2025年风格因子轮动系列专题报告：流动性视角下的市值风格轮动和择时策略

一、流动性影响大小盘轮动的“四阶段”

1. 美日股市视角下影响大小盘轮动的核心因素

在 A 股市场中，作为风险因子的市值因子，有着不同于其他风险因子的特 点，即强选股能力。2012 年底以来，对数流通市值（lncap）因子 按 5 组分，最小组的年化收益为 27.23%，最大组的年化收益仅为 4.95%。 那么，A 股小市值股票的超额收益会一直延续吗？为了解答这个疑惑，我们 认为有必要先回答两个问题：第一，历史上 A 股小市值风格是否存在偏弱阶段？ 第二，海外股票市场的市值因子表现受什么因素影响？ 第一，历史上 A 股小市值风格并非长期占优。无论是从对数流通市值因子 的 RANK IC 变化上来看，还是从更直观的沪深 300 和中证 1000 全收益指数净值 比上来看，在 2011-2012 年、2016-2020 年、2023-2024 上半年这三个区间内，小 市值因子都并不占优。所以，对于 A 股来讲，本就不存在小市值因子的长期占 优，只是小市值组的股票弹性大、换手高，导致长期累计的超额收益较为明显。

第二，在小盘股投机属性和并购价值下降、权益市场机构化与全球化后， 流动性是主导大小盘相对走势的核心因素。以美股和日股市场为例： 美股市场：大小盘走势以 1984-1998 年机构化与全球化区间为分水岭，该区 间之前以小盘风格占优为主，之后小盘风格占优时间缩短。 1984 年之前，小盘股在 1931-1945、1964-1968、1975-1983 占优。具体来看， 1930 年代-1940 年代中期为大萧条复苏期，二战军工需求和战后重建推动工业扩 张，许多小企业业绩改善，投资者风险偏好回升，小盘股表现强于大盘股。 1964-1968 年为美股投机热潮期，电子科技和多元并购浪潮推动投机情绪，小市 值股票阶段性跑赢大盘。而到了 1975-1983 年，美股小盘股走出了有史以来最强 超额，其背后有四方面核心因素，一是“漂亮 50”行情后，小盘股被明显低估， 二是《ERISA 法案》实施鼓励养老金多元化投资使得小盘股开始获得机构资金配 置，三是并购浪潮兴起推高小盘股股价，四是 1975 年美股佣金自由化后交易成 本显著下降使得小盘股流动性增加。总的来看，1984 年之前，小盘股能否走强， 主要取决于其投机属性和并购套利空间，配置盘流动性、交易流动性为次要因 素，宏观流动性（美国政策利率）甚至与小盘股走势负相关（正相关）。 1984 年之后，小盘股在 1990-1993、1999-2006、2008-2011、2020Q4 占优。具体来看，一方面，1985 年《广场协议》以及 1994 年北美自由贸易协定 （NAFTA）后，美国龙头公司抢先出海占据全球份额，本土小公司盈利空间和 市场份额受到严重挤压；另一方面，《ERISA 法案》初期虽然为小盘股带来流动 性，但随着共同基金和外资机构持股规模不断扩大，机构资金更加倾向于配置规 模更大、风险相对较低的大盘股。在失去了投机和并购属性后，美股小盘股超额 几乎只与宏观流动性相关，2000 年后 SMB 净值与 EFFR 相关性由正转负。具体 来看，小盘股占优的 1990-1993、1999-2006、2008-2011、2020Q4 分别与应对 80 年末贷储危机与第三次石油危机的降息周期、应对互联网泡沫破裂后的降息周期、 应对次贷危机的降息周期、应对疫情冲击的降息周期高度重合。

