中观视角下的FOF投资：权益量化策略比较及轮动策略构建——金融工程专题报告

华宝证券研究报告
分析师：张青执业证书编号：S0890516100001电话：021-20321154邮箱：zhangqing@cnhbstock.com
研究助理：李亭函电话：021-20321017邮箱：litinghan@cnhbstock.com

资产配置的核心是对不同资产收益与风险的权衡及折中，其本质是利用了不同标的资产间的低相关性，通过分散化配置来实现组合收益与风险的优化。不同标的资产间的走势差异，首先源自于其所分属的不同大类资产类别间的差异，于是传统的资产配置主要是对股票、债券、商品等大类资产的预期收益及风险的动态评估与比较。不过，同一大类资产内部的细分资产之间也可能存在差异，如大小盘、价值与成长、周期与非周期等不同风格、不同行业板块间的分化，这即为风格轮动与行业轮动，前期我们外发了多篇专题报告对这两种轮动策略进行了深入探讨。除此之外，当我们以公募、私募基金等金融产品作为配置资产时，即构建FOF组合时，不同标的资产的走势差异，还可能源自于金融产品自身投资策略的差异。以股票市场为例，即使两个基金产品的股票组合基础标的完全相同，但加入对冲与无对冲操作的净值曲线完全不同，而同样的商品期货投资标的，套利策略与趋势跟踪策略产生的净值曲线也差异显著。当把投资策略也当做一种风格看待时，那么类似于大小盘、价值与成长等传统市场风格，不同策略之间也理应存在轮动的可能。因为花无百日红，没有任何一种投资策略可以包打天下，长久占优。当市场环境、核心影响因子发生变化后，不同策略之间就可能出现此消彼长的特征。倘若我们可以对不同策略之间的收益与风险差异及演变趋势做到一定把握，那么显然将十分有助于我们对自上而下资产配置体系的拓展与延伸，有助于对FOF投资组合收益风险比的优化——这即为中观视角的资产配置与组合投资。本报告中，我们对这一中观策略视角下的轮动组合构建进行尝试。我们选取公募主流权益量化基金作为研究对象，按照投资策略的不同，具体划分为3类：指数增强策略、主动量化策略以及量化对冲策略。这三类策略均是以量化多因子选股作为基金产品构建的主要策略思路的，策略之间有一定共性，但又有所不同。指数增强策略在对标的指数进行有效跟踪基础上，以追求超越基准指数回报为目的，其选股范围主要限定于标的指数成分股；量化选股策略也以追求超越基准指数为目的，但较之指数增强策略，选股范围更广，仓位配置也更加灵活；量化对冲策略则在多因子选股基础上加入了股指期货对冲，以追求绝对收益为目的，其收益与风险特征更接近于类固定收益产品。1. 指数增强策略与被动指数策略比较实践中，为了确保资产配置的理念能够得到较好的贯彻实施，最便捷的方法是采用被动指数型基金（一般采用ETF联接基金）作为配置标的，不过这是以牺牲阿尔法收益为代价的。那么，可否用指数增强基金替换对应标的的被动指数基金呢？因为指数增强基金的选股范围以指数成分股为主，并以追求超额收益为目的，从逻辑上看，采用指数增强基金应该可以同时获取Beta与Alpha收益。目前市场上存续的公募指数增强基金，一般以沪深300指数及中证500指数为跟踪标的。因而我们将指数增强策略进一步划分为沪深300指数增强及中证500指数增强。由于我们的重点是对策略进行比较，为了克服采用单个指数增强基金存在代表性不强的问题，我们考虑将指数增强基金合成相应的策略指数，以此表征该类策略的历史表现。以沪深300指数增强策略为例，策略指数合成方法为：（1）指数成分基金。调仓日对应的所有存续的沪深300指数增强基金，剔除成立时间小于1年、规模小于1亿元、当天处于暂停申购或暂停大额申购状态的基金。（2）调仓时间。每年分别于每个季末结束后的第一个月末进行调仓（即每年1月、4月、7月、10月底），之所以这样设定，主要是考虑到我们要利用基金季报中披露的最新基金规模数据筛选样本，监管层要求基金季报于每季度结束后15个工作日内披露，因而这4个时间点可以确保所有基金的上一季报数据已披露完毕。（3）成分基金加权方式。采用等权方式加权，这样一方面可以避免单个规模较大基金对合成的策略指数走势影响过大，另一方面也便于资产配置中，微观层面对具体基金标的资产的筛选。对于被动指数型基金，由于同一跟踪标的下不同公司发行的ETF联接基金走势差异不大，简便起见，我们选取易方达沪深300ETF联接、广发中证500ETF联接这两个发行规模较大、存续时间较长、Wind评级较高（5星评级）的基金分别作为沪深300与中证500被动指数型策略的代表。1.1. 沪深300指数增强策略与被动指数策略比较我们选取2010年4月~2018年4月作为两类策略的比较时间。从走势上来看，沪深300指数增强策略和被动指数策略长期走势保持一致，相关系数较高，为0.99，贝塔系数为1.01，2016年2月以来，沪深300指数增强策略的贝塔系数略有扩大，为1.03，但与被动指数策略的相关性依旧保持在0.99，这说明指数增强策略较之对应的跟踪指数不存在明显的风格漂移，采用指数增强策略可以获取与被动指数策略基本相近的Beta收益。从超额收益获取方面看，我们按月统计超额收益率，发行超额收益为正的月份占比达到58.3%，平均每月超额收益率为0.16%，尤其是2015年以来，指数增强策略录得超额收益的月份占比达到70%。从两个策略的相对强弱指数上看，除2013年4月~2013年10月，以及2014年6月~2014年12月期间指数增强策略微跑输被动指数策略外，其他时间均是指数增强策略占优。
从历年收益情况来看， 2011年以来近8年时间，仅在2013年指数增强策略跑输被动指数策略约1个百分点，其余年份均跑赢被动指数策略，并且在2015年、2016年以及2017年超额收益显著，达到3%~5%，另外从历年回撤上看，两个策略的回撤幅度几乎持平，指数增强策略的下行风险并未扩大。

