• 美股与A股市场股价波动的本质差异 [page::3]

- 美国市场股价波动中约78%由盈利波动驱动，估值波动约占22%。
- A股市场为估值波动主导，估值波动占68.7%，盈利波动仅31.3%。

• 股息率-国债收益率体系的优势及风险溢价预测能力验证 [page::5][page::6]

- 风险溢价（股息率减国债收益率）能有效预测沪深300指数未来的长期收益。
- 基于此指标设计的A股股债轮动策略年化收益达16%，夏普率1.2，港股则为12%收益，夏普0.98。

• 风险溢价波动主要由股市波动主导，债市贡献较小，二者协方差可忽略 [page::7]

• 基于风险溢价变化，市场划分为恐慌、筑底、复苏和过热四阶段，并验证各阶段稳定性与转换概率 [page::8][page::9]

- 市场状态平均持续4-5个月，转换顺序明显为恐慌→筑底→复苏→过热。

• 不同市场状态下因子表现显著分化 [page::11][page::12]

- 恐慌期：盈利质量、低beta、低财务杠杆因子表现优异。
- 筑底期：低股价、反转、低波动因子表现较好。
- 复苏期：小市值、低股价、高成长因子活跃。
- 过热期：价值、盈利质量和反转因子表现突出。

• 价值因子细分及陷阱分析 [page::13][page::14][page::15]

- 盈利相关价值因子（EP, SP, CFP）在过热期表现好，筑底和恐慌期弱，易陷价值陷阱。
- 分红相关因子（DP）稳定，恐慌期表现优秀，因对应稳定现金分红公司。
- 净资产相关因子（BP）在筑底期效果较好，低市净率具有安全边际。
- 估值过高市场阶段，盈利和质量因子防守效应显著，估值过低阶段低股价和规模因子具进攻性。

• 行情末期存在价值与反转因子的锚定效应，因子表现受估值和业绩周期影响 [page::15][page::16]

• 提出基于风险溢价时钟的动态攻守因子配置策略及详细流程，包括市场状态判别、因子选择、风险控制、权重优化及持仓控制 [page::18][page::19]

• 动态因子配置策略从2010年起回测表现优异 [page::20]

- 年化超额收益20.8%，超额波动率5.6%，最大回撤5.5%，月胜率84.1%，信息比率3.34。

• 策略月度换手率较高，平均双边换手率124%，持股周期性波动且平均市值高于中证500指数 [page::21]

• 与因子等权和ICIR加权策略对比优势明显，特别是在2017-2018年表现优异 [page::22]

• 因子敏感性分析显示策略对价格、规模、成长及反转因子最为敏感，2017-2018年对质量和价值因子敏感度提升 [page::23]

量化专题报告解析 — 因子择时系列之一：风险溢价时钟视角下的攻守因子配置

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：因子择时系列之一：风险溢价时钟视角下的攻守因子配置

- 作者：分析师林志朋（执业证书编号：S0680518100004），分析师刘富兵（执业证书编号：S0680518030007）

• 发布机构：国盛证券研究所

- 日期：报告中未明确具体发布时间，但从引用的研究和数据可判断约为2019年初

• 研究主题：本报告围绕量化选股中的因子择时策略展开，特别是结合风险溢价指标（股息率与国债收益率差）构建A股市场的风险溢价时钟，并基于此设计动态攻守因子配置策略。

