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]

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]

大小盘风格轮动月度策略 - 5月量化模型最新信号转向小盘风格 结合历史月度效应（5月小盘风格大概率占优） 5月小盘风格有望占优 [1] - 中长期（未来一两年）更看好小盘风格 当前市值因子估值价差为1.05 较历史高点区域1.7~2.6处于低位 [1] - 策略本年超额收益显著 相对于等权（沪深300和中证2000）基准超额收益达2.94% [1] 价值成长风格轮动月度策略 - 量化模型信号持续指向价值风格 5月价值风格有望继续占优 建议继续超配价值风格 [2] - 策略本年表现突出 相对于等权（国证成长和国证价值）基准超额收益达4.6% [2] 风格因子表现跟踪 - 4月大类因子表现分化 动量、成长因子正向收益较高 流动性、波动率因子负向收益较高 [2] - 本年动量、波动率因子持续正向收益 流动性、大市值因子负向收益显著 [2] - 细分因子中 4月季节性、盈利质量因子表现优异 贝塔、中市值因子表现疲弱 [2] - 本年以来动量、分析师情绪、盈利波动因子表现最佳 行业动量、短期反转因子表现最差 [2]