量化模型与构建方式 1. 因子名称："日与夜的殊途同归"新动量因子；因子构建思路：基于日内与隔夜各自的价量关系，分别对日内因子、隔夜因子进行改进，再重新合成新的动量因子[6][7]；因子具体构建过程：将交易时段切割为日与夜两个部分，分别探索各自的价量关系，在传统动量因子基础上加入成交量信息进行修正[7]；因子评价：选股能力显著优于传统动量因子[6] 模型的回测效果 1. "日与夜的殊途同归"新动量因子（2014/02-2025/06），年化收益率18.15%，年化波动率8.79%，信息比率2.07，月度胜率77.37%，最大回撤率9.07%[1][7][14] 2. "日与夜的殊途同归"新动量因子（2014/01/01-2022/07/31），IC均值-0.045，年化ICIR-2.59，10分组多空对冲年化收益率22.64%，信息比率2.85，月度胜率83.33%，最大回撤率5.79%[6] 3. "日与夜的殊途同归"新动量因子（2025年6月），10分组多头组合收益率6.19%，10分组空头组合收益率6.71%，10分组多空对冲收益率-0.52%[1][10] 传统动量因子对比 1. 传统动量因子（2014/01/01-2022/07/31），10分组多空对冲信息比率1.09，月度胜率62.75%，最大回撤20.35%[6]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：MFE组合构建模型 **模型构建思路**：通过最大化单因子暴露构建组合，同时控制行业、风格等约束条件[51] **模型具体构建过程**： - 目标函数：最大化因子暴露 $$max\ f^{T}w$$ - 约束条件包括： - 风格暴露约束：$$s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}$$ - 行业偏离约束：$$h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}$$ - 个股权重偏离约束：$$w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}$$ - 成分股权重占比控制：$$b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}$$ - 换手率约束：$$\Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}$$[51] **模型评价**：适用于多约束条件下的因子有效性检验，能更真实反映实际组合构建中的因子表现 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：Beta风格因子 **因子构建思路**：衡量股票对市场波动的敏感性[13] **因子具体构建过程**：使用贝叶斯压缩后的市场Beta值[13] 2. **因子名称**：Trend因子 **因子构建思路**：捕捉股票价格趋势[13] **因子具体构建过程**： - Trend_120：$$EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=120)$$ - Trend_240：$$EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=240)$$[13] 3. **因子名称**：Volatility因子 **因子构建思路**：衡量股票波动性[13] **因子具体构建过程**： - Stdvol：过去243天的标准波动率 - Ivff：Fama-French三因子特质波动率 - Range：最高价/最低价-1 - MaxRet_6/MinRet_6：过去243天最高/最低六日收益率均值[13] 4. **因子名称**：Liquidity因子 **因子构建思路**：衡量股票流动性[13] **因子具体构建过程**： - TO：过去243天平均对数换手率 - Liquidity beta：个股换手率与市场换手率的回归系数[13] 5. **因子名称**：Value因子 **因子构建思路**：基于估值指标构建[13] **因子具体构建过程**： - BP：账面市值比 - EP：盈利收益率[13] 6. **因子名称**：Growth因子 **因子构建思路**：衡量公司成长性[13] **因子具体构建过程**： - Delta ROE：过去3年ROE变动的平均值 - Sales_growth：销售收入TTM的3年复合增速 - Na_growth：净资产TTM的3年复合增速[13] 因子回测效果 1. **Beta因子**： - 近一周收益：6.95% - 近一年年化收益：42.35% - 历史年化收益：0.72%[12] 2. **Liquidity因子**： - 近一周收益：5.53% - 近一年年化收益：33.85% - 历史年化收益：-3.31%[12] 3. **Value因子**： - 近一周收益：-3.55% - 近一年年化收益：-26.81% - 历史年化收益：7.10%[12] 4. **一年动量因子**（中证全指）： - 近一周收益：1.56% - 今年以来收益：-5.61% - 近一年年化收益：-13.27%[40] 