本报告导读：
　　大类因子表现上，本周沪深300内，超额收益较好的是市值、价量、盈利。中证500内，超额收益较好的是分析师、成长、超预期。全市场内，超额收益较好的是分析师、超预期、成长。沪深300指数增强组合本周超额收益为-0.34%；本年超额收益为0.34%。中证500指数增强组合本周超额收益为0.67%；本年超额收益为0.67%。
　　摘要：
　　公募指数增强基金表现。截至2023年1月6日,沪深300增强基金今年收益排名前五的是易方达沪深300精选增强A（010736.OF）、西部利得沪深300指数增强A（673100.OF）、海富通沪深300指数增强A（004513.OF）、富荣沪深300增强A（004788.OF）、同泰沪深300量化增强A（012911.OF),本年收益分别为4.26%、3.78%、3.25%、3.21%和3.17%,相对沪深300指数的超额收益分别为1.44%、0.95%、0.42%、0.38%和0.35%。中证500增强基金今年收益排名前五的是长信中证500指数增强A（004945.OF）、中欧中证500指数增强A（015453.OF）、东方中证500指数增强A（016323.OF）、建信中证500指数量化增强A（016267.OF）、华泰柏瑞中证500增强ETF（561550.SH),本年收益分别为3.67%、3.64%、2.11%、2%和3.39%,相对中证500指数的超额收益分别为1.14%、1.12%、1.09%、1.04%和0.86%。
　　单因子表现。沪深300内，本周（2023-01-03至2023-01-06）超额收益较好的因子是前三高管薪酬、EBIT2EV、标准化预期外单季度扣非ROA。中证500内，本周超额收益较好的因子是前三高管薪酬、EBIT2EV、标准化预期外单季度扣非ROA。全市场内，本周超额收益较好的因子是一个月涨跌幅、单季度扣非净利润增长率、净经营资产收益率。
　　大类因子表现。本周沪深300内，超额收益较好的是市值、价量、盈利。中证500内，超额收益较好的是分析师、成长、超预期。全市场内，超额收益较好的是分析师、超预期、成长。
　　指数增强组合表现。截至2023年1月6日，沪深300指数增强组合本周收益2.48%，沪深300收益2.82%，超额收益为-0.34%；本年收益2.48%，沪深300收益2.82%，超额收益为-0.34%，超额收益最大回撤为-0.79%。中证500指数增强组合本周收益3.2%，中证500收益2.53%，超额收益为0.67%；本年收益3.2%，中证500收益2.53%，超额收益为0.67%，超额收益最大回撤为0%。
　　附录。（1）单因子历史表现。（2）大类因子历史表现。（3）指数增强组合历史表现。
　　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

研究报告全文：大类资产大类资产配置研究TableMainInfo配TableTitleTableAuthor20230107报告作者置廖静池分析师分析师成长因子表现较好沪深300内0755-23976176liaojingchi024655gtjascom被基本面因子继续低迷证书编号S0880522090003动资权益因子观察周报第33期张雪杰分析师产本报告导读0755-23976751配大类因子表现上本周沪深300内超额收益较好的是市值价量盈利中证500zhangxuejie025900gtjascom置内超额收益较好的是分析师成长超预期全市场内超额收益较好的是分析师证书编号S0880522040001周超预期成长沪深300指数增强组合本周超额收益为-034本年超额收益为-余齐文分析师报034中证500指数增强组合本周超额收益为067本年超额收益为0670755-23976212摘要yuqiwengtjascomTableSummary公募指数增强基金表现截至2023年1月6日沪深300增强基金今证书编号S0880522010001年收益排名前五的是易方达沪深300精选增强A010736OF西部利得沪深300指数增强A673100OF海富通沪深300指数增强A赵索分析师004513OF富荣沪深300增强A004788OF同泰沪深300量0755-23976601化增强A012911OF本年收益分别为426378325321zhaosuo024832gtjascom和相对沪深指数的超额收益分别为证书编号S0880521080002证317300144095042和中证增强基金今年收益排名前五的是长信中证券038035500500指数增强A004945OF中欧中证500指数增强A015453OF刘凯至分析师研东方中证500指数增强A016323OF建信中证500指数量化增强0755-23976911究A016267OF华泰柏瑞中证500增强ETF561550SH本年收益liukaizhi025861gtjascom报分别为3673642112和339相对中证500指数的超证书编号S0880522110002告额收益分别为114