2024年宏观经济周期及资产配置展望 [page::4][page::5]

• 景气度、通胀、盈利、存货周期预计全年处于上行阶段，利率与信贷周期年中或见拐点。

- 股债配置建议年内超配股票，但节奏需根据经济周期阶段灵活调整，年初谨慎超配，年中提升仓位，三季度起需关注盈利和利率下行风险。

• 量化经济周期模型支持权益资产的动态超配策略。

A股市场估值与盈利增长分析 [page::6][page::7][page::8]

• A股PB绝对估值处于历史30%分位，当前相对盈利增速估值仍偏低，估值修复空间存在。

- 2024年盈利增速预测温和上升，沪深300预期6%，中证500约3%，中证800约5%。

• 经济复苏预期仍存不确定性，整体市场Beta收益有限，应关注结构性Alpha机会，Alpha重要性高于Beta。

成长风格复苏趋势及因子表现 [page::8][page::9]

• 成长风格估值差升至高位，目前投资赔率提升，技术面和资金面均利好成长风格复苏。

- 美联储结束加息周期释放流动性，为成长风格提供催化剂，历史同期成长风格表现优异。

大小盘风格变化及市场拥挤度分析 [page::10][page::11]

• 信贷周期上升末期，小盘风格短期压力增大，大小盘估值差分位已超历史警戒线，未来小盘超额波动加大且可能表现减弱。

- 小盘成交额及机构持股比例提升至高位，拥挤度高，风险提示风格逆转。

量化基金及因子投资展望 [page::12][page::13][page::15][page::16]

• 量化基金规模逆势增长，主动量化和指数增强产品均有突破，公募量化向私募化策略转变，高频因子和机器学习策略兴起。

• 机器学习和非线性模型提升因子Alpha表现，缓解传统线性模型局限，因子交互作用建模效果显著。

ETF市场发展与管理人格局 [page::17][page::18][page::19][page::20]

• ETF市场持续扩容，规模份额持续提升，结构趋向宽基主导，行业与主题ETF快速发展。

- 管理人集中度略降，头部稳固华夏、易方达领先，广发等中位者快速崛起。

转债投资策略及市场估值分析 [page::22][page::23][page::24]

• 转债市场估值处于“新中枢”，偏贵但配置价值仍存，采用动态择时策略利于降低风险并实现超额收益。

- 债性转债上半年或面临调整压力，股性转债因经济增长上升期有左侧布局机会，历史数据支持股性转债的正向超额收益。

ESG投资环境与披露持续深化 [page::25][page::26]

• 国际ESG信息披露标准逐步完善，国内ESG政策积极推进，披露率和质量持续提升，市场ESG报告披露公司比例超30%。

高分红组合受政策支持与赋能，具备稳定投资价值 [page::26][page::27][page::28]

• 持续强化上市公司现金分红政策支持，现金分红水平逐年提升，投资者关注分红带来的稳定现金流。

- 红利风格表现受多因素影响，当前风险偏好低，风格拥挤度下降，短期内回调风险有限。

• 特别分红事件具备较好的事件驱动投资收益，事件后20天内平均绝对收益4.42%，相对超额收益良好。

量化私募市场动态与2024年展望 [page::29][page::30][page::31]

• 量化私募今年跑赢主观策略，股票市场中性表现最佳，量化多头及CTA策略表现稳健。

• 小盘指数增强策略表现优异，贡献显著Alpha和优异Beta。CTA策略表现平平，多策略产品发行加速。

• 量化私募2024年将进一步壮大，降频趋势延续，多策略赛道发展迅速，人才和技术资源需求提升，行业竞争白热化。

招商证券2024年度量化与市场展望研究报告深度分析

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一、元数据与报告概览

本报告由招商证券股份有限公司编制，撰写团队包括任瞳、麦元勋、王武蕾、周靖明、杨航、梁雨辰、罗星辰、周游等资深分析师及研究助理。报告发布于2023年末，深度聚焦中国宏观经济周期走势、资本市场特别是A股市场的结构性机会，以及量化投资策略的最新发展趋势，涵盖经济周期、风格轮动、ETF市场、可转债配置、ESG投资和量化私募等多个核心议题。报告整体基调积极，强调经济周期的上升期特征和权益资产的结构性投资机会，重点看好量化基金的前景，同时警示市场估值泡沫和风险因素。

