市场估值现状及区间分布 [page::0][page::1][page::2]

• 截至2025年9月26日，沪深300股债收益差为5.24%，逼近历史均值-2倍标准差。

- 上证50、沪深300、中证500、创业板指PE(TTM)分别为11.68、14.04、34.45和44.17倍，处于历史中高分位数区间。

• 创业板相对于沪深300的相对PE及PB处于较低历史分位，提示配置性价比较高。

主动权益基金行业仓位变化及基金发行动态 [page::3][page::4]

• 2025年6月至9月，主动权益基金行业仓位中通信、电子等行业明显增仓。

- 上周新成立权益型基金规模为249亿元，显示市场资金活跃度提升。

量化组合表现及因子收益 [page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]

• 沪深300指数增强组合今年以来超额收益4.87%，中证2000指数增强组合超额达15.91%。

- “预期惯性”组合今年以来超额收益11.18%，表现稳定且无明显回撤。

• 量价因子包含“适度冒险”、“完整潮汐”等11个高频因子，经低频化处理后均保持强选股能力，单因子Rank ICIR绝对值均超过4。

- 综合量价因子多空组合年化收益高达49.23%，今年以来多空组合相对收益19.59%，多头超额收益达6.86%。

| 因子名称 | Rank ICIR | 多空组合年化收益率 | 信息比率 | 最大回撤 |
|---------|-----------|-----------------|--------|---------|
| 适度冒险 | -4.87 | 39.04% | 4.24 | -5.58% |
| 完整潮汐 | -4.15 | 25.63% | 2.93 | -8.19% |
| 勇攀高峰 | 4.89 | 21.03% | 3.65 | -2.55% |
| 球队硬币 | -4.62 | 39.63% | 3.63 | -8.63% |
| 综合量价 | -5.48 | 49.23% | 4.62 | -4.84% |

• 各因子相关性较低，具备良好的组合互补性。

预期类因子表现突出，“预期惯性”因子今年以来多空超额收益达13.9% [page::8][page::9]

• 预期惯性因子多空对冲策略表现平稳上升。

- 兼具收益与稳定性，成为当前量化投资核心关注的因子之一。

【方正金工】主动权益电子行业仓位显著上升，“预期惯性”因子今年以来多空超额收益13.9%——金融研究报告深度解析

---

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《主动权益电子行业仓位显著上升，“预期惯性”因子今年以来多空超额收益13.9%》

- 作者： 曹春晓、陈泽鹏

• 发布机构： 方正证券研究所

- 发布日期： 2025年9月28日

• 主题： 主动权益基金行业仓位变化、市场估值、量化因子表现及策略追踪，特别强调“预期惯性”因子的多空超额收益表现。

报告核心论点：

1. 市场估值现状： 沪深300指数股债收益差下降至均值两倍标准差以下，主要指数PE处于历史中高位但创业板整体相对估值仍处于较低分位，显示创业板配置性价比较好。

2. 资金流向观察： 主动权益基金近期加仓电子、通信行业。

1. 量化策略绩效： “预期惯性”因子及11个特色量价因子组合表现活跃，其中综合量价因子实现多空组合年化超额收益近20%。

4. 风险提示： 基于历史数据，未来规律可能失效，存在市场超预期波动风险。

---

二、逐节深度解读

1. 市场估值分析

• 股债收益差逼近均值-2倍标准差：

股债收益差用股票收益率减去10年期国债收益率的差值衡量，以此判定股市相对于债市的吸引力。沪深300股债收益差为5.24%，接近均值-2倍标准差，表明股票相对债券的收益优势降低到历史低位，暗示股票估值偏高或风险偏重。[page::0,page::1]

• 各指数估值分位情况：

- 上证50 PE(TTM) 11.68倍（76.15%分位）
- 沪深300 PE 14.04倍（73.60%分位）
- 中证500 PE 34.45倍（70.82%分位）
- 创业板指 PE 44.17倍（43.42%分位）
创业板相较权重指数如沪深300还处于估值相对较低的历史水平，配置价值凸显。创业板50指数相对上证50的PE及PB均处于较低分位数，支持创业板板块的性价比观点。[page::0,page::2]

• 行业板块估值分布特点：

进一步细分，农林牧渔、食品饮料等传统行业PE处于历史较低水平（如农林牧渔PE仅18.52，处于6.57%分位），而电子、计算机、通信等科技及防御性行业估值相对较高，反映市场重心在成长和科技板块上。[page::3]

• 图表解读：

图表1和图表2展示沪深300及中证500股债收益差走势，其均值回复特性明显，当前皆逼近历史低位，提示估值和收益质量处于压力区间；图表3和4呈现各板块和主要指数的分位数，科技成长板块分位普遍高于传统板块，科技板块仓位增加符合此趋势。[page::1,page::3]

