• 多维度择时模型构建 [page::0][page::1]

- 四维度：基本面（制造业PMI、信贷预期、盈利预期）、估值面（PE、PB中位数历史分位）、情绪面（Beta离散度、成交量能、波动率）、流动性（货币利率、汇率预期）。
- 模型生成三级择时信号（谨慎、中性、乐观），最终合成综合择时信号，反映市场仓位建议。

• 信号案例及择时策略表现 [page::1][page::2]

- 2024年9月8日择时信号显示基本面谨慎，但估值面、情绪面以及流动性乐观，综合择时信号为乐观超配。
- 2012年至今择时策略年化收益率12.12%，基准3.17%，超额8.95%，最大回撤17.02%，策略稳定且风险较低。

• 风格轮动模型设计与指标 [page::2][page::3]

- 风格轮动涵盖成长价值、小盘大盘及四风格轮动，考虑基本面、估值面、情绪面指标，剔除流动性指标。
- 采用盈利斜率周期水平、利率综合周期水平、信贷综合周期变化等经济中周期指标，配合估值差分位数及情绪指标生成信号。
- 轮动信号采用货币化配置比例（如100%成长、50%成长50%价值等），动态调整风格仓位。

• 成长价值风格轮动信号及表现 [page::3][page::4]

- 2024-09-08，成长价值模型建议超配价值风格，基本面和情绪面均指向价值，估值面偏向成长。
- 2012年至今，策略年化收益率11.12%，基准5.21%，超额5.9%。2024年年内超额收益达10.45%。

• 小盘大盘风格轮动信号及表现 [page::4][page::5]

- 2024-09-08，模型建议超配大盘，基本面和情绪支持，估值面支持小盘，综合偏向大盘。
- 2012年至今策略年化收益率10.17%，基准5.00%，超额5.18%。2024年年内超额收益-2.18%。

• 四风格轮动模型及表现 [page::5][page::6]

- 四风格权重通过成长价值与大小盘轮动信号组合计算，当前大盘价值占比最大。
- 策略年化收益率12.08%，基准5.67%，超额6.42%。多数年份优于基准，2024年超额收益5.78%。

• 指标构建与信号生成细节 [page::6][page::7][page::8]

- 择时指标分为绝对水平类（如PMI、贷款增速、M1增速、货币利率）和均值回归类（如PE、PB估值、波动率），基于10年滚动分位数生成信号。
- 经济中周期指标包括景气度、盈利、利率、信贷等，通过HP滤波与傅里叶变换提取周期特征，形成方向、斜率、综合周期评分，作为风格轮动基本面判断依据。
- 信号每周更新，轮动信号以配置比例形式呈现，动态反映市场环境变化。

• 模型不足与未来展望 [page::8]

- 估值指标信号构建需增强对中枢变化的适应能力，避免宏观环境变动导致判断失真。
- 拟扩展风险偏好、股债跷跷板等多个维度，提升模型全面性和准确性。

招商定量深度报告巡礼之十九——多维度择时与风格轮动模型市场定期跟踪体系分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题： 《【招商定量 深度报告巡礼之十九】多维度择时与风格轮动模型市场定期跟踪体系介绍》

- 作者/团队： 招商定量任瞳团队

• 发布时间： 2024年9月12日08:50（日本时间）

- 主题： A股市场择时与风格轮动模型构建及应用分析

• 主要内容： 本报告详尽介绍了从基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度构建的A股择时模型和从基本面、估值面、情绪面三维度构建的风格轮动模型（包括成长价值轮动、小盘大盘轮动、四风格轮动），具体阐述了指标选取、信号构建逻辑，且通过2012年至2024年实证回测展示了模型有效性及超额收益表现。

- 核心观点：
- 择时模型基于十个细分指标的三级信号体系，展现出年化12.12%的回报率，风险控制方面最大回撤低于基准，具有显著的实用价值。
- 风格轮动模型通过经济周期指标引导风格权重动态配置，三大模型均展现显著的超额收益。
- 报告强调模型融合多维度信号，采用量化经济周期拆解支撑风格轮动信号构建，且客观说明模型的不足与未来改进方向，立场严谨、系统完整。

