2023年三季度主要宽基指数及行业表现[page::5][page::6]

| 指数名称 | 季度涨跌幅(%) |
|------------|--------------|
| 上证50 | +0.60 |
| 上证指数 | -2.86 |
| 沪深300 | -3.98 |
| 中证500 | -5.13 |
| 恒生指数 | -5.58 |

• 主要宽基指数整体下跌，波动率较高。

- 煤炭、非银金融、石油石化等10个行业上涨，煤炭涨幅最高10.37%。

• 偏债混合型基金表现最佳，季度平均收益-1.20%。

多周期择时模型效果汇总与回测结果[page::7][page::10][page::14][page::15][page::16][page::17]

• 价量共振V3模型（上证指数）年化收益12.21%，最大回撤15.05%，三季度实际收益0.74%，表现优于基准。

• 低波之刃模型（上证50）年化收益5.66%，最大回撤12.57%，2023年三季度收益-0.42%，表现超过基准。

• 特征龙虎榜机构模型（沪深300）年化收益19.4%，最大回撤20.93%，2023年三季度收益-3.27%，较基准表现更稳健。

• 特征成交量模型（万得全A）年化收益27.01%，夏普0.998，三季度收益9.19%，明显优于市场。

• 推波助澜V3模型（沪深300）年化收益11.86%，三季度收益-1.73%，波动和回撤显著低于基准。

• 综合兵器V3模型整合多周期择时信号，年化收益36.91%，夏普比率1.449，三季度收益3.99%，优势明显。

• 智能择时模型基于遗传规划和GRASP算法，沪深300和中证500模型年化分别达42.69%和55.23%，2023年表现优异。

• 港股恒生指数成交额倒波幅模型年化收益12.2%，三季度收益-1.77%，表现显著超越指数。

量化选股策略及表现[page::18][page::19][page::21][page::23][page::24][page::25]

• 大师系列策略涵盖价值型、成长型及综合型，代表策略惠特尼·乔治小型价值股投资法年化16.2%，2023年累计涨超25%。

• 福斯特佛莱斯积极成长选股策略筛选盈利稳定成长优质股票，历史年化收益16.3%，2023年净值稳健增长。

• CANSLIM策略采用基本面成长选股机制，年化收益15.6%，最大回撤45.9%，最近年表现较为波动。

• CANSLIM 2.0在加入业绩快报和一致预期维度后，年化收益24.4%，基准中证500年化5%，2023年策略显著跑赢市场。

• 形态选股基于杯柄形态与双底技术形态识别，结合突破买点逻辑构建股票池，提供技术面择股辅助。

行业轮动模型与季度表现[page::28][page::29][page::30][page::31]

• 基于基金仓位估算行业配置，剥离价格和动量因素，实现行业超配低配的量化轮动信号。

- 行业轮动策略自2009年以来年化收益21.01%，信息比率0.908，历史换手率及年化波动处于合理范围。

• 2023年Q4行业轮动推荐重点：农林牧渔、传媒、家电。

综合观点与未来展望[page::0][page::31]

• 2023年三季度多策略择时表现良好，市场波动率高，策略获得超额收益。

- 短中期量化择时模型信号整体偏中性，长期动量模型信号中性，后市或中性震荡。

• 四季度聚焦行业为农林牧渔、传媒及家电，持续优化量化策略，保持模型创新和收益提升。

华创证券研究所《2023年Q3量化策略总结与未来市场展望》报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

报告标题：《2023年Q3量化策略总结与未来市场展望》
作者：华创证券金融工程组，组长兼首席分析师王小川，分析师秦玄晋等
发布日期：2023年10月（推测，根据报告内容截止到2023年9月底）
发布机构：华创证券研究所金融工程组
分析对象：以2023年三季度各大指数及基金表现为基础，全面总结量化择时模型、行业轮动模型和选股策略的历史表现和未来展望。
主题：全面回顾分析2023年Q3中国及港股市场量化择时策略的表现，行业轮动信号，以及主流量化选股模型表现，总结经验并提出2023年Q4行业与策略展望。

