01

《如何捕捉成長(zhǎng)與價(jià)值的風(fēng)格輪動(dòng)?》

? 針對(duì)價(jià)值與成長(zhǎng)風(fēng)格的收益相對(duì)強(qiáng)弱建立預(yù)測(cè)模型，通過市場(chǎng)情緒、因子擁擠度、金融環(huán)境和經(jīng)濟(jì)環(huán)境這四大類指標(biāo)構(gòu)建成長(zhǎng)與價(jià)值的風(fēng)格輪動(dòng)策略。

? 基于綜合指標(biāo)的閾值調(diào)整策略回測(cè)期內(nèi)共發(fā)出7次信號(hào)，調(diào)倉勝率高達(dá)85%。

? 當(dāng)前（2021-09-01），成長(zhǎng)/價(jià)值輪動(dòng)綜合指標(biāo)值為-0.18，觀點(diǎn)仍為均衡偏價(jià)值。

? 本文進(jìn)一步對(duì)風(fēng)格輪動(dòng)模型在主動(dòng)與被動(dòng)兩類產(chǎn)品上的實(shí)際應(yīng)用落地效果進(jìn)行測(cè)試，

? 從結(jié)果來看，無論是應(yīng)用于被動(dòng)指數(shù)產(chǎn)品（創(chuàng)業(yè)板ETF&50ETF）還是主動(dòng)量化策略（中金量化成長(zhǎng)&價(jià)值選股組合），風(fēng)格輪動(dòng)模型均可以帶來較優(yōu)秀的收益表現(xiàn)提升。

? 優(yōu)化后的倉位調(diào)整策略：策略收益穩(wěn)定性提升。倉位調(diào)整策略可以顯著的戰(zhàn)勝兩個(gè)底層指數(shù)ETF，也可以顯著的跑贏相對(duì)均衡的滬深300指數(shù)。

《如何從微觀結(jié)構(gòu)探析行業(yè)輪動(dòng)信息》

? 搭建SAMI（Stock Alpha Mapping Indicator）映射方法，自下而上，從成分股的個(gè)股因子抽取行業(yè)信息。

? 財(cái)務(wù)基本面、分析師行為、動(dòng)量特征，多角度構(gòu)建行業(yè)微觀特征指標(biāo)，有效結(jié)合構(gòu)成微觀SAMI行業(yè)輪動(dòng)組合。

? 微觀SAMI行業(yè)輪動(dòng)組合樣本外（2020/4/1-2021/8/31）組合收益率114.6%，同期行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)收益率39.8%，超額收益率53.4%。

04

《如何在打分體系下運(yùn)用宏觀與中觀信息》

? 從主流邏輯認(rèn)知入手，將微觀特征拓寬到 盈利預(yù)期、成長(zhǎng)趨勢(shì)、營(yíng)運(yùn)效率、財(cái)務(wù)杠桿、機(jī)構(gòu)情緒、資金情緒、量?jī)r(jià)技術(shù)這7個(gè)維度。

? 從真實(shí)宏觀狀態(tài)與宏觀數(shù)據(jù)在時(shí)間上的錯(cuò)位角度，分析不同的宏觀收益來源。并提出基于宏觀場(chǎng)景對(duì)不同微觀特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)配權(quán)的融合方法，將宏觀信息融入純微觀體系。

? 將周期性行業(yè)的中觀景氣度信息，通過數(shù)值狀態(tài)化與截面標(biāo)準(zhǔn)差賦權(quán)等方式，克服中觀景氣度數(shù)據(jù)在打分體系中運(yùn)用的難點(diǎn)，并構(gòu)造出最終效果顯著且穩(wěn)定的行業(yè)輪動(dòng)模型。

? 綜合行業(yè)輪動(dòng)模型今年以來組合收益率23.4%，同期行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)收益率8.0%，超額收益率14.2%。樣本外（2021/6/1-2021/8/31）組合收益率13.7%，同期行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)收益率3.6%，超額收益率9.7%。