风格轮动模型判断小盘价值风格或有机会 [page::0][page::4]

• 5月小盘价值风格涨幅为2.25%，大盘价值涨幅4.52%，整体偏向价值且风险偏好有所放松。

- 6月大小盘综合指标为-0.58，更偏向小盘；成长价值指标为-0.07，维持价值但趋于均衡。

• 市场状态偏向大盘，市场情绪和宏观环境偏向小盘；综合来看，短期风格偏向小盘价值。

行业轮动2.0模型看好综合、消费者服务、通信等行业 [page::0][page::6][page::7][page::8][page::11]

• 6月最新看好行业为综合、消费者服务、通信、农林牧渔、钢铁、电子等。

- 调仓策略调出银行、家电、有色等行业，轮动组合5月收益3.7%，跑赢全行业基准0.7个百分点。

• 行业轮动速度指标为88.22，偏快，采用快速轮动模型。汽车、公用事业、电子景气度较高。

多因子和指数增强策略持续跑赢基准 [page::1][page::12][page::13][page::14][page::15]

• 沪深300指数增强5月跑赢基准0.18ppt，样本外累计超额65.93个百分点。

- 中证500指数增强5月跑赢2.74ppt，累计超额55.96个百分点。

• 中证1000指数增强5月跑赢2.68ppt，累计超额33.15个百分点。

- 中证港股通指数增强5月跑赢1.07ppt，累计超额2.05个百分点。

主动量化选股策略表现优异，低关注度掘金5月收益9.6% [page::1][page::16][page::18][page::22][page::23][page::24]

• 低关注度掘金策略重视利好事件发生的股票，5月收益率高达9.6%。

- XGBoost成长优选策略年化收益25.0%，5月收益4.4%，显著跑赢小盘成长指数基准。

• 次新股掘金策略和红利优选策略同样显示稳健收益表现。

量化配置与资产择时：商品>股票>债券 [page::2][page::26][page::27][page::28][page::30]

• 基于宏观经济预期差指标，股票谨慎，债券中性，商品乐观。

- 左侧择时指标显示股票乐观，债券谨慎，商品乐观，底部支撑进一步增强。

强化学习因子挖掘与轮动模型应用 [page::2][page::31][page::32][page::33]

• 强化学习因子挖掘模型5月在中证1000范围内跑输基准0.1ppt，样本外累计超额3.5ppt。

- 强化学习的行业轮动框架使用TD3模型，行业配置组合5月跌幅-2.9%，今年累计收益10.0%。

• DeepSeek-R1模型5月行业多头组合跌幅-1.3%，今年累计收益6.4%，6月看好房地产、机械等行业。

中金公司《量化月报（51）：小盘风格或有机会》详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《量化月报（51）：小盘风格或有机会》

- 作者：中金量化团队，中金量化及ESG团队

• 发布机构：中金公司研究部

- 发布日期：2025年6月3日

• 报告主题：本报告围绕中国股市风格轮动、小盘价值成长风格表现、行业轮动、多因子及机器学习量化策略的表现，深入剖析2025年5月及6月的量化投资策略与资产配置建议。

核心论点及评级：

• 当前市场风格偏向小盘价值，2025年5月表现优异，且6月继续看多小盘价值。

- 行业轮动模型看好综合、消费者服务、通信、农林牧渔、钢铁、电子六大行业，调整了部分行业持仓。

• 多因子选股及量化增强策略表现优越，沪深300、中证500、中证1000增强均跑赢基准。

- 机器学习因子模型和强化学习策略持续优化行业及风格配置，但短期样本内表现有波动。

• 综合资产配置层面，建议商品资产优于股票，股票优于债券。

- 报告中不提供具体评级或目标价，重点在于策略表现及风格与行业轮动判断。

主要信息传递在于把握风格轮动和行业轮动，在多因子和机器学习量化策略框架支持下，利用风格及行业轮动趋势提升投资组合超额收益。总体看短期风格倾向小盘价值，建议投资者关注相关策略和行业机会。[page::0,4,6]

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二、逐节深度解读

1. 风格轮动分析

• 风格轮动模型结构：

- 基于4象限模型划分：大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值。
- 选用15个指标涵盖市场状态、市场情绪和宏观环境，如新增开户数、中国波指、PPI同比、M2-M1增速差、大小盘相对换手率、创新高个股占比、期权认沽认购比等，以格兰杰检验、相关性检验测算指标有效性。
- 指标加权形成成熟的复合指标，以坐标法界定轮动风格仓位调整。

