文 | 银行螺丝钉 （转载请注明出处） 在主动优选、指数增强这两个组合上， 自动止盈功能上线啦。 一般是到3点几星，止盈机会会多一些，不过自动止盈功能可以先上线，方便大家开通。 投顾组合，是如何止盈的？ 像 主动优选 （点击查看介绍） 、 指数增强 等组合止盈，一般两种方式。 （1）当市场部分高估：组合自动调仓 当一部分品种高估，一部分低估，投顾组合会自动调仓，会帮助大家， 止盈 高估品种， 加仓 低估品种。 投顾组合自动完成，不需要大家手动操作，更加省心省力。 例如2021年初，主动优选止盈了组合中成长风格的基金，当时止盈收益也达到120%。 刚好深度价值风格当时也有低估品种。成长风格基金止盈后，主动优选也调仓买入了深度价值风格品种。 （2）当市场整体高估：组合发车 止盈 如果市场整体不便宜，没有低估品种，会对组合整体做止盈。 螺丝钉会给出「发车 止盈 」的信号，提示大家将 主动优选 、 指数增强投顾组合 ，分批转换成 365天 等稳健类投顾组合，实现组合的止盈。 什么是组合发车止盈？ • 当市场处于低估阶段，例如4星级-5星级，组合会给出「发车买入」的信号。 • 当市场走出低估阶段以后，例如3星级-1星级 ...

文 | 银行螺丝钉 （转载请注明出处） 今天A股港股比较强势，整体上涨。 截止到收盘，还在4.2星，距离4.1星不远。 大中小盘股都上涨，小盘股上涨更多。 昨天价值风格强势，今天变成成长风格强势。 科创、创业板领涨。 港股也整体上涨。 • 港股恒生指数，上涨43%。港股科技股上涨更多，恒生科技上涨66%。 人民币资产最近一年涨幅排在全球前列。 原因也是因为，一年前估值实在太低了。 当时A股港股在5.9星。 港股科技股上涨超2%。 1. 今天刚好是9月24日一周年。 在一年前，9月中旬，A股港股都在5.9星上下。 过去一年里，A股港股大幅上涨，从5.9星的历史极端低估，上涨到现在的4.2星上下。 过去一年里，截止到9月23日收盘： • 全球股票市场，上涨17%。 很多指数的估值创下历史新低。 同时A股港股整体估值，比全球市场平均估值，低50%。 另一方面，去年9月美联储开启了首次降息，之后美元利率、汇率下降。 全球市场流动性变得充裕。 同时去年9月24日，咱们也推出了一篮子的利好政策。 加上国家队买入上万亿的300、500等指数基金，让A股港股逐渐从底部提升起来。 低估，是最大的利好。 如果再来一轮5点几星，相 ...

市场表现与风格分析 - 大盘开盘上涨但收盘涨幅回落 整体微涨微跌 处于4 2星级估值水平[1] - 大盘股略微上涨 中小盘股下跌[2] - 创业板等成长风格上涨 价值风格相对低迷[3] - 今年成长风格上涨导致估值提升 部分基金经理开始降低成长比例并提升价值风格配置[4] - 长期遵循估值低的风格提升配置比例 例如去年成长风格大跌时提升成长比例[6][7] 港股市场表现 - 港股整体上涨 科技股领涨[8] - A股半年报更新完成 港股多数股票财报也更新完毕[9] 投资者收益差异分析 - 同一品种投资者收益率差异显著 主动优选收益率从百分之几到20%多 恒生科技收益率从刚开始盈利到30-50%[11][12] - 收益率差异主要与入市时间和买入成本相关 牛市入市成本较高 熊市底部入市成本较低[14][15] - 历史上A股70%股票账户开在2007年和2015年两次大牛市[18] - 市场下跌时通过定投可降低持仓成本 实现微笑曲线效应[21][23] - 去年统计显示多数投资者持仓成本在5 1-5 2星级 部分优秀投资者成本更低[25][26] 投资策略与经验积累 - 第一轮熊市-牛市周期主要积累投资经验 包括判断估值和经历市场波动[28][30] - 2022-2024年为A股最近10年最长熊市 出现过5 9星极端低估[33][34] - 平均每3-5年出现小牛熊市 7-10年出现大牛熊市 未来30年预计经历6轮熊市-牛市过程[37][38] 产品功能更新 - 主动优选和指数增强组合上线自动止盈功能 未来可分批转换成稳健类投顾组合实现止盈[40] - 月薪宝投顾组合含40%股票和60%债券 股票部分偏价值风格且估值略低 债券以中短债为主且投资价值提高[45] 估值数据摘要 - 沪港深红利低波盈利收益率10 16% 市盈率9 84 市净率0 96 股息率3 78% ROE 9 76%[50] - 上证红利盈利收益率10 14% 市盈率9 86 市净率0 97 股息率4 87% ROE 9 84%[50] - 创业板市盈率42 99 市净率5 53 股息率0 85% ROE 12 86%[50] - 科创50市盈率107 63 市净率6 70 股息率0 31% ROE 6 23%[50] - 十年期国债到期收益率1 87%[50] 债券市场数据 - 中证短融修正久期0 32 到期收益率1 73% 近1年收益1 97% 近3年收益2 46% 近5年收益2 76%[55] - 10年期国债修正久期7 57 到期收益率1 79% 近1年收益3 61% 近3年收益4 69% 近5年收益4 75%[55] - 30年期国债修正久期19 89 到期收益率2 16% 近1年收益2 25% 近3年收益8 63% 近5年收益9 04%[55]

