风格研究重要性与主要维度 [page::2]

• 风格研究是投资者进行择时、规避组合损失的重要工具。

- 大小盘与价值成长为研究的核心风格维度。

风格指数与相对强弱指标构建 [page::3][page::4]

• 通过股票风格因子构建多空相对收益曲线反映风格运行方向。

- 价格相对强弱指标定义为不同规模指数收益率对数差，成交量相对强弱反映资金流动偏好。

大小盘与其他风格相关性分析 [page::5]

• 大小盘风格与业绩、周期风格高度关联，呈现显著转换特征。

- 价值成长风格表现平淡，隔离效果较弱。

四象限模型刻画风格轮动阶段 [page::7][page::8]

• 利用相对强弱曲线及其一阶、二阶导数划分市场风格加速上升、减速上升、加速下降、减速下降四状态。

- 不同象限对应大盘占优或小盘占优，揭示风格转换时点。

风格轮动策略回测表现 [page::11]

• 基于四象限划分的轮动策略表现阶段性强势，但整体稳定性较差，难以持续战胜市场。

基于MACD的相对强弱轮动策略构建及参数优化 [page::12][page::13]

• 引入MACD指标对价格及成交量相对强弱曲线进行趋势捕捉。

- 通过2000-2007年样本内优化MACD参数，2008年至今样本外验证策略有效。

大小盘轮动策略样本外表现优秀 [page::14]

| 年份 | 轮动组合收益 | 申万A指收益 | 超额收益 |
|------------|--------------|-------------|-----------|
| 2008年 | -49.01% | -62.80% | 13.79% |
| 2009年 | 97.26% | 105.63% | -8.37% |
| 2010年 | 2.48% | -6.82% | 9.30% |
| 2011年 | -26.30% | -28.63% | 2.33% |
| 2012年 | 11.50% | 4.91% | 6.59% |
| 2013年 | 16.32% | 6.30% | 10.02% |
| 2014年 | 80.22% | 44.88% | 35.33% |
| 2015年 | 61.48% | 35.29% | 26.20% |
| 2016年 | -12.66% | -13.55% | 0.89% |
| 2017年 | 1.87% | 3.09% | -1.22% |
| 月度胜率 | 58.18% | | |
| 月均超额收益率 | 0.86% | | |
| 年化超额收益率 | 11.08% | | |
| 夏普比率 | 0.70 | | |

• 策略平均持仓周期3.5周，换手较高，风格轮动明显时表现突出。[page::14]

价值成长风格轮动策略表现较弱 [page::15]

| 年份 | 轮动组合收益 | 国证1000收益 | 超额收益 |
|------------|-------------|--------------|-----------|
| 2010年 | -13.00% | -4.81% | -8.19% |
| 2011年 | -19.80% | -26.84% | 7.04% |
| 2012年 | 14.89% | 7.40% | 7.49% |
| 2013年 | 1.11% | 1.41% | -0.31% |
| 2014年 | 70.77% | 47.25% | 23.52% |
| 2015年 | 21.58% | 18.41% | 3.17% |
| 2016年 | -4.70% | -15.46% | 10.76% |
| 2017年 | 3.81% | 2.59% | 1.22% |
| 月度胜率 | 60.47% | | |
| 月均超额收益率 | 0.42% | | |
| 年化超额收益率 | 5.47% | | |
| 夏普比率 | 0.57 | | |

• 价值成长轮动收益及区分度较弱，受到大小盘风格影响较大。[page::15]

ETF场内交易工具的风格轮动应用与表现 [page::16]

| 年份 | 轮动组合收益 | 申万A股收益 | 超额收益 |
|------------|--------------|-------------|-----------|
| 2008年 | -49.01% | -62.80% | 13.79% |
| 2009年 | 97.26% | 105.63% | -8.37% |
| 2010年 | 2.48% | -6.82% | 9.30% |
| 2011年 | -26.30% | -28.63% | 2.33% |
| 2012年 | 11.50% | 4.91% | 6.59% |
| 2013年 | 16.32% | 6.30% | 10.02% |
| 2014年 | 80.22% | 44.88% | 35.33% |
| 2015年 | 61.48% | 35.29% | 26.20% |
| 2016年 | -12.66% | -13.55% | 0.89% |
| 2017年* | 1.87% | 3.09% | -1.22% |
| 月度胜率 | 56.88% | | |
| 月均超额收益率 | 1.41% | | |
| 年化超额收益率 | 20.84% | | |
| 夏普比率 | 1.04 | | |

