2026年8月量化配置：大盘价值占优，超配股债并聚焦红利防御

2026年8月量化配置：大盘价值占优，超配股债并聚焦红利防御 摘要 ·风格配置：8月模型显著指向大盘价值风格。市场状态动量效应支持大盘占优，期权PCR下降利好大盘；PPI同比下降及动量效应极度偏向价值，成长风格仍存高估风险。●资产排序：股票=债券>商品。宏观预期差模型对债市乐观(GDP不及预期),对股/商中性；左侧择时模型对股市乐观(3看多1看空),对商 品 谨 慎(2看 空)。·行业调仓：8月看好建材、家电、石油石化、基础化工、汽车、计算机。相比7月，调入石油石化、基础化工、汽车，调出银行、消费者服务、电新。●量化策略：7月价值红利策略表现占优(收益14.5%),显著跑赢中证红利；AI拥挤交易暂歇导致景气成长策略回调(-14%至-15%),建议短期以防御型红利策略为主。●中观景气：一级行业中交通运输、纺织服装、有色金属景气度较优；二级行业关注元器件、航运港口、其他化学制品；三级行业聚焦调味品、航运、聚氨酯。●机器学习：7月模型集体回暖。期权波动率择时策略在中证1,000跑赢基准10.91%,规避了月初下跌；交叉注意力模型双周换仓策略跑赢基准18.81%。 Q&A 从量化模型的角度来看，2026年8月份A股市场的主要风格是什么?其背后的驱动因素有哪些? 根据风格轮动模型的分析，2026年8月份市场占优的风格预计为大盘价值风格。这一判断主要基于对市场状态、市场情绪和宏观环境三个维度的综合评估。在大小盘维度上，模型显著指向大盘风格。具体来看，市场状态和市场情绪的得分均为0.7,明确利好大盘。尽管宏观环境得分约为-0.4,略微偏向小盘，但综合来看，大盘的优势更为明显。从细分指标看，市场状态反映了风格的动量效应， 鉴于上月大盘表现相对强势，动量层面支持大盘占优。情绪方面，期权PCR指标的下降是利好大盘风格的关键因素，其影响超过了偏股基金募资和创新高个股占比变化等对小盘的微弱利好。在成长价值维度上，模型同样倾向于价值风格，综合指标值为-0.6。市场状态维度得分-1.8,由于前段时间价值风格表现强势，动量效应极度偏向价值。宏观环境维度也显著偏向价值，其中PPI同比下降是重要影响因素。尽管情绪端略微偏向成长风格，主要体现在波指上升、偏股基金募资额下降和新增投资者数量下降等方面，但其影响幅度不及市场状态和宏观环境对价值风格的支撑。综合以上分析，模型认为8月份大盘价值风格具备相对优势。 对于2026年8月的资产配置，股票、债券和商品二资产的推荐顺序是怎样的?具体模塑的分析结论是什么? 2026年8月的资产配置观点是，对股票和债券资产相对看好，对商品资产相对谨慎，看多程度的排序为：股票等于债券，并优于商品。该结论综合了宏观预期差、左侧择时以及阻力支撑三个维度模型的分析。首先，宏观预期差模型对股票持中性观点，对债券持乐观态度，对商品持中性观点。截至7月末，最新公布的PPI超预期对股市有负面影响，而CPI连续两月不及预期则利好股市，两者相抵使整体观点偏中性。GDP不及预期利好债券市场。对于商品市场，工业增加值连续两月超预期构成利好，但PMI及美元兑人民币汇率不及预期带来负面影响，因此整体偏中性。其次，左侧择时模型对股市偏向乐观，对债券持中性看法，对商品则偏向谨慎。该模型从估值水平、市场情绪和资金流向角度分析，股市出现三个看多信号和一个看空信号；债券市场有两个看多和两个看空信号，预示其将处于正常状态；商品市场则没有看多信号，但有两个看空信号。最后，阻力支撑模型显示，在五个主要的宽基指数中，有四个看多信号和一个看空信号，表明当前股票市场底部存在一定支撑。 基于量化模型，2026年8月推荐配置哪些行业?相较于?月持仓有何调整，以及当翦市场轮动速度如何? 根据行业轮动模型，2026年8月看好的行业包括建材、家电、石油石化、基础化工、汽车以及计算机。与7月份的持仓相比，本次调出了银行、消费者服务和电新，并调入了石油石化、基础化工和汽车。当前市场轮动速度的最新读数为87.42,虽然相比上月有所回落，但整体依然处于偏快状态。在快速轮动环境下，模型主要依据流动性、动量和调研信息这三类因子进行决策。