2023年金融工程2024年度策略：小盘股为帆，AI量化掌舵

一、2024 年宏观经济展望：经济震荡上行

1.1 大类资产表现：微盘领涨债市偏牛

年初至今以来，股票方面各指数涨少跌多，整体呈现小盘占优。其中万得微盘股指数涨幅 最大，为 48.09%。另外中证 2000 也有累计 8.79%的涨幅。而在展示的股票指数中，除了 刚提及的这两个指数有正的涨跌幅，其余均为下跌走势。中证 1000、中证 500、万得全 A、 沪深 300 和上证 50 涨跌幅分别为-2.20%、-3.53%、-3.90%、-9.34%和-9.72%。 债券方面，年初至今各期限债券指数均为正收益。其中，7-10 年信用债指数月涨幅最高， 为 6.70%，3-5 年信用债指数、7-10 年国债指数和 1 年以下信用债指数分别上涨 5.57%、 4.13%和 2.99%。 商品方面，南华各分类商品指数中，商品资产涨跌各异，黑色涨幅最大为 10.96%，贵金属 上涨 10.88%，能化上涨 4.45%，而农产品和有色金属均有所下跌，涨跌幅分别为-2.47%和 -9.34%。 从疫情放开后的前 2 个月，由于市场对经济修复的强预期，市场资金推动包括股市和与经 济强相关的黑色系等商品上行。到 3-4 月份，信贷指标 M1 同比和 M2 同比逐步拐头，通胀 仍持续回落，导致市场资金开始逐步从强预期切换到弱现实进行交易，多数股指开始调整， 而债券端则正好相反，开启了一波震荡走强的小牛市。直到四季度以后，随着特殊再融资 债发行和国债增发，在政府债集中加大供给的情况下，市场资金面逐步收紧，短端债券资 产受资金影响而调整，而长端债券资产也停止了上行，在高位震荡。

1.2 目前的市场阶段：经济弱复苏，有待宽信用见成效

2023 以来，经济经历了一波预期抬升但是后续需求兑现不足的情况，导致经济复苏情况 从体感上来说相对偏弱。但是如果我们回头看，用中采制造业 PMI 和 PPI 同比加工业增加 值同比的区间最低点作为经济回落期和经济增长期的划分节点。从 2023 年 1 月开始，其 实我们一直处于经济回暖期，仅仅是增长斜率较为平缓而已。 如果我们叠加通胀去看，上游通胀 PPI 同比在 2023 年 6 月已经开始回升。我们若是用上 游通胀作为国内通胀的单一衡量指标的话，甚至中国经济在 2023 年 6 月之后已经进入了 美林时钟周期的过热期。但是如果将中下游通胀也考虑进来的话，CPI 同比截至 10 月份 数据仍然处于下跌区间，通胀回落的情况并未结束。整体来看，市场仍然处于一个弱复苏 的阶段。 市场流动性方面，若我们使用 shibor:3 个月同比，十年国债利率同比和剩余流动性指标 来代表货币面的松紧。其实年初至今以来，短端货币面边际上是逐步收紧的，但我们能从 3 个月 SHIBOR 同比指标看到，9 月份之后又出现流动性缓和的现象。 信用扩张方面，从 M1 同比和除政府债的社融存量同比的角度看，虽然年中有所起色，但 是整体的下行趋势并未结束。后续仍然需要各类型的宽信用政策出台，提振市场的融资信 心。

1.3 经济或有反复，但整体震荡上行

展望 2024 年，我们对经济景气度的回升保持乐观的态度。如果我们沿用前文对于经济回暖期的定义(用 PPI 加工业增加值和制造业 PMI 作为经济增长的代理变量)。对比 M1 同比 与经济增长代理变量的历史走势，我们发现作为信贷指标的 M1 同比相较经济增长会略微 领先 3 个月。从这个角度看，一季度经济增速或有所放缓，但是不会逆转 2024 年全年经 济回暖上行的势头。下文部分，我们则对经济的各部分进行拆解分析。

