华泰金工 | 小盘拥挤度偏高

本周核心结论与操作建议 [page::0]

• 市场观点：模型继续看多A股，但小盘拥挤度已偏高，短期进一步上涨的赔率有限；优先关注拥挤度较低的大盘绩优股的补涨机会。[page::0]

- 行业偏好：继续偏好“周期 + 消费”结构，行业轮动模型本周看好工业金属/贵金属、饮料、消费者服务、国防军工、农林牧渔。[page::5]

• 风险提示：小盘拥挤度接近历史高点，若资金抱团性消退可能触发短期回调；模型基于历史规律，存在失效风险。[page::9]

小盘拥挤度与风格择时机制 [page::4]

• 拥挤度构建要点：小盘拥挤度由“动量之差（万得微盘股 vs 沪深300）”与“成交额之比”的多窗分位数合成，取动量与成交量得分的均值作为小盘拥挤度；>90% 判定为高拥挤（大盘相反为<10%）[page::3][page::4]。

- 当前数值：小盘拥挤度持续升高至 70.40%，接近2025-11中旬高点 74.83%，提示需警惕短期过热回调风险。[page::0][page::4][page::9]

| 指标 | 当前值 | 历史参考 |
|------|--------:|---------:|
| 小盘拥挤度 | 70.40% | 2025-11阶段性高点 74.83% |

• 交易风格：在高拥挤区间使用短参数双均线以应对反转风险；在低拥挤区间使用长参数双均线以追随中长期趋势。[page::4]

量化因子与策略（遗传规划行业轮动与因子挖掘） [page::6]

• 遗传规划（双目标 NSGA-II）要点：以 |IC| 与 NDCG@5 为双目标并行评估因子，采用 NSGA-II 寻优以提升因子多样性、降低过拟合并用贪心+方差膨胀合成最终行业得分。[page::6]

- 因子输入示例：价格、成交额、换手率的多时窗标准化、分位数转换及序列统计（见底层变量清单），最新权重最高的因子为基于量价相关性的多步时序统计（回归残差、9日成交量 argmax、50日时序回归截距与45日协方差）[page::7][page::7].

• 回测/实盘绩效（节选）：

| 策略 | 回测区间/说明 | 年化收益 | 夏普 |
|------|---------------:|---------:|-----:|
| 遗传规划行业轮动 | 2022-09-30 起回测/周频调仓 | 32.92% | 1.89 |
| 大小盘风格择时（沪深300 vs 微盘股） | 2017-01-03 起 | 28.46% | 1.19 |
| A股技术打分模型 | 2010-01-04 起 | 20.78% | 1.20 |

• 实操提示：关注因子稳定性（IC、NDCG）、因子共线性处理流程以及在高拥挤期对仓位/调仓频率的防护（缩短信号参数或降低仓位）[page::5][page::6]

元数据与概览（引言与报告概览）

• 报告标题与出处：报告题为《华泰金工 | 小盘拥挤度偏高》，由华泰证券金融工程团队原创，研究员包括何康、徐特等，发布时间为2026-01-25，主题聚焦A股市场状态与量化择时/行业轮动策略的周度研判与模型表现。[page::0]

- 核心论点速览：作者整体“继续看好A股”但同时提示“小盘拥挤度已偏高”，并明确指出拥挤度高的细分方向（如建材、纺织服装）显示轻度拥挤，短期再上行概率或受限；在板块上建议关注拥挤度较低的大盘绩优股补涨机会，并推荐“周期 + 消费”的均衡配置思路。[page::0]

逐节深度解读
1) A股技术打分模型：模型设计与实证结论

• 模型构成与信号生成：技术打分模型将市场状态分为价格、量能、波动、趋势、拥挤五大维度，内部挑选出共10个观测指标（例如20日价格乖离、20日/60日换手率乖离、20日ADX、期权隐含波动率、5日涨停占比、期权持仓PCR等），对单指标发出多/空/中性信号后等权投票得到最终-1至+1分值以供择时判断。[page::1]

- 相关图示（指标分类示意）：
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• 短期与中长期表现：报告给出近两周主要宽基指数的打分表格与模型净值走势，近两周多数宽基（如中证500、中证800、中证1000、万得全A等）打分维持在0.7-0.8的偏多区间，沪深300和创业板在个别日子得分相对低于小盘宽基；模型自2010年回测以来综合表现显示年化收益20.78%、年化波动17.32%、最大回撤-23.74%、夏普1.20，明显优于万得全A的回测表现（年化5.90%等），并且今年以来模型对万得全A的多空择时收益为1.73%，同期万得全A收益为7.53%（超额为-5.80%），上周两者收益一致且超额为0% — 模型短期仍处看多状态但长期相对收益存在波动性差异需注意。[page::1][page::2]

- 模型净值图：
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- 回测各子指标绩效表（关键数值摘录）：如“60日换手率乖离率”年化17.89%、夏普0.76；期权隐含波动率年化11.91%；整体A股技术打分模型回测年化20.78%等，表明不同指标的风险/收益贡献差异较大，模型综合后收益与波动在样本期内较为优异但单项指标波动与最大回撤各异，提示分散的重要性。[page::2]