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二、逐节深度解读

1. A股择时体系构建及逻辑

核心内容与逻辑：
报告搭建了基于四大维度（基本面、估值面、情绪面、流动性）和10个具体细分指标的A股择时模型。模型层级结构如下：

• 基本面指标（胜率维度）：制造业PMI（景气度）、中长期贷款余额同比增速（信贷预期）、M1同比增速（盈利预期）

- 流动性指标（胜率维度）：货币利率、汇率预期（人民币兑美元远期汇率）

• 估值面指标（赔率维度）：A股PE中位数、PB中位数的历史分位数

- 情绪面指标（赔率维度）：A股Beta离散度、成交量能情绪指标、波动率

信号构建方面，指标先给出谨慎（0分）、中性（0.5分）、乐观（1分）三级信号；各维度内部指标求均值后，产生该维度信号（谨慎、中性、乐观），最后各维度得分均值决定整体择时信号，三层信号叠加结构确保信号层次化和多尺度综合。

关键数据及示例（2024年9月8日）：

• 基本面谨慎信号： 制造业PMI49.10处7.98%分位（偏弱，谨慎）、信贷增速9.19%，0%分位（极弱，谨慎）、M1同比-6.6%，5.04%分位（谨慎）

- 估值面乐观信号： PE中位数25.94，1.07%分位（极低值待反转，乐观）、PB中位数1.75，0.25%分位（极低，乐观）

• 情绪面乐观信号： Beta离散度-2.85%，21.01%分位（偏低，乐观）、成交量能48.12%，中性、波动率12.93%，23.69%分位（均值回归上行，乐观）

- 流动性面乐观信号： 货币利率0.01，47.06%分位（中性）、汇率预期-0.38%，32.77%分位（人民币汇率偏强，乐观）

整体判断基于上述信号，给予当周底部左侧乐观偏超配信号。

模型表现：

• 年化收益率12.12%，基准3.17%，超额8.95%。

- 最大回撤17.02%，显著好于基准31.41%。

• 年度胜率优异，16年与23年微跌，其他年份保持绝对正收益和超额收益。

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2. 风格轮动配置体系

构建体系与维度选取：
风格轮动模型包括成长价值轮动、大小盘轮动、四风格轮动三大体系，指标侧重于基本面、估值面和情绪面，剔除流动性维度因其指向性不明确。关键维度内采用量化经济周期拆解结果：盈利斜率周期水平、利率综合周期水平和信贷综合周期变化。

核心假设和逻辑：

• 盈利斜率周期高时，市场处于盈利上升通道，利好成长与小盘（波动弹性更大）。

- 利率综合周期低时，成长小盘成本压力小，弹性更好。利率高则利好防御性价值大盘。

• 信贷周期上行，利好成长小盘，走弱时利好价值大盘。

估值采用成长价值、小盘大盘PE和PB估值差分位数衡量，情绪指标主要用风格指数换手率差和波动率差。

信号构建逻辑：
对每个维度内部指标先评出信号（偏成长/均衡/偏价值等），计算均值得出该维度信号，最后对三大维度取均值得出整体信号。信号强弱体现在超配与均衡配置的权重百分比上，体现为满仓/半仓/空仓三档。

