主要风格因子表现及离散化模型 [page::0][page::1][page::2]

• 2023年小市值、低波动、低流动性、低估值风格因子年内超额收益分别为23.34%、6.52%、5.25%和5.44%。

- 因子分组净值曲线明显分化，显示风格因子对A股市场具有稳定驱动作用。

• 离散化风险模型提升了风格因子风险解释度及投资直观性。[page::1]

因子动量策略及空间轮动表现 [page::3][page::4]

• 基于二十日累计因子收益构建动量轮动策略，沪深300、中证500、中证1000市场的超额收益分别为1.85%、2.08%和1.00%。

- 3月起策略超额收益扩展，体现趋势性风格逐渐形成，偏小盘市场。

• 当前建议关注钢铁、煤炭、非银行金融和房地产行业及高盈利、高动量、高波动、低估值风格。[page::3][page::4]

量价变化因子构建与表现 [page::5][page::6]

• 构建价升量升（PUAU）、价跌量升（PDAU）、价跌量跌（PDAD）三类有效量价变化因子。

- 2015-2023年间，三因子多空净值表现稳定，2023年多空收益分别为7.04%（PUAU）、-8.35%（PDAU）、11.33%（PDAD）。

• 8月表现相对承压回调，量价变化因子近期表现欠佳。[page::5][page::6]

隔夜及早午盘博弈因子表现及动量效应 [page::6][page::7]

• 根据不同交易时段收益率构建隔夜和早午盘博弈因子，利用EWMA方法捕捉投资者博弈动态。

- 2015年至2023年9月，隔夜博弈因子多空收益分别为6.10%和15.00%，表现优于早午盘博弈因子，8月收益分别为0.24%和1.57%。

• 隔夜博弈因子表现更为稳定且动量效应显著，为当前量化策略重点关注因子。[page::7]

风险提示与研究限制 [page::0][page::7]

• 因子失效、模型失效可能带来风险，历史数据不代表未来表现，投资决策须谨慎考虑风险因素。[page::0][page::7]

金融研究报告详细解析

一、元数据与概览

• 报告标题：小市值风格占优，隔夜博弈因子表现更佳——多因子模型定期跟踪

- 作者与机构：
- 量化策略首席分析师：王兆宇
- 量化与配置首席分析师：赵文荣
- 量化策略分析师：史周
- 发布机构：中信证券研究部

• 发布日期：2023年9月12日

- 研究主题：基于多因子模型，分析A股市场不同风格因子的表现及动量特征，重点关注小市值、波动率、流动性、估值等风格因子表现，研究量价变化因子及博弈因子（隔夜博弈）表现。

• 核心观点：

- 2023年截至9月1日，小市值、低波动、低流动性和低估值等风格因子表现领先，尤其小市值和低流动性在近期表现突出。
- 因子动量策略显示趋势性风格逐渐形成，小盘股更具优势。
- 量价变化因子表现承压回调，隔夜博弈因子表现更佳且动量显著。
- 风险主要为因子失效和模型失效，历史表现不代表未来表现。

报告通过量化多因子离散化风险模型，结合分组表现与动量策略，给出当前推荐关注的行业和风格方向，为投资者提供量化个股/行业选择指导，同时提出模型和因子风险警示。总体立场倾向于利用离散化多因子模型捕捉市场风格轮动，利用博弈因子实现超额收益。

二、逐节深度解读

2.1 核心观点理解（报告首页）

该章节总结了2023年多因子模型的总体表现：

• 多因子模型基于离散化处理，突出波动率的解释力和投资可操作性的平衡。

- 小市值、低波动、低流动性和低估值因子年内超额收益分别达到23.34%、6.52%、5.25%和5.44%，显示这些因子在当前市场环境下驱动明显。

• 因子动量策略中，中证500和沪深300动量组合均显示正的超额收益，说明趋势风格起步。

- 目前建议关注钢铁、煤炭、非银金融、房地产等行业，以及高盈利、高动量、高波动、低估值风格。

• 量价变化因子表现不佳，而隔夜博弈因子动量特征鲜明，且表现稳定。

- 风险来自因子及模型失效，强调谨慎态度。

以上观点奠定了后续章节对模型、因子表现及策略的具体分析基础。[page::0]

