2022半年度金融工程策略展望.pdf

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1、-大类资产配置展望1.1 宏观情景预测与展望根据报告 中国经济领先指数宏观经济量化系列之一，我们可以通过经济领先指数的不同分项中指标占历史6 年分位数来观察当前的经济状态。由于疫情反复等各方面的影 响,自 2 0 2 1 年下半年以来,经济领先指数便处于下行周期,当前处于极低水平。而金融条件指数从今年3月起开始触底反弹，因此当前已步入经济下行、金融条件开始宽松的区间之中。各个分项指标当前所处的状态与水平如下：金融条件:M l、M2、社融等货币量指标已企稳反弹，同时，短端利率持续下行，期限利差震荡上行，国内的信用环境处于逐步宽松的阶段中；工业景气:由于疫情反复的影响，P M L 工业增加值、货运

2、量等工业景气指标下行显著，尽管最近一个月指标出现反弹，然而工业景气整体仍处于较低的水平；进出口景气:进出口指标与工业指标相类似，上半年受疫情影响较为严重，近两个月进出口指标有所回暖；投资景气:投资景气主要由办公楼、商业用房销售等指标构成，自 2021年 9 月起便开始逐渐步入下行区间，当前仍未见拐头向上的迹象。1月2月3月4月5月6月7月8月9月 10月 11月 12月 1月2月3月4月5月6月7月2021年2022年资 料 来 源：Wind,那么，我们如何去进一步衡量宏观环境其他维度的信息，以及对未来的经济走势做出预测呢？我们在 七月配置建议：基 于 STna/tA fecr。系统的宏观监测

3、中描述了国盛量化的宏观指标体系，该体系主要从两个不同视角对宏观环境进行监控：宏观领先指数:借鉴海外机构的领先指数编制方案,构建跟踪不同维度的领先指数，衡量高频宏观数据的边际变化方向；宏观意外指数:基于宏观指标真实值与预期值之间的差别，衡量实际发布的宏观指标相对于市场的超预期水平。根据货币领先信用，信用领先经济,经济领先通胀的中国经济周期的经典循环范式，我们可以观察到目前我国宏观在不同维度上所处的状态：货币维度:央行继续以稳增长为目标实行宽松的货币政策，当前货币政策的宽松程度位于历史80.9%的分位数水平。然而货币政策放松的力度，如 LPR的下调幅度，不及预期；信用维度:自 今 年 3 月起，代

4、表信用的金融条件指数已开始触底回升，当前信用宽松程度处于历史中等水平。其中，社融等货币量指标近几个月均持续大幅超预期，说明当前信用企稳上升的力度较强；经济维度:由于疫情反复的影响，经济领先指数从今年开始下行显著，然而最近一个月进出口、PM I等各项经济指标出现反弹带动经济有所回暖。不过领先指数依然处于较低水平，未来经济的压力仍然较大；通胀维度:对 于 PPI来说，领先指数处于震荡下行阶段，且 PPI同比下行幅度符合预期。对 于 CPI来说，CPI领先指数保持上升趋势，同时C P I同比近几个月超预期上行，因此未来需警惕CPI的上行压力。图表2国盛量化宏观指标体系维度宏观指数当前水平上月水平货币

5、货币政策指数80.9%80.2%货币货币意外指数,26.7%27.3%信用金融条件指数54.7%39.9%信用信用意外指教98.2%99.3%经济经济领先指数8.2%7.9%经济经济意外指数t56.6%37.3%通胀PPI领先指数*46.4%48.9%通胀PPI意外指教,50.0%53.5%通胀CPI领先指数77.4%79.9%通胀CPI意外指数,78.6%79.0%资料来源：Wind,Bloomberg,由经济运行逻辑我们可知，货币领先于信用，信用领先于经济。因此基于货币、信用、经济这三个维度的宏观指数，我们可以对未来的宏观环境进行展望：货币政策指数:央行当前以稳增长作为货币政策的主要目标，

