择时模型表现与趋势特征 [page::2][page::3][page::5][page::6]

• LLT模型作为趋势择时工具，2016/2017年震荡市均获得正收益，2017年胜率达75%，净值稳步上升。

- GFTD模型信号较少，胜率约50%，主打法为中长线择时，回撤控制较好，择时结果多项指数均呈多头趋势。

• 买入信号判定包含多重价格和计数条件，反映对行情连贯性的重视。[page::2][page::3][page::5][page::6][page::7]

春节及7月日历效应分析 [page::9][page::10]

• 春节前后市场普遍表现稳健，上证指数等上涨概率最高近90%以上。

- 7月前后数据显示主要指数及行业整体涨幅先跌后涨，6月份整体呈调整态势，7月份市场机会明显。

• 28个细分行业中多数在春节阶段表现良好，体现稳定的季节性规律。[page::9][page::10]

创业板技术走势分析 [page::11][page::12]

• 创业板日线与周线底背离信号明显，下跌力度减弱，预计存在反弹可能。

- MACD指标绿柱面积缩减，形成ABC三段底背离形态，在技术面给予短中期看多信号。[page::11][page::12]

2017年风格回顾与展望 [page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]

• 中证500小盘股风格因子体系中规模、反转、流动性与估值风格发生反转，估值风格持续显著有效。

- 沪深300大蓝筹抱团，盈利及价值风格表现突出，盈利和估值因子成为构建Alpha收益的关键。

• 技术面和波动周期分析表明窄幅震荡环境下建议规避成长小盘，优选低换手率蓝筹及超跌短期反转标的。

- 三季度为风格收益高峰期，特别是价值风格的全面复苏提供机会。[page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]

行业轮动策略与羊群效应分析 [page::21][page::22][page::23][page::24][page::25]

• 结合历史行业启动序列开展相似性匹配，验证行业轮动的有效性，策略全年累计超额收益约41.5%，胜率56.5%。

- 通过CSAD指标验证市场羊群效应存在时对应显著的负向二次关系，市场羊群效应可作为板块轮动的有力信号。

• 当前推荐重点超配钢铁、建材、交通运输和综合行业，持仓期覆盖2017年5月至7月。

- 行业内传媒主推盈利选股，房地产主推估值选股策略。[page::21][page::22][page::23][page::24][page::25]

大类资产配置现状与经典模型表现 [page::27][page::28]

资产类别	2017年收益%
上证50	9.20
沪深300	8.39
中证500	-2.96
中证1000	-11.62
中债国债	-1.61
中债企业债	0.58
SGE黄金	4.51
南华农产品	-5.96
南华金属	1.35
南华能化	-8.18

• 由于低利率环境，单一资产难持续获得稳定收益，多资产组合配置成为核心策略。

- 经典风险平价与马科维茨配置结合LLT择时，2017年均表现稳健，风险指标如最大回撤和波动率控制良好。

• 当前推荐风险平价+LLT择时策略侧重债券和蓝筹股票配置，同时布局黄金及海外市场。[page::27][page::28]

宏观因子ABL模型构建及近期表现 [page::29][page::30][page::31][page::33]

• 采用宏观因子（CPI、国债收益率、M1/M2同比、铜期货、波罗的海指数等）驱动资产收益，构造ABL模型，规避传统Black-Litterman模型主观性不足。

- 该模型在2017年实现了稳健收益，最大回撤2.72%，年化波动约2.89%，配置权重重点覆盖固定收益与股市主流标的。

• 近期观点显示三季度看多沪深300、中证500和部分商品，建议关注低风险资产调整机会。[page::29][page::30][page::31][page::33]

金融研究报告详尽分析报告

---

一、元数据与报告概览

报告标题：择时、风格不大类资产配置
发布机构：广发证券发展研究中心
时间节点：2017年6月中旬（数据截至6月21日或6月16日不等）
研究主题：探索中国A股市场及相关大类资产的择时策略、风格轮动、行业轮动策略与大类资产配置方法。报告涵盖择时模型、多维风格分析、行业轮动、经典及创新资产配置模型的实证及应用。

核心论点：

• 择时模型（如LLT、GFTD）在震荡行情中表现良好，尤其是LLT模型胜率及收益突出，近期多数主流指数呈现做多信号。

- 风格轮动显著，价值风格成为2017年的主流获利方向，尤其在大盘蓝筹中盈利及估值因子表现强势。

• 行业轮动中相似性匹配与羊群效应为有效的选股和行业配置依据，相关策略历史上有较好超额收益。

- 大类资产配置方面，结合经典风险平价/马科维茨模型和ABL宏观因子模型实现分散、稳定收益，2017年成果平稳。

• 宏观因子事件作为资产配置辅助标识，年中起发布多因子事件判断与配置建议。

整体来看，报告围绕择时、风格与大类资产配置的综合应用，为投资管理提供科学且实证基础的策略思路和模型支撑。[page::0-37]