核心论点：

• A股市场的价格波动主要由估值波动主导，相较于海外盈利驱动市场（如美股）在因子择时上应采用不同视角；

- 以股息率减去国债收益率的差值作为市场风险溢价的核心指标，构建风险溢价时钟，划分市场为恐慌期、筑底期、复苏期和过热期四个阶段，对应不同的因子表现和配比；

• 基于该风险溢价时钟，设计动态配置攻守因子组合，显著提升因子择时效果，相比等权组合和因子性能加权策略表现更优。

- 提出风险提示，强调模型和结论基于历史数据和统计模型，未来环境变化可能导致模型失效。

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二、逐节深度解读

1. 从收益分解的角度思考因子择时

1.1 宏观三因素因子择时框架

报告回顾了当前主流的A股因子择时框架——“利率-信用-波动率”三因子模式：

• 利率影响融资成本和预期，引导价值与成长股转换；

- 信用利差体现违约风险，引导优质股与劣质股轮动；

• 市场波动率体现投资者情绪，影响动量和反转因子表现。

这一框架基于宏观因素到基本面到股价的链条假设，但作者指出该思路源自美股市场而对A股适应性不足 [page::3][page::4]。

1.2 盈利波动 vs 估值波动

报告引入重要概念：股价波动可拆解为盈利波动与估值波动。

• 美股市场股价波动主要由盈利波动（78%）驱动；

- A股市场估值波动占据主要部分（68.7%），表现为市场波动更依赖估值变化而非盈利预期。

图表2（美股）与图表3（A股）直观展示了两者截然不同的构成结构，强调A股需要以估值波动为核心，设计新的因子择时模型。此处提出：当市场低估时应配置进攻性因子，高估时采用防守性因子，以应对估值波动带来的影响 [page::3][page::4][page::4].

1.3 本文研究问题

报告明确研究目标如下：

1. 验证股息率-国债收益率是否是有效的估值体系；

2. 如何利用风险溢价区分市场阶段；

1. 不同市场阶段因子表现差异特征；

4. 如何动态调整因子配置以适应市场 [page::4].

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2. 风险溢价：股息率-国债收益率体系研究

2.1 理论基础与优势

基于股利折现模型(DDM)，尤其是永续增长模型戈登公式，风险溢价（市场超额收益）可用股息率减去无风险国债收益率近似表示。两者均为收益率指标，但国债代表无风险基准，股息率代表股市收益预期。

股息率-国债收益率体系优于历史估值比较法和趋势跟随法：

• 传统历史估值忽略宏观环境变化导致估值对比失真；

- 股息率-国债收益率体系提供一个动态的“估值中枢”概念，有助判断市场是高估还是低估。

图表4显示中证红利指数股息率和10年国债收益率的走势，表明两者整体走势趋同但存在波动差异，为构建风险溢价指标提供直观依据 [page::5].

2.2 风险溢价收益预测能力验证

通过沪深300指数的月度与季度收益回归分析（图表5和图表6），风险溢价对季度收益的解释能力明显优于月度，表明风险溢价指标适合构建中长周期资产配置策略。

实践中利用风险溢价设计的A股、港股股债轮动策略表现突出，A股年化收益16%，夏普率1.2；港股年化收益12%，夏普率0.98（图表7和图表8）。说明基于风险溢价进行资产轮动具备一定实证基础 [page::6].

2.3 风险溢价波动分解

利用波动率公式，风险溢价波动率由股息率波动、国债收益率波动以及二者协方差组成。

图表9显示风险溢价波动中股息率波动占比约76.6%，远高于国债收益率17%，协方差影响甚微，说明风险溢价波动主要源于股市波动。这一点强调了股市本身风险因素的重要性，也说明风险溢价因子择时与利率等宏观因子择时之间信息互补的可能性 [page::7].

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3. 风险溢价时钟与因子表现

3.1 市场轮转四状态定义

基于股息率-国债收益率的正负及其变化率，构建市场风险溢价时钟划分为四个阶段（图表1）：

• 恐慌期（风险溢价上升且负值，估值高且市值快速下跌，典型熊市初期）

- 筑底期（风险溢价上升且正值，市场估值有优势，熊市后期）

• 复苏期（风险溢价下降且正值，股市上涨，估值修复，牛市上半期）

- 过热期（风险溢价下降且负值，估值过高，市场高涨但可能趋向泡沫）

图表12展示市场阶段与上证指数走势的对应关系，体现阶段划分的合理性。状态转移矩阵显示市场多以“恐慌→筑底→复苏→过热”的顺序循环（图表13），且每个状态持久约4-5个月（图表14），适合用于月度因子择时模型 [page::8][page::9].