因此，从资产配置层面看，沪深300指数增强策略的收益风险比要优于对应的被动指数策略，可以将其作为指数化投资的替代标的。1.2. 中证500指数增强策略与被动指数策略比较受样本长度限制，我们将测试时间设定为2012年10月至2018年4月。从走势上来看，中证500指数增强策略和被动指数策略长期走势保持一致，相关系数较高，为0.99，贝塔系统为1.01，2016年2月以来，中证500指数增强策略被动系统略有扩大，为1.02，但相关性依旧保持在0.9。整体看，中证500指数增强策略较之对应的跟踪指数不存在明显的风格漂移，采用指数增强策略可以获取与被动指数策略基本相近的Beta收益。从超额收益的获取方面看，中证500指数增强策略相较被动指数策略的强弱指数长期保持上行趋势，这说明该标的指数的策略增强效果较为显著，按月统计结果显示录得超额收益的月度占比达到了71.2%，平均每月超额收益率为2.08%， 2015年以来录得超额收益的比率更是达到82.5%。

从历年的收益情况来看，近7年时间，中证500指数增强策略均跑赢被动指数策略，并且超额收益在2015年、2016分别达到18.75%和14.66%，2017年超额收益为6.22%。从历年最大回撤幅度看，几乎与被动指数策略持平，风险并未扩大。因此，对于中证500指数，从资产配置层面上看，我们认为也可以直接采用指数增强型基金代替指数联接基金。

