本期投资提示：
　　宏观量化框架回顾：在因子新视野系列报告中，我们将依托于经济、流动性、信用三大维度指标的敏感性测试方法应用于风格因子上，我们发现不同风格对宏观因子的敏感性存在差异，如价值因子对经济敏感，小市值对流动性敏感，成长因子对信用敏感，而红利对信用不敏感等。在复盘宏观方法的因子选择结果时，我们进一步发现通过宏观方法筛选整体在选择时点上偏左侧，与常用的根据因子IC、IR加权或筛选的方法存在差异，因此我们尝试与因子动量的方法进行结合，宏观方法整体对基本面因子的筛选效果更好，而因子动量方法对于宏观敏感性较弱的价量因子有更好的效果，而两者共同选到的“共振”因子胜率提升都较为明显。
　　指数增强组合对应因子筛选过程：在目前跟踪的申万金工指数增强组合中，我们主要使用成长、盈利、价值、低波动率、低流动性、长期动量、短期反转、市值、分析师预期、红利十个大类因子。在宏观因子的筛选过程中，我们仍然对所有因子进行敏感性测算，3个股票池的结果较为接近，区别较为明显的是经济下行阶段300、500中盈利占优，而中证1000主要体现为成长，实际体现不同股票池对基本面的侧重有所差异。决定宏观筛选的因子后，我们再使用各因子12个月的ICIR来选择前3的因子，然后依然根据基本面因子主要参考宏观、价量因子主要参考动量的左右侧结合方法来决定最终选择。23年下半年，红利、低波、低流动性的共振频率较高，而24年以来多数时间未产生共振，5月开始低流动性产生共振。
　　指数增强组合构建：
　　1）沪深300指数增强：设置基本风险约束为各申万一级行业偏离在0.5%以内，至少80%为指数成份股，其余股票在300+500+1000股票池中，并设置个股权重上限、换手限制，按照宏观、因子动量结合后的组合年化超额收益超过10%，波动、回撤降低，夏普率和信息比都比动量组合有所上升，在基本面因子较强的年份超额更明显。此外，我们尝试使用多头组合作为固收+策略的底仓，多头组合历史上的表现相对更强，年化超额达到13.5%，但风险暴露较为极致、跟踪误差大。
　　2）中证500指数增强：中证500中价量因子表现更好，我们在宏观与动量的加权方式上更偏向动量，共振组合相对中证500的超额收益超过10%，信息比相比动量组合也有明显的提升；2020年以来，组合年化超额收益约为12.5%。
　　3）中证1000指数增强：为了控制跟踪误差，我们在中证1000上给予的敞口整体更小，共振组合的超额收益约15%，组合的信息比同样有明显的提升。
　　风险提示及声明：本报告模型根据历史数据构建，准确度受限于历史数据的长度；模型历史表现不代表未来，宏观及市场环境大幅变化时模型可能失效。