研究报告全文：仅供机构投资者使用证券研究报告策略专题报告TableDate2022年12月19日上证TableTitle50和中证500大小盘轮动策略TableTitle2分析师TableAuthor分析师杨国平投资要点TableSummary邮箱yanggphx168comcnSACNOS1120520070002大小盘轮动是一种常见的市场异象股票市场中较为显著的风格轮动就是大小盘轮动当然大小盘分析师王祥宇的风格轮动也是较难预测的而完美的大小盘轮动可以获得相邮箱wangxiang1hx168comcnSACNOS1120520080004比市场基准的超额收益本文将探究通过上证50指数和中证500指数构建的大小盘轮动策略以期为投资者进行风格投资研究助理杨兆熙提供借鉴邮箱yangzxhx168comcn从估值情绪与流动性角度选取因子我们从估值情绪和流动性这3个角度选择8种指标共16个因子探究大小盘指数大小盘相对强弱与各因子的关系逻辑回归模型预测风格切换使用扩大窗口的逻辑森林模型对大小盘轮动进行预测做多占优的指数做空另一方进行投资原始策略胜率为5357年化收益为-417最大回撤为3844使用PCA更新窗口删减因子等方法对策略进行优化后回测结果表明最佳参数下策略能更有效识别大小盘轮动时机模型的胜率为6667年化收益可达1950最大回撤降为1153TableReport风险提示系统性风险模型失效风险模型基于简化假设及对历史数据的统计并不能完全准确刻画现实环境与预测未来仅作为投资参考请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明1证券研究报告策略专题报告正文目录1我国证券市场的大小盘轮动411市场风格412背景413大小盘轮动存在性414大小盘轮动特点515完美轮动收益62大小盘轮动策略的构建821大小盘轮动指标822特征因子选择8221备选因子介绍8222估值因子9223情绪因子12224流动性因子1523模型选择173回测结果与策略优化1731回测结果1732策略优化1833策略绩效194策略稳健性205风险提示21请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明2证券研究报告策略专题报告图目录图1中证500与上证50月收益率之差4图2大小盘轮动特点5图3完美轮动6图4指数市净率9图5大小盘指数PB分位差与大小盘指数相对走势9图6指数市盈率10图7大小盘指数PE分位差与大小盘指数相对走势10图8股债利差11图9成交金额12图10成交量12图11换手率13图1230日均线上数量13图13创60日新高数量占比14图14评级标准差14图15大小盘指数与M2同比的关系15图16M2同比与大小盘指数相对走势15图17大小盘融资余额与大小盘指数相对走势15图18大小盘融资余额分位差与大小盘指数相对走势15图19大小盘融券余额与大小盘指数相对走势16图20大小盘融券余额分位差与大小盘指数相对走势16图21北向资金净流入16图22大小盘轮动策略17图23降维后策略表现提升18图24更新预测窗口后策略表现提升19图25剔除融券余额分位差因子后策略表现提升19图26最优参数下策略回测结果20图27子区间回测结果21表目录表1大小盘指数月收益差描述性统计5表2不同市值风格占优时期的超额收益6表3部分时期的大小盘风格轮动及超额收益7表4备选因子8表5策略收益特征与投资绩效20请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明3证券研究报告策略专题报告1我国证券市场的大小盘轮动11市场风格市场风格反映资金偏好研究表明市场风格对证券投资有重要影响在A股市场则更为明显当股票组合被称为拥有某种风格时组合内股票往往具有一种共同的属性使得风格组合内的股票的收益表现具有较强的相关性从而相区别于其他股票一般而言风格来自于更为基本的公司特征而非行业特征例如市值大小成长性等这些特征被称为风格因子市场风格对证券投资影响较大目前国内关于市场风格的学术研究多聚焦于其存在性与影响因素12背景2015年中国证监会启动股票期权试点推出了上证50ETF期权2019年扩大股票股指期权试点沪深交易所同步推出了沪深300ETF期权今年9月2日上交所第三只场内ETF期权产品中证500ETF期权正式获批9月19日中证500ETF期权成功上市从市场角度看中证500ETF相关衍生品填补了中盘股风格风险管理工具的空白能有效补充我国现有场内衍生产品体系助力实体经济和股票市场的良性发展另一方面中证500ETF期权新品种的上市令能被保护的股票范围进一步扩展可利用的大小盘轮动工具变多使得我们可以结合相关标的指数进行择时上证50指数代表大盘股它挑选上海证券市场规模大流动性好的最具代