赔率定义与估值映射 [page::0][page::1]

• 赔率定义为平均正收益与平均负收益之比，反映风格收益率序列中的收益风险比。

- 采用账面市值比（BP）和净利润市值比（EP）估值因子，计算成长和价值风格股票组合间的估值差。

• 估值差经过全市场均值标准化后，以历史分位数表示相对估值水平。

- 结果显示当前成长风格赔率为1.10，价值风格赔率为1.09，二者与估值差分位数呈负相关关系。

胜率指标体系及最新判断 [page::2]

• 胜率综合使用7个指标：包括十年和六个月国债收益率、中长期贷款同比、PMI、CPI-PPI剪刀差、动量指标及强势股比例等宏观微观指标。

- 标准为信号条件对应不同风格，大多数指标指向成长风格，部分指向价值。

• 由于北向资金数据缺失，动量及强势股权重调整为1.5倍。

- 当前成长风格胜率为68.88%，价值风格为31.12%。
| 指标 | 十年国债 | 六个月美债 | PMI | 中长期贷款 | CPI-PPI | 动量 | 强势股 |
|------------------|----------|------------|-------|------------|---------|------|--------|
| 信号对应风格 | 成长 | 成长 | 价值 | 价值 | 成长 | 成长 | 成长 |

投资期望计算与策略表现 [page::2][page::3]

• 投资期望计算公式为：胜率×赔率 - (1 - 胜率)。

- 最新成长风格投资期望为0.45，价值风格为-0.35，策略推荐成长。

• 风格轮动策略累计收益显著，年化收益26.47%，夏普比率0.98，且最大回撤控制在50.48%。

| 指标 | 成长 | 价值 | 策略 | 基准 | 相对市场超额 | 相对风格等权 |
|-------------|--------|--------|---------|---------|--------------|--------------|
| 总收益 | 479.72%| 552.25%| 1771.05%| 346.20% | 305.94% | 207.02% |
| 年化收益 | 15.13% | 16.22% | 26.47% | 12.74% | 11.89% | 9.41% |
| 年化波动 | 28.36% | 23.92% | 27.08% | 27.27% | 6.65% | 6.13% |
| 夏普比率 | 0.53 | 0.68 | 0.98 | 0.47 | 1.79 | 1.53 |
| 最大回撤 | 62.02% | 46.96% | 50.48% | 63.23% | 6.03% | 8.51% |

• 策略多头净值及超额收益净值走势清晰稳健，显示出持续的超额回报能力。

招商定量任瞳团队《当下价值/成长的赔率和胜率几何？》报告深度分析

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1. 元数据与概览

报告标题： 《当下价值/成长的赔率和胜率几何？》

作者及团队： 招商定量任瞳团队，分析师包括任瞳、刘凯、许继宏

发布机构： 招商证券

发布日期： 2025年6月23日

主题： 本报告聚焦于中国全A市场成长与价值两大风格的轮动问题，通过创新性的赔率与胜率结合模型，量化成长与价值风格的投资期望值，指导市场风格的动态切换投资策略。

核心论点与结论：

• 创新性提出“赔率与胜率相结合”的投资期望模型，用于量化判断成长和价值风格的优劣。

- 当前成长风格赔率估计1.10，胜率约68.88%，投资期望为正（0.45），而价值风格对应赔率1.09，胜率31.12%，投资期望为负（-0.35）。因此模型建议当前重点配置成长风格。

• 2013年至今，基于该模型的风格轮动策略年化收益率高达26.47%，夏普比率0.98，表现优异。

这一研究旨在为投资者提供风格轮动操作的量化决策参考，强调市场风格轮动中估值与胜率两大核心指标的作用。 [page::0, page::1, page::2]

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2. 逐节深度解读

2.1 前言

报告首先重申了此前《如何从赔率和胜率看成长/价值轮动》中的核心思想，即通过赔率（正收益与负收益比）与胜率（多指标打分反映未来概率）来共同评估成长价值风格的投资期望。本报告采用了简单透明且被广泛接受的风格因子定义：

• 价值风格因子： 账面市值比（BPLF）、净利润市值比（EPTTM）

- 成长风格因子： 最近一期单季度净利润同比增速、营业利润同比增速、营业收入同比增速

为确保因子纯粹性，进行了市值中性化和标准化处理，最终用全A市场排名前20%的股票构建对应风格组合，采用周度换仓计算收益。
近期统计显示成长风格组合周度收益为-1.55%，价值风格为-1.67%。这说明尽管短期两者都有小幅下跌，但成长风格稍占优势。整体选用的因子简洁且行业认可度高，有利于结果的鲁棒性。 [page::0]

2.2 赔率定义与估值

赔率最初是博彩业用于表征收益与亏损的期望比值，具体定义为平均正收益与平均负收益的比值绝对值。公式体现为：
\[
\lambda{Z}^{\prime} = - \frac{\sum{i=1}^n returni / n }{\sum{j=1}^m returnj / m}
\]
其中 \(returni\) 为正收益序列的收益率，\(returnj\) 为负收益序列的收益率。