5. **DELTAROE因子**（国证2000）： - 近一周收益：8.27% - 近一年年化收益：75.23% - 历史年化收益：11.01%[33] 指数增强产品表现 1. **沪深300指数增强**： - 最近一周超额收益中位数：0.11% - 今年以来超额收益中位数：2.13%[44] 2. **中证500指数增强**： - 最近一周超额收益中位数：-0.37% - 今年以来超额收益中位数：3.32%[48] 3. **中证1000指数增强**： - 最近一周超额收益中位数：-0.23% - 今年以来超额收益中位数：5.22%[50]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：bp **因子构建思路**：衡量股票的估值水平，使用净资产与市值的比率[13] **因子具体构建过程**：$$ bp = \frac{当前净资产}{当前总市值} $$[13] **因子评价**：正向因子，反映低估值股票的潜在超额收益[13] 2. **因子名称**：bp三年分位数 **因子构建思路**：通过分位数标准化处理当前bp值，消除量纲影响[13] **因子具体构建过程**：计算股票当前bp在最近三年历史数据中的百分位排名[13] 3. **因子名称**：Fama-French三因子1月残差波动率 **因子构建思路**：衡量个股特异性风险，剥离市场、市值、估值因子的系统性影响[13] **因子具体构建过程**：对过去20个交易日日收益率进行Fama-French三因子回归，取残差标准差[13] **因子评价**：反向因子，高波动股票通常表现较差[13] 4. **因子名称**：1个月超额收益率波动 **因子构建思路**：捕捉短期价格波动特征[13] **因子具体构建过程**：计算过去20个交易日超额收益率（个股收益-市场收益）的标准差[13] 5. **因子名称**：小市值 **因子构建思路**：利用市值效应获取超额收益[13] **因子具体构建过程**：取公司市值的自然对数[13] **因子评价**：反向因子，小市值股票长期表现优异[13] 6. **因子名称**：标准化预期外盈利 **因子构建思路**：量化业绩超预期程度[13] **因子具体构建过程**： $$ \frac{当前季度净利润 - (去年同期单季净利润 + 过去8季度单季净利润同比增长均值)}{过去8季度单季净利润同比增长值的标准差} $$[13] 因子回测效果 1. **bp因子** 最近一周IC 9.73%[9] 最近一月IC均值2.21%[9] 最近一年IC均值1.64%[9] 历史IC均值2.27%[9] 最近一周多头超额0.52%[11] 最近一月多头超额-0.36%[11] 最近一年多头超额1.57%[11] 2. **Fama-French三因子1月残差波动率因子** 最近一周IC 14.50%[9] 最近一月IC均值5.11%[9] 最近一年IC均值3.29%[9] 历史IC均值2.54%[9] 最近一周多头超额1.33%[11] 最近一月多头超额1.68%[11] 最近一年多头超额8.97%[11] 3. **小市值因子** 最近一周IC -5.53%[9] 最近一月IC均值4.57%[9] 最近一年IC均值3.29%[9] 历史IC均值2.09%[9] 最近一周多头超额-0.72%[11] 最近一月多头超额1.48%[11] 最近一年多头超额16.36%[11] 4. **1个月超额收益率波动因子** 最近一周IC 14.87%[9] 最近一月IC均值5.14%[9] 最近一年IC均值3.26%[9] 历史IC均值2.22%[9] 最近一周多头超额1.34%[11] 最近一月多头超额1.55%[11] 最近一年多头超额10.29%[11] 5. **bp三年分位数因子** 最近一周IC 14.75%[9] 最近一月IC均值3.36%[9] 最近一年IC均值2.85%[9] 历史IC均值1.69%[9] 最近一周多头超额0.75%[11] 最近一月多头超额-0.59%[11] 最近一年多头超额3.19%[11]

《瑞银季节性洞察》主要探讨金融市场中年复一年、月复一月、周复一周以及日复一日的重复模式，6月16日，瑞银分析师在新一期《洞察》中提醒：六 月的 5 个季节性要点值得留意！ 一、 六月各类资产普遍盘整 六月往往是盘整的月份。货币、大宗商品和股票都是如此。 1950年来的平均数据显示，标普 500 指数6月小幅上涨 0.2%（图表 1）。 通常在第一周表现强劲，月中趋于平稳，月末回落（图表 2）。 再创历史新高可能要等到七月 —— 七月具有较强的季节性，这一预测与瑞银一直强调的总统周期就职年的情况一致。 如果季节性规律成立，六月应该会为高质量大盘成长股带来更多利好—— 这类股票处于所有因子倾斜的交汇处。 三、欧洲质量因子可能回升 单纯从因子季节性来看，六月支持多 / 空美国质量因子组合（UBPTQLTY）。我认为欧洲也可以采取类似的头寸，今年以来，瑞银多 / 空欧洲质量因子组 合（UBPEQLTY）已大幅下跌（图表 5）。如果六月季节性规律应验，该组合可能有望回升。 四、考虑生物科技指数（XBI）在医疗健康板块反弹中的上行空间 这听起来可能是一个乏味的预测，但现在去海滩度假还为时过早。六月可能看似平淡无奇，但表面 ...