• 5月回顾与6月最新风格判断：

- 5月小盘价值风格涨幅2.25%，大盘价值涨4.52%，成长板块相对弱势。
- 6月大小盘维度指标由-0.22降至-0.58，表明对小盘的偏好增强；成长价值维度由-0.27回升到-0.07，价值偏好依然，但成长有所抬头，整体更均衡。
- 市场状态指标偏向大盘，但市场情绪和宏观环境指标均偏小盘。
- 成长价值层面，市场状态和情绪偏价值，宏观指标稍偏成长。
- 综合预计短期以小盘价值风格为主。

• 数据洞察：

- 大小盘及成长价值细分指标均体现市场对风格的不同驱动因素反应，符合经济逻辑。
- 风格轮动视为趋势性偏向，为投资布局指明方向。

2. 行业轮动模型（2.0版）

• 模型介绍：

- 结合历史轮动速度，区分快慢速轮动阶段，采用不同因子组合。
- 快速轮动以价量信息为主（调研信息、动量、反转、流动性、资金流）。
- 慢速轮动融合基本面和价量信息（波动率、成长、现金流、分析师预期等）。
- 以自适应逻辑切换因子，提升行业轮动模型适应性和稳定性。

• 5月行业表现：

- 综合行业涨幅最高，达9.3%，领先其他行业。
- 综合金融、医药、国防军工位列前茅。
- 电子、消费者服务表现弱于其他行业，出现负收益。

• 6月行业持仓调整：

- 本月调入综合、消费者服务、通信、农林牧渔、电子。
- 调出银行、家电、综合金融、有色金属、电力设备及新能源。
- 行业轮动速度指标88.22，较上月有所提升，属于快速轮动阶段。
- 细分因子显示综合行业流动性、农林牧渔钢铁的调研信息优秀，综合金融动量优势减弱。

• 行业景气度评价：

- 电力及公用事业、电子、汽车行业景气度较高，为行业超额收益的可靠预测因子。
- 其他周期性行业如基础化工、钢铁、有色、煤炭景气度中性。
- 石油石化景气度较低。
- 汽车行业景气度较高，有望跑赢大市。

3. 多因子选股与量化增强策略表现

• 多因子选股模型：

- 覆盖沪深300、中证500、中证1000及港股通指数增强策略。
- 5月中证1000增强跑赢基准2.68ppt，累计超额33.15ppt。
- 中证500增强5月跑赢基准2.74ppt，累计超额55.96ppt。
- 沪深300增强5月跑赢0.18ppt，累计超额65.93ppt。
- 港股通增强5月跑赢1.07ppt，累计超额2.05%。

• 主动量化选股策略：

- 成长趋势共振策略构建细致，结合业绩加速增长、质量因子、分析师预期和技术面指标，年化表现突出。
- XGBoost成长优选策略，利用机器学习预测ROE变化，预测准确率超过81%，长期年化收益达25%。
- 价值股优选策略强调下行风险控制，使用P/B-ROE筛选和股息率、稳健成长指标配合。
- 红利优选策略兼顾股息收益和风险规避，控制组合下行，表现稳定。

• 小盘掘金策略：

- 低关注度掘金策略通过剔除高风险股、筛选近期利好事件并基于六因子得分选股，5月收益9.6%，显著超越各小盘指数。
- 次新股掘金策略关注IPO时间近、现金充裕、投资活跃股票，结合基本面与投融资行为特征，表现良好。

• 四象限风格内选股策略：

- 结合大盘/小盘与成长/价值的四象限划分，构建细分增强策略。
- 5月各象限均有积极表现，特别是小盘成长及大盘成长表现优于风格基准。

4. 量化配置与资产配置观点

• 资产配置建议：

- 综合宏观驱动、经济预期差及技术指标，当前建议商品资产最为乐观，其次为股票，债券谨慎。

• 宏观预期差分析：

- 5月PPI、CPI超预期对股票市场偏负面影响。
- 债券市场无预期差指标触发，属中性。
- 工业增加值连续超预期，美元兑人民币汇率偏强，对商品市场利好。

• 左侧择时模型：

- 股票市场看多信号，包括3个指标发出看多信号，无看空信号。
- 债券市场谨慎，有1个看多，3个看空信号。
- 商品市场整体健康，情绪及库存指标良好，持乐观观点。

• 阻力支撑指标表明主要宽基指数持有较多看多信号，当前市场底部存在技术支撑，看涨概率较大。

5. 机器学习量化策略表现

• 强化学习模型因子挖掘：

- Deep reinforcement learning（强化学习）框架在因子构建中表现卓越，具备因子表达式搜索效率和可解释性。
- 5月中证1000指数范围内跑输基准0.1ppt，全市场范围内跑输0.4ppt，年初以来表现出色，累计跑赢基准分别3.5和4.1ppt。

