大小盘风格轮动月度策略 - 10月底量化模型信号为-0.17，指向大盘风格 [1] - 基于历史11月小盘风格相对占优的日历效应，建议11月超配小盘风格 [1] - 当前市值因子估值价差为0.88，远低于历史顶部区域1.7~2.6，显示中长期小盘风格并不拥挤，继续看好小盘 [1] - 本年以来大小盘轮动量化模型收益为27.85%，相对等权基准的超额收益为2.86% [1] - 结合主观观点的策略收益为26.6%，超额收益为1.61% [1] 价值成长风格轮动月度策略 - 月度量化模型信号为1，建议10月超配价值风格 [1] - 本年以来价值成长风格轮动策略收益为18.96%，相对于等权基准的超额收益为1.35% [1] 风格因子表现跟踪 - 10月份，在8个大类因子中，红利因子和动量因子正向收益较高，而大市值因子和波动率因子负向收益较高 [2] - 本年以来，波动率因子和动量因子正向收益较高，而流动性因子和大市值因子负向收益较高 [2] - 10月份，在24个风格因子中，本月盈利收益、股息率、动量因子正向收益较高，而大市值、收益能力、贝塔因子负向收益较高 [2] - 本年以来，贝塔、盈利波动、动量因子正向收益较高，而中市值、流动性、大市值因子负向收益较高 [2] 因子协方差矩阵更新 - 股票协方差矩阵估计是股票组合风险预测的核心，利用多因子模型可将其拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵 [2] - 报告更新了截至2025年10月31日的最新一期因子协方差矩阵 [2]

指数表现 - 中证2000指数和创业板中盘200指数均上涨1.0% [1] - 中证1000指数上涨0.5% [1] - 科创100指数上涨0.2% [1] - 中证500指数下跌0.4% [1] 小盘股风格催化因素 - 复盘历次“五年规划”落地规律显示，会后一至两周小盘风格接力爆发 [1] - 小盘指数平均收益显著跑赢大盘蓝筹 [1] - 当前“十五五”规划落地窗口期为小微盘行情提供催化 [1] 中证2000指数特征 - 指数覆盖30个申万一级行业 [1] - 指数聚焦机械设备、电子等新兴赛道 [1] - 指数能有效捕捉轮动机会并分散单一板块风险 [1]

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化因子与构建方式 Barra风格因子 1. **因子名称**：Beta[15] * **因子构建思路**：衡量股票相对于市场的系统性风险[15] * **因子具体构建过程**：使用历史数据计算股票的历史Beta值[15] 2. **因子名称**：市值[15] * **因子构建思路**：反映公司规模大小[15] * **因子具体构建过程**：对公司的总市值取自然对数[15] $$因子值 = \ln(总市值)$$ 3. **因子名称**：动量[15] * **因子构建思路**：捕捉股票价格的趋势效应[15] * **因子具体构建过程**：计算股票历史超额收益率序列的均值[15] 4. **因子名称**：波动[15] * **因子构建思路**：衡量股票价格的历史波动程度[15] * **因子具体构建过程**：通过加权组合三种不同的波动率指标来构建[15] $$因子值 = 0.74 \times 历史超额收益率序列波动率 + 0.16 \times 累积超额收益率离差 + 0.1 \times 历史残差收益率序列波动率$$ 5. **因子名称**：非线性市值[15] * **因子构建思路**：捕捉市值因子的非线性效应[15] * **因子具体构建过程**：对市值风格因子进行三次方运算[15] $$因子值 = (市值因子)^3$$ 6. **因子名称**：估值[15] * **因子构建思路**：衡量股票的估值水平[15] * **因子具体构建过程**：使用市净率的倒数作为估值因子[15] $$因子值 = \frac{1}{市净率}$$ 7. **因子名称**：流动性[15] * **因子构建思路**：反映股票的换手活跃度，即交易流动性[15] * **因子具体构建过程**：通过加权不同时间窗口的换手率来构建[15] $$因子值 = 0.35 \times 月换手率 + 0.35 \times 季换手率 + 0.3 \times 年换手率$$ 8. **因子名称**：盈利[15] * **因子构建思路**：衡量公司的盈利能力[15] * **因子具体构建过程**：综合多种盈利相关指标进行加权计算[15] $$因子值 = 0.68 \times 分析师预测盈利价格比 + 0.21 \times 市现率倒数 + 0.11 \times 市盈率TTM倒数$$ 9. **因子名称**：成长[15] * **因子构建思路**：评估公司的成长性[15] * **因子具体构建过程**：综合多种增长类指标进行加权计算[15] $$因子值 = 0.18 \times 分析师预测长期盈利增长率 + 0.11 \times 分析师预测短期利率增长率 + 0.24 \times 盈利增长率 + 0.47 \times 营业收入增长率$$ 10. **因子名称**：杠杆[15] * **因子构建思路**：衡量公司的财务杠杆水平[15] * **因子具体构建过程**：综合多种杠杆率指标进行加权计算[15] $$因子值 = 0.38 \times 市场杠杆率 + 0.35 \times 账面杠杆 + 0.27 \times 资产负债率$$ 技术类因子 