大类资产配置策略表现亮眼 [page::4]

• 仅包含权益和债券的积极风险均衡策略（ARP）2017年累计收益6.94%，最大回撤3%，夏普比率1.164。

- 加入黄金后夏普比率下降，表明黄金在该年度表现不佳。

• 权益资产以沪深300为代表，波动率不足10%，收益率接近22%。

A股市场及因子表现回顾 [page::5][page::6][page::7]

• 大盘蓝筹表现优于中小盘指数，个股多数收益负。

- 技术因子中低换手率、低波动率依然有效，提供显著超额收益。

• 基本面因子表现优异，高盈利和盈利增长股票有明显超额收益。

| 市值分组 | 低涨幅 | 2 | 3 | 4 | 高涨幅 | 低-高 |
|---------|-------|---|---|---|-------|-------|
| 小市值 | -1.92% | -1.21% | -1.69% | -1.64% | -2.01% | 0.09% |
| 大市值 | -0.38% | 0.15% | 0.65% | 1.37% | 0.51% | -0.89% |

指数增强策略实现显著超额收益 [page::7]

• 沪深300增强组合收益35.58%，指数同期21.77%，超额13.81%，跟踪误差2.82%，信息比率4.9。

- 中证500增强组合收益12.60%，指数-0.20%，超额12.80%，跟踪误差4.72%，信息比率2.7。

因子择时模型显著超越基准组合 [page::8]

• 2017年因子择时组合累计收益12.44%，基准组合-23.34%，相对超额收益约35.78%。

- 多因子包括市值、流动性、反转、波动率、估值、盈利成长等，灵活调整因子权重。

期货市场表现与CTA策略分析 [page::9][page::10][page::11]

• 黑色系商品涨幅最大，金融期货普遍上涨，利率期货小幅下跌。

- CTA策略整体收益较2015-2016年大幅回落，管理期货指数仅约2%收益。

CTA多因子研究与回测结果 [page::11][page::12][page::13]

• 选用时间序列动量、展期收益率、基差动量、仓单变化率等因子构建多因子CTA组合。

- 2017年该组合累计收益7.15%，夏普比率2.09。

• 5%目标波动率多因子组合自2010年以来年化13.55%，2017年累计收益4.09%，夏普比率0.88。

总结与风险提示 [page::13]

• 传统指数增强、因子择时及CTA多因子组合在复杂市场环境中表现稳健。

- 市场波动率下降及风格变化对量化策略提出挑战。

• 风险提示：历史规律不一定适用于未来，模型存在失效风险。

海通金工年度总结——2017 市场表现与策略回顾：深度解析报告

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1. 元数据与概览

• 报告标题：海通金工年度总结——2017 市场表现与策略回顾

- 发布机构：海通证券股份有限公司研究所

• 出品时间：2018年，报告总结2017年全年的量化策略表现

- 分析师团队：
- 冯佳睿（联系方式及证书均列明）
- 沈泽承
- 袁林青
- 姚石
- 及研究所其他核心成员

• 主题聚焦：量化投资策略在中国A股及期货市场的表现，涵盖大类资产配置、指数增强、因子择时及CTA策略。

- 核心论点及评级：
- 报告围绕四大策略体系展示2017年市场的风险收益与表现，目的是验证海通量化团队策略的有效性和适应能力。
- 量化策略取得超额收益，尤其是指数增强和因子择时策略表现突出。
- 评估策略风险，明确指出模型失效风险及历史规律不完全适用于未来。

• 报告意图：展现实证基础上的策略表现，增强投资者对量化模型的信心，并为未来量化资产配置及管理方案奠定基础。

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2. 逐节深度解读

2.1 投资要点概述

• 大类资产配置策略ARP组合取得6.94%收益，最大回撤3%，夏普比率1.164，表现稳健；

- 沪深300指数增强策略收益35.58%，显著跑赢大盘指数21.77%；

• 中证500增强策略获得12.60%回报，对比基准-0.20%，同样展现良好超额收益；

- 因子择时策略实现12.44%收益，相比基准-23.34%，超额收益显著；

• CTA多因子组合以5%目标波动率获得4.09%收益，夏普0.88，Calmar比率1.55。

- 风险提示为：模型可能失效，历史经验不保证未来有效。

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2.2 大类资产配置策略回顾

• 策略框架：积极风险均衡策略（Active Risk Parity，ARP）在中性风险均衡组合基础上，结合趋势跟踪和Black-Litterman模型动态调整权重。

- 实施细节：
1. 风险贡献均等分配资产（权益、债券或含黄金）；
2. 利用过去一年累计收益率预估预期收益率，作为Black-Litterman模型输入；
3. 每周再平衡，控制跟踪误差<4%，总权重>0且≤1；
4. 目标组合波动率定为4.5%。

