A股分两种：“漂亮50”和“要命3000” http://stock.qq.com/a/20170428/006821.htm 证券时报记者以三个指标筛选出A股的“漂亮50”，这三个指标分别是净利润增长率长大于15%，连续3年净资产收益率大于15%，市盈率低于35。

参照这个指标，我在bigquant平台下写了个策略尝试了下。市盈率用的年终财报当天的数据，如果不存在就用的财报日期前最近一天的数据。用 2013，2014，2015三年财报数据找出来符合条件的股票，符合指标的股票一共43只，详见策略结果。从2016.6.1开始每只股票买入1万元，以沪深300为基准持仓到2017.6.1的回测

Pairs trading across Mainland China and Hong Kong stockmarkets

作者：Hanxiong Zhang, Andrew Urquhart

出处：International Journal of Finance and Economics, 2018-10

摘要

基于市场效率低下是由非理性需求和套利限制相结合而导致的，本文研究了1996年1月至2017年7月间，在中国内地和香港交易高流动性大盘股和中盘股的配对交易的盈利能力。作者有三个主要发现：

1. 限定在每个市场内的配对交易不会产生重大的异常收益。但是，如果投资者

研究结论

在过去23年历史里，A股的小盘股溢价现象非常显著，市值最小的20%股票相对市值最大的20%的股票平均每月有1.1%溢价。按月份统计，小盘股跑赢大盘股的占比接近六成（58.9%）；按年份统计，23年里仅有4年发生过风格反转，2017年最为明显

报告里用小盘股相对大盘股每个月的超额收益来度量小市值溢价，其年化波动率高达21%，和美国股市整体波动程度相当，显著高于其它alpha因子，对其择时的潜在收益与风险都大。

用金融时间序列数据做回归预测小盘股溢价时必须考虑数据在时间序列上的持续性，传统OLS方法会得到错误统计结论。报告里采用IVX方法做回归预测，DLM方法分析样本内各个指

核心观点

2021 年 A 股以极致分化开局，后在经济复苏下以周期、成长风格为核心展开 演绎，但在 Q3 后再次转为价值风格，基本面与价值类因子的跷跷板效应依旧 显著。在复苏后高盈利基数下，A 股核心宽基指数预期成长性有所走平，高盈 利、高成长组合的估值已明显缺乏吸引力，核心驱动力也有所减弱。基本面风 格前途不明之下，价值类策略更值得布局：一是除绝对低估值策略外，相对价 值策略可适当回避基本面与价值类策略对立的风险；二是关注与价值相关的其 他各类策略，如预期高派现策略、基于 AH 溢价的选股策略等；三是业绩超预 期个股或主要由低位业绩边际改善个股构成，SUE 类策略值得继续关注，如 前

摘要

量化模型跟踪

3月以来，A股受到基本面走弱和市场情绪下行双重冲击而出现明显调整，从风格来看大小盘指数调整幅度差异不大，大类行业板块来看消费和公用事业板块相对抗跌，成长板块调整最为显著。今年以来我们中期择时、灵活择时、大小盘轮动和风格板块轮动模型的收益率分别是-5.85%，-6.76%，-5.71%和-7.22%。

市场最新观察

市场择时：对于中长期投资者，当前市场整体估值优势明显，尤其低估值蓝筹板块安全边际明显，只是考虑到疫情冲击下企业盈利修复的空间和幅度仍存在不确定性，当前投资者仍需耐心等待市场估值的回归。

对于灵活投资者，当前短期择时模型评分处于中等偏

摘要

当前市场观点：三个支撑力和三个压制力对垒，A股或现长期配置价值

当前A股三个支撑力与三个压制力对垒，短期维持震荡格局，等待海外疫情拐点。三个支撑力来自于国内疫情最先修复、逆周期政策最早发力+海外流动性冲击缓和+长期逻辑未破，三个压制力来自于盈利预期的下调+海外疫情的低预测度+中期风险溢价的潜在变化。下半年市场的估值逻辑逐步向2021年盈利预期切换，我们预计市场中枢高于上半年。并且，在华泰金工周报《当前大盘股估值处于历史低位》（2020-4-6）中我们也曾经分析过，自2019年初至今，A股大盘股的上涨动力主要源自于盈利的提升，目前A股整体估值处于历史低位，在目前时点具有较

