量化大小盘风格轮动模型介绍与最新观点 [page::0]

• 模型基于宏观、估值、基本面、资金、情绪、量价6个维度因子构建，历史回测区间2013/12-2024/09。

- 相对沪深300和中证2000等权基准组合，模型年化超额收益达17.45%。

• 年内观察，2、3、5、8月小盘风格占优，1、4、12月大盘风格占优。

- 7月底模型最新信号为0.5，指向小盘，8月建议继续超配小盘风格。

• 长期视角当前市值因子估值价差1.1，显示小盘风格空间未拥挤，长期看好小盘 [page::0].

价值成长风格轮动模型及多频率因子模型表现 [page::0]

• 价值成长轮动模型结合宏观、估值、基本面3维因子，年化超额收益8.8%（基准为国证成长和国证价值等权组合）。

- 周度模型基于深度学习因子、动量因子与拥挤度因子，年化超额为7.19%。

• 7月底量化模型信号为-0.33，指向价值风格，8月建议切换至价值风格超配。

- 两模型展现了不同频率因子的风格轮动能力，有效辅助月度与周度风格配置 [page::0].

风险提示及投资建议 [page::0]

• 量化模型基于历史数据，存在历史规律失效风险。

- 建议结合模型信号动态调整大小盘及价值成长风格配置，规避潜在风格切换风险。

• 本报告针对国泰海通证券签约客户提供，投资需谨慎并注意风险控制。

国泰海通｜金工：量化风格轮动模型介绍—详细分析报告

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1. 元数据与概览

报告标题： 量化风格轮动模型介绍
发布机构： 国泰海通证券股份有限公司
报告日期： 2025年08月18日
报告作者： 郑雅斌（分析师编号 S0880525040105）、张雪杰（分析师编号 S0880522040001）、朱惠东（分析师编号 S0880525070025）
研究对象： A股市场中规模（大小盘）及风格（价值与成长）轮动的量化模型介绍与应用
主题： 通过量化手段构建风格轮动模型，针对大小盘及价值成长风格在A股市场的轮动规律，提供月度及周度的投资风格建议。

核心论点与报告目标

该报告围绕构建“大小盘风格轮动模型”和“价值成长风格轮动模型”两个核心量化模型，以历史数据作为回测基础，探讨不同市值和风格因子在长期及月度时间尺度上的轮动规律，进而为策略投资者提供风格配置建议。模型基于宏观、估值、基本面、资金、情绪、量价等多个维度筛选因子，实证表明模型在历史测试期间能带来显著超额收益。报告同时指出最新模型信号，结合历史经验，为8月份提供风格配置建议。最后提醒量化模型基于历史数据，存在失效风险。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 报告引言及摘要

报告首先介绍了量化模型构建的背景与方法论，指出A股市场存在大小盘及价值成长风格的周期性轮动特征。构建的两个模型尝试捕捉这些轮动规律，旨在为投资者提供量化且系统的风格配置信号。报告同时提供了最新几个月的信号解读，以及长期的风格判断观点，具有较强的实操指导性。

2.2 大小盘轮动模型介绍

• 模型构建： 从宏观、估值、基本面、资金流向、市场情绪、量价关系六个维度测试历史上有效的因子，经过筛选与加权，形成大小盘轮动最终得分。

- 回测结果： 自2013年12月至2024年9月的实证区间内，模型相对沪深300和中证2000等权基准的年化超额收益达到17.45%，表现优异。

• 月度轮动特征： 年内存在明显的月度波动规律，具体表现为2月、3月、5月、8月小盘风格占优，1月、4月、12月大盘风格占优。

- 最新信号： 截至2025年7月底，模型信号0.5，倾向于小盘风格。结合历史经验，8月小盘略占优，建议继续超配小盘。

• 长期观点： 市值因子估值价差为1.1，未体现拥挤行情，中长期继续看好小盘风格。

推理依据：
模型综合多个维度因子，能够多方位反映市场风格的变化，量化历史数据回测得到稳定超额收益，说明其有效性。月度风格波动结合季节性资金配置、宏观政策及市场情绪周期具有合理解释。