总之，从上述统计可以发现，长期来看，无论是沪深300还是中证500指数增强策略较之对应的被动指数策略走势基本一致，并未发生明显的风格漂移，并能获得超额收益，且这种超额收益从年度频率上看较为稳定，月频上稳定性虽有所下降，但胜率仍可接受。而从风险层面看，指数增强策略的风险较之被动策略未明显扩大，年度最大回撤与被动指数策略基本持平。因此，我们认为指数增强策略在收益风险比上是优于对应的被动指数策略的，从而资产配置层面可以用指数增强基金替换ETF联接基金。另外，我们也发现对于以中证500为代表的中小盘指数类的增强策略收益增强的能力较大盘指数明显要好，这可能是因为中小盘类指数的覆盖个股数量较大盘指数要多，且指数成分股的走势差异更显著，从而策略的优化空间更大，更有机会获得相较于指数的增强收益。2. 主动量化策略与指数增强策略比较目前公募基金市场有超过200只主动量化型基金产品，已成为一类重要投资标的。主动量化基金多数以多因子选股作为策略构建的基础，这与指数增强基金采用的策略是相似的，但不同之处在于主动量化策略的选股范围更广，可以在全市场进行标的筛选，且在权益资产的仓位控制上也较之指数增强策略更灵活。这两类策略的收益与风险特征有何差异？什么情况下主动量化策略表现更优？我们对此进行研究。与前文关于指数增强策略与被动指数策略的比较分析类似，我们需要合成一个主动量化策略指数，以表征该类策略的整体走势。目前市场上存续的主动量化基金，多以沪深300、中证500、中证800为代表的市场宽基指数为核心来构建比较基准，但也有部分量化基金采用行业指数构建比较基准，如采用中证医药指数、中证环保指数、申万国防军工指数等。由于我们的目的是对主动量化策略与指数增强策略进行比较，而指数增强策略多以宽基指数作为比较基准，为了确保策略之间具有可比性，我们先剔除主动量化基金中以主题或行业指数为比较基准的基金标的，然后再按照构建指数增强策略指数中采用的方法来构建主动量化策略指数。2.1. 主动量化策略与沪深300指数增强策略比较我们首先比较主动量化策略与沪深300指数增强策略。从历史走势看，沪深300指数增强与主动量化，较之沪深300指数增强与被动指数策略间的相关性有所下降，相关系数为0.91。从主动量化策略较之沪深300指数增强策略的相对强弱曲线看，走势并不稳定，波动较大，这意味着两个策略之间具有一定轮动特征。进一步的，我们发现两个策略间的相对强弱指数与申万大盘/申万小盘的相对强弱曲线基本呈现负相关，也即这两个策略间的轮动可能受市场的大小盘风格影响较大。

我们站在事后交易的视角，按照大小盘的不同主导风格重新划分历史交易区间。2010年5月以来共划分了7个波段，其中小盘风格主导的波段4个，大盘风格主导的波段3个。从区间统计看，当小盘风格主导时，主动量化策略4次均跑赢沪深300指数增强策略；而当风格倾向于大盘时，主动量化策略3次均跑赢沪深300指数增强策略。这一统计结果是符合逻辑的。因为主动量化策略是在全市场范围进行多因子选股，且量化选股的模型特性决定了在单个个股上的权重不会过高，即组合的分散性较大，当小盘风格占据主导时，市场更易形成多个热点，更易挖掘出优质个股获取超额收益。且2017年以前，A股市场的小盘因子溢价十分显著，这使得基于多因子方法构建的主动量化策略，过去很长时间在小盘风格上的暴露度高于沪深300指数，从而受小盘风格的表现优劣影响较大。

2.2. 主动量化策略与中证500指数增强策略比较从上述分析可知，主动量化策略更倾向于中小盘股投资，受市场大小盘风格轮动影响较大，那么剔除小盘风格的影响后，主动量化策略的表现如何？为此，我们进一步将主动量化策略与中证500指数增强策略进行比较，这样就剔除了小盘风格的影响了。从下图可见，主动量化策略与中证500指数增强策略的相关性较强，因为两者同是小盘风格。两者的相对强弱曲线呈现震荡走势，基本走平，主动量化策略较之中证500指数增强策略，长期看并未有超额收益。

