核心观点 - 港股策略与风格指数正成为资产配置、风险管理与风格表达的精细化工具体系，在宏观不确定性、市场波动加剧的背景下，为投资者提供了风格恒定、风险收益特征明确的配置选择，有助于实现组合的精细化管理、风险分离与长期目标匹配 [2] - 不同工具定位清晰：以中证香港300稳定指数为代表的防御型策略，通过聚焦基本面稳健的龙头公司，在常态化波动中展现出优异的回撤控制与风险调整后收益（夏普比率0.25），体现了“以质量换稳定”的底仓价值；以中证香港200动量指数为代表的进攻型工具，凭借对中小盘趋势的敏锐捕捉，在趋势行情中进攻性突出，是捕捉市场弹性与行业轮动的高效载体 [2] - 市场波动常态化与资产配置需求精细化，正共同推动策略与风格指数从补充工具向核心组成部分演进，基于因子构建的策略指数和风格指数为投资者提供了实施战术配置、平滑组合波动、捕捉特定市场机会或表达宏观判断的高效途径 [2] - 展望未来，在宏观政策与市场情绪交互影响、港股估值吸引力逐步显现的背景下，策略与风格指数的工具属性将更加凸显，行业分散、注重质量与风险控制的均衡型策略及深度价值风格可能更适合作为中长期配置的稳定器；对市场节奏敏感、希望捕捉阶段性机会的投资者，则可关注动量、高贝塔及成长风格等工具的战术运用 [2] 指数概览 - 中证香港300系列防御型策略指数包括低波动、低贝塔和稳定指数，样本空间为中证香港300指数样本，基日为2005年12月30日，每半年调整一次，加权方式分别为波动率倒数加权、贝塔值倒数加权和调整后自由流通市值加权，成分个数分别为100只、100只和150只 [7][8] - 中证香港300系列进攻型策略指数包括高贝塔和动态指数，样本空间为中证香港300指数样本，基日为2005年12月30日，每半年调整一次，加权方式分别为贝塔值加权和调整后自由流通市值加权，成分个数分别为100只和150只 [9][10] - 中证香港200动量指数样本空间为中证香港200指数样本，基日为2005年12月30日，每半年调整一次，选取最近一年风险调整动量指标最高的80只证券为样本，采用调整后自由流通市值加权 [11][12] - 中证香港100系列策略指数包括等权重、动量和等风险贡献指数，样本空间为中证香港100指数样本，基日为2005年12月30日，每半年调整一次，加权方式分别为等权重、调整后自由流通市值加权和等风险贡献权重，成分个数分别为100只、40只和100只 [13][14] - 中证香港50系列策略指数包括等权重和等风险贡献指数，样本空间为中证香港50指数样本，基日为2005年12月30日，每半年调整一次，加权方式分别为等权重和等风险贡献权重，成分个数均为50只 [15][16] - 中证香港300系列价值风格指数包括价值指数和相对价值指数，样本空间为中证香港300指数样本，基日为2004年12月31日，每半年调整一次，加权方式为市值加权/调整后自由流通市值加权，成分个数分别为100只和300只 [17][18][19][20] - 中证香港300系列成长风格指数包括成长指数和相对成长指数，样本空间为中证香港300指数样本，基日为2004年12月31日，每半年调整一次，加权方式为市值加权/调整后自由流通市值加权，成分个数分别为100只和300只 [21][22][23][24] 历史表现 - 中证香港300防御型指数在2020—2021年中期的牛市阶段涨幅明显落后于恒生科技与中证香港300母指数，但在2021年中期市场进入系统性回落后，其回撤幅度明显小于恒生科技及母指数，长期累计收益率逐步收敛并形成相对领先，在2022—2023年的震荡偏弱市场中表现出更强的稳定性，累计收益率曲线波动显著低于恒生科技与母指数 [28] - 中证香港300进攻型指数中，动态指数在2020—2021年中期的强风险偏好阶段表现最为突出，累计回报快速抬升，显著跑赢恒生指数及中证300，但自2021年中期起回撤幅度较大；高贝塔指数在牛市阶段上涨但放大效应有限，在回调阶段对组合拖累较为明显，2022年至2023年期间累计收益率一度接近-60% [30][31] - 中证香港200动量指数在2020—2021年中期的趋势性上行阶段表现最为突出，峰值回报超过100%，但自2021年中期市场转入下行周期后回撤幅度显著放大；中证香港50等权重与等风险贡献指数在牛市阶段涨幅相对有限，在熊市阶段跌幅与恒生指数较为接近，相对抗跌性并不突出 [34][35] - 中证香港100动量指数在2020—2021年中期的趋势性上行阶段表现最为突出，峰值回报超过40%，但自2021年中期起回撤幅度明显扩大；等权重与等风险贡献指数在牛市阶段涨幅有限，在熊市阶段跌幅与香港100母指数接近，未能在下行阶段体现出显著防御优势 [36][37][38] - 中证香港300成长指数在2020—2021年中期随市场上行但涨幅弱于恒生科技，自2021年中期市场进入系统性回落后回撤幅度显著放大，长期处于深度负收益区间；价值指数在牛市阶段涨幅相对克制，但在熊市阶段下行斜率明显小于成长风格指数，表现出更强的抗跌性 [40][41][42][43] - 从全收益走势看，中证香港300低贝塔指数（全）在防御型指数中表现相对最为稳健，在下行阶段的回撤幅度明显小于恒生指数与恒生科技指数；低波动指数（全）在阶段性震荡市中具备一定相对优势，但长期收益弹性受限；稳定指数（全）整体表现相对偏弱 [45][46] - 中证香港300动态全收益指数在进攻型指数中表现最为突出，在2020—2021年上行阶段累计回报显著跑赢恒生指数及中证香港300全收益指数；高贝塔全收益指数在牛市阶段具备一定超额收益能力，但回撤幅度亦更为显著 [48][49][50] - 中证香港200动量全收益指数在对比指数中整体表现最为突出，在2020—2021年上行阶段累计回报显著跑赢恒生指数及香港50系列指数；香港50等权重与等风险贡献全收益指数整体表现处于中游水平，在控制单一权重风险的同时提升了稳定性，但进攻弹性有限 [52][53] - 中证香港100动量全收益指数在对比指数中表现最为突出，在2020—2021年上行阶段累计回报快速抬升；等权重与等风险贡献全收益指数整体处于中游位置，在牛市阶段涨幅明显弱于动量指数，在熊市阶段回撤幅度相对可控，表现出一定的防御属性 [56][57] - 中证香港300价值指数（全）在全收益表现中最为突出，在2020—2021年阶段性行情中累计涨幅明显领先，自2023年以来修复动能较强；成长指数（全）与相对成长指数（全）整体表现偏弱，在2021年高点后回撤幅度较大，修复速度明显落后于价值相关指数 [59][60][61][62] 风险收益特征 - 中证香港300稳定指数（H30233.CSI）在系列内表现最为突出，夏普比率为0.25，显著高于系列基准中证香港300指数（0.20），信息比率为-0.09（系列中绝对值最小），卡玛比率为0.07（系列内最高） [77][78][79] - 中证香港300动态指数（H30234.CSI）夏普比率0.18，略低于母指数，信息比率-0.19，与母指数相近，卡玛比率0.04，在系列中处于中下游 [77][78][79] - 中证香港300低波动指数（H30230.CSI）夏普比率仅为0.07，信息比率-0.51，卡玛比率0.02，收益效率很低 [77][78][79] - 中证香港300高贝塔指数（H30232.CSI）夏普比率0.06，信息比率-0.45，卡玛比率为负（-0.03） [77][78][79] - 中证香港300低贝塔指数（H30231.CSI）综合表现系列最弱，夏普比率（-0.07）与卡玛比率（-0.02）均为负值，信息比率-0.82 [77][78][79] - 中证香港200动量指数（H30419.CSI）夏普比率0.28，在该系列中表现最优，信息比率为0.02，卡玛比率0.09 [81][82][83] - 中证香港50等风险贡献指数（H30420.CSI）夏普比率0.10，信息比率-0.42，卡玛比率0.02 [81][82][83] - 中证香港50等权重指数（H30422.CSI）夏普比率0.08，为系列中最低，信息比率-0.43，卡玛比率0.00 [81][82][83] - 中证香港100动量指数（H30418.CSI）夏普比率0.25，信息比率-0.09，卡玛比率0.07 [84][85] - 中证香港100等风险贡献指数（H30421.CSI）夏普比率0.11，信息比率-0.38，卡玛比率0.03 [84][85] - 中证香港100等权重指数（H30238.CSI）夏普比率0.08，信息比率-0.41，卡玛比率0.01 [84][85] 牛熊市区间回报 - 防御型策略（低波动、低贝塔、稳定指数）整体Beta值（0.6-0.9）显著低于恒生指数和母指数，核心特征是“跌时少跌”，代价是“涨时少涨”，其中低波动与低贝塔指数Beta值最低（0.6-0.7区间），在熊市中平均跌幅约-24%，显著低于恒生指数（-32.4%）及母指数（-34.9%），但在牛市中平均涨幅约36.5%，大幅落后于基准 [64][65] - 进攻型策略（高贝塔、动态指数）整体Beta值（1.16-1.49）显著高于恒生指数和母指数，核心特征是“涨时多涨”，同时“跌时多跌”，其中高贝塔指数Beta值最高（约1.47），在牛市中平均涨幅80.5%，大幅跑赢恒生指数（61.3%），但在熊市中平均跌幅-48.4%，深度超越所有基准 [64][65] - 中证香港200动量指数呈现出显著的进攻型特征，整体Beta值在牛市中为0.88，在熊市中跃升至1.15，在牛市中平均涨幅达85%，大幅超越恒生指数R及其母指数，但在熊市中平均跌幅-37.9%也大于市场基准 [67][68] - 中证香港50等风险贡献指数展现出纯粹的防御型特征，牛、熊市Beta值稳定在0.87左右，显著且持续低于市场，在熊市中平均跌幅-30.9%为所有对比指数中最小，但在牛市中平均涨幅50.3%显著跑输基准 [67][68] - 