表性的50只股票组成样本股以便综合反映上海证券市场最具市场影响力的一批龙头企业的整体状况而中证500指数综合反映我国A股市场中小市值公司的股票价格表现它由全部A股中剔除沪深300指数成分股及总市值排名前300名的股票后总市值排名靠前的500只股票组成大小盘的风格轮动是我国A股市场上的常态准确把握大小盘的风格轮动的节奏具有重要意义本文接下来将探究通过上证50指数和中证500指数构建的大小盘轮动策略以期为投资者进行风格投资提供借鉴13大小盘轮动存在性图1中证500与上证50月收益率之差资料来源Wind华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明4证券研究报告策略专题报告表1大小盘指数月收益差描述性统计数据量平均值标准差最小值下四分位数中位数上四分位数最大值152021599-3337-324-0273912196资料来源Wind华西证券研究所如图12007年1月至2022年9月的中证500指数和上证50指数的月收益率差可以发现其具有均值回复的特征在表1中上证50指数和中证500指数的月收益率差均值为021十分接近0说明大小盘板块的收益没有持续偏向某一方而其标准差高达599说明收益差值存在很大的波动大小盘应有明显的轮番涨跌情况说明在上证50指数和中证500指数上探索大小盘轮动策略具备可行性14大小盘轮动特点图2大小盘轮动特点资料来源Wind华西证券研究所如图2以沪深300指数的变化代表市场走势中证500上证50作为大小盘相对强弱的衡量指标可以发现大小盘轮动现象明显在市场下跌初期大盘风格占优随着行情深入小盘风格逐渐占据上风而在市场上升初期小盘领涨在上升末期大盘股表现更佳在2013到2015年小盘股跑赢大盘股在之后去杠杆等因素影响下大盘股表现逐渐占优如表2市值轮动的大行情持续时间通常以年为计相比大盘股小盘股往往会在大级别行情中显著获得更大幅度的涨跌请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明5证券研究报告策略专题报告表2不同市值风格占优时期的超额收益大盘指数相对市小盘指数相对市市值风格开始时间结束时间持续时间场指数超额收益场指数超额收益小盘占优2007-102011-083年11月-11644725大盘占优2011-092013-021年6月1259-1001小盘占优2013-032015-062年3月-19227908大盘占优2015-072021-025年7月1281-5746小盘占优2021-03至今1年6月-1631600资料来源华西证券研究所15完美轮动收益图3完美轮动资料来源Wind华西证券研究所如图3不考虑交易摩擦每次均买入下一期表现更好的指数并卖空下一期表现较差的指数形成的完美轮动策略可以获得远远超过市场基准和大小盘的巨额收益充分说明了进行积极的风格管理的重大意义如表3展示了部分时间段的大小盘轮动情况以及做多占优指数做空另一指数能获得的月收益请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明6证券研究报告策略专题报告表3部分时期的大小盘风格轮动及超额收益日期轮动特点超额收益日期轮动特点超额收益日期轮动特点超额收益2017-1107022019-0606612021-0200892017-1200102019-0700342021-0314062018-0109952019-0811042021-0415072018-0214962019-0910232021-0500802018-0316952019-1002442021-0615332018-0401632019-1111572021-0719862018-0502002019-1211792021-0818352018-0602622020-0116362021-0905322018-0703192020-0215172021-1003342018-0804432020-0302852021-1116402018-0905632020-0400222021-1201972018-1005032020-0512912022-0103862018-1113382020-0613652022-0213272018-1210792020-0711752022-0301802019-0108102020-0801562022-0407802019-0219832020-0903802022-0516802019-0316952020-1002792022-0601622019-0408092020-1102342022-0716222019-0408092020-1204202022-0801102019-0500112021-0102322