站在事后交易的视角，对2012年10月以来的市场进行划分，共划分为4个明显不同的波段。我们发现，在市场上行期间，无论是诸如2016年2月以来的震荡上行还是2014年下半年至2015年上半年的单边上行期，主动量化策略均跑输中证500指数增强策略。当市场处于下行期时，如2015年下半年至2016年1月期间，主动量化策略能够跑赢中证500指数增强策略。之所以不同行情性质对主动量化策略有显著影响，我们认为这可能跟主动量化策略的仓位管理有关。与指数增强策略不同，主动量化策略的权益资产仓位配置更加灵活。指数增强基金比较基准中权益资产占比较高，一般为95%，而主动量化基金的比较基准设定更接近于普通股票型基金与偏股混合型基金，多数产品的比较基准设定中权益资产占比小于95%，最低的仅设定为50%。仓位管理是把双刃剑，市场上行期，最好的策略就是仓位按照上限配置，故主动量化策略不易跑赢指数增强策略；而市场下行期，尤其是类似于2015年下半年这种单边下行市场，主动量化策略由于较之指数增强策略可以更显著的降低权益资产配置仓位，故熊市期间净值下跌幅度会小于指数增强策略，从而录得超额收益。

除了受市场行情影响外，我们认为主动量化策略较之中证500指数增强策略的相对优劣表现，可能还会受市场热点的集中与分散程度影响。因为指数增强策略主要在指数成分股内进行选股，并且为了大概率不跑输比较基准，往往在实际运作中会对行业配置、因子配置上较跟踪指数的偏离度进行一定控制。相较之下，主动量化策略在选股上的约束更少，不仅可以在全市场范围内进行选股，而且在行业配置、因子暴露上的配置较比较基准的偏离度可以设定的更大。因此，倘若市场热点比较分散，多点开花，那么主动量化策略就可以充分发挥其选股灵活性强的优势。
我们采用每日中证800指数成分股中跑赢中证800指数的个股数量占比，监测市场热点是否分散。因为从逻辑上看，当市场热点较为分散时，往往体现为普涨行情，此时跑赢中证800指数的个股占比应会较高，反之当市场热点过于集中于某几个板块时，跑赢中证800指数的个股占比应会较低。由于该占比是个日频指标，波动较大，不易看出趋势变化，我们对其进行一定平滑。

可以发现，超额收益占比指标的趋势变动与主动量化较之中证500指数增强策略的相对强弱曲线是正相关的，两者呈同向变动，直观的理解是：当市场热点不断扩散时，主动量化策略易跑赢中证500指数增强策略，当市场热点逐步收缩时，主动量化易跑输中证500指数增强策略。进一步的，我们站在事后交易的视角，对市场热点处于扩散期还是收缩期进行波段划分。共划分为8个波段，其中4个扩散期，4个收缩期。
统计表明，当市场热点处于收缩期，4次中仅有1次主动量化跑赢中证500指数增强，而当热点处于扩散期时，跑赢次数增加至2次。这至少可以说明，当市场热点过于集中于某几个行业板块时，主动量化策略很难有较好表现，此时配置指数增强策略更合理些。

我们尝试根据上述分析，构建主动量化与中证500指数增强策略间的轮动组合。考虑到站在事前交易视角，行情划分必然涉及到择时判断，而不同择时方法对行情划分的结果影响过大，故我们轮动策略的构建，不采用行情划分指标，仅采用超额收益占比这一指标，因为该指标经平滑后动量趋势较好，站在事前视角划分的波段较之事后视角的滞后性不大。
我们于每月最后一个交易日构建策略，当超额收益占比指标判断为扩散状态时，则于下月第一个交易日持有主动量化策略，当判定为收缩状态时，则下月持有指数增强策略。手续费按照双边设定，单边设定为千分之五。测试结果如下：