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2.1 成长价值轮动案例（2024年9月8日）

• 基本面信号超配价值（盈利斜率低支持价值，利率水平低支持成长，但信贷周期弱支持价值）；

- 估值面超配成长（PE差分位4.58%、PB差分位10.79%，均处于偏低区域，成长占优）；

• 情绪面超配价值（换手率差偏低，波动率均值回归下行支持价值）。

综合信号建议超配价值。

策略表现：

• 2012年至今策略年化收益11.12%，基准5.21%，超额5.90%；

- 2024年收益6.33%，基准负4.12%，超额10.45%。

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2.2 小盘大盘轮动案例（2024年9月8日）

• 基本面超配大盘（盈利斜率低、信贷周期走弱支持大盘，但利率水平低支持小盘情形中，小盘和大盘信号抵消偏向大盘）；

- 估值面超配小盘（PE、PB差分位均较低，支持小盘）；

• 情绪面超配大盘（换手率偏低、波动率均值回归下行支持大盘）。

综合信号倾向超配大盘。

策略表现：

• 2012年至今策略年化收益10.17%，基准5.00%，超额5.18%；

- 2024年亏损11.12%，基准亏损8.94%，略逊于基准。

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2.3 四风格轮动模型与应用

• 结合成长价值、小盘大盘信号计算四维权重，大盘价值最重（50%）、大盘成长和小盘价值各25%、小盘成长0%；

- 2012年至今策略年化收益12.08%，基准5.67%，超额6.42%；

• 2024年以来策略亏损0.49%，基准亏损6.28%，领先基准5.78%；

- 多数年份实现显著超额收益，个别年份（2014、2020、2022）未跑赢基准。

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3. 指标说明与数据处理方法

择时指标类别划分和信号生成规则：

• 绝对水平类指标（指标值越大越乐观）：制造业PMI、中长期贷款余额同比增速、M1同比增速（HP滤波去趋势后）、货币利率、汇率预期、Beta离散度等。

- 均值回归类指标（极端值往往预示反转）：A股PE、PB估值中位数、波动率、量能情绪指标。

信号生成的具体分位阈值设定：

• 绝对指标使用40%-60%两阈限：>60%乐观，<40%谨慎，中间中性；

- 均值回归类指标使用5%/25%和75%/95%区间：底部5%分位反弹信号最高乐观，升至75%分位后信号变中性，超过95%则谨慎，历史触顶信号续降至25%反中性。

关键指标构造细节：

• PE、PB估值计算基于截面股票中位数，反映市场整体估值水平。

- 波动率计算过去20日收益率标准差，体现市场情绪波动。

• 量能情绪指标综合换手率与成交量，通过多重阈值判断市场情绪温度。

- 制造业PMI、信贷余额同比直观体现宏观经济和信贷环境。

• M1同比增速去趋势处理，剔除长期下行趋势影响，更准确反映周期节点。

- Beta离散度度量市场个股收益异质性，差分后低离散度意味着市场一致预期，乐观信号。

• 货币利率通过主成分分析提炼多期限Shibor利率数据，反映流动性紧张度。

- 汇率预期考察人民币兑美元远期汇率月度对数差分，人民币升值有助市场流入资金。

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4. 风格轮动中周期指标构建与经济周期拆解

• 宏观经济周期拆解方法包括HP滤波+傅里叶变换，提取景气度、通胀、库存、盈利、利率、信贷等六维经济数据的重要周期信号。

- 将同比数据分解为中周期(24-96月)、短周期(0-24月)，结合环比数据构造方向周期、斜率周期及综合周期得分，进行平滑后判断当前周期位置（上升、顶部、下降、底部）。