6、当前经济压力依旧较大，因此预期央行在未来半年仍然会保持相对宽松的货币政策。金融条件指数:货币政策指数对金融条件指数有着约3 个月的领先期，当前仍然处于宽货币的宏观环境中，因此预期未来一年依旧处于宽信用区间的概率较大。经济领先指数:金融条件指数对经济领先指数同样有着约3 个月的领先期，金融条件指数在今年3 月份见底反弹之后,我们认为当前经济领先指数已经处于底部区间，预期近期开始企稳，未来一年逐步进入经济上行区间。因此我们认为当前宏观环境已由 信用下+经济下”区间切换为 信用上+经济下 区间,且经济已处于底部位置，后续需持续关注经济领先指数的走势，以便确定经济开始上行的拐点。图表3货币政策指数、金

7、融条件指数、经济领先指数115 2的效果，叠加PB-ROE选股后年化超额超过2 0%,信息比率超过2o图表在两个策略简单并行表现优异 基准：winda-并行策略净值 一超额净值10 景气度投资选股策略 一基准：winda 超额净值图表7 4景气度投资选股策略，信息比率超过22013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022资料来源：，wind资料来源：，wind4.2,2、上半年复盘：行业配置模型做对了什么？2022年以来行业配置策略表现比较优异。截 止2022年6月底，行业配置策略绝对收益率魄 额 收 益10.4%,日度超额最大回撤-3.6%,

8、信息比率2.45,表现较为稳定。景气度选股策略收益弹性更大，绝对收益率6.1%,超额收益1 6.9%,日度超额最大回撤-5.2%,信息比率3.30。从 时 序 上 看,1-4月行业趋势模型表现更佳，5月以来行业景气模型跑出明显超额，在市场4月底风格出现明显切换后表现出更强的适应性。图表乃:2022年以来行业配置模型表现（截 止6月底）-施准:winda 一并行策略-并行策略超额1.21.192021-12 2022-01 2022-02 2022-03 2022-04 2022-05 2022-06资料来源：，wind图表76：2宦2年以来景气度选股模型表现（截 止6月底）-基准:winda

9、一景气度选股策略净值 一景气度选股超额2021资料来源：，wind从每月持仓看比较分散，这反映了热门行业大多数交易比较拥挤，获取超额收益较难。由于两个模型逻辑和统计上存在着一定的互补作用，因此模型具备较强的托底功能和稳定性。从风格上呈现出价值转向价值成长均衡的特征：4月2 6日之前模型重仓价值，在价值风格强势期超额表现较好；4月26 H之后，价值成长均衡配置，在此轮成长风格反弹背景下力度一般，获得还不错的绝对收益。总体来看，模 型 在 2 0 2 2 年以来维持了低瀚低 B eta的风格，比较稳健。在今年主要做对了两件事情：1）4月之前：重仓价值板块,比如银行、交通运输和煤炭等。其中煤炭因为景

10、气度和趋势指标一直处于较高位置，而拥挤度下降较快，行业景气模型进行配置。银行和交通运输主要是beta较低，在市场下跌中有一定超额收益并且交易拥挤度较低，行业趋势模型进行配置。整体而言，高景气的煤炭板块、低 Beta的银行和交运在市场下跌过程中起到了很好的抗跌属性，风格切换前行业趋势模型表现较好，1-4月获得8.6%的超额收益；2）4 月之后：价值成长均衡,比如加仓汽车 新能源、基础化工 有色金属等板块。4 月 2 6 日以来，市场出现较为明显的风格切换，这种情形下行业动量效应较弱，行业趋势模型容易失效。而此时行业景气模型可以一定程度上把握一些偏左侧的机会，比如汽车、电新和化工等板块因为景气度指

