Ø 小盘宽基领涨，波动率、价值因子强劲

2023/05/29-2023/06/03期间A、H股市双双上扬：港股市场强劲反弹，恒生指数涨1.08%，恒生科技涨3.61%，科技港股或迎补涨行情；A股市场震荡上行，中证全指涨0.74%。科创50以1.40%的涨幅领涨宽基指数：创业板指涨0.18%，中证1000涨1.22%，表现最差的上证50跌0.63%。

风格因子层面，波动率因子表现强劲，盈利因子垫底。本周A股市场波动率因子收益率为1.97%，价值因子收益率为1.67%，二者表现分居前2。表现较差的流动性因子收益率为-1.02%，垫底的盈利因子收益率为-2.37%。

1.2. 主流宽基指数的因子表现

Ø 沪深300成分股中小市值效应强劲

沪深300指数内小市值因子在大类因子中涨幅居首，3月beta因子领涨细分因子。本周沪深300指数内小市值因子的收益率为3.14%，涨幅居首；次之的价值因子收益率为2.83%。盈利因子表现垫底，本周下跌3.43%。而在细分因子中，3月beta因子涨幅5.64%居首位，月度收益率因子涨4.44%；表现较差的12月残差波动率因子和长期盈利增长预测因子分别跌2.67%、4.68%。

Ø 中证500成分股盛行波动率风格

在中证500股票池内，波动率因子领涨大类因子。波动率因子、动量因子的收益率分别为3.56%、1.47%；表现垫底的盈利因子收益率为-2.01%。在细分因子中收益居首的12月beta因子涨3.49%，次之的3月beta因子和月度收益率因子分别涨3.31%、2.19%；表现较差的月度换手率因子和季度换手率因子分别跌2.18、2.54%。

Ø 中证1000内波动率因子领涨

在中证1000指数内波动率因子涨幅居首。波动率因子的收益率为3.08%，次之的流动性因子收益率为2.51%，跑赢其他大类因子；成长因子下跌1.41%，表现最差。在细分因子中，12月beta因子以4.28%的涨幅居首，次之的3月beta因子收益率4.21%；表现较差的利润5年增速因子和季度收益率因子分别下跌1.72%、2.26%。

1、搭建网络销售平台

31个行业中传媒行业领涨，煤炭行业领跌。传媒行业本周上涨9.67%，次之的计算机行业上涨6.39%。表现较差的电力设备、医药生物行业分别下跌1.71%、2.07%，前期表现不俗的煤炭行业收跌2.84%。整体来看，共有16个行业收涨、15个行业收跌，全行业行情呈改善态势。

在各行业的风格表现上，涨幅靠前的传媒、计算机行业波动率、动量风格强劲。本周计算机、通信行业的波动率因子收益分别为8.73%、8.53%，均处于行业前五水平。动量因子在传媒、计算机、通信行业的收益率分别为4.59%、4.27%、3.08%，均处于行业靠前水平。

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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589.6亿元；中证500的指增基金有61只，产品规模共计465.6亿元；中证1000指增产品有33只，规模合计218亿元。

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1.42%，最低为-0.83%，平均超额为0.02%；

· 近1个月，超额收益最高为1.76%，最低为-0.74%，平均超额为0.32%；

· 近1季度，超额收益最高为4.66%，最低为-2.88%，平均超额为-0.23%；

· 今年以来，超额收益最高为3.73%，最低为-5.35%，平均超额为-0.87%。

3.2 500指增产品平均超额为-0.27%

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0.86%，最低为-1.46%，平均超额为-0.27%；

· 近1个月，超额收益最高为1.68%，最低为-1.16%，平均超额为0.22%；

· 近1季度，超额收益最高为2.32%，最低为-4.24%，平均超额为-0.52%；

· 今年以来，超额收益最高为3.97%，最低为-9.52%，平均超额为-1.22%。

3.3 1000指增产品平均超额为-0.33%

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0.70%，最低为-1.48%，平均超额为-0.33%；

· 近1个月，超额收益最高为2.33%，最低为-0.38%，平均超额为0.98%；

· 近1季度，超额收益最高为4.62%，最低为-3.01%，平均超额为1.26%；

· 今年以来，超额收益最高为4.78%，最低为-10.41%，平均超额为-1.40%。

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5.1 因子构建步骤

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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