报告核心论点与信息传达：

• 2023年三季度在宏观经济和市场压力下，国内外各主要宽基指数普遍下跌，但量化择时模型通过综合运用短期、中期和长期多角度模型实现了超额收益。

- 结合基金仓位数据及行业轮动策略，精选出2023年四季度看好的优质行业，包括农林牧渔、传媒和家电等。

• 多种选股核心系统（包括大师系列、CANSLIM及形态识别）在长周期内均表现优异，选股能力强，2023年Q3虽市场表现下滑，但个别策略仍表现坚挺。

- 面对较为复杂的市场环境，择时策略信号整体保持中性，后市预计以震荡为主。

• 报告系统总结历史表现，展望未来，建议投资者持续关注精选行业与量化模型应用。

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二、逐节深度解读

2.1 2023年三季度复盘与回顾

• 关键论点与数据：

- 宽基指数大部分呈现下跌，唯独上证50小幅上涨0.60%，深证、创业板及港股恒生指数均大幅回撤[page::5]。
- 行业方面煤炭以10.37%的上涨领涨，非银、石油石化、银行亦有不俗表现，科技类、传媒、家电等行业整体下跌超过10%[page::5][page::6]。
- 基金类型收益率层面，偏债混合型表现最佳，股票型及偏股混合型基金跌幅最大，显示市场宽基指数整体及权益类基金回撤明显[page::6]。
- 北向资金持续流出，2023Q3净流出784.31亿元，体现外资观望情绪[page::6]。

• 推理依据：

宽基指数下跌压力较大，行业表现分化，资金流向与基金绩效共同反映市场风险偏好与结构性机会。

2.2 择时策略

• 总体框架：

根据不同时间周期设计短期（价量共振、低波之刃）、中期（推波助澜、月历效应）、长期（动量摆动）择时模型，并基于多模型信息融合，创建“综合兵器V3模型”。同时结合特征龙虎榜、成交量特征及智能算法（遗传规划、GRASP）实现更精准择时。港股市场则开发成交额倒波幅模型以适配特色市场[page::7~17]。

• 关键型号与表现数据：

| 模型 | 目标指数 | 年化收益 | 最大回撤 | 夏普率 | 交易频率（年均） | 2023Q3绝对收益 | 胜率 | 盈亏比 | 备注 |
|-------|------------|---------|---------|-------|------------|--------------|------|-------|------|
| 价量共振V3 | 上证指数 | 12.21% | 15.05% | 0.798 | 10.4 | +0.74% | 63.6% | 1.92 | 应对量价背离改进版本 |
| 低波之刃 | 上证50 | 5.66% | 12.57% | 0.373 | 15.9 | -0.42% | 62.2% | 1.16 | 抓市场极端缩量反弹 |
| 特征龙虎榜机构 | 沪深300 | 19.4% | 20.93% | 0.901 | 18 | -3.27% | 60.1% | 1.51 | 利用龙虎榜资金极端行为 |
| 特征成交量 | 万得全A | 27.01% | 40.54% | 0.998 | 35.5 | +9.19% | 55% | 1.51 | 量价趋势结合分析 |
| 推波助澜V3 | 沪深300 | 11.86% | 14.16% | 0.804 | 5.7 | -1.73% | 60.3% | 2.02 | 权重股加权调整模型 |
| 月历效应 | 中证1000 | 9.54% | 15.77% | 0.769 | 1 | +0.99% | 100% | — | 利用春季躁动效应 |
| 动量摆动 | 中证500 | 8.30% | 42.44% | 0.385 | 1.3 | +0.07% | 61.1% | 1.98 | 以成分股构成的长期模型 |
| 综合兵器V3 | 沪深300 | 36.91% | 17.06% | 1.449 | 34.3 | +3.99% | 58.5% | 1.91 | 综合多周期多模型信号 |
| 智能择时（沪深300） | 沪深300 | 42.69% | 16.12% | 1.793 | 28.2 | +1.96% | 60.5% | 2.16 | 遗传规划算法构建模型 |
| 智能择时（中证500） | 中证500 | 55.23% | 36.21% | 2.045 | 23.3 | -10.37% | 62.9% | 2.65 | 因子组合GRASP算法 |
| 成交额倒波幅 | 恒生指数 | 12.2% | 44.76% | 0.492 | 15.2 | -1.77% | 52% | 1.55 | 港股成交额与波幅指标结合 |

