Quantitative Models and Factor Construction Factor Selection and Data Processing Pipeline - The MSCI Barra CNE5 model includes 10 primary factors and 21 secondary factors, covering classic academic factors such as beta, size, and book-to-price ratio, as well as fundamental and technical factors like value, growth, momentum, and residual volatility[22][23][24] - Secondary factors are standardized and weighted to synthesize primary factors, with weights optimized for explanatory power. However, later versions of MSCI Barra shifted to equal weighting for simplicity[23] - Data processing pipeline includes six steps: defining the base universe, outlier handling, missing value imputation, standardization, primary factor synthesis, and secondary outlier/standardization adjustments[31][32][35] Pure Factor Return Estimation - Pure factor returns are estimated using constrained weighted least squares (WLS). Constraints are introduced to address multicollinearity caused by the inclusion of intercepts (country factors)[44][45][49] - WLS weights are inversely proportional to the square root of market capitalization, ensuring smaller residual variance for larger stocks[45] - The solution for pure factor returns is derived using matrix transformations and Cholesky decomposition, ensuring variance homogeneity[46][57][59] Evaluation of Risk Factors and Factor Systems - MSCI Barra's six-dimensional evaluation criteria include statistical significance, stability, intuition, completeness, simplicity, and low multicollinearity[75][76][77] - Quantitative metrics such as average absolute t-values, variance inflation factors (VIF), and pure factor performance are used to assess factor quality. Factors like beta, liquidity, and size exhibit strong statistical significance but may overlap in information[83][84][85] Practical Applications of Risk Models - Risk models are applied for performance attribution in external products (e.g., public equity funds) and internal portfolios (e.g., brokerage "gold stock" portfolios). Attribution results include style/sector exposures and return/risk contributions[148][151][181] - For public equity funds, factor and idiosyncratic returns are decomposed to classify funds into "style advantage" or "stock-picking advantage" categories[152][153][155] - For brokerage gold stock portfolios, attribution reveals the superior performance of newly added stocks due to idiosyncratic returns, while recent underperformance is linked to systematic exposure to small-cap factors[157][169][170] --- Factor Backtesting Results Daily Frequency Results - **Beta**: Annual return 8.20%, annual volatility 4.87%, IR 1.69[86][111] - **Size**: Annual return -6.82%, annual volatility 4.57%, IR -1.49[86][105] - **Liquidity**: Annual return -9.46%, annual volatility 3.10%, IR -3.05[86][123] - **Value**: Annual return 4.32%, annual volatility 2.40%, IR 1.80[86][134] Monthly Frequency Results - **Beta**: Annual return 2.64%, annual volatility 3.95%, IR 0.15[95][111] - **Size**: Annual return -7.02%, annual volatility 5.99%, IR -0.26[95][105] - **Liquidity**: Annual return -5.74%, annual volatility 2.77%, IR -0.45[95][123] - **Value**: Annual return 2.94%, annual volatility 2.87%, IR 0.22[95][134] Gold Stock Portfolio Attribution - **All Gold Stocks**: Total return 61.86%, factor return -54.02%, idiosyncratic return 83.46%[171] - **Newly Added Gold Stocks**: Total return 83.50%, factor return -59.75%, idiosyncratic return 108.20%[174] - **Repeated Gold Stocks**: Total return 6.39%, factor return -44.66%, idiosyncratic return 19.60%[162] Factor Contribution Analysis - **Beta**: Positive contribution across all years, cumulative return 35.75% for all gold stocks, 44.47% for newly added gold stocks[175][176] - **Liquidity**: Negative contribution, cumulative return -48.67% for all gold stocks, -57.24% for newly added gold stocks[175][176] - **Size**: Mixed contribution, cumulative return 72.78% for all gold stocks, 97.27% for newly added gold stocks[175][176]

Group 1: Monthly Strategy Insights - The report indicates that in July, small-cap stocks are likely to outperform, supported by a monthly quantitative model signal of 0.83, suggesting an overweight position in small-cap stocks [1] - The long-term outlook favors small-cap stocks over the next one to two years, with the current market capitalization factor valuation spread at 1.15, which is lower than historical highs of 1.7 to 2.6 [1] - The report acknowledges a previous misjudgment in June regarding style allocation, where the expected excess return was 0%, and emphasizes a strategy of favoring small-cap stocks unless strong signals for large-cap stocks are present [1] Group 2: Value and Growth Style Rotation - The monthly quantitative model signal for value and growth style rotation is 0.33, indicating a preference for growth stocks in July, which historically tend to outperform during this month [2] - Year-to-date, the value-growth style rotation strategy has achieved an excess return of 6.2% compared to an equal-weight benchmark [2] Group 3: Factor Performance Tracking - Among eight major factors, volatility and value factors showed positive returns this month, while large-cap and liquidity factors exhibited negative returns [2] - Year-to-date, volatility and momentum factors have also shown positive returns, with large-cap and liquidity factors remaining negative [2] - In the analysis of 24 style factors, beta, industry momentum, and short-term reversal factors performed well this month, while large-cap, mid-cap, and liquidity factors did not [2]

