报告核心观点 5月27日国内股市延续“小盘涨，大盘跌”格局，债市季末月前遭遇抢跑做空；海外市场动荡，黄金价格跳水；资金面转松但现券行情多下跌；权益市场小微盘占优，科技板块调整，消费品种强势，港股上涨 [2][3][4][6]。 各部分总结 国内市场复盘 - 股市大盘连续3 - 4日下跌但跌幅边际收窄，上证指数、沪深300、中证红利分别下跌0.18%、0.54%、0.26%；国内科技板块跌幅走扩，科创50下跌0.95%，恒生科技上涨0.48%；小微盘表现强势，中证2000、万得微盘股指上涨0.20%、0.78% [2] - 债市10年、30年国债活跃券收益率分别上行0.8bp、0.8bp至1.70%、1.92%；10年、30年国债期货主力合约下跌0.11%、0.26% [2] 海外市场情况 - 日债市场交易日本财务省削减超长期国债发行预期，30年日债收益率连续两日大幅下行，截至27日晚间降至2.87%，较23日高点降幅超30bp [3] - 美欧关税摩擦缓和后，美债抛压走弱，30年美债收益率回到5.0%之下，美元指数反弹至99.3之上 [3] - 海外债市回暖致黄金价格跳水，伦敦金、纽约金双双跌至3300美元/盎司以下，沪金、沪银单日下跌1.27%、0.64% [3] 国内商品市场表现 - 工业金属与黑色系表现不佳，沪铜、沪铝下跌0.08%、0.57%，螺纹钢、铁矿石、焦煤、热轧卷板价格下跌1.23%、1.76%、0.12%、1.33% [3] - 沥青价格连续逆势上涨，或与低库存相关 [3] 资金面情况 - 跨月背景下资金面转松，逆回购天然到期缺口3570亿元，央行净投放910亿元 [4] - 早盘非银隔夜利率开于1.55 - 1.58%后快速下行，午后降至1.45 - 1.50%区间，非银7天资金利率维持在1.70%一线 [4] - 全天加权，R001、R007分别为1.49%、1.68%，较前一日下行6bp、2bp，DR001、DR007降至1.45%、1.62%，机构资金跨月压力整体较轻 [4] 债市赎回情况 - 各期限现券行情多下跌，或与市场猜测银行“卖债调表”有关 [4] - 27日纯债基金净申赎指数为 - 10.4，银行自营是主要赎回机构，纯债基金净申赎指数为 - 13.4，为22年以来历史第四低点 [4] 债市季度表现对比 - 一季度利率债表现偏弱，区间收益多为负值 [5] - 二季度在4月初对等关税交易和5月初降息确定性落地支撑下，利率债尤其是长久期利率债持有体验好转，银行AC户金融投资大概率恢复盈利 [5] 权益市场表现 - 小微盘品种继续占优，万得全A下跌0.30%，成交额1.02万亿元，较昨日缩量92亿元，中证2000和万得微盘股指数分别上涨0.20%和0.78%，上证50和沪深300分别下跌0.52%和0.54% [5][6] - 小微盘继续反弹，风格轮动受阻，5月21 - 23日尝试切换至大盘遇兑现压力，本周成交额缩量，市场流动性难支撑大市值品种走强，部分资金参与银行品种博弈使其他大盘股承压，资金继续在小微盘博取波段行情，中证2000拥挤度再创新高 [6] - 科技板块继续调整，科创50下跌0.95%，大盘科技品种回调，小盘科技股在小微盘行情推动下走强，科创50指数已调整至春节以前，假设继续下跌，潜在跌幅约2% - 5% [7] - 消费品种延续强势行情，SW纺织服饰、美容护理和轻工制造指数分别上涨1.30%、0.88%和0.41%，新消费题材显著走强，市场博弈生育补贴政策情绪升温，万得三胎指数和乳业指数分别上涨2.41%和3.10% [7] 港股市场表现 - 恒生指数和恒生科技分别上涨0.43%和0.48%，AH股溢价指数下降至132.38，港股相对于A股性价比继续下降，但较3月中旬仍有距离 [8] - 南向资金净流入119.75亿港元，或与人民币贬值相关，逆转5月中旬以来流入放缓局面，南向资金在港股科技和红利板块均有博弈倾向 [8] 市场整体情况 - 小微盘品种继续走强，中证2000拥挤度再创新高，小微盘行情企稳回升使市场隐含波动率处于低位，指数层面暂无明显参与机会 [8] - 小微盘拥挤度高，继续走强需更强逻辑支撑，遇利空因素可能释放调整风险，指数参与机会或与调整幅度相关，科技股或迎超跌反弹 [8]

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]