• 投资周期状态直接应用于风格轮动指标，如盈利斜率周期作为成长弹性的重要指示，利率综合周期、信贷综合周期反映资金面及经济需求的结构性变化。

- 该复杂周期分析使得风格轮动模型在反映经济中周期变化、微调风格权重方面更具逻辑满意度和时效性。

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5. 模型不足及未来展望

• 报告指出估值中枢在宏观环境不断变化下出现漂移，单纯使用历史分位数难以完全捕捉实际估值合理区间，未来需研判动态估值中枢信号获取更有效估值风险提示。

- 除了现有四个维度（基本面、估值面、情绪面、流动性），还有风险偏好、股债跷跷板效应等因素可能影响市场和风格表现，未来模型将加入更多维度丰富判断视角。

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三、图表深度解读

图表1. 四维度A股择时模型（示意图）

• 描述： 直观梳理详细表现A股择时的四个维度及体系构成，涵盖各细分指标的信号赋值机制及总体信号的层级汇总过程。

- 解读： 模型层次清晰，体现指标向维度信号过渡，再到整体择时信号的分阶段积累逻辑。信号映射到投资仓位由谨慎到乐观，实现了信号到投资动作的无缝连接。

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图表2. A股择时模型信号案例（2024年9月8日）

• 描述： 指标的当前周滚动值与分位数历史分布对比，辅以信号分类文字说明。

- 解读： 明确展示当前经济金融环境中每个指标的位置信号，直观体现各维度信号差异，为信号综合判断提供透明数据支持。

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图表3. 2012年底以来A股择时策略表现

• 描述： 择时策略净值曲线、仓位对应、超额收益及其统计指标全面比较策略表现。

- 解读： 长期策略跑赢基准，且波动及回撤更小，风险调整收益更优，验证模型择时有效。历年超额收益正向分布表明模型稳定性和持续性。

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图表4. 成长价值风格轮动模型结构

• 描述： 细分指标如何权重分配给成长/价值方向，四大维度分类与细分指标对应关系，信号分配逻辑的结构化展示。

- 解读： 各指标转化成风格偏好信号，再层叠转成最终仓位配置，实现逻辑透明严谨，降低模型黑箱感。

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图表6. 成长价值风格轮动模型回测结果

• 描述： 当前周运营指标的分位数及信号具体数值，带有历史走势图表。

- 解读： 多指标层面反映成长价值风格动态，结合历史走势方便分析信号强度与背后驱动原因。

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图表7. 成长价值风格轮动策略表现

• 描述： 收益曲线、仓位变化轨迹及年度统计指标。

- 解读： 模型整体收益持续跑赢基准，且夏普比率及收益回撤比提升凸显风险调整后的优势。

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图表8-9. 小盘大盘风格轮动信号案例及回测结果

• 描述及解读与成长价值模型类似，展现大盘小盘风格动态调整信号与历史表现，策略依然显著跑赢基准。

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图表10-12. 经济周期指标提取及分析流程图

• 描述： 详细演示该团队对经济指标周期通过HP滤波与傅里叶变换提取核心周期、判断周期阶段的理论方法，以及周期方向、斜率、综合周期得分的构建方法。

- 解读： 这类经济周期量化拆解核心创新，使得风格轮动能够建立在基于宏观深层次周期波动的周期识别上，具备较强理论驱动力及投资指导意义。

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四、风险因素评估

报告特别警示了模型风险：由于模型基于历史数据和理论框架构建，当市场出现异常波动或宏观环境发生重大变化时，模型可能失效；此外估值指标的历史分位数法存在中枢漂移风险。分析师未给出具体缓释措施，但强调持续更新模型与考察新维度，将持续改进。

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五、批判性视角与细微差别

• 模型强点： 融合多维度数据与经济周期量化拆解，层级信号生成，充分考虑风险与收益平衡，回测表现突出，逻辑严密，理论与实证结合紧密。

- 潜在局限：
- 估值指标信号采用历史分位数，未完全消除宏观环境变化造成的中枢漂移，其准确性或随时间波动。
- 量能情绪指标构建较为复杂，线性映射带来的信息简化可能导致部分噪声信号混入。
- 对流动性维度判定排除风格轮动，显示模型仍有针对不同策略适配性挖掘空间。
- 回测期涵盖宏观宏各种经济环境，策略虽稳健，但部分年份（如2020、2022年）表现不佳，揭示策略在特殊环境下可能波动明显。

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六、结论性综合

本报告系统梳理了招商定量任瞳团队构建的A股多维度择时与风格轮动模型，融合基本面、估值面、情绪面和流动性数据，采用科学的信号分级与量化经济周期拆解方法，形成高效的市场择时与风格配置体系。模型信号在2024年9月8日案例中体现为估值与情绪乐观、基本面谨慎的组合判断，给出乐观超配信号。通过2012年以来的实证回测，择时模型年化回报达12.12%并显著超越基准，风格轮动模型表现同样优异，成长价值、小盘大盘、小盘成长价值四维风格轮动均实现5%-8%的年化超额收益，且整体收益风险表现优异。

图表数据详尽支持论点：

• 图表2、3清晰呈现择时信号来源及超额收益曲线与统计指标；

- 图表6、7、8、9、11、12分别体现风格轮动模型细节信号、权重调整与策略回测数据；

• 经济周期相关图表展现周期构建过程，强化模型理论支撑。

报告坦诚模型不足，计划改进估值指标动态界定能力并拓展更多市场影响维度。风险提示明确，强调模型依赖历史与理论，面临市场极端波动时风险。

综上所述，招商定量任瞳团队所构建的多维度择时及风格轮动模型是一套严谨、科学、有效的A股市场量化分析工具，为投资者提供了动态且多维度的资产配置建议，有助于提升投资组合收益和风险管理能力。报告评级隐含正面，建议投资者关注并择机应用该套系统，实现市场主动管理和风格轮动收益最大化。

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附：报告中提及关键图表示意 (点击可查看)

• 图表1 [四维度A股择时模型示意图]

• 图表2 [2024年9月8日择时信号详细分解]

• 图表3 [择时策略回测收益与风险指标]

• 图表4 [成长价值轮动模型框架]

• 图表6 [成长价值轮动细分指标及信号]

• 图表7 [成长价值轮动策略回测表现]

• 图表8 [小盘大盘风格轮动信号及指标数据]

• 图表9 [小盘大盘轮动策略回测表现]

• 图表10 [经济中周期状态判断流程]

• 图表11 [经济斜率、方向、综合周期生成]

• 图表12 [宏观周期得分及变动示意]

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溯源标注： 本次分析严格基于招商定量任瞳团队2024年9月12日专题报告之内容解读整理 [page::0, page::1, page::2, page::3, page::4, page::5, page::6, page::7, page::8]

报告