11、标较高,趋势和拥挤度也不错，景气模型对其进行配置，5 月超额收益超过3%。值得一提的是，新能源板块在4 月底由高拥挤进入低拥挤状态，叠加景气度一直处于高位，模型重新进行配置，在市场反弹过程中获得还不错的超额收益。最终我们7 月的行业配置建议为：基础化工2 7%,有色金属2 1%,食品饮料Z 4%,石7 跖化1 1%,银 行1 0%,电力设备与新能源9%,电力及公用事业7%,农林牧渔6%。较大的边际变化为：主要增加了化工产业链（化工、石化）、电新产业链（有色、电新）和消费（食品饮料）的配置比例，降低了银行的配置比例，煤炭和汽车拥挤度上升较快，可以考虑逢高减仓。此外，新能源板块近期拥挤度上升较快，

12、可以持续关注！图表7 7：行业配置模型2 0 2 2年持仓跟踪（红色代表当月行业跑羸基准）：由价值转向价值成长均衡月份 行业配置模型持仓月度超额贡献趣颖技高的行业计算机19%、传媒13%、轻工制造13%、建筑1嘉、食品饮料10%、2 2 4月 交通运输7%、国防和军工6%、通信6%、钢鬟6、纺织月螺5、家电4-0.5建筑、交运、家电交通运输21%、纺织服装1式 、轻工制造13%、建 筑 加、医药7、20224 2月 有色金属7%、国防和军怔6、家电6%、通信6%、钢铁60.81有色、钢铁交通运输26%、煤炭2寓、通信15%、银 行 做、纺织服裳8、2022年3月 电力及公用事业5%、轻工制造5

13、%、农林牧渔5%5.1W煤 炭、银行、农林牧渔银行27%、交通运输2*、化工13%、纺 织 服 装 解、有色72 0 2 2 4 4”着 煤索7、国防和军工7%、舞通信75.8媒 炭、银 行、交通运输银行2 7 4、层础化 工 值、纺织服装16、家电10虬也力设备及新能源9笔2022年5月 色金属7獴 汽 车6%、原炭6%、农林牧渔4%0.4化 工、电力设备与新能源、汽车、煤炭底或化工23%、根行18%、纺织服装1写、之力设备及新能源W、有似7 电2022年6月 力及公用事业7%、煤炭7%、石油石化7%、农林牧渔6%、汽车4%。-1.5化工、电力设备与新能源、汽车、有色基础化工23%、有色金属

14、21%、食品饮料1 4、石油石化11%、根行1W 、铀年 设备与新能源9%、电力及公用事业7%、农林牧渔6%?资料来源：，wind图表扬煤炭行业分析师景气度厅超额收益图表7 9：煤炭行业拥挤度”超额收益煤 炭 行 业景气度（右）一煤炭超额净值0.52013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 20220.2-32013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022资料来源：，wind资料来源：，wind图表8。：电新行业分析师景气度方超额收益图表81：电新行业拥挤度它超额收益.电新行业拥挤度（右）一 电 新

15、 超 额 净 值2.54资料来源：，wind资料来源：，wind4.2.3 当前展望：近期行业配置主线是什么？最后我们将景气度-趋势-拥挤度的信息集成到一个可视化的图表中。横轴表示行业景气度打分，纵轴表示行业趋势打分，气泡大小表示行业拥挤度。其中蓝心气泡代表低拥挤，红心气泡代表高拥挤，尽量规避。这可以用于感知近期市场的配置主线，结合我们基本面量化体系的主观行业配置观点，7月配置主线如下：1）受益于通胀的上游周期、新旧能源：化 工、石油石化 电力 有色 电新等，供给端受约束，海外通胀常态化下长期受益，可以超配；2）受益于稳增长的大金融：银行、地产等大金融板块,政策预期拖底，建议标配：3）受益于疫

16、情扭转的消费:食品饮料、农林牧渔、家电等,基本面有望困境反转,左侧布局。图表82-.行业景气度趋势-f f l 挤度图谱（截止2 02 2年6月3。日）资料来源：，wind四 多因子策略回顾与展望4.1 A 股市场风格因子表现我们首先统计了 2 0 2 2年初至6月底，国盛多因子风险模型中风格因子的纯因子收益。风格上：1）规模类因子：市值因子收益率为-2.8 0%,非线性市值因子收益率为-5.5 4%,表 明 那体偏向小市值风格，大盘股表现不佳;2）量价类因子：B E T A和动量因子收益率分别为5.6 3%、1.0 3%,残差波动率和流动性因子收益率分别为-5.7 2%、-2.5 8%,市场

