[结构化产品中常见的期权结构] 2.在发生过敲入且敲出结束情景下，例如标的先抑后扬，雪球和FCN均可以获得持有期间的票息，但凤凰会受敲入的影响，在敲入发生月份不能获得票息， 票息收入期数减少。 3.在敲入且未敲出情景下，若到期时标的资产价格低于行权价，本金会发生亏损，区别在于是否有票息弥补：雪球完全不能获得票息，因此必然亏损；凤凰 可以获得未敲入期间的票息，能否盈利取决于敲入期数、票息高低和亏损幅度；对于FCN，敲入不影响存续期票息收益，可以看作标的下跌的"安全垫"，在 跌破敲入价较小幅度内仍可盈利。 风险和收益是相对应的。在其他条件一致的情况下，凤凰的票息低于雪球，而FCN的票息一般会更低。 [选择恰当的入场时机] 三种常见的期权结构——雪球、凤凰和Fixed Coupon Notes（FCN），在本质上都属于障碍期权。例如，看涨障碍结构可以在标的期初价格的上下方分别设 定障碍价，在一定观察期，标的价格上涨突破上方障碍价（敲出线），会使得产品终止（敲出）并收入票息，标的价格下跌突破下边界（敲入线）可能产生 实际亏损。简化理解，可近似看作卖出看跌期权，获得期权费。具体来看，这三种结构存在差异： 1.经典雪球结 ...

核心观点 - 基于投资期望模型 最新推荐风格为成长 其投资期望为0.33 显著高于价值风格的-0.22 [4][18] - 成长风格胜率为63.24% 价值风格胜率为36.76% 七个胜率指标中五个指向成长 [3][16] - 成长风格赔率估计为1.11 价值风格赔率估计为1.13 两者接近但价值略高 [2][14] - 策略历史表现优异 自2013年以来年化收益率达28.06% 夏普比率为1.04 [4][19] 赔率分析 - 赔率定义为平均正收益与平均负收益绝对值的比值 反映收益率序列的盈利亏损比 [9][10] - 采用相对估值水平的历史分位数法 通过账面市值比计算估值差并做全市场调整 [11][12] - 当前成长风格估值差分位数为0.36 价值风格为0.74 显示成长估值相对较高 [14][15] - 相对估值水平与预期赔率呈负相关关系 据此推得两类风格赔率 [2][14] 胜率分析 - 胜率指标包含五个宏观因素和三个微观因素 共七个指标 [16] - 宏观指标包括:十年国债收益率分位数 六个月美债收益率分位数 PMI偏离度 中长期贷款偏离度 CPI-PPI剪刀差 [16] - 微观指标包括:动量效应 强势股占比 北向资金持仓变化 [16] - 当前信号分布:十年国债(成长) 六个月美债(成长) PMI(成长) 中长期贷款(价值) CPI-PPI(成长) 动量(价值) 强势股(成长) [17] 投资期望与策略表现 - 投资期望计算公式:胜率*赔率-(1-胜率) 综合评估胜率与赔率 [4][18] - 成长风格投资期望为0.33 价值风格为-0.22 模型明确推荐成长风格 [4][18] - 策略总收益达2236.55% 相对市场超额收益319.81% 年化波动率26.88% [19] - 最大回撤50.48% 优于成长风格的62.02%和价值风格的46.96% [19] 风格收益表现 - 上周全市场成长风格组合收益-0.48% 价值风格组合收益-0.82% [1][8] - 策略采用周度换仓方式 选取风格暴露前20%个股构建组合 [8] - 价值风格使用账面市值比和净利润市值比因子 成长风格使用净利润增速 营业利润增速和营业收入增速因子 [8] - 因子经过市值中性化和标准化处理 确保风格纯粹性 [8]

一、种瓜得豆 长期以来，我一直在思考一个问题：为什么很多学习领悟能力、逻辑思维能力很强的人，进入股市后亏 损累累；而很多白手起家几年炒到上亿身家的散户（不是传说，我经常遇到），如果只是日常交流，你 却很少发现他们的智力情绪与思维方法有过人之处呢？ 答案是在我从一个散户转成为一个专业的基金经理之后，才慢慢领悟的： 很多备受世人认可的思维方式，其优势仅仅限于日常工作中，到了投资或创业这种"七亏二平一赢"的活 动中，就会暴露出它们的弱点。 一般人最熟悉的"大公司上班"，如果严格地按照下面六点，你最终大概率会成长为一个优秀管理者： 1. 洞察现象：他在日常工作生活中发现了一个异常，洞察了一个被忽视的机会。 2. 设计方法：设计了一个新的工作方法。 3. 测试改进。 4. 扩大尝试。 6. 终获成功。 但现实中，如果你是一个投资者，可能经历的是： 1. 洞察现象：偶然发现了一个有规律的市场现象。 4. 不断加仓：他把所有的仓位都用于这种方法，账户快速升值。但在一次投资中，他严重被套，但因为 以前也出现过类似情况，最终都赚回来，他不断加大仓位，从半仓到全仓到加杠杆。 5. 终获破产。 大公司的工作都是一个事先设计好的闭环 ...

