（来源：国君金工）

作者：张雪杰、朱惠东、张涵

感谢实习生马天放对本文的贡献

导读

本报告对A股风险模型中风格因子表现及主要指数的收益风险归因进行周度跟踪。上周波动率、流动性因子正向收益较高；动量、大市值因子负向收益较高。本年波动率、大市值因子正向收益较高；流动性、成长因子负向收益较高。模型可应用于投资组合归因，基金重仓指数：风格因子上周贡献-0.14%的超额收益（市值因子-0.24%，动量因子0.08%）和81.51%的超额风险；本年贡献2.32%的超额收益（市值因子3.42%、波动率因子1.71%）和85.33%的超额风险。中证红利指数：风格因子上周贡献-2.71%的超额收益（价值因子-1.03%、红利因子-0.80%）和94.68%的超额风险；本年贡献4.01%的超额收益（波动率因子-9.01%、价值因子7.48%）和85.73%的超额风险。微盘股指数：风格因子上周贡献4.55%的超额收益（市值因子2.86%、动量因子0.89%）和98.68%的超额风险；本年贡献-9.65%的超额收益（市值因子-17.27%、波动率因子9.63%）和98.94%的超额风险。

摘要

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▶ 国君风格因子体系及A股风险模型简介：国泰君安金融工程团队构建的A股风格因子体系涵盖了8个大类因子和20个风格因子；基于此构建的风险模型可以很好的应用于风险预测与投资组合归因。

▶风格因子表现跟踪：8个大类因子中，上周波动率、流动性因子正向收益较高；动量、大市值因子负向收益较高。本年波动率、大市值因子正向收益较高；流动性、成长因子负向收益较高。20个风格因子中，上周残差波动、杠杆率、成长因子正向收益较高；大市值、动量、收益能力因子负向收益较高。本年贝塔、大市值、动量因子正向收益较高；短期反转、流动性、中市值因子负向收益较高。

▶ 因子协方差矩阵更新：股票协方差矩阵估计是股票组合风险预测的核心。利用多因子模型，可以将股票协方差矩阵拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵的结合，从而完成较为准确的估计。本文更新了最新一期（2024/10/25）的因子协方差矩阵。

▶ 主要指数收益与风险归因：使用风险模型，投资者可以基于持仓数据对投资组合进行风格、行业层面的收益与风险归因（其中行业层面归因结果代表剥离了风格影响的纯行业因子所带来的贡献，故其与行业指数并不一致）。本文对主要宽基指数，主题指数以及部分行业指数进行归因。基金重仓指数：上周，由风格因子贡献了-0.14%的超额收益（市值因子-0.24%、动量因子0.08%）和81.51%的超额风险（市值因子33.96%、波动率因子5.77%）。本年，由风格因子贡献了2.32%的超额收益（市值因子3.42%、波动率因子1.71%）和85.33%的超额风险（市值因子51.99%、波动率因子12.24%）。中证红利指数：上周，由风格因子贡献了-2.71%的超额收益（价值因子-1.03%、红利因子-0.80%）和94.68%的超额风险（波动率因子85.35%、价值因子4.25%）。本年，由风格因子贡献了4.01%的超额收益（波动率因子-9.01%、价值因子7.48%）和85.73%的超额风险（波动率因子61.09%、价值因子8.88%）。微盘股指数：上周，由风格因子贡献了4.55%的超额收益（市值因子2.86%、动量因子0.89%）和98.68%的超额风险（市值因子83.34%、波动率因子8.54%）。本年，由风格因子贡献了-9.65%的超额收益（市值因子-17.27%、波动率因子9.63%）和98.94%的超额风险（市值因子91.24%、波动率因子4.36%）。

▶ 风险提示：量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险。

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以上内容节选自国泰君安证券已经发布的研究报告《动量风格回撤明显，小盘成长强于大盘价值——风格因子观察周报第7期》，具体内容（包括风险提示等）请详见完整版报告。

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期权研究系列：

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文献解读

学术纵横系列：

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2、《如何构建更有效的股票间动量——五十三》（20231120）

3、《日夜收益差的形成机制——之五十二》（20231009）

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精品文献解读系列：

1、《Gerber统计法：估计投资组合协方差矩阵的新方法——（三十四）》（20240622）

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定期报告

大类资产配置模型月报：

1、《恒生指数8月录正收益，国内资产配置策略收益最高达5.32%——202408》（20240903））

2、《黄金资产表现亮眼，风险平价类策略夏普比率较高——202407》(20240802)

3、《BL模型本月表现亮眼，2024年收益已达4%——202406》（20240703）

量化行业配置月报：

1、《PEM-VC行业轮动模型2024年超额收益14.80%，医药、电新、有色等排名靠前——25》（20240904）

2、《PEM-VC行业轮动模型2024年前7月超额收益13.84%——24期》（20240813）

3、《行业轮动超预期、资金流模型4月超额收益1.79%、2.52%——23》（20240506）

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选股因子周报：

1、《上月小市值风格占优，分析师、价量因子表现较好——96》（20241007）

2、《上月小市值风格强势占优，价量因子表现较好——95》（20240905）

3、《本月小市值风格继续占优，高频分钟、估值因子表现较好——94》（20240821）

主动量化周报：

1、《银行抛压较小，部分消费行业已接近超跌反弹》（20240825）

2、《银行、食品饮料等行业短期抛压较小》（20240820）

风格因子观察周报：

1、《成长风格边际回撤，质量风格继续强势——5》（20240923）

2、《小市值风格近期收益提升，质量风格今年持续强势——4》（20240909）

3、《红利风格近期收益提升，价值风格本年表现较好——3》（20240819）

大类资产配置模型周报：

1、《多资产配置策略本周表现较好，收益最高达0.42%——1》（20240119）

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团队成员简介

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余齐文：金融工程资深分析师

中国科学技术大学计算机硕士，曾任职于深交所、鹏华基金，14年量化研究及投资经验

研究方向涵盖行业轮动、量化择时、量化选股、战术资产配置等。在行业轮动、量化择时、量化选股、高频交易等方面有丰富研发经验。

张雪杰：金融工程资深分析师

北京大学软件工程硕士，曾任职深交所、万联证券资管、中山证券、富荣基金，10年量化投研经验

研究方向涵盖量化选股、资产配置模型、行业轮动等，在多因子选股方面有丰富的投资研究经验。

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张晗：金融工程资深分析师

复旦大学金融硕士，曾任职于中泰证券，6年研究经验

主要从事行业基本面量化和市场微观结构研究，在资产配置、行业轮动和基本面选股方面有丰富的投研经验。

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刘凯至：金融工程资深分析师

复旦大学金融工程硕士，曾任职于深交所、信达澳亚基金，6年研究经验

研究方向涵盖资产配置模型、行业轮动等。在资产配置、行业轮动、基金评价等方面有丰富研发经验。

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卢开庆：金融工程研究助理

中国人民大学金融工程硕士，2年研究经验

研究方向为高频量价策略开发和量化择时体系构建，对市场微观交易结构有深入理解，注重量化型与微观交易逻辑结合。

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梁誉耀：金融工程研究助理

复旦大学金融硕士，2年研究经验

研究方向为行业基本面量化和量化选股，注重投资逻辑的刻画从而提升策路的实战效果。

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朱惠东：金融工程研究助理

南京大学应用统计硕士，1年研究经验

研究方向为大类资产配置模型。注重优质资产的挑选和择时，通过结合配置模型提升多资产持仓体验。

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张涵：金融工程研究助理

武汉大学计算数学硕士

研究方向为量化资产配置。

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