2025年金融工程2026年度投资策略：风格切换下的因子投资

传统规律失效

当前市场环境下，因子规律在行业轮动和量化选股中阶段性失效。

行业轮动呈周期性

对于行业轮动而言，往往有四个不同的维度去衡量：

动量：行业启动一般存在趋势，可追踪前期涨幅较高的板块；

景气：景气度较高的行业可引起投资者预期的变化；

资金流：机构等主力资金流入较多的板块易成为资金热点；

风险：内部集中度较高的个股极易遭遇回撤风险。

测算 2017 年至 2025 年 11 月 21 日，四个维度行业轮动策略相比于行业等权的超额收 益，从结果来看，行业轮动策略表现存在周期性：

单一维度：单类因子的轮动策略均有长期的超额风险溢价，但稳定性较弱，如风险 在 2020 年以前无超额收益，资金流在 2023 年后超额收益消失；

合成维度：各个维度策略的时序相关性较低，合成策略在整合各大类因子信息后可 以明显提升行业轮动效果，但仍会出现较长时间回撤，且和动量策略收益相关性最 高，和风险策略相关性最低；

周期性：超额收益表现出周期性，从 2017 以来经历了三轮收益周期和两轮回撤周 期，最近一次周期为收益周期。

因子选股 Alpha 下降

近些年随着市场机构化的发展，多因子模型选股的 Alpha 属性也不断降低，在收益和风 险两个维度受到了影响。 为确保回顾因子历史上的表现具有足够的代表性，本文从量价和基本面两个大方向，整 理了市场上较为常见且有效的大类收益来源，分别为波动（细分为价格稳定性、成交稳 定性）、流动性、交易拥挤度、交易意愿、局部定价、动量、质量、成长、分析师、价值 共 11 个收益来源，并在每个大类内部选择若干个子类因子，保证因子整体有效。

刻画 2010 年至 2025 年 11 月沪深 300 和全市场两个板块内因子的 ICIR 和信息比，并 展示量价、基本面和全部因子有效性的时序变化，其中因子趋势为所有因子 ICIR 或信 息比变化的趋势，因子动量为过去一年的截面自相关系数，从图中展示的结果上看： 因子选股能力的趋势在各个板块上基本一致，且在时序上均存在一定程度上的衰 减：不论从 ICIR 还是从信息比上看，因子趋势均为向下方向。2024 年下半年开 始，因子整体选股能力有较为明显的衰减，且为基本面和量价同步衰减； 基本面和量价因子在 2019 年后产生分化周期：2019 年至 2021 年，基本面因子整 体优于量价因子，2022 年至 2024 年，量价因子整体优于基本面因子。趋势上， 2019 年开始基本面因子上升量价因子下降，2020 年开始基本面因子下降量价因 子上升，2023 年开始，基本面因子上升量价因子下降； 因子动量效应呈现出周期性：但 2019 年前，在基本面因子和量价因子未分化时， 因子动量效应和因子整体选股能力同步，2019 年后动量效应高点在基本面或量价 因子收益周期中。

因子风险水平提高

量化策略的规则化、程序化交易的特点，尤其在 2022 年以后高频相关策略规模的增长 和同质性不仅改变了市场交易行为，也反过来对量化策略本身的风险产生了影响，这种 风险主要体现在局部波动和系统性风险上。 统计多因子策略（行业市值中性，收益最大化）在不同区间段的超额收益波动率（即跟 踪误差），并和市场波动率进行比较。发现各个板块在 2019 年以来的波动均低于 2018年以前，即市场波动在降低，但各板块合成策略的跟踪误差均提高，多因子量化策略的 局部波动增加。

测算 2005 年至 2025 年 11 月沪深 300 和中证 1000 各大类因子及合成策略的超额收益 累积净值，并统计局部回撤超过 2%（即尾部风险）时间段： 不同因子失效时段各有不同，合成策略可实现超额收益长期稳定； 尾部风险的频率不断提高，且时间段主要集中在 2019 年之后，2024 年和 2025 年 的尾部风险在各个板块上均发生，风险的同质性增加。