房地产作为中国经济的重要组成部分。即使 2016 年以来，地产融资占社融的比例逐年下 降，但在 2023 年也仍占近 4 成的融资比例。所以 2024 年，地产板块的走势仍然很大情况 下影响着 2024 年国内经济复苏的成色。 然而目前即使各项地产政策出台之后，30 大中城市的销售面积其实仍然远低于过往同期 的年份，居民的地产置购意愿仍未明显回升。从领先房屋新开工面积的 6 个月的成交土地 占地面积指标来看，目前回升的新开工面积可能在 1-2 个月内就会重新出现回落。而且国 金地产组预测的地产销售面积同比数据来看，2024 年地产销售面积同比无法回正，地产 仍然是经济增长的拖累项。所以我们相信 24 年政府仍会出台更多地产相关的利好政策来 提振市场对于房市的信心，让这个经济的拖累项的负贡献降低，然后再从其他端发力拉动 增长。

出口外需方面，我们认为 24 年能够为经济提供一定的动能，而不是如同 23 年般的拖累 项。从历史来看，CRB 现货指数同比指数领先中美的库存周期大概 6 个月的时间，而从 23 年 5 月份以来 CRB 现货指数同比已经见底回升。从 11 月的中美库存数据看，我们也能看 到拐头迹象。我们预计后续中美的补库存带动的内外需，能够为 24 年中国经济的回暖提 供到一定的动能。外需方面，我们能够看到中国的出口金额其实和美国的制造商库存有比 较明显的正相关。随着海外补库的开启，相信 24 年中国的出口能够有明显的回升。

近些年以来，地产融资占比下降，但是政府债的融资其实在逐年提升。23 年政府债融资占 社融的比例已经有 25%。财政的发力能够给到经济一定的支撑。而 23 年 10 月以来我们能 看到政府财政已经在加速发力，包括中央扩表、地方化债还有万亿国债支持项目等，广义 财政支出同比回升明显。而财政的发力很大程度上依靠基建。所以我们预期 24 年基建会 是在居民和企业融资信心没有提振起来之前的一个重要抓手。

1.4 通胀逐步触底回升，支撑明年名义经济

通胀方面，PPI 同比在 23 年 6 月已经触底回升。目前仍然处于历史区间的较低分位点， 在中美进入补库存的阶段后，我们预期补库需求的抬升，能够持续带动上游资源品价格的 回升，使得 PPI 在 24 年维持整体上行的态势。而中下游通胀 CPI 方面，猪肉价格（CPI 波 动的主要贡献项）目前已经又重新接近了历史的底部，我们预期后续猪肉价格的回升，能 够有效的带动 CPI 触底回升。通胀的回升，也是 24 年带动名义经济增长的一个关键点。

1.5 货币政策进一步发力推动利率中枢下移

利率方面，中央经济工作会议中强调 24 年要实施灵活适度的货币政策。这说明 24 年上半 年可能仍会有一定的降准降息的政策出台支撑经济的增长。其实我们发现，一般情况下， 降准降息等积极财政政策主要在经济回落期中出台。在经济回暖期更多是一些宽信用的政 策的出台。但是这次在中国经济增速的换挡期，央行即使在经济回暖期，也仍然积极的发 力。我们预期在 24 年的上半年这样的态势仍然会维持，从而带动利率中枢的进一步下移。 另外美国明年的降息预期提升也使得国内货币政策的制约有所降低，让央行的发力更有底 气。

所以综合来看，在通胀回升和中美补库对内外需提振和财政的积极发力支撑下，虽然地产 项可能仍略微有些拖累，导致增长斜率有些影响，但 24 年中国经济在持续回暖的方向上 基本保持不变。

二、2024 年资产配置策略展望：宏观择时、风格配置与行业配置

2.1 宏观择时模型展望：经济趋势明朗化预期模型超额持续

在前期的报告中，我们构建了基于经济增长和货币流动性双维度的万得全 A 指数的择时模 型。观测 23 年初至今以来择时模型给出的信号可以发现，2023 年基本是通过经济增长信 号驱动的择时仓位，而货币流动性多数月份维持在一个较低水平。这与我们在前文的经济 和货币周期看到的情况较为类似，23 年以来，经济进入经济回暖期，而货币面方面在边际 收紧。从而导致宏观择时模型 23 年多数时间股票的择时仓位都维持在一个中等的水平。 宏观择时模型其实更适合的场景还是宏观逻辑持续演绎的市场环境，但即使 23 年宏观预 期摇摆较为厉害的年份，我们仍然能看到该宏观择时模型一年下来整体上还是能够为组合 提供到一定的超额收益。所以展望明年，在一个宏观逻辑能更为顺畅的年份，我们认为这 样的策略超额仍然持续。 而对于明年择时策略的展望，我们预期一季度经济增长可能边际仍维持走弱，但是在货币 政策的刺激下货币流动性会有所走强，所以整体明年一季度择时策略仍会维持中低仓位的 配置思路。待二季度经济增长重新边际回暖，而货币流动性仍然维持低位，我们预期择时 策略会将策略仓位逐步提升。整年来看，24 年平均权益仓位将高于 23 年。