股市风格轮动历史回顾 - 2012-2013年小盘股提前启动 创业板翻倍 权重股估值不到10倍 价值蓝筹股4-6倍交易 市场指数不断新低 [2] - 2014年下半年券商引领权重股快速启动翻倍行情 主升浪半年左右结束 创业板几乎没动 [2] - 2015年市场切换回创业板等成长概念 创业板4个月涨幅150% 估值高达100多倍 蓝筹股原地踏步 [2] - 2015年5月市场见顶后大幅跳水 千股跌停 [3] - 2016-2018年高估的创业板连跌3年 蓝筹股开始小牛市 银行石油石化电力为代表 建行一度达到10倍估值 3%股息率见顶 [3] - 2018年多数股票调整 创业板加速下跌 几乎腰斩 [3] - 2019-2021年石油石化银行等强势股大跌 石油电信腰斩 成长股开启大牛市 创业板涨幅200% [3] - 2022年市场一起下跌 2023年初价值股银行电信石油石化再度引领市场 多数翻倍 成长股继续趋势性下跌至2024年9月 [3] 当前市场状况与未来展望 - 银行电信石油石化已经翻倍 7%股息涨的还剩4% 部分业绩开始下滑 [4] - 消费和制造业龙头由于下跌或增长 股息率超过4%甚至5%以上 跌出性价比 [4] - 医药消费连跌4年刚盘出底部 消费刺激下基本面改善 新型消费层出不穷 [4] - 医药研发10年 出海连爆大单 创新药牛股遍地 [4] - 市场增量资金较多 国家队托底 保险资金买入高股息 游资拉高小盘概念股 [4] 投资方法论 - 雪球三分法基于长期投资+资产配置 通过资产分散 市场分散 时机分散三大分散进行基金长期投资 [5]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：转债综合估值模型 - **构建思路**：通过转股溢价率偏离度和理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）两个因子融合，构建综合估值因子以筛选低估转债[24][25] - **具体构建过程**： 1. 计算转股溢价率偏离度：$$ \text{转股溢价率偏离度} = \text{转股溢价率} - \text{拟合转股溢价率} $$ 2. 计算理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）：$$ \text{理论价值偏离度} = \frac{\text{转债收盘价}}{\text{理论价值（蒙特卡洛模拟）}} - 1 $$ 3. 综合因子构建：$$ \text{转债综合估值因子} = \text{Rank（转股溢价率偏离度）} + \text{Rank（理论价值偏离度）} $$ 蒙特卡洛模拟中，每条路径考虑转股、赎回、下修、回售条款，贴现率采用同信用同期限利率[25][26] - **模型评价**：在平衡型和偏债型转债中表现较优，偏股型转债中理论价值偏离度单独效果更好[24] 2. **模型名称**：转债风格轮动模型 - **构建思路**：基于转债动量和波动率偏离度捕捉市场情绪，对偏股/平衡/偏债低估指数进行轮动配置[31][32] - **具体构建过程**： 1. 计算单券层面20日动量和波动率偏离度 2. 在低估指数内部取因子中位数作为市场情绪指标 3. 组合信号生成：$$ \text{市场情绪捕捉指标} = \text{Rank（20日动量）} + \text{Rank（波动率偏离度）} $$ 4. 轮动规则：选择指标排名最低的指数，若并列则等权配置，全选时默认配置平衡低估风格[32][33] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：转股溢价率偏离度 - **构建思路**：衡量实际转股溢价率与拟合值的差异[25] - **具体构建过程**： 1. 截面拟合转股溢价率与转股价值的关系曲线：$$ y_i = \alpha_0 + \alpha_1 \cdot \frac{1}{x_i} + \epsilon_i $$ 2. 取转股价值=100时的拟合值作为基准，计算偏离度[46] 2. **因子名称**：理论价值偏离度（蒙特卡洛模型） - **构建思路**：通过期权定价模型计算转债理论价值与实际价格的差异[25] - **具体构建过程**： 1. 蒙特卡洛模拟1万条路径，考虑转股、赎回、下修、回售条款 2. 以同信用等级同期限利率贴现现金流 3. 计算收盘价与理论价值的比率偏离[25][47] 3. **因子名称**：修正YTM - 信用债YTM - **构建思路**：剥离转股条款影响，比较偏债转债与信用债的收益率差异[4][47] - **具体构建过程**： 1. 计算转股概率N(d2)（BS模型） 2. 修正YTM公式：$$ \text{修正YTM} = \text{转债YTM} \times (1-\text{转股概率}) + \text{预期转股收益率} \times \text{转股概率} $$ 3. 取截面中位数：$$ \text{中位数} = \text{median}\{X_1,X_2,...,X_n\} $$[48] 模型的回测效果 1. **转债综合估值模型** - 偏股转债低估指数：年化收益24.83%，波动率20.42%，IR 1.22[28] - 平衡转债低估指数：年化收益13.87%，波动率11.92%，IR 1.16[28] - 偏债转债低估指数：年化收益12.21%，波动率9.49%，IR 1.29[28] 2. **转债风格轮动模型** - 年化收益24.14%，波动率16.53%，IR 1.46，最大回撤-15.54%[38] - 2025年以来收益23.98%，近4周收益8.58%[35][37] 因子的回测效果 1. **估值因子增强效果** - 近4周超额：偏股转债1.56%，平衡转债0.10%，偏债转债0.18%[27] - 长期IR提升：偏股转债从0.58提升至1.22，平衡转债从0.61提升至1.16[28] 2. **市场情绪因子** - 动量+波动率偏离度组合在2018-2025年实现年化超额15.79%[37][38]