• 轮动组合表现显著优于大小盘指数轮动，体现ETF在风格轮动中的应用优势。 [page::16]

当前市场风格趋势分析 [page::18][page::19][page::20]

• 大盘风格走弱，价格与资金相对强弱指标显示正尝试向小盘切换。

- 价值风格强度减弱，向成长风格过渡迹象明显。

• 其他风格如非金融、非周期与高估值均表现出切换趋势。

量价视角下风格因子构建及轮动策略总结 [page::12][page::13][page::14]

• 以价格和成交量相对强弱为风格跟踪指标，结合MACD构建动量信号。

- 策略信号规则为：当价格和成交量MACD同向(均>0或均<0)时，分别做多对应风格组合，否则持有均衡申万A股。

• 该策略在样本外区间表现稳定、超额收益显著，具有良好的实战参考价值。

金融研究报告详细分析与解构

报告标题：相对量价视角下的风格轮动研究
发布机构：申万宏源证券研究所
报告作者：曹春晓（署名分析师）
发布日期：不明（文中数据时间线覆盖至2017年初）
研究主题：基于相对量价指标的股市风格轮动现象研究，具体聚焦于大小盘风格、价值成长风格及其他多维风格的表现与轮动策略构建

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一、元数据与报告概览

本报告由申万宏源证券研究所发布，作者为具有中国证券业协会执业资格并注册的证券分析师曹春晓。报告主题围绕“风格轮动”展开，着眼于量价指标相对强弱的角度，深入探讨市场中各类投资风格之间的轮动关系及其应用。报告核心论点为利用相对强弱指标（包括价格与成交量的分别计算），结合技术分析指标如MACD，构建风格轮动的判别框架与交易策略，并通过回测验证其效果。报告评价了大小盘及价值成长两大核心风格的切换动态，提出基于相对强弱MACD的轮动策略对冲投资组合风格风险，强调成交量相对强弱指标的敏感性优于价格指标，为风格研究及实践投资提供了数据驱动的方法论。

报告没有明显的买卖评级或具体投资建议，但通过轮动策略的超额收益表现传递出风格择时的重要性，呼吁投资者关注市场主导风格的切换信号，把握风格轮动周期。[page::0-22]

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二、报告结构逐节深度解读

2.1 风格研究的理论基础与标的选择（页2-5）

2.1.1 风格研究意义

报告指出风格研究是证券投资四大研究体系（择时、风格、行业、选股）中不可绕开的一环，且不同投资者对风格研究需求存在差异：

• 激进型投资者侧重于风格择时，通过把握风格切换的波动赢得超额收益；

- 稳健型投资者则致力于规避风格切换对投资组合的负面影响，降低风格波动风险。

报告同时强调市场主要风格维度包括“规模”（大盘、中盘、小盘）、“价值成长”（价值、平衡、成长）、“周期属性”、金融属性、业绩表现以及流动性等[page::2]。图1清晰展示了当前投资者广泛关注的风格维度，尤其大小盘和价值成长成为主流关注对象。

2.1.2 风格指数与多空收益曲线

为具体量化风格表现，报告引入“多空相对收益曲线”概念，即将股票按照风格因子进行分组，构造多空组合的累计收益差，反映风格轮动方向。如图2所示，不同风格因子（静态估值、总市值、股息率、换手率）多空收益呈现明显差异，显示出风格因子的有效性。图3围绕当前市面上丰富的风格指数体系展开，包括但不限于沪深300、中证500、创业板指数，以及价值成长分层指数，进一步确保研究数据的代表性和流动性。

风格指数作为研究载体，优于单只股票，因其成分股流动性好、风格代表性强，成为市场风格轮动研究的理想标的。[page::3-5]

2.1.3 风格指数的相对强弱指标

报告基于价格与成交量分别定义了两类相对强弱指标：

• 价格相对强弱 = ln(大盘指数累计收益率) – ln(小盘指数累计收益率)