3.2 因子测算基础

• 股票池剔除停牌超时、ST股等，确保数据稳定；

- 选取11大类、52子类因子（价值、成长、盈利、质量、规模等）；

• 进行行业、市值调整，MAD截尾，保证因子有效性；

- 月度调仓频率确保动态更新。

这一基础保障了后续因子表现比较的科学性与严谨性 [page::10].

3.3 不同市场状态下因子表现

采用四维综合因子表现排名方法(rankIC t值、胜率、多头超额收益信息比率及胜率)，筛选出不同阶段表现最佳和最差的因子。

结论鲜明：

• 恐慌期：盈利质量、低β、低杠杆表现更好，突出防御风格；

- 筑底期：低股价、低波动、反转因子优势明显，反弹特征显著；

• 复苏期：小市值、低股价、高成长因子表现优异，进攻性强；

- 过热期：价值、盈利质量和反转因子主导，风格复杂多变。

这表明A股因子表现与风险溢价时钟阶段紧密相关，支持风险溢价时钟作为因子择时基础的合理性 [page::11].

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4. 市场轮转中的因子轮动规律

4.1 因子运动轨迹分析

图表18直观展示因子排名随市场阶段的移动轨迹，可将因子聚类为五大类：盈利-质量、股价-规模、反转-价值、beta-资产结构、成长-流动性。

• 某些因子如盈利与质量因子偏好市场高估时段；

- 股价与规模类因子偏好低估时段；

• 反转与价值因子表现波动大且复杂。

此图帮助理解因子择时背后经济逻辑及市场行为模式 [page::13].

4.2 价值陷阱效应

价值因子表现存在周期性分化：

• 过热期表现最好，由于盈利超预期推动；

- 切换至恐慌期后，盈利负向拐点诱发价值陷阱，导致价值因子表现回落（图表19显示分析师盈利预期偏差与价值因子排名的对应关系）。

说明投资者在价值股盈利预期过于乐观时易被套牢，因子失效风险显著增强 [page::13][page::14].

4.3 价值内部分化效应

价值因子细分为三类，表现截然不同（图表20-22）：

• 盈利相关因子（PE, SP, CFP）周期性强，过热期表现优良但价值陷阱风险大；

- 分红相关因子（DP）稳定性强，恐慌期表现好，抗周期性较强；

• 净资产相关因子（BP）在筑底期优异，低估时“破净”信号强，具有安全边际。

现金分红与净资产增速较营收、净利润增速波动更小，因而对应的价值因子稳定性更强，具备差异化配置意义 [page::14][page::15].

4.4 行情末期锚定效应

价值因子与反转因子在行情尾部出现“锚定效应”，即表现反常地优于行情初期（图表23）：

• 价值因子因TTM盈利数据滞后，在行情初期失真；

- 反转因子行情初期权重主线明显，尾部转为情绪驱动，表现为超跌反弹。

反映投资者行为偏差及市场逻辑演变。此发现提示尾部行情的选股策略需考虑因子表现时滞和情绪影响 [page::15].

4.5 估值过高市场防守效应

盈利质量因子（ROE、毛利率、杠杆等）以防守型著称，在过热与恐慌期均表现突出，在筑底和复苏期表现弱（图表24）。

体现估值过高阶段投资者偏好防御性高盈利股票，强调估值风险管理 [page::16].

4.6 估值过低市场进攻效应

低股价与规模因子在筑底与复苏期表现强势（图表25）。

解释为低估时低价股门槛低、估值修复弹性大，小市值公司壳价值凸显，适合积极进攻配置 [page::17].

4.7 非敏感性因子

成长因子与流动性因子表现稳定，排名无论市场阶段均稳定中上（图表26），定义为非敏感性因子，对投资效率提供稳健支持 [page::17].

