2020上半年市场回顾：风格高度集中与板块轮动 [page::5]

• 中小盘股强势崛起，创业板指、中小板指等指数相对沪深300明显超额收益。

- 医药、科技、必选消费等行业表现突出，其他行业整体表现低迷。

因子层面：盈利因子与成长因子显著跑赢，风格极度分化 [page::6]

• 沪深300、中证500、中证1000空间中，盈利和成长因子均获得显著正超额收益，其余因子普遍为负。

- 风格分化强化机构抱团，财务质量及业绩预增因子表现良好。

估值分化度量及驱动机制：基于PE与PB的回归模型 [page::7][page::8]

• 利用PETTM对净利润增长率，PBMRQ对ROE的加权回归，测量估值分化度β。

- β值反映市场对高成长/高盈利企业认可度及未来业绩一致预期。

• 不同行业更适合使用PE或PB指标衡量，反映成长和成熟阶段差异。

盈利视角：2017年后PB分化大幅提升，反映资产保值需求增强 [page::9][page::10]

| 阶段 | 开始时间 | 结束时间 | PB因子年化收益 | ROE因子年化收益 | PB分化度变化 | 市场驱动原因 |
|------|----------|----------|----------------|----------------|--------------|------|
| 1 |2015-06|2017-03|14.73%|3.45%|由负转正|估值修复 |
| 2 |2017-04|2018-01|-1.12%|18.55%|上升|估值驱动，漂亮50行情|
| 3 |2018-02|2018-07|-1.40%|8.71%|下降|盈利兑现|
| …… | | | | | | |

成长视角：2019年后PE分化度攀升，市场预期成长加速 [page::10][page::11]

| 阶段 | 开始时间 | 结束时间 | PE因子年化收益 | 净利润增长率因子年化收益 | PE分化度变化 | 市场驱动原因 |
|------|----------|----------|----------------|----------------------|--------------|------|
| 1 |2015-06|2015-11|14.67%|11.35%|上升|估值修复 |
| 2 |2015-12|2019-01|11.61%|-2.78%|下降|成长性下降|
| 3 |2019-02|2020-05|-5.12%|10.95%|上升|估值驱动|

下半年展望：强盈利、弱成长，量价因子有机会 [page::12][page::14]

• PB分化度保持低位、ROE因子持续正收益，表明盈利兑现；但PE分化度升高，成长兑现不足。

- 疫情影响行业多样，疫情冲击小行业多为成熟且ROE较高行业。

• 货币宽松，资金风险偏好低，资金追求短期低风险收益。

- 预计高盈利因子表现优异，成长风格需催化剂推动，价值策略表现复杂，量价因子受益流动性宽松。

量化策略表现与推荐 [page::7][page::16][page::18][page::19][page::21]

| 策略 | 2020年年化超额收益|
|------|-------------------|
|分析师持续覆盖策略|4.7%|
|分析师前瞻盈利预测组合|47.7%|
|行业趋势轮动策略|18.43%|
|基于公募持仓的行业轮动策略|32.16%|
|预期高派现策略|-34.8%|
|业绩与估值视角的行业轮动策略|-31.6%|

• 分析师前瞻盈利预测组合基于领先盈利预测差异化获得超额收益，2020年表现突出。

• 分析师持续覆盖组合反映机构抱团行为，为市场高共识风格代表，市场波动时短期表现波动，但中长期表现优异。

• 行业趋势动量模型通过截面+时序动量及止损机制实现风格集中下业绩再现，回测年化收益31.56%。

• 基于公募持仓的多维行业配置策略获得显著超额收益，机构投资者惯性增强。

期权对冲策略：非线性保护与成本优化 [page::24][page::25][page::26]

• 期权提供多样非线性保护，带来丰富的下跌风险管理工具。

- 期权对冲成本受隐含波动率及波动率结构影响大。

• 衍生合约组合（买入认沽配备兑认购）衣领策略效果优于单买认沽，组合波动和回撤显著减少。

结论及建议 [page::27][page::28]

