复盘:上次小市值因子切换时市场发生了什么?

（以下内容从申万宏源《复盘:上次小市值因子切换时市场发生了什么?》研报附件原文摘录）
　　2023年整体市场表现不佳，尤其以公募基金持仓为代表的大盘蓝筹股票表现较弱，沪深300指数、偏股基金指数年内下跌幅度均超过10%，相比而言小盘股行情则较为亮眼：如微盘股指数受到普遍关注，中证2000指数年内上涨5.57%，代表着小市值的北交所也在年末迎来了一波行情，北证50全年上涨14.92%。随着小盘行情的继续“狂飙”，大小盘股票的估值差逐渐拉大，市场也在关注市值风格是否会出现切换。 由于历史上市值风格的切换仅发生数次，难以从量化的角度总结规律，本文尝试对上次小市值切换时的市场特征、因子表现、宏观环境、基金持仓等角度进行复盘，尝试得到一些对当前行情判断有一定指导意义的指标。 1. 上一次市值因子的切换发生在16年底17年初 A股一直以来风格风化都非常明显，长期有着小市值强势的特征，我们将主要的市值风格宽基指数历史的走势展示如下图，可以看出代表小盘风格的国证2000指数长期表现占优，但在不同阶段如17年后明显出现了小盘指数下行、上涨50和沪深300上行的市场风格，即市值风格轮动在A股一直存在。 在上图中我们使用了较长期限的参数60天和120天，通过RSI指标回溯风格特征，结果中仍然存在部分市值风格不明确的时期（不明确时期的判断方法为风格持续时间小于20日）。我们统计了从2012年以来根据RSI技术指标划分的市值风格区间，并统计在不同区间内各代表指数的收益率情况，我们发现： （1）自2012年以来，大盘和小盘交替出现，且平均持续天数较为接近，而风格不明确时期虽然出现次数较多，平均天数较短； （2）在小盘风格占优时期，大小盘指数表现的分化更大，小盘指数表现更为突出，这也导致了拉长时间来看小盘风格指数长期表现更优。 由于市值风格不明确时期较短且指数收益分化不明显，因此我们在统计的时候尝试将不明确时期按照对应风格出现的次数进行整理，将其就近归进对应的风格区间，从而将历史时间序列调整成仅由小盘或者大盘占优构成的时期。根据重新划分后的结果，小盘相对大盘在小市值风格占优的时期，平均年化相对收益达到25.2%，在大市值风格占优的时期，平均年化相对收益为-10.82%（此处小盘指数区间年化收益计算方法为上证50、沪深300的区间年化收益率平均值，大盘指数区间年化收益率计算方法同理） 以上是以RSI技术指标作为市值风格划分标准计算宽基指数得到的一些结果，考虑市值因子的表现和直观上对市值因子风格切换的理解，我们接下来把区间拉到更长，只关注趋势上大的几次变化。如下图所示，我们以中证1000相对上证50指数的超额收益走势为例，从历史上来看，中证1000指数相对上证50指数的超额虽有波动，但整体一路向上至2016年底，接下来从2017年开始在波动中一路向下，市场也开启了大盘白马风格的连续行情，主动权益基金也迎来了业绩和规模的双重上升，随后在2021年又再次止跌向上。 因此，从历史上大小盘指数的累计超额收益走势来看，上一次小市值因子的风格切换发生在2016年底2017年初，这与后文的市值因子的表现也是一致的。因此本文的复盘内容将集中在2016年底和2017年初的时间段。 首先我们回顾2016年底2017年初的大小盘指数走势特征：2016年上证50已经进入了估值修复的行情，全年上证50表现较好，经历年初的“熔断”后全年下跌5.53%，而中证1000“熔断”后表现相对偏弱，全年下跌20.01%。很多投资者认为市值风格的切换发生在2016年初，也是跟2016年大盘股已经开始上涨有关。与当前行情相比，上轮的小市值因子切换时大盘股已经上涨接近一年了。 从图中2016年的四季度走势来看，上证50保持强势的同时中证1000指数在2016年11月开始逐渐走弱，出现了表现转弱的迹象。不过需要注意的是这很难用来判断市值风格的切换，如前文图中所述，短期限内大小盘风格切换会更加频繁。 然后我们回顾2016年底的大小盘指数的估值特征，我们仍然选择上证50和中证1000指数作为大小市值指数代表，并对比当前的大小盘指数走势和估值情况。整体来看，由于中证1000指数的估值持续高于上证50指数，因此直接计算两者的估值差，其实较难看出波动。 观察上图，我们有以下结论： （1） 估值差在2016年提前收窄。