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核心觀點(diǎn)
　　截至8月11日，當(dāng)前A股市場(chǎng)整體尚未出現(xiàn)主線風(fēng)格，放至2023年以來(lái)來(lái)看，小市值、低波動(dòng)、低估值等風(fēng)格的表現(xiàn)較好，短期來(lái)看高成長(zhǎng)風(fēng)格表現(xiàn)相對(duì)較優(yōu)；在主體風(fēng)格較弱的環(huán)境中，因子動(dòng)量策略仍舊取得了較為穩(wěn)定的收益；相較于風(fēng)格因子，跟蹤中的量?jī)r(jià)因子大多取得了較好的表現(xiàn)，其中量?jī)r(jià)同步變化以及動(dòng)量效應(yīng)更強(qiáng)的因子表現(xiàn)更好。
　　▍因子離散化模型顯示當(dāng)前主線風(fēng)格尚未形成。1）因子離散化模型追求波動(dòng)率解釋度的同時(shí)兼顧直觀性和可投資性，提高模型的泛化效果和迭代空間；2）截至2023年8月11日，小市值、低波動(dòng)、低估值等風(fēng)格表現(xiàn)較好，其年內(nèi)超額收益分別為14.07%、5.62%和5.51%；2023年7月1日至2023年8月11日，市場(chǎng)沒有明顯的占優(yōu)風(fēng)格，高成長(zhǎng)風(fēng)格的表現(xiàn)相對(duì)較優(yōu)。
　　▍因子動(dòng)量策略顯示，趨勢(shì)性風(fēng)格正在逐漸形成，較大盤而言小盤更具優(yōu)勢(shì)。1）通過離散化風(fēng)險(xiǎn)模型求解出的因子收益率具有明顯的動(dòng)量特征，過去二十日的累計(jì)因子收益具有較好的輪動(dòng)效果；2）2023年截至8月11日，滬深300、中證500和中證1000風(fēng)格因子動(dòng)量組合的超額收益分別為1.98%、2.10%和1.05%，7月的超額收益分別為0.93%、0.45%和-0.07%。3）以當(dāng)前時(shí)點(diǎn)看，8月建議關(guān)注建筑、建材、通信、非銀行金融、鋼鐵等行業(yè)以及小市值、低動(dòng)量、低流動(dòng)性以及低估值等風(fēng)格。
　　▍市場(chǎng)反彈的環(huán)境中，價(jià)格和成交量同步變化的兩類因子表現(xiàn)更佳。1）綜合考慮成交量和價(jià)格的變化構(gòu)建了四類量?jī)r(jià)變化因子，其中價(jià)升量升、價(jià)跌量升和價(jià)跌量跌三類屬于有效因子；2）以中證全指為樣本空間，月頻調(diào)倉(cāng)頻率下2015年1月1日-2023年8月11日，因子的分組表現(xiàn)以及多空凈值表現(xiàn)穩(wěn)定，2023年截至8月11日，三類因子的多空收益分別為3.26%、-11.82%和12.13%；今年7月的收益分別為10.45%、0.45%和10.67%。
　　▍分時(shí)段博弈因子中，更強(qiáng)動(dòng)量效應(yīng)的早午盤博弈因子的表現(xiàn)更佳。1）不同投資者偏好交易的時(shí)段不同，我們通過剝離出具有不同效應(yīng)的時(shí)段，并用具有不同特征的收益率因子來(lái)表征不同投資群體的力量，構(gòu)建博弈因子，結(jié)果顯示該類因子具有顯著的動(dòng)量效應(yīng)；2）以中證全指為樣本空間，月頻調(diào)倉(cāng)頻率下2015年1月1日-2023年8月11日，因子的分組表現(xiàn)以及多空凈值表現(xiàn)穩(wěn)定，2023年截至8月11日，兩類博弈因子的多空收益分別為4.14%和9.30%；今年7月的收益分別為2.05%和9.96%。
　　▍風(fēng)險(xiǎn)因素：因子失效；模型失效；歷史數(shù)據(jù)不代表未來(lái)。