- 所有模型2023年Q3择时相较指数基准普遍表现超越，尤其是特征成交量模型与综合兵器模型表现亮眼[page::7~17]。
- 智能择时模型表现最好（年化收益40%以上，夏普率1.7以上），体现机器学习与因子优化技术的有效性[page::15~16]。
- 港股模型体现市场特色，成交额倒波幅模型也有不俗表现[page::16~17]。
- 最新择时信号分析显示：短中期模型多为中性，个别看多或看空信号交织，长期信号基本中性，整体判断市场或维持震荡格局[page::17~18]。

2.3 选股策略

• 总结：

选股方面积累了丰富大师式策略、CANSLIM与形态选股体系。各策略均以历史验丰富，具有差异化风格及量化标准，在2023年整体展现较好抗跌性。

• 大师系列（36个策略监控）

- 覆盖市值、估值、成长、综合因子。
- 突出表现的包括“惠特尼·乔治小型价值股投资法”、“福斯特佛莱斯积极成长选股策略”[page::18]。

• 惠特尼·乔治小型价值股投资法

- 关注小市值股票，负债率、自由现金流、资产回报率、估值（PE、PB、PS）均优于市场均值。
- 2012年至2023年9月底年化收益率16.2％，波动率25.8％，最大回撤55.8％，历史表现稳健。
- 股票选择多为汽车、轻工、纺织服装、医药等行业，2023年策略收益累计26.16％，远优于偏股混合基金基准-9.52％，相对收益突出[page::19~20]。

• 福斯特佛莱斯积极成长选股策略

- 筛选高成长（税前净利润增速>20%）、高盈利能力（营业利润率>10%）、低负债(<30%)等6项条件。
- 2012年至2023年净值累计复合年化收益16.3%，优于基准中证800，2023年累计4.41%，表现稳健[page::21]。

• CANSLIM及升级版CANSLIM 2.0

- 经典成长股选股法，筛选业绩、成长、供需、机构持仓等7大因子。
- 2012年至2023年年化15.6%，最大回撤45.9%，表现优异。
- 2.0版本新增业绩快报及一致预期维度，年化收益24.4%，远超中证500基准5.0%，体现持续优化能力。
- 2023年持续精选优质成长股，策略保持超额收益[page::22~24]。

• 形态识别选股

- 引入杯柄和双底经典技术形态，复现“笑傲股市”中选股逻辑，发现中短期突破机会。
- 最新股票池涵盖电子、机械、医药、汽车等，辅助基本面选股策略[page::25~27]。

2.4 行业轮动模型

• 原理：

利用公募基金收益分解至中信一级行业，采用多元线性回归及二次规划限制基金在各行业的近似配置比例。剔除债券类资产影响，计算超配/低配比例，再进行历史分位数中性化处理得到行业轮动信号[page::27~28]。

• 表现：

- 历史测试从2009年至今，行业轮动策略实现年化绝对收益21.01%，相对等权一级行业超额10.02%，夏普比率0.69，换手率适中且稳健[page::29~30]。
- 策略分年度表现波动较大，典型年份年化收益超过80%，弱势年份也有-30%以上回撤[page::33]。
- 2023年四季度看好行业为农林牧渔、传媒、家电，基于历史低配占比及当前基金仓位信号[page::31]。

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三、图表深度解读

• 图表1~3：揭示2023年Q3市场跌幅及行业及基金表现，行情反映经济压力加剧，投资者风险偏好降低[page::5~6]。

- 图表4~14：各择时模型历史回测净值曲线展现长期较强的正收益和风险控制能力，尤其综合兵器V3（图11）与智能择时（图12、13）年化收益和夏普较为突出，体现模型融合与机器学习算法优越性[page::7~17]。

• 图表15~27：选股策略相关图显示大师策略、大师代表惠特尼·乔治小型价值股投资法、福斯特佛莱斯积极成长法、CANSLIM系列均有长期较优历史表现。技术形态杯柄与双底形态示意图清晰诠释形态逻辑，股票池示例均覆盖多行业，风格多样[page::18~27]。