2.2 大小盘风格展望：看好小盘风格维持占优

在大小盘方面，我们预期明年整体依然呈现小盘占优的局面。结合我们在前期报告中构建 的多维度微盘股择时框架以及大小盘轮动模型进行分析。 目前微盘股指数的两个指数多头风控模块，十年期国债利率同比指标离风控阈值仍然较远， 我们预估需要到明年下半年经济景气度彻底回暖之后才可能会触达。但是 12 月 12 日波 动率拥挤度指标数值(0.505)接近了风控的阈值，但是后续又有所回落。由于波动率拥挤 度信噪比较低，若后续单一的波动率拥挤度指标真的被触发，可以考虑降仓降低组合风险。 但这不一定是大级别的拐点，需要结合十年国债利率同比指标同时发出风控信号，才是真 的大级别回调。 关于何时轮动回大盘方面，我们预估起码上半年会维持小盘占优，下半年如果经济景气度 抬升明显，可能会触发往大盘的切换，但需要后续持续的观测。目前来看，M1 同比仍处于 区间低位，微盘股/茅指数的相对净值处于年均线以上，而且没有茅指数走势向上，微盘 股走势向下的情况发生，所以我们维持明年对小盘风格的配置建议。

2.3 行业配置策略展望：重点关注机构调研提示的配置方向

行业配置方面，从年初至今我们看到传统的行业景气度和分析师预期因子表现都不佳，仅仅是与机构行为跟踪的行业机构调研因子一枝独秀，在这个行业轮动加速的年份里表现领 涨全年。归根到底，是由于 2023 年经济回暖颠簸，整体行业景气度一般，没有出现有基 本面驱动的板块趋势行情。3-4 月份仅有的 AI 板块行情也仍然是处于题材炒作阶段，板 块内公司的业绩并不能快速兑现，使得基本面类的因子无法及时捕获到这波行情。而刻画 机构投资者行为的调研活动因子则能够较为灵敏的获取到这部分的板块收益使得因子表 现良好。 展望明年，结合前文对明年经济的判断，由于上半年可能经济回暖仍会有波折，对于行业 配置因子的选用，我们建议维持对于调研活动因子的配置，降低基本面和分析师预期类因 子的选用；待下半年经济回暖明朗后，再提升基本面因子的配置权重。

三、2024 年因子选股展望：基本面与高频选股因子

3.1 持续看好量化基金在小盘股上的表现

今年以来 A 股市场整体呈现震荡走势，小盘股走出了相对独立的超额收益。随着规模指数 在市值上的下沉，公募量化基金在中证 500、中证 1000、国证 2000 等中小盘域上逐步加 码布局。以量化指增为例，中证 500 指增已成为公募量化指增的主力，中证 1000 指增与 国证 2000 指增也在近年来快速布局；而量化策略的应用，也进一步促进了中小市值股的 价值发现与流动性提升。我们首先筛选今年前成立的产品，并对比了今年以来公募量化指 增在各宽基指数上的差异。由于在今年以前成立的国证 2000 指数增强产品仅有一只，此 处不在列示。

可以看到，随着指数市值区间的减小，指增产品的超额收益也会更加显著。这主要是由于 随着 A 股市场的逐渐成熟，投资者对于市场的研究也会逐渐深入；而市值偏大的股票相对 影响力较大、受到更多关注，信息透明度与可定价性相对更高，使得投资策略获取 Alpha 的难度逐渐提升。因此近年来，市场对于小微盘股的关注度逐渐提升，小微盘股由于数量 众多，股票间差异较大，传统主动投资者很难充分覆盖中小盘股票，这也带来了很多的误 定价机会。而量化产品通过各类因子挖掘出其中的潜在机会并能够及时调仓，从而获取到 了相对较高的超额收益。