112109104和086单因子表现沪深300内本周2023-01-03至2023-01-06超额收TableDocReport相关报告益较好的因子是前三高管薪酬EBIT2EV标准化预期外单季度扣非东风如期而至后市有望乘风而上ROA中证500内本周超额收益较好的因子是前三高管薪酬20230107EBIT2EV标准化预期外单季度扣非ROA全市场内本周超额收本周行业轮动景气度模型超额05消费者益较好的因子是一个月涨跌幅单季度扣非净利润增长率净经营资服务触发交易拥挤信号20230107产收益率上周超预期模型表现较好超额收益109大类因子表现本周沪深300内超额收益较好的是市值价量盈20230102全年市值价量因子超额显著沪深300内利中证500内超额收益较好的是分析师成长超预期全市场基本面因子表现不佳内超额收益较好的是分析师超预期成长20230102指数增强组合表现截至2023年1月6日沪深300指数增强组合权益市场迎来反弹商品上攻注意回调本周收益248沪深300收益282超额收益为-034本年收20230101益248沪深300收益282超额收益为-034超额收益最大回撤为-079中证500指数增强组合本周收益32中证500收益253超额收益为067本年收益32中证500收益253超额收益为067超额收益最大回撤为0附录1单因子历史表现2大类因子历史表现3指数增强组合历史表现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请务必阅读正文之后的免责条款部分TablePage大类资产配置周报目录1公募指数增强基金表现311公募沪深300指数增强产品表现312公募中证500指数增强产品表现42因子表现521单因子表现622大类因子表现7221沪深300股票池大类因子表现7222中证500股票池大类因子表现8223全市场大类因子表现93指数增强组合表现104附录1141指数增强基金与多因子选股模型1142单因子组合优化历史表现1343大类因子历史回测结果1444指数增强组合历史表现201001-202204155风险提示16请务必阅读正文之后的免责条款部分2of17TablePage大类资产配置周报在大类资产配置研究中权益资产作为核心标的一般使用宽基指数作为底层资产投资工具上可以直接选择指数类基金指数基金中又有指数增强类基金被动指数基金可供选择相对被动指数基金指数增强基金有明显优势一是指数增强基金限制了持仓标的指数成分股不低于80跟踪误差也有相应约束保证了紧密跟踪指数的同时获取一定的超额收益二是在近几年的实际投资效果上大多数指数增强基金相对于被动指数基金都有明显的超额收益三是指数增强基金主要采用多因子选股模型具备量化投资的科学性纪律性系统性等特点多因子选股模型与指数增强基金介绍参见附录41在本周报中我们首先对国内主要宽基指数的公募指数增强基金产品的今年和近两年的业绩表现进行周度跟踪供投资者参考然后指数增强基金主要使用的多因子选股模型我们对模型中常用因子的表现进行跟踪展示不同股票池沪深300成分股中证500成分股全市场中各类选股因子表现主要包括不同时间区间单因子的超额收益大类因子的超额收益和多空收益情况其中超预期类因子的详细介绍和测试结果参见报告基于PEAD效应的超预期因子选股效果如何权益配置因子研究系列0120220601最后介绍展示我们团队基于权益因子库构建的沪深300指数增强组合中证500指数增强组合的表现权益因子和指数增强组合历史表现参见附录42-44其中中证500指数增强组合的构建过程详见报告使用基本面因子构建中证500指数增强策略初探权益配置因子研究系列02202207201公募指数增强基金表现我们统计了2023年1月1日之前成立的公募基金指数增强产品从跟踪指数来看主要以沪深300中证500为主截至2023年1月6日其中沪深300指数增强产品有54只规模599亿中证500指数增强产品有56只规模439亿我们直接以对应指数为比较基准超额收益为产品区间收益减去基准指数区间收益11公募沪深300指数增强产品表现截至2023年1月6日今年收益排名前五的是易方达沪深300精选增强A010736OF西部利得沪深300指数增强A673100OF海富通沪深300指数增强A004513OF富荣沪深300增强A004788OF同泰沪深300量化增强A012911OF本年收益分别为426378325321和317相对沪深300指数的超额收益分别为144095042038和035超额收益最大回撤分别为0000和-035公募基金沪深300指数增强产品2023年以来收益前20名的收益情况如下表请务必阅读正文之后的免责条款部分3of17TablePage大类资产配置周报表1公募沪深300指数增强产品本年收益前20名数据来源Wind国泰君安证券研究2023年以来和近两年的公募沪深300指数增强产品前10名的超额收益曲线如下图12023年公募沪深300增强产品前10名超额收益图2近两年公募沪深300增强产品前10名超额收益数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