指数增强基金回撤

统计指数增强基金 2025 年年初以来截至 11 月 21 日的整体超额表现，以不同类别指数 的超额收益（基准为全收益指数）中位数作为衡量，发现超额回撤波动大，涉及时间范 围较长： 沪深 300 增强基金：年内超额已基本归零，主要回撤区域在于 8、9 月份，大部分 区间维持震荡，较难赚取超额；中证 500 增强基金：年内超额已基本归零，主要回撤区域在于 2、7、8、9 月份， 且回撤幅度较大，远高于沪深 300 和中证 1000； 中证 1000 增强基金：年内超额仅 5%，主要回撤区域在于 2、7、8、9、10 月份， 超额收益波动较大。

针对行业和选股领域，因子策略愈加失效、风险频发的问题亟待解决。考虑到策略收益 存在周期性，或与市场某种轮动规律相关，不确定性较大，就需要去寻找因子之外的市 场 Beta 收益，探索多因子策略和市场其他周期的联系，本报告的落脚点主要在于风格。

风格历史复盘

风格概述

风格是指将市场上同一属性的股票归类到相应类别并以此分析其走势特征的一种划分 方式。轮动则描述市场上具有不同特征板块涨跌力度不同或此消彼长的现象，同时涉及 到时间和空间两个维度，与行业轮动和因子轮动类似。 不同风格之间走势受到诸多方面因素的影响，从宏观基本面到资金供需，再到投资者的 预期反应。市场的综合因素在变，风格的相对强弱也会发生波动。任何一种风格都不可 能持续受到市场追捧，若投资者能够对风格轮动周期进行适当的辨别，就有可能获得稳 定的超额收益。

传统指数

判断风格走势需要根据指数走势来刻画，传统指数中，大小盘和价值成长风格指数存在 诸多类别。 衡量大小盘风格方面，比较常见的指数有中证指数、上证指数、国证指数、申万指数和 标普指数。不同指数的发布时间、样本数量和编制规则均存在部分差异，但基本是按照 市值和成交额排名来划分。

价值与成长风格的定义则存在较大分歧。目前来看，主要有三种不同维度的划分方式， 分别为因子维度、行业维度和业绩维度。 虽然因子维度的指数较多、行业维度的价值风格更为直观，但从理论和可操作性综合判 断来看，业绩维度的价值成长风格更值得挖掘。

指数构建

传统指数问题

传统风格指数存在几个重大的问题： 发布时间短：指数发布基本在 2010 年之后，仅有 15 年的统计区间，其中部分指数发布 时间不足 5 年，统计样本可能存在较大偏差。 样本数量固定：A 股的股票数量在不断增多，目前已超过 5000 只，而现有指数基本是 按照数量来定义，即成分股的样本数固定，不会随着时间推移而增加。这就造成原有指 数的风格特征会发生迁移，比如中证 500 指数，曾经一直作为小盘股票的代表，目前其 市值已经居于 A 股比较靠前的位置，往中等市值甚至大市值股票迁移。 调仓周期长：市场波动较大，一旦遇到较大的板块性行情或并购重组等股权事件，股票 市值或者估值变化非常大，而目前的风格指数基本是按照半年度甚至年度调仓的方式， 对于部分股票而言可能会比较滞后。 投资实操性差：现有指数的编制并没有剔除短期停牌个股，在调仓时也未对涨跌停、次 新等股票有所限制，部分小市值标的也未入库，因而这些指数并不具实际可操作性。 囿于以上问题，本文将从可投资的角度，基于股票数据自下而上地构建风格指数，作为 风格复盘和轮动的前提。

风格指数思考

对大小盘风格，规模上的差异可能主要来源于行业，刻画中需考虑行业中性。考虑到规 模分布的不均匀，将市值排序前 20%定义为大盘，后 80%定义为小盘。 对于价值成长风格，本报告从业绩维度来刻画，综合考虑估值、成长和成长稳定性三个 角度。考虑到维度较多，仅选择成长和价值风格较为突出的个股定义股票池。 具体规则如下：