测试结果表明，该轮动组合总体来说能够跑赢主动量化和中证500指数增强策略，但相对于中证500指数增强策略超额收益仅有2%，超额收益较低。我们认为之所以超额收益有限，应该源自于主动量化策略本身就表现疲弱所致。因为整体看，主动量化策略是跑输指数增强策略的。不过，轮动策略组合的Calmar比率及最大回撤控制均优于中证500指数增强策略，这说明轮动策略在改善组合的收益风险比方面是有价值的。
主动量化基金作为一个整体合成的策略指数，之所以跑不赢中证500指数增强策略，我们认为应该是跟主动量化基金受基金经理的主动管理能力影响较之指数增强基金更大所致。因为主动量化基金无论是在仓位配置上还是个股筛选上都具有更大的灵活性，而这种灵活性就可能会造成不同基金产品的业绩表现参差不齐。如下图所示，我们计算了每月主动量化策略指数的成分基金跑赢中证500指数增强策略数量占比，发现月均值在50%左右，也即好坏参半，主动量化基金的业绩表现差异显著，故有必要对主动量化基金进行二次筛选。

基于上述想法，我们加入绩效衡量指标，仅将那些历史业绩表现较好的主动量化基金合成策略指数，并重新与中证500指数增强策略进行比较。由于本报告的重点是对不同量化策略的比较，微观筛选不是研究重点，故我们仅采用5个业绩评价中最常用的指标进行筛选，依次为夏普比率、信息比率、Calmar比率、过去1年净值表现以及基金波动率，5个指标按照等权配置，于每年1月底、4月底、7月底以及10月底对我们之前合成的主动量化策略指数的成分基金进行打分排序，每期筛选出排名前5的基金作为配置标的。
从测试结果看，经过筛选后的主动量化策略收益大幅提升，累计收益率由140.6%提高至171.4%，相对中证500指数策略获得了13.5%的累计超额收益。且经过筛选后的主动量化策略回撤幅度较筛选前也有所收窄，这说明新构建的指数不仅收益提升，风险还有所下降，衡量收益风险比的Calmar指标提升至2.01倍。

接下来，我们采取相同的思路，构建经绩效指标筛选后的主动量化策略与中证500指数增强策略间的轮动组合。回测结果表明，轮动策略的累计收益率达到190.2%，较主动量化策略累计收益率提高了18.8个百分点，较中证500指数增强策略累计收益率提高了32.3个百分点，较未经基金筛选构建的主动量化策略与中证500指数增强策略构建的轮动组合累计收益率提升30.1个百分点。从风险控制上看，新构建的轮动策略组合最大回撤幅度虽大于主动量化策略，但小于中证500指数增强策略，Calmar比率也优于中证500指数增强策略。

总之，我们认为采用轮动策略的思路构建主动量化与中证500指数增强的策略组合是有意义的，其意义首先体现于可以优化组合的收益风险比，获取较之仅采用中证500指数增强策略更好的收益风险特征，收益风险比指标提升；其次，对主动量化基金进行简单筛选后重新构建的轮动策略组合，可以进一步提升组合收益，且收益水平显著高于单独采用中证500指数增强或主动量化策略的收益。
1. 量化对冲策略与纯债策略比较
对于量化对冲策略，无论是从其策略构建逻辑、比较基准还是对应的基金产品的历史净值走势看，该类策略属于类固定收益策略，以追求绝对收益为目的，其Calmar比率、夏普比率与长期纯债基金较为接近，因此从资产配置的角度看，量化对冲策略在资产配置中的价值应是：当预期这类策略的收益风险特征较好时，用于替代部分传统类固收资产，以优化组合收益风险比。故我们主要将量化对冲策略与长期纯债策略进行比较。
由于公募量化对冲基金存续时间较短，为了拉长样本，我们采用多因子选股方法，自己构建了一个简单的量化对冲策略， 2015年之前采用这一自主构建的策略组合净值表征量化对冲策略走势，2015年之后采用公募量化对冲基金合成策略指数。指数合成方法与前文指数增强策略指数合成方法相似，但把规模要求放宽至5000万元。
对于长期纯债策略，我们直接采用Wind长期纯债型基金指数用于表征。从量化对冲策略相较长期纯债策略的相对强弱曲线看，量化对冲策略并不能持续获取超额收益，尤其是2016年2月以来，持续跑输长期纯债策略。
从业绩归因角度看，量化对冲策略的收益来源有二：一是现货组合的阿尔法收益，实践中，量化对冲策略一般以沪深300指数期货作为对冲工具，故现货组合的阿尔法收益主要体现于较沪深300指数的超额收益。二是期现对冲收益，即股指期货的升贴水率。
主流量化对冲策略的现货组合一般采用多因子选股构建，正如我们在主动量化策略部分分析时所指出的，当市场风格偏向于小盘风格时，更利于多因子选股的表现，因为风格偏向于小盘往往意味着市场热点的分散，且小盘股的股价弹性较大，当成为热点时，录得超额收益的空间也较大。