• 市场风格极度集中，盈利与成长因子表现分化明显。

- 估值分化核心驱动力为业绩预期与兑现，PB与PE反映不同阶段市场偏好。

• 下半年看好高盈利因子表现，成长因子表现需催化剂，价值因子表现复杂，量价因子受流动性支持。

- 推荐关注基于行为的参与者策略及动量策略，利用期权工具实现风险管理和成本优化。

金融研究报告深度分析：“坚守盈利，巧对成长”——2020年下半年量化投资策略

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一、元数据与报告概览

报告标题：《坚守盈利，巧对成长——2020年下半年量化投资策略》

发布机构： 中信证券研究部

发布日期： 2020年6月8日

核心分析师： 王兆宇、赵文荣、马普凡、张依文、刘方等众多资深量化策略分析师及首席组合配置分析师组成团队

研究主题： 以2020年上半年市场回顾为基础，通过因子视角和量化策略分析，总结A股市场的风格特征及估值分化动力，提出2020年下半年量化投资策略，包括行业选择、策略构建、估值逻辑与风险管理。

核心论点与目标：

• 2020年上半年A股市场风格高度集中，成长与盈利因子表现显著，价值因子失效。

- 通过回归法量化估值分化，发现盈利性估值分化处于2017年以来较低分位数（14%），而成长性估值分化则达到本轮成长股周期以来最高。

• 疫情影响使得成熟高ROE行业受益，资金风险偏好降低且货币供应宽松，预计下半年盈利策略仍较优，成长策略表现存在催化需求。

- 价值策略表现分化，流动性宽松为量价型策略带来机会。

• 推荐基于参与者行为的量化策略组合和行业指数工具，同时建议利用期权等衍生品实现多样化对冲。

[page::0, 2]

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二、逐节深度解读

1. 2020年上半年市场回顾——风格高度集中与估值分化 (页5-7)

• 总结：

2020年初至5月，A股呈现中小盘股强势崛起趋势，创业板、中证500等相较沪深300收益突出，医药、科技及必选消费表现尤为优秀；其他行业表现低迷。风格因子层面，盈利与成长因子年化超额收益显著，其他因子普遍跑输基准，市场风格极端集中。量化策略方面，基于参与者行为的策略收益优于估值相关策略。

• 逻辑与数据：

图1显示中小盘指数从2019年11月开始，相对沪深300指数表现持续领先。图2展现2020年以来医药涨近19%，科技细分行业涨幅约7-15%。因子表现图3-5揭示盈利与成长因子在各大指数均回报优异，推动机构抱团和一致预期强化。

[page::5, 6, 7]

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2. 估值分化的驱动因素——基于回归法的衡量及成长盈利预期 (页7-12)

• 总结：

采用静态PE（PETTM）和PB（PBMRQ）分别回归净利润增长率和ROE，回归斜率(\(\beta\))衡量估值相对实现业绩的敏感度，即估值分化度。此分化反映市场对未来成长性和盈利性的预期强弱，斜率越高，说明投资者对高业绩企业有更高估值偏好，估值差距扩大。

• 关键数据与图表解读：

- 图7和8展示2020年5月15日中证全指样本回归散点图，显示PE与净利润增速、PB与ROE均存在显著正相关，回归R²分别约50%和69%，表明静态估值较好反映业绩实现。
- 公式3和4说明静态PE与PB隐含市场对未来增长率与ROE的一致预期，即估值实际上是预期的映射。
- PB分化自2017年急剧提升，反映市场行为转向资产保值增值需求增强，且高ROE成熟企业被高估（图9及表2）。
- PE分化经历2015-2019年下降后，2019年2月后再度上升，显示对成长型企业成长预期重新抬升，推动成长股行情（图10及表3）。

• 作者推论：

估值分化变化反映两种力量：预期强化（估值对价格的拉升）与业绩兑现（导致估值收敛）。盈利验证较好，成长兑现偏弱，估值呈分化。PB和PE因特性的不同导致价值与成长策略表现分化。

[page::7, 8, 9, 10, 11]

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3. 下半年风格判断——强盈利、弱成长、量价因子机会 (页12-16)

• 总结：

2020年2月起，PB分化度逐渐回落，显示高盈利组合实际盈利兑现预期，ROE因子仍保持正超额；但PE分化度4月底后拉升，暗示部分成长公司业绩未兑现。疫情冲击加剧行业分化，受冲击较小的是成熟高ROE行业；货币供应宽松但资金风险偏好低，多为储蓄，利率期限利差和信用利差扩大，市场偏好低风险、短期限资产。

• 图表分析：

图11和12支持上述数据动态解读。图13和14结合一季报数据对应具体行业净利润增长率及ROE状态，农林牧渔、银行、食品饮料等抗风险企业财务健康。图15-18显示货币供应、融资规模及利率变化，说明市场整体资金环境和风险偏好。