- 成交量相对强弱 = 大盘风格成交金额/市值 ÷ 小盘风格成交金额/市值

此指标设计逻辑鲜明，即衡量大盘风格与小盘风格间的表现差异，通过价格与成交量两个维度把握风格异动的信号来源。特别强调成交量相对强弱指标对于趋势变化更为敏感，能在价格动向之前预警。[page::4]

2.1.4 大小盘风格掩盖其他风格表现

基于长时间序列数据（2007年至2015年），大小盘、绩效表现与周期属性的相对强弱波动最为显著。图4显示大小盘、业绩维度风格具备明显的轮动特征，而价值成长差异较小且较为平稳。相关性分析（表1）表明大小盘风格转换通常伴随着业绩和周期风格的同步切换，体现了风格间内在关联性。

此发现揭示风格轮动研究时，大小盘风格表现强烈，可能会部分掩盖价值成长等其他风格的动态信息，提示后续的价值成长分析应关注此掩盖效应。[page::5]

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2.2 基于相对强弱指标的四象限风格轮动模型构建（页6-15）

2.2.1 四象限分组法刻画风格状态

报告创新引入四象限模型，通过分析相对强弱指标曲线的斜率（β1）及斜率的斜率（β2）区分风格轮动的四种相对运动阶段（加速上升、减速上升、加速下降、减速下降）。图5示意了理想正弦波形态的相对强弱曲线及其导数变化，这一数学模型将风格轮动周期的复杂波动态纳入可视化框架。

图6对应四象限的具体判别：（1）β1>0且β2>0，风格加速上升（大盘占优）；（2）β1>0且β2<0，风格减速上升；（3）β1<0且β2<0，风格加速下降（小盘占优）；（4）β1<0且β2>0，风格减速下降，给予投资者对风格趋势切换的预警功能。[page::7-8]

2.2.2 实证分析：大盘小盘风格切换

结合2014年年末的实例（图7和图8），报告说明价格相对强弱曲线和成交量相对强弱曲线分别给出了不同的风格强弱信号，成交量反映出趋势变化更为提前，资金动能先于价格表现。说明成交量相对强弱指标的敏感度与前瞻性，凸显其应用价值。[page::9]

2.2.3 价值成长风格演绎

2016年第四季度以来，价值成长风格表现出波动率提升，市场风格表现不稳。图9至图11显示价格层面和成交量层面对价值成长偏好的不一致，成交量偏向成长而价格表现偏向价值，表明风格切换存在短期分歧，风格持续性减弱。[page::10]

2.2.4 四象限风格轮动策略测试

通过简单的四象限判断策略，基于价格和成交量的相对强弱指标分别定义买卖信号（1、2象限买大盘，3、4象限买小盘），回测结果表明策略在部分年份表现优异，但整体稳定性不足，尤其在风格表现不分化期间表现不佳（图12和图13）。显示单一四象限信号在实战应用中存在局限，需要进一步优化。[page::11]

2.2.5 引入MACD指标改进轮动信号

为提升四象限策略的稳定性及信号时效性，报告采用MACD指标应用于相对强弱曲线。MACD作为趋势追踪工具，利用短中长周期EMA构建动能指标，能有效过滤噪声并确认趋势变化。图14展示相对强弱曲线的MACD指标变化。

基于MACD信号的轮动策略制定如下：（1）价格和成交量MACD同时为正，超配大盘风格；（2）两者同时为负，超配小盘风格；（3）信号相反，则持有均衡基准组合。参数通过2000-2007年样本内优化，样本外测试（2008年至今）展现良好表现，年化超额收益达11.08%（图15至图17，表2），显示策略具有稳定的择时能力和实用性，但在2011年及2016年风格波动率较低时策略表现欠佳。[page::12-14]

2.2.6 价值成长风格轮动策略表现

价值成长轮动策略表现逊色，年化超额收益仅5.47%，这与大小盘风格的掩盖效应有关。在四象限模型中，价值成长指标更聚集于原点附近，区分度低，导致策略信号混乱（图18和图19，表3），暗示价值成长风格难以简单用量价指标有效捕捉切换节奏。[page::15]