样本范围：2004 年 12 月 31 日至 2025 年 11 月 21 日； 股票池：剔除最近一年上市的次新股，剔除涨停、停牌、ST 股票；考虑流动性， 剔除市值或成交额在后三分之一的股票； 大小盘：股票池中每个行业按照流通市值排序，以前 20%作为大盘指数，后 80% 作为小盘指数，不同行业再作汇总； 价值成长：价值是指估值低、有增速、三年成长稳定性高的公司，成长是指估值高、 增速高、三年成长不够稳定的公司；其中估值为 PB、PE、PCF 三指标标准化等 权后加总，成长为归母净利润同比和主营业务收入同比标准化等权加总，成长稳定 性为成长指标过去 12 个季度的标准差； 调仓规则：月度调仓，流通市值加权，不考虑成本。

轮动特征

大小盘指数

分析大小盘相对走势表现：A 股共经历四轮大的大小盘风格轮换的阶段，周期持续时间较长； 小盘股长期占据优势地位，主要为 2007 年至 2016 年，该阶段小盘股超额明显； 2021 年至 2025 年主要为小盘股，但小盘股超额收益并不显著； 2019 年以来，大小盘指数的分年收益率差均在 10%以内，二者区分度并不高，大 小盘指数的净值比亦呈现频繁震荡状态。 总体而言，大小盘走势进入钝化状态，收益差距并不显著，但相对波动变大，不宜频繁 切换。

成长价值指数

同样地，也可测算成长与价值之间的相对走势： 成长和价值基本上分为 9 个趋势段，轮动特征明显； 近四段趋势基本上以三年为周期，2026 年可能继续偏向于成长； 成长和价值的分年收益率差异较大，判断风格对投资决策尤为重要； 每个趋势段中成长和价值的相对波动都比较大，不易频繁操作。 总体而言，成长和价值基本以三年为周期，后续偏向于成长的可能性比较高。

风格切换判断

在对历史风格进行复盘后，本部分的主要目的是对大小盘和成长价值的中长期走势进行 判断。

方法比较

技术面和情绪面都偏短期，对于中长期风格判断的意义不大。因而综合对比后，本报告 主要从基本面和资金面两个维度对大小盘和价值成长的相对走势进行分析。

基本面框架

宏观周期

基本面影响风格变化的逻辑有两点，一方面基本面代表的是企业生存环境发生变化，这 种变化会进一步影响不同公司的生产经营，进而传导到股票的差异表现之上；另一方面， 市场上众多投资者都是从基本面角度出发研究市场，一旦相应指标发生较大变化，会改 变投资者预期，构成事件驱动影响市场。 常见的基本面分析框架为美林时钟模型，通过 GDP 和 CPI 将市场划分为复苏、过热、 滞涨、衰退等不同宏观经济周期，以此判断不同资产适用的范围，可将其应用于大小盘 和成长价值风格轮动之上。

按照回归方式归纳出影响指数走势的主要指标（T 检验值高于 1.96 的前 10 个），并分 析其影响方向，统计区间为 2005 年 1 月至 2025 年 10 月。 回归模型中，每个宏观指标的 Rsquare 均不超过 10%，对市场走势的解释度都比较有 限。但本部分的目的主要在于找到影响市场走势的主要类别，以最终进行宏观环境的划 分。 可综合比较有效指标的类别，判断影响股市的关键性变量，主要分为两类，市场流动性 和经济景气指数。

货币环境包含诸多指标，考虑到 M1 增速有修正，以 M1-M2 剪刀差环比变化作为衡量 市场流动性的替代变量。景气指数方面分项较多，综合使用频率，以制造业 PMI 环比变 化刻画市场景气。

风格统计

测算在 2005 年 1 月至 2025 年 10 月的不同宏观环境下，大盘相比于小盘、成长相比于 价值的月度收益率差，并统计其平均超额、胜率（超额收益为正的占比）和赔率（超额 盈亏比-超额收益为正的样本均值/超额收益为负的样本均值）。 大盘相对小盘：市场处于高流动性高景气时，小盘股的胜率相对较高，但超额收益并不 显著。其他宏观环境下，大盘相比于小盘虽然有一定的赔率，但胜率和超额都相对一般。 成长相对价值：市场在处于高流动性高景气时，成长胜率高达 64%，赔率为 1.14，平均 超额收益为 2.01%，市场处于低流动性低景气时，对应的价值胜率为 60%，赔率为 1.00， 平均超额收益为 1.15%。 总体而言，宏观环境对于大小盘的区分度并不显著，但可刻画成长和价值轮动。

