1.1.1 中观层面动量因子风格仍保持领先

2023/12/4-2023/12/8期间A、H股市均有一定幅度的调整：港股市场跌幅收窄，恒生指数收跌2.95%，恒生科技跌3.26%；A股振幅扩大，中证全指收跌2.15%。主流宽基指数大都收跌，仅科创50收涨0.08%，沪深300、上证50分别收跌2.40%、2.99%。

市场中观层面动量效应持续彰显。大类风格层面，动量因子以1.41%的涨幅再度居首，次之的波动率因子收涨1.09%。另一方面，价值、反转、小市值、流动性因子的表现均不佳，其中流动性因子以-1.76%的收益再度垫底。

1.2. 主流宽基成分股的风格特征

1.2.1 沪深300仍由动量风格主导

沪深300的动量因子在大类因子中收益居首，12月相对强势因子领涨细分因子。本周在沪深300指数的大类风格层面，动量因子以1.05%的涨幅继续处于领先水平，次之的盈利因子、波动率因子分别收涨0.73%、0.29%；其他因子尽数收跌，其中垫底的流动性因子跌幅为2.18%。在细分因子中，领涨的12月相对强势因子收益为1.76%，垫底的月度换手率因子收益为-2.32%。

1.2.2 中证500也持续由动量风格主导

在中证500成分股内，动量因子领涨大类因子，细分因子中12月相对强势的表现最优。在中证500的大类因子中，收益居首的动量因子涨幅为2.75%；居末的流动性因子则收跌1.14%。在细分因子中，领涨的12月相对强势因子收益为2.85%，领跌的市销率因子收益为-2.02%。

1.2.3 中证1000层面反转风格凸显

本周在中证1000股池的大类因子间，反转因子以3.22%的涨幅居于首位，次之的成长、盈利因子收益分别为2.35%、2.12%。价值因子则持续收跌，其本周的跌幅为1.34%。在细分因子中，居首的毛利率因子收涨2.72%，垫底的市销率因子收益为-2.25%。

1、搭建网络销售平台

本周在市场整体行情较弱的背景下，TMT板块的传媒、通信、计算机行业涨幅分居全行业前4，农林牧渔行业也以0.18%的涨幅位居第3。其他行业尽数收跌，其中食饮、机械、汽车、地产、军工、建材行业的跌幅均超过3%。

在涨幅前十的行业中，通信、有色、计算机、传媒行业的波动率因子收益率均超过4%，且在全行业都位居前5。有色行业的盈利因子收益率达7.45%，在全行业居首；交运、公用事业行业的流动性因子收益分别为2.91%、2.68%，且在全行业分居第2、3位。总的来看，强势行业多呈现出波动风格。

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。

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1.33%，最低为-0.82%，平均超额为0.19%；

·近1个月，超额收益最高为2.29%，最低为-2.12%，平均超额为0.67%；

·近1季度，超额收益最高为3.10%，最低为-2.72%，平均超额为0.06%；

·今年以来，超额收益最高为8.52%，最低为-7.24%，平均超额为0.96%。

3.2 500指增产品平均超额为-0.13%

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0.64%，最低为-0.86%，平均超额为-0.13%；

·近1个月，超额收益最高为1.25%，最低为-1.80%，平均超额为0.18%；

·近1季度，超额收益最高为2.83%，最低为-4.09%，平均超额为-0.37%；

·今年以来，超额收益最高为10.42%，最低为-6.88%，平均超额为0.66%。

3.31000指增产品平均超额为0.08%

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1.07%，最低为-0.54%，平均超额为0.08%；

·近1个月，超额收益最高为1.42%，最低为-0.70%，平均超额为0.55%；

·近1季度，超额收益最高为3.06%，最低为-3.51%，平均超额为-0.06%；

·今年以来，超额收益最高为9.23%，最低为-7.48%，平均超额为1.87%。

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。

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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