券商金股失效了吗？对弱势风格、行业的暴露制约券商金股策略表现。
　　从超额持续性：2022年以来，随着市场从增量市向存量市转换，金股超额持续性下降。
　　从Brinson归因：2022年以来，券商金股的行业、选股超额收益均不及以往。2022年、2023H1券商金股组合选股收益分别为0.14%、-0.09%，较以往水平有较大幅度下滑。
　　从风格暴露：券商金股具备稳定且突出的风格属性，整体偏向于大市值、高动量、高成长、高估值。以2021年为分水岭，2021年以前，券商金股暴露风格恰好为市场优势风格；2022年及以后，优势风格扭转，投资者视线向小票迁移，反转、BP因子相对强势，这导致券商金股在风格暴露上有所亏损。
　　通过组合优化提纯券商金股组合的选股能力，构造券商金股优化组合。
　　在存量市条件下，市场有效性加强，风格、行业轮动加速，或可借助组合优化剔除风格、行业负贡献，对券商金股的选股能力实现提纯。具体而言，将是否属于本月推荐券商金股作为哑变量打分（是=1，否=0），用于中证全指域内选股。通过控制组合相对基准的风格、行业偏离削弱暴露弱势风格、行业及快速轮动的影响。
　　剔除风格、行业负贡献后所形成的券商金股优化组合具备长期稳健的选股能力。优化后，组合中券商金股成份股权重占比在97%以上，风格偏离在±1%范围内波动，风格收益年化在±0.2‰以内。测算区间2018/1/1-2023/7/31内，该组合年化收益率约15.60%，相对中证全指的超额收益率年化约15.31%，每年都能战胜中证全指。
　　调研明星50策略表现跟踪：
　　策略简介：在调研域中精选股票以取得相对稳健的增强效果。选取3个月内特定对象调研、其他两类会议调研的股票形成股票池。利用成长、估值、反转、绩优主题基金、分析师上调、金股等因子进一步优中选优。
　　全区间表现：回测区间2015/1/1-2023/7/31内调研明星50组合收益率年化约25.61%，优选调研池收益率年化约10.96%，中证全指收益率年化约1.96%，调研明星50组合相对中证全指的超额收益率年化约24.21%。
　　7月表现：2023年7月，调研明星50组合收益率为1.79%，中证全指收益率为2.06%。调研明星50组合相对中证全指超额-0.27%。
　　中证1000指数增强策略跟踪：
　　策略简介：将改进后的基本面因子合成，并利用价量因子进行反向剔除，最终基于行业中性化构建1000增强组合。
　　全区间表现：回测区间2015/1/5-2023/7/31内，基本面组合年化收益率为15.72%，中证1000收益率为0.99%。样本外（2023/1/3-2023/7/31）基本面组合相对中证1000指数超额6.60%。
　　7月表现：2023年7月，基本面组合收益率为-0.21%，中证1000指数收益率为-1.31%。1000增强组合相对中证1000指数超额1.10%。
　　明珠策略表现跟踪：
　　策略简介：明珠金股组合构建思路核心是集合各行业最优秀分析师团队的选股能力。按中信一级行业，统计各家券商金股在过去12个月的月均行业超额收益。取截面排名前5家券商的金股加入组合，等权配置所有入选个券。
　　全区间表现：回测区间2018/7/1-2023/7/31内，明珠金股组合年化收益率14.81%，同期全部金股组合（13.86%）、新进金股组合（14.98%）、中证全指（4.02%）与偏股混指数（9.53%）。样本外（2021/11/1-2023/7/31）相对偏股混超额1.02%。
　　7月表现：2023年7月，明珠金股组合收益率为-2.17%，偏股混收益率为-1.19%。明珠金股组合相对偏股混超额-0.98%。
　　本期持仓：本期明珠金股组合持仓55只股票，持仓较多的行业为计算机、非银、汽车等。
　　风险因素：结论基于历史数据，在市场环境转变时模型存在失效的风险。