“十五五”提出，坚持以经济建设为中心，以推动高质量发展为主题。建设现代化产业 体系，巩固壮大实体经济根基。加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力。 2026 年作为“十五五”开局年，市场或转为高景气状态，并延续高流动性，因而判断市 场将要大概率偏向于成长风格。

资金面框架

逻辑原理

股票受宏观动向、产业环境、个股预期、市场情绪等多种因素影响，价格走势极具不确 定性。但其本身作为一个投资品种，价格的产生来源于买卖双方的交易行为，可通过预 期投资者的交易动作预估走势，因而分析投资者结构显得尤为重要。 按照组织架构，投资者主要分为两类，机构投资者和个人投资者。机构投资者是指在金 融市场上从事证券投资的法人机构，其资金的管理和运用都由专业人员完成，主要是一 些大的投资者，包括公募、保险、券商、私募、银行、信托等，偏知情交易者。个人投 资者，则指以自然人身份从事股票买卖的投资者，单兵作战，与机构投资者相对应，主 要是噪音交易者。 机构投资者的行为更值得分析与研究，可据此来寻求一些确定性的信息和投资机会，一 方面分析大机构的交易行为，以便进行市场博弈，另一方面可获知市场的非理性程度， 从而找到相对适用的风格、行业乃至因子。

根据 2007 年至 2023 年上交所年鉴的个股持仓数据（包含一般法人、专业机构和自然 人投资者），测算机构持仓比例（剔除一般法人）同风格因子的相关性（不同年份平均）。 机构持仓比例同市值因子相关性较强，同成长和价值因子相关性较弱。从该层面而言， 机构资金对大小盘风格可能有推动作用，但对价值成长的驱动比较有限。

大小盘判断

根据上海证券交易所统计年鉴数据，沪市 A 股投资者可分为三种类型，一般法人、专业 机构和自然人投资者。 剔除一般法人后，机构持仓比例从 2015 年的局部低点，一路攀升至 2023 年的 49.8%， 同时持股市值 100 万以下的市值占比和账户占比一路下滑，至 2023 年分别为 11.31% 和 89.25%。 机构资金的影响力在不断扩大，若剔除自然人投资者中的原始个人大股东，当前机构已 占据主导位置。

此外，根据上交所的个人月度新开户数据，发现每月的新开户数量已趋于稳定，个人投 资者数量的增加对于市场的边际影响已不大。

而反观机构方面，推动长期资金入市的力度在不断扩大。长期资金主要包括公募、保险、 养老、银行等机构，其资金来源和持有结构较为稳定，可推动市场长期稳健发展，并进 一步提高机构持仓比例。

从机构资金入市层面，也可得到验证。基金托管行业数据显示，截至 2025 年 Q2，资管 产品规模加总为 261 万亿，持续不断升高。规模较大的产品类型依次为保险产品、银行 理财、公募基金、信托、养老金、证券期货经营机构发行的资管产品（包含公募专户、 公募子、券商资管、券商私募子、期货资管等）、私募股权投资基金、私募证券投资基金 以及跨境或者管理人为外资的基金等。

综合来看，从中长期的角度来看，机构资金入市的趋势较强，个人投资者则边际影响有 限，在此背景之下，大盘股相对占优。

价值成长判断

机构偏好

未来机构资金能对市场产生较大的影响，但是不同机构类型有不同的风格偏好。 根据上市公司十大股东，刻画陆港通、指数基金、主动公募、私募、保险、社保和个人 投资者的重仓股。统计 2004 年 Q4 至 2025 年 Q3 不同机构和个人的重仓行业分布，历 史以来是区间不同季度行业重仓占比的平均。为进行同一时刻比较，融资余额的行业分 布亦采取 2025 年 9 月 30 日的数据。 根据不同机构重仓股和融资余额行业分布判断，目前价值型机构主要包括保险、养老， 成长性机构主要包括外资、指数公募、主动公募、外资、私募和两融。