策略研究 | 证券研究报告 — 点评报告 2025 年 7 月 3 日 资产配置及A股风格半月报 风险资产有望延续优势 风险资产有望延续优势，盈利因子有望修复。 相关研究报告 《风格制胜 3：风格因子体系的构建及应用》 20250606 中银国际证券股份有限公司 具备证券投资咨询业务资格 策略研究 证券分析师：王君 (8610)66229061 jun.wang@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300519060003 证券分析师：郭晓希 (8610)66229019 xiaoxi.guo@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300521110001 ◼ 大类资产配置：风险资产有望延续相对优势。我们的大类资产配置模型是 基于周期嵌套理论改良版 BL 模型。模型基于不同周期定位下的大类资产 的表现，将市场均衡观点进行贝叶斯修正，输出满足既定条件的最优资产 组合，模型输出可显著提升组合夏普比率。我们输入的观点基于库存周期 理论，未来一个季度，我们认为内外弱补库有望延续。基于上述主观假设 及限制条件的 BL 模型输出结果为：国内资产方面，2025 年三季度股票 配置比 ...

相关研究报告 (8621)20328702 peidong.xu@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300518020001 证券分析师：郭晓希 (8610)66229019 xiaoxi.guo@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300521110001 证券分析师：徐亚 《策略周报》20250629 《1-5 月工企利润数据点评》20250629 《稳定币、"影子联储主席"与避险资产》 20250629 中银国际证券股份有限公司 具备证券投资咨询业务资格 策略研究 证券分析师：王君 (8610)66229061 jun.wang@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300519060003 证券分析师：徐沛东 (8621)20328506 ya.xu@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300521070003 证券分析师：高天然 tianran.gao@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300522100001 2025 年中期策略报告 多重角力下的突围选择 在科技重估、关税冲击、政策储备 ...

证券研究报告：金融工程报告 发布时间：2025-06-30 研究所 分析师:肖承志 SAC 登记编号:S1340524090001 Email:xiaochengzhi@cnpsec.com 研究助理:金晓杰 SAC 登记编号:S1340124100010 Email:jinxiaojie@cnpsec.com 近期研究报告 《基于相对强弱视角下的扩散指数择 时模型》 - 2025.06.25 《调整仍不充分——微盘股指数周报 20250622》 - 2025.06.23 《短期上涨动能枯竭，控制仓位做好 防御——微盘股指数周报 20250615》 - 2025.06.16 《为何微盘股基金仓位下降指数却不 断新高？——微盘股指数周报 20250608》 - 2025.06.09 《小盘股成交占比高意味着拥挤度高 吗？——微盘股指数周报 20250601》 - 2025.06.02 《微盘股容易被忽略的"看空成本" ——微盘股指数周报 20250525》 - 2025.05.26 《证监会修改《重组办法》，深化并购 重组改革——微盘股指数周报 20250518》 - 2025.05.19 《微盘股会涨到什么时 ...

联系人：黄雯瑜 邮箱：huangwenyu@gyzq.com.cn 摘要 资产配置与金融工程 证券研究报告 指数强势突破，贴水大幅收敛 ——大类资产周报（20250623-20250629） 分析师：朱定豪 SAC执业资格证书编码: S0020521120002 邮箱：zhudinghao@gyzq.com.cn 2025年6月30日 分析师：汤静文 SAC执业资格证书编码: S0020524060001 邮箱：tangjingwen@gyzq.com.cn 一、本周大类资产交易主线 本周利多政策密集释放，国内金融促消费政策提振市场信心，贸易摩擦阶段性缓和，美联储降息预期升温，整体风险偏好 有所修复，推动资金回流成长股，但基本面实质压力未消，企业盈利前瞻指数创年内新低（BCI 49.3），PPI预期下行+CPI 连续负增长凸显通缩压力，本周商品普遍承压，CRB指数跌4.09%，原油领跌。央行主动释放流动性，政策信号指数强势， 信贷效率边际改善但仍较弱，本周超长端债券强势，短端表现平淡。美元指数创三年半新低，在美元弱势周期下，人民币 资产吸引力提升，本周权益市场强势突破，全A日均成交额放量（+22.5%）、ET ...