4.8 风险溢价时钟与攻守因子配置总结

基于前述观察，报告提出四阶段因子配置方案（图表27）：

• 恐慌期：盈利质量、低beta、低杠杆；

- 筑底期：低股价、低波动、反转；

• 复苏期：小盘、低股价、高成长；

- 过热期：价值、盈利质量、反转。

历史2016-2018年市场风格变化完全吻合该时钟轮动规律，有效指导实操配置 [page::18].

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5. 动态攻守因子配置策略实证分析

5.1 策略设计与流程

策略核心环节包括（图表28）：

1. 市场状态识别：基于最新股息率-国债收益率确定当前时钟阶段；

2. 因子排名动态更新：基于过去滚动数据和多维评价方法动态调整因子优先级，选取排名靠前的8大类因子；

1. 因子风险控制：剔除半年内ICIR<0和胜率<50%因子，降低择时失败风险；

4. 权重优化：大类因子内等权，类别间根据ICIR及胜率加权；

1. 股票筛选分层：组合100只股票，中证800成分股和非成分股各50只，确保流动性与跟踪误差平衡。

该流程保证策略的动态响应与风险控制兼顾，实现更科学的因子择时 [page::19].

5.2 策略表现剖析

回测2010-2018年（图表29）：

• 策略对比中证500等权组合，年化超额收益达20.8%，年化波动5.6%，最大回撤5.5%，月度胜率84.1%，信息比率3.34；

- 2016-2018年风格快速切换期间表现尤佳，显示因子择时策略稳定；

• 换手率较高（图表31，平均月换手124%，双边62%），为因子择时代价；

- 组合平均市值高于中证500（图表32），兼顾大盘流动性与规模风格波动。

表现显示该动态因子配置策略在收益稳定性、超额收益以及风险控制上均优于传统因子组合，适合主动管理与量化投资应用 [page::20][page::21].

5.3 因子轮动策略比较

与两大经典对照策略比较（图表33-34）：

• 因子等权策略（简单加权）；

- 因子动量策略（基于过去12个月ICIR加权）。

结果显示动态因子配置策略：

• 2010-2012年表现差异不大；

- 2013-2016年略逊于ICIR加权收益但波动更低；

• 2017-2018年显著跑赢其他策略，信息比率、风险调整收益明显优越。

此验证进一步确认该策略择时有效性和抗风险能力 [page::22].

5.4 因子敏感性分析

“剔除一因子”实验（图表35-36）显示：

• 2010-2018年对价格、成长、规模、动量因子敏感度较高；

- 2017-2018年则对质量、价值、成长因子更敏感。

反映市场结构的动态变化，策略灵活调整因子权重应对不同市场周期 [page::23].

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6. 总结与展望

本报告鲜明阐述了A股市场估值波动主导特征，强调“估值-风险溢价”视角下的风险溢价时钟模型优于传统基于盈利驱动的海外市场因子择时框架。

建立以股息率-国债收益率为核心的风险溢价指标，将市场分为恐慌、筑底、复苏、过热四阶段。实证显示不同时期有效因子表现大相径庭，基于风险溢价时钟动态配置因子组合显著提升择时策略表现。回测结果优异，信息比率高达3.34，且策略适应性强，兼具风险控制能力。

此外，报告提出风险溢价时钟策略与“利率-信用-波动率”三因子择时模型信息来源不同，两者可互补，建议未来结合以构建更为完整的量化择时体系。同时，未来探索“factor of factor”因子估值体系，进一步丰富因子择时方法论。

最后强调所有结论基于历史数据与统计模型，市场突变或宏观环境大幅变化可能导致模型失效，该点提示投资者审慎应用 [page::23].