日股市场：自 1990 年以来经历了五段大小盘风格的切换，分别是 1990-2000 年（大盘占优）、2000-2005 年（小盘占优）、2005-2008 年（大盘占优）、2008- 2018 年（小盘占优）、2018 年至今（大盘占优）。外资行为与日本国内宏观流动 性主导日股大小盘轮动。 具体来看，1990-2000 年期间，日本泡沫经济破裂后陷入“失去的十年”， GDP 增速从 4.3%降至 1.75%，小公司自保能力较弱，大盘股防御属性突出。 2000-2005 年，1998 年“金融大爆炸”改革叠加极度宽松的货币政策，海外资本 涌入推动市场化重组，小盘股流动性得到有效补充。2005-2008 年，并购重组潮后，外资配置盘开始配置日股核心标的（如三菱日联银行、瑞穗金融等），同时 日本央行加息导致宏观流动性收缩，小盘股走弱。2008-2018 年，全球金融危机 后外资撤出日本导致大盘股走弱，同时安倍经济学“三箭齐发”， QQE 超宽松货 币政策释放流动性，小盘股维持了接近 10 年超额收益。2018 年后外资重新增配 日股，外资持股占比从 2018 年的 29.10%上升至 2024 年的 32.40%，成交额占比 更是接近 60%，日股市场结构向美股靠拢，五大商社与科技“七武士”主导日股 行情，叠加 2024 年日本央行重回加息路径，小盘股持续式微。

从美日股市的经验上来看，长期影响大小盘风格走势的因素如下： 小盘占优阶段：整体流动性宽裕、投机属性上升、并购数量上升、大 盘股达到估值顶、经济高速增长期。 大盘占优阶段：整体流动性收紧、外资比例增加、机构比例增加、经 济危机期间、经济高速增长后的平缓期。 总的来看，美日股市均从“投机时期”演变至“并购时期”再走向“国际 化和机构化时期”，最终以整体流动性（货币政策或权益配置资金变化）和局部 流动性（机构和外资持仓占比变化）为驱动大小盘轮动的核心因素。

2. A 股市场大小盘轮动简要复盘与定性展望

我们以中证 1000/沪深 300 来代表大小盘风格相对走势，从 2004 年以来，A 股市场大致只经历了两轮的大小盘轮动，分别是 2004-2015 年（小盘占优）、 2016-2024 年（大盘占优）。虽然短短 20 年间 A 股市场只经历了两轮大小盘轮动， 但是导致轮动发生的原因却十分多元，甚至几乎包含了前文总结的导致美日股市 大小盘轮动的所有因素。具体来看： 2004-2015 年小盘股占优大致可以分为 2004-2008 年、2009-2010 年、2011- 2012 年、2013-2015 年四个区间。

2004-2008 年：经济高速增长期，中小企业受益于出口和制造业升级周 期形成“百花齐放”的格局。此外，此时小盘股的壳资源稀缺性强，壳 价值占小盘股市值比例可高达 30%-40%。而宏观流动性并不对大小盘走势形成影响，2006-2007 年 R007 显著上升区间内小盘股仍能占优。

2009-2010 年：全球金融危机后“四万亿”计划推出，流动性极度充裕， 叠加并购重组政策放松后小盘股借壳案例激增，小盘股明显占优。

2011-2012 年：货币政策收缩但中小企业维持定向宽松，叠加 IPO 审核 趋严后小盘股壳价值炒作升温，小盘股并未明显走弱。

2013-2015 年：“双降”开启叠加两融余额上行，宏观和微观流动性均 极度宽裕。创业板扩容推动并购重组热潮，小盘股壳价值炒作达历史巅 峰。此外，叠加移动互联网产业爆发，TMT 板块的中小盘股业绩亮眼 吸引更多资金。

2016-2024 年大盘股占优大致可以分为 2016-2017 年、2018-2019 年、2020- 2021 年、2022-2024 年四个区间。

2016-2017 年：首当其冲的是金融去杠杆周期的启动，导致权益资产整 体流动性快速收缩。其次，2016 年“最严借壳新规”出台，小盘股壳 价值自此逐步消散。同时，外资借助沪港通开始配置 A 股，公募基金 规模同步上行，使得市场机构投资者占比上升，二者偏好大盘股。此外， 供给侧改革推进后，周期股大幅上涨，同样令大盘股明显占优。

2018-2019 年：中美贸易摩擦引发避险情绪，资金流向高股息大盘股。 此外，科创板开始试点注册制，小盘股壳资源进一步贬值。同时，外资 持股比例提升叠加公募“核心资产”抱团，大盘股表现显著占优。

2020-2021 年：疫后全球流动性宽松，小盘股短暂跑出超额。但后续流 动性出现明显分层，机构持仓占比进一步提升叠加抱团现象，导致大盘 股再度占优。此外，2020 年退市新规实施后，ST 板块年内逆势下跌， 标志着小盘股壳价值几近归零。