022-090168资料来源Wind华西证券研究所注轮动特点中1代表小盘占优0表示大盘占优请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明7证券研究报告策略专题报告2大小盘轮动策略的构建21大小盘轮动指标100210构建大小盘相对强弱指标由小盘指数中证500收益率减去大盘指数上证50收益率计算得到大小盘轮动指标为二元变量当0时中证500收益率小于上证50收益率表示大盘占优取值为0当0时中证500收益率大于上证50收益率表示小盘占优取值为122特征因子选择221备选因子介绍表4备选因子维度指标变量市场估值市场市净率市场市盈率大小盘PB分位差估值大小盘相对估值大小盘PE分位差风险溢价大小盘指数股债利差量能成交额成交量换手率30日均线上数量占比情绪价格创60日新高数量占比分析师情绪大小盘评级标准分之差货币M2同比大小盘融资余额分位差流动性资金大小盘融券余额分位差北向资金净买入资料来源华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明8证券研究报告策略专题报告222估值因子如图4横向比较可以发现大盘指数上证50的市净率始终低于小盘指数中证500这是由于大盘股大多属于比较成熟的公司盈利相对稳定而小盘股具有更强的成长性发展潜力更大所以估值也更高纵向来看无论是大盘指数还是小盘指数其估值均随时间改变两者的走势与市场市净率MPB的走势高度趋同且小盘指数的波动显著大于大盘指数因此MPB可以作为指示大小盘轮动的备选指标图4指数市净率资料来源Wind华西证券研究所图5大小盘指数PB分位差与大小盘指数相对走势资料来源Wind华西证券研究所如图5大小盘风格切换的核心是相对业绩强弱变化公司业绩状况可以体现在股价上通过大小盘相对估值情况也能一定程度反映大小盘相对强弱我们把大小盘指数的市净率滚动一年计算分位数将两者作差可以发现具有如下特点1估值分化可以反映大小盘相对力量的分化当分位差变大时说明小盘指数估值上升或大盘指数估值降低同时大小盘指数相对趋势向上说明小盘力量增大大盘力量减小反之同理请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明9证券研究报告策略专题报告2估值水平较高的指数占优当分位差持续大于0时说明小盘指数的估值高于大盘指数大小盘指数相对趋势也持续向上说明小盘风格占优反之同理3估值极度分化往往预示着大小盘的风格切换当分位差到达高点时说明小盘估值水平远高于大盘估值水平随后小盘估值水平回落大盘估值回升市场倾向于从小盘风格转换为大盘风格反之同理图6指数市盈率资料来源Wind华西证券研究所图7大小盘指数PE分位差与大小盘指数相对走势资料来源Wind华西证券研究所从图6和图7可以看出市盈率具有与市净率类似的规律请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明10证券研究报告策略专题报告分析图8以沪深300指数代表市场大盘和小盘的股债利差走势在大部分时间与市场的股债利差走势一致分析数据关系可以发现以下规律1当市场估值下降未来风格偏向小盘市场估值上升未来风格偏向大盘如从2015年1月至2015年6月2020年3月至2020年9月市场估值下跌大小盘估值也下跌此时中证500指数上证50指数上升小盘占优而从2021年3月至2022年8月市场估值上升大小盘估值也上升中证500指数上证50指数上升2大小盘估值表现分化时市场风格偏向估值较高者在2016年3月至2018年1月以及在2020年7月至2021年1月虽然市场和大盘估值下跌而小盘估值震荡但由于大盘估值仍高于小盘大盘占优3大小盘风格切换的核心是相对业绩强弱变化在2016年3月至2018年1月中证500的股债利差小于0投资小盘的性价比低于债券在2020年7月至2021年1月中证500的股债利差大于0投资小盘的性价比高于债券但根据2的规律两段时间内均是估值更高的大盘占优这说明大小盘风格切换的核心是相对业绩强弱变化其它市场的影响可能较小图8股债利差资料来源Wind华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明11证券研究报告策略专题报告223情绪因子如图9-11量能是市场情绪最直观的体现我们分别选取每月大小盘指数的成交金额成交量换手率之差作为情绪因子它们对于指数相对走势强弱有较好的指示效果它们的走势与大小盘指数相对走势高度趋同当差值增大时表示市场对小盘的情绪高于对大盘的情绪小盘占优差值减小时表示市场对大盘的情绪高于对小盘的情绪大盘占优在某些时间段内部分指标体现出一定的领先效果如2017年7月至2018年8月的成交金额之差2020年7月至2022年8月的换手率之差图9成交