2.2 离散化风险模型及风格因子表现（第1-2页）

• 模型创新：该离散化风险模型将风格因子由连续值转换为离散分层（前1/5、后1/5等），以提升结果的可解释性和适用性，同时选用中信一级行业分类和基于组合实际权重的回归法。

- 比较优势：
- 使风险收益来源更直观；
- 明晰市场收益驱动因子；
- 真实投资权重带来的拟合更合理。

• 因子表现（2023年全年）：

- 小市值(SIZE)因子涨幅显著，年内分组最高组G1较低组G5表现尤为突出（图2）。
- 动量(Momentum)因子表现波动较大，存在一定趋势，但年内收益低于小市值（图3）。
- 波动率(Volatility)因子表现显示低波动组明显优于高波动组（图4）。
- 流动性(Liquidity)因子中低流动性组领先，显示小盘股因流动性不足造成的溢价效应（图5）。
- 成长(Growth)因子表现疲软（图6）。
- 估值(Value)因子表现令人关注，低估值组整体优于高估值组（图7）。
- 盈利(Profit)因子，则表现相对平缓（图8）。

• 数据说明：各图显示从2023年初至8月末，各因子不同分组净值走势，均以G1至G5（或更多）分组，其中G1体现在小市值、低波动等方向，整体趋势验证上述风格表现结论，说明分组分散明显，能驱动市场结构变化。

总结来说，因子离散化模型和分组净值曲线显示2023年风格由小市值、低波动率和低流动性等主导，持续构筑溢价，[page::1][page::2]

2.3 因子风格动量策略（第3-4页）

• 构建方法：运用离散化风险模型解算因子收益率，利用过去20日累计收益作为动量轮动标准，构建沪深300、中证500、中证1000的风格动量组合，月度换仓。

- 表现：
- 2023年截至9月1日，超额收益分别为沪深300（1.85%）、中证500（2.08%）和中证1000（1.00%）。
- 8月单月表现温和，沪深300和中证1000维持微正收益，中证500略有回调。
- 3月以来超额收益逐步扩大，标志着趋势风格正式形成，且小盘表现较大盘更为活跃(文中有一处说大盘更有机会，结合多处数据应整体解读为小盘有更大机会)。

• 行业与风格建议：聚焦钢铁、煤炭、非银金融、房地产行业，搭配高盈利、高动量、高波动和低估值风格，意在捕捉市场的复苏和板块轮动机会。

整体来看，动量策略依托离散化因子模型，对捕捉现阶段风格演进有效，体现了趋势逐步明朗的特征。[page::3][page::4]

2.4 量价变化因子分析（第5-6页）

• 构造四类量价变化因子（价升量升、价跌量升、价跌量跌等），通过价格与成交量的互相关状态刻画。

- 公式说明：
- 价格和成交量日度变化分别计数累计30日内的涨跌以及成交量变动情况。
- 指数函数表征价格和成交量均为正或负的加权累计表现。

• 样本空间为中证全指，月频调仓，截至2023年9月1日，三类有效因子的多空收益率分别为7.04%、-8.35%、11.33%。

- 2023年8月的表现开始承压，呈现回调趋势，收益明显减少。

• 图12-17展示了三种有效量价因子的分组表现及多空净值走势，显示长周期内有效性，但近期稍显波动。

该因子体系较为复杂，强调成交量和价格同步变化的强度对后续收益的影响，但当前已开始呈现动能减弱的迹象。[page::5][page::6]

2.5 分时段博弈因子（第6-7页）

• 将交易日分为早盘、午盘及隔夜时段，构建对应的指数加权移动平均因子(EWMA)描述各时段的特征收益，以此映射不同投资者或交易群体力量。

- 指数加权移动均线平滑不同时间段的收益表现，强化时序记忆效应，计算早盘和午盘的差别以捕获交易时段间的博弈效应。

• 博弈因子整体展现显著动量效应。

- 2023年截至9月1日，两类博弈因子多空收益分别为6.10%和15.00%，8月收益分别为0.24%和1.57%，其中隔夜博弈特别突出且更稳定。

• 图18-21详细展示了隔夜和早午盘博弈因子的分组净值和多空组合净值，均呈持续上升趋势。

结论是，隔夜博弈因子作为量价互动的高频反应因子，表现出更强动量，成为当前市场博弈的重要参考因子。[page::6][page::7]