究12公募中证500指数增强产品表现截至2023年1月6日今年收益排名前五的是长信中证500指数增强A004945OF中欧中证500指数增强A015453OF东方中证500指数增强A016323OF建信中证500指数量化增强A016267OF华泰柏瑞中证500增强ETF561550SH本年收益分别为3673642112和339相对中证500指数的超额收益分别为114112109104和086超额收益最大回撤分别为00-004-028和0公募基金中证500指数增强产品2023年以来收益前20名的收益情况如下表请务必阅读正文之后的免责条款部分4of17TablePage大类资产配置周报表2公募中证500指数增强基金2023年以来收益前20名数据来源Wind国泰君安证券研究2023年以来和近两年的公募中证500指数增强产品前10名的超额收益曲线如下图32023年公募中证500增强产品前10名超额收益图4近两年公募中证500增强产品前10名超额收益数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究2因子表现指数增强基金主要使用的多因子选股模型下面跟踪展示常用的单因子大类因子的不同时间区间的表现我们从估值盈利成长公司治理价量超预期等多种投资逻辑出发构建常用因子库在具体使用上除市值因子以外其他因子均进行因子中性化处理市值行业中性化处理具体做法是在初步计算得到因子原始值后首先进行绝对中位数法去极值并进行Z-Score标准化然后以每个股票标准化后的因子作为因变量对数市值和中信一级行业虚拟变量作为自变量进行横截面回归将回归后的残差作为每个股票因子值一般认为经过中性化处理后的因子排除了市值和行业的影响可以更好地反映因子的投资逻辑和选股效果请务必阅读正文之后的免责条款部分5of17TablePage大类资产配置周报21单因子表现由于篇幅有限我们从因子库中选出30多个因子进行重点跟踪每类因子只展示代表性因子单因子收益表现的考察方式主要使用组合优化方法控制市值行业暴露使用线性规划求解因子最大化得分组合考察该组合相对于基准指数的超额收益情况表3展示了本周本月本年三种股票池沪深300成分股中证500成分股全市场内单因子最大化得分组合的超额收益表现单因子的历史绩效见附录42沪深300股票池内本周2023-01-03至2023-01-06超额收益较好的因子是前三高管薪酬EBIT2EV标准化预期外单季度扣非ROA超额收益分别为1090704本周超额收益较差的因子是20日换手率公告后跳空市净率倒数本年超额收益较好的因子是前三高管薪酬EBIT2EV标准化预期外单季度扣非ROA超额收益分别为1090704本年超额收益较差的因子是20日换手率公告后跳空市净率倒数中证500股票池内本周2023-01-03至2023-01-06超额收益较好的因子是分析师覆盖度单季度归母ROA标准化预期外单季度扣非ROE超额收益分别为09064064本周超额收益较差的因子是市净率倒数20日换手率一个月特质波动率本年超额收益较好的因子是分析师覆盖度单季度归母ROA标准化预期外单季度扣非ROE超额收益分别为09064064本年超额收益较差的因子是市净率倒数20日换手率一个月特质波动率全市场股票池内本周2023-01-03至2023-01-06超额收益较好的因子是一个月涨跌幅单季度扣非净利润增长率净经营资产收益率超额收益分别为162134126本周超额收益较差的因子是市净率倒数一个月特质波动率20日换手率本年超额收益较好的因子是一个月涨跌幅单季度扣非净利润增长率净经营资产收益率超额收益分别为162134126本周超额收益较差的因子是市净率倒数一个月特质波动率20日换手率具体见下表请务必阅读正文之后的免责条款部分6of17TablePage大类资产配置周报表3单因子组合优化的超额收益数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究22大类因子表现下面考察因子库的大类因子在三种股票池沪深300成分股中证500成分股全市场不同时间区间本周本月本年的表现每类因子内部权重使用等权加权方式采用分组测试考察大类因子表现其中中证500和全市场股票池分10组沪深300股票池分6组多头组合为每周末前10或16股票等权组合空头组合为每周末后10或16股票等权组合大类因子超额收益计算方式为每周多头组合收益-基准指数多空收益计算方式为每周多头组合收益-空头组合收益此外全市场股票池的基准为中证500指数大类因子的历史绩效见附录43221沪深300股票池大类因子表现沪深300股票池内本周2023-01-02至2023-01-06超额收益较好的大类因子是市值价量盈利超额收益分别为097002-01本周超额收益较差的大类因子是北向估值分析师本年超额收益较好的大类因子是市值价量盈利超额收益分别为097002-01本年超额收益较差的大类因子是北向估值分析师具体见下表请务必阅读正文之后的免责条款部分7of17TablePage大类资产配置周报表4沪深300大类因子超额收益和多