2020年度投资关键词与量化框架概述 [page::2][page::3]

• 2020年投资核心为“绝对收益”，采用多模块低相关的量化策略体系，提升投资稳定性。

- 顶层结构包含资产配置、量化择时、风格配置与行业轮动、组合基金策略及高频交易策略。

宏观因子投资：经济增长和利率因子反转，黄金防通胀 [page::3][page::4][page::5]

• 经济增长与利率因子处历史低位，预计均值回复，长期看好经济增长因子高暴露的A股。

- 通胀因子影响明显增强，战术配置警惕固收中企业债、长债及权益中周期、金融地产板块冲击。

• 建议加大黄金配置，待通胀风险释放后再择机进攻。

- 替代单纯债券配置，推荐多策略间轮动以对冲经济增长风险，强调策略多样性和宏观因子归因。

风格配置策略：中盘成长风格突出，Q1价值和Beta具结构性机会 [page::6][page::7][page::8][page::9]

• 2019年动量、成长风格表现优异，价值因子表现较差。

- 盈利变动驱动风格表现，中盘净利润增速企稳回升，估值无显著差异，大盘股推荐关注高股息。

• 2020年Q1价值和Beta风格具备结构性机会；风格变化更多受交易环境驱动。

- 宏观环境量化和交易情境均显示风格因子策略收益持续增长。

主动量化因子与策略 [page::9][page::10][page::11]

• 2019年多头收益最佳因子包括员工人数比总资产、员工薪酬比权益、单季度ROE边际增速等。

- 2020年持续看好这些盈利改善的高收益ALPHA因子，并结合市占率提升、预期外利润稳定性等长周期因子。

• 基于因子精选中证800中100只股票构建核心主动量化组合。

基金投资策略：科技ETF热度高，主动基金重选股轻择时 [page::13][page::14][page::15][page::16]

• ETF规模突破万亿，2019年为“超级大年”，科技主题ETF贡献最大。

- 2020年建议重点关注科技类ETF及半导体、创新科技等成长风格基金。

• 主动型基金2019年偏好成长大盘及TMT、消费，选股能力优于择时显著。

- 2020年结合权益市场机会，推荐偏股混合及普通股票型基金，重点配置中盘成长与消费TMT相关基金。

核心股票池示例 [page::11][page::12]

| 股票代码 | 股票简称 | 股票代码 | 股票简称 |
|---------|----------|---------|----------|
|002831.SZ |裕同科技 |600029.SH|南方航空 |
|600699.SH |均胜电子 |000712.SZ|锦龙股份 |
|600690.SH |海尔智家 |600338.SH|西藏珠峰 |
|002044.SZ |美年健康 |603233.SH|大参林 |
|002938.SZ |鹏鼎控股 |002946.SZ|新乳业 |
|300015.SZ |爱尔眼科 |600887.SH|伊利股份 |

• 精选100只股票构建多因子主动量化核心组合。

报告标题及元数据概览

• 标题：《量化立体框架下的绝对收益》

- 作者：陈奥林、杨能、殷钦怡、徐忠亚（均为国泰君安证券分析师）

• 发布机构：国泰君安证券研究所

- 发布时间：2020年初

• 研究主题：基于数量化多层次投资体系（包括宏观因子、风格因子、主动量化策略等）实现2020年绝对收益的投资策略与配置建议。

报告核心论点总结：

2020年度投资关键词为“绝对收益策略”。面对经济走弱共识形成、国际化常态化、理财产品净值化趋势以及刚性兑付结束，市场对绝对收益产品的需求将快速提升。报告提出通过多模块的立体式量化体系，涵盖宏观资产配置、风格因子选择、主动量化股票池构建等多维度策略，结合策略间低相关性实现收益稳健提升。长期看好经济增长因子暴露最强的A股权益资产。风格上偏好中盘成长、动量；短期关注2020年Q1价值和Beta 的结构性机会。基金配置层面看好科技、消费主题相关的主动及被动基金。整体强调量化模型对择时和选股的综合应用，关注宏观环境与交易环境共同影响下的结构性机会。