17、总体呈现高弹性、高动量和低波动风格；3）基本面因子：杠杆因子表现较好,录得收益2.2 4%；成长和盈利（复 合E P）因子紧随其后，分别录得收益1.6 9%和I 1.3 7%；价 值（B P）因子表现相对较差,仅录得收益0.4 9%o行业上，剥离了风格后的行业纯因子收益显示，今年表现最好的五个行业分别是煤炭、消者服务、农林牧渔、交通运输和房地产,收益最低的五个行业分别是电子、证券、计算机、国防和军工和轻工制造。资 料 来 源：wind.我们再观察因子的净值曲线，可以发现A股市场在2 0 2 2年4月出现了非常明显的风格切换。在4月中旬之前，市场呈现明显的小盘价值风 格;4月中下旬开始，市场迅速

18、切换至大 盘 高估值风格,然后又再次切换到小 盘 高估值风格,价值因子开始出现持续回撤。另外4月底以来，b e t a因子表现强势，高弹性股票持续获得超额收益。图表84 2位2年/股 市场风格因子纯因子收益净值曲线（截至2022年6月底）资料来源：wind、4.2、A股市场量价类Alpha因子表现国盛金工的量价类Alpha因子主要包含以下4 类：1）动量/反转类因子：A 股市场有显著的月度反转现象,但并不总是稳定；我们从反应不足/反应过度的角度出发，利用成交量、投资者结构等信息，对传统反转因子进行改进，提高其稳定性；具有代表性的因子如volume_ret20、moneyflow_ret20（分

19、别用成交量、大小单资金流，对月度反转因子进行改进）；2）流动性因子：我们发现过去一段时间交易量相对稳定的股票,在未来一个月具有显著的超额收益，因此基于日频换手率、分钟换手率的稳定性，分别构建选股因子daily_turn_std minute_turn_std：3）波动率因子：A 股市场有显著的“低波异常现象”，即波动率较低的股票，未来收益更高；我们基于股票的分钟行情数据，计算分钟涨跌幅的标准差，构建高频波动率因子minute_volatility；4）价量相关性因子：想要预判股票的未来表现,仅仅依靠股价走势是不够的，还需要观察成交量的变化；价量相关性因子可以帮助我们结合价格与成交量的信息，具有

20、代表性的因子如daily_pv_corr、minute_pv_corr（分别基于日频、分钟数据，计算价量相关性，构建选股因子）；另外，我们发现价格变化的自相关性中，也拥有显著的选股信息，因此基于分钟价格序列的自相关性，构建因子minute_price_autocorr1.图表35：国盛金工量价类4勿加因子简介因子大类 因子简介 代表性因子动量/反转类 利用成交量、投资者结构等信息，对传统反转因子进行改进流动性 计算换手率的稳定性，交易稳定性高的股票在未来有显著的超额收益波动率 根 据“低波异象”，基于分钟行情数据，构建高频波动率因子volume_ret20 moneyflow_ret20dai

21、ly_turn_std minute_turn_stdminute_volatility价量相关性利用价格与成交量的相互关系、或者价格的自相关性，构建因子daily_pv_corr minute_pv_corrm in ute_price_a utocorr资料来源：整理构建上述量价类Alpha因子后，我们以全体A 股为研究样本（剔 除 ST、停牌、上市未 满 6 0 个交易日的股票），对因子进行月度5 分组回测。下面两张图表分别展示了因 子 5 分组多空对冲的净值走势、各项绩效指标。整体来看，量 价 类 Alpha因子表现稳健，信息比率都在2 以上；其中高频波动率、高频价量相关性因子的稳健性