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三、图表深度解读

• 图表2（美国市场波动分解） 显示美国股市波动高达14.6%，其中盈利波动接近11%，远超宏观经济与分红波动，实证盈利为股价主要驱动力。与此对比A股表现（图表3），估值波动主导达68.7%，盈利贡献31.3%，显现两市场基本结构差异 [page::4].
• 图表4（股息率与国债收益率） 清晰展示两者走势长期趋同，被合理用作风险溢价代理，为风险溢价时钟构建核心指标奠定基础 [page::5].
• 图表5＆6（风险溢价与沪深300收益相关性） 散点图回归R²依次为5.18%月度、15.75%季度，揭示风险溢价对未来中长期股市收益的预测能力 [page::6].
• 图表7＆8（风险溢价股债轮动策略净值曲线） 分别显示A股和港股基于风险溢价的资产配置，策略净值曲线长远优于现货指数，证明风险溢价指标有效指导资产配置 [page::6].
• 图表9（风险溢价波动构成） 用面积图展示风险溢价波动主要由股息率波动贡献，反映股市本身波动是市场风险根源 [page::7].
• 图表12（市场阶段与指数走势对照） 柱状颜色与指数走势叠加，呈现出市场阶段切换节奏和牛熊周期明显匹配，验证风险溢价时钟划分合理 [page::9].
• 图表13（市场状态概率转移矩阵） 数值明确体现市场倾向于顺时针状态流转，体现风险溢价时钟的动态稳定性 [page::9].
• 图表14（市场阶段持续月数） 中位和平均均在4-5个月，合理适合月度因子择时模型，避免过度频繁换手 [page::9].
• 图表15（因子库细节） 罗列了52个子因子及其归属大类，涵盖价值、成长、盈利、质量、规模、动量、反转、beta、流动性等，为后续细分因子表现分析提供全面基础 [page::10].
• 图表16＆17（不同市场状态下大类因子与Top10因子表现） 清楚显示因子表现的阶段性与风格切换规律，证实风险溢价时钟的区分意义及因子择时策略潜力 [page::12].
• 图表18（因子运动轨迹） 可视化展示因子表现排名随市场状态流动轨迹，分析出五大因子运动类别，为因子择时提供同步指导路径 [page::13].
• 图表19（价值陷阱） 联合盈利预期偏差和价值因子排名变化揭示价值陷阱形成机制，警示投资者估值陷阱风险。2018年同期价值因子表现下滑明显 [page::14].
• 图表20-22（价值因子内部分支） 细分盈利相关、分红相关、净资产相关因子分支及其表现差异，细化价值投资逻辑，强调不同价值因子在不同市场阶段的配置价值 [page::15].
• 图表23（行情尾部锚定效应） 价值和反转因子排名在行情尾部的同步抬升，揭示市场认知和行为偏差的体现，说明因子选股能力存在时间滞后 [page::16].
• 图表24-25（估值过高的防守与估值过低的进攻效应） 反映盈利质量价值因子在过热及恐慌期的防守效应与低价规模因子在筑底复苏期的进攻效应，提供阶段性风格轮动依据 [page::16][page::17].
• 图表26（非敏感性因子表现） 成长与流动性因子排名稳定，说明这些因子不受市场阶段影响，适合作为稳定组合基石 [page::17].
• 图表27（风险溢价时钟攻守因子配置） 汇总前文因子阶段偏好，构建动态配置的逻辑图，方便理解整体动态择时策略框架 [page::18].
• 图表28（动态因子配置流程） 详细展示策略从市场识别到因子选择、风险控制、权重优化及股票筛选的闭环机制，揭示策略完整执行体系 [page::19].
• 图表29-30（策略净值与年度表现） 展示动态因子配置策略的历史净值累计增长及年度超额收益，明显优于基准，尤其2016-2018风格波动剧烈时表现突出 [page::20].
• 图表31-32（换手率及市值特征） 较高换手率与市值波动表明策略动态调整灵活且兼顾流动性与规模多样性 [page::21].
• 图表33-34（因子轮动策略对比） 三种因子配置策略净值增长对比明确，动态配置在信息比率和风险控制上均有优势 [page::22].
• 图表35-36（因子敏感性） 反映策略在不同时间区间对大类因子的依赖度变化，展示策略适应不同市场结构的灵活性 [page::23].