2. 主动权益基金仓位及资金流观察

• 基金仓位变化：

图表10显示2025年6月底至9月底，主动权益基金仓位增持集中于通信、电子、计算机等行业，增持幅度分别达到3.94%、3.34%和2.06%。反映基金经理依然看好科技成长板块，这与估值分析中创业板及科技行业性价比匹配。[page::4]

• 基金发行情况：

近期权益型基金新成立规模活跃，上周新增249亿元，整体募资规模和沪深300指数走势相关性高，展现市场情绪与资金面较为正向。[page::4]

3. 量化组合业绩跟踪

• 近期组合超额收益表现：

- 沪深300增强组合周超额收益为-0.06%
- 中证500增强组合 +1.95%
- 中证1000增强组合 +1.66%
- 中证2000增强组合 +3.99%
- 预期惯性组合 -2.31%
其中中证2000增强组合周表现最佳，显示小盘股相关策略活跃。预期惯性组合短期表现回落，但今年以来多空超额收益仍为正（11.18%）。[page::4,page::5]

• 历史业绩表现：

2025年以来，主要指数增强组合均有可观超额收益，中证2000增强组合领先，预期惯性多空收益表现稳健。报告强调风格因子选股收益显著，尤其市值、成长和分析师预期调整因子，今年以来多头超额收益率分别为13.31%、8.25%、7.11%。[page::5,page::6]

• 因子表现解读：

图表14、15展示不同风格因子多头超额收益及历史表现曲线，突显今年基本面质量和预期相关因子表现回归强劲，辅助投资策略优化。

4. 高频因子低频化及多因子选股策略绩效

• 高频因子构建与低频处理：

报告详细介绍11个量价因子（如“适度冒险”、“完整潮汐”、“勇攀高峰”等）基于分钟级及日频数据构建，经过月频平滑处理以降低换手率，实现较好的选股效果。[page::6,page::7]

• 因子统计指标：

多因子均具有显著的Rank IC和Rank ICIR指标（IC衡量预测能力，ICIR衡量稳定性），均超过4的绝对值，显示选股能力和稳定性均优异。综合量价因子更是统合11因子，综合表现明显优于单一因子，年化收益率达49.23%，信息比率4.62，最大回撤控制良好。[page::7]

• 因子相关性分析：

因子间相关系数整体偏低，表明各因子捕捉市场不同维度的alpha，有较好的多样化效果。[page::7]

• 因子收益表现：

十分组多空组合数据显示，11个量价因子年初至今累计多空收益分别位于7%至19%以上，综合量价因子今年以来多空超额收益为19.59%，多头超额也达到6.86%。这充分体现基于高频数据构建的量价因子在实际策略中的有效性。[page::7,page::8]

• 图表21、22呈现综合量价因子多空净值和多头超额净值的持续上升趋势，强调了因子体系的长期稳定性和成长性。[page::8]

5. 预期惯性及真知灼见因子的表现

• 预期类因子简介：

包含“预期惯性”和“真知灼见”两个因子，侧重分析师对未来预期调整与动量、估值的协同作用。[page::8,page::9]

• 绩效表现：

- 预期惯性因子多空净值和多头超额净值图连续攀升，显示出因子在市场中的持续alpha贡献，且几乎无明显回撤，体现风险控制能力较强。[page::8]
- 真知灼见因子表现更为优异，累计净值多年持续上涨，近期多头超额净值创新高，表明分析师预期调整的深度价值已被市场逐步认可。[page::9]

6. 风险提示

• 报告明确指出历史数据对未来的适用性存在局限，可能会出现规律失效；

- 市场行情或出现超预期波动，导致驱动因子失效或阶段性表现不佳；

• 投资者需注意因子模型的外推风险及市场环境变化。[page::0,page::1,page::9]

---

三、图表深度解读

• 图表1和2股债收益差曲线：

以沪深300和中证500为对象，均显示股债收益差均值回复特征，当前逼近均值-2标准差，意味着整体市场估值偏高，股票相对债券缺乏吸引力，可能触发短期调整压力，但也可能预示中长期回调后的价值机会。[page::1]

• 图表3与4行业及指数估值分位：

详细列出各板块历史估值最大、最小、中位数及当前估值分位，突出创业板和科创板高估，主板及传统行业估值偏低，助推资金结构性流向判断。[page::2,page::3]

• 图表10主动权益基金行业仓位变动：

柱状条形图明确显示电子、通信行业仓位大幅提升，反映主动基金经理对科技成长板块看多，可能推动该类板块估值修复。[page::4]

• 图表12组合超额收益比较：

条形图直观展示不同增强策略的周超额收益，突出中证2000及中证1000组合的活跃表现及预期惯性组合短期下滑，强调策略调整和风险管控必要。[page::5]

• 图表14、15主要风格因子多头表现及走势：

直方图与曲线图结合，展示各因子的收益贡献和时间演进，强调分析师预期调整因子及市值成长因子为今年的收益亮点。[page::5,page::6]