2.6 风险因素

• 报告明确指出因子失效和模型失效是主要风险来源。

- 历史表现不代表未来，模型依赖历史统计特征，当市场结构发生根本变化时风险模型可能表现失灵。

• 没有具体的缓解策略提出，提醒投资者谨慎决策。

这符合量化策略的一贯风险警示，强调实战中因子和模型需动态修正。[page::7]

三、图表深度解读

图1（第1页）因子离散化模型与常规模型对比

清晰对比了传统连续风格因子和离散化因子处理方式：

• 离散化模型按因子排序切割成几个组，方便投资组合构建和风险解读。

- 行业分类标准采用中信一级分类，提高适应本土市场行业特色。

• 权重回归由市值改为组合实际权重，更贴合投资操作。

- 应用场景强调风险收益解释更直观，投资意义更清晰。

这张图核心展示了离散化模型的改进点和预期优势，奠定了后续因子分析基础。[page::1]

图2-8（第1-2页）风格因子分组表现

• 每个图显示从2023年初开始，不同分组净值走势。

- 以市值因子为例，G1（最小市值组）净值明显强势上升，2023年以来刷新高点，远超大市。

• 动量因子波动较大，且收益集中于部分分组。

- 低波动、低流动性组波动率较低，净值稳步提升。

• 成长因子表现较弱，低估值组超额收益更显著。

- 盈利因子表现中性偏弱。

重申了小市值和低波动低流动为投资偏好，成长板块承压的市场格局。[page::1][page::2]

图9-11（第4页）因子动量策略走势

• 累计超额收益曲线显示自3月起沪深300、中证500和中证1000动量策略逐步拉开超额收益。

- 风格因子动量策略收敛于市场短期趋势，增强对风格轮动的捕捉。

• 积极发散的超额收益表明动量因子开始形成市场主流风格。

- 特别的是中证500显示最高的动量收益，提示中盘股机会增多。

此部分图表佐证动量策略趋势的逐步确立，提升了投资指导意义。[page::4]

图12-17（第5-6页）量价变化因子分组及多空净值表现

• 图12、14、16分别展示价升量升（PUAU）、价跌量升（PDAU）、价跌量跌（PDAD）因子分组净值表现，整体走势有不同的分层趋势。

- 图13、15、17为对应因子多空组合净值，体现长期累计收益路径，PUAU和PDAD表现优异，PDAU表现最为中性。

• 量价变化因子在长期展现了一定可投资特征，但近期出现回调信号，提示需关注其稳定性。

对量价变化因子的定量构造和长期表现做了系统剖析，揭示其现在的收益承压趋势。[page::5][page::6]

图18-21（第7页）博弈因子表现解读

• 隔夜博弈因子整体净值曲线（图19）展现持续稳健增长态势，显示显著超额收益。

- 早午盘博弈因子表现类似但幅度略逊于隔夜因子，净值持续向上。

• 各分组表现显示明显分化，头部分组与尾部分组表现差异引导多空组合有效。

- 证明隔夜交易时段的机会更为稳定，博弈因子作为短线且频繁效应因子鲜明。

该指标对快速博弈交易者价值较大，体现高频、不同时间段博弈模式。[page::7]

四、估值分析

本报告聚焦因子风格分析与多因子量化模型表现，未涉及单独公司的估值方法、目标价或具体收益预测模型，但通过因子动量和多空组合的超额收益，间接反映市场风格定价及量化择时空间。

报告中采用的多因子离散化风险模型本质是资产定价模型的扩展，强调解释市场波动和收益差异，提高可投资操作性，具备对冲和择时功能。可视为基于市值权重的多因子线性回归模型的改进，核心在于分类离散化处理和分组风险溢价提取。