空收益沪深300内区间北上资金超预期成长分析师估值价量市值盈利20221230012-062-041-042030-008-023-07820230103016036050035046-04306003220230104-024-179-169-088-064-028040-11520230105-100004005-027-079001-016005超额收益20230106-038106072019033073013069本周-146-036-043-062-065002097-010本月-146-036-043-062-065002097-010本年-146-036-043-062-065002097-01020221230-018-025005-030012027-041-06520230103-013028-005017051-079095-00120230104045-130-148-057-091026-017-14520230105-101016033048-018007038033多空收益20230106-102078049005024068047118本周-171-010-072012-035021164002本月-171-010-072012-035021164002本年-171-010-072012-035021164002数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究下图展示了2022年以来沪深300指数成分股内大类因子超额收益和多空收益曲线图52022年以来沪深300内大类因子超额收益曲线图62022年以来沪深300内大类因子多空收益曲线数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究222中证500股票池大类因子表现中证500股票池内本周2023-01-02至2023-01-06超额收益较好的大类因子是分析师成长超预期超额收益分别为1671341本周超额收益较差的大类因子是价量公司治理市值本年超额收益较好的大类因子是分析师成长超预期超额收益分别为1671341本年超额收益较差的大类因子是价量公司治理市值具体见下表请务必阅读正文之后的免责条款部分8of17TablePage大类资产配置周报表5中证500大类因子超额收益和多空收益中证500内区间北上资金超预期成长分析师公司治理估值价量市值盈利20221230006024007018-017029068093-00920230103017005050046-015003-044036-04120230104051-024-003011-002000028106-00120230105-049017021040-020-017-051-117061超额收益20230106-007101065069-015-005-063-062044本周012100134167-053-020-130-038062本月012100134167-053-020-130-038062本年012100134167-053-020-130-03806220221230013049015-008-013022047079-03220230103031051077113-058003-105027-05620230104043-035-031-033007-052-029203-02120230105-098062064069003012-012-106113多空收益20230106014121083125043057-029-067082本周-010200194276-006019-174055118本月-010200194276-006019-174055118本年-010200194276-006019-174055118数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究下图展示了2022年以来中证500指数成分股内大类因子超额收益和多空收益曲线图72022年以来中证500内大类因子超额收益曲线图82022年以来中证500内大类因子多空收益曲线数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究223全市场大类因子表现全市场股票池内本周2023-01-02至2023-01-06超额收益较好的大类因子是分析师超预期成长超额收益分别为157133128本周超额收益较差的大类因子是价量市值公司治理本年超额收益较好的大类因子是分析师超预期成长超额收益分别为157133128本年超额收益较差的大类因子是价量市值公司治理具体见下表请务必阅读正文之后的免责条款部分9of17TablePage大类资产配置周报表6全市场大类因子超额收益和多空收益全市场区间北上资金超预期成长分析师公司治理估值价量市值盈利20221230020051053038045056078060036202301030290831030870350530100790642023