虽然风格切换于2016年底开始发生，但2016年上证50指数的行情在“熔断”后就已经启动，估值随之持续走高，同期中证1000指数的估值则是震荡状态，16年16年末到17年初，中证1000指数估值在下降，上证50指数在上升，且这一趋势一直持续到2017年末。 （2） 估值差在收窄前处于历史较为极限的高位。可以看出，无论是PE还是PB，在上一轮小盘股行情中估值的泡沫是远远大于当前，也导致了历史上两者的估值差完全跟随中证1000指数的估值变化，但随着2016年底2017年风格的切换，两者的估值差再也没有回到这么高的水平。 对比当下行情，我们参考近5年估值分位数数据：从当前中证1000和上证50所处的估值位置来看，上证50确实处于极低位置，而中证1000估值水平也处在较低位置。 考虑到估值差数据主要受中证1000指数的影响较大，我们将估值差换为比值，进一步复盘2016年底和2017年初的估值比走势，结论也是类似的，即2016年两者的估值比就已经开始向下一直持续到2017年初风格切换，估值比短期出现了快速下滑。 对比当前，2023年12月开始大小盘指数的估值比也出现了下降的趋势，但持续时间较短，由于2023年10月以来市场震荡下行，两者的估值都是下降的，只是上证50下降的更多导致了估值比上行，这些情况都和2016年底是不同的。历史不会简单的重复，但估值收窄在2016年底市值风格切换之前出现也是值得关注的特征。 2. 16年底市值因子突然调头，反转因子提前失效 接下来，我们从因子的角度，对于大部分量化投资者而言，因子是最直接的语言，市值因子的表现直接代表着该因子暴露对组合的收益影响，因此其对量化产品的影响最为直观，同时我们也尝试关注市值因子以外的其他因子在2016年是否有一些提前的变化。 从市值因子的累计RankIC统计来看，2017年市值因子的切换来的比较突然，在2016年底之前市场依然表现为较强的小市值效应，但从2017年初，市场马上转向为大市值效应，这次市值风格的切换没有给右侧的观察时间。在上轮行情中，单纯看市值因子的表现无法提前预测市值风格的切换。 进一步，统计其他因子在2017年前后市值风格切换时的表现，以成长、盈利因子作为基本面因子的代表，波动性、流动性、长期动量、短期反转因子作为价量因子的代表，可以看到，它们没有受到市值风格切换的影响，在2017年前后的表现相较一致。 但值得关注的是，长期动量因子（一年）和短期反转因子（一个月与三个月）则体现出了不太一样的特征，动量因子在上一轮小市值行情里长期失效，因子IC走势震荡略偏下行，而2016年开始，动量因子的表现开始修复，在市值风格切换后更是快速走强，成为上一轮大盘行情里较为有效的量价因子。 与之对应的是，反转因子在上一轮小盘股行情表现出色，但却在2016年的二季度开始逐渐走平，超额收益减少，在市值风格切换后也体现出表现不佳的特征。 考虑到小市值行情往往与量价因子的有效性密不可分，反转因子的提前衰减是否对小市值风格的切换有一定的指示意义值得关注。后文宏观环境也是于2016年年中经济指标出现好转，为后来的流动性收紧埋下伏笔。 对比当前行情，2021年2月份以来，市场重新表现出小市值效应，且截止到2023年11月，持续将近3年时间。在2023年12月，市场略微偏向大市值，但是否会发生市值风格切换，还需要右侧观察。 在其他因子层面，成长因子在2022年四季度以来表现持续较弱，波动性因子在2018年以来的表现延续了此前的相对稳健。 长期动量因子在本轮行情始终保持较为出色的表现，反转因子则类似2016年，在2023年的表现出现了回撤，由于本轮行情中反转因子的整体表现较为一般，可持续关注本轮行情中其他有效量价因子的表现是否衰减。 接下来我们考察不同市值的样本空间内市值因子在16年底17年初的表现变化，以及最近的一些特征，从下图可知，沪深300指数里的小市值因子在16年整体表现不佳，而中证500和中证1000的小市值因子始终维持强势，直到16年底16年初，500的市值因子多空迅速掉头向下，而中证1000的市值因子多空回撤幅度相对较小，整体上处于一个震荡的区间。不同样本空间里小市值因子的切换时间是不同的。 而2021年至今，中证1000里的小市值因子表现出色，相比而言沪深300和中证500的小市值因子均表现一般，在2023年，沪深300和中证500的市值因子多头甚至不贡献正收益。 3. 复盘宏观环境：流动性变化与市值因子同步，经济提前回暖 本章我们复盘宏观环境是否在2016年底驱动市值因子切换上起到了重要作用。