市场走势与风格轮动 - 中短期内市场延续震荡，风格轮动加速，货币政策"双降"夯实信用扩张基础，资本市场工具优化巩固A股指数下沿 [1] - 5月市场或复现"避险-消费-成长"轮动脉络，科技成长板块率先演绎，随后转向防御性资产如银行、农业及基建设备等低估值板块 [1] - 防御阶段完成后，政策红利落地预期和消费数据回暖可能推动消费板块再度崛起，开启"内需驱动"配置机会 [1] 资金风险偏好与主题投资 - 资金风险偏好回升，围绕高景气度行业主题及新概念主题展开，市场对美国关税的情绪影响反应已较充分 [1] - 国内维护楼市和股市的政策持续出台托底市场预期，一季报发布后市场进入主题躁动时期 [1] - 市场在一季报高景气行业主题上持续布局，并对新主题概念表现更强偏好 [1] 市场韧性与经济修复 - 市场在政策托底与经济修复双重驱动下呈现韧性特征，成交量短期波动反映资金观望情绪 [2] - 企业盈利端改善，一季度全A归母净利同比增速由负转正，自由现金流拐点确立，经济内生修复动能增强 [2] - 政策端"降准降息"效应显现及中长期资金入市举措优化流动性环境，消费、投资等内需领域有望延续回暖 [2] 中长期市场展望 - 经济数据向好与政策工具箱蓄力支撑下，市场短期或延续震荡修复格局 [2] - 中长期看，经济转型升级红利释放、中长期资金入市机制完善及资本市场改革深化将助力A股市场中枢抬升 [2]

报告行业投资评级 - 推荐（维持） [3] 报告的核心观点 - 上周量化私募超额有所回升，中性策略正收益，成交额总体有所提升 [3][5] 各部分总结 量化私募收益及超额情况 - 300增强策略周/月/年初以来平均收益分别为-0.4%/-1.3%/-1.8%，平均超额分别为+0.1%/+0.9%/+3.3% [3] - 500增强策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.4%/-1.7%/+2.3%，平均超额分别为+0.3%/+2%/+7.1% [3] - A500增强策略周/月/年初以来平均收益分别为-0.2%/+1.5%/+5.6%，平均超额分别为-0.1%/+4.1%/+11% [3] - 1000增强策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.7%/-1.2%/+5.4%，平均超额分别为+0.5%/+3%/+9.2% [3] - 空气指增策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.8%/-0.2%/+7.8% [3] - 市场中性策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.2%/+0.8%/+4.4% [3] 指数收益情况 - 沪深300相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-0.4%/-0.2%/+1.9% [4] - 中证1000相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-0.6%/-1.2%/-2.1% [4] - 中证2000相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-1.9%/-5%/-7.2% [4] - 微盘股相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-3.6%/-7.3%/-16.6% [4] 成交额情况 - 沪深300周/月/年初以来日均成交额分别为2544/2359/3105亿元，环比+16.9%/-46.7%/+31.6% [5] - 中证500周/月/年初以来日均成交额分别为2025/1777/2248亿元，环比+19.7%/-44.4%/+56.3% [5] - 中证1000周/月/年初以来日均成交额分别为2714/2451/3169亿元，环比+19.2%/-45%/+86.9% [5] - 中证2000周/月/年初以来日均成交额分别为4091/3452/3926亿元，环比+27.5%/-41.7%/+76.1% [5] - 微盘股周/月/年初以来日均成交额分别为264/241/236亿元，环比+11.4%/-42.7%/+28.1% [5] 风格轮动情况 - 本周涨幅前三的行业分别为国防军工+8%、银行+4%、电气设备+3.9%；涨幅后三的行业分别为半导体-1.3%、日常消费零售-0.4%、房地产+0.2% [6] - 本月涨幅前三的行业分别为家庭用品+15.1%、汽车与零配件+10%、硬件设备+7.8%；涨幅后三的行业分别为日常消费零售-3.7%、可选消费零售-3.5%、消费者服务-3.4% [6] - 年初以来涨幅前三的行业分别为家庭用品+18%、汽车与零配件+7%、机械+6.7%；涨幅后三的行业煤炭-12.8%、非银金融-12.2%、房地产-8.3% [6]