1. **因子名称**：120日波动[21][24][27][31] * **因子构建思路**：衡量股票基于120日历史数据的波动率，通常作为反向因子[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去120个交易日的价格波动率[21][24][27][31] 2. **因子名称**：60日波动[21][24][27][31] * **因子构建思路**：衡量股票基于60日历史数据的波动率，通常作为反向因子[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去60个交易日的价格波动率[21][24][27][31] 3. **因子名称**：20日波动[21][24][27][31] * **因子构建思路**：衡量股票基于20日历史数据的波动率，通常作为反向因子[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去20个交易日的价格波动率[21][24][27][31] 4. **因子名称**：20日动量[21][24][27][31] * **因子构建思路**：捕捉股票基于20日历史数据的价格趋势，在不同股池中方向不同（全市场、中证1000为反向；沪深300、中证500为正向）[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去20个交易日的价格动量[21][24][27][31] 5. **因子名称**：60日动量[21][24][27][31] * **因子构建思路**：捕捉股票基于60日历史数据的价格趋势，通常作为反向因子[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去60个交易日的价格动量[21][24][27][31] 6. **因子名称**：120日动量[21][24][27][31] * **因子构建思路**：捕捉股票基于120日历史数据的价格趋势，在不同股池中方向不同（全市场为反向；沪深300、中证500为正向）[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去120个交易日的价格动量[21][24][27][31] 7. **因子名称**：中位数离差[21][24][27][31] * **因子构建思路**：衡量股票价格相对于市场中位数的偏离程度，通常作为反向因子[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算股票价格与市场整体价格中位数的偏离度[21][24][27][31] 基本面因子（列举自不同股池） 1. **因子名称**：ROC增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司的资本回报率增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算资本回报率（ROC）的增长指标[23] 2. **因子名称**：市销率[23] * **因子构建思路**：衡量股票的估值水平，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：使用市销率指标[23] 3. **因子名称**：ROA超预期增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司总资产回报率（ROA）的超预期增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算ROA的超预期增长指标[23] 4. **因子名称**：营业利润超预期增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司营业利润的超预期增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算营业利润的超预期增长指标[23] 5. **因子名称**：ROC[23] * **因子构建思路**：衡量公司的资本回报率水平，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算资本回报率（ROC）指标[23] 6. **因子名称**：营业周转率[23] * **因子构建思路**：衡量公司的营运效率，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算营业周转率指标[23] 7. **因子名称**：ROC超预期增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司资本回报率（ROC）的超预期增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算ROC的超预期增长指标[23] 8. **因子名称**：市盈率[23] * **因子构建思路**：衡量股票的估值水平，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：使用市盈率指标[23] 9. **因子名称**：ROA增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司总资产回报率（ROA）的增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算ROA的增长指标[23] 