报告核心观点包括：

• 2024年经济各主周期整体处于上行阶段，推荐动态超配权益资产；

- 市场整体仍机大于危，强调Alpha选股能力的重要性胜过Beta风险暴露；

• 成长风格有望复苏，大小盘分化弱化；

- 量化基金继续看好，AI策略落地应用提升；

• ETF市场持续扩容，核心宽基产品将是新主战场；

- 转债市场估值“新中枢”维持，股性转债布局机会显现；

• ESG信息披露加速，政策推动下投资环境持续改善；

- 高分红组合具备配置价值；

• 量化私募降频竞争加剧。

风险提示指出模型在政策及环境变化时可能失效，报告不构成投资建议。[page::0] [page::1]

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二、逐节深度解读

2.1 经济周期整体上行，动态超配权益资产

关键论点：

通过量化经济周期拆解，报告指出多个核心经济指标（制造业PMI、PPI、产成品库存、利润总额）均处于上升初期或中期，表明经济整体景气度、通胀、盈利等指标上行，利率和信贷周期则预计后续出现下行拐点。基于此，建议2024年超配股票资产，但配置节奏需关注年底因利率和盈利周期转向可能带来的调整信号。

依据与数据：

• 图1-6呈现制造业PMI同比周期、PPI同比周期、产成品库存同比周期、利润总额同比周期等主要景气指标正处上行周期；

- 同时，国债利率周期、信贷周期接近顶峰，利率将于三季度见顶，信贷周期年初或见顶；

• 图7示意2024年股票超配节奏建议：1季度保守小幅超配，2-3季度积极超配，4季度逐步调整。

逻辑推演：

经济指标上行周期历史上对应股市活跃及盈利上升，因此动态超配权益资产符合经济扩张阶段的资产配置逻辑。警惕周期后期的利率及盈利压力，是配置节奏调整的必要因素。

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2.2 市场整体机大于危，Alpha重要性高于Beta

关键论点：

虽有经济复苏延迟和海外利率上行压力，A股估值相对历史合理甚至偏低，盈利增速虽有限但预期回升。预计2024年整体beta机会受限，结构性alpha机会较多，强调基于精选个股的超额收益获取。