我们预期，若明年宏观经济呈现震荡上行状态，市场若没有出现明显的整体性机会，小盘 股的强势仍将持续。此外我们分别计算各宽基指数成分股的过去 20 日收益率截面标准差， 发现截至 2023 年 11 月份，沪深 300 和中证 500 成分股内部明显收益同步性更高，给量化 产品选股带来一定难度。而随着指数成分股规模的下沉，标准差也整体越来越高，说明小 盘成分股内部收益差异明显更大，这也给量化基金进行获取 alpha 超额收益带来更佳机 会。因此，2024 年我们持续看好量化基金在小盘股上的收益表现。

3.2 重点关注技术、市值和高频因子

在因子投资实践中，风格因子的阶段性失效往往会对于投资策略收益产生较大影响，做好 因子择时（因子轮动）能够帮助我们有效控制组合波动和回撤，而风格因子的有效性一般 和因子拥挤情况有较大关系。

可以发现，因子的拥挤度指标值在一定程度上和动量因子的多空净值走势存在一定的相关 性。当拥挤度较低时，未来 12 个月因子走势相对较好。而在 2020 年年初，因子拥挤度较 高时，因子多空净值未来 12 个月开始下行，展现出了明显的周期性。 回顾今年的各类主要因子表现，可以发现一致预期类因子出现了明显失效，这与市场定价 逻辑有较大关系。今年由于市场整体持续震荡，公募基金的核心持仓板块表现不佳，从而 导致传统以机构为主导的定价逻辑开始变化，以机构定价为基础的相关因子也出现失效， 这其中就包括了与基本面相关的因子和一致预期因子。而通过拥挤度情况也可以看出，一 致预期类因子当前拥挤情况依然较高，预计明年将会维持今年情况，不会有太好表现。

此外，市值和估值因子当前拥挤程度同样较低，结合我们对于明年宏观经济震荡上行的状 态判断，投资者可能会偏好交易估值修复的逻辑。在利率方面，考虑到 12 月份的中央经 济工作会议所提出的 2024 年要实施灵活适度的货币政策，若有降准降息的政策出台，小 市值股票更有可能被充裕资金流推动，因此小市值因子也有望获得较好表现。市场风格再 没有太大变化的情况下，预计技术类因子也同样将会持续保持其优势地位。 从拥挤度的层面来看，高频因子拥挤度同样较低，多空换手率之比和多空波动率之比均处 于较低水平，这与市场上大多数机构的以基本面因子为主的投资模式有一定关系。不过由 于传统因子的风格化倾向越来越严重，因子拥挤度的提高给投资者不断创造稳定持续的超 额收益带来较大困难，不少机构也开始布局高频量价因子以获取其独特信息来源。而高频 量价数据中所包含的新信息在经过一定方式降频后，依然能给原本的投资组合带来明显的 增量且独立的超额收益来源。根据我们的跟踪来看，高频因子的收益稳定性具有相对优势， 预计在 2024 年仍能持续获得更好的表现，推荐投资者持续关注。

3.3 传统因子线性转换效果改进明显

随着传统因子越来越拥挤，很多因子与股票预期收益之间的关系呈现出明显非线性现象。 且部分因子会出现阶段性的失效，从之前的单调因子变为不单调。这类因子本身仍具有一 定的投资逻辑基础，直接舍弃比较可惜。我们尝试针对此前提出的非线性因子线性化以及 动态纠正方法做出进一步探索，将插值类转换方法应用于传统因子，缓解因子失效现象的 同时提升因子收益能力。 我们选取多空组合年化收益率提高最为明显的成长因子、反转因子和波动率因子，来详细 展示重构给传统的大类因子带来的积极影响。我们选择分段线性近似的结果进行插值转换。

对于重构的成长因子，多空年化收益率从 13.71%增大到 17.02%，多空夏普比率从 1.82 增 大到 2.49，同时因子 IC 均值也有改善，从 1.89%增大到 2.05%，整体效果优于直接对大 类合成因子进行线性转换。

对于重构的动量反转因子，多空年化收益率从 18.39%增大到 23.48%，夏普比率从 1.22 增 大到 2.24，效果优于直接对大类合成因子进行线性转换。从分位数组合表现可以看出，重 构的动量反转因子多头组合至空头组合年化超额收益率的单调性有明显的改善，多头组合 与空头组合的区分度也相对增大。

