文章核心观点 - 2025年市场风格以成长因子为主导，行业轮动快速，但至11月出现向价值风格的切换信号，预示2026年投资风格将由基本面主导，呈现先价值后成长的路径 [3][5][62] - 宏观量化框架显示经济前瞻指标在2025年末进入上行阶段，盈利预期回升，市场关注点从流动性转向经济与通胀基本面 [5][62][67] - 2026年权益市场展望为等待趋势行情确认，当前处于震荡格局，趋势概率自10月下旬起提升，价值因子和长期动量因子在趋势行情中占优 [5][68][74] 今年以来选股因子表现 - 成长因子表现突出，在沪深300、中证500和中证1000内的多空累计收益分别为37.93%、18.57%和23.05%，6月至9月表现最为强劲 [8][11][12] - 长期动量因子表现偏弱，在沪深300内回撤15.44%，反映市场行业与板块轮动较快 [3][8][10] - 低波动率因子在沪深300内回撤15.44%，映射市场高波动特征，红利因子在2025年出现回撤，体现风格切换 [8][17][22][25] 宏观量化框架复盘 - 框架基于经济、流动性、信用三个维度构建微观映射，近三年宏观经济周期切换更频繁，2025年上半年经济转入下行，年末出现回升信号 [3][32][38] - 流动性维度中货币价格与量指标互相牵制，市场交易利率上行，2025年下半年多数时间流动性修正为偏弱 [40][42][46][47] - 信用指标在2025年上半年交易扩张，与社融吻合，下半年转向收缩，11月正式触发修正 [3][48][53] 宏观量化风格判断 - 风格路径为价值→成长→均衡→价值，2025年2月至10月成长得分高于价值，11月重新切换至价值，经济上行阶段价值得分较高 [3][50][52][54] - 低波动率和长期动量等因子在5月至9月得分较低，盈利因子配置时间较长，因子共振组合在10个月中7个月跑赢沪深300指数 [52][54][55] 2026年权益量化展望 - 宏观维度显示经济基本面成为关键驱动因素，经济前瞻指标进入上行阶段，盈利预期回升，支持先价值后成长的配置顺序 [5][62][67][73] - 市场趋势自2025年8月转入震荡，10月下旬趋势概率提升，价值因子和长期动量因子受益于趋势行情，成长因子在震荡行情中胜率更高 [5][68][74][75] - 行业轮动速度在2025年持续放缓但历史相对仍高，建议关注拥挤度偏低且形成趋势的行业，如电子、计算机等 [5][82][85][89][90]

二级债基市场表现 - 二级债基市场呈现量价齐升态势，产品规模快速扩张，部分产品三季度规模增长超过100亿元，高波产品业绩表现突出，不少产品收益突破10% [2] - 高波二级债基的出彩表现吸引了资金的持续涌入，尤其是机构资金，保险固收团队和理财子公司将其作为获取权益弹性收益或替代纯权益资产的重要选择 [2] - 截至9月末，华富安鑫债券A份额近一年回报超过26%，得益于权益部分对景气赛道的精准把握以及股债仓位的灵活动态调整 [2] 投资策略与配置 - 华富安鑫债券重点布局三大领域：AI产业链（覆盖海外算力端、推理与应用环节及机器人、自动驾驶等下游场景）、创新药（聚焦具备BD合作潜力及研发管线优质的企业）以及新消费细分领域（挖掘“口红经济”逻辑下的单品升级机会） [2] - 股票仓位长期维持在15%至20%，转债仓位根据市场变化灵活调整，例如去年6至8月加仓转债估值洼地，今年一季度估值抬升后减仓，8月中下旬市场调整后顺势加仓 [3] - 自研宏观量化模型借鉴桥水全天候策略逻辑，按国内增长、流动性、海外因素等维度细化为十几个投资组合，纳入百余个细分行业分析，通过风险平价和“小步慢调”仓位调整避免大幅波动 [3] 债市与权益市场展望 - 债市在低利率环境中维持震荡向好态势，近期PMI下行夯实配置基础，央行释放流动性呵护信号，预期好转及资金回流等因素凸显债市配置价值，公司将适度调整债券久期，把握利率债与高等级信用债机会 [4] - 权益市场长周期配置价值不改，但短期波动可能加大，后续或呈现“震荡上行，结构分化”特征，短期内倾向于均衡配置，重点关注AI产业链、创新药、新消费等景气赛道，并挖掘固态电池、可控核聚变等远期逻辑清晰领域 [5]