依据与数据：

• A股PB中位数处于历史30%低位（图10），结合当前盈利增速估值仍偏低（图11）；

- 盈利同比增速预测3%-6%之间（图12-13）；

• 市场盈利增速有限，估值修复主要来自利率回落而非盈利爆发，alpha相较beta更为重要；

报告回顾2023年指数盈利不及预期，强调2024年盈利稳中有升但不充分依赖beta，需强化选股能力以获取alpha。

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2.3 成长风格或将迎来复苏

关键论点：

成长风格相较于2023年有所改善，估值与投资赔率均显示成长投资价值提升，尤其美元加息周期结束后流动性好转有利成长股表现。

依据与数据：

• 图14-15证实风格估值低估时投资赔率高，成长估值差分位提升87%，价值73%（图16）；

- 历史上美元加息结束（2019年初）伴随成长风格持续强势（图17）；

• 统计显示市场回暖时成长风格盛行概率今年达70%，高出历史59%的均值。

逻辑：

流动性改善环境和相对估值优势均为成长风格复苏提供支撑，且成长股在市场反弹阶段通常表现更好。

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2.4 大小盘分化有望减弱，小盘超额波动放大

关键论点：

信贷周期处于上升末期即将转下降，预计小盘股表现压力增大，相对估值与成交量指标显示小盘筹码集中度高，隐含潜在风格逆转风险。

依据与数据：

• A股整体风险溢价及指数趋势（图18）；

- 信贷周期与大小盘相对净值关系（图19）指示信贷周期上行促使小盘领涨；

• 小盘相对于大盘估值处于高位（图20），成交量占比触及历史高点（图21）；

- 机构持股比例超过40%，筹码拥挤（图22）。

综合指向小盘估值和交易活跃度高企，存在调整风险。

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2.5 选股机会仍具空间，量化基金展望良好

关键论点：

市场个股相关性降低及定价效率下降为Alpha生成提供空间，量化基金规模逆势增长且申报和交易频率提升，公募市场向私募化发展趋势明显，持仓市值趋向中小盘。

依据：

• 个股相关性自2023年初有所下降，市场定价效率偏低，利于量化选股（图23-24）；

- 主动量化、公募量化基金规模持续扩大，2023Q3主动量化达1011亿元（图25）；

• 量化基金股票持仓换手率中位数持续提升（图26），持仓市值下沉（图27）；

- 指数增强类特别是中小盘指数增强产品发力（表1）。

逻辑：

市场环境为宽基指数与中小盘量化产品注入活力，机器学习辅助多因子策略获得更好表现，私募与公募界限模糊，行业竞争激烈。

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2.6 AI相关策略在量化中的应用方兴未艾

关键论点：

一批公募基金引入机器学习技术，尤其在量价因子研究和交易频率上加大投入，促进Alpha提升。传统线性因子模型面临多头拥挤，非线性机器学习方法在因子组合和挖掘中表现更优。