中证香港50等权重指数表现为市场基准的跟随者，Beta值在牛、熊市中均接近1.0，在牛市涨幅（57.1%）和熊市跌幅（-35.1%）方面均与恒生指数R表现相近 [67][68] - 中证香港100动量指数呈现出攻守兼备但更偏进攻的特征，整体Beta值在牛市中为0.88，在熊市中为0.95，在牛市中平均涨幅为66.6%，在熊市中平均跌幅（-32.9%）与恒生指数R（-32.4%）基本持平，但明显优于其母指数（-34.1%） [70] - 中证香港100等风险贡献指数展现出明确的防御型特征，牛、熊市Beta值稳定在0.85左右，在熊市中平均跌幅-30.3%显著优于恒生指数R（-32.4%）及其母指数（-34.1%），但在牛市中平均涨幅51.6%大幅落后于基准 [70] - 中证香港100等权重指数表现为严格的市场基准跟随者，牛、熊市Beta值几乎完全等于1（0.98和0.99），在牛市中的平均涨幅（52.4%）和熊市中的平均跌幅（-35.1%）均未展现出明显的、持续的超额收益 [70] - 价值型指数（300价值、300相对价值）呈现出明确的防御型特征，整体Beta值（0.83-0.93）显著低于恒生指数和母指数，核心特征是“跌时少跌，涨时少涨”，其中300价值指数Beta值最低（约0.83），在熊市中跌幅（-23.7%）显著低于基准，但在牛市中涨幅（53.1%）落后于基准 [72][73] - 成长型指数（300成长、300相对成长）展现出典型的进攻型特征，整体Beta值（1.13-1.20）显著高于恒生指数和母指数，核心特征是“涨时多涨，跌时多跌”，其中300成长指数在牛市中涨幅（71.9%）跑赢基准，但在熊市中跌幅（-40%）也超越基准 [72][73]

核心观点 - 在资本市场开放、投资者需求精细化的背景下，港股策略与风格指数正成为资产配置、风险管理与风格表达的重要工具，有助于实现组合的精细化管理、风险分离与长期目标匹配 [2] - 不同策略指数定位清晰：以中证香港300稳定指数为代表的防御型策略，通过聚焦基本面稳健的龙头公司，展现出优异的回撤控制与风险调整后收益（夏普比率0.25），体现了“以质量换稳定”的底仓价值；以中证香港200动量指数为代表的进攻型工具，凭借对中小盘趋势的敏锐捕捉，在趋势行情中进攻性突出，是捕捉市场弹性与行业轮动的高效载体 [2] - 市场波动常态化与资产配置需求精细化，正共同推动策略与风格指数从补充工具向核心组成部分演进 [2] - 展望未来，在宏观政策与市场情绪交互影响、港股估值吸引力逐步显现的背景下，策略与风格指数的工具属性将更加凸显。行业分散、注重质量与风险控制的均衡型策略（如等风险贡献指数）及深度价值风格可能更适合作为中长期配置的稳定器；对市场节奏敏感、希望捕捉阶段性机会的投资者，则可关注动量、高贝塔及成长风格等工具的战术运用 [2] 指数概览 - **中证香港300系列防御型策略指数**：包括低波动、低贝塔、稳定指数，样本空间为中证香港300指数样本，基日为2005年12月30日，每半年调整一次。低波动指数选取一年日收益波动率最低的100只证券，采用波动率倒数加权；低贝塔指数选取最近一年贝塔值最低的100只证券，采用贝塔值倒数加权；稳定指数选取敏感性评分最低的150只证券，采用调整后自由流通市值加权 [7][8] - **中证香港300系列进攻型策略指数**：包括高贝塔、动态指数，样本空间为中证香港300指数样本，基日为2005年12月30日，每半年调整一次。高贝塔指数选取最近一年贝塔值最高的100只证券，采用贝塔值加权；动态指数选取敏感性评分最高的150只证券，采用调整后自由流通市值加权 [9][10] - **中证香港200系列策略指数**：包括动量指数，样本空间为中证香港200指数样本，基日为2005年12月30日，每半年调整一次。选取最近一年风险调整动量指标最高的80只证券为样本，采用调整后自由流通市值加权 [11][12] - **中证香港100系列策略指数**：包括等权重、动量、等风险贡献指数，样本空间为中证香港100指数样本，基日为2005年12月30日，每半年调整一次。等权重指数选取所有证券，采用等权重加权；动量指数选取风险调整动量指标最高的40只证券，采用调整后自由流通市值加权；等风险贡献指数选取交易天数高于180天的所有证券，采用等风险贡献权重 [13][14] - **中证香港50系列策略指数**：包括等权重、等风险贡献指数，样本空间为中证香港50指数样本，基日为2005年12月30日，每半年调整一次。等权重指数选取所有证券，采用等权重加权；等风险贡献指数选取交易天数高于180天的所有证券，采用等风险贡献权重 [15][16] - **中证香港300系列价值风格指数**：包括价值指数和相对价值指数，样本空间为中证香港300指数样本，基日为2004年12月31日，每半年调整一次。价值指数选取价值Z值最高的100只证券，采用市值加权；相对价值指数包含全部样本，采用调整后自由流通市值加权。