对于重构的波动率因子，多空年化收益率从 39.43%增大到 45.29%，夏普比率从 2.57 增大 到 3.63，整体效果优于直接对大类合成因子进行线性转换。从分位数组合表现可以看出， 重构的波动率因子多头组合至空头组合年化超额收益率的单调性有一定的改善，多头组合 与空头组合的区分度也相对增大。 因此，经过分段线性近似的方法插值转换后，常见的几类传统因子收益稳定性和收益水平 得到了大幅度提升。因子阶段性失效给投资策略带来的波动能够得到有效缓解，因此我们 预期未来随着量化投资机构的专业化程度不断提升，因子拥挤的现象依然持续的情况下， 通过各类线性转换手段提升因子效果将是不可或缺的手段。

四、2024 年权益基金投资展望：因子选基、主题投资与 ETF 配置

4.1 当前权益基金市场现状：TMT、中特估、量化、微盘，投资热点频繁切换

今年以来主动权益型基金整体业绩下行，截至 2023 年 12 月 11 日，主动权益基金 2023 年 收益率中位数为 12.32%。虽然整体收益不佳，今年以来，在存量资金博弈的市场下，受到 政策驱动、热点事件驱动等影响，各类投资热点轮番上阵，部分主题基金仍有较好的表现。 年初 ChatGPT 引发的人工智能发展热潮，带动上下游产业链股票上涨，TMT 主题基金，尤 其是投资于计算机、传媒和通信板块的基金，收益可观，排名靠前，远超其他行业主题基 金。“中特估”概念兴起，带动投资者对国央企主题基金的追捧。多只国央企主题 ETF 上 市，国央企主题 ETF 的总规模从 2022 年末的 284.41 亿元，扩张到 2023 年三季度末的 424.25 亿元。

主动量化基金今年业绩亮眼，受益于投资分散、调整迅速更能适应市场的快速变化，主动 量化基金整体收益优于主动权益型基金，风险收益比更佳。截至 2023 年三季度末，在主 动权益型基金总规模整体上不断下降的情况下，主动量化基金总规模已从 2022 年末的 725.64 亿元增加至 1125.34 亿元。

2023 年市场大小盘风格显著风化，微盘股表现一骑绝尘，超越其他宽基指数，引起了投资 者的广泛关注。微盘基金业绩优异，部分微盘基金今年收益率超过 20%，成为新的投资热 点。我们计算了全市场主动权益基金与万得微盘股指数的相关系数中位数，采用向前滚动 60 个交易日计算的方式，本年内主动权益基金与万得微盘股指数相关系数中位数逐渐提 升，目前公募基金也可能正在逐步加仓微盘股。

4.2 看好交易类选基因子未来表现

量化选基方法目前已逐步被基金投资者广泛应用。国金金工团队已在智能化选基系列报告 中，对选基因子进行了大量的研究，从基金特征、基金历史业绩、基金各维度能力、基金 财务报表信息等多个维度挖掘了选基因子，搭建起一套丰富的量化选基体系，构建了多种 量化选基策略，以适应市场的变化。 选基因子有效性可能会随着市场环境的变化而变化。结合对市场环境的判断，我们对 2024 年各类选基因子的表现有如下的观点：

4.2.1 行业轮动速度仍将处于高位，投资热点反复切换，业绩动量类因子有效性可能较差

而主动权益基金市场中，行业主题投资的主动权益型基金逐渐增多，通过基金历史业绩指 标选基，往往集中于过去表现较好行业的主题基金，在市场主线明晰、行业轮动强度较弱 的行情下，这样的选基策略可以获得很好的 beta 收益，但随着 2022 年下半年行业轮动强 度增大，业绩动量类因子选基策略由于行业暴露过大，策略回撤明显。 我们用各中信一级行业月度收益率在市场中的排名，向前滚动 12 期计算行业收益排名的 标准差，并在每个月取各行业标准差的最小值，构建了行业轮动强度指标。2022 年下半年 以来，行业轮动强度大幅提升，目前市场行业轮动强度仍处于高位。 2024 年，我们预期市场仍处于存量资金博弈状态，暂时未出现抱团现象，各行业景气度一 般，市场仍然难以形成单一明确主线，经济复苏政策驱动下也依然会不断带来新的投资热 点，题材炒作现象仍然可能存在，A 股市场仍然会保持较高的行业轮动强度，业绩动量类 因子有效性仍然难以恢复。

