华泰金工 | 短线反弹有望延续

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（来源：华泰证券金融工程）

本周观点：金针探底后，短线反弹有望延续

国庆假期后，海外市场在高利率环境下仍保持韧性，美股三大指数周五集体收涨并录得周度上涨。与此同时，A股内部资金信号出现改善：10月9日早盘，科技板块延续前期调整并拖累市场情绪，但科创50、中证1000和中证A500等核心宽基ETF显著放量，午后主要指数探底回升并集体翻红，收出放量长下影线，形成“金针探底”，该走势通常视作短期情绪见底的信号之一。向后看，若市场量能延续放大，短期修复行情有望延续；反之，若反弹缺乏量能配合，市场仍可能维持高波动震荡。配置上建议延续均衡偏积极的哑铃型结构，以红利、金融作为底仓，关注低位中小盘补涨修复力量。

A股多维打分模型：主要宽基信号边际回暖

A股多维打分模型涵盖估值、情绪、资金、技术四大类共26个底层因子，通过投票法合成12个子维度，再将各子维度的多空择时信号进一步合成为对宽基指数的综合打分。今年以来，多维打分模型_A对万得全A多空择时收益13.65%，上周收益1.43%；多维打分模型_B对万得全A多空择时收益-2.96%，上周收益1.43%。近一周多维打分模型中主要宽基信号边际回暖，但整体仍偏谨慎。

风格择时模型：关注小微盘补涨修复力量

对于红利风格，我们结合中证红利相对中证全指的动量、10Y-1Y期限利差和银行间质押式回购成交量三者的趋势进行择时。本周模型观点转向看多红利。其中，期限利差、相对动量看多红利，银行间市场成交量信号转向看多成长。对于大小盘风格，我们采用基于拥挤度分域的趋势模型进行择时，其中拥挤度采用小盘和大盘的动量之差和成交额之比刻画。当前，大盘拥挤度和小盘拥挤度均在正常区间内，小盘趋势维持占优。

行业轮动模型：关注军工、轻工、机械、汽车零部件、通信设备

行业轮动模型采用遗传规划技术直接对行业指数的量价、估值等特征进行因子挖掘，每季度末更新因子库。模型周频调仓，每周末选出多因子综合得分最高的五个行业进行等权配置。今年以来，模型取得绝对收益-13.64%，跑输行业等权基准7.60 pct。在全球流动性环境仍面临较高不确定性、A股成长-价值风格频繁切换、行业轮动速度较快的背景下，全域训练的因子对市场变化的适应能力下降，模型获取超额收益的能力已连续数周下降，信号的参考价值有所下降。本周，模型持仓不变。

中国境内全天候增强组合：今年以来绝对收益8.35%

中国境内全天候增强组合采用宏观因子风险预算框架，选取增长超预期/不及预期、通胀超预期/不及预期四种宏观风险源作为平价对象；在四象限风险平价的基础上，基于宏观预期动量的观点主动超配看好象限，实现全天候增强。10月配置观点为增配“增长超预期”和“通胀超预期”两个象限：商品端和股票端整体超配，且品种上偏向进攻；债券端整体低配。上周，全天候策略收涨1.73%。今年以来策略的绝对收益为8.35%。

A股多维打分模型：主要宽基信号边际回暖

基于多维打分构建多空择时策略，规则如下：当得分大于0，看多；得分等于0，看平；得分小于0，看空。今年以来，多维打分模型_A对万得全A多空择时收益13.65%，上周收益1.43%；多维打分模型_B对万得全A多空择时收益-2.96%，上周收益1.43%。近一周多维打分模型中主要宽基信号边际回暖，但整体仍偏谨慎。

风格择时模型：小微盘有望突破阻力位

红利风格择时

红利风格择时参考前期报告《红利因子择时与2025Q1行业ETF投资建议——ETF智投系列研究之三》（2025-01-07）。择时的标的为中证红利指数相对中证全指的收益率。择时体系包括三个指标：

1)中证红利相对中证全指的动量：红利风格正向指标；

2)10Y-1Y期限利差：红利风格负向指标——当期限利差走阔时，“借短买长”的投资越有利可图，投资者越倾向于长久期投资，如成长风格，红利资产吸引力削弱；

3)银行间质押式回购成交量：红利风格正向指标——银行间市场成交量越大，说明资金空转程度越严重，对应“资产荒”越严重，红利资产吸引力增强。

三个指标从趋势维度日频发出信号，每日信号取值为0、+1、-1，分别代表看平、看多、看空三种观点。以各维度得分之和的正负性，作为红利风格多空观点的依据。当模型看好红利风格时，全仓持有中证红利；当模型不看好红利风格时，全仓持有中证全指；基准是中证红利和中证全指等权配置，在信号变化日再平衡。

