• 沪深300指数价格波动中，估值波动占68.7%，盈利波动占31.3%，表明A股价格波动由估值驱动主导，这与美股市场盈利驱动形成对比 [page::0]

• 风险溢价（中证红利指数股息率减国债收益率，DY-BY）具有显著的沪深300中长期收益预测能力，特别是季频收益的R²达15.75%，为长周期股债轮动策略提供理论支持 [page::1]

• 基于风险溢价的股债轮动策略在A股和港股市场均表现优异，A股年化收益16%，夏普比率1.2，港股年化收益12%，夏普比率0.98 [page::1][page::2]

• 风险溢价时钟框架将市场划分为恐慌期（DY-BY<0且DY-BY上升）、筑底期（DY-BY>0且DY-BY上升）、复苏期（DY-BY>0且DY-BY下降）和过热期（DY-BY<0且DY-BY下降）四个阶段，对应市场估值与行情状态变化 [page::3]

• 各市场阶段适合配置的因子类别不同：恐慌期优选盈利质量、低beta及低杠杆因子；筑底期着重低股价、低波动及反转因子；复苏期偏好小盘、低股价和高成长因子；过热期倾向价值、盈利质量和反转因子 [page::4]

• 2016-2018年间因子轮动变化显著，风险溢价时钟准确捕捉市场阶段变化，支持动态攻守因子配置：

- 2016年市场由筑底期转复苏期，规模、反转、成长因子表现优异
- 2017年转入过热期，价值因子领涨，小盘风格衰退
- 2018年转入恐慌期，盈利质量、低beta及低杠杆因子表现突出 [page::4]

• 基于风险溢价时钟的动态因子策略表现优异，自2010年至今，策略年化超额收益20.8%，超额波动率5.6%，最大回撤5.5%，月胜率84.1%，信息比率高达3.34，尤其在风格变动剧烈年份表现稳健 [page::5]

| 年份 | 年度收益 | 年化波动 | 超额收益 | 超额收益波动 | 超额最大回撤 | 超额胜率 | 信息比率 |
|-----|---------|---------|---------|-------------|-------------|---------|----------|
| 2010 | 29.2% | 27.4% | 16.9% | 5.0% | 2.5% | 91.7% | 3.62 |
| 2011 | -12.5% | 23.4% | 27.8% | 4.8% | 1.6% | 91.7% | 5.44 |
| 2012 | 14.0% | 23.5% | 8.4% | 4.9% | 5.1% | 66.7% | 1.48 |
| 2013 | 34.6% | 22.5% | 13.8% | 5.5% | 4.0% | 75.0% | 2.23 |
| 2014 | 77.8% | 19.4% | 25.5% | 4.8% | 1.6% | 91.7% | 4.44 |
| 2015 |117.2% | 51.3% | 40.5% | 8.6% | 4.3% |100.0% | 4.92 |
| 2016 | 13.3% | 32.2% | 20.6% | 4.4% | 2.5% | 91.7% | 4.21 |
| 2017 | 3.4% | 14.5% | 6.9% | 4.2% | 3.0% | 66.7% | 1.58 |
| 2018 |-14.2% | 21.3% | 18.7% | 7.1% | 2.6% | 81.8% | 3.84 |
| 平均 | 24.2% | 28.2% | 20.8% | 5.6% | 5.5% | 84.1% | 3.34 |

因子择时系列之一：风险溢价时钟视角下的攻守因子配置——详尽深度分析报告

---

1. 元数据与概览

报告标题: 《因子择时系列之一：风险溢价时钟视角下的攻守因子配置》
作者: 林志朋、刘富兵
发布机构: 国盛证券研究所
发布日期: 2019年2月26日
主题: 该报告聚焦于A股市场的因子择时，尤其是基于风险溢价时钟的攻守因子动态配置策略。旨在提供一种适合中国市场估值波动主导特质的因子择时框架，辅助投资者根据不同市场阶段进行合理因子配置。

核心论点概述:

• 传统基于宏观变量的因子择时逻辑在美国成熟市场下成立，但中国市场存在主要由估值波动驱动股价的特性，因此需要改进或补充模型。

- 构建基于股息率-国债收益率差（DY-BY）的风险溢价时钟，识别市场恐慌、筑底、复苏及过热四个阶段，并提出不同阶段对应的因子配置策略。

• 实证证明风险溢价指标对A股较长期收益具备显著预测能力，股债轮动策略表现优异。

- 设计的动态攻守因子配置策略有效捕捉市场风格轮动，取得超额收益，且风险指标优异。

[page::0,1,2,3,4,5]

---

2. 逐节深度解读

2.1 报告概要与背景

报告首先指出，成熟海外市场（以美股为例）因盈利驱动特性，宏观-基本面-股价的传导顺畅，因子择时基于宏观周期模型得以顺利应用。但中国A股市场则表现出盈利波动影响相对较小、估值波动占主导的结构特征，所以上述模型需调整。作者据此提出基于“利率-信用-波动率”三宏观指标模型，辅以以股息率-国债收益率（DY-BY）为风险溢价指标的新型估值波动模型，为A股量身定制因子择时方法。

