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资讯 本周Beta和低流动风格显著
1. 主要市场指数与风格表现回顾
本周主要宽基指数大部分下跌。创业板指下跌 3.18%，沪深 300 下跌 1.57%，深证成指下跌 1.09%，中证 800 下跌 0.99%，上证指数下跌 0.69%，中证 2000 下跌 0.44%，中证 500 上涨 0.62%，中证 1000 上涨 0.79%，北证 50 上涨 3.67%。
从行业来看，计算机、机械、汽车、国防军工、医药等行业表现居前；煤炭、通信、电力设备及新能源、房地产、综合等行业表现居后。
从风格因子来看，最近一周Beta因子、流动性因子的表现尤为突出，因子多空收益分别为2.33%、-0.92%。
2. 选股因子表现跟踪
沪深300股票池中，本周240 日三因子模型残差波动率、60 日收益率标准差、20 日成交额因子表现较好。中证500股票池中，本周对数市值、20 日成交量比率、标准化预期外收入因子表现较好。中证800股票池中，本周对数市值、20 日成交量比率、60 日收益率标准差因子表现较好。中证1000股票池中，本周对数市值、20 日成交额、60 日成交额因子表现较好。沪深300ESG股票池中，本周60 日收益率标准差、240 日三因子模型残差波动率、对数市值因子表现较好。全市场股票池中，本周20 日成交量比率、60 日反转、20 日换手率因子表现较好。
3. 量化基金表现
指数增强型基金方面，本周沪深300指数增强产品超额收益的平均值为-0.09%，中证500指数增强产品超额收益的平均值为-0.34%，中证1000指数增强产品超额收益的平均值为-0.01%。
主动量化基金中，本周业绩最好的为华商计算机行业量化A（007853.OF，8.50%）。对冲型基金中，本周业绩最好的为大成绝对收益A（001791.OF，2.08%）。
4. 招商证券量化指数增强组合周度跟踪
沪深300指数增强组合近一周超额收益-0.42%，中证500指数增强组合近一周超额收益-0.06%，中证800指数增强组合近一周超额收益-0.28%，中证1000指数增强组合近一周超额收益0.39%，沪深300 ESG 股票池下的沪深300指数增强组合近一周超额收益0.30%。
*风险提示：本报告结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。
I
主要市场指数与风格表现回顾
1.1. 宽基指数表现回顾
如表1所示，本周主要宽基指数大部分下跌。创业板指下跌 3.18%，沪深 300 下跌 1.57%，深证成指下跌 1.09%，中证 800 下跌 0.99%，上证指数下跌 0.69%，中证 2000 下跌 0.44%，中证 500 上涨 0.62%，中证 1000 上涨 0.79%，北证 50 上涨 3.67%。
近一月主要宽基指数全部下跌。创业板指下跌 20.68%，深证成指下跌 14.39%，中证 1000 下跌 13.05%，中证 500 下跌 12.54%，中证 2000 下跌 12.38%，中证 800 下跌 10.06%，沪深 300 下跌 9.12%，北证 50 下跌 8.30%，上证指数下跌 6.25%。
主要宽基指数近一年、近五年的收益情况可在表1中详细查看。
1.2. 行业指数表现回顾
我们按照中信一级行业分类标准，对各行业的表现进行统计。如表2所示，本周行业指数大部分下跌。计算机、机械、汽车、国防军工、医药等行业表现居前；煤炭、通信、电力设备及新能源、房地产、综合等行业表现居后。
过去一月行业指数大部分下跌。银行、食品饮料、家电、石油石化、传媒等行业表现居前；通信、电子、建材、基础化工、有色金属等行业表现居后。
近一年收益表现最好的五个行业为石油石化、通信、电子、煤炭、建材，近五年收益表现最好的五个行业为通信、煤炭、银行、电子、有色金属。
1.3. 风格因子表现回顾
我们参考BARRA因子模型构建了10个不同类型的风格因子，以捕捉A股市场的风格变化。
