风格轮动模型构建与方法论介绍 [page::0][page::1]

• 选取东吴金工特色多因子体系中的80个底层因子，初步构造640个微观特征。

- 通过随机森林模型对单一风格择时，实现动态风格评分与打分体系。

• 使用常用指数替代风格因子绝对比例划分，构建风格收益标签，规避过拟合风险。

- 策略构建了从风格择时到实际投资持仓的完整风格轮动框架。

风格轮动策略历年绩效表现 [page::1][page::2]

| 指标 | 策略 | 基准 | 超额 |
|-----------|-------------|------------|---------|
| 年化收益率 | 16.41% | 5.08% | 10.54% |
| 波动率 | 20.43% | 18.58% | 10.85% |
| 信息比率 | 0.80 | 0.27 | 0.97 |
| 胜率 | 58.49% | 57.55% | 55.66% |
| 最大回撤 | 25.54% | 35.44% | 8.79% |

• 策略回测区间为2017年1月至2025年9月，展现出较高收益率及较低最大回撤。

- 图表展示风格轮动模型多头超额净值稳步上升，策略曲线优于基准指数。

2025年风格因子收益动态及择时效果 [page::2][page::3]

• 2025年风格因子实际多空对冲收益波动显著，动量、波动率、估值及市值因子表现差异明显。

- 近半年择时后风格因子收益表现更优，证明模型择时能力的有效性。

2025年10月最新风格择时方向及持仓建议 [page::0][page::3]

• 最新风格择时方向锁定为：价值、大市值、动量、低波动。

- 重点持仓ETF包括央企红利ETF（561580.SH）、银行ETF南方（512700.SH）、影视ETF（159855.SZ）、电池50ETF（159796.SZ）以及房地产ETF（512200.SH）。

| 指数代码 | 指数名称 | ETF代码 | ETF名称 |
|-------------|--------------|-------------|---------------|
| 000825.CSI | 中证央企红利 | 561580.SH | 央企红利ETF |
| 399986.SZ | 中证银行 | 512700.SH | 银行ETF南方 |
| 930781.CSI | 中证影视 | 159855.SZ | 影视ETF |
| 931719.CSI | CS电池 | 159796.SZ | 电池50ETF |
| 931775.CSI | 中证全指房地产 | 512200.SH | 房地产ETF |

• 风险提示提醒数据基于历史回测结果，实际应用需结合资金和风险管理[page::0][page::3][page::4].

【东吴金工 风格轮动月报】2025年10月 深度分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《东吴金工 风格轮动月报——从微观出发的风格轮动月度跟踪202510》

- 作者/机构：高子剑、凌志杰，东吴证券研究所金融工程团队

• 发布日期：2025年10月17日

- 报告主题：运用东吴证券金工特色多因子选股体系，基于微观因子构建风格轮动模型，对2025年10月风格轮动策略的绩效、持仓及风格择时给出月度跟踪和分析。

核心观点与目的：
本报告主要介绍并跟踪基于微观个股多因子体系构建的风格轮动模型，详述其构建原理、历史绩效表现、持仓构成以及未来风格择时方向。报告展示了该模型自2017年以来稳定优异的回测和现实应用表现，强调利用随机森林和大量微观特征筛选，完成系统性的风格择时和打分，辅助投资决策。报告明确指出，2025年10月的策略风格方向为价值、大市值、动量和低波动率，月度策略收益显著超越基准市场，实现稳健超额回报[page::0,1,3]。

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二、逐章节深度解读

1. 风格轮动模型简介

• 关键论点：

- 模型基于东吴金工自有的多因子体系，选取80个底层微观因子衍生出640个微观特征，从基础风格因子——估值、市值、波动率、动量四大核心维度出发构建风格择时打分体系。
- 通过特色方法，使用常用指数替代传统风格因子绝对比例划分，更精确地反映风格池的实际表现，形成新的风格收益标签。
- 采用随机森林模型滚动训练，减少过拟合，并优化特征选取与风格得分，最终构建完整的从风格择时到评分到具体投资的闭环风格轮动框架。

• 推理与假设：

- 多因子体系假设市场风格因子可以通过微观个股层面的量价因子充分捕捉，进而实现风格择时。
- 使用随机森林作为非线性机器学习模型给出风格择时打分，借助历史指数数据作为标签，假设此方法较传统线性方法更具泛化能力。
- 使用指数代表风格股票池且替代绝对比例划分提高模型适用性和解释力。