宏观量化配置框架回顾 - 构建结合经济、流动性、信用和通胀的宏观量化框架 应用于大类资产配置、行业和风格配置 [1] - 通过主成分分析发现经济和流动性是影响股票、债券、商品等大类资产共同波动的前两大因素 构建经济+流动性时钟模型 [1] - 激进型组合2013年以来年化收益8.5% 较基准超额0.6% 2022年前超额1.6% 2022年出现明显回撤 [3] - 2022年回撤主要源于权益快速下跌期间流动性宽松对组合形成拖累 [5] - 行业配置引入factor mimicking市场关注点模型 根据关注点决定不同维度敏感性权重 [5] - 宏观行业组合2019-2021年表现突出 2022年以来表现偏弱 降低行业选择数量可跑赢中证500和行业等权 [7] - 风格配置选择十大类因子中每月得分前三的因子 构建宏观因子组合和因子共振组合 [10] - 宏观方法在2021-2022年对风格因子筛选贡献明显 2023年底至2024年上半年出现明显回撤 [12] 回撤来源分析 - 回撤来源包括定量宏观判断指标有效性降低、市场受情绪资金等因素驱动、宏观指标与市场预期存在背离 [13] - 2020年后宏观事件影响增多 市场博弈增加 宏观数据与市场预期背离情况频发 [14] - 2022年下半年经济前瞻指标从底部回升但市场持续担忧疫情影响 权益表现偏弱 [14] - 2022年11月-2023年4月长债收益率上行但市场预期政策宽松 权益表现较好 [16] - 2022-2023年信用指标转好但市场更关注结构问题 多数时候保持悲观 [16] - 宏观数据与市场预期背离导致模型判断与市场表现错位 对组合形成拖累 [18] 市场预期修正方案 - 通过Factor Mimicking方法构建宏观变量代理组合 使用128只股票覆盖30个申万一级行业和97个二级行业 总市值28.3亿元占A股1/3 [19] - 选择工业增加值同比、10年期国债收益率、CPI同比、PPI同比、社融同比增速作为五大宏观变量 [19] - 组合构建流程包括计算超额收益矩阵、提取主成分、Lasso回归投影、求解特定暴露组合 [20] - 经济变量拟合效果偏弱但关键区间方向与市场观点匹配 其他变量拟合程度较好 [21][23] - 信用组合能较好反映市场观点 2022年以来信用总量改善但结构偏弱被市场视为信用偏弱信号 [25] - 通过组合收益与12个月均线比较得到市场隐含的宏观变量方向 [27] - 经济维度使用一致预测ROE和净利润增速月度变化构建修正指标 超过±1%视为观点变化 [29] - 流动性维度使用全市场日均换手率、收益靠前行业成交占比、换手提升行业占比构建微观流动性指标 [30][31] - 信用维度主要使用Factor Mimicking组合的隐含观点 [33] - 修正规则核心是当市场隐含预期与宏观数据明显背离时采用市场预期进行修正 [37] 修正观点应用效果 - 经济择时年化收益5.06% 修正后降至4.14% 流动性择时年化收益1.10% 修正后升至1.95% 信用择时年化收益4.33% 修正后升至7.27% [39] - 资产配置修正组合年化收益8.63% 较原经济+流动性组合8.52%略有提升 但受权益仓位限制和跨资产观点偏差影响提升有限 [40][41] - 行业配置修正组合年化收益7.96% 较原宏观行业组合3.67%显著提升 2024年信用悲观和经济数据偏差修正带来正向贡献 [45][46] - 中证500修正后指数增强年化收益14.38% 较原组合12.24%提升明显 沪深300修正后年化收益9.33% 较原组合8.57%提升 [52] - 中证1000修正后年化收益17.96% 较原组合17.62%略有提升 主要因修正数据基于中证800成分股 [52] - 2024年二季度以来信用修正指标持续偏弱 组合降低成长配置 有效匹配市场实际表现 [53] - 修正观点在2020年后宏观数据与市场预期背离场景中能有效降低回撤 增强配置表现 [54]