我们站在事后交易的视角，对2012年以来的行情按照大小盘风格进行划分。期间小盘风格主导的波段共计三次，其中有2次量化对冲策略的收益超过长期纯债策略，占比为67%，仅在2018年2月~2018年4月期间的这次小盘风格主导行情中未获得超额收益。反之，三次大盘风格期间，仅有1次获得超额收益，且2014年年11月~2015年1月的大盘风格主导行情下，量化对冲策略录得亏损。
总体来看，小盘风格更有利于量化对冲策略的表现。不过，当市场经历长期大盘风格后，向小盘风格切换的初期，量化对冲策略存在净值回撤的风险，如2018年2月至2018年4月期间，虽然市场风格切换至小盘，但量化对冲策略反而净值出现了亏损。这一现象的造成可能源自于量化对冲策略在实践中往往会留有部分风险敞口，尤其是当市场风格长期偏向于大盘时，由于很难通过对冲策略录得理想收益，此时就更易倾向于通过主动敞口的暴露，获取市场的Beta收益来增厚策略，而在风格切换初期，由于策略调整的滞后性，较易导致净值回撤。不过，待市场风格完成切换，行情平稳下来后，又会由于小盘风格主导下阿尔法收益的贡献，拉动量化对冲策略的净值回升。

除市场风格外，市场的升贴水状况也会对量化对冲策略造成直接影响。我们站在事后交易的视角，采用IF主力合约按照升贴水率对市场行情进行划分。从下表可以看出，在期货处于升水状态时，量化对冲策略较纯债策略取得超额收益的胜率为75%，而在贴水时取得超额收益的胜率降为50%，因此，市场的升贴水情况也是影响量化对冲策略表现的一个关键因素。尤其是2015年下半年月至2017年上半年，由于市场交投低迷以及股指期货持仓限制等因素，期货市场长期处于贴水状态，对冲成本居高不下，众多量化对冲基金实际上暂停了对冲交易，转为持有固定收益类资产，致使量化对冲策略的净值表现几乎与货币基金走势一致。

通过上述分析，我们认为量化对冲策略是否能够取得较之纯债策略持续且显著的超额收益，取决于市场的大小盘风格以及股指期货升贴水率这两个核心要素。我们尝试根据这两个要素，并结合量化对冲与纯债策略的相对强弱表现，从事前交易视角构建这两个策略的轮动组合，以考察策略轮动是否有意义。
对于大小盘风格，我们参考前期我们外发的专题报告《对多因子模型改进的一点思考：因子挖掘、因子轮动与行业配置》一文中构建的大小盘风格轮动模型，按月生成对市场风格的研判；对于股指期货升贴水率，采用过去20个交易日股指期货升水天数占比以及升贴水率均值的正负号判断下月期货升贴水状况，当两者都处于升水状态时，则判定下一期期货为升水，当两种都处于贴水状态时，则判定下一期为贴水，当处于其他情形时，则延续上期判断；对于相对强弱指数，主要用于判断量化对冲与纯债策略的趋势动量，我们基于相对强弱指数，采用唐奇安通道线构建趋势跟踪系统。考虑到量化对冲策略的风险大于纯债，故仅当量化对冲较之纯债的趋势动量明显较强时，才持有量化对冲策略。
测试时间设定为从2012年1月至2018年4月，手续费率设定按双边设定，单边设定为千分之五。测试表明，根据上述方法构造的策略组合净值比单纯持有量化对冲或者长期纯债策略的收益更优，虽然较量化对冲策略的超额收益不大，但是回撤明显缩小，最大回撤由18.6%缩小为5.2%，平均最大回撤介于量化对冲与长期纯债之间，总体风险与长期纯债接近，但是收益比长期纯债更好，Calmar比率提升至3.16倍，高于纯债策略的2.37倍。因此，量化对冲与纯债策略的轮动是有效的。