报告行业投资评级 - 推荐（维持） [3] 报告的核心观点 - 上周量化私募超额有所回升，中性策略正收益，成交额总体有所提升 [3][5] 各部分总结 量化私募收益及超额情况 - 300增强策略周/月/年初以来平均收益分别为-0.4%/-1.3%/-1.8%，平均超额分别为+0.1%/+0.9%/+3.3% [3] - 500增强策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.4%/-1.7%/+2.3%，平均超额分别为+0.3%/+2%/+7.1% [3] - A500增强策略周/月/年初以来平均收益分别为-0.2%/+1.5%/+5.6%，平均超额分别为-0.1%/+4.1%/+11% [3] - 1000增强策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.7%/-1.2%/+5.4%，平均超额分别为+0.5%/+3%/+9.2% [3] - 空气指增策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.8%/-0.2%/+7.8% [3] - 市场中性策略周/月/年初以来平均收益分别为+0.2%/+0.8%/+4.4% [3] 指数收益情况 - 沪深300相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-0.4%/-0.2%/+1.9% [4] - 中证1000相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-0.6%/-1.2%/-2.1% [4] - 中证2000相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-1.9%/-5%/-7.2% [4] - 微盘股相对中证500周/月/年初以来超额收益分别为-3.6%/-7.3%/-16.6% [4] 成交额情况 - 沪深300周/月/年初以来日均成交额分别为2544/2359/3105亿元，环比+16.9%/-46.7%/+31.6% [5] - 中证500周/月/年初以来日均成交额分别为2025/1777/2248亿元，环比+19.7%/-44.4%/+56.3% [5] - 中证1000周/月/年初以来日均成交额分别为2714/2451/3169亿元，环比+19.2%/-45%/+86.9% [5] - 中证2000周/月/年初以来日均成交额分别为4091/3452/3926亿元，环比+27.5%/-41.7%/+76.1% [5] - 微盘股周/月/年初以来日均成交额分别为264/241/236亿元，环比+11.4%/-42.7%/+28.1% [5] 风格轮动情况 - 本周涨幅前三的行业分别为国防军工+8%、银行+4%、电气设备+3.9%；涨幅后三的行业分别为半导体-1.3%、日常消费零售-0.4%、房地产+0.2% [6] - 本月涨幅前三的行业分别为家庭用品+15.1%、汽车与零配件+10%、硬件设备+7.8%；涨幅后三的行业分别为日常消费零售-3.7%、可选消费零售-3.5%、消费者服务-3.4% [6] - 年初以来涨幅前三的行业分别为家庭用品+18%、汽车与零配件+7%、机械+6.7%；涨幅后三的行业煤炭-12.8%、非银金融-12.2%、房地产-8.3% [6]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：大小盘轮动模型** - **模型构建思路**：基于宏观经济指标、市场状态和微观特征构建多维度信号，综合判断大小盘风格轮动方向[27][34] - **模型具体构建过程**： 1. **宏观经济维度**：筛选固定资产投资、PMI、信用利差等12项指标，定义事件模式（如历史高位、边际变化）并计算信号得分[27][34] 2. **市场状态维度**：使用中证全指的波动率、BP、DRP等代理变量，结合事件研究法生成信号[27][34] 3. **微观特征维度**：通过大单买入强度、改进反转、换手率等量价因子捕捉资金流向和交易情绪[27][34] 4. **综合加权**：各子模型信号加权平均，最终输出大小盘风格观点[27] 2. **模型名称：价值成长轮动模型** - **模型构建思路**：从盈利预期、贴现率和投资者情绪角度构建多因子信号，判断价值与成长风格轮动[31][34] - **模型具体构建过程**： 1. **宏观经济维度**：选取PPI-CPI、M1/M2同比、国债收益率等9项指标，定义事件触发条件[30][34] 