2022-2024 年 Q3：经济基本面平淡，大盘股防御属性突出。与此同时， 虽然货币环境维持宽松，但是债券表现过于亮眼，导致权益资产流动性 枯竭，小盘股交易进而遇冷。

除了上述两轮跨度较长的大小盘轮动周期外，在如下的特定时间点，小盘 股都曾出现过短期大幅波动，可视为小盘股的“尾部风险”。

2008 年 4 月：全球金融危机爆发，A 股持续下跌导致流动性崩溃。

2014 年 12 月：监管点名调查涉嫌操纵股票，小盘投机热快速降温。

2015 年 6 月：市场快速下跌后，融资盘强平加速流动性枯竭螺旋。

2016 年 1 月：熔断触发后，小盘股流动性丧失。

2024 年 1 月：短期市场加速下跌后，导致挂钩中证 1000 的雪球衍生品 集中敲入，机构抛售期货引发基差扩大，小盘股现货跟跌。

总的来看，2016 年前经济快速增长、壳价值上升、流动性宽裕是驱动小盘 股占优的核心因素，2016 年后经济增速换挡、壳价值消失、外资和机构持仓占 比增加、权益资产流动性收缩是驱动大盘股占优的核心因素。此外，在市场快 速下跌并出现流动性危机后，小盘股往往会出现短期崩盘。结合美日股市的历 史经验，当下 A 股市场或已从“投机属性”和“壳价值”主导大小盘走势，转 向“整体流动性变化”和“机构化与国际化程度”主导大小盘走势的模式。

3. 为什么国内大小盘估值比或难“均值回归”？

在分析 A 股“流动性四阶段”之前，我们先解答另一个问题，即除了所谓 壳价值、投机性、整体和局部流动性因素外，为什么对于当下的国内市场，估值 比的“均值回归”思想可能无法主导大小盘轮动？ 同样的，我们先从海外情况入手，此处主要总结 J.P. Morgan 在 2025 年 8 月 12 日公开报告中的观点，文章标题为“Understanding small cap valuations”1。 该报告认为，虽然在过去几十年全球小盘股的估值大部分时间都高于大盘 股，但是 2021 年以来小盘股估值却持续下降并低于大盘股，除了近 3 年科技龙 头涨幅远超市场外，还有如下三个主要因素： 加息周期内，小盘股融资成本上行，导致小盘估值溢价下降。 私募股权和风险资本快速扩张，小公司上市意愿下降。 上市的小盘股财务质量偏低，且科技创新类公司占比反而偏低。

现在，我们将目光转向国内，以中证 500 整体法 PE 与沪深 300 整体法 PE 比作为小盘估值溢价（小盘估值/大盘估值）。 一方面，国内市场当前小盘股仍维持正向估值溢价，且溢价程度明显高于 海外。从趋势上来看，除了在 2008-2012 以及 2014-2015 两轮大级别牛熊周期内 小盘估值溢价波动较大外，其余时间（包括 2020-2021 年、2024Q4 至今）小盘 股估值溢价整体较为稳定（中证 500/沪深 300 的 PE 比值：2006 年以来为 2.42 倍， 2016 年以来为 2.18 倍），最新估值比为 2.34，为过去 5 年最高水平。而在美股市 场，2004 年至今标普 600 小盘指数较标普 500 指数 PE 的平均比值为 1.32 倍2， 当前 A 股市场的小盘溢价仍偏高。造成 A 股的小盘估值溢价偏高的原因有很多， 大致分为如下三类原因：

退市制度：传统的 A 股退市制度，通过制造“壳资源”的稀缺性，为绩差小盘股提供了巨大的隐性价值支撑和炒作题材。随着注册制和严格 退市的推进，这一历史现象正在逐步减弱，也是 2016 年后小盘估值溢 价中枢整体下行的核心原因。

交易机制： A 股实行 T+1 交易且缺乏真正有效的做空机制，涨跌停板 限制也抑制了价格发现的效率。使得 A 股的波动率和投机性较高，投 资者倾向于追逐弹性更大的小盘题材股。

投资者结构：散户投资者偏好炒作“热点题材”和高成长故事，小盘 股往往是这类题材的载体。因此小盘股易受到资金追捧，推动估值居高 不下。而美日市场机构投资者占比更高，更注重基本面和长期价值，倾 向于配置业绩稳健的大盘蓝筹股。

