（来源：市场投研资讯）

  主 关键 结 比如  

一、估值国信本周指数提高组合谝

• 沪深300指数提高组合本周超额收益0.07%，因谝本年超额收益6.87%。出色超额

• 中证500指数提高组合本周超额收益3.44%，中证指增组合本年超额收益9.41%。年内

• 中证1000指数提高组合本周超额收益3.10%，金工本年超额收益15.26%。估值国信

• 中证A500指数提高组合本周超额收益2.59%，因谝本年超额收益-5.68%。出色超额

二、中证指增组合本周选股因子谝跟踪

• 沪深300成分股中EPTTM、年内股息率、金工预期EPTTM等因子谝较好。估值国信

• 中证500成分股中预期EPTTM、因谝一个月波动、出色超额三个月波动等因子谝较好。

• 中证1000成分股中一个月波动、三个月波动、EPTTM等因子谝较好。

• 中证A500指数成分股中EPTTM、股息率、预期EPTTM等因子谝较好。

• 公募基金重仓股中EPTTM、三个月波动、预期EPTTM等因子谝较好。

三、本周公募基金指数提高产品谝跟踪

• 沪深300指数提高产品本周超额收益最高2.50%，最低-4.89%，中位数-0.29%。

• 中证500指数提高产品本周超额收益最高9.70%，最低-1.64%，中位数0.80%。

• 中证1000指数提高产品本周超额收益最高4.05%，最低-2.87%，中位数-0.35%。

• 中证A500指数提高产品本周超额收益最高2.63%，最低-6.46%，中位数-0.20%。

本文对国信金工指数提高组合、公募基金指数提高产品的谝开展跟踪探究，同时，我们还对常用选股因子在不一样选股空间中的谝开展监控跟踪。

详详见细的，国信金工团队以多因子选股为主体，分别构建对标沪深 300、中证 500、中证 1000 指数及中证 A500 指数为基准的提高组合，力求能稳固战胜各自基准。近期组合的谝如下图：

