：5.94% - 最大回撤：47.91%（基准49.07%）[38][39] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：量能情绪因子** - **因子构建思路**：结合成交量和换手率的布林带指标合成市场情绪指标[12][17] - **因子具体构建过程**： 1. 计算60日成交量与换手率的布林带上下轨 2. 标准化后等权合成综合得分 3. 取5年分位数作为择时信号阈值[12][17] 2. **因子名称：盈利周期斜率因子** - **因子构建思路**：量化经济中周期框架下的盈利增长加速度[29][33] - **因子具体构建过程**： - 基于宏观数据拟合二阶导数，斜率大于阈值时标记为上行周期[29][33] --- 因子的回测效果 1. **量能情绪因子** - 分位数低于23.41%时对应市场情绪偏弱[12][17] 2. **盈利周期斜率因子** - 当前斜率8.33，处于利好成长风格区间[29][33]

股市风格轮动历史回顾 - 2012-2013年小盘股提前启动 创业板翻倍 权重股估值不到10倍 价值蓝筹股4-6倍交易 市场指数不断新低 [2] - 2014年下半年券商引领权重股快速启动翻倍行情 主升浪半年左右结束 创业板几乎没动 [2] - 2015年市场切换回创业板等成长概念 创业板4个月涨幅150% 估值高达100多倍 蓝筹股原地踏步 [2] - 2015年5月市场见顶后大幅跳水 千股跌停 [3] - 2016-2018年高估的创业板连跌3年 蓝筹股开始小牛市 银行石油石化电力为代表 建行一度达到10倍估值 3%股息率见顶 [3] - 2018年多数股票调整 创业板加速下跌 几乎腰斩 [3] - 2019-2021年石油石化银行等强势股大跌 石油电信腰斩 成长股开启大牛市 创业板涨幅200% [3] - 2022年市场一起下跌 2023年初价值股银行电信石油石化再度引领市场 多数翻倍 成长股继续趋势性下跌至2024年9月 [3] 当前市场状况与未来展望 - 银行电信石油石化已经翻倍 7%股息涨的还剩4% 部分业绩开始下滑 [4] - 消费和制造业龙头由于下跌或增长 股息率超过4%甚至5%以上 跌出性价比 [4] - 医药消费连跌4年刚盘出底部 消费刺激下基本面改善 新型消费层出不穷 [4] - 医药研发10年 出海连爆大单 创新药牛股遍地 [4] - 市场增量资金较多 国家队托底 保险资金买入高股息 游资拉高小盘概念股 [4] 投资方法论 - 雪球三分法基于长期投资+资产配置 通过资产分散 市场分散 时机分散三大分散进行基金长期投资 [5]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：转债综合估值模型 - **构建思路**：通过转股溢价率偏离度和理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）两个因子融合，构建综合估值因子以筛选低估转债[24][25] - **具体构建过程**： 1. 计算转股溢价率偏离度：$$ \text{转股溢价率偏离度} = \text{转股溢价率} - \text{拟合转股溢价率} $$ 2. 计算理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）：$$ \text{理论价值偏离度} = \frac{\text{转债收盘价}}{\text{理论价值（蒙特卡洛模拟）}} - 1 $$ 3. 综合因子构建：$$ \text{转债综合估值因子} = \text{Rank（转股溢价率偏离度）} + \text{Rank（理论价值偏离度）} $$ 蒙特卡洛模拟中，每条路径考虑转股、赎回、下修、回售条款，贴现率采用同信用同期限利率[25][26] - **模型评价**：在平衡型和偏债型转债中表现较优，偏股型转债中理论价值偏离度单独效果更好[24] 2. **模型名称**：转债风格轮动模型 - **构建思路**：基于转债动量和波动率偏离度捕捉市场情绪，对偏股/平衡/偏债低估指数进行轮动配置[31][32] - **具体构建过程**： 1. 计算单券层面20日动量和波动率偏离度 2. 在低估指数内部取因子中位数作为市场情绪指标 3. 组合信号生成：$$ \text{市场情绪捕捉指标} = \text{Rank（20日动量）} + \text{Rank（波动率偏离度）} $$ 4. 轮动规则：选择指标排名最低的指数，若并列则等权配置，全选时默认配置平衡低估风格[32][33] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：转股溢价率偏离度 - **构建思路**：衡量实际转股溢价率与拟合值的差异[25] - **具体构建过程**： 1. 截面拟合转股溢价率与转股价值的关系曲线：$$ y_i = \alpha_0 + \alpha_1 \cdot \frac{1}{x_i} + \epsilon_i $$ 2. 取转股价值=100时的拟合值作为基准，计算偏离度[46] 2. **因子名称**：理论价值偏离度（蒙特卡洛模型） - **构建思路**：通过期权定价模型计算转债理论价值与实际价格的差异[25] - **具体构建过程**： 1. 