• 关键数据点：

- 80个底层因子扩展成640维特征，表明模型特征涵盖维度丰富。
- 明确的风格因子维度划分为估值、市值、波动率、动量。

• 术语解析：

- 随机森林模型：一种集成机器学习算法，通过构建大量决策树并取平均避免单棵树过拟合，实现更稳定的预测。
- 风格因子：市场投资风格的指标分类，如价值（估值）、规模（市值）、波动率（风险）和动量（趋势）等，这些因子帮助解释和预测资产回报。
- 风格择时 + 打分体系：分别指预测特定风格因子未来表现是否优于市场（择时）和给出综合表现评分，辅助调整资产配置的策略。

总结：此章节奠定了报告的理论基础，展示了东吴金工的技术优势和模型设计理念，强调了数据驱动下的机器学习在风格投资策略中的应用[page::0,1]。

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2. 风格轮动模型绩效跟踪

• 关键论点：

- 回测时间跨越2017年1月至2025年9月，综合风格轮动策略表现明显优于市场基准，无论年化收益、信息比率或胜率均显著提升。
- 策略波动率高于基准，但风险调整后的表现优异，最大回撤显著小于基准，体现出较好的风险管理能力。

• 关键数据点及其意义：

| 指标 | 策略 | 基准 | 超额 |
|---------------|-----------------|---------------|---------------|
| 年化收益率 | 16.41% | 5.08% | 10.54% |
| 波动率 | 20.43% | 18.58% | 10.85% |
| 信息比率 | 0.80 | 0.27 | 0.97 |
| 月度胜率 | 58.49% | 57.55% | 55.66% |
| 最大回撤 | 25.54% | 35.44% | 8.79% |

• 策略年化收益率远超基准10.54个百分点，信息比率达0.80，表明策略获取的超额收益与波动率相比具备较高的风险调整收益能力。

- 最大回撤25.54%远小于基准35.44%，显示策略在市场下跌阶段的防御能力更强。

• 月度胜率58.49%，稍优于基准57.55%，表明策略在多数月份里实现正收益概率更大。
• 推论：

- 说明基于微观选股并结合机器学习的风格轮动模型可以有效捕捉市场风格变化，实现超额收益。
- 尽管策略波动率较基准略高，但通过对冲和平衡配置有效控制了最大回撤，体现稳健的风险控制。

总结：此章节以详实的绩效数据充分论证了风格轮动模型的历史优良表现和实际应用价值[page::1]。

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3. 图表深度解读

图1：风格轮动模型多头超额净值走势（2017/01-2025/09）

• 描述：

- 图中蓝色粗线代表风格轮动策略净值增长，浅蓝色线为市场基准净值，灰色区域表示策略相对于基准的超额净值。
- 时间跨度从2017年初至2025年9月。

• 数据与趋势解读：

- 策略净值显示稳步上升趋势，尤其自2024年起超额净值加速攀升，表明风格轮动策略在近两年表现尤为突出。
- 基准净值走势较平缓，策略净值在多次调整后依旧未出现重大回撤，说明模型在拐点识别上成效显著，避险能力突出。
- 超额净值灰色区域逐步扩大，显示策略与市场基准的表现差距持续拉大。

• 联系文本：

- 图1的数据强烈支持节2中提及的高年化收益、低回撤和稳定超额收益结论。

• 潜在局限：

- 图形未明确标注净值单位尺度，可能使直观判断具体收益率幅度稍显不便。
- 由于为多头超额净值，净值计算基准及手续费等细节未详述，实际应用中收益可能略有差异。



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图2：2025年风格因子实际收益率（月度，动量、波动率、估值、市值）

• 描述：

- 柱状展示了2025年1月至9月期间四大风格因子实际收益率的多空对冲表现（即多头和空头组合的净收益）。
- 不同颜色代表四个因子。

• 解读趋势：

- 动量因子表现波动明显，6月为显著亏损状态，8月则剧烈正负波动交替。
- 估值、市值因子多数月份保持正收益，稳定性较好，尤其5月和7月表现突出。
- 波动率因子波动较小，大部分月份收益均在正负五个百分点范围内。

• 文本联结：

- 图2的数据体现了风格因子本身收益的月度不稳定性，说明单一因子投资风险波动较大。
- 符合报告中对单因子波动风险提示，支撑组合风格轮动和模型多因子融合的必要性。



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图3：2025年风格因子择时后收益率（月度，多空对冲）

• 描述：

- 展示2025年1月至9月四大风格因子择时后的月度净收益率，表明模型择时能力。

• 解读趋势：

- 相较图2，动量和估值因子择时后收益幅度显著扩大，如8月动量因子月份收益从负25%上升到选时后近0损益，表现明显改善。
- 波动率、市值因子择时后相较实际收益起伏更小，趋于平稳，显示模型对风险调整有一定把控。
- 近3个月（7月-9月）中尤其动量因子择时显著带来正向收益。

