Ø 宽基指数全面上扬，盈利因子表现突出

2023/6/12-2023/6/16期间A、H市场全面上扬：港股市场再度大涨，恒生指数涨3.35%，恒生科技涨7.61%；A股市场蓄力反弹，中证全指涨2.84%。宽基指数全面上扬，其中创业板指涨5.93%居首位，科创50涨1.97%。

市场风格层面，盈利因子表现突出。本周A股市场上风格最强劲的盈利因子收益率达5.74%，次之的波动率、成长因子涨幅分别为3.06%、2.73%。动量、小市值和价值因子的表现不佳，其中最差的价值因子收益率为-2.23%。

1.2. 主流宽基指数的因子表现

Ø 沪深300中盈利、成长因子收益高

沪深300指数内盈利因子在大类因子中涨幅居首，12月beta因子领涨细分因子。本周沪深300指数内盈利因子收益率为8.5%，大幅领先其他大类因子；成长因子收益率为4.17%，环比明显改善。而在细分因子中，12月beta因子以7.1%的收益领涨，次之的营收5年增速涨6.75%；动量类的因子表现较差，12月价格动量和12月相对强势因子分别跌5.93%和8.41%。

Ø 中证500成分股中波动率因子表现强势

在中证500成分股内，波动率、小市值因子表现不俗。大类因子中，波动率、小市值因子的收益率分别为4.04%和4%，其他因子的收益率均不及4%；价值、流动性因子均下跌3%以上，后者以3.76%的跌幅垫底。在细分因子中收益居首的1月beta因子涨4.86%，3月beta因子涨4.08%；而表现较差的多为换手率因子，年度换手率因子跌3.72%，月度换手率因子跌3.9%。

Ø 中证1000内反转效应显著

在中证1000指数内改由反转因子收益居首。在中证1000股池的大类因子间，本周反转因子以1.37%的收益率弱势领涨，次之的波动率因子收益率为1.2%；价值、流动性因子表现较差，后者以1.78%的跌幅垫底。在细分因子中，12月残差波动率因子以2.89%的涨幅居首，其次为收涨2.55%的ROA因子。年度换手率因子以-1.7%的收益率垫底。

1、搭建网络销售平台

在各行业中前期低迷的食饮、电新和热门板块TMT行业联袂领涨。本周多个前期调整较多的传统赛道大幅反弹，其中食品饮料、机械、电力设备分别以7.49%、6.51%、5.95%的涨幅位居全行业前五。TMT板块则热度依旧，通信行业涨7%居第二位，计算机、传媒、电子的涨幅也均位居前十。另外，本周仅有环保、石油石化、银行和公用事业4个行业收跌，其中垫底的公用事业行业跌2.58%。

盈利、成长等基本面因子助推了传统赛道的大反弹与热点板块的持续上涨。在各行业间，通信、电力设备、食品饮料的成长因子收益率分别为7.56%、3.7%和3.59%，均位居行业前10。另外，通信、传媒、汽车行业的盈利因子收益率分别为20.2%、3.74%和2.82%，也都处于行业前十的水平。总体来看，盈利、成长等背后基本面情况的筑底或改善主导了各行业的行情反弹与延续。

1、搭建网络销售平台

目前，公募行业共有57只沪深300指数增强产品，总规模为600.5亿元；中证500的指增基金有61只，产品规模共计525亿元；中证1000指增产品有34只，规模合计282亿元。

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1.81%，最低为-1.83%，平均超额为0.14%；

·近1个月，超额收益最高为3.56%，最低为-1.47%，平均超额为0.55%；

·近1季度，超额收益最高为2.78%，最低为-1.67%，平均超额为0.26%；

·今年以来，超额收益最高为3.99%，最低为-1.67%，平均超额为-0.69%。

3.2 500指增产品平均超额为0.17%

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1.39%，最低为-0.91%，平均超额为0.17%；

·近1个月，超额收益最高为2.68%，最低为-1.74%，平均超额为0.40%；

·近1季度，超额收益最高为3.27%，最低为-2.49%，平均超额为0.34%；

·今年以来，超额收益最高为3.70%，最低为-9.18%，平均超额为-0.93%。

3.3 1000指增产品平均超额为-0.03%

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0.88%，最低为-2.56%，平均超额为-0.03%；

·近1个月，超额收益最高为2.52%，最低为-0.98%，平均超额为0.59%；

·近1季度，超额收益最高为6.23%，最低为-1.53%，平均超额为2.16%；

·今年以来，超额收益最高为5.42%，最低为-10.31%，平均超额为-1.22%。

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5.1 因子构建步骤

Ø 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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