在历史上对小市值因子的宏观敏感性测算中，我们发现中证500、中证1000以及全市场股票池的小市值因子都体现出对流动性较为敏感，而对经济增长、信用环境的敏感性较弱的特征，即当流动性宽松时，小市值因子的表现明显优于流动性偏紧时，而在不同经济、信用环境下市值因子的表现差异不明显。 我们来复盘一下2016年到2017年大小盘风格切换阶段宏观环境的变化情况。根据我们构建的经济前瞻指标、综合流动性指标，2016年上半年，经济指标偏弱，到6月末指标转好；流动性方面，2016年指标整体提示偏松，而2017年开始转紧，滞后于经济指标约半年时间： 可以看到，经济指标转好先于流动性转紧，经济指标开始转好的阶段小市值因子的表现开始出现波动，而到流动性转紧时小市值因子开始连续回撤。 在上面部分中，我们代表流动性松紧的指标主要由利率、货币净投放、超储率三部分构成，下面我们具体关注代表流动性的各指标当时具体的变化情况。 在利率部分，我们使用1年期、10年期国债收益率以及1年期企业债收益率相比于12个月均线的高低来刻画货币价格的松紧程度，2016~2017年，各指标与均线的相对关系如下： 以上利率都在2016年末开始出现快速的上升并大幅突破12个月均线，各指标一致性强。从小市值因子的表现情况来看，利率同时突破均线后小市值因子即开始出现连续的回撤。 对于货币净投放指标，我们先滚动累加过去3个月的公开市场操作、SLF等新型货币政策工具净投放量，然后与过去1年的指标值进行标准化得到当前指标相比于均值的标准差倍数，若在1倍标准差以上则为宽松，若指标从宽松下降到1倍标准差以内但未改变符号则延续上一期数值，若进一步下降到0以下则为中性，再降至-1倍标准差以下则为紧缩，反之规则相同。2016-2017年的指标值与信号情况如下： 2016年上半年，指标处于宽松的时间较多，但从5月开始投放指标进入中性并维持到年底，在年初短暂的投放增加后，2017年第二季度转入明显的偏紧区间。对应小市值因子的表现来看，2016年货币投放进入中性后小市值因子表现的波动开始增加，而在2017年投放明显转紧前2个月小市值因子就开始明显回撤。 超储率的指标主要根据央行资产负债表估算，根据其与过去5年的均值比较得到信号，高于历史同期则为宽松、否则为偏紧。由于需要5年的历史数据，该指标值从2017年开始计算，2017年1-2月为宽松，3月开始至年底都为偏紧。 因此，从货币的价、量的信息来看，流动性在整个2016年处于中性略偏宽松的状态，利率相对平稳、低于均线，货币投放以中性为主，2017年初利率先于货币量指标提示明显收紧，此时大小盘风格同步发生明显切换，在整个2017年流动性各项指标都提示偏紧时，大盘风格也持续强势。 2016-2017年的宏观环境与小市值因子表现的关系体现出了小市值因子对流动性的强敏感性。经济指标先于流动性指标发生变化，大小盘显著切换的时点与流动性切换时点的对应关系更强，且在流动性部分指标率先转向时就已经发生切换。 考虑到流动性对市值因子的直接驱动关系，我们对当前的流动性各指标也进行了简单的分析： 在过去2年中，流动性指标多数处于宽松状态，2023年上半年曾出现短暂的转紧，后续重回宽松。从目前的情况来看，近2个月短端利率回升，使得流动性指标转向中性偏紧，但长端利率维持在均线以下，转向力度不及2016-2017年： 而另外两个指标上，货币投放近2个月偏宽松，超储率与历史同期差异不大，货币量未给出明显转向信息。因此，综合来看，目前货币价格有从宽松转紧的迹象，但幅度不明显，货币量尚未出现明显反应，流动性指标的一致性明显弱于2016-2017年。 除了流动性以外，我们观察到经济于2016年年中提示回暖，逻辑上也为之后流动性的收紧埋下了伏笔，结合上文考虑到反转因子、动量因子的表现出现变化也出现在2016年年中，因此当前的经济增长状态以及未来可能的变化也值得作为关注的指标。 我们以GDP同比的方向变化刻画经济增长的状态。从经济指标上看，2016年中经济指标由弱转强，领先小市值转弱约半年时间，而根据我们构建的经济前瞻指标，目前经济仍然处于回落阶段，根据ARIMA模型外推得到的企稳回升的时间点为2024年年中左右： 下表是我们对前瞻综合指标背后的15个领先指标的所处周期位置以及外推得到的未来12个月指标周期位置可能的变化情况以表格的形式进行展示。