另一方面，从估值这一类指标的择时/轮动逻辑上来看，其核心遵从“均值 回归”思想，即估值偏高时相对谨慎，而估值偏低时相对乐观，而在相对中间的 位置，估值指标大多只能作为一个同步指标（毕竟估值包含了股价，一定程度上 来讲估值指标中一半的变化与收益率变化同步）。所以，这就导致了估值指标最 容易在估值持续上涨/下跌过程中失效，即估值突破极值点后延续趋势，导致给 出错误的反转信号。 结合当前 A 股小盘估值溢价处于过去 5 年最高位的情况以及估值指标的 “均值回归”思想，便不禁有所疑问“A 股小盘估值溢价是否会均值回归？”。 我们认为这个问题的答案或许是否定的，核心原因是导致 A 股小盘高估值溢价 的系统性因素并未改变，因此 A 股小盘估值溢价中长期来看大概率只能作为同 步指标，而非预测信号。具体来看：

制度层面：虽然当前 A 股退市制度趋严，但该影响总的来讲已经在 2016 之后的几年内被消化（已看到小盘估值溢价中枢下降）。而 T+1 交 易机制以及做空机制的缺乏长期来看并不会改变，这一部分所导致的 小盘股估值溢价或难以在短期内消除。

投资者结构层面：当前 A 股机构投资者占比仍不高（可见后文推算的 机构投资者占比仅约 30%），虽然长期来看 A 股一定会向着机构化趋势 迈进，但对当下中短期的 A 股市场，实现高度机构化还为时尚早。

融资功能层面：导致海外市场小盘股估值低于大盘股的因素在国内并 不存在。一方面，国内市场大概率将长期维持低利率环境，小公司并 不存在大的负债成本压力；另一方面，国内私募股权市场规模仍相对 较小，通过 IPO 上市融资仍为主流。另外，在注重科技发展的大背景 下，A 股小盘股的“含科量”仍较高。因此，小盘股大概率仍能享受相 对较高的溢价。 总的来讲，由于 A 股小盘估值溢价偏高的情况或将持续存在，因此估值比 指标大概率只能作为同步指标进行观察，其“均值回归”的择时思想或存在失 效的可能。因此，在当前大小盘轮动和择时的过程中，本文仍以流动性为主体 框架。不过，需要注意的是，虽然估值比可能效果不佳，但是大小盘股各自估 值水平位置或仍对各自风格的收益赔率有指导意义，不能一概而论。

4. A 股“流动性四阶段”下的大小盘轮动规律

正如上文所言，当前 A 股市场已经进入“整体流动性变化”和“机构化与 国际化程度”主导大小盘轮动的模式。进一步来讲，由于“机构化与国际化”本 质上影响的是流动性的结构变化，因此要分析 A 股大小盘轮动的中长期走势， 就需要对 A 股市场流动性变化规律做进一步总结。 我们以全 A 成交额 242 日均值作为 A 股整体流动性变化的描述变量，以沪 深 300 和中证 1000 指数成交额占比差值的滚动 242 日均值作为局部流动性变化 的描述变量，统计各规模类宽基指数的季度收益率均值。 从结果上来看，A 股市场流动性呈现出“四阶段”的周期性特征，并在 2008-2010 年、2011-2015 年、2016-2021 年、2022 年至今都有不同程度的体现。 具体来讲，A 股市场流动性大致分为如下“四阶段”：

缩量阶段（整体流动性收缩）：分别对应 2008 年、2011-2012 年、2016- 2018 年、2022Q3-2024Q3，平均收缩时长约为 2 年。权益市场整体流动 性收缩有两个主要原因，一是来自于政策的主动收缩，如 2011-2012 与 2016-2018 两个阶段，二是来自于资产间的被动收缩，如 2008 年金融危 机导致全球股票流动性收缩、2022-2024 债市资金吸收流动性。不过， 从流动性收缩阶段的大小盘走势来看，不论是主动还是被动收缩，大 盘股的表现都要明显优于小盘股。

一阶段放量（流动性初步扩张，流向小盘）：分别对应 2010 年、2013- 2014 年、2019-2020Q2，平均时长约为 1.5 年。在流动性扩张初期，由 于机构资金尚未入场，行情多以主题炒作为主，此时小盘股往往有更 好的表现。

