7月大小盘轮动观点：小微盘胜率占优，赔率改善

证券研究报告 金融工程月报 小微盘胜率占优，赔率改善 ——7月大小盘轮动观点 分析师：吕思江 SAC编号：S1050522030001 联系人：武文静 SAC编号：S1050123070007 报告日期：2025年7月4日 回测和逻辑推演，我们选择货币周期、交易拥挤度、修正货币活化指数、大小盘相对强度四个角度对大小盘风格轮动进行建模。 【打分规则】复合因子打分使用货币周期、修正货币活化指数、大小盘相对强度信号等权。当复合因子看多但拥挤度触发看空信号时，大小盘等权配置。 轮动策略2016年以来年化收益+9.04%，大幅跑赢同期沪深300指数和中证2000，相较业绩基准超额年化+7.92%。当前模型胜率角度（流动性宽松+RSI技术面强势）延续看多小微盘，6月初小微盘拥挤度历史极高位存在交易过热风险，六月中下旬边际改善，赔率指标翻多。 我们使用短端利率，即Shibor3M和1年期国债利率来划分货币松紧：若高于近3月均值，则货币紧，否则为宽货币。 策略构建：当货币宽松时买入弹性更高的小盘，收紧时买入防御能力更强的大盘。 策略表现：2016年至今，策略年化收益+8.98%，相较基准指数超额年化收益率+9.52%，胜率+62.77%。大小盘风格对利率敏感度更高，货币维度轮动效果显著好于宏观经济。 2.9 2.4 1.9 1.4 0.9 2015/12/31 2016/6/30 0.4 中证2000/沪深3002000买入区间轮动策略基准：等权配置策略/基准 1 2016/12/31 2017/6/30 2017/12/31 2018/6/30 2018/12/31 2019/6/30 2019/12/31 2020/6/30 2020/12/31 2021/6/30 2021/12/31 2022/6/30 2022/12/31 2023/6/30 0 M1、M2为货币流动性的度量指标。 M1=流通中的现金+企业活期存款，度量了居民及企业手中的现金流，是居民企业进行消费、投资的支付手段。M1高代表居民消费意愿高、储蓄意愿低，企业扩产意愿强、为投资和经营预留了充足的流动性，是微观主体活跃度的直观反应。 M2=M1+准货币（定期存款+居民储蓄存款+其他存款），度量了广义货币流动性。 M1和M2同比增速剪刀差扩大，被认为是“货币活化”，即企业和居民部门投资、消费意愿提高，因而将定期存款转为活期存款，是经济回暖的前兆。从历史数据来看，M1增速与地产销量增速高度相关， 当地产销量提高时，居民存款向企业存款，尤其是企业活期存款转移，从而拉高M1增速。 2015/12/31 M1与M2增速明显分化是本轮剪刀差逆向走阔与前两轮的主要区别，也导致大小盘相对优势出现反转：前两轮中，M1与M2增速同步走低，经济内需不足、货币市场流动性偏紧下，大盘以守为功，跑出显著超额收益；但今年来，M2与M1出现背离，M2高而M1低，宽松的资金供应未充分流入实体经济，在金融体系中拉动中小盘个股震荡走强。 因此，在构建大小盘风格轮动策略时，应该综合考虑M1&M2剪刀差与单一指标增速。我们使用剪刀差与M2同比增速两指标将市场划分为四象限，并构建相应的配置策略。 2.9 2.4 1.9 1.4 0.9 2016/6/30 0.4 中证2000/沪深3002000买入区间轮动策略基准：等权配置策略/基准 1 2016/12/31 2017/6/30 2017/12/31 2018/6/30 2018/12/31 2019/6/30 2019/12/31 2020/6/30 2020/12/31 2021/6/30 2021/12/31 2022/6/30 2022/12/31 2023/6/30 0 大小盘风格一旦确立，通常持续时间较长，存在显著的动量效应。我们使用长短均线来捕捉大的波段行情。当小盘相对于大盘相对强度走高时，说明当前市场小盘风格强势，下期继续配置小盘，否则买入大盘。 策略构建：每月调仓日，当小盘超额净值曲线近1月均线上穿过去9月均线时，小盘强势，下期继续配置中证2000；否则买入沪深300指数。 策略表现：2016年至今，策略年化收益+4.71%，相较基准指数超额年化收益率+5.64%，胜率+56.38%。 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 2015/12/31 2016/6/30 0.4 中证2000/沪深3002000买入区间轮动策略基准：等权配置策略/基准 1 2016/12/31 2017/6/30 2017/12/31 2018/6/30 2018/12/31 2019/6/30 2019/12/31 2020/6/30 2020/12/31 2021/6/30 2021/12/31 2022/6/30 2022/12/31 2023/6/30 0 数据来源：wind，华鑫证券研究 数据全部来自公开市场数据，市场环境出现巨大变化模型可能失效。基于历史数据的模型存在失效风险，历史业绩不代表未来。 吕思江：量化和基金研究首席，数学博士，2022年3月加入华鑫证券研究所。9年量化和基金研究经验，覆盖各类定量策略，尤其擅长定量资产配置、行业风格轮动、FOF和基金投顾策略研究。 马晨：南加州大学金融工程硕士，上海财经大学金融工程学士，2022年3月加入华鑫证券研究所，主要覆盖FOF和基金定量研究方面内容。 黄子轩：格拉斯哥大学硕士，2022年3月加入华鑫研究所。武文静：上海财经大学硕士，2023年7月加入华鑫研究所。 刘新源：哥伦比亚大学硕士，2023年10月加入华鑫研究所。 证券分析师承诺 本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告清晰准确地反映了本人的研究观点。本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。 免责条款 华鑫证券有限责任公司（以下简称“华鑫证券”）具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格。本报告由华鑫证券制作，仅供华鑫证券的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 本报告中的信息均来源于公开资料，华鑫证券研究部门及相关研究人员力求准确可靠，但对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。我们已力求报告内容客观、公正，但报告中的信息与所表达的观点不构成所述证券买卖的出价或询价的依据，该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时结合各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就财务、法律、商业、税收等方面咨询专业顾问的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，华鑫证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等服务。本公司在知晓范围内依法合规地履行披露。 本报告中的资料、意见、预测均只反映报告初次发布时的判断，可能会随时调整。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。在不同时期，华鑫证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。华鑫证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。 本报告版权仅为华鑫证券所有，未经华鑫证券书面授权，任何机构和个人不得以任何形式刊载、翻版、复制、发布、转发或引用本报告的任何部分。若华鑫证券以外的机构向其客户发放本报告，则由该机构独自为此发送行为负责，华鑫证券对此等行为不承担任何责任。本报告同时不构成华鑫证券向发送本报告的机构之客户提供的投资建议。如未经华鑫证券授权，私自转载或者转发本报告，所引起的一切后果及法律责任由私自转载或转发者承担。华鑫证券将保留随时追究其法律责任的权利。请投资者慎重使用未经授权刊载或者转发的华鑫证券研究报告。 证券投资评级说明 股票投资评级说明： 投资建议 预测个股相对同期证券市场代表性指数涨幅 1 买入 >20% 2 增持 10%—20% 3 中性 -10%—10% 4 卖出 <-10% 行业投资评级说明： 投资建议 行业指数相对同期证券市场代表性指数涨幅 1 推荐 >10% 2 中性 -10%—10% 3 回避 <-10% 以报告日后的12个月内，预测个股或行业指数相对于相关证券市场主要指数的涨跌幅为标准。 相关证券市场代表性指数说明：A股市场以沪深300指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以道琼斯指数为基准。 报告编号：250704132616