依据：

• 某公募基金2023年明显加强深度学习和神经网络模型应用（表2，图28）；

- BP因子多头拥挤（图29）、传统线性因子空头有效多头表现不佳（图30）；

• 机器学习模型多空净值及多头走势显著优于线性模型（图31-32）；

- 策略框架从人工挖掘、线性模型到机器学习、时序神经网络加速迭代（图33）。

逻辑：

由于线性因子与收益关系增强非线性，ML算法尤其是多模型结合、深度学习网络成为突破口，量化策略技术升级助力Alpha扩展。

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2.7 ETF市场马太效应显著，核心宽基为主战场

关键论点：

ETF规模持续高速增长，结构以宽基为主导，行业、主题及跨境ETF迅速扩张；领先管理人集中度领先但正有所下降，竞争加剧；机构投资者逐渐成为核心增量资金来源。

依据：

• ETF规模占A股市值从0.5%增至约2.5%（图34-35），结构调整（图36）；

- 2023年发行以宽基、央国企和行业ETF为主（图37，表3）；

• CR3集中度约46%，但呈下降趋势，管理人排名变化剧烈（图38-39，表4）；

- 机构投资占比约60%，个人投资者占比有所波动下降（图40）；

• 新指数发布蓬勃，重点关注宽基和热点主题（表5）。

逻辑：

ETF作为被动投资工具受政策推动和机构资产配置逐渐青睐，宽基市场容量巨大且为重点发力方向，竞争格局动态变化为未来发展注入活力。

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2.8 转债股性风格布局机会

关键论点：

转债市场估值“新中枢”维持，存在估值调结构性波动机会。债性转债受长端利率周期影响明显，短期有下行压力；股性转债受经济周期推动，可能存在左侧布局良机。

依据：

• 转债市场规模达8700亿元，估值指标自2021年以来偏贵（图41-42）；

- 长端利率周期处于上升中期，预计2024三季度触顶（图45-46），对应债性转债超额收益通常下跌（表6）；

• 采用估值分位择时转债能够有效规避市场风险（图43-44）；

- 股性转债DELTA较高，复合增长周期处于上升初期，股性转债配置具备超额收益（图47，表7）。

逻辑：

债性转债受利率波动周期影响大而估值复杂，股性转债逻辑更贴近权益经济周期，组合中两者需区别看待，并对转债子市场进行动态配置把控。

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2.9 ESG投资环境持续改善

关键论点：

国际ESG披露标准完善带动国内披露规范升级，A股上市公司ESG报告披露率持续上升，相关政策推动基础设施日益完善，有望助力ESG投资稳定扩大。

依据：

• 国际可持续准则理事会2023年发布IFRS S1/S2标准，明确2024年生效；

- 国内证监会及国资委相关政策文件连续发布，提高上市公司ESG披露质量（报告中具体梳理）；

• 近年A股首次披露ESG报告公司数持续增长，2022年披露率超三成（图48-49）。

逻辑：

统一的披露标准有利于形成规范透明的环境，有助于国内资本市场吸引ESG投资资金，推动绿色可持续经济发展。

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2.10 高分红组合配置价值依旧值得关注

关键论点：

受监管政策推动，A股上市公司现金分红持续增长，市场红利风格具备中长期配置价值，同时可关注特别分红事件带来的事件驱动机会。

依据：

• 政策层面明确上市公司现金分红责任，证监会新指引强化现金分红预期（表8）；

- 历年现金分红总额和分红公司数量逐年递增（图50）；

• 红利指数表现与投资者风险偏好及利率走势相关（图51-52）；

- 红利风格拥挤度处低位，短期拥挤风险较小（图53）；

• 事件驱动策略显示特别分红公告后20天内约4.4%绝对收益及3%超额收益（图56，表9）。

逻辑：

红利股提供稳定现金流，在经济不确定提升，收益率整体下行的宏观环境中吸引力提升，投资配置价值凸显。

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2.11 量化私募市场盘点及2024年展望

关键论点：

2023年量化策略相较主观策略表现稳健，尤其市场中性和小盘指增策略表现优异。量化策略未来占比提升、策略降频趋势持续，多策略发展加速，市场竞争加剧。

依据：

• 量化私募基金今年整体涨幅优于主观多头策略，股票市场中性策略收益约4.5%（图57）；

- 小盘指数增强策略表现最佳，技术因子在小盘股中效果好（图58-59）；

• 量化CTA策略表现平平（图60）；

- 今年成立量化多头及CTA产品以市场中性、小盘指增为主（表10）；

• 预计量化私募规模比重将继续提升，策略降频，中低频为主，多策略产品快速发展；

- 竞争激烈，软硬件及人才投入不断上升。

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三、图表深度解读

此处结合核心图表，补充对关键数据的解读：

• 制造业PMI、PPI、产成品库存周期图（图1-3，图8-9）：清晰显示2023年底-2024年初中国制造业订单和价格指数等主要经济景气指标已经处于周期上升初期，未来几季预计持续上扬，反映经济景气回暖的早期信号。
• 利润总额同比周期（图4）与利润增长预测（图12）：利润处于上升中期，累计净利同比增速预测从负转正，稳步走向3%-6%，虽然盈利空间有限但确认复苏趋势。
• A股PB估值分位（图10-11）：估值处于近20年历史底部低分位，且低于盈利增速对应的合理水平，显示当前市场整体估值具备修复空间，特别是美债利率预期下行将推升估值。
• 成长价值风格估值与赔率关系（图14-16）：数据信号明确，成长风格估值低估但赔率高，成长相对于价值估值优势大幅提升，类似2018年底的风格切换信号。
• 小盘大盘估值与成交量结构（图20-22）：小盘估值高，其成交额占比超过历史高点，机构持股虽稳定但伴随筹码拥挤，预示短期超额收益减弱，风险上升。
• 量化基金规模与活跃度（图25-27）：量化基金整体规模扩展且股票活跃度提高，持仓风格趋向中小盘，表明量化投资趋于私募化、技术升级及风格向小市值迁移。
• 机器学习模型优于传统线性（图29-32）：BP因子头寸日益拥挤，多头有效性减弱，非线性ML模型展示更优多空收益，推动量化策略进入新阶段。
• ETF市场规模和结构变化（图34-37）：规模稳步递增，非货币ETF近1.75万亿元，宽基依然为主力，主题和行业ETF增长迅速，发行产品前十集中在科创、创业板和央企主题。
• ETF管理人集中度和持有人比例（图38-40）：CR3和CR10集中度虽高但近年有所下降，头部管理人市场争夺战激烈，机构投资者占比稳固，未来机构将是市场主力。
• 转债市场估值与配置策略（图41-47）：转债整体估值偏高，债性转债受利率上升压制，股性转债随经济增长周期走强，采用择时策略有助风险管理和收益提升。
• ESG报告披露及政策（图48-49）：A股上市公司ESG披露率攀升，国际标准推动本土规范完善，行业与政策推动ESG投资基础建设。
• 高分红月数及收益表现（图50-56）：现金分红总额及红利股比例上升，红利股收益与投资者风险偏好高度相关，特别分红事件均伴随正向超额收益，显示事件驱动投资机会。
• 量化私募策略表现（图57-60）：量化多头策略整体跑赢主观，多头指数增强产品尤其是中证1000表现突出，CTA策略中套利来表现较强，多策略布局加速。