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逐章深度解读

1. 2020年度关键词：绝对收益

• 关键论点总结：

- 量化体系由多模块组成，每模块策略可叠加，模块间低相关性增强整体组合稳定性。
- 2018年侧重基本面量化，2019年突出国际化影响，2020年关键词为“绝对收益策略”。
- 当前经济走弱，通胀扰动持续，市场结构为脉冲式高分化行情。如何结合择时和选股获取绝对收益是全年重点。

• 推理框架：

- 从市场结构与宏观环境判断，风险依旧存在，且资金需求由刚兑转向净值化推动对绝对收益产品需求。
- 多模块体系对应量化资产配置、择时、风格轮动、投资组合及高频策略，覆盖广泛同时注重模型的针对性和低相关性。

• 图表解析：

- 图1 展示量化投资体系框架，依次包括资产配置（宏观因子投研）、量化择时（微观交易结构）、风格配置及行业轮动（宏观量化）、投资组合（基本面量化）、高频交易策略（机器学习），体现系统性和多层次属性。



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2. 宏观因子投资

2.1 资产战略配置

• 观点：

- 长期看好A股权益，因经济增长因子和利率因子均处历史低位，具有显著均值回归潜力。
- 因子由资产价格隐含信息推导，而非传统宏观经济指标（GDP、工业产值），反映市场对未来宏观走势的预期。

• 图表解读：

- 图3显示经济增长因子自2005年以来处于低波动但整体处历史低位，表明未来回升空间较大。
- 图4同理，利率因子虽然波动较大，但也处于历史较低水平。

• 分析：

两因子低位意味着资产市场对经济增长和利率预期较悲观，基于资产价格信息的隐含预期称，未来有反转潜力，战略性配置权益资产，特别是暴露于经济增长因子强的资产，逻辑充分体现市场自我修复和周期性反弹的可能性。

2.2 资产战术配置

• 关键数据：

- 图5和图6展示2005-2019年和2005-2018年宏观因子对资产波动解释力变化。
- 经济增长因子：约31%解释力，利率17.5%，通胀12.5%，汇率和新兴市场风险较弱。
- 2019年通胀因子解释力明显提升 (+0.4%)，汇率解释力下降 (-0.6%)，反映“超级猪周期”期间通胀预期增强对资产的影响加大。

• 表1 通胀敏感性测算：

- 利用滚动LASSO回归，测算各资产/板块对通胀因子的暴露系数及T统计量。
- 固收类（企业债及长债），权益类周期板块、金融地产板块敏感性负向较强（系数均为负且T统计显著），显示通胀上行压制其价格。
- 黄金、石油等商品对通胀敏感性为正，黄金尤其在通胀风险下表现出避险价值。