导读：在今年公募基金的改革方案中，基金的业绩基准被提到了一个前所未有的高度。一方面，设置一个合理科学的基准，变得越来越重要。另一 方面，在沪深300指数规模不断增长的背景下，主动权益的价值就要体现在稳定战胜业绩基准上。而我们知道，作为一个群体，阿尔法是零和游 戏。有人能战胜基准，就有人会跑输基准。 那么，如何稳定的战胜基准呢？我的好朋友， 国联民生证券的包承超最近写了一个报告，探索如何通过组合管理超越基准。 这篇报告给了我不少 启发，我也分享一些报告的精华要点给大家！ 这篇报告有几个核心观点，我通过几张图给大家做一些总结。 1）沪深300作为主要的指数基准，是由哪些风格因子构成的。我们看到，主动型基金经理的投资风格，主要在质量、景气、动量三个因子上。而沪 深300指数的因子中，还有红利因子和低估值因子。当这两个因子表现较好的时候，主动权益基金作为整体会跑输指数。而在质量、景气、动量因 子表现就好的时候，主动权益基金会跑赢指数。 4）从组合优化器的角度看，不改变基金的持仓，只是简单的将偏离过大的风格压回到合理约束范围，基金的收益分布显著改善（我理解就是夏普 也会变得更好，超额收益的稳定性更强了）。 5）大家常说 ...

核心观点 - 报告创新性地提出基于赔率和胜率的投资期望结合方式，为应对价值成长风格切换问题提供定量模型解决方案 [1][8] - 最新一期风格轮动模型推荐成长风格，其投资期望为0.45，显著高于价值风格的-0.35 [4][18] - 2013年至今，基于投资期望的风格轮动模型策略年化收益率达27.90%，夏普比率为1.03 [4][19] 赔率分析 - 市场风格的相对估值水平是预期赔率的关键影响因素，两者呈现负相关关系 [2][14] - 当前成长风格赔率估计为1.11，价值风格赔率估计为1.09 [2][14] - 估值差计算采用账面市值比（BP_LF）平均数之差，并进行全市场估值水平修正 [11][12][13] 胜率分析 - 胜率指标体系包含5个宏观指标和3个微观指标，共8个指标 [16] - 当前6个指标指向成长风格，2个指向价值风格 [3][16][17] - 成长风格当前胜率为68.88%，价值风格胜率为31.12% [3][16] 策略表现 - 上周全市场成长风格组合收益3.34%，价值风格组合收益1.02% [1][8] - 策略总收益达2136.07%，相对市场超额收益310.77% [19] - 策略最大回撤50.48%，优于基准的63.23% [19] 方法论 - 价值风格采用账面市值比（BP_LF）和净利润市值比（EP_TTM）因子 [8] - 成长风格采用净利润同比增速、营业利润同比增速和营业收入同比增速因子 [8] - 因子经过市值中性化和标准化处理，选取风格暴露前20%个股作为代表组合 [8]

核心观点 - 报告创新性地提出基于赔率和胜率的投资期望模型，用于定量分析价值/成长风格轮动问题 [1] - 最新数据显示成长风格组合周收益2.54%，价值风格组合周收益2.24% [1][8] - 模型推荐当前配置成长风格，其投资期望0.14显著高于价值风格的-0.04 [4][18] - 2013年至今该策略年化收益率达27.62%，夏普比率1.02 [4][19] 赔率分析 - 赔率定义为平均正收益与平均负收益绝对值的比值，与相对估值水平呈负相关 [9][10] - 采用账面市值比(BP_LF)计算估值差，并通过市值中性化处理保证数据可比性 [11][12] - 当前成长风格赔率1.11（估值差分位数0.51），价值风格赔率1.09（估值差分位数0.56） [2][14][15] 胜率分析 - 构建7个宏微观指标评估体系：5个宏观指标（利率、PMI、信贷等）+3个微观指标（动量、资金流向等） [16] - 当前4个指标支持成长（十年国债、美债、CPI-PPI、动量），3个支持价值（PMI、中长期贷款、强势股） [3][17] - 量化映射显示成长风格胜率53.87%，价值风格胜率46.13% [3][16] 策略表现 - 投资期望公式：胜率×赔率-(1-胜率)，成长风格得分0.14显著优于价值风格的-0.04 [4][18] - 历史回测显示策略总收益2064.09%，相对市场超额收益306.02%，最大回撤50.48% [19] - 净值曲线显示策略自2013年持续跑赢成长/价值等权基准及市场指数 [21][23]