量化因子与构建方式 1. **因子名称：传统动量因子** - **构建思路**：基于基金过去一段时间的业绩表现（如历史收益、夏普比、Alpha收益）作为动量指标，预测未来收益[3][4][5] - **具体构建过程**： - **历史收益因子**：计算基金过去20日、61日、122日、244日、366日、488日的收益率均值[20] - **夏普比因子**：计算基金过去不同窗口期的夏普比（收益/波动率）[25] - **Alpha动量因子**：通过Fama-French三因子模型剥离市场、市值和估值风险溢价，回归公式： $$R_{p}-r_{f}\!\sim\!\!\alpha+\beta_{1}(R_{M}-r_{f})+\beta_{2}(R_{M}-r_{f})^{2}+\beta_{3}S M B+\beta_{4}H M L+\varepsilon_{p}$$ 其中，$R_p$为基金收益，$r_f$为无风险利率，$R_M$为市场收益，$SMB$和$HML$分别为市值和估值因子[29][30] - **行业剥离Alpha动量**：在回归中加入Wind行业指数收益，公式： $$R_{p}-r_{f}{\sim}\alpha+\beta_{1}(R_{M}-r_{f})+\beta_{2}(R_{M}-r_{f})^{2}+\sum_{i=1}^{11}\beta_{2+i}\,l n d_{i}+\varepsilon_{p}$$ 其中$Ind_i$为行业指数收益[51] - **因子评价**：传统动量因子易受Beta风险干扰，尤其在行业轮动期表现不稳定[4][15][17] 2. **因子名称：低分化动量因子** - **构建思路**：筛选基金收益分化度较低的日期，计算其收益指标以降低Beta风险干扰[5][21][56] - **具体构建过程**： - **低分化收益因子**：按主动权益基金日度收益分化度分组，取分化度最低1/5样本的日度收益均值[66][67] - **低分化排序动量**：对分化度最低组的基金收益排序取均值[81] - **低分化夏普比**：计算分化度最低组的夏普比[86] - **合成低分化动量**：将上述三个因子等权合成[93] - **因子评价**：低分化日期收益对未来预测能力更强，受Beta干扰更小，时序稳定性显著优于传统动量[5][67][93] --- 因子的回测效果 1. **传统动量因子** - **历史收益因子（过去244日）**：Rank IC 5.81%，Rank ICIR 0.54，年化多空收益1.85%，胜率59.35%[20] - **夏普比因子（过去244日）**：Rank IC 6.44%，Rank ICIR 0.64，年化多空收益2.04%，胜率61.79%[25] - **Alpha动量因子（过去122日）**：Rank IC 6.01%，Rank ICIR 0.57，年化多空收益2.79%，胜率66.67%[31] - **行业剥离Alpha动量（过去122日）**：Rank IC 7.81%，Rank ICIR 0.97，年化多空收益5.04%，胜率69.92%[53] 2. **低分化动量因子** - **低分化收益因子（过去3个月）**：Rank IC 10.03%，Rank ICIR 1.06，年化多空收益9.23%，胜率69.11%[67][73] - **低分化排序动量（过去3个月）**：Rank IC 10.08%，Rank ICIR 1.09，年化多空收益8.39%，胜率68.29%[81] - **低分化夏普比（过去3个月）**：Rank IC 9.63%，Rank ICIR 1.10，年化多空收益9.89%，胜率71.54%[87] - **合成低分化动量**：Rank IC 10.10%，Rank ICIR 1.09，年化多空收益9.23%，胜率71%，最高组季均超额1.25%[93][94] --- 关键结论 - 低分化动量因子通过聚焦分化度低的日期，显著提升了因子稳定性和预测能力（Rank ICIR提升至1.09），且与传统动量因子相关性低（秩相关系数<26%）[5][93] - 