这10个风格因子分别为估值因子、成长因子、盈利因子、规模因子、Beta因子、动量因子、流动性因子、波动性因子、非线性市值因子、杠杆因子。大类风格因子通过细分因子合成，细分因子构造方式以及大类因子合成方式详见表3。
我们对风格因子的10档分组多空收益、多空净值进行统计，具体细节如下：
股票池：中证全指（000985.SH）成分股；
调仓频率：周度调仓（每周最后一个交易日）；
交易费率：不考虑交易费率。
如表4所示，在最近一周的市场中，Beta因子、流动性因子的表现尤为突出。Beta因子多空收益为2.33%，显示高Beta股票跑赢低Beta股票；流动性因子多空收益为-0.92%，显示低流动股票跑赢高流动股票。而从过去一个月的数据来看，波动性因子表现最为显著，多空收益达-22.12%，表明低波动风格占主导地位。
II
选股因子表现跟踪
我们构建了53个常用的选股因子，涵盖了估值、成长、质量、规模、反转、动量、流动性、波动性、分红、公司治理以及技术等多个方面。因子列表及因子构造方式如表5所示。
在构建单因子投资组合时，我们采用了一种在中性约束条件下最大化因子暴露的方法。该方法的目的是在确保投资组合相对基准指数在行业和风格暴露保持中性的基础上，最大化目标因子在组合中的暴露（具体构建方法参考附录）。
2.1. 沪深300股票池中因子表现
我们以沪深300为基准指数，构建中性约束条件下最大化因子暴露组合，并跟踪组合近一周、近一月、近一年、近十年的超额收益表现。
最近一周240 日三因子模型残差波动率、60 日收益率标准差、20 日成交额因子表现较好，单季度净利润同比增速、单季度营业利润同比增速、240 日动量因子表现较差。
最近一个月240 日三因子模型残差波动率、60 日收益率标准差、120 日三因子模型残差波动率因子表现较好，240 日动量、单季度营业收入同比增速、单季度营业利润同比增速因子表现较差。
2.2. 中证500股票池中因子表现
接下来我们以中证500为基准指数，构建中性约束条件下最大化因子暴露组合，并跟踪组合近一周、近一月、近一年、近十年的超额收益表现。
最近一周对数市值、20 日成交量比率、标准化预期外收入因子表现较好，20 日非流动性冲击、60 日动量、股息率因子表现较差。
最近一个月对数市值、60 日收益率标准差、20 日收益率标准差因子表现较好，240 日动量、20 日特异度、60 日特异度因子表现较差。
2.3. 中证800股票池中因子表现
接下来我们以中证800为基准指数，构建中性约束条件下最大化因子暴露组合，并跟踪组合近一周、近一月、近一年、近十年的超额收益表现。
最近一周对数市值、20 日成交量比率、60 日收益率标准差因子表现较好，单季度营业收入同比增速、240 日动量、单季度净利润同比增速因子表现较差。
最近一个月60 日收益率标准差、240 日三因子模型残差波动率、120 日三因子模型残差波动率因子表现较好，240 日动量、单季度营业收入同比增速、单季度营业利润同比增速因子表现较差。
2.4. 中证1000股票池中因子表现
接下来我们以中证1000为基准指数，构建中性约束条件下最大化因子暴露组合，并跟踪组合近一周、近一月、近一年、近十年的超额收益表现。
最近一周对数市值、20 日成交额、60 日成交额因子表现较好，CFEV_TTM、60 日动量、单季度 CFEV因子表现较差。
最近一个月对数市值、60 日收益率标准差、20 日收益率标准差因子表现较好，盈余公告前隔夜动量、240 日动量、60 日特异度因子表现较差。
2.5. 沪深300ESG股票池中因子表现
接下来我们以沪深300ESG为基准指数，构建中性约束条件下最大化因子暴露组合，并跟踪组合近一周、近一月、近一年、近十年的超额收益表现。
最近一周60 日收益率标准差、240 日三因子模型残差波动率、对数市值因子表现较好，240 日动量、单季度净利润同比增速、单季度营业利润同比增速因子表现较差。
最近一个月240 日三因子模型残差波动率、60 日收益率标准差、20 日换手率因子表现较好，240 日动量、单季度营业收入同比增速、单季度净利润同比增速因子表现较差。