关键数据点及意义：

• 年化超额收益17.45%反映模型较高的历史盈利能力。

- 不同月份大小盘切换表现揭示了市场风格的周期性规律，为策略部署提供重要时间节点指引。

• 市值估值价差1.1值显示小盘估值相对于大盘无过度溢价，降低追高风险。

2.3 价值成长轮动模型介绍

• 模型组成： 重点维度收敛至宏观、估值、基本面三个方向，因子均基于历史有效性挑选出最终模型。

- 性能表现： 使用国证成长与国证价值指数等权基准，模型年化超额收益达8.8%。

• 周度模型： 结合深度学习因子、动量因子及拥挤度因子，纯量价视角构建的周度模型，实现年化超额7.19%。

- 最新信号： 7月底月度量化模型信号为-0.33，指向价值风格。结合历史8月价值相对占优的规律，建议8月转为超配价值风格。

推理依据：
成长与价值风格轮动较为频繁，适合采用月度乃至周度频率进行捕捉。多维度因子筛选和深度学习技术提升了模型的拟合和预测能力。信号结合历史经验进行风格选取，增强了投资策略的有效性和实用性。

关键数据点及意义：

• 月度模型年化超额8.8%提升了风格轮动策略的投资吸引力。

- 周度模型7.19%年化超额体现高频量价信息在风格轮动中的价值。

• 最新信号与历史规律匹配，体现模型的时间匹配能力。

2.4 风险提示

• 量化模型是基于历史数据构建的，存在模型失效或历史规律变化的风险。

- 因此，投资者应警惕模型过拟合及市场结构突变对模型信号的影响。

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3. 图表深度解读

报告正文未提供详细图表内容，仅有页码1为二维码图像，故本分析围绕文本对报告核心内容作系统梳理。
二维码作用是便于读者快速关注官方公众号，获取更多研报及实时更新信息，支持后续的研究和投资决策。

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4. 估值分析

报告本身主要聚焦于量化风格轮动模型的构建及信号解读，未详细披露具体的企业估值模型或现金流折现模型等。其目标是通过量化因子与策略回测，指导风格配置，而非个股估值。
因此，此部分无进一步估值方法论展开。

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5. 风险因素评估

• 模型失效风险： 基于历史规律构建的量化模型，在市场风格演变或宏观经济变化时可能失效。

- 数据和因子风险： 因子选择可能存在局限性，数据异常可能干扰模型准确性。

• 市场结构变化： A股市场结构、政策改变等导致的风格特征变异。

报告提醒投资者需结合市场最新情况审慎使用模型信号，强化风险意识。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告依赖历史数据回测，尽管覆盖较长时间段(2013-2024年)，但未说明市场极端情况对模型表现的具体影响，存在一定盲区。

- 价值成长周度模型引入深度学习因子，技术细节未披露，外部验证难度较大，可能导致执行风险。

• 月度信号的波动和指导性虽强，但未明确指出在市场出现非周期性事件（如政策突变、黑天鹅事件）时的应对策略。

- 长短期风格判断在报告中呈现较为清晰，但两者间是否存在矛盾或调整空间未详述。

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7. 结论性综合

国泰海通证券发布的这份量化风格轮动模型介绍报告，系统展示了两个重要方向的量化模型构建和实证结果。通过综合宏观、估值、基本面、资金、情绪及量价因子，模型在大小盘风格轮动上取得了接近17.45%的年化超额收益，在价值成长风格轮动上也获得了8.8%的超额回报。结合最新7月底的信号，报告提出2025年8月建议继续超配小盘风格及价值风格，符合历年特定月份的历史风格表现规律。

报告对模型风险进行了提醒，凸显量化模型使用过程中的审慎态度。尽管技术细节部分略显简略，整体框架清晰，基于广泛历史数据的量化回测效果显著。该研究为A股市场投资者提供了一套可操作的风格配置参考，既具理论深度也兼顾实践指导。

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溯源标注：
本文所有观点均据报告原文总结整理，[page::0]

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注：报告页码1为二维码图片，非数据图表内容，未作专门图表分析。[page::1]

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