A股10月第1周(10.9-10.15)因子周报—市场弱势振荡，反转风格占优
A股10月第1周(10.9-10.15)因子周报
——市场弱势振荡，反转风格占优
投资要点
Ø 市场弱势振荡，反转风格占优
上周市场持续弱势振荡，中证全指收跌0.46%，恒生指数涨1.87%。A股宽基的分化行情延续，科创50涨0.44%，上证50跌0.72%。市场风格方面，表现最强的反转因子收益为0.56%，最差的盈利因子收益为-2.71%。
Ø 电子行业领涨，强势行业未现风格共振
在基本面消息的刺激下，电子行业以4.9%的收益强势领涨，次之的汽车和医药行业涨幅也均超过2%。商贸、建筑装饰、社服行业的跌幅则均超过4%。在涨幅前十的行业中，电子行业的价值因子收益位居全行业第7；汽车行业的波动率因子在全行业居首；医药行业的成长因子收益位居第4。总体来看，这些强势行业并无一致的风格特征。
Ø 3大类公募指增产品的平均超额悉数告负
本周沪深300的指增产品平均超额为-0.34%，最高为0.41%，最低为-1.41%；中证500指增产品的平均超额为-0.19%，最高为1.01%，最低为-1.12%；中证1000指增产品的平均超额为-0.59%，最高为0.25%，最低为-1.52%。
Ø 风险提示
本报告仅作为投资参考，相关指标的计算均基于合理逻辑，组合过往业绩并不预示未来表现，亦不构成投资收益的保证或投资建议。
正文目录
正文
1. 市场弱势振荡，反转风格占优
1.1 宽基延续分化行情，科创50再度收涨
1.1.1 市场风格层面反转因子弱势领先
2023/10.9-2023/10/13期间市场整体仍弱势振荡：港股恒生指数收涨1.87%，恒生科技涨1.67%；A股中证全指收跌0.46%，宽基指数分化的行情持续演绎，科创50涨0.44%，中证1000收涨0.05%。沪深300、上证50分别下跌0.71%、0.72%。
市场风格层面反转因子弱势领先。大类风格层面，反转因子以0.56%的回报成为唯一收涨的因子；成长因子小幅收跌0.29%，小市值、价值、流动性、动量因子的收益率均低于-1%，波动率、盈利因子的收益则分别为-2.04%、-2.71%。
1.1.2 利润5年增速因子在细分因子中领涨
从细分因子的表现来看，利润5年增速因子强势领涨。上周在细分因子中，利润5年增速因子以1.77%的收益处于领先水平，次之的季度收益率因子涨0.83%、市现率倒数因子涨0.32%。另一方面，12月相对强势、ROE、ROA、毛利率、年度换手率因子的收益均低于-2%，其中垫底的ROE因子收益率为-2.89%。
1.2. 主流宽基成分股的风格特征
1.2.1 沪深300成分股呈现小市值风格
沪深300的小市值因子在大类因子中收益居首，市现率因子领涨细分因子。本周在沪深300指数的大类风格层面，小市值因子以2%的回报逆转居首，次之的成长因子收涨1.01%；流动性、波动率、盈利因子均表现不佳，垫底的盈利因子收益为-2.25%。在细分因子中，领涨的市现率因子收益为2.24%，次之的未预期毛利因子涨1.99%，12月beta因子则以-4.63%的收益垫底。
1.2.2 中证500层面价值因子弱势领涨
在中证500成分股内，价值因子成为唯一收涨的大类因子，细分因子中市净率因子的表现最优。在中证500的大类因子中，收益居首的价值因子涨幅为0.30%；其他因子尽数收跌,成长、小市值、动量因子的收益均低于-1%，垫底的动量因子收益率为-3.18%。在细分因子中，领涨的市净率因子收益为1.38%，领跌的12月相对强势因子收益为-3.37%。
1.2.3 中证1000的流动性风格相对较强
在中证1000指数的大类因子中流动性因子表现较强。本周在中证1000股池的大类因子间，流动性因子以0.6%的涨幅居于首位，次之的小市值因子收益为-0.26%；另一方面，价值、动量、反转和盈利因子的收益均低于-1%，垫底的盈利因子收益为-3.86%。在细分因子中，居首的利润5年增速因子收涨2.70%，垫底的ROE因子收益为-4.48%。
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2. 电子行业领涨，强势行业未有风格共振
2.1 电子行业领涨，汽车、医药板块表现不俗
上周在基本面消息的刺激下，电子行业以4.9%的涨幅强势领涨；紧随其后的汽车和医药行业涨幅也均超2%，TMT板块的计算机、通信行业也都小幅上涨。另一方面，石化、地产、商贸社服板块的行情相对较差，其中商贸零售、建筑装饰、社会服务行业的跌幅均超过4%。
2.2 强势行业并未呈现一致的风格特征
在涨幅前十的行业中，电子行业的价值因子收益率为2.04%，位居全行业第7；汽车行业的波动率因子收益为8.31%，在全行业居首；医药行业的成长因子则以1.01%的收益位居第4。总体来看，这些强势行业并无一致的风格特征。
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3. 公募量化指增产品的平均超额悉数告负
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63只，产品规模共计534.27亿元；中证1000指增产品有41只，规模合计285.50亿元。
3.1 300指增产品平均超额为-0.34%
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0.41%，最低为-1.41%，平均超额为-0.34%；
·近1个月，超额收益最高为0.72%，最低为-2.36%，平均超额为-0.28%；
·近1季度，超额收益最高为2.57%，最低为-6.28%，平均超额为0.36%；
·今年以来，超额收益最高为7.65%，最低为-7.86%，平均超额为0.70%。
3.2 500指增产品平均超额为-0.19%
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1.01%，最低为-1.12%，平均超额为-0.19%；
·近1个月，超额收益最高为2.66%，最低为-1.94%，平均超额为0.07%；
·近1季度，超额收益最高为5.33%，最低为-1.98%，平均超额为0.87%；
·今年以来，超额收益最高为8.65%，最低为-6.56%，平均超额为1.11%。
3.3. 1000指增产品平均超额为-0.59%
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0.25%，最低为-1.52%，平均超额为-0.59%；
·近1个月，超额收益最高为1.37%，最低为-2.22%，平均超额为-0.30%；
·近1季度，超额收益最高为7.79%，最低为-1.93%，平均超额为1.82%；
·今年以来，超额收益最高为8.64%，最低为-7.39%，平均超额为1.60%。
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4. 风险提示
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。
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5. 附录
5.1 因子构建步骤
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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