风格因子观察周报第6期：动量风格表现出色 高流动风格回撤较大

　　本报告导读：

    　　本报告对A 股风险模型中风格因子表现及主要指数的收益风险归因进行周度跟踪。

    　　本周动量、波动率因子正向收益较高；流动性、红利因子负向收益较高。本年价值、大市值因子正向收益较高；流动性、成长因子负向收益较高。模型可应用于投资组合归因，对于中证红利指数，本年由风格因子贡献了-0.73%的超额收益（波动率因子-1.08%、动量因子0.40%）和94.98%的超额风险（波动率因子86.00%、价值因子3.63%），由行业因子贡献了-0.11%的超额收益和3.94%的超额风险。对于微盘股指数，本周由风格因子贡献了-1.08%的超额收益（市值因子-1.71%、质量因子1.06%）和98.81%的超额风险（市值因子81.79%、波动率因子12.41%），由行业因子贡献了-0.02%的超额收益和 0.83%的超额风险。

    　　投资要点：

    　　国君风格因子体系及A股风险模型简介：国泰君安金融工程团队构建的A 股风格因子体系涵盖了8 个大类因子和20 个风格因子；基于此构建的风险模型可以很好的应用于风险预测与投资组合归因。

    　　风格因子表现观察：8 个大类因子中，本周动量、波动率因子正向收益较高；流动性、红利因子负向收益较高。本年大市值、价值因子正向收益较高；流动性、成长因子负向收益较高。20 个风格因子中，本周动量、大市值、贝塔因子正向收益较高；收益能力、行业动量、杠杆率因子负向收益较高。本年大市值、贝塔、盈利收益因子正向收益较高；短期反转、流动性、中市值因子负向收益较高。

    　　因子协方差矩阵更新：股票协方差矩阵估计是股票组合风险预测的核心。利用多因子模型，可以将股票协方差矩阵拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵的结合，从而完成较为准确的估计。本文更新了最新一期（2024/10/11）的因子协方差矩阵。

    　　主要指数收益与风险归因：使用风险模型，投资者可以基于持仓数据对投资组合进行风格、行业层面的收益与风险归因（其中行业层面归因结果代表剥离了风格影响的纯行业因子所带来的贡献，故其与行业指数并不一致）。本文对主要宽基指数，主题指数以及部分行业指数进行归因。对于中证红利指数：本周，由风格因子贡献了-0.73%的超额收益（波动率因子-1.08%、动量因子0.40%）和94.98%的超额风险（波动率因子86.00%、价值因子3.63%），由行业因子贡献了-0.11%的超额收益（银行因子0.26%、电子因子-0.22%）和3.94%的超额风险（煤炭因子1.31%、银行因子0.96%）。本年，由风格因子贡献了8.59%的超额收益（价值因子9.39%、红利因子2.62%）和85.28%的超额风险（波动率因子59.82%、价值因子9.13%），由行业因子贡献了-3.58%的超额收益（煤炭-1.56%、食品饮料1.00%）和11.69%的超额风险（煤炭5.13%、银行2.38%）。对于微盘股指数：本周，由风格因子贡献了-1.08%的超额收益（市值因子-1.71%、质量因子1.06%）和98.81%的超额风险（市值因子81.79%、波动率因子12.41%），由行业因子贡献了-0.02%的超额收益（电子因子-0.17%、银行因子-0.13%）和0.83%的超额风险（电子因子0.15%、机械因子0.14%）。本年，由风格因子贡献了-10.76%的超额收益（市值因子-14.49%、波动率因子7.36%）和98.95%的超额风险（市值因子91.64%、波动率因子4.10%），由行业因子贡献了-0.88%的超额收益（食品饮料0.73%、非银行金融-0.69%）和0.72%的超额风险（机械0.17%、银行0.12%）。

    　　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。

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