市场被划分为四个阶段：

• 恐慌期：优先选取高盈利、低β、低杠杆因子

- 筑底期：优先选取低股价、低波动、反转因子

• 复苏期：偏好小市值、低股价、高成长因子

- 过热期：偏好低估值、高盈利、反转因子

此框架意在动态适应不同市场估值水平和行情变化的风格轮动特征。

[page::0]

---

2.2 沪深300价格波动分解与风险溢价指标构建

基于沪深300指数历史波动的分解（图表3），盈利波动只贡献31.3%，而估值波动贡献高达68.7%，直接凸显中国股市受估值因素主导的特征，这成为设计因子择时模型的理论依据和现实背景。

风险溢价指标由中证红利指数股息率减去国债收益率得出（DY-BY）。实证检验显示该指标对沪深300未来收益具备统计显著的预测作用，且对中长期收益预测能力超过短期。不同于短期预测较弱，长周期依赖DY-BY信号进行资产配置可提高收益表现。

构建的基于风险溢价的股债轮动策略在A股市场年化收益率达到16%，夏普率高达1.2，港股对应数据分别为12%和0.98，显示该策略跨市场均有稳定表现。

• 图表4-6展示了风险溢价指标DY-BY与沪深300指数未来季度收益的散点关系，斜率和R²体现出正向关联，尤其是在下季度收益上，R²达到15.75%，说明DY-BY是良好的预警指标。

[page::1,2]

---

2.3 风险溢价时钟构建与市场阶段划分

基于DY-BY正负值及其变动方向，建立风险溢价时钟，划分四个市场阶段（图表11）：

• 恐慌期（DY-BY < 0且递增）

- 筑底期（DY-BY > 0且递增）

• 复苏期（DY-BY > 0且递减）

- 过热期（DY-BY < 0且递减）

图表12表明该时钟与股价表现匹配良好：筑底期出现在历史市场低点，复苏期对应牛市前期，反映时钟表达出的市场逻辑具备实际可操作性。

在此基础上，对因子表现进行系统归类与可视化（图表18），大类因子被划分为盈利-质量、股价-规模、反转-价值、β-资产结构和成长-流动性五类。不同阶段因子的表现形成明显轨迹规律：股价和规模因子偏好低估值阶段，盈利和质量因子偏好高估值阶段。

[page::3,4]

---

2.4 攻守因子动态配置策略设计与表现

基于上述市场阶段与因子表现特征，作者提出攻守因子配置模型，指定每阶段核心因子组合（图表27）：

• 恐慌期：盈利质量、低β、低杠杆因子（保守防御型）

- 筑底期：低股价、低波动、反转因子（建仓配置）

• 复苏期：小盘、低股价、高成长因子（进攻型）

- 过热期：价值、盈利质量、反转因子（风险控制调整期）

经历2016-2018年市场风格轮动，模型表现出良好的解释力和预测能力，成功捕捉规模、反转、成长、价值等因子表现的走势切换。

图表29展示了该策略自2010年起相对于中证500等权组合的超额收益表现，数据显示：

• 年化超额收益达20.8%

- 超额收益波动率仅5.6%

• 最大回撤5.5%

- 月度胜率高达84.1%

• 信息比率为3.34

这表明策略不仅收益优异且风险控制良好，在风格切换剧烈的年份依然保持稳健回报，极具实用价值。

[page::4,5]

---

3. 图表深度解读

3.1 图表3：沪深300价格波动分解

以圆环图形式展现估值波动占总价格波动的68.7%，盈利波动占31.3%，强烈提示估值波动主导特性，是理论设计风险溢价时钟和因子择时的基础。

3.2 图表5-6：风险溢价DYBY与沪深300未来收益的关系

散点图显示风险溢价指标与未来一个月和一个季度沪深300回报正相关。季度回报的拟合度更高（R²=15.75%），意指风险溢价对未来季度市场表现较强的解释力。

3.3 图表7-8：A股及港股市场股债轮动策略净值曲线

股债轮动策略净值（蓝线）明显优于各自市场基准（沪深300和恒生指数黄线），说明风险溢价在跨地区资产配置中的广泛适用性及优秀风险调整收益。

3.4 图表11-12：风险溢价时钟与市场周期

四象限图（图11）清晰界定市场估值及行情状态的分类，图12中颜色标示不同周期对应的上证指数走势，验证了时钟模型的周期转换准确性。

3.5 图表18：因子运动轨迹

通过弧线连接展示因子从恐慌期到过热期间表现的动态变化，突出不同市场阶段因子风格转换的系统性及规律性。

3.6 图表27：风险溢价时钟与攻守因子配置

四分象限明确对应不同市场阶段对因子的偏好，为动态调整因子配置提供明确操作框架。

3.7 图表29：动态因子策略表现

净值增长曲线相比基准表现显著，黄色虚线“超额收益”持续攀升，配合下方指标表显示策略风险调整后收益表现超出同类，实证支持模型有效性。

[page::1,2,3,4,5]

