2026年金融工程：高波动环境下如何捕捉热点板块的投资机会？

高波动市场环境的特点

（一）市场表现回顾

近段时间，我们持续跟踪的部分量价因子和神经网络因子出现了比较显著的回撤， 这背后与市场环境的变化有较大关系。 首先，大盘自去年4月9日以来迎来了一次久违的牛市，持续至今。截止2026年2月27 日，中证全指累计涨幅42.62%，沪深300涨幅27.77%，中证500涨幅59.17%，中证 1000涨幅44.77%，中证2000涨幅53.44%。

整体上呈现小盘股占优的局面，沪深300涨幅大幅落后于全市场。

（二）板块分化较大

本次上涨的一大特点在于板块之间分化比较明显，代表先进制造、AI等相关高科技 领域的相关股票获得了市场关注，跑出了明显的超额收益。截止2026年2月27日，观 察所有万得主题指数的行情走势，可以明显看出涨幅靠前的主要包括AI通讯设备主 题、光通信、云计算与大数据主题、5G、卫星等相应板块，累计涨幅已经超过100%， 但白酒、预制菜、猪产业等板块几乎原地踏步。

考虑到主题或概念存在较多成分股重叠的情况，我们以中信二级行业指数的行情为 例对比，同样可以看出不同行业之间同样分化较大，通信设备、元器件、工业金属、 稀有金属等涨幅靠前，酒类、公路铁路、银行、饮料、畜牧业排名垫底。

（三）风格因子表现出现较大变化

若进一步观察风格因子的表现，可以发现： 1. 波动率、换手率因子在2024年年初之前走势稳定，但近两年因子方向反向并叠 加震荡，A股长期的低波动股票优势基本不再存在。 2. 小市值因子在2024年2月的极端回撤后，稳步向上。但在2025年下半年也迎来了 一定的回撤和波动。 3. 估值因子自2024年以来基本失效，多空净值持续走平。 4. 反转因子近期表现相对较好，但更多体现在空头部分，多头超额收益并不明显。

多头超额表现也与上述多空净值类似，低波、低换手近两年多头超额走势持续下行。 小市值因子表现尚可，但2025年下半年同样走平。

适合高波动市场环境的量价因子构建

由于过往我们跟踪的很多量价因子和神经网络因子会有显著的低波动暴露，在近段 时间也经历了大幅度的回撤。通过观察高波动市场环境的规律，挖掘构建相匹配的 量价因子，是本篇报告的重点。

（一）概念启动早期的动量增强效应

本轮行情的一大特点是包括光模块、AI、机器人、商业航天在内的科技板块持续领 涨，而这些板块部分或处于重资产投入的阶段、部分或处于未来前景广阔但当下尚 无业绩支撑的阶段。更多都是投资者对于未来的预期而进行的提前布局，对于这类 板块，传统的选股方法必然会出现一定程度的失效。 在Moskowitz 2021《Asset Pricing and Sports Betting》中，作者利用体育博彩市场来检验金融市场中的一些异象，主要包括动量、价值和规模效应。通过对超过十万 个博彩合约、跨越三十年、涵盖四大职业体育联盟的数据进行分析，作者发现投资 者更有可能在开盘至收盘阶段表现出动量偏好（即倾向于押注在过往表现优秀的球 队），但收盘后至比赛结束阶段呈现明显的反转效应，可以说明这是一种反应过度 的现象，比赛结果最终纠正了这一偏差。 更有意思的一点是，这一动量效应更容易出现在一个赛季的初期（球队实力更不确 定）或较少被用于“串关”的比赛中（串关要求投资者同时对多个比赛下注，必须都 正确才可赢得奖金）。因此，不确定性使投资者缺乏足够的信息，在实际决策时只能 依赖惯性，选择过去表现较好的队伍（股票），最终导致标的价格呈现出动量效应。 我们认为，这一现象在各类AI、商业航天投资领域可能同样存在，由于业绩不确定性 较高、投资者实际可参考的基本面数据很少，在这类股票中就更有可能出现动量效 应。

为了区分出股票的不确定性，我们使用近20日换手率与分钟频成交量的时序标准差 等权合成作为代理指标U，进一步求出U在截面上全市场中的分位数，用于评价该票 在全市场的相对不确定性大小，最后将该分位数与近20日股票收益率相乘，得到不 确定性动量增强因子Mom_U_Enhanced。逻辑上，U越大，该股票越不确定，应有 更强的动量效应，反之亦然，因此因子方向应为正向。 为了验证该因子的表现，我们选取部分热门板块的上涨行情进行测试，且为了规避 市场整体beta的影响，我们使用指数相对于中证全指相对收益作为标准确定行情区 间。例如，对于光通信而言，本轮行情中超额净值的上涨起于2025年 6月4日，终于2025年9月22日。

因子IC均值4.78%，胜率62.50%。在指定区间内，多头超额收益52.77%（相较成分 股等权基准），多头超额最大回撤-5.26%。 另外类似的还有万得卫星指数，该指数相较于中证全指的超额收益在 2025年11月19日至2026年1月12日迎来了一轮快速上涨的行情，许多公司股价在缺 乏实质性业务支撑的情况下迅速上涨。

我们同样测试上述因子在本轮牛市行情区间内的因子表现，因子IC均值为13.13%， ICIR0.64，多头超额收益9.47%，多头超额最大回撤-5.46%。

（二）凸显理论带来的注意力不均衡效应

此类科技板块快速上涨行情中另一个特殊之处在于，会短时间内吸引大量投资者的 关注。而在整个板块中，那些过去一段时间涨幅异常的股票会给投资者留下深刻印 象，并使他们对这部分收益赋予更高权重，从而导致未来这些股票更受追捧，创出 新高。 我们主要使用个股收益率和市场收益率的差异来定义凸显性，这是由于在市场本身 收益率就较高时，个股的收益率需要和市场收益率具有显著差异，能够吸引到足够 的投资者注意力，才能够得到更多的权重。类似地，我们也可以使用换手率、日内分 钟频收益率的标准差来替换简单的日收益率。 进一步，我们对过去一个月该票的凸显性S进行排序，得到?????,?。然后归一化得到 每天的凸显性权重，最终计算过去20日凸显性权重与收益率的加权和，作为最终的 凸显性因子。因子的具体构建方式请联系作者。 同样我们观察该因子在几个科技类板块上涨行情中的表现。在万得光通信指数中， 因子IC均值为12.65%，IC胜率为68.75%，累计超额收益率60.18%，多头超额最大 回撤-5.45%。

（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。）