22、最强，信息比率超过3。图表86：4股市场量价类人物H因子多空对冲净值曲线 2 01 4 02-2 02 2 06）资料来源：wind,图表87：4股市场量价类4例7a因子多空对冲绩效指标（2 01 4 02-2 02 2 06 1年化收益率年化波动率信息比率月度胜率最大回撤率卡玛比率动量/反转volume_ret2015.17%6.46%2.3581.00%7.70%1.97moneyflow_ret2021.56%9.95%2.1778.00%13.33%1.62流动性daily_turn_std29.11%12.49%2.3377.00%9.58%3.04minute_turn_std17

23、.32%6.32%2.7480.00%3.77%4.59波动率minute_volatility24.23%7.36%3.2985.00%4.08%5.94daily_pv_corr11.02%4.48%2.4672.00%2.70%4.08价量相关性minute_pv_corr27.58%8.62%3.2078.00%5.13%5.38m in ute_price_a utocorr31.11%9.21%3.3884.00%7.26%4.29滨料来源：wind.今年以来，上 述 量 价 类 A lp h a 因子都取得了正向收益，其中累计收益最高的为daily_turn_std（日频换手率稳

24、定性）因子，录得收益19.73%；minute_volatility（高频波动帛）.minute_pv_corr（分钟价量相关性）因子紧随其后，分别录得收益18.91%和 16.27%。从信息比率来看，表现最好的也是minute_volatility（高频波动率）和daily_turn_std（日频换手率稳定性）因子，上半年的年化信1 比率分别为7.28和 4.87,表现非常亮眼。图表8 8：2 0 2 2年力股市场量价类4幻 力3因子多空对冲累计收益、信息比率（截 至2勿2年6月底）%长2 01 51 050864累计收益率信息比率(年化)资料来源：wind,众所周知，量价类因子在中小市值股

25、票中的有效性更强，因此在市场更偏中小市值风格的时候，量价因子的表现往往更好。我们选取常用的沪深300指数代表大盘股、中证1000指数代表中小盘股，观察两个指数从2012年以来的相对走势。可以发现在2017年以前，中证1000指数有较为稳定的优势；但从2017年开始至2021年年初，沪深300指数持续占优，观察同期量价因子的表现，就会发现许多传统量价因子的有效性明显下降，比如传统反转因子在2017年出现长时间回撤，传统波动率、换手率因子在2018年、2019年多次出现大幅回撤，另外伴随着2020年 至 2021年初的机构抱团行情，我们构建的量价类Alpha因子的波动也明显增大；直 到 2021年

26、 3 月份，市场重回中小市值风格，量价类因子的表现才开始回暖。在未来，如果以沪深300成分股为代表的核心资产难以持续占优，尤其是随着注册制的放开，A 股市场的股票数量越来越多，在许多未被研究机构覆盖的中小票中，也将出现更多具有投资价值的股票，那么我们相信量价类因子将会有更多的用武之地。图表8 9.沪 深3 0 0与中证/优?指数净值走势（2 01 2 01-2 02 2 06 1mMI-8mSS6IS0208ISm二s二s匚9091之8160MC三ssxblsSu-oz1二07543210资料来源：Wind,4.3 主动量化策略上半年绩效回顾传统的多因子选股通过复合单个有效的选股因子，得到对于

27、股票截面收益率的预测，再结合对于投资组合的风险控制目标，通过组合优化得到最终的投资组合持仓明细。我们定义的主动量化选股策略不仅仅是对股票收益的截面预测，而是通过对价值投资或行为金融理论的深度理解，捕捉市场反应不足/过度带来的收益。组合构建流程是基于金融逻辑和因果推断，根据特定事件或指标筛选出股票池，同时结合对应筛选方式得到股票组合。我们按照组合构成我们基于分析师推荐、机构持股和财报信息3 个维度构建了一系列主动量化选股策略。红利风格今年收益显著，成长类策略在一季度回撤之后，二季度迎来全面反弹，整体而言今年上半年各类量化选股策略均取得不俗业绩表现。1.分析师推荐：a）分析师盈利预期的调整意味着个