二阶段放量（动性持续增长，流向大盘）：分别对应 2014Q4-2015Q3、 2020Q3-2021Q3，平均时长约 1 年。在二阶段流动性扩张期，机构资金 入场，市场主线形成，大盘股相对占优，而小微盘走势明显偏弱。

三阶段放量（流动性最后增长，再度流向小盘）：分别对应 2015Q4- 2016Q1、2021Q4-2022Q3，平均时长约 6 个月。由于流动性并不会无限 增长，在二阶段放量大盘股吸收流动性后，部分资金会重回小盘股， 不过通常这一阶段市场已经进入“鱼尾”行情，中小盘超额已经不明 显，仅微盘股尚能维持超额收益。

总的来看，流动性“四阶段”与市场牛熊周期大体同步，一轮周期时长大 约为 5 年，其中流动性收缩期约 2 年（40%）、一阶段放量期 1.5 年（30%）、二 阶段放量期 1 年（20%）、三阶段放量期 0.5 年（10%）。

从当前情况来看，自 2024 年“924 行情”以来3A 股流动性已经扩张约 1 年， 中证 1000 较沪深 300 累计超额收益约为 26.65%。从持续时间上来看，当前市场 或已经处于流动性扩张一阶段的末期，且 2025 年 6 月 30 日至今，中证 1000 较 沪深 300 的累计超额收益率仅为 3.83%，表明当前小盘股超额收益的斜率正在下 降，进一步佐证了当前处于一阶段流动性扩张的末期。展望后市，随着机构资 金逐步入市，大盘股有望重新占优，重点关注季度统计的机构持仓占比变化、 公募基金规模变化、机构开户数量变化等数据，以随时对风格进行切换。

二、混频市值轮动/择时指标的构建与 ETF 配置实践

1. 细分轮动/择时指标详解

正如上文所言，当前对于 A 股市场，影响大小盘轮动核心变量是流动性， 因此我们从权益整体流动性和局部流动性出发，考察不同指标的轮动和择时效果。 需要注意的是，在实际运用中有不少指标符合逻辑且与风格指数走势正相关， 但仅仅是同步或滞后指标，故在构建指标体系时，部分指标只能用于辅助观察或 验证，并不能用于择时，本文会将这类指标单独标注为“同步观察指标”。 在轮动/择时模型指标中，有 11 个为有效指标，后文将重点介绍其中 7 个独 立开发的创新指标以及其背后的含义。其余所有指标的具体构建方法可见附录， 后续我们也会持续跟踪下述所有 20 个指标的变化，以期给出及时的观点提示。

1.1 整体流动性创新指标 1：Beta 离散度

Beta 离散度衡量的是市场整体流动性是否存在过热的指标。 计算方法：1）计算每日个股 Beta90%分位数与 10%分位数的差值；2）Beta 为与上证指数 24 个月的月度收益率 Beta；3）计算该差值的月度差分。 信号构建方法：统计过去 12 个月 Beta 离散度的分位数，大于 50%给出看多 小盘信号，小于 50%给出看多大盘信号，信号频率为月度。 该指标背后的含义：当截面上部分个股的系统性风险扩大时，表明市场存在 一定过热风险，流动性存在收缩可能，导致小盘股走弱，而大盘股由于 Beta 相 对偏低，因此具有更强的防御性。

1.2 整体流动性创新指标 2：PB 估值分化度

PB 估值分化度主要用于判断市场是否在“观点分化”中产生流动性。 计算方法：1）计算每日所有 A 股的 PB_LF 的离差（Mad）与中位数 （Median）的比值，作为日度 PB 分化度指标；2）取滚动 20 个交易日的日度分 化度指标均值降低噪音。 信号构建方法：当 PB 分化度上行时，看多小盘，反之看多大盘，信号频率 为日度，当日可给出信号。 指标背后的含义：当市场上大部分投资者观点趋于一致时，市场或缺乏主线 叙事，亦或表明市场缺乏新的预期，此时交易热情往往偏弱，导致整体流动性也 偏弱。而当市场分歧程度上行时，往往表明市场已经开始出现部分主线热点，开 始吸引外部流动性进入权益市场。因此，估值分化程度上行的过程，往往也是市 场上行，同时小盘股更加占优的过程。