4.2.2 受 IPO 暂缓降低打新收益率影响，规模类因子未来超额收益贡献可能下降

我们曾经对规模类因子的收益来源进行了验证，我们认为打新收益是规模类因子的超额收 益来源之一。目前 IPO 暂缓效果已初步显现，随着新股供给量的下降，A 股网下打新收益 率显著下降，基金份额因子的多空组合净值目前也呈现下降趋势。在 2024 年新股供应量 大幅下降，打新收益持续保持低位的预期下，规模类因子超额收益贡献可能下滑。

4.2.3 交易类选基因子可能会有较好表现

在近两年行业轮动强度较大，市场投资热点频繁切换的市场环境下，我们认为，交易主动 性强，交易能力优秀，能够适应市场变化不断做出调整的基金可能有更好的表现。 我们将主动权益基金的交易动机进行划分并构造了基金交易动机因子，再结合基金利润表 中的股票价差收益因子，构造了二者相结合的选基策略。表征交易动机及交易结果的两个 因子在当前行业轮动强度较大的行情下均有较好的表现。 我们目前基于成长价值与大小盘两个维度，根据基金在两个报告期的股票持仓，构建基金 绝对主动轮动指标，对基金是否为风格轮动型基金或风格稳定型基金进行了识别。随后， 我们根据主动轮动收益因子，刻画基金风格轮动的效果，并在风格轮动型基金中进行了基 金优选。该策略在市场行业轮动快速的阶段表现较好，在轮动加速的 2022 年及 2023 年均 取得了正收益。 我们从增加收益及降低风险两个维度构建了隐形交易能力因子，度量基金交易的效果。隐 形交易能力因子在近期也有较好的表现。

4.3 特定风格与主题基金投资机会：主动量化基金与微盘基金

除了采用多因子选基方式进行基金投资，其他特定风格与主题基金同样值得关注。 主动量化基金，在市场下跌、热点频繁切换的行情下，因其分散化投资、交易频繁的特性， 更有业绩上的优势。结合我们对市场的预判，在行业轮动强度仍然将处于高位的行情下， 主动量化基金在 2024 年仍然能保持其优势，值得关注。 根据我们在风格展望部分对小盘股未来表现的预判，我们认为 2024 年微盘股仍有上涨空间，微盘基金仍然值得关注。对于部分难以进行市值下沉的公募基金，直接进行微盘股投 资存在困难，但 FOF 等类产品可以通过投资于现存的微盘基金的方式参与微盘股投资。 我们用主动权益基金收益率相对于万得微盘股指数的相关系数（60 个交易日滚动计算） 作为选基因子，筛选出与万得微盘股指数高度相关的基金，并等权重构建了微盘基金组合， 月度再平衡。我们构建的微盘基金组合在 2023 年取得了 25.56%的收益率，大幅跑赢万得 偏股混合型基金指数。

另一方面，根据我们测算的万得微盘股指数成分股最大容量，目前万得微盘股指数成分股 容量上限达到近 321 亿元，而我们筛选出的微盘基金在三季度末总规模仅有 233 亿元，公 募基金仍有机会继续发行微盘策略基金产品或转向微盘股投资策略。此处我们按照指数成 份股的每日成交额除以权重变动绝对值，并在截面上取 5%分位数得到每日的最大容量估 计，在此基础上计算滚动一年的均值来观察长期趋势。

4.4 ETF 交易轮动策略或将成为 FOF 的重要投资策略

近年来，ETF 市场持续扩容，产品种类愈加丰富，热门宽基与行业 ETF 不断发行，SmartBeta ETF 品种多样，细分行业板块 ETF 也持续涌现。相比于场外基金，ETF 具有满仓运作、流 动性高、交易成本低的优势，可以快速布局相关板块，并且 ETF 被动跟踪特定指数，投资 策略明晰。2023 年以来，部分行业主题基金甚至未能跑赢行业主题 ETF。在这样的市场环 境下，公募 FOF 基金投资组合中，ETF 市值占比也在逐渐提升，越来越多的机构通过投资 ETF 来进行行业配置与风格配置。

传统的 ETF 投资策略主要是通过结合行业轮动策略、风格轮动策略等进行 ETF 投资，但策 略表现高度依赖于行业与风格预判的准确性，难以获得较高且稳定的投资收益。 而当前 ETF 市场规模持续扩张，成交额不断提升。ETF 日均成交额已从 2018 年的不足百 亿，提高到 2023 年的 896 亿元。在 ETF 市场交易趋于活跃的环境下，利用 ETF 的交易数 据，将股票量价因子构建思路应用于 ETF，采用算法交易等方式，可能成为更好的 ETF 投 资策略。