风格因子计算包含股息收益率、每股净资产与价格比率等4个价值变量 [17][18][19][20] - **中证香港300系列成长风格指数**：包括成长指数和相对成长指数，样本空间为中证香港300指数样本，基日为2004年12月31日，每半年调整一次。成长指数选取成长Z值最高的100只证券，采用市值加权；相对成长指数包含全部样本，采用调整后自由流通市值加权。风格因子计算包含主营业务收入增长率、净利润增长率等3个成长变量 [21][22][23][24] 历史表现 - **防御型策略指数表现**：从2020年初至2025年，在2020-2021年中期风险偏好抬升阶段，中证香港300防御型策略指数（低波动、低贝塔、稳定）涨幅落后于恒生科技与中证香港300母指数，体现其“牺牲收益弹性换取风险收敛”的特征。自2021年中期市场回落后，其回撤幅度明显小于恒生科技及母指数，相对优势显现。在2022-2023年震荡偏弱市场中，防御型指数表现出更强的稳定性，累计收益率曲线波动显著低于恒生科技与母指数 [27][28] - **进攻型策略指数表现**：在2020-2021年中期，中证香港300动态指数表现最为突出，累计回报快速抬升，显著跑赢恒生指数及中证300。自2021年中期起，随着市场风格切换，进攻型指数回撤幅度较大。2022年至2023年期间，两只进攻型指数均处于低位震荡。进入2024年后，中证香港300动态指数率先修复，至2025年10月累计回报已回升至正收益区间 [30][31] - **中证香港200动量及50系列策略指数表现**：在2020-2021年中期，中证香港200动量指数表现最为突出，峰值回报超过100%，显示动量策略在牛市中对趋势的有效捕捉。自2021年中期市场转入下行周期后，其回撤幅度显著放大。中证香港50等权重与等风险贡献指数走势与恒生指数高度同步，风险收益优势不明显 [34][35] - **中证香港100系列策略指数表现**：在2020-2021年中期，中证香港100动量指数表现最为突出，峰值回报超过40%。自2021年中期起，动量指数回撤幅度明显扩大。等权重与等风险贡献指数整体涨幅有限，超额收益不明显 [36][37][38] - **风格指数表现**：在2020-2021年中期，中证香港300成长与相对成长指数涨幅弱于恒生科技。自2021年中期市场回落后，成长指数回撤幅度显著放大，而价值与相对价值指数表现出更强的抗跌性。在2022-2023年震荡偏弱市场中，价值指数走势更为平稳，持续保持对成长风格及母指数的相对优势 [40][41][42][43] - **全收益指数表现**： - **防御型**：中证香港300低贝塔全收益指数表现相对最为稳健，在2022年港股深度调整期间净值下探幅度相对有限。低波动全收益指数在震荡市中具备一定相对优势，但长期收益弹性受限。稳定全收益指数整体表现相对偏弱 [44][45][46] - **进攻型**：中证香港300动态全收益指数表现最为突出，在2020-2021年上行阶段累计回报显著跑赢基准。高贝塔全收益指数在牛市阶段具备超额收益能力，但回撤幅度更为显著 [48][49][50] - **中证香港200动量及50系列**：中证香港200动量全收益指数整体表现最为突出，在2020-2021年上行阶段累计回报显著跑赢基准。香港50等权重与等风险贡献指数整体表现处于中游水平，进攻弹性有限 [52][53] - **中证香港100系列**：中证香港100动量全收益指数表现最为突出，在2020-2021年上行阶段累计回报快速抬升。等权重与等风险贡献指数整体处于中游位置，收益积累速度偏慢 [56][57] - **风格指数**：中证香港300价值全收益指数整体表现最为突出，在2020-2021年阶段性行情中累计涨幅明显领先，且自2023年以来修复动能较强。相对价值指数收益与回撤特征较为均衡。成长与相对成长指数整体表现偏弱，修复速度明显落后于价值指数 [59][60][61][62] - **牛熊市区间回报**： - **中证香港300系列策略指数**：防御型策略（低波动、低贝塔、稳定）整体Beta值（0.6-0.9）显著低于基准，核心是“跌时少跌”，代价是“涨时少涨”。其中低波动与低贝塔指数在熊市中平均跌幅约-24%，显著低于恒生指数（-32.4%）；在牛市中平均涨幅约36.5%，大幅落后于基准。进攻型策略（高贝塔、动态）整体Beta值（1.16-1.49）显著高于基准，核心是“涨时多涨”，同时“跌时多跌”。其中高贝塔指数在牛市中平均涨幅80.5%，大幅跑赢恒生指数（61.3%）；在熊市中平均跌幅-48.4%，深度超越所有基准 [64][65] - **中证香港200动量及50系列策略指数**：中证香港200动量指数呈现出显著的进攻型特征，在牛市中平均涨幅达85%，大幅超越基准；在熊市中平均跌幅-37.9%也大于市场基准。中证香港50等风险贡献指数展现出纯粹的防御型特征，在熊市中平均跌幅-30.9%为所有对比指数中最小；在牛市中平均涨幅50.3%显著跑输基准。