传统动量因子在行业轮动月表现更弱（剔除后Rank ICIR从0.54升至0.66），均衡型基金中动量效应更强（Rank IC 7.86% vs 板块型2.44%）[15][17][46]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：bp **因子构建思路**：衡量公司净资产与市值的比率，反映估值水平[13] **因子具体构建过程**：$$ bp = \frac{当前净资产}{当前总市值} $$[13] 2. **因子名称**：bp三年分位数 **因子构建思路**：反映当前bp在历史区间内的相对位置[13] **因子具体构建过程**：计算股票当前bp在最近三年的分位数[13] 3. **因子名称**：季度ep **因子构建思路**：衡量季度净利润与净资产的关系[13] **因子具体构建过程**：$$ 季度ep = \frac{季度净利润}{净资产} $$[13] 4. **因子名称**：季度ep一年分位数 **因子构建思路**：反映季度ep在近一年的相对水平[13] **因子具体构建过程**：计算当前季度ep在最近一年的分位数[13] 5. **因子名称**：季度sp **因子构建思路**：衡量营业收入与净资产的关系[13] **因子具体构建过程**：$$ 季度sp = \frac{季度营业收入}{净资产} $$[13] 6. **因子名称**：季度资产周转率 **因子构建思路**：反映资产运营效率[13] **因子具体构建过程**：$$ 季度资产周转率 = \frac{季度营业收入}{总资产} $$[13] 7. **因子名称**：季度毛利率 **因子构建思路**：衡量盈利能力[13] **因子具体构建过程**：$$ 季度毛利率 = \frac{季度毛利润}{季度销售收入} $$[13] 8. **因子名称**：季度roa **因子构建思路**：反映资产收益率[13] **因子具体构建过程**：$$ 季度roa = \frac{季度净利润}{总资产} $$[13] 9. **因子名称**：季度roe **因子构建思路**：衡量净资产收益率[13] **因子具体构建过程**：$$ 季度roe = \frac{季度净利润}{净资产} $$[13] 10. **因子名称**：季度净利润同比增长 **因子构建思路**：反映盈利增长能力[13] **因子具体构建过程**：计算季度净利润同比增长率[13] 11. **因子名称**：标准化预期外盈利 **因子构建思路**：衡量盈利超预期程度[13] **因子具体构建过程**：$$ \frac{当前季度净利润-(去年同期单季净利润+过去8个季度单季净利润同比增长均值)}{过去8个季度的单季度净利润同比增长值的标准差} $$[13] 12. **因子名称**：1个月反转 **因子构建思路**：捕捉短期反转效应[13] **因子具体构建过程**：计算过去20个交易日收益率累加[13] 13. **因子名称**：小市值 **因子构建思路**：反映公司规模效应[13] **因子具体构建过程**：计算对数市值[13] 14. **因子名称**：Beta **因子构建思路**：衡量系统性风险[14] **因子具体构建过程**：最近490个交易日个股收益与市场收益加权回归的系数[14] 因子回测效果 1. **bp因子** 最近一周IC：-4.17% 最近一月IC均值：0.88% 最近一年IC均值：1.86% 历史IC均值：2.19%[9] 2. **小市值因子** 最近一周IC：10.49% 最近一月IC均值：8.17% 最近一年IC均值：3.61% 历史IC均值：2.05%[9] 3. **1个月反转因子** 最近一周IC：7.22% 最近一月IC均值：1.22% 最近一年IC均值：3.40% 历史IC均值：2.22%[9] 4. **季度roe同比因子** 最近一周超额：1.34% 最近一月超额：1.94% 最近一年超额：5.55% 历史累计超额：17.05%[11] 5. **季度净利润同比增长因子** 最近一周超额：0.76% 最近一月超额：1.44% 最近一年超额：10.22% 历史累计超额：36.68%[11] 6. **1个月换手率波动因子** 最近一周超额：0.18% 最近一月超额：0.99% 最近一年超额：13.36% 历史累计超额：30.59%[11]