1.3 整体流动性创新指标 3：期权波动率风险溢价

期权波动率风险溢价衡量的是市场整体波动和流动性风险。 计算方法：1）计算每日所有股指期权 VIX 与实际波动率的差值，称为期权 波动率风险溢价；2）计算过去 1 年所有股指期权波动率风险溢价的分位数；3） 取所有分位数的均值作为当日期权波动率风险溢价综合分位数指标。

信号构建方法：期权波动率风险溢价综合分位数大于 50%，看多大盘，反 之看多小盘，当日可给出信号。 该指标背后的含义：造成小盘股出现尾部风险的核心原因之一是下行波动风 险，因此当期权隐含波动率高于市场实际波动率时，往往意味着当期市场的波动 率水平已经超出合理水平。而当市场出现高波风险时，流动性或有潜在的踩踏风 险，尤其不利于小盘股的表现。因此，只有当该指标偏低时，才看多小盘。 需要注意的是，由于该指标的择时表现一般，故该信号不用于小盘股择时。

1.4 局部流动性创新指标 1：龙虎榜高影响力非机构买入强度

龙虎榜高影响力非机构买入强度衡量的是主力非机构资金的流动性情况。 计算方法： 1）每季度末确定主力非机构席位，具体确定方法如下： 筛选“近 1 年上榜次数≥12，买入上榜次数≥3，卖出上榜次数≥3”的 非机构席位（非机构专用、非沪股通专用、非深股通专用）； 计算每个筛选后非机构席位的“买入后次日平均涨跌幅”、“买入后 5 日 平均涨跌幅”、“买入后次日上涨概率”、“买入后 5 日上涨概率”，对这 4 个指标分别在截面上求分位数，然后取均值记为“席位买入影响力”； 计算每个筛选后非机构席位的“卖出后次日平均涨跌幅”、“卖出后 5 日 平均涨跌幅”、“卖出后次日下跌概率”、“卖出后 5 日下跌概率”，对这 4 个指标分别在截面上求分位数，然后取均值记为“席位卖出影响力”； 记“买入影响力”与“卖出影响力”同时大于 50%的席位为“主力非 机构席位”。 2）计算过去 20 个交易日，所有“主力非机构席位”的龙虎榜买入金额与卖 出金额之和，记买入金额与卖出金额的比值为“买入强度”。 信号构建方法：龙虎榜高影响力非机构买入强度 60 日分位数大于 50%则看 多小盘，小于 50%则看多大盘，当日可给出信号。 该指标背后的含义：通过对席位操作胜率和收益率的筛选，可以总结出当下 主力非机构资金的买入意愿。通常来讲，该类机构交易标的更偏向于小盘，故当其买入强度上升，往往意味着小盘股或存在更多机会。 需要注意的是，由于该指标的择时表现一般，故该信号不用于小盘股择时。

1.5 局部流动性创新指标 2：小盘主题投资交易情绪

小盘主题投资交易情绪指标用于衡量小盘股交易是否存在主线。 计算方法：1）统计每日收盘涨幅在 5%以上的个股，作为高涨幅个股；2） 筛选出其中流通市值在 100 亿以下的个股占比，作为高涨幅小盘股占比；3）统 计高涨幅个股的申万三级行业个数，并计算“100%-申万三级行业个数/作为高涨 幅个股数量”，作为当日主题交易情绪指标，该数值越大，越表明当日涨幅较高 行业的主题越明确；4）计算“高涨幅小盘股占比×主题交易情绪指标”，作为小 盘主题投资交易情绪，并计算 20 个交易日均值降低噪音。 信号构建方法：小盘主题投资交易情绪度 20 日分位数大于 50%则看多小盘， 小于 50%则看多大盘，当日可给出信号。 该指标背后的含义：在市场出现上涨行情时，往往先由某些主线或主题带动， 因此主题越清晰，市场往往越能形成合力。这与“PB 估值分化”的构建逻辑有 异曲同工之处，即市场结构性分歧（部分主题率先走出行情）时，市场上涨的概 率越大。而在这个指标中，高涨幅的个股通常也是小盘股，在构建过程中乘以高 涨幅小盘股占比是为了滤去大盘股普涨而导致小盘相对偏弱的情况，更聚焦于小 盘股相对主题交易情绪的变化。