中证香港50等权重指数表现为市场基准的跟随者，Beta值接近1.0 [67][68] - **中证香港100系列策略指数**：中证香港100动量指数呈现出攻守兼备但更偏进攻的特征，在牛市中平均涨幅66.6%，在熊市中平均跌幅-32.9%与恒生指数基本持平。中证香港100等风险贡献指数展现出明确的防御型特征，在熊市中平均跌幅-30.3%显著优于基准；在牛市中平均涨幅51.6%大幅落后于基准。中证香港100等权重指数表现为严格的市场基准跟随者，Beta值几乎完全等于1，未展现出明显的持续超额收益 [70] - **中证香港300系列风格指数**：价值型指数（300价值、300相对价值）呈现出明确的防御型特征，整体Beta值（0.83-0.93）显著低于基准。其中300价值指数在熊市中跌幅-23.7%显著低于基准；在牛市中涨幅53.1%落后于基准。成长型指数（300成长、300相对成长）展现出典型的进攻型特征，整体Beta值（1.13-1.20）显著高于基准。其中300成长指数在牛市中涨幅71.9%跑赢基准；在熊市中跌幅-40%也超越基准 [72][73] 风险收益特征 - **中证香港300系列策略指数**：近10年数据显示，中证香港300稳定指数（H30233.CSI）表现最为突出，夏普比率为0.25，显著高于系列基准中证香港300指数（0.20）；信息比率为-0.09，在系列中绝对值最小；卡玛比率为0.07，为系列内最高。中证香港300动态指数夏普比率0.18，略低于母指数。中证香港300低波动、高贝塔、低贝塔指数的风险调整后回报表现均较弱，其中低贝塔指数夏普比率（-0.07）与卡玛比率（-0.02）均为负值 [77][78][79] - **中证香港200动量和50系列策略指数**：近10年数据显示，中证香港200动量指数（H30419.CSI）夏普比率0.28，在该系列中表现最优，也显著高于恒生指数（0.15）；信息比率为0.02，为正值；卡玛比率0.09，在系列中最高。中证香港50等风险贡献指数和等权重指数的夏普比率分别为0.10和0.08，在系列中偏低，信息比率均为较大负值 [81][82][83] - **中证香港100系列策略指数**：近10年数据显示，中证香港100动量指数（H30418.CSI）夏普比率0.25，信息比率-0.09，卡玛比率0.07。中证香港100等风险贡献指数夏普比率0.11，信息比率-0.38。中证香港100等权重指数夏普比率0.08，信息比率-0.41 [84][85]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风格相对拥挤度**[67][122] * **因子构建思路**：通过比较两种风格指数（如成长与红利）的换手率活跃度差异，来衡量某一风格相对于另一风格的交易拥挤程度，从而判断其配置风险或性价比[67][122] * **因子具体构建过程**： 1. 对于风格A指数和风格B指数，分别计算其近252个交易日的平均换手率[122] 2. 将每个指数的平均换手率序列，在2005年1月1日以来的历史时间序列上进行Z-score标准化，得到Z-score_A和Z-score_B[122] 3. 计算两个标准化值的差值：差值 = Z-score_A - Z-score_B[122] 4. 计算该差值在滚动6年窗口内的历史分位数（若历史数据不足6年但满1年，则使用全部历史数据计算）[122] 5. 最终得到的分位数（百分比形式）即为风格A相对于风格B的相对拥挤度指标[67][122] 2. **因子名称：风格累计超额净值**[61][123] * **因子构建思路**：通过计算特定风格指数相对于市场基准（万得全A）的累计净值表现，来衡量该风格的长期超额收益能力[61][123] * **因子具体构建过程**： 1. 设定基准日（报告中为2020年1月4日）[123] 2. 将风格指数和万得全A指数每日的收盘点数，分别除以其在基准日的收盘点数，得到各自的累计净值序列[123] 3. 将风格指数的累计净值，除以同一交易日的万得全A指数累计净值，得到该风格指数相对于万得全A的累计超额净值[123] 3. **因子名称：机构调研活跃度**[124] * **因子构建思路**：通过计算板块、指数或行业在特定周期内机构调研次数的活跃程度，并将其与市场整体活跃度进行比较，以衡量市场关注度的相对变化[124] * **因子具体构建过程**： 1. 对于目标板块（指数、行业），计算其近n个交易日的“日均机构调研次数”[124] 2. 将该日均值在滚动y年的历史时间序列上进行z-score标准化[124] 3. 对万得全A进行同样的计算，得到其标准化值[124] 4. 将目标板块的标准化值与万得全A的标准化值作差，得到“机构调研活跃度”[124] 5. 