报告行业投资评级 - 对短期前景给予绿灯 [2] 报告的核心观点 - 因散户持续在美国股市下跌时买入且机构投资者活动低迷，市场短期前景乐观，在夏季技术面和经济数据发挥作用前将持续上升，投资者在有意义回调前会被阻止进一步下跌 [2][3] - 介绍市场不同方面的表现及相关交易策略和潜在机会与风险，如流动性、Gamma、CTA/系统化交易等情况 [5][11][19] 根据相关目录分别进行总结 市场奖项/最高荣誉 - **最佳进步球员：流动性**：顶级订单流动性为1108万美元，高于一年平均值1065万美元，略低于五年平均值1234万美元，明显高于四月的一年低点110万美元和一个月低点469万美元，充足流动性助未来1 - 2周健康交易，到夏天将失去动力 [5][7][8] - **最可能受影响：Gamma**：过去几周Gamma估计值在正负两端较小，有轻微多头Gamma行为且影响甚微，交易商抛售时持仓增加、反弹时持仓减少，此局面防重大抛售，转变将支持市场回调 [11][14][16] - **最受追捧：CTA/系统化交易**：近几周无止境买入停止，但仍可能重新流行，CTA对短期技术指标反应，其他系统性策略对中期波动率压缩反应，CTA买入活动不再是利好，下行风险大，对罗素指数未来1周和1个月有一定需求 [19][21][24] - **最可能已见顶：空头杠杆**：美国股票连续六个交易日净买入，买入力度三周来最快，个股和宏观产品净买入，分别占总净买入额62%和38%，整体账簿总杠杆率升至289.2%，净杠杆率升至77%，总杠杆率处90百分位数由短期杠杆指数级上升推动，交易停止将迫使杠杆率下降 [26][27][28] - **最被忽视的：资金利差**：融资利差反映加杠杆的犹豫态度 [30] - **全美之星：回购**：上周成交量略有下降，较2024年年初至今日均成交量减少0.9倍，较2023年年初至今日均成交量减少1.3倍，预计禁售期6月16日左右开始，持续至7月25日左右 [34][39][40] - **啦啦队长：因素/MOMO**：六月是动量因子全年表现最强月份，因子ETF资金大幅流入，五月是大选以来资金流入最多月份，交易台偏好直接期权 [43] - **万事通：ETF资金流向**：揭示MOMO与QQQ/IWM交易对比、全球投资者与其他地区关系两个故事，动量交易与QQQ/IWM走势不同有操作空间，美元走弱和美国经济增长不确定使资金流入新兴市场股票且中期可能持续 [49][50][54] - **最可能引发麻烦的因素：资金流动**：全球资金流动偏向全球股票和美国现金，大量现金供应和交易暂停对美国股市有利，需关注外国投资者从美国股市的资金流出情况 [58] - **5年学生：季节性**：六月上中旬市场适度上涨但走势震荡，接下来1 - 2周考虑其他技术因素提供不错交易环境，尤其长期观点偏空时 [64] 特别提及 - **被指导者**：市场未充分反映此次非农就业数据可能带来的波动，投资者预测交易中的止损点，将继续推动该策略直到形势转变 [74] 推荐交易策略 - **SPX 2025年7月6010 6160 1x2看涨价差**：净价19.4（参考价5985， - 4天，最大收益7.73倍，最大亏损无限） [5] - **用于对冲多头头寸**：19年12月25日.SPX<95%及10年期SOFR>ATMF CMS + 0.25% @ 9%（股票/利率个体分别为24%/39%） [5][6] - **SPX 31Jul25 95.0%回溯看跌期权**：1.37%报价（相比普通期权1.03%报价，提前10天） [5][6] - **QQQ持有实物期权** [5]