五、2024 年衍生品市场展望：股指期货与商品

5.1 当前市场情绪对期指基差影响大

预期交易下，期指基差结构展现的积极和消极预期常常领先指数提前反应，而因为期指流 动性较 2015 年高峰有明显下降，对冲需求的旺盛使期指近些年长期处于大幅贴水，但今 年期指基差相比较往年升水次数出现的比较多，升水幅度比较大，一方面是国家密集出台 各类稳增长政策，期指市场领先基本面实际拐点提前定价复苏表现，乐观预期使期指出现 升水。另一方面下半年金融产品发行尤其雪球产品的发行量有所减少，对基差的收敛作用 减弱。 在部分时间节点例如十月份至十二月份基差与期指走势相似性极高，期指上行基差上行， 期指下行基差下行，历史上看，基差升水的乐观预期对行情没有绝对的指导意义，但在当 前其他影响期指的因素都较为稳定的情况下，市场情绪变动对基差升贴水水平和期指走势 影响大，市场情绪直接反应在基差与行情涨跌上。

5.2 分红与监管政策变化不大，多元化市场参与者对冲需求或加深贴水

5.2.1 2024 年分红影响点位略有下降

分红与方面，分红点位近些年稳中有升，但 2023 年与 2024 年分红点位较 2023 年有下降， 通常分红主要集中在 6 月、7 月和 8 月中，包含此三个月份的到期合约受影响大。根据我 们的预测，2024 年沪深 300 指数、中证 500、上证 50 指数和中证 1000 指数 2024 年的分 红点位分别为 83.25、81.43、69.72 和 57.61。

5.2.2 期指监管政策调整概率不大

期指交易政策因素方面，市场规则对股指期货基差有着重要的影响，因为规则的制定和执 行可以直接影响市场的流动性、价格发现和交易行为。2015 年至 2018 年期间以来因为交 易政策的变化对基差有较明显影响，近年来随着手续费和保证金要求的不断降低，期指成 交量成持续上升，预计 2024 年以来交易规则变动小或无变动，对基差影响较弱。

5.2.3 发行环境友好，金融产品对基差的收敛力度或增强

金融产品发行的影响，雪球产品与中性策略产品因素方面，中性策略产品和雪球产品近些 年不断发展，其对股指基差的影响越来越大。中性策略产品会在股指期货市场上空头建仓， 如果中性策略产品的基金规模和新发行量增大，市场空头套保力量增加，股指期货净基差 率贴水状态会加深。而雪球产品的快速发展因其本身高抛低吸的对冲结构对期指基差有较 强的收敛作用，但雪球产品今年下半年的发行规模略有下降，我们认为在市场底部区间， 雪球产品的发行环境较为友好，其发行量在 2024 年或上升，2024 年整体金融产品对期指 基差的收敛作用或有所增强。

5.2.4 更高的对冲需求或使贴水加深

参与者对冲需求与投资者交易预期因素方面，期指成交量和持仓量近年来持续增多，对应 的交易热度和交易需求持续提升，市场参与者的多样性也有明显提高。展望 2024 年，期 指市场将会有更多的重要市场参与者，市场对冲需求与多头需求都将得到更充分的匹配， 更多对冲需求者的参与可能使期指市场的贴水有所加深。2023 年其他影响期指的因素都 较为稳定的情况下，市场情绪变动对基差升贴水水平和期指走势影响大，基差和期指走势 出现了明显“相似”，我们认为短期内交易情绪变动对基差影响大的情况将保持。 总的来看，分红对期指基差的影响较为确定，金融产品对基差收敛的作用可能有所增强， 而更多的市场对冲需求方的进入可能是期指的基差贴水有所加深，直接的交易预期影响大 可能使 2024 年的基差波动变大，瞬时的绝对值较高的基差水平或出现正反套套利机会。

5.3 商品市场逐步重回产业交易

2023 年仍是宏观预期交易对商品有较大影响的一年，CRB 商品指数的 22 年方差 398 创 13 年新高，23 年方差 79，大幅缩小，宏观对商品的冲击在缩小，虽然宏观分歧使商品出现 较为极端的基差结构和价差结构，甚至在很长的一段时间套利统计规律都出现了失效，频 出的黑天鹅事件也加大了市场波动。但整体上除了特定商品如黄金，大部分商品是在从宏 观交易逐步重回产业交易。2023 年大宗商品围绕的宏观主题海外是衰退预期与需求预期 的修正和美实际利率的终点修正，国内是稳增长政策的发力和出口韧性。