金额资料来源Wind华西证券研究所图10成交量资料来源Wind华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明12证券研究报告策略专题报告图11换手率资料来源Wind华西证券研究所股价既是市场情绪作用结果的体现同时也是引发情绪变化的原因在价格维度我们分别计算了大小盘位于30日均线上方的股票数量占比以及创60日新高数量占比的月度平均值如图12和图13与量能指标类似价格指标对于指数相对走势强弱有较好的指示效果它们的走势与大小盘指数相对走势高度趋同当差值增大时表示小盘的情绪相对大盘的情绪更加高涨小盘占优差值减小时表示大盘的情绪相对小盘的情绪更加高涨大盘占优在某些时间段内部分指标体现出一定的领先效果如2020年11月至2022年2月的创60日新高数量占比之差图1230日均线上数量资料来源RESSETWind华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明13证券研究报告策略专题报告图13创60日新高数量占比资料来源RESSETWind华西证券研究所分析师的研究报告可能会对市场情绪产生直接影响通过计算板块中分析师30日内新发布的研报给出的投资评级我们对评级进行五档赋分2分表示买入1分表示增持0分表示中性-1分表示减持-2分表示卖出通过加总平均计算评级标准分来衡量分析师做多情绪如图14当小盘与大盘的评级标准分之差大于0时整体上显示小盘做多情绪高于大盘小盘占优当评级标准分之差小于0时整体上显示大盘做多情绪高于大盘大盘占优此外分析师情绪指标对于指数相对走势强弱有一定的指示效果其上升下降趋势与大小盘指数相对走势有一定趋同图14评级标准差资料来源RESSETWind华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明14证券研究报告策略专题报告224流动性因子从货币角度流动性拐点与股市拐点不同步如图15以M2同比来跟踪货币总量变化最明显的是从2008年11月开始为应对金融危机开启的四万亿计划为市场注入大量流动性大小盘指数也迎来一波攀升且小盘上涨更快表现更优在2009年11月M2同比到达高点2970随后开始步入下降趋势大盘指数随即震荡下行而小盘指数在流动性收紧初期仍继续上涨在2010年11月后才开启下跌行情由此分析我们认为小盘对流动性放松更敏感而大盘对流动性收紧更敏感从图16可以发现中证500上证50的反应滞后于M2同比流动性放松以及收紧初期比值随之上升说明小盘占优随着流动性进一步收紧比值逐渐降低市场向大盘风格切换图15大小盘指数与M2同比的关系图16M2同比与大小盘指数相对走势资料来源Wind华西证券研究所资料来源Wind华西证券研究所从资金角度我们选取融资余额融券余额和北向资金净流入作为流动性指标融资交易能反映流动性从图17来看自2015年末小盘的融资余额始终大于大盘融资余额两者的走势也基本一致但是难以直观反映融资余额差异对大小盘影响的区别如图18我们将融资余额滚动一年计算分位数用小盘融资余额分位数减去大盘融资余额分位数该值可以指示指数相对走势强弱其上升下降趋势与大小盘指数相对走势比较一致差值增大说明小盘的流动性相比大盘处于历史高位小盘占优差值减小说明大盘的流动性相比小盘处于历史高位大盘占优指标在某些时间段内领先与大小盘相对走势如在2017年6月至2019年3月图17大小盘融资余额与大小盘指数相对走势图18大小盘融资余额分位差与大小盘指数相对走势资料来源RESSETWind华西证券研究所资料来源RESSETWindRESSET华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明15证券研究报告策略专题报告如图19在2020年前融券业务热度平平大盘的融券余额略高于小盘此后融券余额开始迅速增长大盘融资融券率先到达峰值随后开始下降从2021年7月小盘的融券余额超过大盘与融资余额同理融券余额难以直观反映对大小盘影响的差异如图20我们将融资余额滚动一年计算分位数用小盘融券余额分位数减去大盘融券余额分位数该值的趋势虽然与大小盘指数相对走势在一定程度上有类似但是整体上仍然比较杂乱再考虑到融券余额缺少稳定平滑的波动我们对是否选取该因子持保留态度图19大小盘融券余额与大小盘指数相对走势图20大小盘融券余额分位差与大小盘指数相对走势资料来源RESSETWind华西证券研究所资料来源RESSETWind华西证券研究所如图21当北向资金净流入量大于0时即北向资金流入市场更容易出现小盘占优当北向资金净流入量小于0时即北向资金流出市场更容易出现大盘占优这再次说明小盘对流动性放松更敏感而大盘对流动性收紧更敏感此外北向资金净流入对于指数相对走势强弱有一定的指示效果它们的上升下降趋势有一定的相