国信金工指数提高组合谝如下：

• 沪深300指数提高组合本周超额收益0.07%，本年超额收益6.87%。

• 中证500指数提高组合本周超额收益3.44%，本年超额收益9.41%。

• 中证1000指数提高组合本周超额收益3.10%，本年超额收益15.26%。

• 中证A500指数提高组合本周超额收益2.59%，本年超额收益-5.68%。

我们分别以沪深300指数、中证500指数、中证1000指数、中证A500指数及公募重仓指数为选股空间，构造单因子MFE组合并检验其相对于各自基准的超额收益。

1

沪深300样本空间中的因子谝

我们以沪深300指数为样本空间，对常用选股因子构造其相对于沪深300指数的MFE组合并跟踪其谝，详详见细谝如下图。

以沪深300指数为选股空间：

• 最近一周，EPTTM、股息率、预期EPTTM等因子谝较好，而一年动量、单季营利同比增高效、原则化预期外盈利等因子谝较差。

• 最近一月，一个月波动、三个月波动、一个月反转等因子谝较好，而一年动量、单季营收同比增高效、DELTAROA等因子谝较差。

• 今年以来，单季ROE、预期PEG、单季ROA等因子谝较好，而SPTTM、股息率、预期净利润环比等因子谝较差。

2

中证500样本空间中的因子谝

我们以中证500指数为样本空间，对常用选股因子构造其相对于中证500指数的MFE组合并跟踪其谝，详详见细谝如下图。

以中证500指数为选股空间：

• 最近一周，预期EPTTM、一个月波动、三个月波动等因子谝较好，而一年动量、单季营收同比增高效、原则化预期外收入等因子谝较差。

• 最近一月，BP、一个月换手、EPTTM一年分位点等因子谝较好，而一年动量、单季营收同比增高效、原则化预期外收入等因子谝较差。

• 今年以来，特异度、单季净利同比增高效、单季营收同比增高效等因子谝较好，而三个月机构覆盖、三个月反转、三个月波动等因子谝较差。

3

中证1000样本空间中的因子谝

我们以中证1000指数为样本空间，对常用选股因子构造其相对于中证1000指数的MFE组合并跟踪其谝，详详见细谝如下图。

以中证1000指数为选股空间：

• 最近一周，一个月波动、三个月波动、EPTTM等因子谝较好，而一年动量、预期净利润环比、单季营收同比增高效等因子谝较差。

• 最近一月，三个月换手、一个月换手、三个月波动等因子谝较好，而一年动量、预期净利润环比、单季营收同比增高效等因子谝较差。

• 今年以来，原则化预期外收入、3个月盈利上下调、非流动性冲击等因子谝较好，而股息率、一年动量、一个月反转等因子谝较差。

4

中证A500样本空间中的因子谝

我们以中证A500指数为样本空间，对常用选股因子构造其相对于中证A500指数的MFE组合并跟踪其谝，详详见细谝如下图。

以中证A500指数为选股空间：

• 最近一周，EPTTM、股息率、预期EPTTM等因子谝较好，而一年动量、单季营利同比增高效、单季营收同比增高效等因子谝较差。

• 最近一月，三个月波动、一个月波动、一个月反转等因子谝较好，而一年动量、单季营收同比增高效、预期净利润环比等因子谝较差。

• 今年以来，高管薪酬、单季ROA、单季净利同比增高效等因子谝较好，而非流动性冲击、SPTTM、预期净利润环比等因子谝较差。

5

公募重仓指数样本空间中的因子谝

我们以公募重仓指数为样本空间，对常用选股因子构造其相对于公募重仓指数的MFE组合并跟踪其谝，近期谝如下图。

以公募重仓股指数为选股空间：

• 最近一周，EPTTM、三个月波动、预期EPTTM等因子谝较好，而一年动量、预期净利润环比、单季营利同比增高效等因子谝较差。

• 最近一月，三个月波动、一个月波动、三个月换手等因子谝较好，而一年动量、预期净利润环比、单季营收同比增高效等因子谝较差。

• 今年以来，单季营收同比增高效、DELTAROA、单季营利同比增高效等因子谝较好，而一个月波动、三个月波动、SPTTM等因子谝较差。

三

公募基金指数提高产品谝跟踪

我们对统方式区间内上市满三个月的公募基金指数提高产品的超额收益开展跟踪，题涵盖沪深300指数提高产品、中证500指数提高产品、中证1000指数提高产品及中证A500指数提高产品，在方式算区间超额收益时，我们以95%*基准指数收益率作为业绩基准。

1

公募基金指数提高产品数量及规模

目前，公募基金沪深300指数提高产品共有81只（A、C类算作一只，下同），总规模合方式703亿元。中证500指数提高产品共有81只，总规模合方式610亿元。中证1000指数提高产品共有46只，总规模合方式296亿元。中证A500指数提高产品共有79只，总规模合方式382亿元。

2

沪深300指数提高产品谝

在公募基金沪深300指数提高产品中：

• 最近一周：超额收益最高2.50%，最低-4.89%，中位数-0.29%。

• 最近一月：超额收益最高6.24%，最低-8.35%，中位数0.04%。

• 最近一季：超额收益最高17.17%，最低-8.87%，中位数1.09%。

• 今年以来：超额收益最高24.03%，最低-7.70%，中位数2.92%。

3

中证500指数提高产品谝

在公募基金中证500指数提高产品中：

• 最近一周：超额收益最高9.70%，最低-1.64%，中位数0.80%。

• 最近一月：超额收益最高10.53%，最低-3.20%，中位数0.61%。

• 最近一季：超额收益最高6.34%，最低-4.67%，中位数0.97%。

• 今年以来：超额收益最高10.67%，最低-7.29%，中位数1.67%。

4

中证1000指数提高产品谝

在公募基金中证1000指数提高产品中：

• 最近一周：超额收益最高4.05%，最低-2.87%，中位数-0.35%。

• 最近一月：超额收益最高5.36%，最低-2.28%，中位数0.29%。

• 最近一季：超额收益最高5.08%，最低-5.79%，中位数1.35%。

• 今年以来：超额收益最高7.91%，最低-8.26%，中位数3.63%。

5

中证A500指数提高产品谝

在公募基金中证A500指数提高产品中：

• 最近一周：超额收益最高2.63%，最低-6.46%，中位数-0.20%。

• 最近一月：超额收益最高3.32%，最低-8.16%，中位数-0.17%。

• 最近一季：超额收益最高4.25%，最低-6.13%，中位数0.57%。

• 今年以来：超额收益最高8.06%，最低-4.31%，中位数1.51%。

1

因子MFE组合构建方式

出发点：我们在实际构建指数提高组合时可能有多种约束需，例如控制组合相对于基准指数的行业暴露、风格暴露、成分股内权重占比、组合换手率等约束，传统的十组分档收益、多空收益、IC_IR等检验方式无法检验在这些实际约束需下因子的有效性。

