宏观和资产配置展望
　　国内A股多因素驱动上涨行情预计在2024年1季度末、2季度初发生。2024年整年来看，权益端会显著好于2023年。2023年12月至2024年5月这一段窗口期，推荐小微盘加红利增长的杠铃策略，防范尾部风险。整体仓位视角，以网格化逐步提升沪深300的优质成长标的的仓位。
　　风格配置展望
　　风格配置：我们的模型自2004年以来取得年化7.57%的收益，截止2023年12月1日，策略发出的信号为大盘-小盘各50%仓位均衡配置。展望2024年，我们认为上半年全球主要驱动因素为利率中枢的下移，看好沪深300等大盘股的反弹。下半年随着国内经济企稳向好，看好中证1000等中小盘宽基指数的行情。
　　行业配置展望
　　行业配置：我们基于多宏观周期的的行业因子轮动模型，自2017年以来取得年化9.68%的超额收益率，加入拥挤度和绝对估值泡沫剔除尾部风险行业后，超额年化收益率提升至11.05%。其中2023年12月22日截面推荐的行业分别为汽车、家电零部件、养殖业、通信服务和饲料。展望2024年，我们认为低拥挤度的行业轮动策略会持续表现较优。
　　因子选股展望
　　红利与成长展望：红利类股票公募基金整体配置较少，2019-2021红利远离抱团，在增量资金减少时，红利的优势体现出来；未来单纯红利能够大幅战胜宽基指数的可能性减小，我们建议挖掘红利与成长结合，建议红利（股息率）与成长类因子结合。
　　衍生品策略展望
　　展望2024年，CTA和期权衍生品类型的策略会出现显著修复行情。长期展望：我们认为，随着金融整体的“去刚兑、低利率”环境下，CTA和期权衍生品类的绝对收益策略会长期受到资金的追逐。
　　量化新技术展望
　　特征挖掘展望：由于人工因子挖掘效率遇到了明显的瓶颈，基于遗传规划和神经网络的特征挖掘会再次受到追捧。因子组合展望：目前业界流行的因子组合算法为LSTM、随机森林等模型。后续随着竞争的激烈，模型往深度学习和大模型等高算力需求转变或更加快速。
　　风险提示：
　　报告基于历史数据得到的结论，历史回测结果不代表未来。未来市场可能发生变化，因子有效性变化可能导致策略失效。