A股11月第1周(10.30-11.5)因子周报—市场再度上扬,盈利风格主导

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A股11月第1周(10.30-11.5)因子周报

——市场再度上扬,盈利风格主导


投资要点

Ø 市场持续收涨,盈利风格主导

本周市场再度收涨,中证全指收涨0.75%,恒生科技收涨3.45%。主流宽基指数尽数收涨,其中中证1000收涨0.95%。市场风格方面,领涨的盈利因子收益为2.22%,居末的价值因子则收跌2.14%。


Ø TMT、大消费和医药行业领涨,波动风格加剧

本周在市场持续上扬的背景下,TMT板块的传媒、电子和大消费板块的食品饮料行业均上涨超4%。电力设备、银行、地产和钢铁行业的跌幅则都超过了1%。在强势行业中,传媒、农林牧渔、医药和电子行业的波动率因子涨幅都在1%以上,且在全行业名列前茅。


Ø 3大类公募指增产品的平均超额全部为负

本周沪深300的指增产品平均超额为-0.25%,最高为0.75%,最低为-1.28%;中证500指增产品的平均超额为-0.43%,最高为0.32%,最低为-1.85%;中证1000指增产品的平均超额为-0.23%,最高为0.80%,最低为-1.12%。


Ø 风险提示

本报告仅作为投资参考,相关指标的计算均基于合理逻辑,组合过往业绩并不预示未来表现,亦不构成投资收益的保证或投资建议。


正文目录

正文

1. 市场持续收涨,盈利风格主导

1.1 主流宽基持续收涨,小盘指数领涨

1.1.1 市场中观层面盈利风格行情正盛

2023/10/30-2023/11/3期间市场再度上扬:港股恒生指数收涨1.53%,恒生科技涨3.45%;A股中证全指收涨0.75%,主流宽基尽数翻红,中证1000收涨0.95%,中证500涨0.33%。

市场中观层面盈利风格行情正盛。大类风格层面,盈利因子以2.22%的涨幅居于首位,次之的反转因子收涨0.65%;波动率、小市值、流动性因子也均取得了正收益。价值因子则以-2.14%的回报垫底。


1.1.2 毛利率因子在细分因子中领涨

上周在细分因子中,毛利率因子以3.01%的收益高居首位,次之的季度收益率因子收益为1.08%。另一方面,价值类因子的收益均不超过-1%,垫底的EP因子收益为-2.26%。


1.2. 主流宽基成分股的风格特征

1.2.1 沪深300成分股由盈利风格主导

沪深300的盈利因子在大类因子中收益居首,ROA因子领涨细分因子。本周在沪深300指数的大类风格层面,盈利因子以5.03%的涨幅遥居首位,次之的反转因子收涨2.25%;另一方面,垫底的价值因子收益为-4.20%。在细分因子中,领涨的ROA因子收益为5.11%,垫底的市销率因子收益为-4.46%。


1.2.2 中证500呈现明显的反转效应

在中证500成分股内,反转因子领涨大类因子,细分因子中季度收益率的表现最优。在中证500的大类因子中,收益居首的反转因子涨幅为3.33%;居末的动量因子则收跌2.40%。在细分因子中,领涨的季度换手率因子收益为3.74%,领跌的12月价格动量因子收益为-2.83%。


1.2.3 中证1000也凸显出反转效应

本周在中证1000股池的大类因子间,反转因子以1.68%的涨幅居于首位,次之的小市值因子收益为0.94%;另一方面,波动率、盈利、价值、动量因子均录得负收益,垫底的动量因子收益为-2.96%。在细分因子中,居首的季度换手率因子收涨2.04%,垫底的12月相对强势因子收益为-2.95%。

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2. TMT、大消费联袂领涨,强势行业凸显波动风格

2.1 TMT、大消费板块领涨,钢铁、地产行业跌幅靠前

本周在市场持续上扬的背景下,TMT、大消费板块和医药行业均有不俗表现,其中传媒、电子、食品饮料行业均以超过4%的涨幅分居前3。另一方面,电力设备、银行地产、钢铁行业的跌幅则都超过了1%,垫底的建筑材料行业跌幅达2.12%。


2.2 涨幅前10的强势行业多呈现波动率风格

在涨幅前十的行业中,传媒行业的波动率因子以6.15%的收益位居全行业首位,农林牧渔、医药、电子行业的波动率因子涨幅也都在1%以上,且在全行业位居前10。食品饮料行业的盈利因子以2.73%的涨幅位居样本前5。美容护理、计算机行业的反转因子则均以超2%的涨幅在全行业位居前10。

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3. 公募量化指增产品的平均超额均为负值

目前,公募行业共有57只沪深300指数增强产品,总规模为572.19亿元;中证500的指增基金有63只,产品规模共计534.27亿元;中证1000指增产品有41只,规模合计285.50亿元。

3.1 300指增产品平均超额为-0.25%

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0.75%,最低为-1.28%,平均超额为-0.25%;

·近1个月,超额收益最高为1.04%,最低为-3.15%,平均超额为-0.55%;

·近1季度,超额收益最高为1.98%,最低为-5.22%,平均超额为0.09%;

·今年以来,超额收益最高为7.80%,最低为-8.37%,平均超额为0.46%。


3.2 500指增产品平均超额为-0.43%

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0.32%,最低为-1.85%,平均超额为-0.43%;

·近1个月,超额收益最高为1.23%,最低为-1.90%,平均超额为-0.40%;

·近1季度,超额收益最高为6.15%,最低为-1.63%,平均超额为0.96%;

·今年以来,超额收益最高为8.76%,最低为-6.97%,平均超额为0.87%。


3.3. 1000指增产品平均超额为-0.23%

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0.80%,最低为-1.12%,平均超额为-0.23%;

·近1个月,超额收益最高为2.28%,最低为-2.35%,平均超额为-0.55%;

·近1季度,超额收益最高为8.82%,最低为-2.31%,平均超额为1.85%;

·今年以来,超额收益最高为8.33%,最低为-7.81%,平均超额为1.61%。

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4. 风险提示

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。

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5. 附录

5.1 因子构建步骤

5.1.1 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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