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四、估值分析

报告阐述的估值体系基于经典的股利折现模型 (DDM)和简化的戈登增长模型，通过股息率与国债收益率差异作为风险溢价指标反映股票相对于无风险债券的超额收益，定义合理估值中枢。

风险溢价时钟的市场阶段划分和因子择时策略，实质上是基于该估值体系，通过动态判断市场相对于估值中枢的高低及其变化，动态切换因子配置组合。

估值体系关键假设包括：

• 无风险利率用10年期国债利率替代；

- 股利增速g难以准确估计，可忽略或视为常数；

• 股息率作为长期股市预期收益代表。

该估值分析为因子择时提供了理论定量支撑。

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五、风险因素评估

报告识别的主要风险因素包括：

• 历史模型依赖风险：结论基于历史数据及统计模型，未来市场环境或结构的变化可能导致模型失效；

- 估值中枢假设风险：股息率-国债收益率模型假设稳定，但在剧烈通胀、货币政策转向时期可能不准确；

• 因子择时风险：因子表现周期性切换，且换手率较高，可能受到市场短期波动和非系统性风险影响；

- 信息滞后风险：因子数据处理和盈利预期存在时滞，可能导致择时失误，尤其行情尾部锚定效应体现出的滞后特点；

• 政策风险：A股市场政策干预显著，非市场因素可能干扰因子表现。

报告强调需谨慎识别这些风险，适当控制仓位和调整策略。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告明确了A股市场以估值波动为主的核心前提，然而估值波动本身的驱动因素较复杂，股息率与国债收益率作为代理存在一定的粗糙性，未必能涵盖全部宏观与微观驱动因素；

- 估值陷阱部分虽揭示价值因子风险，但报告中对盈利预测失误的根因分析较为简略，缺乏对于宏观经济转折点前瞻性的揭示；

• 策略换手率较高，带来实际操作成本风险，报告未充分讨论成本风险对净收益的侵蚀；

- 报告因子评价方法（rankIC、胜率等）较为传统，尚未结合非线性模型或机器学习模型，或限制了择时精度；

• 因子敏感性分析虽然细致，但未充分探讨因子间多重共线性对策略的影响；

- 报告强调了策略与“利率-信用-波动率”框架的互补性，但未就两者融合设计提供进一步的实证或理论框架。

整体来看，报告逻辑严谨、结构清晰，但在深入因子驱动机制及策略鲁棒性分析上仍有提升空间。

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七、结论性综合

本报告系统构建了基于风险溢价（股息率-国债收益率差）时钟的因子择时模型，有效解决传统基于盈利的三因子择时模型难以适应A股估值波动主导市场的局限。

关键发现：

• A股市场价格波动主要由估值波动主导，风险溢价成为动态划分市场阶段的核心指标，成功划分恐慌、筑底、复苏、过热四阶段；

- 各阶段对应不同行为特征与有效因子表现，明确指引投资者进行攻守动态配置；

• 价值因子呈现明显价值陷阱与内部差异，盈利、分红、净资产相关因子表现截然不同，凸显细分产业与财务指标的不同周期敏感性；

- 行情尾部因子表现存在滞后锚定效应，提醒投资者警惕市场行为异象；

• 以风险溢价时钟设计的动态因子配置策略超额收益显著，回撤低，信息比率高，稳定性及抗风险能力优于传统因子等权及动量策略；

- 策略换手率偏高且成本不可忽视，实际执行时需谨慎考虑；

• 因子敏感度随时间变迁而异，说明策略具有灵活调整能力。

图表洞察：

• 图表4-10严密验证风险溢价指标的有效性及其构成；

- 图表12-14验证风险溢价时钟市场阶段划分的合理稳定性；

• 图表16-18及19-27深刻揭示因子随市场阶段的动态演变和内部差异，支撑因子择时理论基础；

- 图表29-34回测实证充分展现策略有效性及优势。

总结，风险溢价时钟为A股市场因子择时提供了全新视角和实证支持。未来结合宏观三因子框架与“factor of factor”等方法，将进一步丰富量化择时体系，提升择时能力。

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End

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