表格最后一列的图表中，蓝线代表未经平移的指标周期项曲线，红点标注位置为指标2024年1月所处周期位置；灰线代表向过去平移相应领先期后的指标周期项曲线，对应GDP同比周期项位置；2条曲线的时间跨度均为24个月，其中蓝色曲线前12个月数据为实际值，后12个月数据为根据前60月的测试集得到的外推数值（预测值）。 以工业生产代表指标产量:粗钢:当月同比为例，通过对其周期项的提取以及利用ARIMA模型对未来12个月周期变化的外推，我们判断12月指标位于长平台期的中部位置，预计在2024年3月进入新一轮小幅下降周期，并在7月到达底部拐点。 以信贷指标金融机构:新增人民币贷款:居民户:短期:当月值为例，我们判断12月指标位于底部拐点，随后进入上升周期，预计在2024年6月到达顶部拐点，并进入新一轮下降周期。 以M2:同比指标为例，我们判断12月指标位于8月底部拐点以来的小幅上升阶段尾部，预计2024年2月起加速上升，并在6月到达顶部拐点。 以社会消费品零售总额:当月同比为例，我们判断12月指标位于11月顶部拐点以来的下降周期，预计在2024年5月到达底部拐点，随后进入新一轮上升周期。 4. 复盘：基金持仓市值的变化 本章我们根据偏股型基金的持仓角度来复盘16年底17年初时偏股基金的持仓市值水平，本章中我们将流通市值100亿元以下的股票定义为小盘股，500亿元以上的股票定义为大盘股。 主动权益基金产品对大盘股的配置比例在16年处于历史低点：2015H2-2016H2是历史上主动权益基金配置大盘股比例最低的时间区间，主动权益产品平均配置大盘股比例在8%~13%，而同期小盘股配置比例则在40%以上，处于历史高点。而后随着大盘风格复苏，小盘风格走弱，在17年至20年大盘配置比例逐渐上升至60%，而小盘配置比例也逐渐降低。而随着主动权益基金整体规模的明显提升，产品配置大盘股的需求也同样出现提升，故在21年以来虽然小微盘风格同样明显占优，但并未出现类似15年和16年的极端配置比例情况。 当前主动权益产品中虽也有部分采用了小盘风格为主的投资方法，但整体持仓风格较16年更偏大盘：我们对比2016H1和2023H1主动权益基金的持仓大小盘分布情况来看，16年的主动权益产品中绝大部分均采用了小盘股为主的配置方式，大盘股配置比例超过40%的产品属于极少数，大部分产品的小盘股配置比例均超过了50%。而相比之下，23H1的主动权益产品风格上更加多样，专注小盘和专注大盘的产品均有出现，但整体上而言主动权益产品的持仓更偏大盘，大量产品的大盘股占比在40%以上，而小盘股占比超过60%的产品虽然存在，但数量占比并不高。 我们对三只2016年小盘风格较为明显的主动权益基金产品进行分析。三只产品在15至16年均保持了较高的小盘股配置比例，而大盘股则鲜有配置，属于市场上小盘风格暴露度较高的的产品，在16年下半年三只产品依然持有较高比例的小盘股。 16年末，三只产品较中证1000的超额收益则出现了衰减，但不明显：在16年上半年，虽然超额收益有所起伏，但整体而言较中证1000的超额收益大多情况下为正，此时三只产品能够创造一定的超额收益。但到了16年12月起，小盘风格演绎接近尾声，此时三只产品虽然仍然坚持小盘风格的投资方式，基金A和基金B的超额收益出现了一些波动，只是相比之前超额收益的波动而言，这次回撤在市值风格切换之前显得非常“普通”，而基金C甚至超额收益创出了新高，并无衰减特征。因此，很难通过小盘风格基金的超额收益回撤判断后市的风格切换。 5. 对当前市场的启示：历史不会简单重复 以上本文整理了自2016年底到2017年初大小盘风格的指数走势情况，估值比较，因子表现，宏观经济环境，基金持仓等信息，我们把16年底的市场情况整理如下表并对比当前，仅供参考，并不代表我们认为市值风格切换需要复制2016年的这些条件： 由于当前的市场环境已经发生了较大变化，不少数据都难以重复16年底的环境，如小股票过高的估值，主动权益基金对大市值股票的极度低配等，历史可以借鉴，但不会简单的重复。我们认为，更值得关注有参考意义的指标有：（1）宏观经济环境的变化，经济指标转好对未来宏观流动性可能造成的影响；（2）大小盘的估值差或比值出现持续收窄，大盘指数进入持续的估值修复阶段；（3）当前有效量价因子的超额收益出现衰减。 6. 风险提示 风险提示：模型根据历史数据构建，历史表现不代表未来，市场环境发生重大变化时可能失效。

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