报告核心观点 - 构建基于风格因子的A股风格投资体系，不同宏观及市场因子决定当前A股占优风格因子，对应不同风格资产或底层投资组合 [3] - 年内视角下，A股占优风格为高盈利、高估值、小市值，具备业绩弹性的科技成长及中游制造板块有望获较强超额收益 [3] 风格因子的构建及其表现 风格因子的构建 - 通过自下而上方式构建风格因子组合，体系分市值、估值、盈利、动量四个维度，构建时将样本内股票按因子指标高低排序分组，计算各组加权涨跌幅、因子收益率或拟合因子净值曲线 [9] - 市值因子：将全A上市满1个月股票按总市值排序分大、中、小市值三组，做多小市值组合并做空大市值组合得因子收益率，2010年至今小市值风格优势明显，2017 - 2018年及2024年1 - 8月大市值占优，做多小市值做空大市值组合约有5倍收益 [12] - 估值因子：采用PE(TTM)指标，将全A上市满1个月股票按市盈率排序分高、中、低估值三组，做多高PE组合并做空低PE组合得因子收益率，A股低估值风格优势显著，2017 - 2018年及2022 - 2024年优势累计，高估值行情在2013 - 2014年、2019 - 2021年及2024Q4出现 [13][14] - 盈利因子：采用盈利增速的万得一致预期数据，按盈利预期由高到低排序分组，做多高增速组合并做空低增速组合得因子收益率，A股盈利因子走势有周期性，2010 - 2014年、2019 - 2021年高盈利增速占优，2016 - 2018年、2022 - 2024年8月低盈利增速占优 [16] - 动量因子：采用1个月动量，基于前一个月涨跌幅排序分组，做多前期涨跌幅前30%组合并做空后30%组合得因子收益率，A股整体反转效应明显，2010 - 2012年及2021年至今反转效应增强，2017及2020年动量效应阶段性出现 [18] 全A风格因子表现 - 2013 - 2014年，A股呈盈利因子主导行情，2014年3月后市值因子影响提升，小市值优势显著 [24] - 2015 - 2016年中，小市值因子优势明显，反转因子阶段性走强，盈利因子暴露度下降，估值因子暴露度提升 [24] - 2016年8月 - 2018年，A股呈估值因子主导风格，低估值风格是超额收益主要来源，市场呈大市值风格，高增速组合走弱，动量效应增强 [24] - 2019 - 2021年初，市场进入盈利因子主导行情，高盈利组合跑赢，动量效应强化 [24] - 2021 - 2023年，市场进入市值因子主导阶段，2021年8月前高盈利小市值风格占优，8月后小市值优势强化，反转效应增强，2023年小市值、低估值因子体现优势 [27] - 2024年以来，A股进入风格轮动或转换期，前三季度低估值、低盈利优势延续，市值风格切换，四季度高估值、小市值走强，反转效应增强，高盈利风格修复 [27] - 2025年起，高估值因子重新走强，市场情绪回升，高估值、强反转因子表现突出，盈利因子底部修复 [27] 不同类型资产风格因子表现 - 新兴成长类资产小市值风格优势明显，2021年7月后小市值加速崛起，反转趋势显著；2015年前高估值风格占优，2015 - 2018年中低估值走强，2021年7月后低估值风格增强；2022年8月前高盈利增风格占优，8月后低盈利增速、低估值占优；动量因子表现与全A类似，2021年7月后反转趋势增强 [29] - 红利资产低估值因子优势明显，市值因子呈周期性大小轮动；2021年中之前高盈利风格优势显著，此后盈利因子走弱，近两年趋稳；2019年以来反转效应更强势 [33] 风格因子影响因素 盈利因子及其影响因素 - 盈利因子与经济周期高度相关，经济基本面上行时，高盈利增速股票表现更好，用库存周期指征经济周期，2017年后同向相关性明显，2017年前有阶段性反向相关性 [45] 估值因子及其影响因素 - 估值因子与市场情绪高度相关，市场情绪回暖时，高估值股票表现更优，股债风险溢价与估值因子走势高度相关，换手率和涨停家数占比可辅助判断 [49] 市值因子及其影响因素 - 市值因子与剩余流动性高度相关，剩余流动性越充裕，小市值因子表现越强势，2017年4月 - 2019年1月及2023年12月 - 2024年8月二者背离，因市场担忧内需结构转换和经济增长中枢下行，风险偏好走弱，低估值主导 [53] 动量因子及其影响因素 - 动量因子与交易拥挤度、增量资金结构相关，交易拥挤度提升，动量效应增强，市场无显著增量资金时，反转因子强势 [56] - 2010 - 2014年H1，市场增量资金不显著，反转效应强；2014H2 - 2015H1，两融资金主导行情，小市值与高盈利优势明显；2017 - 2018年，北上资金主导，低估值因子主导，动量效应增强；2019 - 2021Q2，主动型公募资金主导，高盈利增速主导；此后无新趋势性主导资金，反转效应增强，低估值趋势走强，高盈利趋势走弱 [57] 风格因子体系及其应用 风格投资体系 - 宏观及市场层面因子影响并决定市场风格表现及占优风格因子，盈利因子受经济周期影响，估值因子受市场情绪影响，市值因子受剩余流动性影响，动量因子受增量资金和交易拥挤度影响 [61] - 不同宏观及市场因子决定A股占优风格因子，可据此买入底层股票组合或投资不同类型风格资产或宽基指数 [66] 基于风格投资体系的A股市场风格展望 - 预计2025年国内经济弱复苏、信用磨底修复、货币持续宽松，市场情绪小幅修复，ERP至少到3.5%左右 [68] - 年内A股占优风格为高盈利、高估值、小市值，当前A股对年内盈利修复未充分计价，高盈利、高估值因子有上行空间，科技成长及中游制造板块有望获超额收益；短期高盈利及小市值风格或阶段性调整 [73]

证券研究报告·金融工程·金工定期报告 金工定期报告 20250604 "日与夜的殊途同归"新动量因子绩效月报 20250530 [Table_Tag] [Table_Summary] 报告要点 2025 年 06 月 04 日 证券分析师 高子剑 执业证书：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 证券分析师 庞格致 执业证书：S0600524090003 panggz@dwzq.com.cn 相关研究 《"日与夜的殊途同归"新动量因子绩 效月报 20250430》 2025-05-06 《成交量对动量因子的修正：日与夜 之殊途同归》 2022-08-17 东吴证券研究所 1 / 6 请务必阅读正文之后的免责声明部分 ◼ "日与夜的殊途同归"新动量因子多空对冲绩效（全市场）：2014 年 2 月至 2025 年 5 月，"日与夜的殊途同归"新动量因子在全体 A 股（剔 除北交所股票）中，10 分组多空对冲的年化收益率为 18.37%，年化波 动率为 8.79%，信息比率为 2.09，月度胜率为 77.94%，月度最大回撤率 为 9.07%。 ◼ 5 月份"日与 ...

量化因子与构建方式 1. **因子名称**："日与夜的殊途同归"新动量因子 **因子构建思路**：基于日内与隔夜各自的价量关系，分别对日内因子、隔夜因子进行改进，再重新合成新的动量因子[6][7] **因子具体构建过程**： - 将交易时段切割为日与夜，分别探索各自的价量关系 - 对日内因子和隔夜因子分别进行改进，具体改进方法未详细说明 - 将改进后的日内因子和隔夜因子重新合成为新的动量因子[7] **因子评价**：选股能力显著优于传统动量因子，稳定性较好[6][7] 因子的回测效果 1. **"日与夜的殊途同归"新动量因子** - 年化收益率：18.37%[1][7][13] - 年化波动率：8.79%[1][7][13] - 信息比率(IR)：2.09[1][7][13] - 月度胜率：77.94%[1][7][13] - 月度最大回撤率：9.07%[1][7][13] - IC均值：-0.045[6] - 年化ICIR：-2.59[6] - 10分组多空对冲年化收益率：22.64%[6] - 10分组多空对冲信息比率：2.85[6] - 10分组多空对冲月度胜率：83.33%[6] - 10分组多空对冲最大回撤率：5.79%[6] 2. **5月份表现** - 10分组多头组合收益率：4.00%[1][10] - 10分组空头组合收益率：5.90%[1][10] - 10分组多空对冲收益率：-1.90%[1][10] 对比数据 1. **传统动量因子（20日收益率）** - 信息比率：1.09[6] - 月度胜率：62.75%[6] - 最大回撤：20.35%[6]