价值型机构：风险偏好在提升

按照前述统计，价值型机构主要分为两类，保险及养老三大支柱。 保险基金作为长期资金的代表，其股票投资金额在一路往上，截至 2025 年三季度，股 票仓位高达 9.67%，股票+证券投资基金整体仓位为 14.93%，相比于历史抬升较多，证 明保险机构的整体风险偏好在提升。养老体系虽不披露股票仓位，但整体规模一路上行， 持续给市场带来增量资金。 结合保险和社保三季度的重仓股分布来看，保险在有色、电子、通信、新能源等行业上 有加仓行为，社保持仓则在化工、电子、新能源上比例增加，因而风险偏好的提升很可 能落到成长板块之上。

成长型机构：可能有增量资金入场

公募基金（包括指数基金、主动公募、固收+基金）、私募证券投资基金、外资的规模都 在企稳回升。融资规模已创新高，但总市值占比仍处于相对低位。 在低利率和强市场背景下，资金持股规模有可能进一步提升，带动成长风格上行。

资金框架下，从不同机构入场的节奏来看，市场有可能偏向于大盘和成长风格。

因子投资机会

行业周期影响

统计 2017 年 1 月 1 日至 2025 年 11 月 21 日不同行业策略在成长价值（成长为正）、大 小盘（大盘为正）周期上的超额收益，并检验差距显著度： 不论是成长价值还是大小盘，行业策略收益对风格的依赖均较低，行业轮动规律和 风格轮动规律大致为彼此不相关的维度； 成长价值周期对风险和资金流策略收益情况呈现弱影响。

故行业轮动的重点仍在行业逻辑自身，风格轮动实际上是行业轮动维度外的一种市场 Beta。

因子轮动时钟

统计 2005 年 1 月 1 日至 2025 年 11 月 21 日，不同因子在成长价值（成长为正）、大小 盘（大盘为正）周期上收益差距的显著度：  大部分因子均受成长价值或大小盘周期的影响； 各个大类因子在各板块上受风格周期影响的情况相近，如价格稳定因子在小盘风 格中表现较强，分析师因子在成长风格中表现较强，反转因子无明显风格影响； 价值、成长因子受成长价值周期影响，但不受大小盘周期影响，成长价值周期和大 小盘周期相对独立； 除动量因子，量价因子主要在价值、小盘风格下表现更好，除价值因子，基本面因 子主要在成长、大盘风格下表现更好。

敏感度测试

根据因子轮动时钟，在大盘成长风格下应主要配置分析师、成长、质量、动量四个因子， 但考虑到风格判断的准确性、大类因子间时序低相关、大类因子自身收益强度三个问题， 还需要对实际因子配置进行敏感度测试。 本部分构建了以下两个策略，并和所有大类因子等权合成的策略进行比较： 大盘+成长：仅使用大盘、成长下的大类因子； 大盘+成长+非周期：以大盘、成长下的大类因子为主，并添加非周期因子（拥挤 度、反转）和价值小盘下未同时选入的因子（成交笔数、流动性）。 以沪深 300 增强和中证 1000 增强为例，给出 2005 年 1 月 1 日至 2025 年 11 月 21 日 三个策略在不同周期下的表现对比： 除大盘周期中的中证 1000 增强，在成长周期和大盘周期下，大盘+成长+非周期策 略收益高于合成策略，且风险水平更低；在价值周期和小盘周期下，大盘+成长+非周期策略收益低于合成策略，但高于大 盘+成长策略，在风格切换时加入非周期因子可以一定程度上减少收益的损失；  从全区间上看，大盘+成长+非周期策略收益低于合成策略，但差别较小。