---

二、逐节深度解读

1. 择时策略分析

（1）LLT模型——趋势类择时模型

• LLT（Linear Lead Trend）模型为趋势类模型，优势体现在震荡市环境下依然实现正收益，例如2016、2017年胜率达75%。

- 历史数据表现：全样本累计收益率达3392.7%，各年分布中2007年达222.1%、2016年123.5%等表现突出（数据来自Wind）[page::2]。

• 净值曲线图显示自2016年第三季度至2017年中，LLT择时净值稳步上升且避开了沪深300震荡的波动区间，体现防御及盈利双重功效[page::3]。

- 核心数学模型公式展示了LLT的递推表达式，参数α控制对前期价格的权重。较小α值提高平滑度但增加延迟，与传统MA及EMA均线延迟关系类似[page::4]。

（2）GFTD模型表现

• GFTD模型属于中长线择时，年均发出6次交易信号，历年累计表现不及LLT，整体胜率约为54.8%，2017年胜率约50%。

- 各年份胜率及收益波动明显，表现较为波动，部分年份如2006年胜率可达75%，但也存在明显负收益年份。2016年年末表现明显好转，2017年后走势趋向平稳[page::5]。

• 净值曲线明显呈现震荡后趋平，以待升阶段，与沪深300趋势走向基本一致但波动管理更优[page::6]。

- GFTD买入信号定义逻辑包括连续K线价格特定条件及计数条件，确保入场时机更为严谨和系统化[page::7]。

（3）整体择时信号总结

截止2017年6月16日，GFTD和LLT模型均对上证指数、沪深300、深证成指、上证50等主要指数看多，信号日期多集中在5月下旬或6月初，显示两个模型同步发出较强的做多信号，显示择时策略统一预期市场将反弹上行[page::8]。

（4）日历效应与技术分析

• 春节前指数走势展现显著日历效应，上证综指及深证成指春节前一周及双周涨幅概率均超过80%，多数细分行业春节前上涨比例超80%，多行业更达到100%，支持节日前布局获得超额收益[page::9]。

- 7月日历效应数据显示，7月前一月及前双周多指数普遍下跌，7月后一周及双周则普遍反弹，业内风格概率数据同样显示明显反转，提示7月为重要的风格轮动窗口[page::10]。

• 创业板走势技术分析（日线与周线底背离）表明4-5月下跌完成ABC三段结构且MACD绿柱缩小，发出反弹信号，兼周线指标显示下跌力度减弱，提升短期反弹概率[page::11-12]。

（5）择时结论

• 市场中期将维持窄幅震荡格局。

- 创业板指数受日线与周线背离影响存在修复潜力。

• 基于历史月份效应，6月看调整，重点关注7月板块及风格机会。

- 过去2001-2016年大蓝筹与小盘轮动分两大阶段，目前16年末以来大蓝筹超越小盘的格局背景不同于历史上阶段，可能不具备长久持续性[page::13]。

2. 风格与行业分析

（1）风格回顾

• 2017年中证500（中小盘股）出现风格反转，主流规模、反转及流动性风格有效性减弱，唯有估值风格持续显著，成为有效Alpha因子[page::15]。

- 沪深300（大盘蓝筹）则表现盈利及价值风格明显突出，小盘或反转策略虽有效，但盈利及价值风格优势更明显，为目前市场主流方向[page::16]。

（2）风格展望

• 不同股票池风格差异明显。中小盘主要受规模、反转、流动性和估值因子驱动，而大蓝筹更看重盈利和成长性，估值因子如PE表现持续强势[page::17]。

- 季节性效应提示，6月应回避成长小盘，重点配置低换手率及盈利能力强的蓝筹股，三季度风格趋势更为明显，推荐捕捉低流动性和超跌个股价值风格的反弹机会[page::18-19]。

• 历史波动周期对风格表现亦有重要影响，窄幅震荡期低换手、价值股表现更佳，1个月反转因子也有良好表现，操作上建议布局蓝筹中的价值标的及超跌反弹股[page::20]。

（3）行业轮动策略

• 利用行业启动序列与历史相似性匹配，通过匹配相似行业启动模式实现超额收益，过去多年胜率达到60%左右，最大回撤控制良好。最新策略定向钢铁、建材、交通运输和综合领域为重点[page::21,24]。

- 羊群效应指投资者在市场剧烈波动时放弃个人预测而跟随大众行为，数据和模型显示羊群效应出现时期往往伴随较高的策略收益，帮助择时和行业配置提高成功几率[page::22-24]。

