贝格富配资【方正金工】持续关注高景气行业趋势，“预期惯性”组合今年以来超额收益20.79%

来源：市场投研资讯贝格富配资

（来源：市场投研资讯）

本文来自方正证券研究所于2025年8月17日发布的报告《持续关注高景气行业趋势，“预期惯性”组合今年以来超额收益20.79%》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005，陈泽鹏 S1220524100003

截至8月15日，沪深300指数股债收益差为5.69%，接近均值-1倍标准差，从中长期角度来看仍具备投资价值。

截至2025年8月15日，主要指数中，上证50、沪深300、中证500、创业板指PE（TTM）分别为11.52倍、13.46倍、31.57倍和36.21倍，分别位于历史74.54%、67.51%、63.28%和23.56%分位数。

从相对估值来看，截至8月15日，创业板指相对于沪深300指数相对PE为2.69倍，位于历史14.2%分位数，相对PB为3.24倍，位于历史50.2%分位数。创业板50指数相对于上证50指数相对PE为3.09倍，位于历史20.6%分位数，相对PB为4.06倍，位于历史40.8%分位数。

上周新成立权益型基金88亿元，四月以来主动权益基金通信、国防军工等行业仓位占比提高。

上周，方正金工沪深300指数增强组合周超额收益为-0.54%，中证500指数增强组合周超额收益为-0.62%，中证1000指数增强组合周超额收益为-1.90%，中证2000指数增强组合周超额收益为-1.78%，“预期惯性”组合超额收益-2.79%。

在方正金工多因子选股系列研究中，我们分别构建了“适度冒险”、“完整潮汐”、“勇攀高峰”、“球队硬币”、“云开雾散”、“飞蛾扑火”、“草木皆兵”、“水中行舟”、“花隐林间”、“待著而救”、“多空博弈”等11个特色量价因子。上述因子虽然由高频数据计算得到，但是在月度频率上仍然有较为出色的选股能力，我们对十一个量价因子的测试，可以看到，所有因子的RankICIR绝对值都在4.0以上。今年以来，其中11个细分因子合成的综合量价因子今年以来全市场十分组多空组合相对收益为16.54%，多头组合超额收益为7.45%。

1 市场估值：沪深300指数股债收益差逼近均值

股债收益差指标对于中长周期市场择时具有较好的指示意义，我们以股票指数市盈率的倒数- 10年期国债收益率来刻画股债收益差，从历史表现来看，股债收益差曲线具备较为明显的均值回复特征。截至2025年8月15日，沪深300指数股债收益差为5.69%，接近均值-1倍标准差，从中长期角度来看仍具备投资价值。

截至2025年8月15日，中证500指数股债收益差1.42%，接近均值-1倍标准差。

截至2025年8月8月15日，全部A股PE（TTM）为21.11倍，位于2009年以来80.12%分位数；PB_LF为1.63倍，位于2009年以来36.03%分位数。

1.3 创业板指/沪深300相对估值仍处于历史低位贝格富配资，创业板配置性价比凸显

从相对估值来看，截至2025年8月15日，创业板指相对于沪深300指数相对PE为2.69倍，位于历史14.2%分位数，相对PB为3.24倍，位于历史50.2%分位数。创业板50指数相对于上证50指数相对PE为3.09倍，位于历史20.6%分位数，相对PB为4.06倍，位于历史40.8%分位数。

1.5 主动权益类基金行业仓位预估：通信、国防军工等行业仓位占比提高

2 基金发行：上周新成立权益型基金88亿元

3 组合表现：预期惯性组合今年以来超额收益为20.79%

今年以来，沪深300指数增强组合超额收益为7.99%，中证500指数增强组合超额收益为4.38%，中证1000指数增强组合超额收益为5.10%，中证2000指数增强组合超额收益为11.54%，“预期惯性”组合超额收益为20.79%。

今年以来，主要风格因子中市值、成长、方正特色量价多头表现较好，分别能获得15.56%、7.66%和7.45%的多头超额收益率。基本面类风格因子今年以来强势回归，持续关注质量、预期类风格因子。

4 高频因子低频化系列因子今年以来表现持续修复

在方正金工多因子选股系列研究中，我们分别构建了“适度冒险”、“完整潮汐”、“勇攀高峰”、“球队硬币”、“云开雾散”、“飞蛾扑火”、“草木皆兵”、“水中行舟”、“花隐林间”、“待著而救”、“多空博弈”等11个特色量价因子，其中除“球队硬币”因子数据源为日频数据外，其余所有因子均根据分钟频数据计算得到，为了降低因子换手率，我们对所有的因子进行了月度频率的平滑处理，即高频因子低频化处理。

1）“适度冒险”——《成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一》

2）“完整潮汐”——《个股成交量的潮汐变化及“潮汐”因子构建——多因子选股系列研究之二》

3）“勇攀高峰”——《个股波动率的变动及“勇攀高峰”因子构建——多因子选股系列研究之三》

4）“球队硬币”——《个股动量效应的识别及“球队硬币”因子构建——多因子选股系列研究之四》

5）“云开雾散”——《波动率的波动率与投资者模糊性厌恶——多因子选股系列研究之五》

6）“飞蛾扑火”——《个股股价跳跃及其对振幅因子的改进——多因子选股系列研究之六》

7）“草木皆兵”——《显著效应、极端收益扭曲决策权重和“草木皆兵”因子——多因子选股系列研究之八》

8）“水中行舟”——《个股成交额的市场跟随性与“水中行舟”因子——多因子选股系列研究之九》

9）“花隐林间”——《推动个股价格变化的因素分解与“花隐林间”因子——多因子选股系列研究之十》

10）“待著而救”——《大单成交后的跟随效应与“待著而救”因子——多因子选股系列研究之十一》

上述因子虽然由高频数据计算得到，但是在月度频率上仍然有较为出色的选股能力，以下为我们对十个量价因子的测试，可以看到，所有因子的Rank ICIR绝对值都在4.0以上。