5.4 流动性改善与补库周期或支撑大宗商品上行

展望 2024 年，美联储货币政策与美联储资产负债表变动直接影响全球商品的流动性，而 美国货币政策取决于美国经济表现，经济软着陆、硬着陆和通胀再起是市场较共识的三种 情况，但即使是最大概率的结果兑现，中间经济过程往往也非线性，市场过快定价预期兑 现时商品期货杠杆市场波动加大。 CME 利率期货当前已定价明年 6 月的降息概率为 93.03%，市场定价偏乐观，CPI 数据更新 节点商品市场有异常波动，而不同市场交易的重点出现割裂，甚至出现美债黄金原油同涨 同跌，不同品种回归产业需求的过程仍会持续受到宏观干扰，关键数据拐点仍有大波动， 但整体流动性改善预期方向不变，再叠加商品补库周期，商品指数整体向上的概率更高。

供应链修复和库存周期上看，本轮库存周期被拉长，首先由于疫情引起的供应中断等问题 反应在库存上的长鞭效应与长鞭效应反向，去库和补库的速度在某些节点显著超过以往， 但库存反应实际需求的时间被延长；其次供应结构发生变化带来的超额补库使最重要的中 美两个经济体库存周期出现一定错位；最后，中国的经济增长模式发生变化，从地产向新 的支柱产业转型期会使原材料库存周期不符合以往宏观经验。而从本轮库存周期的位置和 时间上看，2024 年或进入补库周期。 国内方面，中共中央政治局 12 月 8 日召开会议，分析研究 2024 年经济工作。会议新增 “以进促稳、先立后破”表述，稳增长主线仍不变。经济复苏节奏加快带来的下游消费需 求改善将对商品进行有效支撑。 细分到品类上关注四条主线：（1）新旧能源交替的大背景下，旧能源投资持续不足的矛盾 叠加地缘冲突带来的供给干扰，能源品定价易出现偏误，但黑天鹅式的冲击已经被市场充 分消化，2024 年原油将更少受到宏观冲击影响，在减产进度得到实际验证和复苏经济的 需求提升的情况下，原油配置机会明显。（2）美联储政策转向节点，贵金属独特的金融属 性价值凸显，但回顾过去几轮降息周期，降息开始前黄金价格已经走至高位，需关注预期 兑现时点的品种异动。（3）有色金属板块，因其对经济冷热的高敏感性而通常价格反应具 有领先性，上下游供求利润矛盾的缓解和国内经济复苏节奏的加快或带来良好的配置收益。 （4）稳增长主线不变，黑色板块有高市场弹性和潜力。

六、2024 年量化投资方法展望：新技术引领量化投资领域

6.1 机器学习算法在量化投资应用中方兴未艾

从图像识别、自然语言处理与到数据与信号的分析，机器学习近些年在各行业都展现出了 出色的能力，并已开始得到广泛应用。而量化投资由于需要进行处理大量的各类数据，深 入分析并挖掘各类股票特征之间的关系并形成有效预测信号，天然就是机器学习绝佳的应 用场景。各类机器学习算法能够借助于其巧妙的模型设计有效挖掘到特征或因子间的非线 性关系，进行各类因子合成或因子生成的任务，进而形成有效的量化策略，相较于传统人 工挖掘因子或简单线性因子合成有着更高的效率和更好的策略效果。

可以发现，经过组合优化的控制后，策略表现进一步提升，以沪深 300 作为基准，年化超 额收益率达到 15.85%，超额最大回撤仅为 3.12%。 以上研究可以充分说明各类人工智能模型在量化投资领域中由于其强大的特征挖掘和特 征非线性加权的能力已经变得不可或缺，相对于传统人工寻找有效因子并进行简单线性加 权有了大幅度的改进。我们预期在 2024 年，随着量化投资机构的竞争加剧，新的人工智 能算法、新模型和新特征会被更多挖掘和探索，同时也将会有越来越多的投资机构拥抱并 使用人工智能算法，相应的量化投资策略也有望迎来更优异的表现。

编辑：火腿肠