大强小弱演绎极致，超额收益显著回落

第一部分：股票量化策略投资前瞻 量化策略运作方面，近期来看，不稳定因子数量再次下降并回到临界值内，对超额收益负面影响有所下降。从流动性层面来看，两市日均成交额相比6月明显回落，各大指数换手水平在7月受成交回落影响有所下滑，但月末已出现明显反弹趋势。风格方面，7月以来以上证50、沪深300为代表的大盘股显著跑赢中小盘股，市场风格维持大盘强势。波动率层面，各指数时序波动水平有所回升，个股截面波动水平小幅回落，已在历史均值下方，进一步下降的可能性不大。对冲成本来看，近期IF的远近月合约全面回到升水状态，IC及IM平均贴水成本仍有明显下降且处在历史低位，有利于锁定较好的长期对冲成本。从指数风险溢价对应分位值来看，中证500、中证1000配置价值仍高于沪深300。综合来看，三季度开始股票量化策略（包括量化选股和市场中性策略）运行环境的各个影响因素处在反复变化过程中，并没有较为一致的趋势，不过低迷已久的时序波动水平整体出现反弹，短期内股票量化策略的运行较为中性，可适度关注过往日历效应对超额端带来的波动风险。对于指数增强及量化选股等量化多头策略而言，近期中证500指数维持在高风险溢价区间，同时从中长期来看，中证1000指增策略从beta层面和超额获取层面，都非常值得关注，目前两类指增策略均有较好的配置价值。另外，三大股指期货基差贴水幅度在二季度以来持续收敛，处在非常合适的对冲成本区间，IC目前综合年化对冲成本不足2%，IM综合年化对冲成本下降到2%左右，未来可继续重点关注基于中证1000策略或混合配置中证1000策略的市场中性策略产品。 第二部分：股票量化策略7月业绩回顾 7月A股市场交投情绪在政治局会议前后发生明显变化，不过风格仍然维持大盘强势，量化策略运作环境弊大于利。据我们本次重点统计的700只（相同公司同一策略选取一只产品）股票量化策略产品显示，7月股票量化各类子策略绝对收益回落但仍多数为正，不过指数增强策略超额收益显著下降。具体来看，中高频策略中，三类指增策略绝对收益表现分化，但超额收益均有不同幅度回落。具体来看，沪深300指数增强策略7月平均来看在指增策略中绝对收益 表现最佳，但超额表现垫底，7月超额收益中位数为-0.25%。中证500指数增强策略7月绝对收益与超额表现在三类 指增策略中居中，超额收益在二季度连续为正后再度回撤，7月超额收益中位数为-0.29%。中证1000指数增强策略7月平均来看在三类指增策略中超额表现最佳，7月超额中位数为1.54%。市场中性策略方面，7月全月IC、IM远近月合约基差贴水集体收敛，空头端或给运作中的产品带来明显负收益，同时受到7月超额端整体回落的表现，中性策略再度小幅收跌，结束了连续3个月的正收益表现。量化复合策略方面，7月商品市场整体快速反弹，延续并加强了从6月中旬开启的上涨趋势，Wind商品指数大幅上涨6.49%，振幅7.44%，涨幅在近一年内罕有，且趋势流畅度也较高，流畅的上涨对CTA相对有利，策略整体表现快速反弹，叠加股票量化子策略多数为正的绝对收益表现，复合配置CTA和股票量化策略的量化复合策略产品7月继续上涨。 第三部分：本期股票量化私募推荐——磐松资产： 总体来看，磐松资产成立时间较短，但核心成员有较长的海外量化投资经验，公司投研团队匹配管理规模发展。磐松深耕低频赛道，与市场主流中高频量化策略相关性低，股票量化策略覆盖沪深300、中证500、中证1000指数增强和多空对冲策略产品线，各类策略从成立运作以来均有良好的业绩表现，优于同策略平均水平。低换手率对应较大的容量空间，可予以关注。 风险提示 策略拥挤度上升、对冲成本增加带来的策略收益不及预期、波动加大的风险。 