4. 三季度量化策略表现展望今年上半年，受中美贸易摩擦、信用风险加剧等一系列利空因素影响，A股主要宽基指数均明显下行，其中沪深300指数下跌12.9%，中证500指数下跌16.5%，受此影响，指数增强以及主动量化策略均表现不佳。量化对冲策略方面，今年2~3月期间，小盘风格一度活跃，市场热点较去年有所扩散，量化对冲策略中的现货组合阿尔法收益获取能力得以提升，从而策略收益较去年回升，但近几月小盘风格重新走弱，且股指期货再度转为贴水，对冲成本大幅增加，量化对冲策略收益下行。展望三季度，虽然A股市场中期上行趋势尚不明朗，但经历前期持续下跌之后，短期市场的做空动能已得以大幅释放，超跌反弹的动能在集聚。目前全部A股的估值仅16倍左右，处于过去10年的历史低位，且击穿2016年初本轮市场上涨前的估值水平。这一估值水平反映了当前市场情绪已过度悲观，而从企业盈利层面看，考虑到目前宏观经济运行整体平稳，龙头上市公司企业盈利仍处于回升态势， A股估值与业绩的匹配性提升，从而决定了A股进一步大幅下行的概率与空间不大。从机构投资者行为角度，近期我们也看到了部分先行资金的入场信号，尤其是沪深港通资金最近几月持续呈现净流入状态，而产业资本也有进场迹象，这预示着机构投资者增量资金的入场。从市场风格上看，预计更加倾向于均衡。较之2017年，小盘股在相对估值与业绩增速上的优势有所显现。目前小盘股相对于大盘股的相对估值水平已回落至过去5年较低水平，且中报即将陆续发布，从市场一致预期看，预计小盘股的业绩增速高于大盘股。此外，小盘股票的股价弹性更大，在超跌反弹行情中可能更受短线资金青睐。不过，由于市场趋势仍不明朗，三季度市场即使如期上涨，也仅能定义为超跌反弹下的技术性修正行情，尤其是上半年的信用违约事件预计下半年还会发酵，去杠杆的融资收缩背景下，信用风险尚未释放完毕，这决定了市场情绪难以大幅改善，小盘股持续大幅跑赢大盘股的条件并不完备，故我们预计三季度市场风格可能走向均衡。基于上述分析，我们认为指数增强与主动量化策略三季度收益率预计会好于上半年，且伴随市场风格走向均衡，市场的热点也会有所扩散，主动量化策略较中证500指数增强策略更有配置价值。对于量化对冲策略，我们认为可能还需要再观望下，一是看贴水状况是否会有所收窄，按照目前超过10%的年化贴水率来看，策略实施中的对冲成本较大。其次，还需要观察大小盘风格的轮动情况，倘若小盘股表现仅是好于上半年，但大幅落后于大盘股表现，那么现货组合的阿尔法收益获取能力还会受到限制。不过，整体看，我们预计三季度市场有望迎来超跌反弹行情，且市场风格上倾向于均衡，小盘股由于估值、业绩及弹性可能会短暂占优，倘如此，那么当前股指期货深度贴水的状况会有一定程度改善，且现货组合的阿尔法收益获取能力也会有所提升，这决定了量化对冲策略录得正收益的概率较大，且表现会好于二季度，但能否显著跑赢长期纯债策略，我们认为还有待观察。从资产配置层面看，这意味着在类固定收益资产类别中，量化对冲策略配置权重较二季度可以有所提升，但不宜重配。