---

4. 估值分析

本报告重点在于因子择时与动态配置，未直接涉及传统公司估值模型如DCF或市盈率法。投资逻辑基于宏观金融及市场估值面的动态变化，其中“风险溢价时钟”本质上是基于股息率与国债收益率差异的估值衡量工具，反映股市相对于无风险利率资产的风险补偿水平及波动阶段。

策略的核心是利用估值波动阶段的切换指导因子偏好，而不是对单一股票的内在价值估量。因而其估值方法是周期性估值指标的动态划分与调整，而非传统企业估值。

---

5. 风险因素评估

报告明确风险提示，主要包括：

• 模型完全基于历史数据和统计回归结果，未来若市场环境发生显著结构性变化，可能导致模型失效。

- 估值波动主导这一假设如被打破，则基于风险溢价的择时逻辑将遭受挑战。

• 因子表现和市场阶段关系可能随着经济结构或市场制度调整发生变化，因此模型需要持续跟踪验证。

- 战略执行层面存在因操作摩擦、交易成本、数据滞后等现实风险。

报告无特别列出缓解措施，反映出对模型有效边界的谨慎态度。投资者应视此为重要参考，结合实际市场条件灵活应用。

[page::5]

---

6. 批判性视角与细微差别

• 报告强调A股估值波动主导特征，但沪深300作为样本指数对全部A股市场的代表性有限，部分中小盘或新兴行业的因子结构可能存在差异，尚未充分覆盖。

- DY-BY作为风险溢价代理虽有实证支撑，但其稳定性和预测能力仍受宏观金融条件和政策变化影响，模型对极端事件期间的适应性尚缺乏深度检验。

• 因子择时模型的回测地量化结果较好，但报告未对策略风险暴露细节进行过多披露（如杠杆使用、周转率、回撤细节），存在一定信息披露不足。

- 作者提出的因子配置对应市场周期具较强逻辑合理性，然实际应用中周期切换的识别滞后可能引发调仓时机不精准，影响收益表现。

• 由于报告隶属券商研究，存在一定商业推广诉求，客观性总体可靠，但建议读者结合更多独立研究综合判断。

---

7. 结论性综合

这份由国盛证券金融工程团队发布的研究报告聚焦A股市场的因子择时方法创新，重点提出了基于股息率与国债利率差（DY-BY）的风险溢价时钟模型，反映中国市场估值波动主导的特性。报告主题清晰，理论与实证结合紧密：

• 首先，沪深300价格波动主要由估值波动驱动（68.7%），盈利波动占比相对较低（31.3%），奠定了估值驱动策略的理论基础。

- 利用DY-BY构建风险溢价指标，证实其对沪深300未来中长期收益具显著预测能力，且基于该指标的股债轮动策略在A股及港股均表现出较高的收益和风险调整后表现，其年化收益和夏普比率均优于基准。

• 风险溢价时钟将市场划分为恐慌、筑底、复苏和过热四个不同阶段，结合因子表现轨迹，提出因子动态调整框架，明确各阶段宜选择的攻守因子组合。

- 该动态配置策略自2010年以来相较传统等权组合取得约20.8%的年化超额收益，月度超额收益胜率高达84%，且信息比率高达3.34，说明该策略风险调整后收益优异且具较强稳定性。

• 图表系统地支持上述逻辑：价格波动分解图显示估值主导，散点图展示风险溢价预测能力，股债轮动净值图直观展现策略效果，四象限风险溢价时钟与因子表现轨迹则揭示了因子轮动逻辑，动态因子配置净值曲线反映策略实证表现。

综合来看，报告为A股投资者提供了一套基于风险溢价视角的因子择时与动态配置策略，兼顾理论创新与实证验证，具备较高参考价值。投资者依据该框架可根据市场估值阶段动态调整因子暴露，实现风险与收益的优化配置。

但是，鉴于模型依赖历史数据及统计关系，投资者应注意结构性风险，对模型进行动态监控与适时调整。市场极端事件、政策变动或估值结构变化均可能影响策略表现。

---

重要图表汇总展示（摘选关键图表）

• 图表3（沪深300价格波动分解）

• 图表11（风险溢价时钟四阶段划分）

• 图表18（市场轮转中的因子运动轨迹）

• 图表27（风险溢价时钟与攻守因子配置）

• 图表29（动态因子策略表现）

---

总结

报告《因子择时系列之一：风险溢价时钟视角下的攻守因子配置》深入剖析了中国A股市场因子择时的新视角——风险溢价时钟，结合估值驱动特性，有效捕捉市场周期和因子轮动。其创新点和实证表现均具竞争力，对专业投资者理解和应用动态因子配置具有重要指导意义。未来，伴随市场演进，本模型需配合持续监控与灵活调整，以确保稳健收益和风险管理。

[page::0,1,2,3,4,5]

报告