28、股在短期受市场认可的边际变化，我们基于分析师预期调升数据精选当前边际改善优秀的个股构建组合；b）券商金股是时下各家券商都普遍关注的热门点，我们在全市场各家券商推荐的金股中标的中精选基本面最好的标的构建券商金股组合：2.机构持股：a）跳脱于传统指数增强模型局限于对宽基指数的增强，我们基于对主动股票平均持股的刻画，构建了主动股基的业绩增强策略；b）机构行为信息是独立于持仓信息外的另一大类alpha来源，我们通过筛选跟踪顶级私募机构的调研行为，精选构建了机构行为跟随组合；3.财报信息：a）在风格切换的行情下，红利策略在今年取得了亮眼的表现。红利策略的构建核心在于对高股息股票的进一步优选，我们以股息率

29、为核心，在要求股票长期分红前提下精选出成长性好、波动低的个股构建组合；b）区别于以往盈余惊喜策略借助于分析师预期数据，我们直接对比股票财报真实利润和前期预告预计利润寻找出现盈余惊喜的股票，同时结合股票现金流特征寻找更具成长性的标的，进而构建了财报相对预告的盈余惊喜组合；图表9 2策略收益表现组合/指数绝对收益超额收益PEAD,not ice2.H14.4%I红利精选2.%4.%权益基金业绩增强一%5.1机构行为跟随 7%6 G券商金股精选-6.7%2.九分 析师预期调升6%0.%普通基金型基金指数-9.4%一沪深300 2%-中证500-12 3%中证1000 7%-创业板指数-15 4%资料

30、来源：wind,朝阳永续,机构行为跟随组合资产管理机构作为专业投资者，具备完善的投研体系和独特的信息获取优势，其行为信息中蕴含了重要的alpha。借助于市场上的主流资产管理机构评选活动，我们筛选了一系列重点关注机构列表，并跟踪这些资产管理人最新的机构调研行为。今年上半年，组合绝对收益-5.7%,超额中证500指数6.6%。图表 以：机构投资者行为跟随组合绩效年份组合收益中 证500指数超额收益信息比率201337.8%10.0%27.7%2.04201440.9%39.0%1.9%0.222015131.6%43.1%88.5%2.822016-14.4%-17.8%3.3%0.5520171

31、8.1%-0.2%18.3%2.362018-17.8%-33.3%15.5%2.52201956.3%26.4%29.9%2.18202079.2%20.9%58.4%3.89202161.9%15.6%46.4%2.4420220630-5.7%-12.3%6.6%0.83全样本35.7%7.1%28.7%2.09资料来源：wind、朝阳永续，权益基金业绩增强组合公募权益基金整体相对于市场宽基指数呈现出显著超额收益,然而由于市场风格的变化,单只基金长期保持稳定靠前的业绩水平具有较高难度。我们在跟踪权益基金整体的风格、行业配置前提下，利 用 alpha模型获取超额收益，构建权益基金业绩增强组

32、合。今年以上半年，权益基金业绩增强组合绝对收益-4.1%,超额普通股票型基金指数5.3%o图表9 2权益基金业绩增强组合绩效年份组合收益普通股票型基金指数年化超额信息比率2011-18.2%-24.7%6.5%1.60201226.6%5.7%21.0%3.25201338.3%15.5%22.9%2.65201438.8%23.7%15.1%1.70201571.9%47.0%24.9%1.342016-0.8%-12.4%11.6%1.97201737.7%16.1%21.6%2.882018-21.6%-24.3%2.7%0.60201966.0%47.0%19.0%1.79202069