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四、估值分析

报告虽无单独估值章节，但结合相关内容并从估值视角解读：

• 估值方法基于市净率PB中位数分析，兼顾盈利增速修正。行业与指标以历史分位数测度当前估值水平和相对价值。
• 利率下行预期为估值修复关键驱动，永续增长率等DCF模型参数虽未直述，但通过盈利预测和历史估值分位暗示对长期估值的积极预期。
• 成长与价值风格通过相对估值差分位数及投资赔率关联，辅助判断风格演替的性价比高低。
• 转债估值采用二叉树理论定价与市场价偏离度作为定价合理性指标，结合量化经济周期对债转债性估值驱动分析。
• ETF规模及产品结构体现市场估值和资金配置趋势，管理人集中度数据暗示行业竞争态势与公司价值。
• 量化策略的Alpha收益通过历史策略表现和机器学习模型的优势比较体现策略的相对估值和投资价值。

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五、风险因素评估

报告明确指出历史数据和模型测算受限于政策、市场环境变化风险，模型可能失效；具体风险包括：

• 经济周期转折点预测不确定，可能影响权益资产表现和超配策略准确性；

- 全球及国内利率走向、信贷政策波动对估值和盈利预期构成不利影响；

• 小盘板块与成长风格由于估值过高、筹码拥挤面临调整风险；

- 量化策略受算法模型有效性和交易频率监管约束，策略降频且市场竞争加剧风险；

• 转债估值高位存在下调风险，债性转债对利率敏感，融资环境变化加剧不确定；

- ETF市场管理人竞争激烈，市场份额波动可能影响产品表现和资金流向；

• ESG政策标准调整和信息披露质量可能影响ESG投资预期及企业表现；

- 红利风格拥挤度波动及宏观利率变动带来的投资不确定性；

• 量化私募行业因管理、人才、软硬件投入失衡带来的业务和业绩风险。

风险提示中虽无详细概率与对冲策略，但提醒投资者关注政策和市场环境的动态变化，以及结构性风险。

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六、审慎视角与细微差别

• 报告对经济周期上行持积极态度，空间大的超配建议立足宏观周期拆解和历史回顾，但经济及盈利拐点判断仍具不确定性，利率及信贷周期可能提前转向风险存在。
• 强调Alpha重要性高于Beta，但整体盈利增速被预测至低单个位数，有一定乐观假设，若盈利不能实现预期则市场表现或偏弱。
• 指出成长风格复苏逻辑较强，但现实中流动性与政策环境多变，成长股依赖外部环境支持较大，具一定波动风险。
• 小盘分化分析强调筹码拥挤及估值风险，然而小盘因流动性低、个股分化明显，判断风格转换时间点难度较大。
• AI量化策略兴起带来新的Alpha机会，但模型过拟合及市场淘汰风险仍存在，策略私募化带来门槛提升和行业壁垒加剧。
• ETF市场对机构依赖加深，积极预期中机构需求可能受经济周期影响波动，特别是波动性风险与资金流动性压力。
• 转债配置建议基于估值分位择时和经济周期，但“新中枢”假设尚需观察市场实际流动性及信用状况后续的稳定性。
• ESG披露和高分红趋势受政策驱动明显，未来披露质量和投资者认可度尚需进一步验证。
• 量化私募市场竞争加剧带来人才和技术投入压力，行业风险偏好及监管政策对策略发展有潜在制约。