近期研究报告 《OpenAI 发布 o3-pro，Mistral 推出 推理模型 Magistral——AI 动态汇总 20250616【中邮金工】》 - 2025.06.16 《关注基本面支撑，高波风格占优— —中邮因子周报 20250615》 - 2025.06.16 《结合基本面和量价特征的 GRU 模 型》 - 2025.06.05 《Claude 4 系列发布，谷歌上线编程 智能体 Jules——AI 动态汇总 20250526》 - 2025.05.27 《谷歌发布智能体白皮书，Manus 全面 开放注册——AI 动态汇总 20250519》 - 2025.05.20 《证监会修改《重组办法》，深化并购 重组改革——微盘股指数周报 20250518》 - 2025.05.19 《通义千问发布 Qwen-3 模型， DeepSeek 发布数理证明大模型——AI 动态汇总 20250505》 - 2025.05.06 《基金 Q1 加仓有色汽车传媒，减仓电 新食饮通信——公募基金 2025Q1 季报 点评》 - 2025.04.30 《泛消费打开连板与涨幅高度，ETF 资 金平铺机器人、人工智能与芯片 ...

证券研究报告——晨会聚焦 2025 年 6 月 9 日 | 6 月金股组合 | | | --- | --- | | 股票代码 | 股票名称 | | 002352.SZ | 顺丰控股 | | 688019.SH | 安集科技 | | 688198.SH | 佰仁医疗 | | 000524.SZ | 岭南控股 | | 600600.SH | 青岛啤酒 | | 688507.SH | 索辰科技 | | 中银晨会聚焦-20250609 | | --- | ■重点关注 中银国际证券股份有限公司 具备证券投资咨询业务资格 产品组 证券分析师：王军 (8621)20328310 jun.wang_sh@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300511070001 重点关注 【策略研究】风格制胜 3*王君 郭晓希。自下而上的 A 股风格因子的定量构 建及框架应用。 【固定收益】PMI 修复，内需仍需重视*肖成哲。制造业 PMI 边际回暖，内 需相对而言仍需后续政策支持。 市场指数 | 指数名称 | 收盘价 | 涨跌% | | --- | --- | --- | | 上证综指 | 3385.36 | 0. ...

策略研究 | 证券研究报告 — 深度报告 2025 年 6 月 6 日 风格制胜 3 风格因子体系的构建及应用 自下而上的 A 股风格因子的定量构建及框架应用。 策略研究 证券分析师：王君 (8610)66229061 jun.wang@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300519060003 证券分析师：郭晓希 (8610)66229019 xiaoxi.guo@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300521110001 风格因子的构建及其表现。本篇报告试图探究决定风格资产强弱的风格 因子体系，并尝试将风格投资进一步落地化。我们通过自下而上的方式 来构建风格因子组合，使得样本内每只股票都有对应的风格标签，同时 便于风格投资更加落地化。我们的风格因子体系主要分为市值、估值、 盈利、动量四个维度。2）对于 A 股而言，不同时期的市场呈现出不同的 主导因子：2013 年至 2014 年，A 股呈现显著的盈利因子主导的行情特征； 2015 年至 2016 年中，小市值因子显现出明显优势；2016 年 8 月至 2018 年，A 股呈现非常明显的估值因子主导的风格特征 ...

2025 年 05 月 18 日 主力资金有效性持续修复，景气预期超额收益开 始抬头 —行业和风格因子跟踪报告 投资要点 ▌ 行业因子最新变动情况 上周 3400 得而复失，回调后仍站上 3350。我们最新推荐 的非银行业收益亮眼。因子角度来看近期市场热点受事件 驱动影响较大，分析师短期预期表现更好，也能抓住非银 的反弹行情。此外市场资金驱动特征明显，主力资金因子 多头的非银、汽车领涨市场。动量反转层面处于反转因子 和短端动量的交接时刻，可以提前关注短期动量有效性的 回升。财报质量因子继续偏向成长口径，景气投资思路有 效性开始小幅回升。 整体看行业轮动因子指向内需成长板块：大盘成交金额持 续在 1.1 万亿以上，主题投资和景气投资均有反弹，主力 资金因子反弹延续，本期主力资金因子行业选择电子、电 力设备及新能源、医药、机械、有色金属、非银行金融。 长期分析师预期非银行金融、建材、交通运输、电力及公 用事业、有色金属，空头无意义。短期分析师预期指向农 林牧渔、消费者服务、非银行金融、机械、有色金属。本 期选择行业继续偏向内需中的成长，继续关注低位消费短 期反弹机会。 ▌ 定量行业推荐 基于权重分配，我们推荐内资 ...