• 图表16、17因子绩效及相关性矩阵：

展示11个量价因子的统计指标及相关系数，便于理解因子间差异及构建多因子组合的合理性。[page::7]

• 图表18、19综合量价因子绩效及多空组合收益：

综合展示因子净值稳定增长，多空对冲策略表现强劲，年化收益率近50%强调优越的策略表现和风险调整能力。[page::7,page::8]

• 图表21、22综合量价因子净值曲线和多头超额累计收益图：

连续上升无大幅回撤，体现因子策略稳定盈利能力。[page::8]

• 图表23、24预期惯性因子多空和多头超额净值：

稳步上升且波动较小，具有较强的预测和收益稳定性。[page::8]

• 图表25、26真知灼见因子净值：

更为强劲的增长趋势，强调该因子在长期选股中的显著优势和潜力。[page::9]

---

四、估值分析

报告主要从估值分位分析市场和行业配置价值，未涉及深度DCF或多阶段模型，但通过历史分位数和股债收益差提供了估值相对合理性的直观判断：

• 股债收益差的均值回复特性作为市场择时参考；

- PE和PB的历史分位用以辨识行业和板块配置性价比；

• 相对估值如创业板相对沪深300的PE、PB比率用作配置偏好的衡量。

因子策略估值内在基于统计套利和多因子组合模型，强调因子稳定性与信息比率，未展开传统DCF估值模型。[page::1,page::2,page::7]

---

五、风险因素评估

• 历史规律失效风险： 报告基于过往数据和模型构建，未来市场环境如果发生剧变，历史alpha可能失效；

- 外部环境冲击： 政策、宏观经济、资本市场波动等可能造成策略无效；

• 驱动因子阶段性失效： 个别量价因子或预期因子可能因市场环境变化表现减弱。

报告未深入提供具体缓解办法，但暗示需动态监控因子表现并做好风险管理。[page::0,page::1,page::9]

---

六、批判性视角与细微差别

• 报告强调基于历史数据优势，但未充分披露因子策略在极端市场环境下的表现，或剧烈波动时的风险敞口。

- “预期惯性”组合表现虽亮眼，但短期有波动风险，该波动在最新周表现为负，说明预期因子也面临不确定性。

• 市场估值显示科技成长板块仍处较高分位，资金流向虽支持该方向，但存估值泡沫风险，需适度谨慎。

- 报告对因子相关性处理采用正交化，策略多样性较好，但高频数据转换为低频可能忽视交易成本及市场冲击成本影响。

整体报告内容丰富，数据来源权威（Wind等），但部分细节如因子构建参数、交易成本等未详细披露，需结合投资者实际做进一步验证。

---

七、结论性综合

本报告通过详实的数据分析和多因子量化策略回测，展示了2025年9月中国股市的估值格局、资金流向及基于高频数据的量价因子绩效，凸显以下关键点：

• 市场估值： 当前沪深300与中证500股债收益差逼近历史低位，估值整体处于历史较高水平，尤其是科技等成长板块，但创业板相对仍有配置价值；

- 资金流向： 主动权益基金近期显著提高了电子及通信行业仓位，符合市场热点和成长方向；

• 因子表现： 多个高频量价因子经过低频处理后依然显示较强的选股能力，尤其以“预期惯性”和“真知灼见”因子表现最为突出，今年以来多空超额收益显著，达13.9%以上；

- 量化组合表现： 中证2000和1000指数增强组合表现突出，反映小盘成长行情活跃；

• 风险提示： 历史数据模型可能失效，市场环境变化可能影响因子表现，投资需注意防范风险。

总体来看，报告立场谨慎乐观，鼓励关注成长科技板块的配置机会，同时依托多因子量化模型实现风险调整后超额收益，适合风险承受能力较强的主动权益投资者采纳。[page::0~9]

---

图表部分示例（Markdown格式）

• 股债收益差曲线示例

• 创业板指/沪深300相对PE曲线

• 主动权益基金行业仓位变动

• 预期惯性因子多头超额净值

---

关键词解读

• 股债收益差：股票收益率与无风险债券收益率的差，反映股票的相对吸引力。

- PE（TTM）：市盈率，基于过去12个月的净利润计算，用以估值高低。

• PB_LF：市净率，反映股票价格相对于账面价值的水平。

- Rank IC & Rank ICIR：衡量因子预测能力及稳定性，绝对值越高，因子选股能力越强。

• 多空组合：同时持有多头和空头仓位，反应因子净效益，控制市场风险。

- 低频化处理：将高频（分钟/日）因子通过平滑转换为月度信号，减少换手和交易成本。

• “预期惯性”因子：基于分析师预期调整的动量效应，捕捉预期变化的持续趋势。

---

综上，方正金工此次报告提供了详实的数据分析、资金流动趋势与量化因子绩效的全面视角，是投资者理解量化选股、市场估值与结构性机会的重要参考材料。[page::0~9]

报告