似性图21北向资金净流入资料来源Wind华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明16证券研究报告策略专题报告23模型选择大小盘轮动是一个择时问题择时信号取决于模型分类的结果大小盘轮动可以视为一个二分类问题因为其只与大盘指数小盘指数两种标的有关恰好对应大盘占优小盘占优两个结果常用分类方法有很多比如逻辑回归支持向量机K近邻朴素贝叶斯人工神经网络决策树等本文通过逻辑回归探索大小盘轮动策略3回测结果与策略优化31回测结果我们研究的样本区间为2016年2月到2022年9月由于数据样本点有限我们采用expanding-windows的方式建立预测模型即在不剔除原有最早的数据的同时不断加入新的数据由于建立的是预测模型考虑到数据的可获得性将所有因子滞后1期最少使用12期数据作为训练集根据结果选择做多占优的指数做空另一方考虑万分之三的双边交易成本初步回测结果如下图22大小盘轮动策略资料来源WindRESSET华西证券研究所该方法的胜率为5357可以看出在2018年和2020年初大小盘轮动策略逆市场上涨表现较好而在2021年后轮动收益迅速下降跑输大小盘股和市场请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明17证券研究报告策略专题报告32策略优化我们共选取16个因子数量较多考虑到因子间可能存在较高的相关性尝试按照主成分分析PCA的思想提取特征在每个预测周期分别对训练样本进行PCA降维处理基于降维后的新特征值进行模型训练并用其预测未来一期的大小盘相对强弱我们将其降至8维降维后的数据的解释力度高于90可以看到对数据进行PCA降维后预测胜率提升至5714大小盘轮动收益提升跑赢大小盘以及市场图23降维后策略表现提升资料来源WindRESSET华西证券研究所上述策略仍有较大回撤考虑到若预测窗口设置过长历史信息失效可能无法及时反映当前风格的转换再加入限制当训练集时长超过一定跨度后重新调整为从12期开始的扩大窗口经过调试发现设置24个月的限制能使轮动收益进一步提升即使此时预测胜率不变这说明更新后策略可能在某些关键时间的预测更加准确了PCA降维后的数据的解释力度均高于95也说明该策略更加有效请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明18证券研究报告策略专题报告图24更新预测窗口后策略表现提升资料来源WindRESSET华西证券研究所上述所有策略存在一个共性的问题即在2022年后收益持续下降我们认为这可能更多来自因子自身的问题在前面的分析中我们搁置了融券余额分位差因子的有效性问题现在我们尝试剔除该因子后的策略发现预测胜率提升至6071且2022年后的持续回撤问题也明显改善图25剔除融券余额分位差因子后策略表现提升资料来源WindRESSET华西证券研究所33策略绩效请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明19证券研究报告策略专题报告表5策略收益特征与投资绩效投资组合最大值最小值均值标准差最大回撤年化收益夏普比率逻辑回归780-986-0194623844-417-010数据降维986-9830194622974034-001更新窗口986-9830924532584950015剔除因子986-98313144312581472024最优参数995-98315445211531950028资料来源WindRESSET华西证券研究所可以发现随着策略的优化各期收益的最大值最小值增大说明模型在某些关键的时期可以更准确地预测平均值年化收益和夏普比率在增加标准差和最大回撤在减小说明预测结果更加有效通过调整参数最佳的大小盘轮动策略为将16个因子降至7维初始扩散窗口21期更新窗口为30期剔除融券余额分位差因子的逻辑回归模型胜率为6667最优参数下的模型回测结果如图26图26最优参数下策略回测结果资料来源WindRESSET华西证券研究所4策略稳健性在回测期内根据上证指数走势划分市场状态2017年10月至2018年6月为牛市后期2018年7月至2019年2月为熊市2019年3月至2020年6月为震荡市2020年7月至2021年12月为牛市2022年1月至2022年9月为熊市在上述子区间内应用大小盘轮动策略如图27可以发现除了在2019年3月至2020年6月的震荡市区间大小盘轮动策略在各个子区间上的持有期收益均高于大盘小盘及市场的持有其收益而其在震荡市期间的收益也仅略低于小盘收益这说明大小盘轮动策略表现稳健即该策略对不同市场状态同样敏感它适用于各种市场状态请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明20