计算该“机构调研活跃度”在滚动y年窗口内的历史分位数（若历史数据不足y年，则按规则使用全部历史数据计算）[124] * **参数设置**： * **长期口径**：n取126（近半年），滚动窗口y为6年（历史数据满3年不足6年时用全部数据）[124] * **短期口径**：n取63（近一季度），滚动窗口y为3年（历史数据满1年不足3年时用全部数据）[124] 4. **因子名称：股债性价比（ERP）**[50] * **因子构建思路**：通过计算股票指数的盈利收益率与无风险利率（国债收益率）的差值，来衡量当前配置权益资产相对于债券的潜在超额收益，即风险溢价[50] * **因子具体构建过程**： 1. 计算股票指数的盈利收益率，即其市盈率（PE_TTM）的倒数[50] 2. 减去当前10年期中国国债到期收益率[50] 3. 公式为： $$指数ERP = \frac{1}{指数PE\_TTM} - 10年期国债到期收益率$$[50] 4. 同时，计算该ERP值在历史序列（2005年1月1日至今）中的百分位，以判断其相对水平[50][58] 5. **因子名称：滚动季度夏普率**[35] * **因子构建思路**：通过计算万得全A指数在滚动季度窗口内的风险调整后收益（夏普率），来评估市场情绪风险和潜在的回撤风险[35] * **因子具体构建过程**：报告中未给出详细计算过程，但提及该指标用于衡量市场情绪，当其上升至历史极高位置时，表明市场情绪达到极端高峰，后续市场易进入震荡或调整状态[35] 因子的回测效果 1. **风格相对拥挤度因子** * 成长 vs 红利：本周末历史分位值为72%，上周末为70%，上年末为70%[67] * 小盘 vs 大盘：本周末历史分位值为39%，上周末为39%，上年末为39%[67] * 微盘股 vs 中证800：本周末历史分位值为89%，上周末为90%，上年末为90%[67] 2. **风格累计超额净值因子** * 成长较红利超额：近一周为2.5%，近一月为2.5%，年初至今为2.5%[59] * 小盘较大盘超额：近一周为5.0%，近一月为8.6%，年初至今为5.0%[59] * 微盘股较基金重仓超额：近一周为-1.2%，近一月为-0.2%，年初至今为-1.2%[59] * 动量较反转超额：近一周为-0.6%，近一月为2.1%，年初至今为-0.6%[59] 3. **股债性价比（ERP）因子** * 万得全A ERP：本周末为2.5%，百分位为54%，当前状态为“均衡”[58] * 沪深300 ERP：本周末为5.1%，百分位为57%，当前状态为“均衡”[58] * 中证500 ERP：本周末为0.9%，百分位为67%，当前状态为“较高”[58] * 创业板指 ERP：本周末为0.5%，百分位为85%，当前状态为“极高”[58]

根据您提供的研报内容，以下是关于量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：动量因子** [29] * **因子构建思路：** 通过计算股票在过去一段时间内的收益率差异，以捕捉价格趋势延续的效应。[29] * **因子具体构建过程：** 以最近一年股票收益率减去最近一个月股票收益率（剔除涨停板）作为动量指标，综合选择A股市场中动量特征强且流动性相对较高的前100只股票作为指数成分股。[29] * **因子评价：** 该因子旨在表征A股市场中最具动量特征的股票的整体走势。[29] 2. **因子名称：反转因子** [30] * **因子构建思路：** 通过计算股票在短期内的收益率，以捕捉价格反向修正的效应。[30] * **因子具体构建过程：** 以最近一个月股票收益率作为筛选指标，综合选择A股市场中反转效应强、流动性较好的前100只股票作为指数成分股，并采用成分股近三个月日均成交量进行加权。[30] * **因子评价：** 该因子旨在准确表征我国A股市场各阶段高反转特征个股的整体表现。[30] 3. **因子名称：风格拥挤度因子** [39][128] * **因子构建思路：** 通过衡量特定风格交易的热度或集中度，来判断该风格是否过度拥挤，从而评估其潜在风险与性价比。[39] * **因子具体构建过程：** 1. 计算各风格指数近n个交易日（n=63，即近一个季度）的日均换手率。[128] 2. 在历史时间序列（滚动窗口为6年）上对该换手率进行z-score标准化。[128] 3. 将万得全A指数的同期标准化换手率作为基准。[128] 4. 计算风格指数标准化换手率与万得全A标准化换手率的差值。[128] 5. 最后计算该差值的滚动y年（y=6）历史分位值，得到风格拥挤度分位数。[128] * **因子评价：** 该因子用于监测不同风格（如成长/红利、大盘/小盘）的交易拥挤程度，为风格配置提供风险预警和性价比参考。[39] 4. **因子名称：机构调研活跃度因子** [108][130] * **因子构建思路：** 通过统计机构对上市公司调研的频繁程度，来捕捉市场关注度和潜在的信息优势。[108] * **因子具体构建过程：** 1. 统计板块（指数、行业）的近n个交易日的“日均机构调研次数”。[130] 2. 在滚动y年的历史时间序列上对该值进行z-score标准化。[130] 3. 将万得全A指数的同期标准化值作为基准。[130] 4. 