• 结论：

- 战术上避开通胀冲击大的企业债、长债和周期、金融地产板块。
- 加大黄金配置以抵御通胀风险，待风险释放后再转向进攻性资产。

2.3 配置理念展望

• 传统的全债券配置无法有效对冲经济增长因子风险，风险平价策略在经济增长因子暴露度极低但对利率高度暴露，难以抵御所有风险因素。

- 通过图7和8展示风险平价、长短债的宏观因子暴露分布，明确单一种类资产风险因子覆盖的不足。

• 建议投资者关注策略间轮动而非单一资产轮动，强化策略多样性和分散性，利用宏观因子归因深入理解组合风险，增强配置的稳健性。

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3. 风格配置策略

3.1 2019年风格表现回顾

• 动量和成长风格表现优异，与市场龙头集中化趋势吻合。

- 价值因子持续疲软，低波表现良好，小盘因子回撤明显。

• 图9（2019年风格收益走势）和图10（2015-2019年风格走势）佐证风格轮动格局，尤其动量风格的持续走强。

3.2 2020年风格配置策略

• 价值如何拆分股票收益：

利用公式：股票收益由估值变动(ΔME)、盈利变动(ΔFR)和股息率(RD)三部分构成。

• 盈利部分与宏观经济密切相关。图11显示GDP同比增速趋稳且略下行；图12显示中盘股盈利增速有回升趋势，优于大盘和小盘。

- 估值方面（图13），大中小盘估值均有所回落但差异不大。

• 资金流和外资持股持续增加（图14），特别是中盘股受益最大。MSCI中盘纳入比例上升，外资流入推动中盘成长板块。

- 分析建议：中盘、成长和动量风格有望保持优势；大盘股中应关注高股息率个股以获得稳定收益。

3.3 2020年Q1日历结构性机会

• 价值和Beta风格在2020年第一季度存在结构性机会，历史数据显示季度内这两风格胜率较高（图15）。

- 但需持续观察趋势持续性，短期可适量配置。

3.4 2020年度风格配置理念

• 2016年以来宏观环境对风格影响减弱，交易环境对风格影响增强。

- 市场运行在宽幅震荡结构性行情中，频繁风格切换符合交易环境节奏。

• 因此，2020年风格主导因素为交易环境而非宏观基本面。
• 图16宏观环境下风格配置回测，宏观量化策略相较原始净值有更好表现。

- 图17显示在交易情境下，多情景策略表现优于原始标普500增强策略。

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4. 主动量化投资策略

4.1 2019年强势Alpha因子回顾

• 因子风格切换频繁，盈利相关指标（ROE等）成核心驱动，估值权重下降。

- 市场偏好人才密集型“真成长”企业（高员工人数、高薪酬）。

• 表2显示员工薪酬/权益、员工人数/总资产、净利润同比、ROE增长率等因子多空收益优异。

- 图18进一步展示这些因子的多空相对指数收益均较好，确认了人才及盈利改善因子的有效性。

4.2 2020年高收益因子预测

• 推荐延续2019年强势的Alpha因子及边际改善的长周期Alpha因子：

- 如员工人数比总资产、季度员工薪酬比权益、单季度ROE边际增速；
- 长周期因子如市占率提升、预期外利润总额、ROE稳定性等。

• 市场风格切换加快，高频基本面与技术面因子轮动明显，中长期高胜率因子仍有表现空间。

- 图19和20展示市占率环比变动和预期外利润多空收益，均显示稳健的多头优势。

4.3 主动量化模拟组合推荐

• 基于风格因子和Alpha因子，剔除有效空头因子，精选中证800成分股100只作为核心股票池。

- 表3和后续列表详细列出主要成分股，包括多家成长与价值兼备的标的。

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5. 基金产品策略

5.1 被动基金投资策略

• 2019年ETF基金实现快速增长，规模突破万亿大关（图21）。

- 主题ETF比重提升，尤其科技主题ETF需求爆发（图22）。

• 表4列出2019年新成立科技ETF，合计规模超120亿元，体现机构对科技板块的偏好及政策催化。

5.2 主动基金投资策略

• 主动型基金表现亮眼，重选股轻择时，主要获益于2019年小牛市。

- 行业配置多偏向TMT和消费，风格多为成长及大盘（表5）。

• 2020年策略强调：

- 关注普通股票型和偏股混合型基金；
- 择时能力将更重要，因政策及大选带来不确定性；
- 继续重点配置TMT、消费及中盘成长型基金。

5.3 基金产品推荐

• 被动基金重点：安信深圳科技指数(LOF)、国泰CES半导体ETF（表6）。

- 主动基金推荐：交银成长30、银华内需精选、南方新兴消费进取等符合上述风格的优秀基金（表7）。

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关键图表深度解读