33、.6%58.1%11.5%0.85202119.9%9.6%10.3%1.0220220630-4.1%-9.4%5.3%0.94全样本25.0%10.3%14.7%1.65资料来源：wind,朝阳永续,PEAD.notice 组合对比上市公司定期报告披露利润和前期业绩预告的预计利润，我们筛选出财报相对预告出现盈余惊喜的股票列表，基于财报现金流特征，我们进一步圈定更具成长性的标的构建 PEAD.notice选股策略。今年上半年，组合绝对收益2.1%,超额中证500指数14.4%。图表9 3：PEAD.notice级会烤改年份组合收益中 证500指数超额收益信息比率201222.2%0.3%21

34、.9%2.68201372.0%16.9%55.1%3.34201459.4%39.0%20.4%1.562015158.2%43.1%115.1%3.4620166.8%-17.8%24.6%2.83201712.6%-0.2%12.8%1.802018-8.0%-33.3%25.3%3.94201951.4%26.4%25.0%2.05202059.5%20.9%38.7%2.51202154.7%15.6%39.1%2.42202206302.1%-12.3%14.4%1.69全样本42.7%7.0%35.8%2.67资料来源：wind,分析师预期调升组合分析师总是倾向于给出乐观预期，我

35、们难以直接对比分析师对于不同股票的推荐数据而度量分析师的推荐力度差异，因此我们着眼于推荐的边际变化，即对于同一分析师自身在态度上的转变，从分析师对于自身预期数据的更新调整窥见其对股票的推荐力度的变化。今年上半年，分析师预期调整组合绝对收益-11.6%,超额中证500指数0.7%。图表94分析师预期调整组合绩效年份组合收益中 证500指数年化超额信息比率2011-15.3%-33.8%18.5%3.13201210.7%0.3%10.5%1.21201368.8%16.9%51.9%3.30201459.2%39.0%20.1%1.37201556.9%43.1%13.8%0.882016-11

36、.9%-17.8%5.9%0.93201717.3%-0.2%17.5%2.002018-16.9%-33.3%16.4%2.47201963.8%26.4%37.4%2.76202045.6%20.9%24.8%1.64202124.1%15.6%8.5%0.5620220630-11.6%-12.3%0.7%0.13全样本21.8%2.4%19.3%1.63资料来源：wind,朝阳永续,红利精选组合股票的收益来自于两部分:股息收入和资本利得，其中股息收入可以通过股息率来刻画。股息率不仅是重要的选股因子，也是Smart Beta指数中重要的一类因子即红利因子。在今年风格转变的市场行情下，红利

37、策略取得了优异的业绩表现。红利策略的核心在于对于高股息股票的进一步优选，在适应的市场行情下，该策略能取得优异的表现。红利策略主要通过红利因子来筛选股票。常见的红利策略有红利低波策略，即红利因子结合波动性指标构建Smart Beta组合。我们在红利低波策略的基础上进行优化，寻找高成长性标的，筛选出的股票组合具有低波动性、高股息率和高成长性的特点。今年上半年，红利精选组合绝对收益2.0%,超额中证红利指数4.0%。图 表9 5红利精选组合绩效年份组合收益中证红利年化超额信息比率2011-20.5%-23.6%3.0%0.73201216.4%7.1%9.3%1.48201328.0%-10.2%3

38、8.1%2.89201463.4%51.7%11.7%1.20201558.9%26.9%32.1%2.1520166.2%-7.6%13.8%3.12201725.1%17.6%7.6%1.182018-16.4%-19.2%2.9%0.45201919.2%15.7%3.5%0.6120205.3%3.5%1.8%0.21202124.5%13.4%11.1%0.83202206302.0%-2.0%4.0%0.53全样本16.5%4.6%11.9%1.34资料来源：wind、券商金股精选组合近年来券商对于金股组合的关注显著提升，券商每个月都会披露月度金股组合，一般包含数量在1 0 只左右

