A股10月第3周(10.23-10.29)因子周报—市场持续反弹，流动性风格彰显
A股10月第3周(10.23-10.29)因子周报
——市场持续反弹，流动性风格彰显
投资要点
Ø 市场持续反弹，流动性风格彰显
本周市场触底开始持续反弹，中证全指收涨1.99%，恒生科技收涨1.32%。主流宽基指数尽数翻红，其中中证1000收涨2.47%。市场风格方面，领涨的流动性因子的收益为2.17%，居末的反转因子则收跌2.92%。
Ø 消费、医药、汽车领涨，强势行业呈现反转效应
本周在市场整体回暖的背景下，多数行业收涨。大消费板块的农林牧渔、食饮和医药、汽车、环保行业的涨幅均在4%以上。仅有石化、银行、煤炭、通信、美容护理行业收跌，垫底的美容护理行业跌幅达2.18%。在强势行业中，农林牧渔、食饮、医药、汽车、环保和公用事业行业的反转因子收益均位居全行业前列。
Ø 3大类公募指增产品的平均超额多数为负
本周沪深300的指增产品平均超额为-0.03%，最高为1.30%，最低为-1.04%；中证500指增产品的平均超额为0.34%，最高为1.06%，最低为-0.36%；中证1000指增产品的平均超额为-0.09%，最高为0.62%，最低为-2.22%。
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. 市场持续反弹，流动性风格彰显
1.1 主流宽基尽数翻红
1.1.1 市场中观层面流动性风格表现抢眼
2023/10/23-2023/10/27期间市场持续反弹：港股恒生指数收涨1.32%，恒生科技涨3.93%；A股中证全指收涨1.99%，主流宽基尽数翻红，中证1000收涨2.47%，上证50收涨1.08%。
市场中观层面流动性风格的表现抢眼。大类风格层面，流动性因子以2.17%的涨幅居于首位，次之的小市值因子收涨1.76%；动量、成长、反转因子的回报低于-1%，其中垫底的反转因子收益为-2.92%。
1.1.2 季度换手率因子在细分因子中领涨
上周在细分因子中，季度换手率因子以2.18%的收益高居首位，次之的长期盈利增速预测因子收益为2.04%。另一方面，12月相对强势、季度收益率、月度收益率因子的收益均不超过-2%，垫底的月度收益率因子收益为-3.03%。
1.2. 主流宽基成分股的风格特征
1.2.1 沪深300成分股呈现流动性风格
沪深300的流动性因子在大类因子中收益居首，营收5年增速因子领涨细分因子。本周在沪深300指数的大类风格层面，流动性因子以2.74%的涨幅遥居首位，次之的波动率因子收涨1.15%；另一方面，垫底的反转因子收益为-3.87%。在细分因子中，领涨的营收5年增速因子收益为3.72%，垫底的月度收益率因子收益为-3.55%。
1.2.2 中证500的流动性风格也颇为强势
在中证500成分股内，流动性因子仍领涨大类因子，细分因子中年度换手率的表现最优。在中证500的大类因子中，收益居首的流动性因子涨幅为2.68%；居末的成长因子则收跌2.56%。在细分因子中，领涨的年度换手率因子收益为3.16%，领跌的12月残差波动率因子收益为-3.06%。
1.2.3 中证1000呈现出动量效应
本周在中证1000股池的大类因子间，动量因子以0.88%的涨幅居于首位，次之的小市值因子收益为0.81%；另一方面，价值、反转、成长因子的收益均低于-1%，垫底的成长因子收益为-1.46%。在细分因子中，居首的月度换手率因子收涨0.73%，垫底的市盈率因子收益为-3.02%。
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2. 多数行业收涨，强势行业呈现反转效应
2.1 多数行业收涨，消费、医药、汽车涨幅靠前
本周在市场整体回暖反弹的背景下，多数行业持续上攻，大消费板块的农林牧渔、食饮和医药、汽车、环保行业涨幅均在4%以上。钢铁、有色、机械、化工行业的涨幅也都超1%。另一方面，石化、银行、煤炭、通信、美容护理行业均收跌，垫底的美容护理行业跌幅达2.18%。
2.2 涨幅前10的行业多呈现出反转效应
在涨幅前十的行业中，农林牧渔行业的反转因子收益率为8.69%，在全行业位居第2；食饮、医药、汽车、环保和公用事业行业的反转因子收益也位居全行业的前1/2。也即表明这些强势行业呈现出较为一致的反转效应。
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3. 公募量化指增产品的平均超额大都为负
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-0.03%
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1.30%，最低为-1.04%，平均超额为-0.03%；
·近1个月，超额收益最高为1.00%，最低为-2.04%，平均超额为-0.10%；
·近1季度，超额收益最高为2.81%，最低为-5.28%，平均超额为0.26%；
·今年以来，超额收益最高为8.65%，最低为-8.22%，平均超额为0.69%。
3.2 500指增产品平均超额为0.34%
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1.06%，最低为-0.36%，平均超额为0.34%；
·近1个月，超额收益最高为1.51%，最低为-1.19%，平均超额为0.18%；
·近1季度，超额收益最高为4.97%，最低为-1.57%，平均超额为1.02%；
·今年以来，超额收益最高为9.03%，最低为-6.46%，平均超额为1.27%。
3.3. 1000指增产品平均超额为-0.09%
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0.62%，最低为-2.22%，平均超额为-0.09%；
·近1个月，超额收益最高为2.60%，最低为-1.93%，平均超额为-0.30%；
·近1季度，超额收益最高为8.59%，最低为-2.21%，平均超额为1.58%；
·今年以来，超额收益最高为8.87%，最低为-7.18%，平均超额为1.73%。
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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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