• 强化学习行业轮动模型：

- 2025年1月以来收益10.0%，跑输全行业等权基准1.1个百分点。
- 5月组合回报-2.9%，跑输基准2.4个百分点，短期存在收益波动。

• DeepSeek-R1大模型量化策略：

- 2025年3月起应用于行业配置，5月组合表现-1.3%，跑输基准2.4ppt。
- 年初至今累计收益6.4%，跑赢基准3.3个百分点。
- 最新行业偏好：房地产、机械、综合金融、食品饮料、农林牧渔、通信。

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三、图表深度解读

1. 风格轮动指标图表（图表1-3）

• 显示各风格维度市场状态、情绪和宏观环境指标细分得分。

- 大盘/小盘指标得分从正向（大盘）向负向（小盘）变化，体现市场更偏小盘趋势。

• 成长/价值维度整体保持价值偏好，但成长分布略升。

- 图示分值绝对值反映策略观点强弱，有助于投资者确认市场风格迁移力量。

2. 行业轮动收益排名（图表7）

• 5月综合行业涨幅近10%，显著优于其他行业。

- 银行、家电、综合金融等传统行业涨幅较好，与前期持仓对应。

• 消费者服务、电子表现弱，提示行业轮动模型近期调整合理。

3. 行业轮动净值曲线（图表7）

• 多头组合长期净值显著高于等权基准，表明策略具备较强稳定超额收益能力。

- 返回波动增长趋势吻合行业轮动自然规律。

4. 行业轮动速度图（图表11）

• 行业轮动速度自2007年以来波动，2025年5月处于较高水平，显示市场轮动节奏变快。

- 快速轮动模型适用于当前市场结构变动快的情况。

5. 行业景气度分析图（图表12）

• 公用事业、电子、汽车处于高景气区，不同于传统周期品表现疲软。

- 图表对比当期与上期标准化得分，折射行业景气度变化趋势。

6. 多因子选股净值曲线（图表13-16）

• 各指数增强产品净值持续优于对应基准指数。

- 中证1000增强特别突出，累计跑赢达33.15个百分点。

• 港股通策略样本外时间较短，仍显现可观的超额收益。

7. 主动量化策略——成长趋势共振选股模型（图表17-20）

• 模型详细列出筛选股票池标准、风险控制等筛选逻辑。

- 净值曲线显示策略历经多年稳健增长，持续跑赢偏股混合型基金指数。

• 年度收益分布呈现稳定性，样本外表现良好。

8. XGBoost成长优选策略（图表21-22）

• 净值稳步攀升，尤其近年来收益加速。

- 分年度收益稳定大幅跑赢小盘成长指数基准。

9. 价值股与红利优选策略（图表23-27）

• 价值股通过行业分层筛选降低波动，策略净值长期呈上升趋势。

- 红利策略强调股息收益和稳健回报，偏离控制版本表现更稳定。

• 年度收益显示两策略在样本外均表现优异。

10. 小盘掘金策略（图表30-34）

• 低关注度掘金策略和次新股策略均表现突出，明显跑赢对应小盘指数。

- 净值曲线展现出策略对特定市场细分板块的优异捕捉能力。

• 年度收益分布良好，凸显策略alpha来源持续性。

11. 四象限风格内选股策略（图表35-36）

• 各象限策略有不同的收益表现，小盘成长和大盘成长表现相对较好。

- 策略收收益率与风格基准之间存在明显超额收益，表明选股能力优越。

12. 量化配置关键指标（图表37-46）

• 宏观预期差指数构建流程清晰，强调数据预处理与有效性筛选。

- 左侧择时指标显示股票、商品多为看多信号，债券较谨慎。

• 技术择时指标也显示市场底部支撑存在，关键宽基指数多为看多。

- 结合多维指标给出资产配置建议逻辑严谨。

13. 机器学习模型表现（图表47-50）

• 强化学习因子模型以三次随机数种子结果生成平均表现，减少单次过拟合风险。

- 2025年以来整体表现优于基准，但短期波动明显，行业配置策略跑输行业等权基准。

• DeepSeek-R1 模型多次运行实现平均加权，6月看好房地产、机械、综合金融、食品饮料、农林牧渔、通信六大行业，展现大模型在行业配置稳定性方面的潜力。

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四、估值分析

报告未包含传统估值模型（如DCF、市盈率等）详细分析，重点是在风格轮动、行业轮动和量化选股策略的构建与跟踪表现。估值隐含在分析师预期、股价表现及市场状态指标中，并通过量化指标间接反映。