10. **因子名称**：营业利润增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司营业利润的增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算营业利润的增长指标[23] 11. **因子名称**：净利润超预期增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司净利润的超预期增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算净利润的超预期增长指标[23] 12. **因子名称**：ROA[23] * **因子构建思路**：衡量公司的总资产回报率水平，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算总资产回报率（ROA）指标[23] 13. **因子名称**：营业利润率[23] * **因子构建思路**：衡量公司的盈利能力，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算营业利润率指标[23] GRU模型因子 1. **因子名称**：GRU因子（barra1d模型）[4][20][22][25][26][28][29] * **因子构建思路**：使用GRU神经网络模型，结合Barra风格因子及短期（1天）市场数据构建的合成因子[4][20][22][25][26][28][29] * **因子具体构建过程**：报告未详细描述GRU模型的具体网络结构、输入特征和训练过程，但指出其基于Barra因子和日频数据（1d）[4][20][22][25][26][28][29] 2. **因子名称**：GRU因子（barra5d模型）[4][8][20][22][25][26][28][29][33] * **因子构建思路**：使用GRU神经网络模型，结合Barra风格因子及稍长周期（5天）市场数据构建的合成因子[4][8][20][22][25][26][28][29][33] * **因子具体构建过程**：报告未详细描述GRU模型的具体网络结构、输入特征和训练过程，但指出其基于Barra因子和5天数据（5d）[4][8][20][22][25][26][28][29][33] 3. **因子名称**：GRU因子（open1d模型）[4][20][22][25][26][28][29][34] * **因子构建思路**：使用GRU神经网络模型，结合开盘价等短期（1天）市场数据构建的合成因子[4][20][22][25][26][28][29][34] * **因子具体构建过程**：报告未详细描述GRU模型的具体网络结构、输入特征和训练过程，但指出其基于开盘价（open）和日频数据（1d）[4][20][22][25][26][28][29][34] 4. **因子名称**：GRU因子（close1d模型）[4][20][22][25][26][28][29][34] * **因子构建思路**：使用GRU神经网络模型，结合收盘价等短期（1天）市场数据构建的合成因子[4][20][22][25][26][28][29][34] * **因子具体构建过程**：报告未详细描述GRU模型的具体网络结构、输入特征和训练过程，但指出其基于收盘价（close）和日频数据（1d）[4][20][22][25][26][28][29][34] 多因子组合 1. **模型/因子名称**：多因子组合[8][33][34] * **模型/因子构建思路**：将多个因子进行组合，构建综合选股模型[8][33][34] * **模型/因子具体构建过程**：报告未详细说明具体包含哪些因子以及组合权重确定方法[8][33][34] 因子的回测效果 Barra风格因子多空收益表现（全市场股池）[17] | 因子名称 | 最近一周 | 最近一月 | 最近半年 | 今年以来 | 三年年化 | 五年年化 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 市值 | -3.55% | -5.76% | -15.19% | -39.59% | -41.82% | -34.39% | | 非线性市值 | 3.47% | -6.71% | -15.01% | -34.67% | -39.36% | -30.87% | | 估值 | 2.62% | 5.07% | 3.99% | 6.18% | 14.66% | 15.43% | | 盈利 | 1.99% | 2.35% | -10.59% | 14.48% | 4.57% | 1.20% | | 杠杆 | -1.04% | 3.55% | -7.04% | 17.65% | 8.42% | 2.62% | | 波动 | 1.03% | 4.94% | -11.49% | 5.13% | 8.33% | -11.03% | | 成长 | 0.08% | 0.53% | 2.20% | 0.89% | 19.14% | 4.10% | | 动量 | 1.01% | -5.58% | -17.92% | 11.71% | 17.92% | 15.59% | | 流动性 | 2.40% | -7.26% | -4.57% | 8.50% | -19.41% | -25.17% | | beta | 4.58% | -6.52% | 13.16% | 30.92% | 12.22% | 10.49% | 技术类因子多空收益表现（全市场股池）[21] | 因子名称 | 最近一周 | 最近一月 | 最近半年 | 今年以来 | 三年年化 | 五年年化 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 120日波动 | 0.47% | -5.55% | -2.67% | 14.03% | -4.62% | 9.26% | | 60日波动 | 1.02% | -5.14% | 0.02% | 9.74% | -8.22% | -11.84% | | 20日动量 | 1.22% | -4.96% | -1.05% | -11.47% | -12.50% | -12.68% | | 60日动量 | 1.30% | -5.34% | -6.33% | -6.59% | -13.41% | -15.85% | | 20日波动 | 1.32% | -6.19% | 2.22% | 10.11% | -6.85% | -11.77% | | 中位数离差 | 1.64% | -5.89% | -5.51% | 5.44% | -13.85% | -14.17% | | 120日动量 | 1.81% | -2.83% | -11.64% | 3.84% | -15.76% | -13.79% | 多头组合近期超额收益（相对中证1000指数）[34] | 策略/因子名称 | 近一周 | 近一月 | 近三月 | 近六月 | 今年以来 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | open1d (GRU) | -0.02% | 1.65% | -1.43% | 1.74% | 6.16% | | close1d (GRU) | -0.07% | 2.18% | -3.97% | 0.79% | 2.92% | | barra1d (GRU) | -0.08% | -0.18% | 1.90% | 2.76% | 5.37% | | barra5d (GRU) | 0.27% | 3.14% | -2.73% | 1.68% | 5.91% | | 多因子组合 | 0.04% | 3.19% | -1.74% | -0.47% | 1.71% |

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。报告主要侧重于对不同市场风格和行业的历史表现进行统计回测，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建过程、公式或详细的测试指标。因此，以下总结将基于报告中提到的风格和行业分类进行。 量化模型与构建方式 报告未提及具体的量化模型。 量化因子与构建方式 报告未涉及具体的量化因子构建思路、过程或公式。报告内容主要围绕历史数据的统计规律展开，属于市场现象的描述性分析，而非量化因子的构建[6][7][8][9][10]。 模型的回测效果 报告未涉及具体的量化模型，因此无模型回测效果数据。 因子的回测效果 报告中对各类风格和行业指数在不同时间窗口的历史表现进行了统计，以下为相关指数的历史表现数据汇总。这些指数可被视为表征不同风格的风险因子。 **1. 上证指数** * **国庆节前20个交易日胜率**：56%[17] * **国庆节前20个交易日赔率**：0.73[17] * **国庆节前20个交易日收益率中位数**：0.38%[17] * **国庆节后20个交易日胜率**：61%[17] * **国庆节后20个交易日赔率**：1.49[17] * **国庆节后20个交易日收益率中位数**：1.38%[17] * **第四季度胜率**：56%[17] * **第四季度赔率**：1.07[17] * **第四季度收益率中位数**：1.57%[17] **2. 沪深300指数 (大盘风格)** * **国庆节前20个交易日胜率**：61%[20] * **国庆节前20个交易日赔率**：0.81[20] * **国庆节前20个交易日收益率中位数**：0.55%[20] * **国庆节后20个交易日胜率**：61%[20] * **国庆节后20个交易日赔率**：1.81[20] * **国庆节后20个交易日收益率中位数**：1.43%[20] * **第四季度胜率**：61%[20] * **第四季度赔率**：0.89[20] * **第四季度收益率中位数**：1.63%[20] **3. 中证1000指数 (小盘风格)** * **国庆节前20个交易日胜率**：50%[22] * **国庆节前20个交易日赔率**：0.40[22] * **国庆节前20个交易日收益率中位数**：-0.14%[22] * **国庆节后20个交易日胜率**：61%[22] * **国庆节后20个交易日赔率**：0.48[22] * **国庆节后20个交易日收益率中位数**：0.82%[22] * **第四季度胜率**：39%[22] * **第四季度赔率**：2.09[22] * **第四季度收益率中位数**：-1.60%[22] **4. Wind微盘指数** * **国庆节前20个交易日胜率**：72%[33] * **国庆节前20个交易日赔率**：0.37[33] * **国庆节前20个交易日收益率中位数**：2.03%[33] * **国庆节后20个交易日胜率**：78%[33] * **国庆节后20个交易日赔率**：0.51[33] * **国庆节后20个交易日收益率中位数**：3.32%[33] * **第四季度胜率**：78%[33] * **第四季度赔率**：0.99[33] * **第四季度收益率中位数**：7.35%[33] **5. 