对成长与价值风格的赔率估计，则关键结合了相对估值水平，而非绝对估值。其计算过程为：

1. 分别计算风格暴露排名前20%和后20%股票组合的账面市值比（BPLF）差值，即初始估值差

2. 为剔除市场整体走势对估值比较的影响，将差值除以同期全市场的估值平均数，获得相对估值差值

1. 对该相对估值差值进行历史分位数排序，得出相对估值水平分位

公式表示为：
\[
difft = \frac{\sum{i=1}^m BP{i,t}}{m} - \frac{\sum{i=1}^n BP{i,t}}{n}
\]
\[
diff' = \frac{difft}{\frac{\sum{i=1}^z BP{i,t}}{z}}
\]
\[
Q = \frac{rank(diff')}{T}
\]

其中，估值指标为账面市值比，因此当历史分位数较高，反映当前市场处于相对低估状态。
报告进一步验证了相对估值水平与赔率之间存在线性负相关关系。针对2025年6月的最新数据，成长风格估值差分位数为0.54，对应赔率为1.10，价值风格估值差分位数0.50，赔率约1.09。这表明两者的风险收益期望值在赔率角度较为接近。见图1-2展示了对应的赔率与估值差分位关系的散点图及拟合线，验证了该负相关的线性模型合理性。 [page::1]

2.3 胜率指标及计算

胜率指标由七个宏观与微观变量组成，分别反映经济大势及具体市场表现：

• 宏观指标（5个）：

- 十年中债国债到期收益率（近3年分位）
- 美国6个月国债收益率（近3年分位）
- 制造业PMI（近3个月均值相较历史均值）
- 中长期贷款同比（近1个月及近3个月均值变化）
- CPI-PPI剪刀差（一年均值）

• 微观指标（3个）：

- 动量（过去4周涨跌幅）
- 强势股占比
- 北向资金持仓估值变化（数据暂缺）

这些指标依据特定阈值数值映射到成长或价值信号。例：利率低位（分位<0.5）有利成长，高动量和强势股占比增持成长风格。
由于北向资金数据缺失，动量与强势股权重加至1.5倍以保持权重平衡。
当前数据中，5个指标指向成长，2个指向价值，综合映射得成长的胜率为68.88%，价值为31.12%。该胜率表征了未来一段时间内成长风格“获胜”的概率权重。 [page::2]

2.4 投资期望计算与策略表现

投资期望公式为：
\[
c = \text{胜率} \times \text{赔率} - (1 - \text{胜率})
\]
据此计算，成长风格投资期望为0.45，价值风格为-0.35，近期策略明显倾向成长风格。
此策略自2013年以来在全A市场应用，取得了如下业绩（见表3）：

| 指标 | 成长 | 价值 | 策略组合 | 基准 | 相对市场超额 | 相对风格等权 |
|-----------------|---------|---------|---------|---------|------------|-------------|
| 总收益 | 479.72% | 552.25% | 1771.05%| 346.20% | 305.94% | 207.02% |
| 年化收益 | 15.13% | 16.22% | 26.47% | 12.74% | 11.89% | 9.41% |
| 年化波动 | 28.36% | 23.92% | 27.08% | 27.27% | 6.65% | 6.13% |
| 夏普比率 | 0.53 | 0.68 | 0.98 | 0.47 | 1.79 | 1.53 |
| 最大回撤 | 62.02% | 46.96% | 50.48% | 63.23% | 6.03% | 8.51% |

说明风格轮动策略不仅显著跑赢基准，年化收益达26.47%，且夏普比率0.98高于成长价值单独持有，表明良好的风险调整后收益。
图3和图4分别展示了策略多头净值以及相对基准和风格等权组合的超额收益净值走势，均呈现较为稳健上升趋势，验证了模型的实战有效性。 [page::2, page::3]

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3. 图表深度解读

3.1 赔率与估值差分位散点图（图1和图2）

• 图1展示成长风格的赔率与估值差分位关系，横轴为估值差分位，纵轴为赔率，散点围绕上升趋势线分布，当前点位估值差分位约0.54，赔率估计1.10。

- 图2展示价值风格相同关系，当前估值差分位0.50，赔率估计为1.09。

两图共同揭示相对估值低时赔率趋于较高，支持负相关假设。这说明市场在估值较低时，投资相应风格的赔率更优，预期收益更具吸引力。该逻辑支持投资组合在不同估值分位调整配置权重。
然而，数据散点仍有一定离散，提示模型虽具统计相关性，但非决定性单一指标。 [page::1]

3.2 投资策略表现数据表（表3）

• 成长和价值组合均跑赢基准（12.74%年化），年化收益分别15.13%和16.22%。

- 策略组合（轮动操作）效果更显著，年化26.47%，表明基于赔率+胜率的轮动模型对捕捉风格切换有效。

• 夏普比率0.98接近1，显著优于单纯成长（0.53）或价值（0.68），风险调整收益优秀。

- 最大回撤50.48%，表现稳健，低于成长组合62.02%最大回撤，显示策略平滑了波动。

该表体现了模型实盘应用的良好效用，对量化投资者意义重大。 [page::2]