2) 风格择时模型：红利与大小盘（拥挤度）判断

• 红利风格择时：体系以中证红利相对中证全指的相对动量、10Y-1Y期限利差（负向）、以及银行间质押式回购成交量作为三大日频趋势信号，信号取值{-1,0,+1}聚合决定红利多空；今年以来策略收益7.46%，基准4.86%，模型超额2.59%，但本周期模型维持对红利“看空”即偏好成长风格，近十日三项指标多为-1/-1/+1的组合导致最终“空”。[page::2][page::3]

- 红利净值曲线（对比基准）展示：
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- 近10日信号复盘表明确连续性“空”的信号状态，这反映动量和期限利差两项对红利风格的持续压制且银行间成交量单项并未改变整体判断。[page::3]

• 大小盘风格与拥挤度构建：大小盘择时以沪深300（大盘）与万得微盘股指数（小盘）为代表，拥挤度由“动量之差”和“成交额之比”的多窗口分位构建（10/20/.../60日窗口，进一步计算多年度分位并取若干分位数均值），小盘拥挤度大于90%触发高拥挤判定；当前模型仍看好小盘，但报告指出小盘拥挤度已升至70.40%，接近2025年11月中旬阶段性高点74.83%，提示短期过热回调风险需警惕。[page::3][page::4]

- 小盘/大盘拥挤度时间序列图：
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- 择时业绩：大小盘模型今年以来策略收益11.85%，基准6.81%，超额5.03%，回测显示沪深300 vs 万得微盘股年化28.46%（体现小盘强劲表现）但伴随最大回撤约-32.05%，说明高收益伴随高回撤风险与风格切换风险并存。[page::4]

3) 遗传规划行业轮动模型：方法论与当下持仓

• 模型方法学：采用双目标遗传规划（以|IC|和NDCG@5作为两个并列目标，使用NSGA-II进行非支配排序与帕累托前沿搜索），直接在行业层面对量价与估值等原始变量进行因子表达式演化，以贪心和方差膨胀系数组合去选择共线性弱的因子作为行业得分，再按周频选出得分最高的五个行业等权配置。[page::6]

- 流程示意：
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• 当前与回测表现：模型回测（自2022-09-30）年化收益32.92%、年化波动17.43%、夏普1.89、最大回撤-19.63%，今年以来策略绝对收益6.80%（略跑输等权基准0.19pct），上周因有色金属与国防军工表现优异而大幅跑赢基准1.37pct；最近几周持仓从汽车/电子/机械等轮换至饮料、工业金属/贵金属、消费者服务、农林牧渔、国防军工，显示近期仓位偏向周期+消费结构。[page::5][page::6]

- 净值曲线与持仓表：
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（注：持仓表见文本表格）[page::5]

4) 中国境内全天候增强组合：宏观象限与调仓逻辑

• 策略框架：以“增长超预期/增长不及、通胀超预期/通胀不及”四象限为底层宏观风险源，构建象限对应的资产篮子并采用风险预算与宏观预期动量进行月度权重调整实现主动超配；今年以来绝对收益3.59%，上周收益1.54%，当前组合相较上期增加了沪深300、中证1000等股票及长期国债配置，减少了商品与黄金仓位以降低黄金权重。[page::7][page::8]

- 象限与细分配置示意及底层权重表：
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（底层资产与权重详见表格，如10年国债和30年国债各占较高权重，股票类包括沪深300、中证1000等）[page::8]

图表深度解读（图表逐一要点）

• 图表1（A股观测技术指标选取，page1）：图示将10个指标明确归入价格、量能、趋势、波动、拥挤五类，便于理解模型如何从不同维度捕捉市场状态，说明模型的多维度设计逻辑并非单一动量或单一波动指标驱动。[page::1]

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• 表格（近两周主要宽基打分，page1）：表格显示2026-01-12至2026-01-23多个宽基日常得分多数稳定在0.5-0.8之间，体现出模型在近期对中小盘保持偏多信号而对部分大盘（如沪深300）评分较低，形成风格倾向性证据。[page::1]

- 图表3/4（模型净值与回测指标，page2）：净值曲线（红/蓝对比）显示模型在2025上半年后开始逐步跑赢万得全A，而回测表格显示模型整体年化与风险调整后表现明显优于基准，但不同子指标的最大回撤差异提示单指标的极端风险需通过组合对冲。[page::2]
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• 图表5-7（红利择时净值与信号表，page3）：净值对比显示中证红利相对中证全指长期表现优于等权基准，而近10日信号表格显示持续“空”的一致性，佐证当前模型对红利风格短期不看好。[page::3]

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• 图表8-11（大小盘拥挤度与净值，page4）：拥挤度时间序列图（小盘/大盘）刻画出了历史高拥挤期（>90%）的多次时点，当前小盘拥挤度处于高位但尚未超过90%高阈值；净值曲线则反映小盘（万得微盘股）相对大盘在近几年具有明显的超额上涨过程，支持“收益来自拥挤”的观点但也提示回撤风险。[page::4]

