Ø 市场转跌背景下大盘指数最为抗跌

2023/7/15-2023/7/21期间A、H股市再度轮动转跌：港股恒生指数收跌1.74%，恒生科技则录得2.94%的跌幅；A股同样震荡走低，中证全指收跌2.01%。主流宽基指数尽数收跌，其中最为抗跌的上证50跌1.52%，中证1000跌2.19%。

市场风格层面，流动性因子一枝独秀。本周A股市场流动性因子以2.59%的涨幅强势领先，其他大类因子则均呈现弱势行情，价值、盈利因子的涨幅不及0.5%。成长、波动率、动量因子的表现均较差，其中动量因子以-4.4%的收益垫底。

1.2. 主流宽基成分股的风格特征

Ø 沪深300内盈利风格再度走强

沪深300指数内盈利因子在大类因子中涨幅居首，毛利率因子领涨细分因子。本周沪深300指数内盈利因子收益率为2.25%，在大类因子中呈断崖式领先的态势，次之的成长因子仅收涨0.22%，垫底的小市值因子则收跌2.2%。在细分因子中，毛利率因子以4.78%的收益领先，次之为收涨1.98%的季度收益率因子；垫底的未预期盈余、盈利5年增速因子收益分别为-3.13%和-3.92%。

Ø 中证500成分股内流动性因子涨幅领先

在中证500成分股内，流动性因子的涨幅领先，细分因子中月度换手率因子首屈一指。在中证500的大类因子中，流动性因子因子以6.15%的涨幅强势领先，次之的价值因子涨幅为4.16%；其他大类因子均表现不佳，其中垫底的波动率因子回报为-5.58%。在细分因子中，月度换手率因子收涨6.44%居首位，季度换手率因子涨6.23%；另一方面，垫底的12月收益标准差因子收益为-5.51%。

Ø 中证1000成分价值风格持续走强

在中证1000指数内价值因子继续领涨。本周在中证1000股池的大类因子间，价值因子以2.82%的收益再度领涨，次之的反转因子录得0.47%的回报。其他大类因子悉数收跌，流动性因子以-3.82%的收益领跌。在细分因子中，PE因子以3.26%的涨幅居首，而12月收益标准差因子以-4.36%的收益垫底。

1、搭建网络销售平台

地产行业强势反弹终领涨，大消费多个行业逆势走强。本周在市场趋弱的背景下仅10个行业收涨，其中利好政策刺激下的房地产及建筑材料行业大幅反弹，终以3.56%、2.56%的涨幅领跑全行业。大消费板块的多个行业行情也纷纷走强，农林牧渔、轻工制造、商业零售的涨幅均超过1%，纺织服饰、食品饮料、美容护理行业也录得正的回报。另一方面，TMT板块则呈现出整体性的回落态势，4个行业均以4.5%以上的跌幅在全行业垫底。

领涨行业间多呈现明显的小市值风格。从涨幅前10行业的风格特征来看，建筑装饰、食品饮料、房地产行业的小市值因子收益分别为5.35%、5.2%和5.1%，在全行业分居前3。另外，商贸零售、美容护理、纺织服饰的小市值因子收益也在1.5%以上，并在全行业间均位居前10。可见这一轮地产链和大消费板块的反弹行情多是由小盘股带动的。

1、搭建网络销售平台

目前，公募行业共有57只沪深300指数增强产品，总规模为600.5亿元；中证500的指增基金有61只，产品规模共计525亿元；中证1000指增产品有34只，规模合计282亿元。

在公募基金的沪深300指增产品中：

·最近1周，超额收益最高为0.99%，最低为-1.27%，平均超额为0.22%；

·近1个月，超额收益最高为3.72%，最低为-3.63%，平均超额为1.08%；

·近1季度，超额收益最高为4.52%，最低为-3.06%，平均超额为1.59%；

·今年以来，超额收益最高为6.05%，最低为-6.36%，平均超额为0.57%。

3.2 500指增产品平均超额为0.17%

在公募基金的中证500指增产品中：

·最近1周，超额收益最高为1.03%，最低为-0.83%，平均超额为0.17%；

·近1个月，超额收益最高为2.91%，最低为-2.19%，平均超额为0.96%；

·近1季度，超额收益最高为5.12%，最低为-1.67%，平均超额为1.89%；

·今年以来，超额收益最高为6.47%，最低为-7.46%，平均超额为0.48%。

3.3. 1000指增产品平均超额为0.25%

在公募基金的中证1000指增产品中：

·最近1周，超额收益最高为1.28%，最低为-0.65%，平均超额为0.25%；

·近1个月，超额收益最高为4.21%，最低为-1.73%，平均超额为1.62%；

·近1季度，超额收益最高为6.41%，最低为0.30%，平均超额为3.09%；

·今年以来，超额收益最高为7.29%，最低为-7.97%，平均超额为0.72%。

1、搭建网络销售平台

本报告仅作为投资参考，相关指标的计算和模型假设均基于合理逻辑，但模型假设存在失效风险，过往业绩也并不预示未来表现，亦不构成投资收益的保证或投资建议。

Ø 风格因子的构建与组合收益计算

中观维度的风格变化对于投资决策至关重要，常见的风格因子包括价值、成长、小市值、波动率、流动性、盈利、动量、反转共8大类别。为客观、准确的度量个股的因子暴露并计算因子组合收益率，我们采用EP、BP、股息率等业界惯用的指标并按下述过程进行计算：

1、按照附录1中的定义计算所有的细分因子值；

2、对每个细分因子实施市值和行业的中性化操作。具体而言，即以因子值为因变量，对30个申万一级行业的哑变量和对数总市值进行OLS回归，得到残差值作为因子暴露。在股票池内对个股按其因子暴露排序标号，然后将属于同一大类的因子暴露序号直接等权加总，以作为大类因子的值。

3、对股票池内的个股按照各因子暴露排序分为10组，然后以市值加权的方式计算各组收益率。对于价值、成长、盈利、波动率和动量因子，以第10组减第1组的收益差值作为因子收益率；对于市值、流动性、反转因子，则以第1组减第10组的收益差作为因子收益率。

4、股票池分别采用A股全市场、沪深300成分股、中证500成分股和中证1000成分股。对于各股票池，还要剔除在组合构建日不可交易或黑名单内的个股。其中黑名单包括上市不满12个月的个股、风险警示股、待退市股和净资产为负的个股；不可交易股票则包括停牌个股、一字板个股。

5.2. 因子指标的含义

本附录即为前文中细分因子的指标含义和构建方法。

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