整体报告基于详实数据和历史经验，立场偏向积极但合理谨慎，叙述中处处体现对交易节奏和结构性机会把控的重视。

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七、结论性综合

招商证券2024年度市场和量化投资展望报告是一份条理清晰、数据详实、分析全面的深度研究报告。报告系统地基于量化经济周期分析得出未来经济及股市整体处于上行周期，建议2024年整体动态超配权益资产—特别是精选alpha策略优于beta的投资策略。成长风格则迎来潜在的复苏期，小盘估值及成交拥挤风险显现但仍具结构机会。量化基金持续扩容，公募私募共振，AI策略成为升级关键，量价因子及机器学习模型有效性提升显著。ETF市场快速发展，头部管理人优势明显但也面临激烈竞争，机构投资者为主流，宽基型ETF为最大增长点。可转债市场估值处于新中枢，风格区分明晰，股性转债存在较好布局机会。ESG信息披露政策持续完善，披露率快速提升，投资环境日益优化。高分红组合配置价值稳定，特别分红事件提供短期超额收益机会。量化私募策略表现稳健，中小盘指数增强突出，多策略布局加速，降频趋势持续，行业竞争激烈。

报告通过对关键数据图表的深入解读，如制造业PMI及利润周期趋势图揭示经济复苏；成长价值风格历史估值差和投资赔率判断成长风格回暖；小盘与大盘估值分位及交易活跃度数据警示筹码拥挤风险；量化基金规模和持仓活跃度说明市场结构转向私募化和中小盘配置；机器学习模型净值曲线证明量化策略技术升级效果；ETF市场规模及管理人集中度数据揭示市场结构和竞争态势；转债估值偏离度和利率周期拆解开启资产配置路径；ESG披露率和分红政策出台增强市场可持续性布局；量化私募表现曲线和策略数量变化提示未来趋势。

总体而言，报告展现招商证券团队对2024年中国市场的专业洞察和策略指导，强调结构性机会与动态风险管理相结合，倡导基于宏观周期和机器学习的量化选股策略，同时密切关注流动性、利率及政策环境变化。投资者可据此调整资产配置，优先关注成长风格、小盘结构机会、质量成长转债、ETF宽基配置，以及机器学习驱动的量化策略创新，警惕估值拥挤和宏观周期转变风险。

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（本文所有结论均引自招商证券原报告正文内容，并结合图表数据详尽解析，文中引用均标注页码，确保观点来源明确。）[page::0] [page::1] [page::4] [page::5] [page::6] [page::7] [page::8] [page::9] [page::10] [page::11] [page::12] [page::13] [page::14] [page::15] [page::16] [page::17] [page::18] [page::19] [page::20] [page::21] [page::22] [page::23] [page::24] [page::25] [page::26] [page::27] [page::28] [page::29] [page::30] [page::31]

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附：部分关键图表示例（部分，Markdown格式）

图1：制造业PMI同比周期项（景气度周期）为上升初期

图10：绝对视角下A股估值处于历史30%分位数

图14：价值风格估值差分位数和投资赔率关系

图23：全A个股两两相关系数

图38：ETF市场管理人集中度变化

图43：新中枢下的转债择时配置比例

图48：首次披露 ESG 报告的上市公司数量

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以上为招商证券2024年度量化市场展望报告极其详尽的全面剖析。欢迎进一步指明需要重点深入解读的章节或图表。

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