长江成长指数** * **国庆节前20个交易日胜率**：50%[36] * **国庆节前20个交易日赔率**：1.52[36] * **国庆节前20个交易日收益率中位数**：-0.10%[36] * **国庆节后20个交易日胜率**：44%[36] * **国庆节后20个交易日赔率**：2.31[36] * **国庆节后20个交易日收益率中位数**：-1.04%[36] * **第四季度胜率**：44%[36] * **第四季度赔率**：1.35[36] * **第四季度收益率中位数**：-1.19%[36] **6. 长江红利指数** * **国庆节前20个交易日胜率**：72%[38] * **国庆节前20个交易日赔率**：0.27[38] * **国庆节前20个交易日收益率中位数**：1.25%[38] * **国庆节后20个交易日胜率**：56%[38] * **国庆节后20个交易日赔率**：0.90[38] * **国庆节后20个交易日收益率中位数**：1.14%[38] * **第四季度胜率**：56%[38] * **第四季度赔率**：1.31[38] * **第四季度收益率中位数**：0.87%[38] **7. 行业排名反转效应** * **前三季度排名前3的行业，在第四季度的平均排名**：约17位[44] * **第四季度排名前3的行业，在前三季度的平均排名**：约16位[44]

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 **1. 模型名称：短期择时模型** - **模型构建思路**：从宏观基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度选取多个指标，通过各指标在历史数据中的分位数位置判断其信号方向（乐观/谨慎/中性），再综合形成最终的仓位建议[7][19][20][21] - **模型具体构建过程**： 1. **指标选取与信号生成**：选取四个维度共9个二级指标，计算每个指标当前值在过去5年历史中的分位数[22] 2. **信号映射规则**： - **基本面维度**：包含制造业PMI、信贷脉冲环比变化分位数、M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数三个指标[22] - **估值面维度**：包含A股整体PE分位数、A股整体PB分位数两个指标[22] - **情绪面维度**：包含A股整体Beta离散度分位数、A股整体量能情绪分位数、A股整体波动率分位数三个指标[22] - **流动性维度**：包含货币利率指标分位数、汇率预期指标分位数、沪深净融资额5日均值分位数三个指标[22] 3. **综合判断**：将各维度下的二级指标信号汇总，得到该维度的一级信号，最终综合四个一级信号得出总仓位信号（例如，乐观对应高仓位，谨慎对应低仓位或空仓）[7][19][20][21] **2. 模型名称：成长价值风格轮动模型** - **模型构建思路**：从基本面、估值面、情绪面三个维度分析当前市场环境对成长风格和价值风格的相对利好程度，从而给出风格配置建议[29] - **模型具体构建过程**： 1. **基本面维度**：基于盈利周期斜率、利率综合周期水平、信贷综合周期变化三个指标判断[31] - 盈利周期斜率大，利好成长[31] - 利率周期水平偏高，利好价值[31] - 信贷周期走强，利好成长[31] 2. **估值面维度**：基于成长价值PE差分位数、成长价值PB差分位数两个指标判断[31] - PE/PB估值差均值回归上行中，利好成长[31] 3. **情绪面维度**：基于成长价值换手差分位数、成长价值波动差分位数两个指标判断[31] - 换手差偏低，利好价值[31] - 波动差反弹至偏高位置，利好均衡[31] 4. **综合判断**：汇总三个维度的信号，得出超配成长或超配价值的建议[29][31] **3. 模型名称：小盘大盘风格轮动模型** - **模型构建思路**：基于专题报告《流动性视角下的市值风格轮动和择时策略》，从11个有效的日频轮动指标出发，通过综合判断构建大小盘轮动信号[14][33] - **模型具体构建过程**： 1. **指标选取**：模型包含11个轮动指标，例如A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、beta离散度、pb分化度、大宗交易折溢价率、中证1000MACD(10,20,10)、中证1000交易量能等[16][34] 2. **信号生成**：每个指标独立产生支持小盘或大盘的信号（例如，100%代表支持小盘，0%代表支持大盘）[16] 3. **综合信号**：对11个指标的信号进行综合（例如，计算支持小盘/大盘的指标数量或比例），形成最终的综合轮动信号[14][33][34] 4. **策略执行**：根据综合信号决定超配小盘或超配大盘[5][33] 模型的回测效果 **1. 