3.3 净值走势图（图3和图4）

• 图3多头净值曲线显示策略净值从2013年初约1倍增长至20倍以上，显著跑赢成长（黄色）、价值（橙色）及基准（蓝色）净值。

- 图4显示相对市场及相对风格等权组合的超额净值持续攀升，表明收益的超额能力长期有效。
该视觉表示直观体现出策略长期稳健且持续的超额收益能力，符合表3数据。 [page::3]

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4. 估值分析

报告中估值采取相对估值视角，核心是账面市值比（BP_LF）差值的历史分位数，且剔除市场整体估值水平影响。未使用复杂的DCF或多因子估值模型，具体做法注重简洁、统计意义上的相对价位信号。
通过线性回归得出赔率与估值分位的负相关关系，利用当前估值分位计算赔率输入模型。此方法避免绝对估值受经济周期等外部因素干扰，增强了估值指标的实用性和稳定性。
估值指标权重简单而有效，适合风格轮动量化模型。 [page::1]

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5. 风险因素评估

报告提示多项风险，包括：

• 市场环境和政策变化可能导致模型失效，因模型基于历史数据的统计关系与因子选取。

- 研究结果不构成具体股票或基金推荐，投资者需慎重评估自身适用性。

• 数据缺失（如北向资金）可能影响指标权重调整和模型准确性，存在数据风险。

- 风格轮动风险包括风格极端切换导致短期大幅波动，模型夏普虽然较高但最大回撤接近50%，投资者仍需承受较大波动风险。

• 模型假设风格收益结构与历史相似，如市场结构发生根本变化模型表现可能不佳。

整体风险提示较为全面，但未详细列出缓解措施，更多依赖投资者对模型逻辑及历史表现的理解和信心管理。 [page::3]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告核心模式基于历史相关的赔率与估值分位线性关系，这种统计关系在未来可能因市场结构、宏观政策或流动性环境跳变而出现偏离，预测风险不可忽视。

- 模型采用简单等权因子和市值中性处理，可能忽略行业内具体个股表现差异及估值异质性，局限了个别极端成长或价值股票的捕捉能力。

• 代表风格的股票选择仅限于暴露前20%，可能削弱对中性股票和风格切换期多样化的把握。

- 个别指标如北向资金因数据缺失，权重手动调整1.5倍，虽为应急措施，却引入人为主观，可能造成微观指标效果偏差。

• 投资期望公式虽简单直观，但对赔率和胜率的敏感度较大，且对于赔率接近1的情况，建议谨慎解读正负期望的边界效应。

- 夏普比率和最大回撤指标显示策略风险与收益平衡良好，但最大回撤仍较大，反映策略较重视趋势捕捉，抗跌能力有限。

总体来看，报告方法科学合理，但投资者仍需结合市场实际灵活调整，不宜盲目机械执行。 [page::0, page::1, page::2, page::3]

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7. 结论性综合

招商定量任瞳团队通过结合赔率与胜率的投资期望模型，提供了成长与价值风格轮动的量化决策工具。核心发现如下：

• 赔率由估值差分位推导，揭示了低估值时赔率较优的线性负相关关系，支持基于相对估值调节风格配置。

- 胜率通过七项宏观（如国债收益率、贷款数据等）和微观（如动量、强势股比例）指标综合反映当前市场环境和资金偏好。

• 结合赔率与胜率计算投资期望，生成风格轮动信号；当前成长风格胜率及赔率优于价值，投资期望正，模型推荐增配成长。

- 策略自2013年以来应用表现卓越，实现26.47%的年化收益和0.98的夏普比率，超额收益显著，显示模型在实际操作中具备强大的盈利能力。

• 净值和超额收益图形直观呈现策略持续走强趋势，风险调整表现优异。

- 风险提示明确，指出模型依赖历史统计关系，政策及市场环境变动可能导致模型失效，提醒投资者注意风险控制与策略灵活调整。

图表分析揭示了赔率与估值分位线性相关的量化关系、七因素胜率模型的运用及策略回测收益表现，为风格轮动提供清晰量化路径。这为投资者在多变的市场环境中，寻求动态的成长与价值配置提供了科学依据和实操工具。

总结来看，该报告系统性地阐述了成长与价值风格轮动的量化模型框架，重点强调赔率与胜率的结合逻辑，实证数据和图表强有力地支持了结论。该研究成果既具理论创新性，也有实用的策略指导意义，适合专业量化投资者及风格轮动策略开发者参考。 [page::0, page::1, page::2, page::3]

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附：关键图表示例

1. 赔率与估值差分位散点图

1. 策略净值走势

1. 策略超额收益净值走势

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本分析遵循报告内容进行详尽解读，语言专业客观，力求帮助投资者系统理解赔率与胜率结合的成长价值风格量化轮动模型。

报告