• 实证表现：

- 单资产中，沪深300（权益类）年化收益21.78%，波动率9.98%，表现优异；
- 债券(中证企业债)和黄金收益较低，波动率表现不同；
- 仅权益/债券组合ARP收益6.94%，夏普1.164，优于纯风险均衡（RP）组合；
- 含黄金组合表现下降，夏普比率不及不含黄金组合。

• 逻辑与意义：

- 结合资产动量信号做动态权重调整，体现主动管理优势；
- 最大程度地提高风险调整后收益，且控制回撤风险。

表1中数据清晰证实了这一策略的优势及市场适用性。

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2.3 A股市场回顾

2.3.1 风格分化显著

• 大盘蓝筹（上证50、沪深300）表现强劲，收益分别25.1%、21.8%；

- 中小盘指数（中证500、1000）收益低迷甚至负增长；

• 绝大部分个股2017年收益为负，平均收益-13.5%，中位数-20.7%。

图1显示了此分化，反映主流资金流向大蓝筹，市场结构分化明显。



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2.3.2 技术因子表现

• 累计收益率因子在大市值组显示动量效应；

- 换手率因子表现良好，低换手股票获得正向超额收益；

• 低特质波动率组合优于高波动组合，风险调整效益明显。

表2至4均展示了因子分组月均收益情况，技术因子依旧有效，尤其在大市值板块。

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2.3.3 基本面因子表现优异

• 以季度ROA为盈利水平因子，高盈利组表现持续优于低盈利组，单调性明显；

- 盈利增长因子类似，高增长股票获得超额收益，稳定的组间表现。

表5、6详细量化了盈利与增长因子月均收益差异，有力支持基本面选股策略。

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2.4 指数增强策略回顾

• 在市值风格变化背景下，强控制风险暴露与跟踪误差的指数增强策略仍取得优异表现。

- 沪深300增强组合收益率35.58%，超越基准13.81%，信息比率4.9，年化跟踪误差2.82%。

• 中证500增强组合收益率12.60%，远超基准-0.20%，信息比率2.7，跟踪误差4.72%。

对应图2-5展示增强组合与基准指数净值走势、相对强弱及回撤，凸显策略抗风险和超额收益能力。






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2.5 因子择时策略回顾

• 基于条件期望与最大复合因子IC，构建了动态多因子择时模型；

- 2017年因子择时组合收益12.44%，比基准组合-23.34%大幅超额收益35.78%；

• 权重动态调整灵活，尤其在市值、估值、盈利成长和盈利因子上比基准模型更敏捷反应市场变化。

图6展示了择时组合净值走势及相对强弱，加权月度因子权重及IC见表7，验证择时模型较传统模型适应2017年的市场跳变。



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2.6 期货市场及CTA策略回顾

期货市场表现

• 黑色系商品表现最佳，铜、锌等有色金属次之，农产品、化工品表现疲软；

- 计算复权主力合约涨跌幅后，动力煤和螺纹钢收益攀升（如60%+），橡胶跌幅扩大（超40%跌幅）。

• 成交金额排行榜显示螺纹钢、铁矿石、橡胶领跑，金融期货中IF最活跃。

图7-8清晰呈现价格及成交量差异，反映不同品种市场结构和资金流向。




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CTA策略表现

• 2017年管理期货策略整体表现平平，策略指数收益率约为2%左右，远低于前两年；

- 六个CTA因子大多数收益显著，动量类因子全年表现不佳（时间序列动量-6.33%，横截面动量-8.09%）；

• 期限结构类和仓单及持仓相关因子表现优异；

- 相关性分析发现多数因子相关性低，独立性较好；

• 多因子等权组合累计收益7.15%，夏普比率2.09，表现优于单因子；

- 基于目标波动率5%的多因子组合自2010年年化收益13.55%，2017年累积收益4.09%，夏普0.88。

图9-14分别展示CTA策略指数表现、因子历史与年度表现及复合组合净值走势。








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3. 图表深度解读

3.1 大类资产配置表现（表1）

| 组合 | 收益 | 波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|------------|---------|--------|----------|----------|
| 权益沪深300 | 21.78% | 9.98% | 1.916 | 6.07% |
| 债券中证企业债 | 1.30% | 0.87% | -1.543 | 1.61% |
| 黄金AU9999 | 3.45% | 8.07% | 0.099 | 7.36% |
| 权益/债券RP | 3.07% | 1.37% | 0.303 | 1.48% |
| 权益/债券ARP| 6.94% | 3.68% | 1.164 | 3.00% |
| 权益/债券/黄金RP | 3.36% | 1.46% | 0.491 | 1.86% |
| 权益/债券/黄金ARP| 3.77% | 3.12% | 0.360 | 2.36% |