摘要

研究主题

本文作为资产配置研究系列的第四篇，研究主题为A股行业配置方法的探索与实践，研究重点设定为中短期（月度）层面的行业轮动与战术配置。

研究内容

首先，回顾总结当前市场上关于行业轮动配置的方法，并提出兴业A股行业配置研究框架；第二，以两个不同板块风格的行业为例（有色和家电），用案例分析的形式介绍如何从对行业基本面的预测分析应用到对行业指数价格的预测分析上；第三，基于时间序列视角给出了行业择时配置的流程方法；第四，基于截面比较视角给出了行业比较配置的流程方法；最后，综合时序预测和截面比较的结果形成完整的行业配置框架。

行业择时预测

对于行业的择时

摘要

从短期事件研究的角度来看，一个处于正常状态的公司不论是实施ST之前还是之后都会对其股价产生明显的负向压力，特别是在ST实际实施日附近产生明显的负向超额收益。从2018年被实施ST的公司平均表现来看，ST实施前150个交易日的平均超额收益达到，事后截至报告写作时间的短期超额收益为-25.7%。因此投资者对具有ST风险的公司应该提前规避。

本文以被实施股票特别处理（ST）作为上市公司财务困境的指标，结合中国A股市场的现实状况和相关政策特征，使用Fisher判别和回归分析的方法，对A股上市公司的财务状况进行预测。

两类模型均具有较好的预测效果，Logistic模型体现出更强的极端值

摘要

A股超预期下跌，出现反弹概率较高本周A股受美股影响出现大幅下跌超出了我们的预期。着眼未来，我们认为美股是风险触发的核心。周期模型给出的判断是美股当前已经进入顶部区域，难以确定美股会快速向下还是企稳震荡几个月做出头部后再向下，前者将是投资者需要注意的重要风险。从周期状态与主导板块上做类比，A股当前行情类似2004年的五朵金花行情。我们判断如果美股能够企稳转为震荡缓跌，利用未来几个月的时间做出头部，那么A股有望在这段时间内迎来反弹。 美股高位震荡引发风险，重点关注美股顶部形态前期观点中我们认为美股风险超过收益。但由于从历史上来看，美股往往呈现出“尖底圆顶”的形态特征，往往会花费几个月

摘要

机构调研事件。通过上市公司的投资者调研公告，可以获知机构投资者的调研信息。统计发现，A股的机构调研事件以特定对象调研为主；参与调研的机构投资者集中在5家以内；多数调研公告会在调研事件发生后的一周内公告。

机构调研的股票特征。研究发现，机构投资者倾向于调研大市值，前期具有高涨幅、高换手、高波动的活跃股票。这些因素都会对股票未来收益产生显著影响，因此在分析机构调研事件对股票收益影响时，需要加以控制。

机构调研股票的超额收益。通过截面回归模型，我们发现，在控制了常见选股因素的影响后，机构调研股票仍然具有不能被解释的超额收益。截面溢价的月胜率为65%，月均值为0.30%，信息比率为1

研究结论

量化策略回溯测试得到的“纸面收益”与实际交易“账面收益”最大差别在于交易成本控制，特别是对资金量大、换手率高的产品。在成交价格上加减一个固定比例的冲击成本的传统做法并不可行，它无法反应不同时点、不同股票、不同资金量造成冲击的差异。本报告基于A股主动买卖单数据，提供了一个可行的股票冲击成本模型，辅助投资者控制资金冲击，提升账面收益。

我们构建了幂指数模型来解释股票的冲击成本。一般来说股票的流通市值、波动率、市场的活跃程度都会影响冲击成的大小。通过对历史数据做拟合我们得到了冲击成本函数的参数在不同月份的数值，并可据此计算股票的冲击成本与主动交易金额的关系。

我们将冲击

研究结论

海外和国内股票市场都发行过很多低波动指数，该类指数通常用一段时间收益率的标准差来衡量股价的波动，长期来看表现优于对应的基准指数。股价的波动很大一部分是由市值、估值等一些公共的市场风险因子引起，剔除掉这些公共因素后的剩余波动称为个股的“特质波动”，由个股的自身特性决定。我们的研究发现A股市场也有“特质波动率之谜”现象，即低特质波动的股票，未来预期收益更高。

基于Fama-French三因子模型的残差波动率能够较全面地捕捉股票的特质风险

利用前1个月的日频数据分别拟合CAPM、Fama-French三因子、Carhart四因子模型，三个模型残差的年化标准差即为

结论与建议

A股纳入全球指数体系的进程不断推进，一方面体现海外资金对A股配置价值的关注；另一方面也有助于提振A股情绪，促进A股走出底部区域。 风险提示：纳入进程慢于预期；陆股通、QFII、RQFII等相关制度的改变。