2.6. 全市场股票池中因子表现
接下来我们在全市场范围内跟踪因子表现。我们对股票池进行筛选，剔除上市时间不满1年的新股，以及三个月内存在ST或*ST等风险警示的股票。
本部分我们不再构造“中性约束条件下最大化因子暴露组合”，而是直接统计因子的Rank IC、Rank IC累计走势以及十档分组收益表现。在计算各项指标之前，我们依然先对每个单因子进行中性化处理，消除其与行业、风格（规模、估值、成长）因子的相关性。
我们使用周频因子数据进行计算，统计结果如表11所示：20 日成交量比率、60 日反转、20 日换手率因子表现较好，240 日动量、60 日动量、标准化预期外盈利因子表现相对较差。
最近一月60 日收益率标准差、BP、120 日三因子模型残差波动率因子表现较好，而240 日动量、盈余公告前隔夜动量、60 日特异度因子表现相对较差。
III
量化基金表现
3.1. 指数增强型基金表现跟踪
我们对沪深300指数增强产品、中证500指数增强产品、中证1000指数增强产品的超额收益进行统计，其中业绩基准为0.95*基准指数收益率。
我们将A类与C类基金算为同一只，目前公募沪深300指数增强产品共有67只，中证500指数增强产品共有70只，中证1000指数增强产品共有46只。
过去一周沪深300指数增强产品超额收益的平均值为-0.09%，最大值为1.32%，最小值为-1.56%，中位数为-0.11%；
过去一周中证500指数增强产品超额收益的平均值为-0.34%，最大值为1.28%，最小值为-1.58%，中位数为-0.40%；
过去一周中证1000指数增强产品超额收益的平均值为-0.01%，最大值为1.51%，最小值为-1.58%，中位数为0.01%。
公募基金指数增强产品的近一月、近一年收益情况可在表12中详细查看。
我们对指数增强基金的业绩排名进行定期跟踪。截至2026年10月23日，过去一周收益表现最好的指数增强基金如表13所示。
3.2. 主动量化基金与对冲型基金表现跟踪
我们还对主动量化型基金、对冲型基金的业绩排名进行跟踪。我们将A类与C类基金算为同一只，目前公募主动量化型基金产品共有264只，公募对冲型基金产品共有23只。
截至2026年10月23日，过去一周收益排名前十的主动量化型基金与对冲型基金可在表14中详细查看。
IV
招商证券量化指数增强组合周度跟踪
我们使用组合优化的方式构建了沪深300指数增强组合、中证500指数增强组合、中证800指数增强组合、中证1000指数增强组合以及沪深300ESG股票池下的沪深300指数增强组合，并对组合的表现进行定期跟踪。
具体来说，我们首先确定不同组合使用的因子，并对这些因子进行市值行业中性化处理。随后，我们对因子进行对称正交处理，以确保各因子之间的独立性。接下来，我们通过因子滚动1年的Rank ICIR 加权来构建复合因子，当因子权重方向和预期因子收益方向相反时，我们进行权重的反向归零。最后，我们采用约束优化方法，在确保指数增强组合相对于基准指数在行业和风格暴露保持中性的基础上，最大化组合在复合因子上的暴露。（具体构建方法参考附录）。
图1展示了各指数增强组合的净值走势，可以看到组合能够稳定战胜基准，相对强弱曲线平稳攀升。
表15展示了各指数增强组合近期的超额收益情况。沪深300指数增强组合近一周超额收益-0.42%，近一个月超额收益-0.29%，近一年超额收益2.88%。
中证500指数增强组合近一周超额收益-0.06%，近一个月超额收益-0.94%，近一年超额收益0.61%。
中证800指数增强组合近一周超额收益-0.28%，近一个月超额收益0.07%，近一年超额收益3.22%。
中证1000指数增强组合近一周超额收益0.39%，近一个月超额收益0.36%，近一年超额收益3.23%。
沪深300 ESG 股票池下的沪深300指数增强组合近一周超额收益0.30%，近一个月超额收益0.18%，近一年超额收益1.31%。