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五、风险因素评估

• 报告明确提示：基于市场历史收益的量化策略表现无法保证未来样本外收益，存在不确定性风险。
• 多因子与机器学习模型基于历史与样本外回测，依赖数据完整性与稳定性，可能面对市场结构突变时失效。
• 量化模型优势显著，但短期表现波动仍较大，如强化学习行业轮动模型5月组合跌幅表明风险。
• 行业景气度变化及宏观经济政策调整对策略有效性存在影响。
• 宏观经济指标超预期与否可能引发市场情绪剧烈波动，影响风格及行业表现。
• 报告未详细对应缓解措施，投资者需结合自身风险承受能力审慎决策。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告风格偏向积极，强调策略超额表现与市场机会，较少讨论策略潜在的极端风险或模型失效场景。
• 机器学习相关策略短期表现跑输基准，但未过度强调，显示一定谨慎。
• 风格判定模型尽管包含多个指标，但大盘/小盘与成长/价值维度的综合得分波动仍较明显，存在过度拟合或指标适用性局限的潜在风险。
• 行业轮动模型调整频繁，部分传统优势行业被剔除，可能带来行业配置波动风险。
• 量化配置中，商品优先于股票，股票优于债券的排序较为激进，需关注资产配置多元化需求和流动性因素。
• 报告图表大多基于Wind数据，数据的完整性和更新速度对解读影响较大，未明确模型对异常数据的处理。
• 大部分量化策略均基于历史数据回测，未来突发事件带来的非线性风险尚未被纳入评估。

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七、结论性综合

中金公司本期《量化月报（51）》系统展开了2025年5月及6月A股市场风格轮动、行业轮动及量化选股策略的全面分析。总体判断市场短期风格偏向小盘价值，成长/价值维度则趋于均衡，建议关注小盘价值相关策略的投资机会。

行业轮动方面，基于2.0模型及强化学习模型，6月看好综合、消费者服务、通信、农林牧渔、钢铁及电子等行业，动态调整剔除银行、家电等行业，强轮动速度指示行业行情波动加速。行业景气度较高的公用事业、电子、汽车等行业亦为重点关注对象。

多因子增强策略及主动量化选股策略持续展现较强超额收益能力，沪深300、中证500、中证1000增强及港股通增强均跑赢基准。主动量化策略覆盖成长趋势共振、XGBoost成长优选、价值股优选、红利优选及小盘掘金等多样化姿态，并在不同市场环境中体现稳定表现。

资产配置上，报告综合宏观预期差、左侧择时以及技术择时指标，形成商品>股票>债券的相对乐观排序，短期内股票市场表现谨慎但技术面支撑底部存在，商品及债券市场则分化明显。

机器学习量化策略如强化学习因子挖掘及DeepSeek-R1模型，尽管短期表现有波动，但整体仍显示出对行业配置和风格趋势捕捉的潜力，提供未来智能量化投资方向的参考。

图表数据解读显示，市场风格、行业轮动、因子选股及机器学习模型均建立在完善的多维量化指标体系之上，收益及超额收益表现持续优于基准，验证策略有效性。

风险提示充分提醒投资者量化模型基于历史数据不保证未来收益，需结合多方面风险因素进行投资决策。

总体而言，本报告提供了全面且数据详实的量化投资分析视角，风格轮动、小盘价值优势、行业轮动以及多因子和机器学习策略为套期保值和主动投资提供了有力支撑，对于专业投资者理解市场结构性机会与潜在风险均具有较高参考价值。

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重要图片索引

• 风格轮动各维度指标详见图表1-3，体现风格偏好与指标构成

- 5月行业收益排名与轮动净值见图表7，显示行业轮动成果

• 行业轮动速度及景气度得分详见图表11-12，突出行业景气变动

- 多因子选股增强净值曲线（图表13-16）及主动策略表现（图表17-36）

• 量化配置关键指标包括宏观预期差（图表37）、左侧择时指标（图表39-44）、阻力支撑指标（图表45-46）

- 机器学习模型策略表现详见图表47-50













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参考溯源

本文结论及数据解读均来源于《量化月报（51）：小盘风格或有机会》2025年6月3日版全文内容[page::0-34]。其中：

• 风格轮动详尽说明参见[page::3-5]

- 行业轮动及景气度模型分析详见[page::6-12]

• 多因子量化选股策略及机器学习模型表现详见[page::13-33]

- 宏观资产配置、左侧择时及阻力支撑指标详见[page::26-30]

• 报告风险提示及免责声明详见[page::33-34]

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总结

中金此次月报在量化投资领域以详实数据基础，系统剖析了当前风格轮动、行业机会和多维量化策略表现，结合机器学习新进展，提供了全方位的投资视角。报告对投资者捕捉中国市场结构性机会，特别是基于风格与行业动态变化、资产配置调整及策略择时，均具有极高的实操参考价值。风险提醒明确，策略表现波动与市场变化风险不可忽视，建议结合个人风险偏好进行科学决策。

报告