有限关注因子构建 - 传统金融市场研究假设投资者能瞬时识别所有信息并反映至资产价格，但现实中投资者关注度是稀缺资源，需分配至家庭、工作等领域[1] - Barber和Odean(2008)选取极端收益、异常交易量、新闻头版作为关注度代理指标，发现个人投资者优先买入高关注股票但后续表现不佳[1] - 国内龙虎榜研究显示上榜股票短期吸引跟进买入但长期收益反转[1] - 因子构建采用异常换手率(日换手率/过去252日均值)、异常成交量(日成交量/过去252日均值)、极端收益(日收益与市场均值偏离平方)、龙虎榜指标(0/1虚拟变量)[2][3] 因子合成方法 - 线性合成法：对连续变量排序标准化后相加，因子值范围0-4，值越大代表散户关注度越高[3] - 随机森林法：用过去60个月数据训练模型，以收益前20%和后20%作为正负例标签，预测负例概率作为关注度指标[3][4] - 随机森林法因包含收益预测属性，其分组收益效果和IC表现显著优于线性合成法[4] 因子表现验证 - 高关注组股票股东户数增长更显著，线性合成法在极端分组区分度更突出[7] - 全市场测试显示随机森林法RankIC为-0.076，胜率70.1%，优于线性合成法的-0.081和66.7%胜率[8] - 因子在中证1000表现最佳，因小盘股更易受散户"追涨杀跌"影响导致后续回撤[12][13] 因子IC的市场信号功能 - 2019-2021年上半年因子IC回撤，显示散户追涨赚钱效应显著，尤其沪深300；2021年下半年后IC转负[14][17] - 沪深300因子IC与行业轮动速度指标相关性达0.5，IC高位时市场表现较好[19] - 基于沪深300因子IC的择时策略年化收益5.12%，夏普率0.35，月度胜率76.32%[22][23] 因子在指数增强中的应用 - 沪深300叠加有限关注因子组合年化收益13.84%，夏普率0.73，显著优于基础组合的12.17%和0.64[29] - 中证500叠加因子组合年化收益13.95%，但中证1000应用效果不明显[29][30] - 分域测试显示高关注组中低波动率、低流动性、长期动量因子IC提升显著，成长因子IC达0.0206 vs 非关注组0.0143[32][33] - 分域选股策略在沪深300实现15.34%年化收益，夏普率0.74，优于原选股组合的12.80%[40]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.86%，本年超额收益10.78% [6] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.16%，本年超额收益11.24% [6] - 中证1000指数增强组合本周超额收益-0.29%，本年超额收益15.73% [6] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.29%，本年超额收益11.42% [6] 选股因子表现跟踪 - 沪深300成分股中DELTAROE、预期PEG、预期EPTTM等因子表现较好 [7] - 中证500成分股中一年动量、预期净利润环比、一个月反转等因子表现较好 [9] - 中证1000成分股中DELTAROA、单季净利同比增速、单季超预期幅度等因子表现较好 [11] - 中证A500指数成分股中预期PEG、DELTAROE、预期EPTTM等因子表现较好 [14] - 公募基金重仓股中DELTAROE、一个月反转、DELTAROA等因子表现较好 [16] 公募基金指数增强产品表现跟踪 - 沪深300指数增强产品本周超额收益最高0.82%，最低-0.24%，中位数0.26% [20] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高0.95%，最低-0.73%，中位数0.14% [22] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高0.69%，最低-0.64%，中位数-0.02% [25] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高0.85%，最低-0.33%，中位数0.34% [27] 公募基金指数增强产品数量及规模 - 沪深300指数增强产品共有70只，总规模合计770亿元 [19] - 中证500指数增强产品共有71只，总规模合计432亿元 [19] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模合计150亿元 [19] - 中证A500指数增强产品共有52只，总规模合计205亿元 [19] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化的方式来检验控制了各种实际约束后单因子的有效性 [31] - 目标函数为最大化单因子暴露，约束条件包括风格暴露、行业偏离、个股权重偏离等 [29] - 设置个股相对于其基准指数中权重的偏离幅度为0.5%-1% [30] 公募重仓指数构建方式 - 通过基金的定期报告获取基金持股信息，将符合条件基金的持仓股票权重平均获得公募基金平均持仓信息 [32] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股来构建公募基金重仓指数 [32]