• 结论：

高盈利风格仍将表现较好；成长风格因业绩兑现偏弱可能承压，但流动性环境利好成长股催化；价值策略复合表现复杂，需具体区分PB与PE因子构建策略；流动性充裕利好量价因子策略，私募市场中性策略相关指标显示其在波动率放大时表现较优。

[page::12, 13, 14, 15]

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4. 量化策略与行业指数工具推荐 (页16-23)

• 量化策略表现综述：

- 表1显示多个基于参与者行为的量化策略2020年上半年均体现强劲超额收益，其中分析师前瞻盈利预测组合（47.7%）和基于公募持仓的行业轮动策略（32.16%）表现抢眼，价值相关策略及历史模式匹配策略表现低迷。
- 分析师前瞻盈利组合（图24、表5、6）依托分析师前瞻意见挖掘Alpha，近年历史表现稳健，2020年跑赢中证500收益超过18%。
- 分析师持续覆盖策略（图25、表7、8）体现市场抱团行为的“影子组合”，2020年上半年超额回报为4.7%，虽经历3月回调但随后恢复表现，持仓多集中于大消费和科技龙头。
- 行业趋势动量模型（图26、表9、10）结合截面与时序动量及止损机制，能有效捕捉风格集中市场下的动量效应，2020年收益约6%，明显优于基准。
- 基于公募持仓的行业配置策略（图27、表11、12）利用多维仓位变动和超配指标确认机构投资者偏好行业，2020年以来表现持续超额。

• 指数工具筛选：

从基金规模、流动性、费率、跟踪误差和信息比率五个维度筛选了34只行业指数基金，覆盖食品饮料、农林牧渔、家电、医药、银行及非银金融等重点板块，满足投资者实际交易需求。

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5. 期权对冲策略介绍与实践分析 (页24-27)

• 内容提要：

2019年沪深300ETF及股指期权上市标志着A股市场量化对冲能力大幅增强。期权对冲具有非线性特征，能提供多样化的下行保护效果。基于理论定价和实际市场隐含波动率，报告详细计算了不同月平值及虚值认沽期权的对冲成本和保护能力（表14），论证买入认沽期权能较好控制下跌风险，但需关注隐含波动率变化，影响套保成本。

• 衣领策略介绍：

结合买入认沽期权与备兑卖出认购期权的策略降低对冲成本，虽然牺牲部分上涨收益，但增强波动时期组合绩效。实证通过沪深300ETF、上海50ETF对比买入认沽和衣领策略（图28-30，表15），结果显示衣领策略波动率和回撤均明显优于单纯买认沽期权，且均显著优于持有标的。

• 作者观点：

期权作为量化对冲工具因其非线性保护和灵活策略组合成为整合市场波动风险的重要工具。隐含波动率周期性上行和下行对期权价值带来挑战，建议在波动率合适时提前布局，衣领策略为成本可控下较优选择。

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6. 风险因素 (页29)

• 模型风险：量化回归模型、策略构建在市场非线性变化中可能失效。

- 数据过度拟合风险：历史数据的拟合可能导致未来适用性差。

• 政策风险：国内外政策变化可能带来市场大幅波动，影响量化策略效果。

[page::29]