内容目录 第一部分：股票量化策略投资前瞻4 基础市场回顾：4 量化策略投资环境：4 第二部分：股票量化策略7月业绩回顾10 第三部分：股票量化私募推荐17 风险提示18 图表目录 图表1：近一年股市重要指数月度涨跌幅4 图表2：近一月各行业板块涨跌情况4 图表3：因子不稳定程度5 图表4：近一年沪深两市成交额5 图表5：近一年主要指数换手率5 图表6：近一年大小盘风格特征6 图表7：近一年头部市值股票成交额占全市场比例6 图表8：近一年主要指数波动率（过去20日波动率年化）6 图表9：近一年个股收益率离散度6 图表10：近一年行业轮动速度7 图表11：近一月指数成分股与成分股外个股平均涨跌幅7 图表12：IF远月、近月实时基差走势7 图表13：IF跨期年化基差（加权）走势7 图表14：IC远月、近月实时基差走势8 图表15：IC跨期年化基差（加权）走势8 图表16：IM远月、近月实时基差走势8 图表17：IM跨期年化基差（加权）走势8 图表18：沪深300风险溢价率9 图表19：中证500风险溢价率9 图表20：中证1000风险溢价率9 图表21：股票量化策略运行环境分析10 图表22：股票量化策略业绩走势11 图表23：各子策略近半年各月平均收益表现11 图表24：中证500指数增强策略月度超额收益表现12 图表25：沪深300指数增强策略月度超额收益表现13 图表26：中证1000指数增强策略月度超额收益表现13 图表27：近一年沪深300指数增强策略产品周度超额收益相关性13 图表28：近一年中证500指数增强策略产品周度超额收益相关性14 图表29：近一年中证1000指数增强策略产品周度超额收益相关性14 图表30：近一年沪深300指数增强策略产品最大负超额（周度）15 图表31：近一年中证500指数增强策略产品最大负超额（周度）15 图表32：近一年中证1000指数增强策略产品最大负超额（周度）16 图表33：部分优秀私募近期业绩表现16 图表34：磐松中证500指数增强策略业绩走势18 图表35：磐松中证500指数增强策略收益指标展示18 第一部分：股票量化策略投资前瞻 基础市场回顾： 2023年7月A股市场出现了明显转向，分界点即7月24日政治局会议，会议前，市场基呈震荡下行走势，交投情绪低迷；会议之后，指数层面出现了快速反弹，热点主要集中在券商、地产板块。全月来看，上证综指上涨2.78%，沪深300指数上涨4.48%，中证500指数上涨1.49%，中小板指上涨0.39%，创业板指上涨0.98%，中证500指数结束了连续4个月的下跌。行业方面，根据申万一级行业分类，7月多数板块上涨，非银金融、房地产、商贸零售及建筑材料等板块涨幅均超过10%。下跌板块中，通信、传媒2个板块跌幅超过5%，国防军工、计算机、电力设备等板块跌幅紧随其后。 图表1：近一年股市重要指数月度涨跌幅图表2：近一月各行业板块涨跌情况 来源：国金证券研究所，Wind来源：国金证券研究所，Wind 量化策略投资环境： 通过对因子收益不稳定程度的追踪指标，衡量因子的稳定程度或对刻化量化策略运作的市场环境具有一定的意义。追踪范围选取成长、动量、价值、情绪、质量、收益及风险等类别下的37个三级因子：1）评估单个因子收益序列时序稳定程度（滚动60个交易日的标 准差），2）每个交易日将单个因子的滚动标准差与回看60日滚动标准差的90分位数进行 对比，3）统计样本因子中每个交易日滚动标准差大于自身回看60日滚动标准差的90分位数的因子个数。当多数因子收益波动同时加大时，可以合理推测市场或进入风格切换频繁、紊乱的市场环境中。从2021年以来的两次市场风格切换来看，约有超过40%的因子出现较大波动时，指数增强策略的超额稳定性可能会受到影响。2021年春节后随抱团股瓦解，不稳定因子数量快速上升并达到峰值，从同区间指数增强策略超额（以中证500指增策略行业超额表现为代表）表现来看，2021年2-4月虽仍有超额，但整体表现平平，如果以周为单位来看，期间超额波动明显加大。2021年9月开始，6-8月大幅上涨的周期股随着“碳中和”政策的逐步纠偏开启回调，不稳定因子数量在9-10月末这一期间持续维持在临界值上方，对应了同阶段连续的超额回撤表现。 