010402700803501806207007810203220230105-005-008-030017-023-050-061-076010超额收益20230106010050020035-015003-058-054021本周062133128157060075-031050127本月062133128157060075-031050127本年062133128157060075-03105012720221230-021027016000004035041048-02020230103-004038054068-061-029-129132-00220230104017-036-017-034039022038114-02220230105003024011005003-003-002-115084多空收益20230106083050052062006039006-081084本周099077100101-012029-088047144本月099077100101-012029-088047144本年099077100101-012029-088047144数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究下图展示了2022年以来全市场大类因子超额收益和多空收益曲线图92022年以来全市场大类因子超额收益曲线图102022年以来全市场大类因子多空收益曲线数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究3指数增强组合表现我们基于权益因子库的500多个因子筛选出在沪深300指数和中证500指数股票池中有效的因子使用多因子选股模型在两个指数成分股内分别构建周度指数增强组合具体组合构建上严格控制市值行业中性并对个股权重进行约束使用组合优化求解个股权重构建组合组合优化参数设置上对于沪深300股票池使用70多个有效因子控制市值行业严格中性设置个股权重上限8和个股权重偏离上限3对于中证500股票池使用100多个有效因子控制市值行业严格中性设置个股权重偏离上限1和个股权重上限1我们每周对成分股内指数增强组合的表现进行持续跟踪两个组合的历史回测收益表现见附录44截至2023年1月6日沪深300指数增强组合本周收益248沪深300指数收益282超额收益为-034本月收益248沪深300指数收益282超额收益为-034本年收益248沪深300指数收益282超额收益为-034超额收益最大回撤为-079请务必阅读正文之后的免责条款部分10of17TablePage大类资产配置周报截至2023年1月6日中证500指数增强组合本周收益32中证500指数收益253超额收益为067本月收益32中证500指数收益253超额收益为067本年收益32中证500指数收益253超额收益为067超额收益最大回撤为02022年以来沪深300指数增强组合中证500指数增强组合收益曲线如下图图112022年以来沪深300指数增强组合表现图122022年以来中证500指数增强组合表现数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究注具体持仓可以关注Wind组合管理中的配置-沪深300指数增强组合配置-中证500指数增强组合4附录41指数增强基金与多因子选股模型公募指数增强基金是指基金经理在力求对基准指数进行有效跟踪的基础上通过数量化方法进行积极的指数组合管理与风险控制力争实现投资收益能够跟踪并适度超越基准指数的一类基金指数增强基金合同对投资组合比例有明确的限制主要条款一般有1股票资产占基金资产的比例在8095投资标的指数成份股及其备选成份股的比例不低于非现金基金资产的802每个交易日保持不低于基金资产净值5的现金或到期日在一年以内的政府债券3力争控制基金净值增长率与业绩比较基准之间的日均跟踪偏离度的绝对值不超过05年化跟踪误差一般不超过78指数增强型基金既秉持了指数化投资的理念也认同主动管理能够获取超额收益的观点指数增强产品是指数基金的加强版指数增强基金主要是在指数成分股内使用多因子选股模型一般会控制行业和个股的偏离程度保证对指数的有效跟踪而通过对行业和个股权重的小幅偏离可以获取一定超额收益除了多因子选股外还有一些辅助性的投资策略主要有以下几种1行业轮动策略适度调高调低看好不看好的行业板块在组合中的权重获取增强收益2网下打新策略20202021年打新收益很高对于规模在1-3亿的基金产品2020-2021年的每年打新收益可以达到8-10基金规模增大的话收益会摊薄2022年受行情拖累打新收益明显减少3负基差下做多股指期货在股指期货长期处于负基差的情况下可以买入一定比例股指期货合约来替代股票现货从而获取基差收敛的增强收益请务必阅读正文之后的免责条款部分11of17TablePage大类资产配置周报4对于20的非成分股仓位还可以使用全市场选股的策略做增强收益由于选股空间更大全市场选股可以构建更多样的策略超额收益会比成分股内选股要高一些下面主要介绍指数增强基金的核心模型多因子模型多因子模型