2.2.7 风格轮动策略在ETF上的应用

报告拓展了风格轮动策略至ETF（沪深300ETF与创业板ETF），基于基准指数的价格相对强弱MACD进行轮动判定。实测结果显示ETF轮动策略表现显著优于原始指数轮动策略（图20，表4），年化超额收益高达20.84%，夏普比率1.04。ETF的流动性和代表性提升了策略的执行效率，这一点对实际操作具有重要指导意义。[page::16]

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3. 当前市场风格特征及展望（页18-20）

3.1 大小盘风格面临再度切换

基于近期数据，报告指出大盘风格走弱，即将向小盘风格切换，依据是价格相对强弱MACD指标的由正转负，四象限图形显示相对强弱进入第2象限过渡态（图21和22），资金强度虽仍处于大盘占优象限，但已有走弱迹象（图23）表明资金面预期正在调整。这提示投资者关注大小盘风格切换的时点，把握市场热点风格。[page::18]

3.2 价值成长风格强度减弱，向成长过渡

价格相对强弱MACD表现转负，四象限图形显示价值风格进入过渡区域（图24和25），资金流层面强度减弱趋势明显（图26）。报告认为价值风格仍占优但具减弱趋势，成长风格有望逐步抬头，提示市场风格轮动有加速趋势。[page::19]

3.3 其他风格表现

从非金融/金融、非周期/周期、高估值/低估值以及绩优/亏损股角度，当前市场正逐步向非金融、非周期、高估值以及过渡态绩优股方向切换（图27至图30），说明风格轮动不仅限于规模与价值成长维度，更具多维度综合特征，投资者需全方位观察风格演变动态。[page::20]

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三、图表和图像深度解读

图1（页2）

展示市面上六大类风格维度及其细分内容，如规模的大小盘分类、价值成长的价值/成长分层、周期属性、金融属性、业绩及其他（流动性、换手率等）。图示说明市场风格多维度的构成框架，体现研究的宽度和深度基点。[page::2]

图2（页3）

六条曲线代表主要风格因子（静态估值、成长、换手率等）自2017年1月下旬以来的多空相对收益变化，展示不同风格因子的表现周期与波动性。黄色（总市值）显示强烈正向趋势，绿色（换手率）表现负向走势，反映出市场风格轮动的动态表现。[page::3]

图3（页3）

风格指数名单按风格类别分类罗列，如规模类包含沪深300、申万大小盘等；价值成长含中证800价/成长指数；估值类有市盈率、市净率相关指数；周期类有上证周期50指数等，业绩类覆盖绩优股、亏损股指数。显示研究数据来源丰富且具代表性。[page::3]

图4及表1（页5）

图4展现2007-2015年风格相对强弱变化，发现大小盘与业绩风格波动最显著，相互间趋势切换明显；表1风格相关性矩阵揭示大小盘与绩优股相关系数高达0.94，周期与金融属性相关系数亦较强。整体提示风格轮动周期紧密相关、彼此影响。[page::5]

图5-6（页7-8）

正弦波形态理论框架图（图5）及四象限模型示意图（图6）阐明风格轮动的数学表达，以第一导数和二阶导数区分趋势变化节奏，为技术分析量化风格切换提供理论支撑。[page::7-8]

图7-8（页9）

历史案例展示2014年底大盘风格强势，价格相对强弱曲线与资金相对强弱曲线分别进入一象限，但成交量指标提前约两个月进入风格占优阶段，揭示成交量指标先行作用。[page::9]

图9-11（页10）

价值成长风格变化示意，价值成长价格相对强弱指数波动显著、且波动频繁，成交量层面资金流向更偏向成长。表明风格难以连续维持，指示价值成长之间的动量反转。[page::10]

图12-13（页11）

基于价格和成交量相对强弱四象限轮动策略的实际净值曲线对比基准，显示阶段性超额表现但波动较大，策略稳定性有待进一步优化。[page::11]

图14-17（页12-14）

MACD指标在相对强弱曲线上的应用及基于MACD信号构造的轮动策略表现，样本内和样本外均表现良好，特别是成交量MACD提升了交易信号的及时性和有效性，年化超额收益达11.08%。策略调仓频率适中，符合实战需要。[page::12-14]

图18-19（页15）

价值成长风格统计分布聚集原点，区分度较低，轮动表现不理想。策略年化超额收益仅5.47%，夏普比率也较大小盘策略逊色。[page::15]