1.6 局部流动性创新指标 3：小盘大宗交易折溢价率

小盘大宗交易折溢价率指标用于衡量小盘股潜在上涨机会。 计算方法为：1）计算每日每个股票的大宗交易折溢价率（如有），单个个股 多笔大宗交易按成交额加权汇总；2）根据自由流通市值加权计算小盘股（流通 市值≤100 亿）大宗交易折溢价率。 信号构建方法：小盘大宗交易折溢价率 60 日分位数小于 50%看多小盘，大 于 50%看多大盘。需要注意的是，由于大宗交易在盘后半小时内完成，因此当日 无法统计该指标信号，故信号在下一交易日发出。 该指标背后的含义：这一指标的信号生成方式较为“反直觉”，即大宗交易 越折价反而会越利好小盘股未来的走势。若统计小盘股大宗交易发生后 1 日、5 日、20 日、次日后 4 日的收益率，可以发现小盘股的预期收益率与折溢价率呈 现“U 型关系”。而小盘股中，折价交易占比接近 80%，因此几乎可以认为小盘 股折价交易程度越深，中短期收益率越高。造成这一现象的潜在原因有三：1） 2017 年减持新规后，明确规定大股东通过大宗交易减持时，受让方在交易后 6 个月内不得转让所受让的股份，因此折价交易后存在锁定期，反而表明买方的长 期持有意愿；2）折价交易后，买方具有更厚保护垫，在筹码较为集中的情况下， 具有拉升意愿和能力；3）大幅折价交易后，或存在“利空出尽”的情况，潜在 减持压力释放后，后续利空不确定性反而下降。

1.7 局部流动性创新指标 4：中证 1000 标准化交易量能指标

中证 1000 标准化交易量能指标用于衡量小盘股交易热度。 计算方法为：1）计算中证 1000 指数的成交额与换手率滚动 60 日均值和标 准差，若当日成交额与标准差在±2×标准差之间，则按-1~+1 映射打分；若高 于/低于±2×标准差，则打+1/-1 分；2）等权合成成交额与换手率得分，得到中 证 1000 标准化交易量能指标。 信号构建方法：指标＞0 看多小盘，＜0 看多大盘。 该指标背后的含义：量能信号本质是一个赔率指标，即遵循“放量不轻易看 空、缩量不轻易看多”的逻辑。这一现象在中小盘中尤为明显，若把相同的构建 方法套用在不同宽基指数上，中证 500 和中证 1000 指数的效果最为优秀，信号 滞后一日的策略收益衰退也最小。

2. 综合轮动/择时策略的构建以及 ETF 回测结果

在这一部分，我们尝试构建综合轮动/择时指标。考虑到策略的实践性，我 们还在如下几个方面进行了额外设计：

综合信号构建方法：单一指标都会给出+1（看多小盘）、-1（看空小盘） 的二元信号；在截面上对所有信号取均值，若均值>0，则综合信号看 多小盘；若均值<0，则综合信号看空小盘；若均值=0，则综合信号在 轮动中等权配置大小盘，而择时中半仓持有小盘。

滞后 1 日交易信号：在初始信号构建中，除了融资余额以及大宗交易折 溢价率信号为次日发出，其余信号都默认理想化地在当日收盘前一刻发 出。考虑到该理想情况难以实现，我们会统计所有信号都为次日发出情 况下的策略效果。

信号平滑策略：由于大部分信号的改变赔率都相对较高，为了减少换 手，我们额外对综合信号（含滞后 1 日交易）进行了 2 日和 3 日平滑。 以 2 日信号平滑策略为例，计算滚动 2 日的信号均值，若均值=1（连续 两日看多小盘），当日才看多小盘；若均值=-1（连续两日看空小盘）， 当日才看空小盘；若均值不等于+1 或-1，则给出大小盘等权配置或半 仓小盘的信号。

此外，我们还检验了后续构建策略中用到的 11 个核心指标的相关性情况。 从结果上来看，大部分指标相关性都不明显，但有几对指标的相关性确实不低。 

R007 与小盘主题投资交易情绪高度负相关：这一结果符合直觉，即货 币流动性宽裕时，小盘的主题交易情绪往往更强。不过由于 R007 指标 是一个宏观维度指标，在构建信号体系时有必要进行保留。