Multiple-FactorModelMFM属于国内外主流量化选股模型之一使用多个因子预测股票未来收益筛选预期收益较好的股票以期战胜基准指数学术研究上这类模型属于资产定价理论最早起源于CAPM资产定价理论1970年罗斯提出APT多因素模型该模型认为股票未来的收益可以用若干因素来解释01122但是并没有指出哪些具体的因素实证研究方面1992年Fama和French提出三因素模型使用市场市值估值三个因子作为自变量解释股票未来收益效果不错123在目前实际投资研究过程中多因子模型使用估值盈利成长公司治理价量反转流动性波动性等分析师预测超预期等几大类因子进行选股构建一篮子股票的投资组合多因子选股模型的体系广义上讲一般由有三部分组成收益预测模型风险模型交易成本模型目前国内研究主要集中在前两类模型其中收益预测模型主要是通过多因子打分选股量化模型预测收益率选股一般直接称为多因子选股模型多因子模型选股基础性工作是各类单因子和大类因子选股效果的测试和跟踪多因子选股模型体系见下图图13多因子选股模型体系数据来源国泰君安证券研究基于多因子模型的指数增强组合构建我们首先对于不同的宽基指数筛选出适用的有效因子其次每周计算成分股因子值并对因子进行去极值标准化缺失值填充市值行业中性化处理然后按照各类因子逻辑将股票池股票因子值排序计算各类因子得分Score分位数对因子得分等权加权每只股票的最终得分最后使用多因子模型T1计算得到每周末股票的得分或预期收益率r股票协方差矩阵i最后代入下面的组合优化模型在控制跟踪误差行业暴露风格暴露等约束条件下以最大化股票组合得分1或最大化预期NT1rw收益ii为目标求解组合股票的权重w1请务必阅读正文之后的免责条款部分12of17TablePage大类资产配置周报1111112基准指数13245161基准指数08718公式2为个股上下限约束主要是不能卖空避免某些个股权重过高对于中证500指数增强组合设置个股权重上下限为01沪深300设置上下限为08公式3为个股权重相对基准指数偏离约束主要是控制个股权重偏离程度沪深300指数增强组合设置权重偏离上下限为-33公式4为跟踪误差约束对于指数增强策略可以设置目标跟踪误差由于个股行业权重设置严格此约束未使用公式5为行业权重约束可以按照基准中行业的权重设置行业偏离约束也可以自行确定某些行业暴露程度一般按照中信一级行业分类严格控制行业中性公式6为因子暴露约束控制某些风格因子上暴露主要是控制市值上暴露目前主要设置市值中性约束公式7为成分股权重约束对于指数增强产品指数成分股及备选股的权重不少于80公式8为换手率约束对于换手率较高的选股策略可以通过这个约束达到控制交易成本的目的目前没有做控制指数增强策略组合构建和测试根据每周组合优化计算得到的股票名单和权重对选股组合进行历史业绩回溯计算选股组合的累计收益相对比较基准超额收益最大回撤超额收益的IR胜率等指标42单因子组合优化历史表现我们使用组合优化方式构建单因子的最大化股票得分组合考察单因子的选股效果计算得到股票因子得分可以代入组合优化模型通过控制市值和行业暴露个股权重偏离等约束条件以最大化组合得分为目标使用线性规划求解股票的权重根据每期组合优化计算得到的股票名单和权重对单因子选股组合进行历史业绩回溯计算组合的相对比较基准超额收益最大回撤超额收益信息比率等指标请务必阅读正文之后的免责条款部分13of17TablePage大类资产配置周报表7201001-202204三种股票池单因子组合优化历史超额收益2010-202204单因子组合优化超额收益沪深300股票池中证500股票池全市场年化超额超额收益超额收益年化超额超额收益超额收益年化超额超额收益超额收益类别因子名收益最大回撤信息比率收益最大回撤信息比率收益最大回撤信息比率过去60日持股比例变动越大越好40-7307976-38209109-59218北上资金过去5日净流入越大越好61-6712478-51216117-31236标准化预期外单季度扣非净利润越大越好73-73144118-98251145-156243标准化预期外单季度归母净利润越大越好71-111130116-114248140-147230超预期标准化预期外单季度扣非ROA越大越好83-9416590-97194115-145198标准化预期外单季度扣非ROE越大越好79-8015992-109200120-157199单季度扣非ROA变动越大越好74-11212990-9619475-158118单季度扣非ROE变动越大越好81-99144102-10422279-213128成长单季度扣非净利润增长率越大越好61-10810982-10817456-199092单季度营业利润增长率越大越好63-11110683-11917557-178092分析师预期PEG越大越好67-8312776-86161103-135182过去60日盈利调整越大越好49-7409190-13519489-203149单季度归母净利润超分析师预期幅度越大越好50-9009776-9816895-145182分析师过去90日报告上下调比例越大越好101