行业与公司分析总结 1 市场主导变量与模型偏差 - 当前市场主导变量为风险偏好上升 导致股市上涨、债市下跌 与流动性下降预期相反 模型预测出现偏差[1] - 模型在总量资金变化预测较准确 但对风险偏好变化缺乏有效预测手段 需进一步完善[7][8] - 基本面研究胜率约64% 风险偏好驱动阶段胜率明显下降[15] 2 资产端与负债端表现 - 资产端盈利低位窄幅震荡 私人部门负债增速平稳 经济无大幅波动迹象[1][5] - 负债端金融部门流动性异常宽松 资金空转现象严重 类似2016年去杠杆过程[1][5] - 实体部门经历两轮负债增速扩表（1-2月6周、6-7月5周） 主要由政府部门发债驱动 私人部门融资需求低[10] - 6月政府部门负债增速15.3% 整体实体部门负债增速8.8% 7月政府部门负债增速升至15.6%[10] 3 金融流动性变化 - 金融流动性边际扩张顶点出现在7月4-8日 之后开始收敛 8月初季节性恢复短暂[6] - 7月第二周起金融流动性边际收缩 股票和债券市场呈现跷跷板效应[12] - 金融与实体经济分化 金融让利于实体经济 货币政策配合财政政策[11][12] 4 未来市场预期 - 预计未来几个月政府部门负债增速单边下降 年底或降至12.5%[13] - 权益市场趋势性上涨难以维持 因缺乏持续盈利增长支撑[13] - 若风险偏好趋势性反转 可满仓成长股并做空债券 但概率较低[29] 5 风险偏好驱动因素 - 风险偏好上升源于国内"反内卷"政策 体现为商品期货价格异常拉升与南华黑色指数高度相关[16][18] - 股债性价比（万德全A市盈率倒数/实际收益率）7月24日达2.76（本轮最低） 显示风险偏好倾向股票[21] - 风险偏好为内生变量 在盈利稳定、负债端收敛背景下 其下降只是时间问题[15] 6 美国经济对比 - 美国2025年上半年实际GDP增速2.0% 向联储预期中枢1.8%回归 类似2001年互联网泡沫后回归[17] - 二三月份AI狂热推动风险偏好 但难以持续[17] 7 投资策略建议 - 债券：实债收益率超1.7%为相对安全位置[28] - 权益仓位：若风险偏好下降 应降低仓位并集中于价值股[31] - 对冲策略：做多国债期货+做空沪深300/上证50+做多中证1000[31] - 极端情况可小仓位参与成长股 同时配置债券防范风险[31] - 学会空仓是成熟投资者重要标志 不利市场环境下保持空仓可避免损失[30] 8 研究方法比较 - 基本面研究关注盈利和估值 胜率约64% 适合长期投资[15][23][24] - 非基本面研究依赖情绪波动 适合短期交易（高频量化/游资）[23][27] - 投资应侧重胜率（基本面）而非赔率 稳定模型胜率可达80%[24][26]

报告核心观点 - 报告创新性提出基于赔率和胜率的投资期望结合方式，为价值成长风格切换问题提供定量模型解决方案，最新一期风格轮动模型推荐成长风格，2013 年至今该模型策略年化收益率 27.35%，夏普比率 1.01 [1][4] 分组1：前言 - 创新性提出基于赔率和胜率的投资期望结合方式应对价值成长风格切换问题，后续会在样本外跟踪并定期汇报 [8] - 采用个股因子合成刻画成长和价值风格，价值风格用账面市值比和净利润市值比，成长风格用单季度净利润同比增速等，对因子做市值中性化和标准化处理，选风格暴露前 20%个股为代表组合，周度换仓测算收益 [8] - 上周全市场成长风格组合收益 2.09%，价值风格组合收益 0.29% [1][8] 分组2：赔率 - 赔率指亏损为 1 时盈利的数值，一段收益率序列的赔率等于平均正收益与平均负收益绝对值的比值 [9] - 关注市场风格相对估值水平，用估值差的历史分位数法刻画并基于市场估值修正，包括计算初始估值差、除以全市场估值平均数、计算排位次序百分比 [11] - 市场风格相对估值水平与预期赔率负相关，根据最新估值差分位数，当下成长风格赔率估计为 1.11，价值风格为 1.08 [2][14] 分组3：胜率 - 梳理五个宏观指标和三个微观指标判断胜率，包括十年中债国债到期收益率、美国 6 个月国债收益率等 [16] - 七个胜率指标中 4 个指向成长，3 个指向价值，当下成长风格胜率为 53.87%，价值风格为 46.13% [3][16] 分组4：投资期望及策略收益 - 根据公式计算，最新成长风格投资期望为 0.14，价值风格为 -0.04，风格轮动模型推荐成长风格 [4][18] - 2013 年至今基于投资期望的风格轮动模型策略年化收益率 27.35%，夏普比率 1.01，总收益 1979.07% [4][19]