• 行业内部风格筛选：传媒行业侧重盈利驱动选股，地产行业则侧重估值因子，形成符合行业特性的个性化因子策略[page::25]。

3. 大类资产配置

（1）市场现状

• 2017年上半年（截至6月21日）中国A股主要股指表现不一：中证500和中证1000较弱（分别负2.96%与-11.62%），沪深300表现正向，收益近8.4%，上证50表现更优[page::27]。

- 债券市场表现平稳，中债企业债略有正收益，国债表现略负。商品市场中黄金、金属有小幅正收益，农产品及能化类表现欠佳。海外市场方面，纳斯达克、恒生指数涨幅较大，欧美主要指数波动相对温和，原油大幅回撤[page::27]。

（2）经典资产配置模型及表现

• 马科维茨均值-方差和风险平价模型为主流，结合LLT择时对组合波动和风险进行有效控制。

- 2017年以来三种策略累计收益率从1.37%（风险平价＋择时）到4.73%（控制5%年化波动率）不等，均实现较低波动率（2.24-3.94%）和控制良好的最大回撤（近2%以下）[page::28]。

• 当前经典模型建议组合主要重仓债券（国债、企债）及权益市场（沪深300），并适度配置黄金，油类权重相对较小或空仓[page::28]。

（3）宏观因子框架及ABL模型

• 宏观因子涵盖通胀水平、财政政策、经济指标、利率因子及货币政策，连接宏观经济状况与各类资产市场表现，帮助把握资产波动和趋势[page::29]。

- ABL（Asset based on macroeconomic factors）模型弥补传统BL模型中投资者预期误差大的弊端，通过资产收益对宏观因子的反债回归，更准确反映市场动态及投资者预期[page::30]。

• 主要因子包括国债收益率（2年、10年）、CPI、股息与债券收益率差、铜期货、M1/M2货币供应同比变化、领先指标、投资者信心等[page::31]。

- ABL模型在2017年累计收益为0.31%，波动率约2.89%，回撤2.72%，表现稳健[page::31]。

• 宏观因子事件监测通过短期高低点、连续上涨下跌、历史极值及走势反转等4类事件识别有效因子事件，支持量化动态资产配置决策[page::32-33]。

- 2017年6月至7月资产观点基于因子事件，建议看空中债企业债净值，看多南华能化、沪深300、中证500、黄金及农产品[page::33]。

（4）大类资产配置平台

• 广发金工研发大类资产配置模型平台，支持多种资产、参数、观点输入，实时合成资产组合风险平价及马科维茨配置，提升管理效率[page::34]。

---

三、图表深度解读

择时模型图解

• LLT净值曲线图（页3）：红色线为LLT择时净值，蓝色线为沪深300指数基准，体现LLT在行情波动中稳定上行，平滑超越指数表现，验证其趋势捕捉能力。

- LLT延迟响应图（页4）：展示不同参数α对应模型的响应延迟，确认LLT调节参数存在平衡原则，α较小光滑性好但响应迟缓。

• GFTD信号净值曲线（页6）：红色为沪深300，绿色为GFTD择时净值，整体趋势同步但GFTD曲线在价格剧烈下跌后无大幅回撤，体现择时保护功能。

日历效应图表（页9、10）

• 春节前后多行业上涨概率热力图，红色加深代表上涨概率高，显示春节效应普遍且持久，投资者可据此进行节前择时布局。

- 7月涨跌幅及上涨概率图表显示，7月初资金可能回撤但随后反弹明显，为策略布局的关键时间窗口，行业风格在7月后半期反弹概率明显。

创业板技术分析图（页11、12）

• 日线及周线MACD柱体背离明显，早期下跌力度递减，市场处于潜在反转区，底部信号强烈。

风格因子贡献图（页15,16,17,18,19,20）

• 分别对应中证500、沪深300、上证50不同因子IC值（信息系数）条形图。蓝色为今年当前样本，红色为历史全样本。价值风格（如EP、BP、PE）持续强劲，规模、反转因子表现波动，成长因子在大盘指数中表现良好。

- 6月及三季度风格IC显示小盘、成长等因子有效性下降，但低流动性和超跌因子三季度会显著回升，提示投资者调整仓位。

行业轮动策略（页21-25）

• 行业启动序列时间点分布图对比历史时间，匹配成功率超过60%，并实现正超额收益超12%。

- 羊群效应概念辅助解释投资者行为模式和行业聚焦，附带CSAD统计图表显示羊群效应存在时期回报率显著优于无羊群效应时期。

• 行业内不同风格因子适配展示，传媒盈利导向鲜明，地产估值因子强势，表示行业内选股因子多元且必须差异化处理。

大类资产配置图表（页27-34）

• A股及海外主要资产收益率表格清晰展示多资产表现分化，低回撤收益及波动率配置策略计算及组合权重表明债券为稳定收益中心，权益及商品为潜在增值方向。

- 净值曲线显示风险平价搭配LLT择时策略表现温和且稳步上扬，波动率控制策略有更高收益但风险略增。

• 宏观因子框架图详解影响资产价格的通胀、财政、货币、经济指标关系，加强对资产间联动性的理解。

- 宏观因子事件识别图及事件条件列示规范了模型事件判断与筛选，为策略动态调整提供基础。

---

四、估值分析

报告未单独呈现传统企业估值内容，核心更偏向量化择时、风格、行业及大类资产配置的模型分析。估值相关内容集中在风格因子的估值指标（PE、EP、BP）及其IC贡献中，反映估值风格的判断和风格轮动的重要维度。