- 图表28：诠释超配低配仓位转换为分位数计算流程，说明模型在去除价格动量因素后更纯净地反映行业配置趋势[page::28]。

• 图表29~33：行业轮动模型持续跑赢基准，换手率适中，年度表现详实，模型具备一定稳定性与周期性[page::29~30]。

- 图表34：2023年四季度重点推荐行业直观明确[page::31]。

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四、估值分析

报告未详述具体估值模型的应用及目标价格设置，重点在择时和选股模型的策略表现，策略多基于量化指标筛选及历史数据回溯，估值多通过财务指标筛查（如PE、PB、自由现金流等）辅助选股，强调价值与成长兼顾。

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五、风险因素评估

• 报告风险提示清晰：

所有历史数据不代表未来表现，市场存在不确定性。策略买卖涉及交易成本、市场波动、系统模型过拟合风险等。

• 风险管理侧重模型多元化：

采用多模型组合策略，周期层次分明，注重信号验证和历史回测，防止单一模型风险放大。

• 行业轮动基于基金仓位钝化，缓冲市场波动冲击。

- 外部风险：资金流动性风险（北向资金连续流出）、宏观经济及政策变动风险未具体涉及，但应考虑其对模型运行的潜在影响。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告整体研究框架清晰，数据详实，模型种类丰富。

- 多数择时模型回测时间跨度长，但部分智能择时模型因算法复杂度限制，在实际市场极端波动期(如2023年中证500表现)存在回撤风险，2023年Q3中证500智能择时模型亏损明显，提示对模型风险管理需持续关注。

• 行业轮动策略年化波动较大，不同期表现差异显著，投资者需注意心理适应和仓位管理。

- 选股策略对小盘股偏好明显，2023年的较好表现或受小盘成长风格轮动影响，未来表现持续性需观察[page::20,31]。

• 报告对估值视角涉及较少，缺少宏观经济情景分析可能限制深度判断。

- 多信号模型融合提供较为稳健的择时体系，但结合高频市场波动可能存在滞后，需动态校验。

• 对港股策略专门设计，反映市场差异，有益于跨市场布局。

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七、结论性综合

华创证券《2023年Q3量化策略总结及未来展望》报告系统全面地总结了国内与港股主要宽基指数及基金在三季度的表现，客观呈现了当前市场的震荡与压力状态。依托多年深耕多维量化择时体系，报告展示了包括价量共振、低波之刃、推波助澜、月历效应、动量摆动、智能择时及港股成交额倒波幅等多模型在不同市场环境下的有效性和优异回测表现，凸显模型融合的显著优势。过去三季度择时模型整体大幅优于基准指数，基本实现防御性避险和结构性捕获。

选股方面，基于丰富大师系列经验衍生的价值型、小盘价值及成长型策略均彰显长期稳定的超额收益能力，尤其是CANSLIM升级2.0模型，结合基本面与市场情绪，表现抢眼。基于经典技术形态的杯柄与双底选股方法，配合量化技术手段，为投资者提供中短期切入信号。

行业轮动模型从基金仓位数据解析行业阿尔法，动态捕捉行业配置及资金流向，长期年化超21%，远超行业均值。报告明确推荐2023年四季度聚焦农林牧渔、传媒及家电三大主线，结合行业景气与资金动向具备较好投资价值。

综合来看，报告认为当前短中长期择时信号整体偏中性，未来市场或延续震荡，交易策略需结合多模型信号动态调整，精选行业与优质个股。此外，报告强调策略回测有助于验证模型有效性，但投资者仍需警惕模型过拟合风险及市场结构性变化。

深刻见解：

• 量化择时的多模型耦合与智能算法极大提升择时效能，2023年Q3在强烈市场波动中实现优异防御与适度收益，表明量化投资策略的实用价值。

- 行业轮动从机构仓位信号精准捕捉资金动向并实现稳定超额收益，显示机构动向对市场的重要引导作用。

• 选股系统多维度融合市值、成长、估值、技术形态，有效应对当前波动市场，部分小盘价值策略突出，契合市场短期风格轮动。

- 报告未忽视港股市场差异，开发专用指标模型，有利于投资者跨市场分散风险。

综上，华创证券的量化策略研究体系成熟，具备明显优势和市场适应力，适合稳健追求超额收益的投资者参考布局。2023年Q4建议仍偏重结构性精选，关注重点行业及模型信号变化，动态调整策略以应对市场不确定性。

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参考文献

- 报告全文页码标注详见部分段落后的 [page::页码] 标签。

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