涉及行业 转债市场 核心观点和论据 1. **市场随机性与择时** - 市场多数时候难以预测，涨跌盈亏比为 1:1，只有少数时间点出现明显信号，一年大概有两到四个这样的时间点，此时胜率和盈亏比与其他时间不同，需果断把握 [2] - 统计指标显示，指标值 0.4 以上机会充盈，0.25 以下较难，当前指标值约 0.33，多数时间围绕 0.35 附近波动，处于不高不低的相持阶段 [3] 2. **沟通与投资建议** - 沟通时观众不爱听模棱两可的观点，可重点关注后续关键点及可能出现的情景，以及达到关键点时的应对动作 [6] - 投资处于中性阶段时，可多展示择券策略的运行和执行方式，通过仓位表达观点以提高概率和盈亏比，同时找齐对照组 [7] 3. **择券相关要点** - 今年是择券大年，但不能将回报归因于看的比别人准，市场今年 1 - 5 月各券胜率 74.7%，自身组合胜率 64.7%，比市场低 10%，择券关键是找到与交易适配的品种 [8][9][10] - 策略建议月度换仓，不建议单周或双周换仓，尤其对于资金体量大的客户 [11] - 不同价格转债的策略：低价券配合高动量；中等品种用希腊字母策略；高价品种设置天生止损线，通过均线锁定止损线，组合内高价品种不能随意调整 [12][13] - 不要急于砍断盈利，保留可能带来尾部机会的品种，等待不涨的品种上涨 [14] - 避免瞎用指瘾策略，进行技术和品种层面的分散投资，分散不同技术形态和周期、科技类品种 [15][16] 其他重要内容 转债市场存在典型症状，如高等级转债出库等，不代表基本面变化；要尊重市场随机性，保持正确心态，避免自我折磨 [4][17]

核心观点 - 报告创新性提出基于赔率和胜率的投资期望结合方式，为应对价值成长风格切换问题提供定量模型解决方案，最新一期风格轮动模型推荐成长风格，2013 年至今基于投资期望的风格轮动模型策略年化收益率 27.19%，夏普比率 1.00 [1][4] 前言 - 报告创新性提出基于赔率和胜率的投资期望结合方式，后续将持续在样本外跟踪并定期汇报 [1][8] - 采用个股因子合成刻画成长和价值风格，价值用账面市值比、净利润市值比，成长用最近一期单季度净利润同比增速等，对因子做市值中性化和标准化处理后等权复合，选风格暴露前 20%个股为代表组合，风格收益测算采用周度换仓 [8] - 上周全市场成长风格组合收益 2.32%，价值风格组合收益 2.76% [1][8] 赔率 - 赔率指亏损为 1 时盈利的数值，一段收益率序列的赔率等于平均正收益/平均负收益的绝对值 [9] - 采用估值差的历史分位数法刻画市场风格相对估值水平，先算风格暴露前 20%和后 20%股票组合账面市值比平均数之差为初始估值差，再除以对应截面全市场估值平均数，最后算估值差在历史上的排位次序百分比 [11] - 根据最新估值差分位数，当下成长风格赔率估计为 1.12，价值风格赔率估计为 1.08 [2][14] 胜率 - 梳理五个宏观指标和三个微观指标判断胜率，包括十年中债国债到期收益率、美国 6 个月国债收益率等 [16] - 七个胜率指标中 4 个指向成长，3 个指向价值，当下成长风格胜率为 68.88%，价值风格胜率为 31.12% [3][16] 投资期望及策略收益 - 根据公式投资期望=胜率*赔率 -（1 - 胜率），计算得成长风格投资期望为 0.14，价值风格投资期望为 -0.04，推荐成长风格 [4][18] - 2013 年至今，基于投资期望的风格轮动模型策略年化收益率 27.19%，夏普比率 1.00 [4][19]