宏观量价双驱价值成长风格轮动模型.docx

目 录

风格轮动驱动因素分析 5

动量 5

风格拥挤度 6

市场情绪 7

价值成长轮动模型 8

指标定义 8

风格差异显著时段指标有效性对比 8

价值成长——宏观量价双驱轮动模型 9

宏观量价双驱价值成长ETF配臵策略 10

3. 总结 11

风险提示 12

图目录

图1 影响价值成长风格的量价层面维度 5

图2 价值成长风格相对强弱历史走势（2010.01.04-2024.09.30） 5

图3 价值成长相对强弱与相对拥挤度走势对比（2014.01.02-2024.09.30） 6

图4 价值成长相对强弱与成交额水平走势对比（2014.01.02-2024.09.30） 7

图5 风格差异显著时段指标信号（2013.12.31-2024.09.30） 9

图6 宏观量价双驱轮动模型净值（2013.12.31-2024.09.30） 10

图7 宏观量价双驱轮动模型净值相对等权基准表现（2013.12.31-2024.09.30） 10

图8 宏观复合轮动模型分年度统计（%，2013.12.31-2024.09.30） 10

图9 宏观量价双驱轮动模型分年度统计（%，2013.12.31-2024.09.30） 10

图10 宏观量价双驱ETF配臵策略净值（2013.12.31-2024.09.30） 11

图11 宏观量价双驱ETF配臵策略相对等权基准表现（2013.12.31-2024.09.30） 11

图12 宏观量价双驱ETF配臵策略分年度统计（%，2013.12.31-2024.09.30） 11

表目录

表1 动量类指标回测表现（2013.12.31-2024.09.30） 6

表2 相对拥挤度指标回测表现（2013.12.31-2024.09.30） 7

表3 市场情绪指标回测表现（2013.12.31-2024.09.30） 7

表4 各维度指标定义 8

表5 风格差异显著时段指标表现统计（2013.12.31-2024.09.30） 9

表6 价值成长宏观量价双驱模型回测统计（2013.12.31-2024.09.30） 10

表7 宏观量价双驱ETF配臵策略回测统计（2013.12.31-2024.09.30） 11

前文1，我们分析了推动风格轮动的宏观因素，并构建了宏观等权驱动、及宏观复合驱动的价值成长风格轮动模型。而在市场表现较弱且单一风格大幅走强时，宏观驱动模型的表现较弱。在市场弱势、横盘震荡时期，往往宏观、基本面没有显著变化，风格动量及市场情绪对于占优风格的延续性或有较强影响。故而本文，我们将进一步从量价角度分析驱动风格轮动的因素，并将宏观与量价因子结合，构建宏观量价双驱轮动模型。

风格轮动驱动因素分析

量价层面，如风格动量等，体现了风格资产的短期趋势及市场情绪，或直接影响投资者的情绪变化、投资意愿，从而推动价值成长风格的轮动。

本节将从风格动量、风格拥挤度、及市场情绪维度分析影响价值成长风格轮动的量价因素。并基于历史表现，分析近十年（2013.12.31-2024.09.30）各维度指标与价值成长风格转换的关系。

图1影响价值成长风格的量价层面维度

资料来源：

动量

对比2010年以来市场价值成长风格相对强弱，由下图可见，近年来，市场价值及成长风格的长期趋势切换频率较低，市场的长期风格切换或具有一定动量效应。而在长期趋势中，占优风格可能短暂受到反转。如，2022年8月至2024年9月，价值风格处

于长期优势地位；而期间2022年10月、2023年6月、2024年2月，市场均短暂大幅偏向了成长风格。

图2价值成长风格相对强弱历史走势（2010.01.04-2024.09.30）

资料来源：，

1详情参见报告《大类资产与中观配臵研究（三）——宏观驱动价值成长风格轮动模型》

纯动量指标在季频或月频窗口内的表现较为不稳定，动量效应维持与否或与宏观环境有关。宏观环境较优时，投资者情绪或能持续维持，推动占优的风格持续走强。故而，我们尝试将宏观因子与动量因子相结合，构建宏观调整动量因子。

分别使用PMI季均差分、中债国债5年及1年期限利差季末值差分、及近一季中美利差均值减过去两季均值，衡量当前经济增长情况、流动性及外部环境。各宏观指标均在大于0时发出正向信号，将信号值设为1；在小于0时发出负向信号，信号值为-1；在等于0时信号值为0。将三个宏观信号值加总，得到当前的综合宏观信号。同时，分别计算每季末价值及成长过去1月、过去2月及过去1季的动量差，得到当前动量较优的风格，并进行回测。

若当前综合宏观信号为正，那么认为当前