1.国泰君安证券研究报告提出通过估值、流动性和拥挤度构建量化择时策略，以捕捉风格指数底部与顶部特征。
2.2011年以来，大小盘、价值成长与红利类指数择时模型多头组合平均年化收益率为18.54%，平均超额年化收益率为16.46%。
3.其中，市场流动性模型底部择时的准确度与效果相较顶部择时更为显著，可单独捕捉流动性恐慌底部信号。
4.另外，拥挤度模型可以与估值流动性模型有效互补，规避风格指数交易拥挤下跌风险。
5.最后，应用估值、流动性与拥挤度的量化择时模型能够较为准确地捕捉风格指数底部与顶部特征，同时能有效规避交易拥挤下跌风险。
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本文转载自微信公众号：国泰君安证券研究
报告导读：“有效市场”不是静止的状态，而是动态的过程。本篇报告我们在估值模型基础上从微观结构角度引入市场流动性与交易拥挤度模型，研究其在风格指数择时中的作用。应用估值、流动性与拥挤度的量化择时模型能够较为准确地捕捉风格指数底部与顶部特征，同时能够有效规避交易拥挤下跌风险。2011年以来大小盘、价值成长与红利类指数择时模型多头组合平均年化收益率为18.54%，平均超额年化收益率为16.46%；大小盘与价值成长混合风格指数择时模型多头组合年化收益率为20.10%，超额年化收益率为16.24%。
风格指数量化择时研究框架。风格指数包括大小盘、价值成长与红利类指数（沪深300、中证500、中证1000、中证红利、国证成长、国证价值）；大小盘与价值成长混合风格指数（大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值）。我们从微观结构角度引入市场流动性与交易拥挤度指标，从指数估值、市场流动性与交易拥挤度等维度识别指数底部与顶部特征，研究相关模型在风格指数择时中的作用。
风格指数估值模型。指数估值因子包括指数PB、PE、PBPE以及股权风险溢价，我们通过计算估值因子所处历史分位数水平的方法来构建风格指数估值因子。2011年以来大小盘、价值成长与红利类风格指数估值模型多头组合平均年化收益率为10.38%，平均超额年化收益率为8.30%。
市场流动性模型。市场流动性因子包括买入冲击成本、卖出冲击成本、上涨流动性指数以及下跌流动性指数。市场流动性因子底部择时的准确度与效果相较顶部择时更为显著，可单独捕捉流动性恐慌底部信号。流动性因子底部择时单次平均反弹收益6.86%；2011年以来大小盘、价值成长与红利类风格指数估值流动性模型多头组合平均年化收益率为12.38%，平均超额年化收益率为10.30%。
交易拥挤度模型。拥挤度是一种顶部择时类避险因子，可以与估值流动性模型有效互补。我们从微观结构、波动率、流动性、相关性等多维度构建拥挤度因子，应用动量均线系统改进后，相较常规拥挤度因子能够更好地规避风格指数交易拥挤下跌风险。2011年以来拥挤度复合模型超额年化收益率为4.87%。
风格指数量化择时模型合成与应用。应用估值、流动性与拥挤度的量化择时模型能够较为准确地捕捉风格指数底部与顶部特征，同时能有效规避交易拥挤下跌风险。2011年以来大小盘、价值成长与红利类风格指数择时模型多头组合平均年化收益率为18.54%，平均超额年化收益率为16.46%，平均SHARP比率为1.06，超额收益年胜率为87%。我们将择时模型应用于大小盘与价值成长混合风格指数，2013年12月以来多头组合年化收益率为20.10%，超额年化收益率为16.24%，平均SHARP比率为1.13，超额收益年胜率为86%。
风险提示：量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险；估值与流动性恐慌双重底部择时效果较好，单独的流动性恐慌底部可能产生于指数下跌中继阶段。
文章来源
本文摘自：2025年3月15日发布的《风格指数如何择时：通过估值、流动性和拥挤度构建量化择时策略》
余齐文，资格证书编号：S0880522010001
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