蒙特卡洛模拟1万条路径，考虑转股、赎回、下修、回售条款 2. 以同信用等级同期限利率贴现现金流 3. 计算收盘价与理论价值的比率偏离[25][47] 3. **因子名称**：修正YTM - 信用债YTM - **构建思路**：剥离转股条款影响，比较偏债转债与信用债的收益率差异[4][47] - **具体构建过程**： 1. 计算转股概率N(d2)（BS模型） 2. 修正YTM公式：$$ \text{修正YTM} = \text{转债YTM} \times (1-\text{转股概率}) + \text{预期转股收益率} \times \text{转股概率} $$ 3. 取截面中位数：$$ \text{中位数} = \text{median}\{X_1,X_2,...,X_n\} $$[48] 模型的回测效果 1. **转债综合估值模型** - 偏股转债低估指数：年化收益24.83%，波动率20.42%，IR 1.22[28] - 平衡转债低估指数：年化收益13.87%，波动率11.92%，IR 1.16[28] - 偏债转债低估指数：年化收益12.21%，波动率9.49%，IR 1.29[28] 2. **转债风格轮动模型** - 年化收益24.14%，波动率16.53%，IR 1.46，最大回撤-15.54%[38] - 2025年以来收益23.98%，近4周收益8.58%[35][37] 因子的回测效果 1. **估值因子增强效果** - 近4周超额：偏股转债1.56%，平衡转债0.10%，偏债转债0.18%[27] - 长期IR提升：偏股转债从0.58提升至1.22，平衡转债从0.61提升至1.16[28] 2. **市场情绪因子** - 动量+波动率偏离度组合在2018-2025年实现年化超额15.79%[37][38]

市场走势与风格轮动 - 中短期内市场延续震荡，风格轮动加速，货币政策"双降"夯实信用扩张基础，资本市场工具优化巩固A股指数下沿 [1] - 5月市场或复现"避险-消费-成长"轮动脉络，科技成长板块率先演绎，随后转向防御性资产如银行、农业及基建设备等低估值板块 [1] - 防御阶段完成后，政策红利落地预期和消费数据回暖可能推动消费板块再度崛起，开启"内需驱动"配置机会 [1] 资金风险偏好与主题投资 - 资金风险偏好回升，围绕高景气度行业主题及新概念主题展开，市场对美国关税的情绪影响反应已较充分 [1] - 国内维护楼市和股市的政策持续出台托底市场预期，一季报发布后市场进入主题躁动时期 [1] - 市场在一季报高景气行业主题上持续布局，并对新主题概念表现更强偏好 [1] 市场韧性与经济修复 - 市场在政策托底与经济修复双重驱动下呈现韧性特征，成交量短期波动反映资金观望情绪 [2] - 企业盈利端改善，一季度全A归母净利同比增速由负转正，自由现金流拐点确立，经济内生修复动能增强 [2] - 政策端"降准降息"效应显现及中长期资金入市举措优化流动性环境，消费、投资等内需领域有望延续回暖 [2] 中长期市场展望 - 经济数据向好与政策工具箱蓄力支撑下，市场短期或延续震荡修复格局 [2] - 中长期看，经济转型升级红利释放、中长期资金入市机制完善及资本市场改革深化将助力A股市场中枢抬升 [2]

报告行业投资评级 - 推荐（维持） [3] 报告的核心观点 - 上周量化私募超额有所回升，中性策略正收益，成交额总体有所提升 [3][5] 各部分总结 量化私募收益及超额情况 - 300增强策略周/月/年初以来平均收益分别为-0.4%/-1.3%/-1.8%，平均超额分别为+0.1%/+0.9%/+3.3% [3] - 500增强策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.4%/-1.7%/+2.3%，平均超额分别为+0.3%/+2%/+7.1% [3] - A500增强策略周/月/年初以来平均收益分别为-0.2%/+1.5%/+5.6%，平均超额分别为-0.1%/+4.1%/+11% [3] - 1000增强策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.7%/-1.2%/+5.4%，平均超额分别为+0.5%/+3%/+9.2% [3] - 空气指增策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.8%/-0.2%/+7.8% [3] - 市场中性策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.2%/+0.8%/+4.4% [3] 指数收益情况 - 沪深300相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-0.4%/-0.2%/+1.9% [4] - 中证1000相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-0.6%/-1.2%/-2.1% [4] - 中证2000相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-1.9%/-5%/-7.2% [4] - 