摘要
风格表现监控
本周市场正收益风格集中在Liquidity风格上，负收益风格表现在Size风格上。预期净利润环比是中证全指成分股中，本周表现最好的因子。
因子表现监控
公募基金指数增强产品表现跟踪
量化模型失效风险、 市场极端环境冲击。
一、风格因子近期表现
图1是东方dfrisk2020风险因子近期在中证全指中的多空收益表现，以及近一年和近十年的多空收益净值图，调仓频率均为月频；图二为风险因子的说明。
本周市场动态显示，Liquidity因子以11.14%的正收益表现最为显著，显著反弹自上周的-3.53%的负收益。Volatility因子也表现强劲，本周实现了7.40%的正收益，较上周的-0.52%大幅改善。Beta因子本周也表现出色，收益为7.03%，与上周的-4.24%负收益形成鲜明对比。SOE因子本周收益为1.26%，较上周的-0.59%有所改进。相比之下，Growth因子几乎持平，本周微跌0.07%，尽管上周录得4.52%的正收益。
Trend因子本周收益为-1.25%，较上周的2.13%正收益下降。Certainty因子同样表现不佳，本周收益为-3.17%，与上周的2.52%正收益相比下滑明显。Value因子本周收益为-5.34%，较上周的0.13%正收益大幅下降。Cubic size和Size因子的表现也持续疲软，分别录得-6.07%和-7.27%的负收益，继续上周的负面趋势。
二、因子表现监控
我们首先介绍一下我们跟踪监控的因子列表，然后分别以沪深300、中证500、中证800、中证1000、国证2000、创业板指、中证全指指数为选股空间，对每个因子构造其相对于指数的MFE组合并跟踪其表现。
因子库
下表是指数增强因子库，包括估值、成长、盈利、分析师预期、景气度、分红、公司治理、PEAD、流动性、波动率、反转与动量等维度。
沪深300样本空间中的因子表现
以沪深300指数为选股空间：
中证500 样本空间中的因子表现
以中证500指数为选股空间：
中证800样本空间中的因子表现
以中证800指数为选股空间：
中证1000 样本空间中的因子表现
以中证1000指数为选股空间：
国证2000 样本空间中的因子表现
以国证2000指数为选股空间：
创业板指样本空间中的因子表现
以创业板指指数为选股空间：
中证全指样本空间中的因子表现
以中证全指指数为选股空间：
三、公募基金指数增强产品变现跟踪
我们对统计区间内上市满三个月的公募基金指数增强产品的超额收益进行跟踪，主要包括沪深300 指数增强产品、中证500 指数增强产品和中证1000 指数增强产品。
沪深300指数增强产品表现
公募基金沪深300 指数增强产品的超额收益表现如下图。
在公募基金沪深300指数增强产品中：
中证500指数增强产品表现
公募基金中证500 指数增强产品的超额收益表现如下图。
在公募基金中证500指数增强产品中：
中证1000指数增强产品表现
公募基金中证1000 指数增强产品的超额收益表现如下图。
在公募基金中证1000指数增强产品中：
附录
因子 MFE 组合构建方式
我们在实际构建指数增强组合时可能有多种约束条件，例如控制组合相对于基准指数的行业暴露、风格暴露、成分股内权重占比、组合换手率等约束，由于传统的IC及分组检验是一种较为简单的检验统计指标，并不能充分准确反映每个因子在构建不同指数增强组合以及满足这些实际约束条件下的实际有效性，我们将组合优化的目标函数修改为最大化单因子暴露，其他约束条件和我们常见的风格约束保持一致，由此可以得到控制了行业暴露、风格暴露等约束下的最大化单因子暴露组合（Maximized Factor Exposure Portfolio，简称 MFE 组合），根据该组合相对于基准指数的收益表现我们可以判断该因子在给定基准中是否有效。
上述模型中目标函数、风格偏离约束、个股权重偏离约束、成分股权重占比约束、换手率约束都可以转化成线性约束，因此可以通过线性规划来高效求解。
我们基于上述组合优化模型来针对给定基准指数构建MFE组合。为了避免持仓过于集中导致收益不稳定， 我们通常设置个股相对于其基准指数中权重的偏离幅度为 0.5%-1%。
因子有效性检验：基于组合优化的方式构建特定基准指数下因子 MFE 组合的过程如下：
1. 量化模型基于历史数据分析得到，未来存在失效的风险，建议投资者紧密跟踪模型表现。
2. 极端市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击，导致收益亏损。
说明：
发布日期：2024年11月10日
分析师：杨怡玲 执业证书编号：S0860523040002
分析师：薛耕 执业证书编号：S0860523080007
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