表16展示了各指数增强组合的分年度绩效统计。自2010年以来，沪深300增强组合、中证500增强组合、中证800增强组合、中证1000增强组合、沪深300ESG股票池下的沪深300指数增强组合相对于基准指数的年化超额收益分别为6.13%、8.05%、6.79%、14.23%、4.80%，信息比分别为2.12、1.87、1.99、2.71、1.46。
V
附录：中性约束条件下最大化因子暴露组合
在构建单因子投资组合以及指数增强投资组合时，我们采用了一种在中性约束条件下最大化因子暴露的方法。该方法的目的是在确保投资组合相对基准指数在行业和风格暴露保持中性的基础上，最大化目标因子在组合中的暴露，具体方法如下：
其中为“中性约束条件下最大化因子暴露组合”中个股权重向量。为基准组合中个股权重向量。为个股在目标因子上的因子载荷矩阵，为行业暴露矩阵，由0-1哑变量表示。为个股在风格因子（规模、估值、成长）上的因子载荷矩阵。B用来判断个股是否属于基准指数成分股，如果属于则为1，反之为0。
优化模型的目标函数为最大化组合在目标因子上的暴露。
第一个约束条件限制了组合相对于基准指数的行业偏离。我们控制组合相对于基准在中信一级行业上的相对暴露为0。
第二个约束条件限制了组合相对于基准指数的风格暴露。我们控制组合相对于基准指数在规模、估值、成长风格上的相对暴露为0。
第三个约束条件限制了组合相对于基准指数在成分股上的偏离。我们控制组合中每只股票的权重相对其在基准成分股中的权重偏离不超过1%。
第四个约束条件限制了卖空。
第五个约束条件限制了组合成分股需全部来自于基准指数成分股。
第六个约束条件要求权重之和为1，即组合始终满仓运作。
在每个月的月末，我们依据以上条件，构建每个单因子的“中性约束条件下最大化因子暴露组合”以及指数增强组合，并按双边0.3%扣除交易费用。需要注意的是，在构建组合之前，我们会先对因子进行中性化处理，以消除其与行业、风格（规模、估值、成长）因子的相关性，并统一将因子方向调整为正向。
往期周报合集
1. 《本周盈利风格强劲，五大指增组合均取得正超额收益》——20250328
2. 《本周估值风格显著，波动性因子表现出色》——20250403
3. 《本周流动性风格显著，招商量化中证1000指增组合近一周超额1.38%》——20250411
4. 《本周估值风格显著，规模因子表现出色》——20250418
5. 《本周动量风格显著，招商量化五大指增组合均取得正超额》——20250425
6. 《本周Beta风格显著，反转因子表现出色》——20250430
7. 《本周小市值风格显著，反转因子表现出色》——20250509
8. 《本周小市值风格显著，招商量化中证1000指增近一年超额13.50%》—— 20250516
9. 《本周低波风格强劲，招商量化中证1000指增近一周超额1.03%》—— 20250523
10.《本周Beta与小市值风格强劲》——20250606
11.《本周盈利风格显著，市盈率因子表现优异》——20250613
12.《本周招商量化五大指增组合均取得正超额》——20250620
13.《本周Beta与小市值风格强劲》——20250627
14.《本周防御风格显著，招商量化五大指增组合均取得正超额》——20250704
15.《本周Beta与估值风格显著》——20250711
16.《本周动量与Beta风格显著》——20250718
17.《本周非线性市值风格显著》——20250725
18.《本周Beta与杠杆风格显著》——20250801
19.《本周流动性与小市值风格显著》——20250808
20.《本周Beta风格显著，招商量化300指增超额1.46%》——20250815
21.《本周Beta与波动性风格显著》——20250822
22.《本周大市值风格显著，招商量化300指增超额1.62%》——20250829
23.《本周杠杆与小市值风格显著》——20250905
24.《本周Beta与杠杆风格显著》——20250912
25.《本周Beta与成长风格显著》——20250919
26.《本周大市值与低波动风格显著》——20250926