短期择时模型** - **回测期**：2012年底至今[21][24] - **年化收益率**：16.52%[21][24] - **基准年化收益率**：4.73%[21][24] - **年化超额收益率**：11.79%[21][24] - **年化波动率**：14.79%[24] - **最大回撤**：15.49%[21][24] - **夏普比率**：0.9727[24] - **收益回撤比**：1.0660[24] - **月度胜率**：65.81%[24] - **季度胜率**：60.38%[24] - **年度胜率**：71.43%[24] - **2024年以来年化收益率**：32.27%[27] - **2024年以来最大回撤**：11.04%[21][27] - **2025年以来收益率**：23.22%[21][24] **2. 成长价值风格轮动模型** - **回测期**：2012年底至今[30][32] - **年化收益率**：13.10%[30][32] - **基准年化收益率**：7.77%[30][32] - **年化超额收益率**：5.33%[30][32] - **年化波动率**：20.83%[32] - **最大回撤**：43.07%[32] - **夏普比率**：0.5998[32] - **收益回撤比**：0.3041[32] - **月度胜率**：58.44%[32] - **季度胜率**：59.62%[32] - **2025年以来收益率**：28.07%[30][32] - **2025年以来超额收益率**：6.50%[30][32] **3. 小盘大盘风格轮动模型** - **回测期**：2014年以来[34] - **综合信号年化收益率**：19.87%[34] - **综合信号年化超额收益率**：12.91%[34] - **综合信号最大回撤**：40.70%[34] - **2025年以来超额收益率**：9.91%[14][18][34] - **部分指标年化超额示例如下**[34]： - 中证1000交易量能指标：年化超额收益9.64% - 大宗交易折溢价率指标：年化超额收益9.33% - pb分化度指标：年化超额收益9.33% - 中证1000MACD(10,20,10)指标：年化超额收益8.30% - 融资买入余额变化指标：年化超额收益5.95% 量化因子与构建方式 **1. 因子名称：交易量能指标** - **因子构建思路**：结合全A成交量和换手率构建，用于衡量市场交易活跃度和情绪[7][13] - **因子具体构建过程**：报告未给出具体构建公式，但提及该指标可计算其历史分位数，例如回落至过去5年42.18%分位数被视为谨慎区间[7][13][20] **2. 因子名称：估值分位数因子（PE/PB）** - **因子构建思路**：计算主要宽基指数或风格指数估值（PE_TTM中位数或PB_LF中位数）在滚动窗口（如1年、3年、5年）内的历史分位数，用于评估估值水平高低[10][11][12] - **因子具体构建过程**：对于特定指数，其估值分位数 = （当前估值在指定回顾期历史数据中的排名 - 1） / （回顾期总数据点数 - 1）[11][12] 例如，万得全A的PE中位数滚动5年分位数为96.69%[10][11] **3. 因子名称：流动性视角下的市值风格轮动指标** - **因子构建思路**：从不同流动性维度构建11个指标，用于判断小盘或大盘风格的占优情况[14][33][34] - **因子具体构建过程**：报告列出了11个指标的名称，如A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化等，但未详细描述每个因子的具体计算公式[16][34] 因子的回测效果 （报告未单独提供上述因子的IC值、IR等传统因子测试结果，而是将其作为模型的输入，展示了模型的综合回测效果）

核心观点 - 报告核心观点为模型切换提示小盘风格占优，同时价值风格保持占优信号且强度进一步上升 [1][2] - 在历史关税冲击背景下，小盘指数虽在冲击当日跌幅大于大盘，但后续中短期表现优于大盘，反弹力度更强，展现出更强韧性 [2] 市场情绪指标 - 截至10月10日，市场情绪指标数值为1.75，较9月26日的1.85出现小幅下降，观点偏空 [2][8] - 本周全A成交额较上周小幅上升，市场成交活跃度出现一定水平回升，其中10月9日成交额为近期最高的26718.18亿人民币，日成交量1529.53亿股 [2][15] - 价量一致性保持高位运行，资金关注度与标的涨幅具有较高相关性，说明资金的高活跃度和高参与度 [2][11] - 科创50相对万得全A成交占比保持上升趋势，说明当前市场的风险偏好较高 [2][11] - 行业间交易波动率继续回落，表明资金切换活跃度进一步下降，资金流动放慢 [2][11] - 行业涨跌趋势出现回升，表明当前资金在行业观点分歧有所下降，市场对行业短期价值判断一致性提升 [2][11] - 融资余额占比继续上升，意味着市场杠杆资金情绪进一步上升，反映投资者风险偏好不断上升 [2][11][27] - RSI指标出现回升，短期超买后的回调压力边际缓解，前期获利盘了结节奏放缓，但短期震荡格局未改 [2][11][29] 行业趋势与拥挤度 - 根据均线排列模型，截至2025年10月10日，银行、钢铁、公用事业、建筑装饰、基础化工等行业短期趋势得分上升趋势靠前 [2][34] - 根据行业短期得分数值，有色金属、电力设备、房地产、机械设备、电子是短期趋势最强的行业，其中有色金属当前短期得分为98.31，为短期得分最高行业 [2][34] - 近期有色金属、煤炭高涨幅同时伴随较高的资金拥挤度，短期需关注估值与情绪回落带来的波动风险 [2][42] - 汽车、电子等行业资金拥挤度较高但涨幅偏低，显示资金布局稳定 [2][42] - 医药生物、美容护理等低拥挤度板块涨幅较低，在风险偏好回升时迎来配置机会，适合中长期逐步布局 [2][42] - 本阶段平均拥挤度最高的行业分别为汽车、环保、房地产、电力设备、电子，拥挤度最低的行业分别为农林牧渔、计算机、国防军工、美容护理、医药生物 [40] 风格择时信号 - 当前模型切换提示小盘风格占优信号，但5日RSI相对20日小幅下降，信号提示强度较弱，未来有待进一步观察 [2][45] - 模型维持提示价值风格占优信号，提示强度进一步上升，且5日RSI相对20日大幅下降，未来信号存在进一步加强可能 [2][45] - 具体数据显示，国证成长/国证价值比值的20日RSI为71.96，60日RSI为71.96，20日相对60日位置为-0.54%，提示价值风格占优 [47] - 申万小盘/申万大盘比值的20日RSI为58.71，60日RSI为58.71，20日相对60日位置为7.24%，提示小盘风格占优 [47]

风格轮动模型表现与信号 - 2025年第三季度风格轮动模型预测准确，中证1000相对沪深300的超额为1.27%，国证成长相对国证价值的超额为30.27%，小盘和成长风格占优 [1] - 2025年第四季度风格轮动模型持续发出小盘信号，双驱轮动策略综合分数为-1 [2] - 2025年第四季度风格轮动模型持续发出成长信号，双驱轮动策略综合分数为-3 [3] 行业轮动模型表现与观点 - 2025年9月复合因子策略获得正超额，月收益率为3.33%，相对基准的超额为2.43%，而单因子多策略的超额收益为-1.02% [1][3] - 2025年9月单因子策略和复合因子策略推荐配置的多头行业均涵盖计算机、通信、电子行业 [1] - 2025年10月单因子多策略推荐配置的多头行业为计算机、通信、电子、非银行金融、银行 [3] - 2025年10月复合因子策略推荐配置的多头行业为家电、有色金属、电子、通信、计算机 [3]

市场回顾 - 上周股市波动放大 成交回落 呈现高低切换特征 价值风格强于成长风格 大盘风格强于小盘风格 中小盘成长板块调整显著[3] - 周期和消费板块表现偏强 成长和大金融板块表现疲软且内部分化较大[3] - 上证指数下跌1.2% 沪深300下跌0.8% 创业板指上涨2.4% 万得全A下跌1.4%[3] 债市表现 - 债市收益率小幅下行 10年国债收益率下行1个基点收于1.83% 30年国债收益率下行3个基点收于2.11%[4] - 短端1年期国债收益率上行3个基点收于1.40% 一年期AA+信用利差下行3个基点 五年期AA+信用利差上行3个基点[4] - 中证转债上涨0.6%[4] 国际市场 - 美国8月非农就业仅增长2.2万人 远不及市场预期的7.5万人[5] - 美债收益率下行 标普500上涨0.3% 纳指上涨1.1% 欧洲STOXX600下跌0.2%[5] - ICE布油下跌2.7% LME铜持平 伦敦金现上涨4.0%[5] - 恒生指数上涨1.4% 表现强于A股[5] 行业板块表现 - 电力设备及新能源上涨5.91% 有色金属上涨2.26% 医药上涨1.49% 消费者服务上涨0.83%[7] - 国防军工下跌11.61% 计算机下跌6.76% 非银行金融下跌5.05% 电子下跌4.86%[7] - TMT板块获利盘松动 军工行业表现较弱 有色金属因黄金价格创新高持续偏强[7] - 电力设备新能源因高低切换资金流入表现突出[7] 重要经济数据 - 美国8月新增非农就业2.2万人 预期7.5万人 前值7.9万人[10] - 8月失业率4.3% 前值4.2% 平均时薪同比增长3.7% 预期3.9%[10] - 数据公布后美元指数和美债收益率下行 伦敦现货黄金突破3650美元/盎司创历史新高[10] - 市场对9月美联储降息25个基点预期充分反映 部分交易者预期降息50个基点[10] 基金发行情况 - 上周公募基金发行38只累计276亿份 股票型基金发行23只累计117亿份[13] - 混合型基金11只累计127亿份 债券型基金4只累计32亿份[13] - 发行结构由债券型主导转向均衡偏股[13] 政策动态 - 证监会发布《公开募集证券投资基金销售费用管理规定》征求意见稿[11] - 第三阶段公募基金费率改革落地 调降认申购费等销售环节费率[11] - 新规优化赎回费和销售服务费鼓励长期持有 调降认申购费降低投资者成本[11] - 差异化调整客户维护费鼓励发展权益类基金[11] 市场展望 - 关注PPI和M1回升趋势 对应企业盈利和信心[14] - 关注美国关税政策、通胀就业数据及后续降息节奏[14] - 10年国债收益率升至1.8%附近 定价年内存在近10bp降息预期[15] - 7月经济数据偏弱 转债估值性价比明显回落[15]