报告要点

A股纳入富时罗素，百亿源头活水来。2018年9月26日，富时罗素宣布，将A股市场纳入富时全球股票系列指数体系（FTSEGEIS）；包括富时环球指数（FTSEAll-WorldIndex）和富时新兴市场指数（FTSEEmergingIndex）两大指数。本文详细分析富时指数体系、A股纳入进程、以及追踪上述指数的全球主要基金，并测算了不同情景下的边际资金变化，

报告摘要

对于国内量化投资者来说，2017年以来的市场特征似乎发生了颠覆性的变化，传统有效的因子大面积失效。本文从行业和大小盘风格两条主线，抽丝剥茧，分析和梳理市场特征的变化及其背后的逻辑，并在此基础上重构A股量化分析框架。

行业相对表现的归因分析——行业属性的解释力仅约一半

通过逐步回归模型，从Beta系数（弹性）、大小盘风格、周期性强弱和行业业绩四个维度对行业相对收益进行归因分析。结果表明，行业基本面属性与市场风格对行业相对收益的解释力度旗鼓相当。

大小盘风格的成因探索——壳价值驱动的微型股起决定作用

A股小盘股效应异常明显，行为金融学中的风险溢价理论很难解释

策略思想

基于17个短期因子，其中8个量价因子，9个均线因子。训练集使用2005-01-04至2020-06-01日，每个交易日买入模型当日预测结果排名靠前的1只A股股票，次日卖出。

StockRanker模型

原有模型是基于BQ提供的Stockranker机器学习算法：

![图 1：stockranker-2021年1月4日至2022年1月21日的模拟实盘结果{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=bb5b3d09-3e20-4840-b5e0-2220d7f5599

摘要

小市值与低估值的溢价现象长期存在，但短期内溢价效应存在强弱变化

长期来看小盘溢价与价值溢价在 A 股是存在的，历史上的小盘溢价与价值溢价也为量化策略贡献了许多收益。但在短期内溢价效应存在强弱变化，强弱变化会给我们风格投资带来风险。

估值理论认为，股票价格受到未来现金流与折现率两方面的影响

估值理论认为，资产的价值源自于持有它的投资者能够获得的现金流，通过对资产未来现金流的折现来对资产进行估值，是资产定价领域最常使用的方式。因此，股票价格受到未来现金流与折现率两方面的影响。市场收益率可以拆解成为现金流影响部分与折现率影响部分，个股的现金流 beta 与折现率 beta 反映了个

报告结论

港股市值分布更极端，成交不及A股活跃

港股市值分布较A股而言更极端，大量‘壳股’的存在使得港股总市值小于10亿港币的公司数量约占38%（A股最小市值超过10亿人民币），但是超千亿市值的港股也占4.9%（A股为2.3%）；港股成交活跃性较差，2010年以来恒生综指的换手率平均仅为上证综指的37%，深成指数的19%；2010年以来，港股市场平均月总成交额也仅为A股的13.6%；

市值因子在港股中不显著

港股市值效应不显著，市值因子单调性也很差；最小20%流通市值分组内股票有超额收益，但是胜率不高，回撤较大，超额收益来自于部分极端值（主要来自07年上半年和15年

摘要

首批跟踪A股的杠杆反向基金在香港上市

7月27日，南方东英和华夏基金（香港）在港分别发行沪深300×2倍杠杆基金和×-1倍反向基金。产品主要通过持有互换合约，实现每日固定杠杆倍数。A股杠反产品的出现在一定程度上填补了市场空白，将有助于满足投资者对A股市场对冲和风险管理工具的需求，增加了对海外投资者配置A股的吸引力。在此前台湾的元大沪深300单日正向2倍基金(00637L)、元大沪深300单日反向1倍基金（00638R）主要通过持有富时A50期货实现杠杆，预计此次香港发行的产品跟踪误差更小，对投资者的吸引力更强。

海外杠杆反向ETF的发展

从美国市场看，目前杠

摘要

1. 如何理解近期市场走势

四月以来，A股市场经历了一轮弱反弹，万得全A涨幅超7%，行业板块来看成长和消费涨幅靠前。我们认为投资者对二季度企业盈利改善的预期和全球市场避险情绪的减弱是推动近期市场反弹的重要因素。但展望后市，一方面二季度企业盈利修复空间存在不确定性，另一方面考虑到当前利率的绝对水平和市场流动性状态，未来贴现率持续改善的难度增加，进而会约束市场的上行空间。

1. 市场最新观察

市场择时：对于中长期投资者，虽然当前市场估值水平已有所分化，但观察市场整体估值尤其是低估蓝筹板块的估值水平相对债券资产仍有显著吸引力，权益类资产依然值得超配，但投资者需持续

