报告核心观点 - 2025年H1权益市场风险因子收益回归常态，各资产类别有不同表现，权益关注结构机会，利率或底部震荡，黄金可继续持有，行业轮动加速，成长风格萌芽，选股关注质量、技术、情绪类因子 [3] 大类资产量化展望 权益量化 - 2025H1权益风险因子收益回归常态，小盘与动量因子表现亮眼，为Alpha创造有利条件 [8] - 2025年Q1全A净利润同比自2023年Q2以来首次回正，A股景气度见底回升，工业板块表现突出 [14] - 2025年1 - 4月规模以上工业企业利润总额同比回升，中游制造（设备）持续回升，未来预期中游制造(材料)>中游制造(设备)>下游制造>电热燃水>采矿业 [17] - TMT有望延续增长，部分产业周期有望迎来拐点，计算机、传媒、电子等行业利润趋势有望延续，基础化工和建材行业利润有望企稳回升，军工、电新、轻工等行业利润有望迎来关键拐点 [23] - 社融脉冲回升支撑后续增长动能，但消费端仍须进一步观察，低利率环境下权益资产配置性价比保持高位 [31][37] - 权益指数整体震荡格局望延续，各宽基指数走势不同，沪深300关注盘整突破方向，中证500或震荡上行，中证1000或先回调后震荡上行，中证2000或震荡偏下行 [39][41][43][46] 利率量化 - 采用结构化静态因子模型刻画利率变动方向，月度利率择时胜率约70% [49][51] - 2024年以来10年期国债利率持续下行，当下稳定在1.6% - 1.7%水平，2025年国债利率波动主要受通胀影响 [54][56] - 2025年上半年景气度和信贷脉冲回升抑制利率进一步下行，通胀资产持有意愿短暂上升后再次回落 [63][67] - 利率未来走势取决于资本回报率变化，当下房地产ROE转负，除金融地产外高ROE行业经营杠杆率整体较低，关注高ROE高杠杆行业对资金需求的拉动 [70][75] 黄金量化 - 采用结构化静态因子模型刻画黄金变动方向，月度黄金择时胜率约76% [81][83] - 黄金长期走势与美国财政扩张具有较高一致性，当下美国财政进入加速新阶段，对黄金走势整体持乐观观点 [87] - 特朗普施政主张对通货膨胀与财政赤字有进一步扩张可能，但实施进度有待观察，全球地缘政治风险与经济政策不确定性仍高，促发黄金上涨 [91][98] - 技术面测算当下黄金已历盘整积累支持目标价到3885美元/盎司 [102] 市场结构量化展望 行业量化 - 胜率赔率一致性继续减弱，短期轮动速度或提高，行情延续性减弱 [105][107] - 胜率赔率均衡配置思路略偏向赔率，推荐胜率赔率均衡的行业集中在科技、制造板块 [108][109] - 从生命周期来看，一级行业整体成长性不足，成长性分散在三级行业，基础化工细分领域扩张特征明显 [112][120] 风格量化 - 采用资产比较框架研判风格，框架自2009年以来可获得年化26.07%的收益 [121][126] - 实际增速资产优势差回升，保持实际成长类策略配置；预期增速资产优势差回升，建议增配预期成长类策略；ROE优势差边际下行，盈利能力策略不推荐；高股息类资产拥挤度保持高位，有拥挤风险 [131][133][135][140] - 当下Δg和Δgf都有扩张，成长性稀缺度抬升，Δgf扩张来自Top组上行，预期增长板块更值得关注，实际成长机会有待基本面积极变化 [145] 2025下半年因子总结与展望 风格因子表现 - 2025上半年截至6月6日，风格上高贝塔、高动量和低流动性小市值占优 [148] - 对比2024年下半年，小市值风格延续占优，动量因子收益提升，低流动性风格收益强势，市场结构性分化显著，呈现“周期分化、成长突围、消费承压”格局 [150][156] Alpha因子表现跟踪 - 2025上半年全A选股多头收益表现最好的alpha因子多为成交量和成长类因子，分析师一致预测类因子超额收益显著提升 [160][161][163] - 不同宽基指数选股逻辑有共性，投资者普遍偏好估值合理、成长性强且财务稳健的标的，在不同指数内占优因子各有特点 [165] 2025下半年因子表现展望 - 质量类因子中研发销售收入占比因子近一个月拥挤度高，需警惕下跌风险，研发净资产占比因子拥挤度低且表现不错 [169][170] - 价值类因子今年表现普遍回撤，综合拥挤度较低，近一个月低估值股票交易拥挤度转负，高估值成长股拥挤度或达峰值 [171] - 技术类因子中ivr因子拥挤度降低且表现良好，其他技术因子IC显著但对股价有负面影响，下半年可持续看好 [172] - 其他因子中一致预期净利润因子IC最高，拥挤度上升明显，须警惕回撤风险；ear，jor因子IC显著性降低但拥挤度低，下半年谨慎看好 [173]

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]