R007 与等级利差正相关：近些年利差迅速压降与整体利率中枢下行同 步，增加相关性。但利差是从利率水平观察投资者风险偏好差异，与 R007 作为整体流动性指标有本质差异，故此处保留两个指标。

龙虎榜买入强度与融资买入余额变化正相关：这一结果符合直觉，融 资盘上升往往意味着炒作情绪的上升，部分专业非机构资金或有存在增 加买入力度的情况。但考虑到龙虎榜买入强度能提供一定程度的另类信 号，故此处仍保留两个指标。

中证 1000 的交易量能与 MACD 指标正相关：这一结果符合直觉，这 两个量价指标本质上属于高赔率的趋势信号，正相关性相对偏高较为合 理。但考虑到“量”与“价”两个维度的完备性，此处保留两个指标。

2.1 大小盘轮动综合信号构建与回测结果

大小盘轮动运用到了所有 11 个有效轮动指标。其中，若以具有实践指导意 义的“次日收盘交易策略”的结果为标准，60 日融资买入余额变化、大宗交易 折溢价率、R007 变化、小盘主题投资交易情绪、Beta 离散度、PB 分化度、中证 1000MACD、中证 1000 交易量能指标均能给出较为稳健的择时效果。 从综合信号下的大小盘轮动策略结果上来看，2014 年以来“次日收盘成交 策略”年化收超额收益率约为 12.43%，最大回撤为 34.28%，平均换手间隔为 6 个交易日；“次日收盘成交 2 日平滑信号策略” 年化收超额收益率约为 11.69%， 最大回撤为 36.11%，平均换手间隔为 10 个交易日。图 29 展示了 2020 年以来大 小盘轮动的仓位信号以及同时期中证 1000/沪深 300 比值，可以看到综合信号能 较好地捕捉到大小盘轮动方向。

2.2 小盘择时综合信号构建与回测结果

大小盘轮动运用到了 8 个有效轮动指标（从轮动指标中剔除龙虎榜买入强度、 等级利差、期权波动率风险溢价这三个指标）。从综合信号下的大小盘轮动策略 结果上来看，2014 年以来“次日收盘成交策略”年化收超额收益率约为 16.20%， 最大回撤为 26.61%，平均换手间隔为 11 个交易日，胜率为 49.81%，赔率高达 2.15；“次日收盘成交 2 日平滑信号策略” 年化收超额收益率约为 15.34%，最大 回撤为 24.48%，平均换手间隔为 14 个交易日，胜率为 52.24%，赔率高达 2.13。

2.3 大小盘轮动与小盘择时策略的 ETF 实践

在这一部分中，我们使用次日综合信号对 ETF 进行 vwap 交易（次日收盘 前生成所有信号，然后在次日按 vwap 进行买卖）。ETF 的标的分别为规模最大 的沪深 300 和中证 1000ETF，即 510300.SH 与 512100.SH。从结果上来看，2017 年以来，大小盘轮动和中证 1000 的综合择时信号维持有效性，大小盘 ETF 轮动 策略年化超额收益率为 10.07%，平均交易间隔约为 6 个交易日，胜率为 50.79%， 超额收益赔率高达 1.13；中证 1000ETF 择时策略年化超额收益率为 11.69%，平 均交易间隔约为 10 个交易日，胜率为 46.04%，择时赔率高达 2.03。

三、总结

根据前文定性和定量模型，我们对未来 A 股市场大小盘短期和中长期走势 有如下判断：

中期观点：随着近期小盘股超额收益斜率的下降，结合小盘占优时长 来看，当前市场或已经处于流动性扩张一阶段的末期，中期或将步入流 动性扩张二阶段，大盘风格或将逐渐占优。重点关注季度统计的机构持 仓占比变化、公募基金规模变化、机构开户数量变化等数据，以随时对 风格进行切换。

短期观点：结合混频择时模型观点，当前小盘股交易量能偏高、龙虎 榜买入强度仍强、R007 下行、融资买入上行、PB 分化加剧对小盘风格 形成支撑，但小盘股主题交易热度已有所回落、等级利差上行、市场隐 含波动溢价偏高、大宗交易折溢价率不低等因素都对小盘风格形成压制， 短期虽整体仍偏向小盘，但看多程度较前期有所下降。

编辑：火腿肠