27.《本周估值与低波动风格显著》——20251017
28.《本周Beta与小市值风格显著》——20251024
29.《本周高波动风格显著》——20251031
30.《本周估值风格显著》——20251107
31.《本周估值和低Beta风格显著》——20251114
32.《本周大市值与低波风格显著》——20251121
33.《本周Beta和高波动风格显著》——20251128
34.《本周盈利风格显著》——20251205
35.《本周Beta和高动量风格显著》——20251212
36.《本周招商量化五大指增产品均取得正超额》——20251219
37.《本周Beta和高波动风格显著》——20251226
38.《本周波动性和Beta风格显著》——20260109
39.《本周Beta和低杠杆风格显著》——20260116
40.《本周小市值风格显著》——20260123
41.《本周低波动风格显著》——20260130
42.《本周小市值风格显著》——20260206
43.《本周Beta和动量风格显著》——20260213
44.《本周Beta和高动量风格显著》——20260227
45.《本周盈利和估值风格显著》——20260306
46.《本周估值风格显著》——20260313
47.《本周大盘风格显著》——20260320
48.《本周动量和小市值风格显著》——20260327
49.《本周低杠杆和低流动风格显著》——20260403
50.《本周Beta和高波动风格显著》——20260410
51.《本周Beta和高波动风格显著》——20260417
52.《本周动量和大盘风格显著》——20260424
53.《本周动量和高波动风格显著》——20260430
54.《本周Beta和高波动风格显著》——20260508
55.《本周Beta和流动性风格显著》——20260515
56.《本周Beta和动量风格显著》——20260522
57.《本周大盘和盈利风格显著》——20260529
58.《本周小盘和Beta风格显著》——20260605
59.《本周大盘和低流动风格显著》——20260612
60.《本周Beta和动量风格显著》——20260619
61.《本周动量和大盘风格显著》——20260626
62.《本周估值和小市值风格显著》——20260703
63.《本周低流和低波风格显著》——20260710
64.《本周估值和盈利风格显著》——20260717
65.《本周大盘和低流动性风格显著》——20260724
66.《本周估值和小盘风格显著》——20260731
67.《本周Beta和高波动风格显著》——20260807
68.《本周动量和Beta风格显著》——20260814
69.《本周低流动和估值风格显著》——20260821
70.《本周估值和小市值风格显著》——20260828
71.《本周估值和小市值风格显著》——20260904
72.《本周动量和Beta风格显著》——20260911
73.《本周Beta和高波动风格显著》——20260918
74.《本周小市值和估值风格显著》——20260924
75.《本周低波动和估值风格显著》——20261009
76.《本周低波动和低流动风格显著》——20261016
重要申明
风险提示
本报告仅作为投资参考，基金过往业绩并不预示其未来表现，亦不构成投资收益的保证或投资建议。
分析师承诺
本研究报告的每一位证券分析师，在此申明，本报告清晰、准确地反映了分析师本人的研究观点。本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与，未来也将不会与本报告中的具体推荐或观点直接或间接相关。
本报告分析师
任 瞳 SAC职业证书编号：S1090519080004
刘 凯 SAC职业证书编号：S1090524120001
董晓宇 研究助理
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