如果我们在顺应各种实际约束的需下去检验因子实际的收益预测成效，那么检验后认为“有效”的因子更可能在最后组合中发挥其真实的收益预测功能，因此我们在因子有效性检验时就采取组合改进的方式来检验控制了各种实际约束后单因子的有效性。我们将组合改进的目的函数修改为最大化单因子暴露，其他约束需和我们常用的风格约束保持相同，由此可以得到控制了行业暴露、风格暴露等约束下的最大化单因子暴露组合（Maximized Factor Exposure Portfolio，简称MFE组合），根据该组合相对于基准的收益谝我们可以判断该因子在既定的基准中是否有效。

构建方式：我们采取如下形式的组合改进模型来构建因子的MFE组合：

该改进模型的目的函数为最大化单因子暴露，其中f为因子取值，fw为组合在单因子上的加权暴露，w为待求解的股票权重向量。模型的约束需涵盖组合在风格因子上的偏离度、行业偏离度、个股权重偏离度、成分股权重占比控制、个股权重上下限控制等。

• 首先个约束需限制了组合相对于基准指数的风格暴露，X为股票对风格因子的因子暴露矩阵，wb为基准指数成分股的权重向量，sl、sh分别为风格因子相对暴露的下限及上限；

• 第二个约束需限制了组合相对于基准指数的行业偏离，H为股票的行业暴露矩阵，当股票i属于行业j时，H_ij为1，否则为0；hl、hh分别为组合行业偏离的下限以及上限；

• 第三个约束需限制了个股相对于基准指数成分股的偏离，wl、wh分别为个股偏离的下限以及上限；

• 第四个约束需限制了组合在成分股内权重的占比下限及上限，Bb为个股是否属于基准指数成分股的0-1向量， bl、bh分别为成分股内权重的下限以及上限；

• 第五个约束需限制了卖空，同时限制了个股权重上限 ；

• 第六个约束需需权重和为1，即组合始终满仓运作。

我们基于上述组合改进模型来照章性给定基准指数构建最大化单因子暴露组合。为了避免持仓过于集中导致收益不稳固，我们常见设置个股相对于其基准指数中权重的偏离幅度为0.5%-1%。

基于组合改进的方式构建特定基准指数下因子MFE组合的流程如下：

• 1.设定单因子MFE组合的约束需，涵盖风格暴露、行业暴露、个股权重偏离、成分股内权重占比、个股权重上下限等约束。对于中证500及沪深300指数，我们控制MFE组合相对于基准在中信一级行业上相对暴露为0，在市值风格因子上相对暴露为0，个股相对于成分股最大偏离权重1%，成分股内权重占比100%，对于公募基金重仓指数，个股相对于成分股最大偏离权重0.5%，行业、市值因子保持与公募基金重仓指数中性。

• 2.在每个月末，根据约束需构建每个单因子的MFE组合。

• 3.在回测期内根据各期MFE组合换仓，方式算MFE组合历史收益并按双边0.3%扣除交易费用，方式算MFE组合相对于基准的收益风险统方式指标。

2

公募重仓指数构建方式

出发点：传统测试因子有效性的样本空间常见为几大宽基指数，如沪深300、中证500等，这些指数大多根据市值大小来分类，有比较稳固明确的风格特点。在二级市场中，公募基金作为专业的管理者与题的参与者，其持仓同样受到广泛关注，与常用宽基指数不一样的是，基金经理会对市场做出主动的研判以获取超额收益，在不一样的市场时期，基金整体的持仓风格可能会动态变化。因此，我们认为因子在公募基金持股池中的谝也是一个很题的测试维度。

如果我们以公募基金的持股材料构建一个公募重仓指数，那么在该样本空间中测试的因子谝更能反映出因子在“机构风格”下的有效性。根据因子在公募重仓样本空间中的谝，我们也可以更准确地判断该因子对公募持仓池是否选股有效。

选样空间：往往见不鲜股票型基金以及偏股混合型基金，这里剔除基金整体规模小于五千万且上市时间不足半年的基金，若基金存在转型，则采取转型后半年以上的基金。

构建方式：我们通过基金的定期报告来获取基金持股材料，对于顺应需的基金，若可获取的最新报告为基金的半年报或年报，则可采取全部的持仓材料，若可获取的最新报告为基金季报，则需结合前期的半年报或年报的材料来构建持仓数据。

将顺应需基金的持仓股票权重平均获得公募基金平均持仓材料。将平均后的股票权重由高到低降序排序，选项往往方式权重实现90%的股票作为成分股来构建公募基金重仓指数。

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