• 图1 量化投资体系框架图

展示了投资策略从宏观资产配置到微观高频交易的分层结构，体现多因子和多策略相结合，增加组合稳定性和收益可叠加性。

• 图3、4 经济增长和利率因子历史分位数趋势图

曲线显示经济增长因子和利率因子均处于历史较底端位置，具备未来反弹潜力，为权益资产战略配置提供支撑。

• 图5、6 宏观因子单因子与累积解释力条形图

2019年通胀因子解释力提升，汇率下降，经济增长因子依旧主导，大类资产波动主要受核心宏观因子驱动。

• 表1 通胀敏感性

利用定量回归清晰揭示不同资产类别对通胀的敏感度及显著性，由此指导战术调整。

• 图7、8 宏观因子在不同策略组合的分布

风险平价策略对利率暴露高但经济增长暴露低，债券分长短期差异，显示策略本身对宏观因子敏感度不同。

• 图9、10 风格收益走势图

回顾2019年来风格轮动，动量和成长风格强势，价值和小盘风格处弱势。

• 图11-14 GDP、利润增速、估值与资金流向

基本面数据与资金流转显示中盘成长具备较好的内在支撑。

• 图15 风格季度胜率统计

历史数据验证2020年Q1价值和Beta风格可能迎来结构性机会。

• 图18-20 多因子选股效能图

体现人才激励、盈利边际改善与市占率等因素的Alpha贡献。

• 图21-22 ETF规模及结构变化

显示被动基金规模迅猛增长和主题ETF，特别是科技ETF的崛起。

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估值分析

报告无明显单独估值模型篇章，主要从宏观因子、风格交叉和因子选股角度进行多维度量化配置，并利用多因子Alpha模型精选股票池，从组合角度实现价值发现和风险控制，属于策略配置与因子结构优化导向，不涉及具体的贴现率、增长模型等传统DCF估值方法。

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风险因素评估

• 宏观风险：经济增长放缓、通胀上升带来资产价格波动，债券和部分周期板块估值承压。

- 通胀风险：通胀预期持续上升，负面影响利率敏感资产和周期性股票。

• 市场风格切换频繁：导致预测难度加大，短期因子轮动频繁，增加选股与择时难度。

- 政策不确定性：货币、财政政策调控及美国大选增加市场波动性及不确定性。

• 外资流动风险：外资对中盘股票依赖突出，外资流动可能影响市场结构和估值稳定。

报告建议关照通胀冲击的负面板块，增加黄金配置，并通过策略间轮动和因子多样化进行风险对冲。基金推荐中强调择时能力以应对波动加大。

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审慎视角与细节辨析

• 报告结构清晰，逻辑严谨，数据详实，特别是宏观因子体系精确结合资产配置，但经济增长因子和利率因子基于价格隐含信息，可能面临市场非理性波动干扰。

- 通胀因子敏感性分析采用LASSO回归，合理但可能受模型设定和样本期间影响，通胀压力持续性仍不确定。

• 风格观点较为中性且基于历史数据，未来风格持续性可能受难以预测的宏观或政策冲击影响。

- 主动量化股票池精选合理，但高度依赖历史的Alpha因子表现，未来市场结构若有显著变化，模型需持续校准。

• 基金推荐部分结合历史业绩和风格匹配，建议明确披露业绩回测与后续跟踪计划，提升透明度。

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结论性综合

本报告以“绝对收益”为主线，建立了以量化多模块立体框架为核心的2020年投资策略体系。在宏观层面，通过经济增长与利率因子分析判定权益资产具战略性配置价值，并强调通胀因子的战术影响，合理调整债券与周期板块及加大黄金配置。风格策略建议中盘成长及动量持续强势，大盘高股息具防御性价值，Q1价值与Beta可能布局结构性机会。主动量化因子精选紧扣人才激励与盈利边际改善，结合长周期Alpha因子，以构建具高胜率的中证800核心股票池。基金选取上，聚焦科技、消费主题与中盘成长风格的主动与被动基金。

通过详实数据及图表支持，本报告架构严谨且基于全面因子分析、历史表现回顾和策略模拟，洞察市场结构与交易环境对投资风格的驱动。组合风险管理理念突出策略多样化、分散性及宏观因子归因的重要性，为投资者在2020年复杂多变的市场环境中追求绝对收益提供了系统而实操性强的框架和建议。

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【全文引用自国泰君安证券研究所《量化立体框架下的绝对收益》报告，涉及页码：0-17】[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17]

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