计算板块标准化值与万得全A标准化值的差值，得到“机构调研活跃度”。[130] 5. 最后计算“机构调研活跃度”的滚动y年历史分位数。[130] * **长期口径参数：** n取126（近半年），滚动窗口为6年。[130] * **短期口径参数：** n取63（近一季度），滚动窗口为3年。[130] * **因子评价：** 该因子用于衡量不同板块或行业受机构投资者关注的程度，可能隐含了基本面变化或市场情绪的线索。[108] 因子的回测效果 1. **动量因子** [28] * 近一周收益: 7.3% * 近一月收益: 13.9% * 年初至今收益: 32.1% * 近一周相对收益（动量-反转）: 5.8% * 近一月相对收益（动量-反转）: 9.1% * 年初至今相对收益（动量-反转）: 25.9% 2. **反转因子** [28] * 近一周收益: 1.5% * 近一月收益: 4.8% * 年初至今收益: 6.3% 3. **成长风格因子** [28][39] * 近一周收益（国证成长）: 3.7% * 近一月收益（国证成长）: 5.9% * 年初至今收益（国证成长）: 7.5% * 近一周相对收益（成长-红利）: 4.9% * 近一月相对收益（成长-红利）: 5.0% * 年初至今相对收益（成长-红利）: 8.0% * 当前拥挤度分位: 12% [39] 4. **红利风格因子** [28][39] * 近一周收益（中证红利）: -1.1% * 近一月收益（中证红利）: 0.8% * 年初至今收益（中证红利）: -0.5% * 当前拥挤度分位: 32% [39] 5. **小盘风格因子** [28][39] * 近一周收益（巨潮小盘）: 3.5% * 近一月收益（巨潮小盘）: 7.4% * 年初至今收益（巨潮小盘）: 15.6% * 近一周相对收益（小盘-大盘）: 1.2% * 近一月相对收益（小盘-大盘）: 4.0% * 年初至今相对收益（小盘-大盘）: 8.8% * 当前拥挤度分位: 10% [39] 6. **大盘风格因子** [28][39] * 近一周收益（巨潮大盘）: 2.4% * 近一月收益（巨潮大盘）: 3.4% * 年初至今收益（巨潮大盘）: 6.8% * 当前拥挤度分位: 28% [39] 7. **微盘股风格因子** [28][39] * 近一周收益（万得微盘股）: -0.6% * 近一月收益（万得微盘股）: 8.6% * 年初至今收益（万得微盘股）: 55.7% * 近一周相对收益（微盘股-基金重仓）: -3.8% * 近一月相对收益（微盘股-基金重仓）: 1.9% * 年初至今相对收益（微盘股-基金重仓）: 41.6% * 当前拥挤度分位: 51% [39] 8. **基金重仓风格因子** [28][39] * 近一周收益（基金重仓）: 3.2% * 近一月收益（基金重仓）: 6.8% * 年初至今收益（基金重仓）: 14.1% * 当前拥挤度分位: 23% [39]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：动量因子** - **构建思路**：通过计算股票过去一段时间（1年）的收益率减去最近一个月收益率，筛选出动量特征强的股票[27] - **具体构建过程**： - 计算动量指标：$$ \text{动量} = R_{1年} - R_{1月} $$ - 选取A股市场中动量特征强且流动性高的前100只股票构成指数[27] - **因子评价**：能有效表征市场动量效应，但需剔除涨停板干扰[27] 2. **因子名称：反转因子** - **构建思路**：基于短期（1个月）收益率筛选反转效应显著的股票[28] - **具体构建过程**： - 以最近1个月收益率作为筛选指标 - 选取反转效应强、流动性好的前100只股票，按近3个月日均成交量加权[28] - **因子评价**：适合捕捉市场短期反转机会，但对流动性要求较高[28] 3. **因子名称：风格拥挤度因子** - **构建思路**：通过换手率标准化差异衡量风格交易拥挤程度[34][120] - **具体构建过程**： - 计算标准化差值：$$ \text{拥挤度} = \text{z-score}(\frac{\text{风格指数换手率}}{\text{万得全A换手率}}) $$ - 滚动计算历史分位值（1年窗口用6年数据）[120] - **因子评价**：拥挤度低位预示风格配置性价比提升[34] 4. **因子名称：机构调研活跃度因子** - **构建思路**：通过机构调研次数差异反映资金关注度[104][122] - **具体构建过程**： - 计算板块/行业日均调研次数z-score - 与万得全A基准作差后计算历史分位（半年用6年数据）[122] - **因子评价**：高分位预示潜在过热风险[104] 因子回测效果 1. **动量因子** - 近一月超额收益7.2%，年初至今5.9%[27] - IR（1年）：0.85[27] 2. **反转因子** - 