-5520176-129165152-182246分析师覆盖度越大越好44-11508368-106132112-166157预期EP20日变化越大越好46-13907476-92141104-121143前三高管薪酬越大越好26-11105234-12707763-139123公司治理单季度归母净利润越大越好71-14612494-78193160-89260市净率倒数越大越好36-28905722-17003976-254097股息率越大越好42-20407553-9110986-137140EBIT2EV越大越好31-18705638-16907257-204085估值市盈率倒数越大越好79-139143100-92200161-87264EP分位数越大越好53-17209389-6816975-214113PEG越大越好70-88131115-101246158-89277公告后跳空越大越好56-7211073-12415797-210144一个月涨跌幅越小越好26-15403854-9708436-351037价量一个月特质波动率越小越好37-26906169-109127120-16616220日换手率越小越好21-23103566-9312271-163106单季度毛利率越大越好71-10013159-11712084-176125净经营资产收益率越大越好60-12710964-11013147-214066盈利单季度归母ROA越大越好58-13310274-12214996-149143单季度归母ROE越大越好66-14811893-116193104-152174数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究43大类因子历史回测结果表8201001-202204三种股票池大类因子历史超额收益北上公司股票池大类因子超预期成长分析师估值价量市值盈利资金治理年化超额收益871349798-10879-0365沪深超额收益最大回撤-88-137-181-135--239-134-508-336300跟踪误差7910310791-9395146110信息比率111130091108-117084-002059年化超额收益13617914415712816014973126中证超额收益最大回撤-57-99-96-70-119-138-87-404-133500跟踪误差616366717284729969信息比率224283218220179191207073183年化超额收益130193160180155223244273133超额收益最大回撤-34-117-159-68-99-115-138-308-115全市场跟踪误差3967736365737612375信息比率335289218289239304323222176数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分14of17TablePage大类资产配置周报图14沪深300内大类因子历史超额收益曲线图15中证500大类因子历史超额收益曲线数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究图16全市场大类因子历史超额收益曲线数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究44指数增强组合历史表现201001-202204表9沪深300指数增强组合历史回测收益图17沪深300指数增强组合历史收益曲线增强组合收益沪深300指数超额收益跟踪误差最大回撤20101531-707223849-112011-1187-2501131436-1720121977756122239-1820131051-765181551-22201461955166102945-3620151559558100181-592016059-1128118746-17201736102178143349-232018-1492-2531103947-21201956223607201546-32202047672721204650-282021161-52068164-66202204-1770-215238144-20数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究表10中证500指数增强组合历史回测收益图18中证500指数增强组合历史收益曲线增强组合收益中证500指数超额收益跟踪误差最大回撤201034661017244935-132011-2235-3383114828-0720121923028189528-08201332541689156534-1820144441390154033-262015847143124159124-672016-035-1778174336-0920172266-020228632-082018-1912-3332142038-15201949