2022年全年，因子有效性整体尚可，不稳定因子数量并未出现类似于2021年2月、9月 突破临界值后大幅飙升，并持续处在临界值上方的现象，仅在1月下旬，4月末到5月初， 6月及10月个别时段出现小幅突破临界值的情况，随后呈现快速下降趋势，因此并未对 超额带来显著的负面影响。从2022年11月开始，不稳定因子数量再次回到临界值以内波 动，并在年末延续了下行趋势。进入2023年以来，不稳定因子数量保持在临界值下方，并在2月-3月持续走低，4月中旬开始有明显上升，5月不稳定因子数量突破临界值后持续增加，一度超过2021年10月份水平，不过7月中旬开始不稳定因子数再次下降并回到临界值内，对超额收益负面影响有所下降。 图表3：因子不稳定程度 来源：国金证券研究所，Wind 流动性和市场活跃度方面，7月前三周A股市场整体偏弱势，月末随政治局会议的召开，低迷的市场也一扫颓势，快速反弹。全月A股交易情绪并不高涨，仅月初和月末两个交易日两市成交额在万亿以上。具体来看，7月首个交易日市场放量上涨，随后便开启下挫回调模式，两市成交也随之回落。7月24日政治局会议召开，由于政策预期的扭转，以地产、非银、消费为代表的顺周期板块领涨市场，市场整体的活跃度显著提升，交易量随之放大。全月来看，两市日均成交额8450亿左右，与6月相比下跌11.80%，今年以来仅高于1、2月平均成交水平。各大指数换手水平在7月受成交回落影响有所下滑，但月末同样出现明显反弹趋势，从日均换手率来看，上证50、沪深300、中证500和中证1000换手率环比分别下跌3.62%、9.24%、3.55%和9.63%。 图表4：近一年沪深两市成交额图表5：近一年主要指数换手率 来源：国金证券研究所，Wind来源：国金证券研究所，Wind 市场风格上，截至7月底，近一年来大盘股相对上证指数收益-4.89%，中小盘股相对上证 指数收益-9.61%。2023年春节后归来至2月末，市场维持中小盘强势的风格，但3月开始有所转向，3-4月大盘股以相对较小的跌幅跑赢中小盘股，5月上旬这一趋势延续，但中旬开始风格切换，6月沪深300及中证1000相对上证指数收益均在震荡中回升，不过全月大盘股跑赢中小盘股0.54%，市场风格相较5月再度逆转，7月大强小弱延续，尤其是月末受会议提振影响，全月大盘股跑赢中小盘股5.8%左右。从头部市值股票成交额占全市场比例来看，7月最后一周沪深300成分股成交占比显著回升，一度超过33%，平均占比24.5%左右。中证500成分股平均成交占比在15.4%左右，相比前期基本持平。 图表6：近一年大小盘风格特征图表7：近一年头部市值股票成交额占全市场比例 来源：国金证券研究所，Wind来源：国金证券研究所，Wind 从主要指数时序波动水平来看，近一年时序波动水平呈现中枢下移的趋势。进入2023年以来，时序波动整体呈现较低水平，3月开始除创业板指数外，其余指数波动水平均有不同程度的上升，4月时序层面波动水平变化不大，5月波动水平前高后低，平均来看有所扩大，6月指数时序波动较为分化，中小盘股票及创业板指数波动水平有比较明显的回升，7月指数波动水平从高处回落后反弹，平均来看各指数波动水平均有不同程度上涨。从近 期个股（以沪深300、中证500和中证1000所包含成分股为样本股票池）收益率离散程度来看，7月平均个股收益离散度相比6月小幅回落，略低于近一年中位水平，不过月末已有明显回升趋势。 图表8：近一年主要指数波动率（过去20日波动率年化）图表9：近一年个股收益率离散度 来源：国金证券研究所，Wind来源：国金证券研究所，Wind 从近期行业轮动速度来看（以申万一级行业分类为标准），7月行业轮动速度相比6有所上升，回到历史以来平均水平上方，对短期超额或有一定负面影响。从指数成分股内外板块的涨跌表现来看，7月绝大多数板块上涨，分行业来看，中证500成分股内个股平均表现占压倒性优势。 图表10：近一年行业轮动速度图表1