近一月超额1.7%，年初至今-2.6%[27] - IR（1年）：0.32[27] 3. **成长风格因子** - 当前拥挤度0%（历史极低），近一月超额3.6%[34][12] - 与红利风格年化相关性：-0.45[34] 4. **微盘股因子** - 年初至今超额26.5%，但拥挤度快速降至6%[40][16] - 波动率（年化）：38.2%[16] 其他关键指标 - **股债性价比指标**： $$ \text{ERP} = \frac{1}{\text{PE\_TTM}} - \text{10年国债收益率} $$ 当前万得全A ERP分位77%，创业板97%[69][75] - **融资余额因子**： 当前处于历史99%分位，季度环比与指数收益拐点同步[98][45] 注：所有因子测试结果均基于2025年5月数据[19]

报告行业投资评级 - 增持（维持） [1] 报告的核心观点 - 2025.5.19 - 2025.5.23 A股市场或震荡调整，关注医药及红利板块相对机会，港股维持宽幅震荡，建议进行相对防守型ETF配置 [5] 根据相关目录分别进行总结 A股市场行情概述（2025.5.12 - 2025.5.16） 主要宽基指数 - 涨跌幅排名前三为北证50（3.13%）、万得微盘股日频等权指数（1.58%）、创业板指（1.38%）；后三为科创100（ - 1.29%）、科创50（ - 1.10%）、科创综指（ - 1.00%） [5][10] 风格指数 - 涨跌幅排名前三为金融(风格.中信)（1.80%）、大盘成长（1.60%）、大盘价值（1.45%）；后三为巨潮小盘（ - 0.23%）、小盘成长（ - 0.20%）、成长(风格.中信)（ - 0.08%） [5][11] 申万一级行业指数 - 涨跌幅排名前三为美容护理（3.08%）、非银金融（2.49%）、汽车（2.40%）；后三为计算机（ - 1.26%）、国防军工（ - 1.18%）、传媒（ - 0.77%） [5][15] A股市场行情展望（2025.5.19 - 2025.5.23） 大盘指数宏观模型结果展示 - 低频月度宏观模型：截至2025年5月1日分数 - 2.5分，预计5月万得全A指数小幅度调整 [26] - 高频日度宏观模型：截至2025年5月16日，5月15日转向负向信号，后续震荡调整可能较大 [27] 各大指数技术分析模型结果展示 主要宽基指数模型结果展示 - 截至2025年5月16日，综合评分前三为创业板指（54.12分）、深证成指（52.61分）、中证500（46.14分）；后三为中证红利（29.79分）、红利指数（31.22分）、深证红利（35.88分） [31] - 统计1999 - 2024年数据，5月平均收益率前三为科创100（6.44%）、万得微盘股指数（4.80%）、中证2000（3.89%）；后三为上证50（ - 0.88%）、北证50（ - 0.79%）、红利指数（ - 0.03%） [36][37] - 6月平均收益率前三为科创100（8.41%）、科创50（4.85%）、创业板指（0.91%）；后三为红利指数（ - 3.51%）、中证红利（ - 3.42%）、中证500（ - 3.03%） [40] 风格指数模型结果展示 - 截至2025年5月16日，综合评分前三为中盘成长（53.94分）、国证成长（51.66分）、大盘成长（49.61分）；后三为稳定(风格.中信)（29.7分）、国证价值（32.47分）、大盘价值（33.35分） [42] - 统计1999 - 2024年数据，5月平均收益率前三为成长（风格.中信）（3.20%）、消费（风格.中信）（2.49%）、巨潮小盘（2.22%）；后三为大盘价值（ - 1.42%）、大盘成长（ - 1.24%）、国证价值（ - 1.19%） [48] - 6月平均收益率前三为大盘成长（ - 0.04%）、国证成长（ - 0.50%）、金融(风格.中信)（ - 0.95%）；后三为巨潮小盘（ - 3.35%）、巨潮中盘（ - 3.13%）、中盘价值（ - 2.95%） [51] 申万一级行业指数模型结果展示 - 截至2025年5月16日，综合评分前三为煤炭（67.81分）、通信（56.76分）、综合（55.38分）；后三为公用事业（31.42分）、交通运输（32.32分）、美容护理（33.99分） [55] - 统计1999 - 2024年数据，5月平均收益率前三为国防军工（3.63%）、电子（2.51%）、医药生物（2.37%）；后三为非银金融（ - 1.25%）、银行（ - 1.11%）、建筑装饰（ - 0.72%） [61] - 6月平均收益率前三为食品饮料（0.74%）、非银金融（0.14%）、家用电器（ - 0.50%）；后三为农林牧渔（ - 4.23%）、纺织服饰（ - 3.43%）、环保（ - 3.21%） [62] 基金配置建议 - 以ETF为主，筛选要求基金成立时间满一年且最新一期季报基金规模大于一亿元，建议进行相对防守型ETF配置 [66][67]