• 文本联结：

- 图3直观展现风格轮动模型的择时和评分机制对风格因子收益的提升效果，强调机器学习方法在风格因子动量捕捉中的作用。



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4. 风格轮动模型持仓跟踪

• 具体持仓：

- 2025年10月最新持仓偏好风格：价值、大市值、动量和低波动率；
- 具体投资标的及对应ETF：
- 中证央企红利（央企红利ETF：561580.SH）
- 中证银行（银行ETF南方：512700.SH）
- 中证影视（影视ETF：159855.SZ）
- CS电池（电池50ETF：159796.SZ）
- 中证全指房地产（房地产ETF：512200.SH）

• 分析：

- 组合映射风格轮动方向，围绕大市值蓝筹、稳健行业配置，兼顾周期与成长性。
- 持仓涵盖央企、高股息银行、影视传媒、新兴电池产业链及房地产，诠释了价值+成长+低波的混合风格。
- 投资布局体现对经济结构调整与趋势把控能力，策略兼顾稳健与成长性。

• 推论：

- 投资组合体现了策略的风格轮动信号转化为操作指令的实证，体现了模型实用性和可执行性。

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5. 风险因素评估

• 历史数据局限：模型基于历史数据构建，未来市场环境突变可能导致模型失效或绩效下降。

- 单因子波动大：单一风格因子存在较大回报波动，需结合资金管理和风险控制手段避免风险积累。

• 模型测算误差：风格轮动模型所用的数据和计算方法可能存在误差，投资决策应结合实际场景谨慎判断。

报告未提供具体的风险缓释方案，但强调结合风险控制和资金管理的重要性，提示投资者该模型为辅助工具且需理性参考[page::0,3,4]。

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三、批判性视角与细微差别

• 优势：

- 利用丰富的微观数据和机器学习算法，形成结构完整的风格轮动框架，科学严谨、技术先进。
- 回测及现实表现出色，能够实证风格择时的可行性，且最大回撤控制得当。

• 潜在局限：

- 报告中风格因子的定义依赖于指数替代传统因子阈值划分，可能限制了模型对非指数成分股的捕捉能力。
- 风险提示较为一般，未提供具体的资金管理或风险缓解措施细节。
- 绩效回测窗口含部分牛市，上涨行情对策略加成较大，需关注策略在不同市场周期中的稳定性波动。
- 图表尺度未详细标注，数据展现的可读性有提升空间。

• 措辞：

- 模型将结果解读为“有效”且“优选”，尽管数据支撑较强，但不排除未来市场结构变化带来的不确定性，投资者应警惕历史表现不代表未来收益。

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四、结论性综合

本报告系统介绍了东吴证券金工团队基于微观多因子数据，运用随机森林机器学习技术构建的风格轮动模型。模型以估值、市值、波动率、动量为核心风格因子，利用指数作为风格池替代传统绝对比例划分，强化特征选取和择时信号表达，实现了风格轮动的科学化、系统化。

从2017年至2025年9月的回测统计显示，该风格轮动策略实现年化16.41%的收益率，显著超过市场基准5.08%，信息比率达到0.80，表现稳健且超额收益显著。策略最大回撤仅为25.54%，明显优于基准35.44%，显示较强防御能力。月度胜率接近59%，策略在多数周期均展现了良好的择时效果。

图表分析进一步佐证了策略持续累积超额净值的轨迹，及模型对风格因子（尤其动量与估值）的有效择时能力。此外，最新的十月持仓组合清晰反映了策略对价值、大盘、动量及低波动率的偏好，兼顾稳健收益和成长因素，具体ETF持仓涵盖央企红利、银行、影视、电池、新兴房地产等行业，表现出风格轮动策略的实际投资导向。

风险提示中强调了基于历史数据的局限性，单因子波动风险和模型测算误差的潜在影响，提醒投资者应结合资金管理及风险控制，理性利用策略成果。

总体来看，东吴金工风格轮动模型在多维微观因子与机器学习结合的技术路径下，成功提供了具备优异风险调整收益能力的风格轮动策略，为专业投资者在中国市场的资产配置提供了有效的量化工具支持，体现了较高的应用价值与实操性。[page::0,1,2,3,4]

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参考附录：涉及重点表格

| 表格编号 | 内容 | 关键数据 |
|-----------|-------------------------|--------------------------------------------------------------------------|
| 表1、表3 | 2025年10月风格轮动持仓 | 针对价值、大市值、动量及低波动风格，具体ETF选股涵盖央企、银行、影视、电池、房地产 |
| 表2 | 风格轮动模型绩效指标 | 年化收益16.41%，回撤25.54%，信息比率0.80，显著优于基准水平 |

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通过上述详尽分析，报告的架构和数据充分体现了风格轮动在实际投资中的潜力和优势，建议关注其在不同市场环境中的动态表现及风险控制实践。

报告