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从个股分化看风格轮动——多因子 Alpha 系列报告之（三十八）报告摘要： A 股风格与分化特征回顾
观察历年各指数年度收益情况，近年呈现以下新特征：一方面，部分主流风格出现较大逆转，中小创优势不再，取而代之的是上证 50 及沪深 300 等蓝筹指数相对抗跌；其次，个股分化减弱，市场“一九”效应凸显，Alpha 空间缩小。 从个股分化看风格轮动
从个股分化度的视角，可窥见风格轮动的些许规律。2015 下半年，随着股市暴跌个股出现较大分化，基于风格的反转轮动策略能够捕捉到显著的超额收益；而近年来，随着 A 股分化回归历史相对低位，风格轮动呈现出强者恒强的“抱团格局”，风格趋势策略显著优于风格均衡及风格反转。本篇报告中，采用收益率标准差作为个股分化度的刻画，用于衡量特定股票样本之间的分化程度。考虑到近两年 A 股极端的“一九”分化结构及缩量特征，在计算分化度时将股票池涨跌幅首尾各 10%剔除，在剩余 80%个股中采用相对成交量加权对分化度指标进行改进，得到成交量修正后的分化度指标 MADI。当 MADI 低于特定阈值时，选择风格趋势策略，反之则采用风格反转策略。 策略实证结果
基于 MADI 指标分别在中证 800、中证 500 及沪深 300 指数的成分股构建动态风格轮动策略，回测在 2007 年 3 月至 2018 年 12 月的样本区间内展开，从回测效果上看，基于分化度的动态风格轮动策略，相对静态因子加权、趋势及反转加权策略均取得显著的改进效果。以中证 800 策略为例，基于分化度的动态风格策略，年化超额收益率由静态因子策略的 13.2%及风格趋势策略的 15.6%提高到 17.6%。 最新风格推荐
截止 2018 年 12 月，基于三个不同指数计算的分化度均处于较低水平，策略上依然采用“风格趋势”。最新一期（截止 2018 年 12 月）风格配置上以价值、流动性及盈利成长风格为主，以中证 800 为例，其中“股息率”、“市现率”、“换手率”及“EPS 增长率”因子的权重均为 17%。 核心风险提示
本模型采用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，并受本文作者主观判断的影响，结论在极端市场环境变化中有失效的风险。 目录索引一、A 股 ALPHA 特征及分化度简介
1.1 A 股风格与分化特征
1.2 分化度定义
1.3 A 股分化与风格轮动规律初探
二、基于分化度的风格轮动策略及实证
2.1 风格轮动策略简介
2.2 基于分化度的动态风格轮动策略构建
2.3 实证分析
三、总结
3.1 背景及策略原理
3.2 最新风格配置结果
3.3 展望
风险提示 图表目录
图 1 大盘主流指数年度收益率回顾
图 2 A 股历史分化度变化（分化度为左轴）
图 3 A 股历史分化度变化（分化度为左轴）
图 4 分化度与风格轮动规律（分化度为右轴）
图 5 因子 ICIR 风格“趋势”加权
图 6 因子 ICIR 风格“反转”加
图 7 分化度与风格轮动策略表现（分化度为右轴）
图 8 中证 800 策略选用因子 IC
图 9 中证 800 策略表现对比（分化度为右轴）
图 10 策略风格权重变化（分化度为右轴）
图 11 中证 500 策略选用因子 IC
图 12 中证 500 策略表现对比（分化度为右轴）
图 13 策略风格权重变化（分化度为右轴）
图 14 沪深 300 策略选用因子 IC
图 15 沪深 300 策略表现对比（分化度为右轴）
图 16 策略风格权重变化（分化度为右轴）
图 17 中证 800 策略最新风格权重（截止 2018.12.28）
图 18 中证 500 策略最新风格权重（截止 2018.12.28）
图 19 沪深 300 策略最新风格权重（截止 2018.12.28）
表 1：中证 800 策略因子筛选
表 2：中证 800 策略表现对比
表 3：中证 500 策略因子筛选
表 4：中证 500 策略表现对比
表 5：沪深 300 策略因子筛选
表 6：沪深 300 策略表现对比
表 7：中证 800 策略最新风格权重（截止 2018.12.28）
表 8：中证 500 策略最新风格权重（截止 2018.12.28）
表 9：沪深 300 策略最新风格权重（截止 2018.12.28）
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