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三、图表深度解读

• 图1-2（主要宽基指数相对强弱与行业收益）： 明确中小盘强势，科技、医药与必需消费领涨，为后续风格分析奠定基础。

- 图3-6（因子 年化超额收益及量化组合表现）： 盈利与成长因子强势，其他因子普遍疲弱，验证市场风格极端集中和抱团现象。

• 图7-8（PE与PB回归图）： 静态估值指标与业绩增长的正相关关系及加权系数说明估值分化的市场预期渗透性。

- 图9-12（PB与PE分化度及因子表现时间序列）： 对比显示2017年后PB快速上升、PE近期重振，映射市场盈利与成长预期动态。

• 图13-14（行业净利润增长及ROE）： 疫情下财务健康行业的识别，确认资金偏好合理性。

- 图15-18（货币供应与利率变动）： 反映资金面宽松但风险偏好疲软，影响投资因子表现。

• 图19-23（私募市场中性策略与市场流动性指标关系）： 市场流动性/波动率提升带动量价因子策略表现提升。

- 图24-27（量化策略与公募持仓策略实际绩效）： 验证基于参与行为的量化策略优越性和机构持仓行为惯性。

• 图28-30（期权隐含波动率与对冲策略表现）： 展示期权隐含波动率对套保成本及保护效果的影响，实证衣领策略改善组合表现。

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四、估值分析

• 估值指标与模型： 本报告精准使用PETTM与PBMRQ作为估值指标，通过加权回归净利润增长率和ROE，提取斜率参数β作为估值分化度量指标。

- 作用机理： 斜率β度量市场对高成长/高盈利企业的估值敏感度，反映市场预期强化或缓解动态。

• 估值状态： 2017年以来PB分化度快速攀升，成长股PE分化度到2019年后持续增强，提示估值环境对盈利与成长股的截然不同态度。

- 预测驱动： 盈利分化主要由资产保值需求及经济结构调整引导，成长分化则受成长预期周期影响。

• 估值分化的投资信号： 高β可能伴随因子失效，短期内难以直接买入相应因子获利，但反映潜在结构调整与投资机会。

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五、风险因素评估

• 模型风险： 量化策略依赖统计模型，在非正常市场环境如极端波动下可能失效。

- 数据过度拟合： 历史拟合优秀不代表未来表现，风险在于模型泛化性差。

• 政策风险： 国内外政策变化可能引发市场大幅调整，打乱风格集中与估值规律。

- 流动性风险： 虽市场流动性宽松，但若流动性收紧，量价策略可能受损。

• 期权对冲风险： 隐含波动率及期权定价机制复杂，套保时点和策略选择至关重要。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告较为理性系统地揭示了盈利与成长因子估值异化与表现差异，但对价值因子复杂表现解释尚显笼统，缺乏更细致的分档或风格细分讨论。

- 对于量化策略，虽强调基于参与者行为的策略优越，但因风格极端集中，该类策略的拥挤和潜在风险不够深入。

• 期权策略的实证时间较短（2020年初至5月中），对其在更长周期极端市场的适用性尚未充分验证。

- 在疫情影响的行业分化分析中，较少涉及成长型细分行业（如新兴科技）在疫情后的结构性机会。

• 货币政策和利率环境的讨论未涉及海外资本流动及中美关系等外部影响，对流动性宽松持续性的评估有限。

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七、结论性综合

本报告深入剖析2020年上半年A股市场波动剧烈背景下的量化投资风格与策略表现，结合静态估值与业绩表现回归，精细量化估值分化度，揭示盈利与成长因子在市场预期和兑现间的动态变化机理。报告通过丰富的图表数据对比及量化策略回测，证实基于参与者行为和机构持仓的量化策略优于传统价值因子策略，切合当前风格极端集中的市场环境。资金面宽松但风险偏好不足，货币供应多流入储蓄，导致成长风格需催化剂复苏，而盈利风格基于疫情影响行业分化具备持续优势。通过量化行业趋势动量模型及公募持仓分析识别优质板块，提供实操指数工具推荐。最后，结合沪深300及上证50ETF期权实证，倡导期权及衣领策略作为下行风险对冲工具，帮助投资者丰富风险管理手段。

总结观点：

• 维持对强盈利组合的积极态度，下半年建议坚守盈利主题；

- 成长风格表现将视催化剂出现情况而波动，短期或承压；

• 价值策略结构复杂，需仔细区分估值指标应用场景；

- 量价因子在当前宽松流动性环境中同样具较好机会；

• 期权衣领策略有效降低组合波动与回撤，适合波动率中枢平稳环境下防范风险。

策略建议切实契合中国A股当前波动和风格背景，为投资者提供了基于量化模型、实证数据、资金行为及风险管理的全面投资框架。[page::0-3,5-28]

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附：报告关键图表示例


中小盘股指数自2019年11月起相较沪深300逐步跑赢，体现出中小盘强势的市场风格。


2017年以来PB分化度大幅攀升，高ROE组合获益显著，驱动市场估值结构分化。


基于分析师盈利前瞻的量化组合近年稳健跑赢中证500，充分体现市场对预期信息的敏感。


期权隐含波动率随市场波动起伏，衣领策略有效缓冲回撤，提升组合稳健性。

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本报告内容基于详尽回归模型、丰富历史数据与实操策略回测，为投资者及机构提供2020年复杂市场环境下的量化投资实务指导及风险管理建议。

报告