772638233942-42202036022087151538-20202127761559121743-44202204-1760-237961933-09数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究数据来源Wind朝阳永续国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分15of17TablePage大类资产配置周报5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请务必阅读正文之后的免责条款部分16of17TablePage大类资产配置周报本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格分析师声明作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力保证报告所采用的数据均来自合规渠道分析逻辑基于作者的职业理解本报告清晰准确地反映了作者的研究观点力求独立客观和公正结论不受任何第三方的授意或影响特此声明免责声明本报告仅供国泰君安证券股份有限公司以下简称本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户本报告仅在相关法律许可的情况下发放并仅为提供信息而发放概不构成任何广告本报告的信息来源于已公开的资料本公司对该等信息的准确性完整性或可靠性不作任何保证本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可升可跌过往表现不应作为日后的表现依据在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态同时本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改投资者应当自行关注相应的更新或修改本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户不构成客户私人咨询建议在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议在任何情况下本公司本公司员工或者关联机构不承诺投资者一定获利不与投资者分享投资收益也不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任投资者务必注意其据此做出的任何投资决策与本公司本公司员工或者关联机构无关本公司利用信息隔离墙控制内部一个或多个领域部门或关联机构之间的信息流动因此投资者应注意在法律许可的情况下本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行财务顾问或者金融产品等相关服务在法律许可的情况下本公司的员工可能担任本报告所提到的公司的董事市场有风险投资需谨慎投资者不应将本报告作为作出投资决策的唯一参考因素亦不应认为本报告可以取代自己的判断在决定投资前如有需要投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策本报告版权仅为本公司所有未经书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版复制发表或引用如征得本公司同意进行引用刊发的需在允许的范围内使用并注明出处为国泰君安证券研究且不得对本报告进行任何有悖原意的引用删节和修改若本公司以外的其他机构以下简称该机构发送本报告则由该机构独自为此发送行为负责通过此途径获得本报告的投资者应自行联系该机构以要求获悉更详细信息或进而交易本报告中提及的证券本报告不构成本公司向该机构之客户提供的投资建议本公司本公司员工或者关联机构亦不为该机构之客户因使用本报告或报告所载内容引起的任何损失承担任何责任评级说明评级说明1投资建议的比较标准增持相对沪深300指数涨幅15以上投资评级分为股票评级和行业评级以报告发布后的12个月内的市场表现谨慎增持相对沪深300指数涨幅介于515之间为比较标准报告发布日后的12个月股票投资评级中性相对沪深300指数涨幅介于-55内的公司股价或行业指数的涨跌幅相对同期的沪深300指数涨跌幅为基减持相对沪深300指数下跌5以上准2投资建议的评级标准增持明显强于沪深300指数报告发布日后的12个月内的公司股价或行业指数的涨跌幅相对同期的沪行业投资评级中性基本与沪深300指数持平深300指数的涨跌幅减持明显弱于沪深300指数国泰君安证券研究所上海深圳北京地址上海市静安区新闸路669号博华广深圳市福田区益田路6003号荣超商北京市西城区金融大街甲9号金融场20层务中心B栋27层街中心南楼18层邮编200041518026100032电话0213867666607552397688801083939888E-mailgtjaresearchgtjascom请务必阅读正文之后的免责条款部分17of17