摘要

观点综述：本周虽然市场整体上涨，但根据历史统计A股存在“Sell in May”的日历效应，根据统计国防军工在5-9月的历史表现最好。5月份可能有调整，但整体还是维持“多看少动”的判断，建议维持原有的配臵。如遇调整，仓位重的人不要轻易减仓，轻仓的人可以加仓。

A股资金跟踪：产业资金：本周全市场解禁规模为255.0亿元，其中沪市为171亿，深市为0亿，中小板41亿，创业板42亿。预计未来一周解禁规模为745亿元，较上周增加490亿元。未来四周解禁规模为1760亿元，较上周减少24亿元。杠杆资金：05-07日，两融余额10624.68亿元。沪深港通：北向资金流入28

摘要

市场表现回顾（2020-03-23至2020-03-27）：回顾上周市场表现，大小盘板块差异仍然较小。资金流上看，三类资金继续流出A股市场，但仍相对偏好创业板指等小盘板块。风格上看，小盘反转风格持续增强，盈利成长风格短期出现反弹，价值风格持续修复。

周度风格展望

根据Wind，海外疫情短期内无减缓迹象，投资者经济悲观预期仍未减退，一致预期盈利预测中创业板具备相对优势。适逢定期报告披露期，年报数据或已兑现，更应关注一季报数据超预期表现。日历效应看，3月份盈利风格失效概率加大，小盘风格相对占优。小盘反转风格逐步形成趋势，价值风格进一步修复，短期盈利成长风格或有反弹但有效性

研究结论

分析师盈利预测在海外和国内都存在明显乐观偏差，本报告将尝试用线性和非线性方法定量预测乐观偏差，并修正盈利预测以期获得更准确的预测结果

报告采用朝阳永续数据库，经筛选每年都有七、八万个样本数据，数据充足，适合机器学习模型使用；但随着最近几年新股数量的增多，研报对A股的覆盖率在下降，过去三个月内至少有一篇研报覆盖的股票目前只有一半左右

我们从研报、分析师、公司基本面、市场信息四个角度整理了27个变量用于预测分析师的乐观偏差；预测模型测试了线性的LASSO模型和非线性的GBRT模型，每个财年都用上一个财年的数据做训

从LASSO线性分析结果看，对乐观偏差影响最大的三个因素是：股票当

Smart Beta 产品近些年在海外市场规模增长迅速，它和主动量化、指数增强等alpha产品一样，收益来源于资产定价因子的风险溢价，不同之处在于获取因子暴露的方式，往往换手率较低。

我们把A股常用的指数增强策略用到了标普500指数上。用到的alpha因子中只有估值因子在标普500成分股内总体效果显著，但最近三年也有明显衰减。在不扣费情况下，年化超额收益仅0.16%，由此可见标普500指数的市场有效性。

对比看规模最大的20只Smart Beta ETF产品，有十支过去十年相对标普500的年化超额收益为正，Invesco S&P 500 Equal Weight ETF表现最为亮眼，过

风险模型有三个功能：控制风险暴露、估计收益率协方差矩阵、绩效归因。不是所有功能都要用到风险因子，估计协方差矩阵可以采用纯统计方法，报告把这个领域最新学术成果和业界常用的因子模型在A股进行了实证对比

由于股票数量多，收益率样本数量少，样本协方差矩阵的估计误差比较大，导致其矩阵条件数（最大特征值除以最小特征值）较高，输入组合优化器进行数值求解时会让结果对数据误差十分敏感。压缩估计方法即是去调整样本协方差矩阵的特征值，压缩其分布区间，同时降低估计误差。我们之前研究中一直采用线性压缩方法（LS），报告里新测试了Ledoit(2017)提出的非线性压缩估计(NLS)。

因子模型(FM)的构建参考了B

摘要

行业表现强度前五：国防军工、商业贸易、计算机、有色金属、综合

强度后五：采掘、银行、家用电器、公用事业、建筑材料

指数估值↑：上证指数、深证成指、中小板指、创业板指

行业估值相对PE较低：农林牧渔、地产、建筑装饰、建筑材料和采掘

相对PE较高：计算机、通信、休闲服务、有色、食品饮料

新高比例↑：创近60日新高个股数占比从上周的16.7%升至33.1%

新低比例↓：创近60日新低个股数占比从上周的1.4%降至0.8%

均线结构↑：多头排列减空头排列个股数占比从上周31.7%升至52.1%

**基金仓位↓