39、的重点推荐股票。金股组合作为券商分析师的核心推荐，其中的个股明细对于投资而言具有重要的参考价值。我们希望在券商金股名单中结合量化手段进行进一步的分析构建金股组合。今年上半年，组合绝对收益-6.7%,超额普通股票型基金指数 2.7%。图表9 6券商金股精选组合绩效年份组合收益普通股票型基金指数年化超额信息比率2018-14.0%-24.3%10.3%1.57201952.4%47.0%5.3%0.54202073.5%58.1%15.4%1.02202119.9%9.6%10.3%0.6320220630-6.7%-9.4%2.7%0.44全样本24.1%13.8%10.3%0.85资料来源：”

40、而&朝阳永续,五 量化择时展望5.1、指数量化择时市场有望四季度迎来最佳布局点。目前所有的规模指数都处于周线级别下跌中，结构上基本上都走完了 3 浪或5 浪结构。短期而言，我们认为4 月底以来的日线级别反弹已基本临近尾声，三季度大概率要迎来一波日线级别调整。届时，若市场创出新低，上证50、沪深300、科创50周线级别下跌己经走出了 7 浪结构，基本上是周线级别的底部；若市场不创出新低，则意味着2022年 4 月月份的底部大概率就是周线级别的底部。因此届时市场无论创不创新低，都将是布局的好时点，这个时点大概率在4 季度。因此我们认为市场下半年大概率是先抑后扬的节奏。图表97：上证综指中期走势结构

41、图货料来源：Wind.图表9 8上证50中期走势结构图图表99：沪深3。中期走势结构图资料来源：Wind,资料来源：Wind,图表/宏：创业板指中期走势结构图8500图表I0Z中 证 中 期 走 势 结 构 图资料来源：Wind,41002018/10资料来源：Wind、5.2、行业量化择时就行业配置角度而言，我们推荐周线级别下跌比较充分的行业，规避周线级别下跌只走了 1 波的行业。目前来看，非银行金融、医药、食品饮料、计算机基本上都已走完了 5浪或7 浪结构，若再经历一波3 季度的日线级别调整，周线级别下跌基本上走了 7-9浪结构，大概率是周线的底部，届时可以积极布局，这个逻辑和上述指数择时

42、的逻辑基本类似。汽车、电力设备及新能源、国防和军工、房地产、基础化工、通信、传媒、轻工制造等板块的周线级别下跌在结构上只走了 1 浪,下跌不够充分，短中期很难有大的行情,特别是对前期经历了大幅反弹的板块，尤其要注意继续下跌的风险。图表Z Q 3：非银行金融中期走势结构图图 表 医 药 中 期 走 势 结 构 图资料来源：Wind,资料来源：Wind,图表1。5：食品饮料中期走势结构图43500.00图 表106：计算机中期走势结构图850039500.0037500.0035500.0033500.0031500.0029500.0027500.0041500.0025500.002021/0

43、2/102021/06/102021/10/102022/02/102022/06/102020/07/10 2020/11/10 2021/03/10 2021/07/10 2021/11/10 2022/03/10资料来源：Wind、资料来源：Wind,图 表 汽 车 中 期 走 势 结 构 图图 表 电 力 设 备 及 新 能 源 中 期 走 势 结 构 图17500资料来源：Wind,资料来源：Wind,图表109：国防和军工中期走势结构图12500图表0：基础化工中期走势结构图1000030002019/08/01 2020/04/01 2020/12/01 2021/08/01 2

44、022/04/01资料来源：Wind,资料来源：Wind.图表I:传媒中期走势结构图图表2：通信中期走势结构图63002020/07/10 2020/12/10 2021/05/10 2021/10/10 2022/03/102020/07/10 2020/12/10 2021/05/10 2021/10/10 2022/03/10资料来源：Wind,资料来源：Wind,45002019/04/09 2019/10/(2020/04/09 2020/10/09 2021/04/09 2021/10/09 2022/04/09图表4：轻工制造中期走势结构图46002019/08/09 2020/01/09 2020/06/09 2020/11/09 2021/04/09 2021/09/09 2022/02/09资料来源：Wind,资料来源：Wind.风险提不量化模型基于历史规律总结，如若未来宏观、行业、市场、政策发生结构性变化，模型有失效风险。