---

五、风险因素评估

报告第35页风险提示综述如下：

• 模型建立基于合理假设与历史数据，可能无法完全准确预测未来，存在偏差和不确定性。

- 投资观点基于模型结果，需结合投资者自身环境与理念，风险不可忽视。

• 观点和判断可能随市场变化调整，投资者不可机械依赖报告信息。

- 法律责任由投资操作决策人自担，广发证券不承担使用本报告所致损失。

整体风险提示符合行业合规要求，强调投资独立判断与理性决策的重要，合理警示模型局限性[page::35-36]。

---

六、批判性视角与细微差别

• 报告以数据实证和模型验证为依托，内容详实，视角全面，特别结合国内外市场及宏观经济背景，提升了策略的适应性。

- 报告假设基于历史数据，未来环境变化（如政策扰动、市场结构变革）可能导致策略有效性下降，报告已明确告知但细节中模型对异常事件的适应未详述，需关注这方面风险。

• 择时模型虽胜率较高，但回撤区间仍然存在，投资者应搭配严格的风险控制。GFTD模型的年均交易次数较少，反应市场变化可能相对滞后。

- 风格轮动与行业轮动分析切实体现策略多样性，但内部选股因子权重调整与周期识别仍具挑战，报告未提供实际组合成功案例披露，留待后续跟踪验证。

• 理念中强调“大蓝筹强于小盘”阶段性特征变化，指出历史阶段性模式可能不适用于当前，端正了预期并透露策略灵活调整思路。

- 宏观因子ABL模型创新显著，但模型计算的延迟性、指标收集及时性等实际问题未被详述，需要进一步实操验证。

---

七、结论性综合

本报告全面系统地分析了基于择时、风格及大类资产配置的多层次量化投资框架，涵盖理论模型、实证结果和实用策略指引：

• 择时策略方面，LLT趋势模型在震荡市表现突出，能够有效平滑市场波动，实现阶段性超额收益；GFTD中长线择时补充验证市场趋势，配合日历效应与技术分析，提升择时有效性。

- 风格持久性与多样性分析表明价值风格、盈利因子及估值因子成为当前市场Alpha核心，成长股短期风险增加，季节性和周期性因素强化风格策略时间窗口。

• 行业轮动策略基于启动序列相似性匹配和羊群效应理论预判行业轮动路径，在历史回测中表现稳健，提供实盘操作指引。行业内因子精选助力差异化选股。

- 大类资产配置采取经典风险平价及马科维茨模型与基于宏观因子ABL模型双重路径，结合多市场资产及宏观指标，实现优质的风险收益权衡，在2017年较为震荡的市场环境中维持平稳增值。

• 宏观因子检测与事件识别完善投资判断流程，已利于动态调整资产配置策略，应对复杂市场变化。

- 结合各图表，报告展示了模型净值曲线、因子IC贡献、月度/季度风格表现、行业轮动胜率、以及资产配置组合回撤与波动等关键表现指标，数据充分支撑论点。

整体而言，报告进一步巩固了通过数据驱动模型结合宏观视角实现系统性资产配置的思想，突出模型应用的实践价值，同时明确风险警示，适合专业投资者开展科学决策。报告保持内容的前瞻性及模型灵活性，对于理解当前市场格局及后续择时风格策略提供了权威基石。

---

参考图表链接（部分）

• LLT净值曲线（页3）

• 春节前行业涨幅概率（页9）

• 7月日历效应涨幅概率（页10）

• 择时技术分析－创业板日线底背离（页11）

• 风格因子IC贡献例图（中证500）页15

• 行业轮动相似性匹配（页21）

• 行业轮动羊群效应统计（页23）

• 经典资产配置2017净值走势图（页28）

• 宏观因子框架图（页29）

• ABL模型定义图（页30）

• ABL模型净值趋势（页31）

• 宏观因子事件识别流程图（页32）

• 7月及三季度宏观资产配置建议（页33）

• 广发金工配置平台截图（页34）

---

综上，本报告具有极高的信息含量和实践指导价值，适用于专业投资组合经理及资产配置研究者理解A股择时与风格轮动的现状及展望，并辅助进行科学合理的大类资产配置，辅助实现较低风险前提下的风险调整收益最优化。

[page::0-37]

报告