微盘股相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-3.6%/-7.3%/-16.6% [4] 成交额情况 - 沪深300周/月/年初以来日均成交额分别为2544/2359/3105亿元，环比+16.9%/-46.7%/+31.6% [5] - 中证500周/月/年初以来日均成交额分别为2025/1777/2248亿元，环比+19.7%/-44.4%/+56.3% [5] - 中证1000周/月/年初以来日均成交额分别为2714/2451/3169亿元，环比+19.2%/-45%/+86.9% [5] - 中证2000周/月/年初以来日均成交额分别为4091/3452/3926亿元，环比+27.5%/-41.7%/+76.1% [5] - 微盘股周/月/年初以来日均成交额分别为264/241/236亿元，环比+11.4%/-42.7%/+28.1% [5] 风格轮动情况 - 本周涨幅前三的行业分别为国防军工+8%、银行+4%、电气设备+3.9%；涨幅后三的行业分别为半导体-1.3%、日常消费零售-0.4%、房地产+0.2% [6] - 本月涨幅前三的行业分别为家庭用品+15.1%、汽车与零配件+10%、硬件设备+7.8%；涨幅后三的行业分别为日常消费零售-3.7%、可选消费零售-3.5%、消费者服务-3.4% [6] - 年初以来涨幅前三的行业分别为家庭用品+18%、汽车与零配件+7%、机械+6.7%；涨幅后三的行业煤炭-12.8%、非银金融-12.2%、房地产-8.3% [6]

报告行业投资评级 - 推荐（维持） [3] 报告的核心观点 - 上周量化私募超额有所回升，中性策略正收益，成交额总体有所提升 [3][5] 各部分总结 量化私募收益及超额情况 - 300增强策略周/月/年初以来平均收益分别为-0.4%/-1.3%/-1.8%，平均超额分别为+0.1%/+0.9%/+3.3% [3] - 500增强策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.4%/-1.7%/+2.3%，平均超额分别为+0.3%/+2%/+7.1% [3] - A500增强策略周/月/年初以来平均收益分别为-0.2%/+1.5%/+5.6%，平均超额分别为-0.1%/+4.1%/+11% [3] - 1000增强策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.7%/-1.2%/+5.4%，平均超额分别为+0.5%/+3%/+9.2% [3] - 空气指增策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.8%/-0.2%/+7.8% [3] - 市场中性策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.2%/+0.8%/+4.4% [3] 指数收益情况 - 沪深300相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-0.4%/-0.2%/+1.9% [4] - 中证1000相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-0.6%/-1.2%/-2.1% [4] - 中证2000相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-1.9%/-5%/-7.2% [4] - 微盘股相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-3.6%/-7.3%/-16.6% [4] 成交额情况 - 沪深300周/月/年初以来日均成交额分别为2544/2359/3105亿元，环比+16.9%/-46.7%/+31.6% [5] - 中证500周/月/年初以来日均成交额分别为2025/1777/2248亿元，环比+19.7%/-44.4%/+56.3% [5] - 中证1000周/月/年初以来日均成交额分别为2714/2451/3169亿元，环比+19.2%/-45%/+86.9% [5] - 中证2000周/月/年初以来日均成交额分别为4091/3452/3926亿元，环比+27.5%/-41.7%/+76.1% [5] - 微盘股周/月/年初以来日均成交额分别为264/241/236亿元，环比+11.4%/-42.7%/+28.1% [5] 风格轮动情况 - 本周涨幅前三的行业分别为国防军工+8%、银行+4%、电气设备+3.9%；涨幅后三的行业分别为半导体-1.3%、日常消费零售-0.4%、房地产+0.2% [6] - 本月涨幅前三的行业分别为家庭用品+15.1%、汽车与零配件+10%、硬件设备+7.8%；涨幅后三的行业分别为日常消费零售-3.7%、可选消费零售-3.5%、消费者服务-3.4% [6] - 年初以来涨幅前三的行业分别为家庭用品+18%、汽车与零配件+7%、机械+6.7%；涨幅后三的行业煤炭-12.8%、非银金融-12.2%、房地产-8.3% [6]