图20（页16）

ETF资金流向与价格相对强弱MACD轮动信号测试，沪深300ETF和创业板ETF切换表现优于指数轮动组合，年化超额收益超过20%，策略实用性更强。[page::16]

图21-30（页18-20）

最新市场风格信号图，显示大盘向小盘切换、价值向成长过渡、非金融/非周期等多重风格趋向转变，结合MACD指标与四象限图示，提供实时且多维度的风格轮动判断依据。[page::18-20]

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四、估值分析

报告并未包含直接估值方法（如DCF、市盈率等）评述，研究主要聚焦于风格轮动指标构建、信号发掘和投资组合策略回测，属于风格择时策略层面。估值方面隐含通过价值与成长、估值高低风格划分来间接反映市场对不同资产的估值偏好，但无专门估值模型阐述。

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五、风险因素评估

报告未显式指出具体风险条目，但隐含风险点包括：

• 风格切换不明显时信号混淆导致策略失效，如2011年和2016年波动率较低年份；

- 参数优化可能导致过拟合风险，尤其MACD三个参数的选择对策略表现影响较大；

• 轮动策略换手率较高（3.5周调仓周期），可能引发交易成本增加及实施难度；

- 价值成长风格区分度不足可能导致投资者难以捕捉该风格的轮动信号。

报告未提供针对性风险缓解措施，但通过多指标融合及在ETF等流动性较好资产中的应用，具备一定稳健性。[page::11-16]

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六、审慎视角与细节分析

• 报告较多依赖价格和成交量的对数差和成交额市值比率作为衡量风格的主要指标，未纳入诸如基本面变化、宏观经济等外部因子，可能限制分析维度的丰富性；

- 四象限模型在一定程度上简化了实际风格轮动的复杂表现，策略稳定性不足时反映模型或信号转换模糊，提示后续研究可深化模型复杂度；

• 价值成长风格研究显示区分度低，但缺乏进一步分解绩效原因（如估值成长比率偏差、行业集中度等），未来可以结合行业及基本面信息加强分析。

- 报告对相关参数细节的选择及优化过程披露有限，影响读者对回测结果稳健性的判断；

• 图表丰富且配合详实文字解释，但部分图表说明不足，如对表格数据何种市场区间计算未详细披露。

总体来看，报告方法清晰逻辑严谨，图文结合，推论稳健，但存在传统量价指标固有的局限性和策略应用的波动风险，后续可完善对边缘风格及参数敏感性分析。

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七、结论性综合

该研究报告系统构建了基于“相对强弱”量价指标的风格轮动框架，聚焦大小盘及价值成长两大核心风格，通过价格和成交量相对强弱指标，以及结合MACD技术指标，形成了一个四象限风格阶段划分模型，描绘了风格轮动的周期性动态。研究发现大小盘风格是风格轮动的主导维度，且成交量相对强弱指标对于趋势转折的敏感度高于价格指标。基于这些指标构造的轮动策略在样本外测试中表现优秀，年化超额收益高达11.08%，且在ETF上的应用更优，年化超额收益率达20.84%。

价值成长风格由于被大小盘风格掩盖，表现不稳定且区分度不足，轮动策略效果较弱。报告还展望当前市场风格趋势，预判大盘风格可能向小盘切换，价值风格强度减弱、逐渐过渡至成长，且非金融、非周期、高估值等风格也正逐步占优，为投资者把握风格变化提供了操作指引。

图表中，规模风格相对强弱曲线的波动、MACD指标的交叉点、以及四象限位置变化共同构成风格轮动的核心判据，折射出市场资金偏好的迁移路径，值得投资者高度关注。报告方法成熟，数据支撑充分，是系统理解和应用风格轮动投资策略的重要参考资料。[page::2-20]

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综合点评

本报告为投资者提供了基于相对量价指标的量化风格轮动研究全景，方法论清晰，实证数据丰富，兼顾理论和策略回测，视频和图表辅助理解。虽然存在一定的参数优化风险和应用局限，但依然呈现出风格择时的显著价值。报告适合机构投资者和量化基金经理用于辅助判断风格切换机会，提高投资组合收益风险比。

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（全文分析基于申万宏源证券研究所发布的《相对量价视角下的风格轮动研究》报告内容，所有引用均标注页码）

报告