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• 图表13-16（遗传规划模型净值、流程与因子，page5-6）：净值曲线与因子挖掘流程图说明模型通过自动化表达式搜索得到候选因子并以IC/NDCG@5为双目标筛选以减少过拟合；报告进一步给出权重最高的因子表达式（以量价相关性为核心的时序回归/协方差度量），指向模型在短期成交特征上挖掘出的信号有效性证据，但同时需警惕复杂表达式在样本外稳定性问题。[page::5][page::6]

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• 图表19-23（全天候增强组合净值与权重表，page7-8）：净值长期稳步上升、年化约11.93%（考虑交易费）且波动与最大回撤较低（年化波动6.20%，最大回撤-6.30%），显示该宏观象限化的风险平价框架在历史上具有较好的风险收益特征，且当前配置显示 increased allocation to equities and bonds relative to previous month（实际表格中沪深300与中证1000权重上升）以反映“增长超预期”象限的超配判断。[page::8]

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估值分析（本报告范围说明）

• 本周报告为策略、风格与行业轮动类量化研究，未对个别公司进行基本面估值或给出目标价／DCF分析；因此不存在传统意义上的公司估值方法或目标价推导在本报告中被应用或讨论的内容。[page::0]

风险因素评估

• 报告列明两项主要风险提示：1)周度模型基于数据和逻辑推演具有一定局限性；2)历史规律可能失效 — 两点都提醒读者对模型信号的可转移性与样本外稳健性保持谨慎并考虑风险管理与仓位控制策略。[page::9]

- 衍生风险（基于报告推断）：小盘拥挤度上升带来的流动性/估值修正风险；遗传规划产生复杂因子表达式可能导致样本内拟合，若未充分验证样本外效果则存在回撤风险；频繁周频调仓的交易成本与滑点在实盘中会侵蚀策略收益（报告部分回测已考虑交易费于全天候策略，但其他策略的回测多为不计交易费展示，需在实盘前复核）。[page::6][page::8]

批判性视角与细微差别（审慎点评）

• 模型优点：多模型并行（技术面、风格、行业及全天候）形成互补视角，遗传规划的双目标设计与NSGA-II可提升因子多样性并减轻过拟合风险，这些是方法论上的亮点并在回测中体现出较好绩效。[page::6]

- 需要警惕的点：
- 拥挤度阈值的设置（如90%触发高拥挤）具有一定经验性且对结果敏感，阈值选择与窗口长度可能影响信号频率与滞后性，报告未展示阈值敏感性分析细节，需要在实际应用前检验多种阈值的稳健性。[page::4]
- 遗传规划生成的复合因子表达式较复杂，若缺少严格的样本外与情景测试，易出现“看似有效但实盘失效”的问题，报告虽以双目标与贪心筛选缓解，但仍需更多样本外验证与经济意义解释以增强可信度。[page::6]
- 多数回测表格不计或部分计交易成本（仅全天候组合考虑交易费），对于周频调仓的行业轮动与大小盘择时，未完全计入滑点与税费的情况下业绩可能被高估，实盘收益应做更保守的调整。[page::5][page::8]

结论性综合（要点回顾）

• 总结要点：报告多模型一致性结论为“继续看好A股（偏多）”，但需警惕小盘拥挤度上升到70.40%的风险点，且部分细分板块（建材、纺织服装等）显示轻度拥挤，短期进一步上涨空间或有限；因此从组合角度作者建议保持周期+消费的均衡布局，并可关注拥挤度较低的大盘绩优股补涨机会。[page::0][page::4]

- 表格与图表的深刻见解：模型净值与回测表格显示技术打分与遗传规划在历史样本期内取得显著超额回报但伴随不同程度的回撤；大小盘净值和拥挤度图共同说明“收益往往伴随拥挤，拥挤度逼近历史高点时回撤风险显著上升”，这是本报告对市场当前风格判断的核心量化证据。[page::2][page::9]

• 最终建议：将报告信号视为相对位阶判断与交易信号输入的一环，在实际投资决策中需结合仓位控制、交易成本评估及样本外稳健性测试；特别在小盘拥挤度上升阶段（当前情形），建议降低非必要的高风险小盘暴露并考虑以大盘绩优股做补涨博弈或使用衍生工具对冲系统性回撤风险。[page::9]

附：报告中若干关键图表（便于交叉核验）

• 技术指标分类图（page1）：

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• 技术打分模型净值（page2）：

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• 红利风格净值对比（page3）：

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• 小盘/大盘拥挤度与净值（page4）：

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• 遗传规划流程（page6）：

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• 全天候组合净值（page8）：

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• 小盘拥挤度与微盘股指数（page9，强调当前逼近历史高点）：

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免责声明（摘自原文并建议遵守）
- 报告为周度模型研判与量化策略研究，不构成个股买卖建议；读者应结合自身投资目标与风险承受能力，并在实盘前对模型参数、交易成本与样本外稳健性进行充分验证。[page::10]

报告