五、风险因素评估

• 因子失效：市场风格转换可能导致先前表现优异的因子不再有效，投资者需持续监控因子稳定性。

- 模型失效：基于历史数据的统计模型可能因市场结构调整、监管政策变动等外部因素失效。

• 历史数据局限：历史超额收益和风格趋势无法保证未来持续，市场波动及黑天鹅事件可能打破既有模式。

报告未给出具体缓释策略，仅提醒投资者需留意因子及模型潜在风险。[page::0][page::7]

六、批判性视角与细微差别

• 报告整体立场保持中性稳健，强调当前小市值、低波动度风格优势，但同时指出主线风格仍不清晰，表明市场结构处于过渡期。

- 动量策略虽逐步显现优势，但年中阶段表现波动，且部分因子如量价变化因子近期表现回落，暗示策略存在有效性波动和时段依赖。

• 报告以离散化模型取代传统连续因子模型，提高了迫近实际投资的操作性，但可能会损失因子某些连续性信息。

- 风险部分较为简短，未深入展开参数选择、数据窗口等技术层面的影响，也缺少对宏观政策环境变动的影响讨论。

• 对于隔夜博弈因子表现优异的解读，存在一定的时间段敏感性和市场行为假设，需注意后续验证。

总体报告在风格因子选取、模型创新与策略实践结合上贡献显著，但策略的动态调整和风险管理仍需进一步强化。

七、结论性综合

中信证券2023年9月发布的多因子定期跟踪报告，基于自有的离散化多因子风险模型，深度分析了2023年以来A股市场的风格轮动与因子表现。核心结论包括：

• 小市值优势显著：2023年以来小市值因子累计超额收益达23%以上，是市场超额收益的主要贡献因子；低波动、低流动性、低估值等风格亦表现良好，且分组净值走势显示分散明显，证明因子具有市场驱动力。

- 动量效应显现且成长：利用离散化模型算出的因子收益率构建的动量策略，在沪深300、中证500及中证1000中均有正超额收益，特别是中证500表现优于其他指数，预示趋势风格正在形成，小盘股具有相对机遇。

• 行业与风格建议聚焦传统产业：报告强调关注钢铁、煤炭、非银金融和房地产板块的机会，结合高盈利、高动量、高波动和低估值风格，为投资者提供差异化配置思路。

- 量价变化因子表现疲软：以价格和成交量涨跌且配合30日强度的量价变化因子近期表现有所回落，需注意其有效性的波动特征。

• 隔夜博弈因子稳定且优异：对不同时间段交易的拆分及指数加权处理表明，隔夜时段博弈因子动量效果显著，收益稳定，为量化短期策略提供了有效工具。

- 风险警示明确：因子和模型均存在潜在失效风险，且历史表现并非未来保证，策略执行需警惕市场结构和大环境变化。

关键图表如因子分组净值曲线和动量策略累计超额收益曲线全面支持报告结论。离散化风险模型有效地平衡了风险解释度与实际可投资性，是本报告分析的创新点与核心竞争力。

整体而言，报告客观呈现了当前量化风格因子的市场表现及策略思路，尤其强调在风格主线不明确时，小市值及隔夜博弈因子提供了较稳定的投资方向，适合基于多因子模型的量化投资者采用，同时提醒因子策略的动态调整和风险管控的重要性。

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图表示意示范

以下为报告中关键图表示范（文本格式描述原始图像）：

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图2：Size因子分组表现
该图展示2023年不同市值分组股票的净值走势，红色线（G1，最小市值）明显优于其他分组，净值稳步上升，反映出小市值股票的强劲表现。

• 

图9：沪深300空间因子动量策略表现
图中红色区域表示超额收益的累计增长，黑色线为沪深300指数。3月以来红色区域持续上升，显示风格因子动量策略带来了稳定的超额收益。

• 

图18：隔夜博奔因子分组表现
图示近年隔夜博弈因子分组的净值走势，头部分组净值大幅上升，底部分组持平或走低，验证因子有效性及分组差异。

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结尾

本报告以扎实的多因子量化模型为基础，综合使用离散化因子处理、动量策略、量价变化及博弈因子，展现了当前A股市场风格的多维表现，为投资者提供前瞻性的风格策略指引。风险提示和模型局限警示为理性投资奠定基础。报告体现了中信证券研究部在量化策略领域的专业能力和创新思路，是当前A股多因子量化投资的重要参考资料。

报告