主动超额蓄势待升，关注另类alpha策略

宏观与资产配置展望

2024年宏观经济预测：

• 一季度末至二季度初：国内A股预计迎来多因素驱动的上涨行情。
• 全年对比：2024年权益市场整体表现将显著优于2023年。
• 特定窗口期策略：推荐采用小微盘股加红利增长的“杠铃策略”，以应对尾部风险。
• 仓位管理：采取网格化策略逐步增加沪深300优质成长标的的仓位。

风格与行业配置展望

风格配置：

• 2024年展望：上半年全球主要驱动因素为利率中枢下移，利好沪深300等大盘股反弹。
• 下半年：随着国内经济企稳向好，看好中证1000等中小盘宽基指数的行情。

行业配置：

• 超额收益模型：基于多宏观周期的行业因子轮动模型，2017年至今累计年化超额收益9.68%，加入拥挤度和绝对估值泡沫因素后，超额年化收益提升至11.05%。
• 2024年行业推荐：汽车、家电零部件、养殖业、通信服务和饲料等行业。

因子选股展望

红利与成长：

• 红利类股票配置较少，但在增量资金减少时，红利策略显现优势。
• 在中特估背景下及分红新规下，投资者对红利的关注增加。
• 银行理财、保险资管、部分固收+产品偏好高股息策略。
• 市场底部震荡时，红利策略展现良好的防守属性。

基本面与量价因子：

• 等待不同市场状态下基本面因子的重新有效。
• 密切关注市场状态，适时调整量价类因子策略。

衍生品策略展望

CTA与期权：

• 预计2024年CTA和期权衍生品策略将出现显著修复行情。
• 商品期货整体需求收缩导致策略回撤，策略同质化是主要原因。
• 随着市场稳定和策略出清，CTA策略有望恢复活力。
• 长期看，CTA和期权策略在“去刚兑、低利率”环境下将持续吸引资金。

量化新技术展望

特征挖掘：

• 遇到人工因子挖掘效率瓶颈，遗传规划和神经网络的特征挖掘方法有望再度受到重视。

因子组合算法：

• 目前流行LSTM、随机森林等模型。
• 随着竞争加剧，模型可能会转向深度学习和更高算力需求的大模型。

风险提示

• 报告基于历史数据，未来市场可能出现变化，因子的有效性可能影响策略效果。
• 市场环境、政策变动等因素可能导致策略失效。