由于大小盘轮动周期的时间较长，净值差异的敏感度较低，这里以成长价值周期进行展 示成长价值周期划分下各个策略的累积净值，并辅以成长策略（以因子轮动时钟中的成 长象限因子等权合成）和价值策略（以因子轮动时钟中的价值象限因子等权合成）进行 比较。 沪深 300 中价值策略波动较大，中证 1000 中成长策略波动较大； 大盘+成长+非周期策略从上文中统计结果上看收益能力有周期性，但全区间的净 值仍较为平稳，未展现出价值策略或周期策略的波动，和合成策略差别较小； 大盘+成长+非周期策略在成长周期中（如图中黑色实线圆框）有规避较大回撤的 能力，在价值周期中（如图中黑色虚线圆框）会相应损失局部收益，即因为弱周期 因子的存在，策略可以全周期获得超额，而其周期性体现在以价值周期损失部分收 益为代价，换取成长周期中的抗风险能力。 故基于风格周期的判断，可以增配因子轮动时钟中的成长、大盘象限因子，同时考虑到 风格周期的变动对策略的影响，加入非周期因子调整构建大盘+成长+非周期策略，在因子收益衰减的情况下，策略在期望风格周期中收益较高，以弥补因子收益的下降；在因 子系统性风险频发的情况下，策略可以规避在成长周期中的尾部风险，并在价值周期中 受到的影响较小；是一种在有风格判断下配置性价比较高的策略。

总结

当前 A 股市场中，传统因子策略呈现阶段性调整特征。从行业轮动维度看，单一维度策 略（如动量、景气、资金流、风险）的收益稳定性不足，策略在特定时期超额收益弱化， 即便整合多维度信息合成，仍可能出现持续时间较长的回撤；从因子选股维度看，量价 因子与基本面因子的选股效果均有所下降，两类因子自 2019 年后呈现阶段性轮动特征； 从因子风险维度看，2019 年后多因子策略的跟踪误差有所扩大，尾部风险发生的频率 较此前有所增加，不同板块间风险的关联性有所上升。 传统风格指数存在几个重大的问题，发布时间短、样本数量固定、调仓周期长、投资实 操性差等。囿于以上问题，本文将从可投资的角度，基于股票数据自下而上地构建风格 指数，作为风格复盘和轮动的前提。 从风格轮动规律的复盘结果看，通过重构风格指数分析，大小盘、成长价值风格表现出 相对清晰的周期特征。结合宏观基本面与资金面分析，宏观层面，“高流动性+高景气” 环境通常对成长风格形成支撑，2026 年作为“十五五”规划开局之年，市场有望维持这 一环境；资金层面，机构投资者在市场中的持仓占比持续上升，长期资金（如保险、社 保、公募基金）入市规模逐步扩大，且部分机构对成长板块的配置比例有所提升，综合 来看，2026 年市场风格主线大概率为大盘成长方向。

基于因子与风格周期的关联分析，不同类型因子在特定风格周期下表现存在差异，据此 构建的因子轮动框架。量价类因子在价值、小盘风格周期中表现相对较好，基本面类因 子在成长、大盘风格周期中表现相对较好，反转、拥挤度两类因子受风格周期影响较小。 因此可通过“大盘+成长+非周期因子”的配置策略，以大盘成长风格下表现较好的分析 师、成长、质量、动量因子为基础，加入反转、拥挤度等非周期因子及部分价值小盘下 未同时选入的因子（成交笔数、流动性）。从实际回测结果看，该策略在沪深 300、中证 1000 板块中，成长风格周期内可获取相对稳定的超额收益，价值风格周期内能够控制 回撤幅度，全周期内累计收益与全因子等权策略的风险水平相对更低。 当前市场中，传统因子规律已呈现阶段性失效——行业轮动策略收益波动加大、多因子 选股 Alpha 持续衰减、因子风险（局部波动与尾部风险）显著升高，且指数增强基金普 遍面临超额收益回撤压力。在此背景下，我们跳出单一因子视角，转向风格周期维度的 思考，以期实现更稳健收益。首先，通过周期时间+宏观基本面+资金面三维框架得出 “2026 年大概率偏向大盘成长风格”的结论；然后，基于风格周期与因子收益的关联， 构建“因子轮动时钟”，并提出“大盘+成长+非周期因子”的配置策略——既捕捉目标 风格下的因子收益，又通过非周期因子对冲风格切换风险，为量化及主动投资提供逻辑 支撑与实操性参考。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）