1.1.1 市场中观维度小市值效应显著增强

2023/8/14-2023/8/18期间A、H股市继续双双回落：港股恒生指数收跌5.89%，恒生科技跌6.22%；A股中证全指跌2.39%，主要宽基再度全数翻绿，其中上证50跌2.39%，中证1000跌2.97%。

市场风格层面，小市值因子的领先优势进一步扩大。本周A股市场上小市值、动量、流动性和价值因子的收益均超过1%，其中小市值因子以4.19%的回报再度处于领先水平，次之的动量因子收益则为1.99%，小市值因子的领先优势环比进一步扩大。反转、成长因子则出现超1%的下跌，垫底的成长因子跌幅为2.19%。

1.2. 主流宽基成分股的风格特征

1.2.1 沪深300内动量因子收益领先

沪深300的动量因子在大类因子中涨幅居首，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2.54%的收益处于首位，紧随其后的流动性因子涨2.42%，居末的成长因子收益则为-3.62%。在细分因子中，收益领先的为涨2.8%的12月相对强势因子，次之的月度换手率、季度换手率因子收益也都超过2%，未预期盈余因子则以-3.8%的收益垫底。

1.2.2 中证500成分股仍由动量效应主导

在中证500成分股内，动量因子的涨幅在大类因子中领先，细分因子中12月相对强势因子的表现最优。在中证500的大类因子中，动量因子以4.5%的收益强势领先，次之的流动性、价值因子涨幅分别为1.2%和1.14%；其他大类因子均表现不佳，其中垫底的反转因子收益为-4.27%。在细分因子中，领涨的12月相对强势因子收益为4.67%，领跌的季度收益率因子回报则为-4.89%。

1.2.3 中证1000的大类风格仍以动量效应为主

在中证1000指数的大类因子中，动量效应的表现颇为抢眼。本周在中证1000股池的大类因子间，动量因子以2.63%的收益处于领先地位，价值因子收涨1.36%，表现最差的小市值因子回报为-2.23%。在细分因子中，涨幅居首的12月价格动量因子本周收涨3.1%，次之则为收涨2.9%的12月相对强势因子。表现较差的月度收益率、总市值对数收益分别为-1.94%、-2.23%。

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本周仅有5个行业收涨，26个行业收跌。防御性的环保行业以1.27%的收益领涨，纺服、轻工、军工及建材行业也都取得正的收益。在行情翻绿的行业中，TMT板块的行情持续低迷，其中传媒、计算机、电子行业均以超过4%的跌幅在全行业处于垫底水平。

多数行业均呈现出显著的小市值风格，强势行业则未有一致的风格。分行业来看，多数行业的小市值因子均取得了不低的收益。非银、交运、汽车、通信、计算机、商贸、机械行业的小市值因子收益均超过5%，仅传媒、地产、医药、公用行业的小市值因子收益为负。在涨幅前10的强势行业间，环保行业的小市值、价值因子收益分别为4.01%、1.68%，其他强势行业并未与其有一致的风格特征。

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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62只，产品规模共计534.27亿元；中证1000指增产品有36只，规模合计271.8亿元。

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0.99%，最低为-0.67%，平均超额为0.27%；

·近1个月，超额收益最高为1.94%，最低为-1.48%，平均超额为0.16%；

·近1季度，超额收益最高为3.67%，最低为-2.85%，平均超额为1.60%；

今年以来，超额收益最高为6.92%，最低为-6.69%，平均超额为0.72%。

3.2 500指增产品平均超额为0.40%

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1.44%，最低为-0.47%，平均超额为0.40%；

·近1个月，超额收益最高为1.36%，最低为-1.82%，平均超额为0.09%；

·近1季度，超额收益最高为5.17%，最低为-1.80%，平均超额为1.50%；

·今年以来，超额收益最高为7.10%，最低为-6.93%，平均超额为0.54%。

3.3. 1000指增产品平均超额为0.68%

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2.85%，最低为-0.05%，平均超额为0.68%；

·近1个月，超额收益最高为4.28%，最低为-1.27%，平均超额为0.65%；

·近1季度，超额收益最高为6.29%，最低为-0.48%，平均超额为2.38%；

·今年以来，超额收益最高为8.31%，最低为-6.98%，平均超额为1.22%。

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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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