ARP模型在两资产组合中表现明显超越RP，尤其是夏普比率提升显著，显示主动风险平衡管理效果突出。

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3.2 A股收益统计（图1）

• 大盘指数显著正收益，尤其上证50（25.1%）和沪深300（21.8%）；

- 中小盘指数负收益，中证1000累计跌17.4%；

• 个股整体亏损严重，说明资金集中于权重股，存在明显的风格分化。

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3.3 沪深300增强策略净值走势（图2、3）

• 图2显示沪深300增强组合净值持续超越基准，尤其下半年差距扩大；

- 图3的相对强弱曲线呈上升趋势，回撤较小，最大未超过2.5%。

这标志指数增强策略稳定捕获超额收益，风险控制良好。

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3.4 中证500增强策略净值走势（图4、5）

• 增强组合净值稳健上升，基准表现波动较大且低迷；

- 超额收益明显，中证500增强组合在年中遇到波动，但很快恢复强度。

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3.5 因子择时与基准组合净值（图6）

• 净值曲线显示因子择时策略全年来看业绩稳健上行，基准组合累计大幅下跌；

- 因子择时/基准比率不断提升，表明择时策略精准规避风险并捕捉机会。

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3.6 期货商品涨跌幅与成交金额（图7、8）

• 多数黑色系和有色金属收益正向且幅度大，动力煤和螺纹钢涨幅超50%（复权）；

- 成交金额集中的商品（螺纹钢、铁矿石、橡胶、股指期货）体现市场参与度高，流动性充足。

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3.7 CTA策略指数表现（图9）

• 管理期货、CTA趋势精选和五亿私募指数全年表现均较低，且收益弱于2015-16年。

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3.8 CTA因子净值（图10、11）

• 长期来看，多数因子均实现价值增长，套保持仓变化方向增长显著；

- 2017年动量类因子表现欠佳，周期结构型因子保持较好收益。

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3.9 CTA因子相关性（表8）

• 多数因子相关性<0.3，表明组合多样性好，风险分散潜力大；

- 建议剔除相关性较大（横截面动量），提高策略稳健性。

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3.10 CTA多因子组合净值（图12-14）

• 2017年度等权六因子组合持续增长，夏普比率高达2.09，风险调整表现优良；

- 多因子组合（5%波动率目标）十年年化收益13.55%，2017年实现4.09%，风险调节后仍表现稳定。

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4. 估值分析

本报告未涉及单个股票或资产的具体估值模型，主要聚焦多资产配置和量化策略的绩效评价。从方法论角度：

• 大类资产配置使用Black-Litterman模型结合风险平价；

- 指数增强策略基于风险指标控制（跟踪误差、风险暴露）进行组合优化；

• 因子择时和CTA多因子模型通过动态加权和历史IC预测实现指标调整。

这些模型虽未形成单一估值目标价，但均体现定量模型对风险收益的衡量和优化。

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5. 风险因素评估

• 模型失效风险：历史因子或策略作用机制未来可能失去效用；

- 历史规律不保证未来：市场环境变化，导致策略表现波动甚至负收益；

• 市场风格转变：如2017年大小盘切换，策略需快速适应；

- 报告未详细披露具体缓解方案，但显示模型动态调整及多因子组合的设计即为应对手段。

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6. 批判性视角与细微差别

• 观点谨慎：报告多处提醒“历史规律不适用于未来”，体现风险意识；

- 策略适用性依赖市场环境：如2017年大小盘风格剧变，若模型调整不及时，收益可能波动；

• 黄金资产加入对ARP策略的下滑，提示资产间关联和风险预算设计待优化；

- CTA动量因子在2017年表现不佳，说明单因子依赖风险，复合因子策略更稳健；

• 因子择时模型的权重波动较大，反映策略敏感性高，管理成本和交易成本值得关注。

整体来看，报告平衡展示策略优势和系统性风险，较为严谨。

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7. 结论性综合

综上，海通金工2017年度量化研究总结展现了四大策略的突出表现：

• 积极风险均衡策略，基于动态动量信号调整资产权重，实现稳健的风险调整回报。其中权益/债券组合表现优异，黄金资产配置需进一步验证；

- 指数增强策略，严格风险控制基础上实现显著超额收益，沪深300及中证500增强策略均表现超越基准，证明因子选股和风险模型的有效结合；

• 因子择时策略凭借动态调整因子权重，捕捉了市场风格切换中的机会，获得远超基准的超额回报，验证了条件期望与IC预测法的优势；

- CTA多因子策略利用多元化因子构建组合，分散动量因子风险，保持长期稳定收益，体现复杂衍生因子和持仓数据的价值。

图表数据丰富支持上述观点，体现海通量化团队的系统性研究优势。风险提示明确，有助投资者谨慎理解模型边界。

该报告为量化投资在中国市场的实践提供了实证基础和操作指引，也为未来资产管理综合解决方案的打造奠定了坚实技术和研究基础。

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备注

本报告由海通证券研究所金融工程团队编制，所有数据皆来源Wind及市场公开信息，未经主观调整，适用于具备相关理解能力的专业投资机构参考。

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