风格轮动模型表现 - 2025年第三季度大小盘双驱轮动策略发出小盘信号 综合分数为-3 [1][2] - 2025年第三季度价值成长轮动策略发出成长信号 综合分数为-5 [1][3] - 8月小盘风格持续占优 相对大盘月超额收益达1.34% [1] - 8月成长风格显著占优 相对价值风格月超额收益高达12.76% [1] 行业轮动模型表现 - 8月两个行业组合绝对收益均超过12% 超额收益均超过4% [1] - 单因子多策略模型表现优异 月收益率达13.19% 超额收益4.59% [1][3] - 复合因子策略8月超额收益为4.38% [3] 行业配置建议 - 9月单因子多策略推荐多头行业：计算机 通信 传媒 非银行金融 [3] - 9月复合因子策略推荐多头行业：通信 电子 计算机 家电 传媒 [3] - 两种策略共同看好计算机 通信 传媒行业 [1][3]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 维持当前牛市行情判断，逢短线调整关注IF和代表新质生产力的IM、IC低吸机会 [3] - 各品种投资策略不同，期权关注强弱套利和波动率操作，铝等待区间突破，碳酸锂宽幅震荡，双焦震荡偏强，尿素震荡偏弱，钢价震荡偏强，鸡蛋反弹做空，生猪跨月价差反套，白糖震荡偏弱，棉花区间震荡 [2][3][4][5][6] 各品种情况总结 期权 - 本周A股延续上涨，上证综指突破3800点创十年新高，市场成交额连续8日超2万亿 [2] - 沪深300、中证1000、上证50指数周线三连阳，相关期货和期权指标有不同表现，8月27日是上交所、深交所ETF期权八月合约最后交易日 [2] - 趋势投资者关注品种间强弱套利机会，波动率投资者在标的指数上涨时做多波动率，下跌时做空波动率 [2] 股指 - 三大指数周线三连阳，沪指突破3800点，短期内表现相对稳健，处于慢牛上涨趋势；创业板短期乖离率高，存在过热现象 [3] - 居民资金入市主要渠道为融资余额、私募基金规模攀升和个人投资者开户数活跃，市场呈现科技成长和小盘风格占优 [3] 铝 - 宏观上市场博弈美联储9月降息预期，基本面供应增量释放、消费淡季，库存累库预期强，铝价短期维持高位整理 [3] - 参考区间20000 - 21000元/吨，等待区间突破 [3] 碳酸锂 - 本周电池级碳酸锂现货80500 - 86500元/吨，期货报价78100 - 90100元/吨，周五收盘价78960元/吨，周环比下跌7940元，跌幅9.14% [3] - 若只有枧下窝矿山停产数月，11月后进口量增加，供需逐步回归平衡；长期来看明年仍过剩5 - 10%，价格有压力 [3] - 9 - 10月旺季需求预计环比增长，下游积极点价，现货流通不宽松，价格深跌有难度 [3][4] 焦煤焦炭 - 周度原煤日产191.2万吨，环比增3.3万吨，原煤库存471.6万吨，环比增1.5万吨；精煤日产77.1万吨，环比增0.7万吨，精煤库存275.6万吨，环比增18.0万吨 [4] - 焦炭七轮提涨全面落地，焦企利润恢复，生产积极性增强，铁水暂处高位，原料端有支撑 [4] - 预计短时双焦价格坚挺，维持震荡偏强运行 [4] 尿素 - 周末国内尿素市场价大幅下调，主流区域出厂报价1680元/吨左右，行业日产维持19 - 20万吨附近波动 [4] - 上游尿素企业库存延续累积，港口货源环比增加至50.1万吨，需求端复合肥企业开工环比下滑，成品库存增加 [4] - 预计月底前后下游提货有边际改善预期，短期出口情绪扰动回落，秋季肥需求支撑不佳，盘面震荡偏弱运行 [4] 螺纹热卷 - 周度螺纹钢产减需增，库存增幅趋缓，社库回升，厂库小幅增加；热卷产需双增，累库扩大，社库增加，厂库下降 [4] - 宏观上美联储暗示9月或降息，美指受挫，国内月底上合组织峰会召开，市场氛围乐观 [4] - 8月末至9月初华北地区钢厂部分减产检修，淡季转旺季，供需结构有望改善，预计下周钢价震荡偏强运行 [4] 鸡蛋 - 上周全国鸡蛋现货稳中回落，周末趋稳，基准地现货报价2.68元/斤，周度跌幅0.26元/斤 [5] - 现货市场出现分歧，北方试涨失败，南方回调，冷库蛋出库压制，走货放慢，贸易采购谨慎，看跌情绪增强 [5] - 受中秋备货支撑，现货继续大幅深跌可能性不大，期货盘面升水现货明显，市场对高升水合约做空 [5] - 本周继续反弹做空操作 [5] 生猪 - 上周生猪现货整体回落，全国均价13.69元/公斤，周度下跌0.29元/公斤 [5] - 供应充足但需求不振，价格承压，短期内预计继续下跌，期货盘面近弱远强，维持区间震荡 [5] - 跨月价差反套趋势明显 [5] 白糖 - 本周白糖现货5940 - 5950元/吨，基差262 - 289元/吨；ICE原糖16.2 - 16.09美分/磅，周五收盘价16.48美分/磅，周环比上涨0.04美分/磅，涨幅0.24%；郑糖5536 - 5703元/吨，周五收盘价5670元/吨，周环比上涨6元/吨，涨幅0.11% [5] - 国际市场巴西迎来供应高峰，预计全球库存累库，但实际糖产偏低，最终产量有不确定性，外糖走势偏震荡 [5] - 国内国产糖产销快，库存低，但有大量进口糖，郑糖价格跟随外糖走势 [5] 棉花 - 本周棉花现货15210 - 15243元/吨，基差1217 - 1342；ICE棉报68.3 - 67.22美分/磅，周环比下降0.7%，郑棉报13940 - 14170元/吨，周五收盘价14030元/吨，周环比下跌90元，跌幅0.64% [6] - 轧花厂加工利润987 - 1038元/吨，纺纱厂即期利润 - 1376.2 - - 1321.2元/吨 [6] - 国际市场2025/26年度美棉签约不佳，ICE期棉缺乏上行驱动，关注USDA对美棉产量调整 [6] - 国内新花上市临近，预计产量稳中有增，对盘面形成远期压力，供应端等待新棉收购指引；需求端棉纱市场交投回升，去库速度加快，对棉价有支撑 [6] - 本周棉花成交量萎缩，盘面小幅下跌，以区间震荡为主，下周若无利好，方向不明朗，关注13900附近支撑 [6]