从细分因子得分来看，家电和汽车在流动性维度表现领先，而建材则主要在调研信息维度获得加分。回顾7月份，模型持仓的行业组合(银行、计算机、建材、消费者服务、电信和家电)涨跌幅为-3.4%,同期全行业等权基准为-2.8%,组合跑输基准0.6个百分点。 2026年7月份主动量化选股策略(包括景气成长型、价值红利型和小盘掘金策略)的业续表现如何?对3月份的市场环境有何展望? 2026年7月份，受AI产业拥挤交易暂歇的影响，不同类型的主动量化策略表现分化。价值红利型的价值股优选策略表现突出，7月收益率为14.5%,相较于中证红利全收益指数实现了超过两个百分点的超额收益，在市场风险显现时起到了良好的抗风险作用。小盘掘金策略也体现出相对收益。以低关注掘金策略为例，7月收益率约为-5%,虽然绝对收益为负，但显著优于同期主流小盘指数(如中证2000、国证2000)约-19%的跌幅，相对收益明显。景气成长型策略受市场调整冲击较大。成长趋势策略7月收益约为-15%,景气成长优选策略收益为-14%,均小幅跑输偏股混合型基金指数约一至两个百分点。尽管经历了7月的回调，这两只成长策略自2026年年初以来的累计绝对收益仍有14%至17%,在同类基金中排名依然靠前。展望8月份，预计短期内市场交易情绪可能维持相对低迷。从估值差的维度看，成长风格可能仍相对高估，存在较大不确定性。因此，在当前市场环境下，建议短期内重点关注价值红利这类防御型策略。 港臌主动化选股策略在2026年7月的表现如何?同时，最新的行业景气度模型揭示了哪些行业景气度较高? 在港股主动量化选股策略方面，2026年7月港股市场整体表现良好。其中，港股红利策略表现稳健，当月收益率为12.4%。该策略主要筛选股息率高、净利润增速稳健、经营性现金流表现良好、低波动且具备红利年动量的标的，同期，港股综合策略(由价值、红利、质量、景气成长四类策略等权合成)的收益率为6.9%,跑输恒生港股通指数4.2个百分点。自 2016年以来，该综合策略的年化收益率为14.7%,相对恒生港股通指数的年化超额收益为10.5%。在行业景气度方面，基于大模型处理中观景气指标构建的景气度指数体系显示，最新观点如下：一级行业中，交通运输、纺织服装、有色金属的景气度表现较优。其中，纺织服装行业主要受益于线上穿类实物商品零售额等中观数据的良好表现；有色金属行业则得益于全球制造业PMI等指标的优秀表现。二级行业中，元器件、航运港口、其他化学制品的景气度较高。三级行业中，调味品、航运、聚氨酯值得关注。 机据学习系列量化棋型在2026年7月的具体表现如何?特别爆强化学习因子挖摳模型、交又注意力宽平因子模型以及期权波动率择时抢标的业绩情沉是怎样的? 2026年7月份，机器学习系列模型表现集体回暖，期权波动率择时策略的胜率和超额收益均有提升。首先，强化学习因子挖掘模型在7月份表现良好。在中证1,000指数范围内，该模型跑赢基准3.33个百分点，2026年以来累计收益为-1.52%,累计跑赢基准5.9个百分点。其中表现最佳的子模型2026年以来累计收益2.86%,跑赢基准10.6个百分点。在全市场范围内，该模型7月跑赢基准6.22个百分点，2026年以来累计跑赢基准8.37个百分点；表现最佳的子模型累 计收益0.78%,跑赢基准10.22个百分点。其次，交叉注意力宽平因子模型(CrossAttentionModel)通过结合基本面和价量信息合成综合因子。采用该模型构造的月频选股因子，7月份在中证1,000指数范围内录得-8.87%的累计收益，但跑赢基准13.52个百分点，2026年以来累计跑赢基准9.93个百分点。采用同样方法构造的双周换仓策略，在中证1,000范围内跑赢基准18.81个百分点，2026年以来累计跑赢基准9.57个百分点。最后，基于期权波动率的择时指标在中证1,000指数上持续表现出较好的择时效果。该择时策略在7月份跑赢基准10.91个百分点，主要得益于7月初发出的谨慎信号，成功规避了7月初至中旬的部分下跌。自2025年5月样本外跟踪以来，该策略累计收益为28.01%,累计跑赢基准11.22个百分点。从信号来看，7月初偏谨慎，7月底部分看多，而最近一个交易日维持谨慎状况。