2. **市场状态维度**：基于中证全指换手率、波动率、红利超额收益等计算动量信号[30][34] 3. **微观特征维度**：结合未预期毛利、换手率标准差等因子反映业绩和交易差异[30][34] 4. **综合决策**：各子模型一致看多成长风格时输出强信号[23][30] --- 模型的回测效果 1. **大小盘轮动模型** - 年化超额收益：10.93%[16] - IR：1.38[16] - 超额月胜率：64.19%[16] - 最大相对回撤：-19.15%[19] 2. **价值成长轮动模型** - 年化超额收益：19.02%[21] - IR：2.05[21] - 超额月胜率：70.95%[25] - 最大相对回撤：-14.17%[25] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：改进反转因子** - **因子构建思路**：捕捉20日股价反转效应，调整后增强小盘股信号[27] - **因子具体构建过程**： $$改进反转 = \frac{P_{t-20}}{P_t} - 1$$ 其中$P_t$为当日价格，$P_{t-20}$为20日前价格[27] 2. **因子名称：换手率标准差因子** - **因子构建思路**：通过60日换手率波动衡量交易情绪分化[27][30] - **因子具体构建过程**： $$换手率标准差 = \sqrt{\frac{1}{60}\sum_{i=1}^{60}(Turn_i - \overline{Turn})^2}$$ 其中$Turn_i$为第i日换手率，$\overline{Turn}$为60日均值[27][30] --- 因子的回测效果 1. **改进反转因子** - 小盘风格组合年化超额：11.99%（2013年）[19] - 月胜率：66.67%（2013年）[19] 2. **换手率标准差因子** - 成长风格组合年化超额：47.65%（2021年）[25] - IR：3.96（2021年）[25]

指数型基金与ETF发展 - 近年来中国指数型基金快速发展，交易型开放式指数基金(ETF)受到市场高度关注 [5] - 深交所推出《深交所ETF投资问答》系列解读，本期聚焦通过ETF构建风格配置策略 [5] 风格轮动策略框架 - 风格轮动指依据ETF特征进行交易的行为，常见类型包括大小盘轮动、成长价值轮动 [6] - 风格轮动分析需对比指数间相对强弱，预测难度较高 [6] 价值成长轮动策略 - 价值类股票具有更高安全边际，成长类股票具备更好盈利前景 [9] - 可通过观察相对业绩增速趋势或估值指数来衡量价值与成长风格轮动 [9] 大小盘轮动策略 - 大小盘轮动需结合市场环境和经济周期变化，参考月频宏观经济数据辅助判断 [10] - 大盘股在经济上行阶段盈利增速更高，下行阶段受冲击更显著 [10] - 小盘股对流动性敏感度更高：流动性扩张时表现更佳，收紧时大盘股更具优势 [12]

市场风格分析 - 大盘股微跌，小盘股上涨，市场风格呈现分化 [2] - 价值风格微跌，成长风格微涨，近期市场风格轮动明显 [3][4] - 大盘和价值股在下跌时抗跌，小盘和成长股在上涨时弹性更大 [5] - 组合搭配大盘价值与小盘成长可增强稳定性 [7] 红利指数表现 - 部分红利指数基金成立以来年化收益超10%（含分红），如中证红利 [8][9][10] - 投资者需在低估时买入并长期持有红利基金，但平均持有时间仅几个月 [11][12] - 2019-2020年成长风格牛市期间，成长指数上涨150%，大盘涨80%，红利指数仅微涨且遭遇90%赎回 [15][16][17][18] - 2022-2024年熊市中红利指数跑赢大盘，重新受青睐 [19][20] - 全市场仅少数投资者坚持价值策略，红利基金规模约千亿，占股票基金市场比例较小 [21][22][23][24] 投资策略有效性 - A股长期有效策略包括价值风格（红利、低波动）和成长风格（质量、龙头） [26] - 策略执行难点在于投资者耐心与纪律性 [27] - 港股风格与A股相似但波动更大，近期恒生指数最大回撤22%（沪深300回撤12.7%），反弹阶段恒生涨16%（沪深300涨8%） [28][29] - 港股流动性较弱导致波动加剧，与A股涨跌方向趋同 [30] 港股指数估值数据 - 恒生指数市盈率12.16，市净率1.22，股息率3.9% [34] - H股指数市盈率12.73，市净率1.22，股息率3.64% [34] - 恒生科技指数市盈率23.55，市净率4.01，股息率0.81% [36] - 恒生医疗保健指数市盈率24.33，市净率2.19，股息率1.8% [35] 债券市场数据 - 中证短融到期收益率1.91%，近1年年化收益2.06% [44] - 7-10年期政金债到期收益率1.79%，近1年年化收益6.5% [44] - 30年期国债到期收益率1.96%，近1年年化收益14.55% [44]