今年以来策略收益为-0.98%，同期基准为0.54%，模型超额收益为-1.52%。本周模型观点转向看多红利。其中，期限利差、相对动量看多红利，银行间市场成交量信号转向看多成长。

大小盘风格择时

大小盘风格择时参考前期报告《基于趋势和拐点的市值因子择时模型》（2025-05-25）。在大多数情况下，大小盘风格的走势不如红利等其他风格温和，因此投资者对待大小盘风格的视角因市场状态而异——在低拥挤的时候，大小盘风格的驱动力源于宏观环境，而宏观基本面的变化较慢，投资者一般更在意风格的中长期趋势而忽视短期波动；在高拥挤的时候，大小盘风格的驱动力源于资金抱团，一旦“击鼓传花”停止，大小盘风格随时可能发生反转，投资者一般会对其短期趋势保持警惕。

以沪深300指数和万得微盘股指数为大小盘风格的代表。首先，我们从动量视角和成交视角计算大小盘风格拥挤度得分：

1)动量之差：计算万得微盘股指数与沪深300指数的10/20/30/40/50/60日动量之差，进一步计算各窗长动量之差的3.0/3.5/4.0/4.5/5.0年分位数的均值，对6个计算窗长下分位数最高的3个结果取均值，作为小盘风格的动量得分；对6个计算窗长下分位数最低的3个结果取均值，作为大盘风格的动量得分。

2)成交额之比：计算万得微盘股指数与沪深300指数的10/20/30/40/50/60日成交额之比，进一步计算各窗长成交额之比的3.0/3.5/4.0/4.5/5.0年分位数的均值，对6个计算窗长下分位数最高的3个结果取均值，作为小盘风格的成交量得分；对6个计算窗长下分位数最低的3个结果取均值，作为大盘风格的成交量得分。

3)将小盘风格的动量得分和成交量得分取均值，得到小盘风格的拥挤度得分，大于90%视为触发高拥挤；将大盘风格的动量得分和成交量得分取均值，得到大盘风格的拥挤度得分，小于10%视为触发高拥挤。

若最近20个交易日中，小盘风格或者大盘风格曾触发过高拥挤，视为模型运行在高拥挤区间中，否则就是运行在低拥挤区间中。在高拥挤区间中，我们采用参数值较小的双均线模型来应对随时可能出现的风格反转；在低拥挤区间中，我们采用参数值较大的双均线模型来跟住风格的中长期趋势。

今年以来策略收益14.00%，同期基准2.83%，模型超额收益11.17%。当前，大盘拥挤度和小盘拥挤度均在正常区间内，小盘趋势维持占优。

行业轮动模型：关注军工、轻工、机械、汽车零部件、通信

遗传规划行业轮动模型的底层资产为33个中信行业指数，因子更新频率为季频，调仓频率为周频。每周末，模型选出多因子综合得分最高的五个行业进行等权配置，次周第一个交易日按均价完成调仓。回测始于2022-09-30，模拟盘跟踪始于2024-05-20。今年以来，模型取得绝对收益-13.64%，跑输行业等权基准7.60 pct。在全球流动性环境仍面临较高不确定性、A股成长-价值风格频繁切换、行业轮动速度较快的背景下，全域训练的因子对市场变化的适应能力下降，模型获取超额收益的能力已连续数周下降，信号的参考价值有所下降。本周，模型持仓不变。

遗传规划模型是采用类似于“生物育种”的原理，直接对行业指数的量价、估值等数据进行挖掘，而不再依托逻辑去设计行业打分规则。

前期报告《量化行业轮动的“崎岖之路”》（2026-03-13）将传统的单目标遗传规划改造为了多目标遗传规划。多目标遗传规划使用|IC|、IC胜率、NDCG@k等三个指标（y1/y2/y3）来同时评价因子的分组单调性、时序稳定性、多头组表现。在NSGA-II算法的加持下，能够挖掘出兼具分组表现单调、超额收益持续、多头表现优秀的行业轮动因子。

传统的单目标遗传规划仅以λ1y1+λ2y2+λ3y3单个目标为因子评价指标，容易陷入“内卷”状态，导致因子同质化、过拟合。NSGA-II算法在不增加时间复杂度的前提下，能够实现等同于执行数十次不同λ1/λ2/λ3单目标遗传规划的效果，这是多目标遗传规划能够提升因子多样性、降低过拟合风险的主要原理。对于挖掘得到的行业轮动备选因子，我们结合贪心策略和方差膨胀系数，将共线性较低的多个因子合成为行业得分。

在最新一期挖掘出来的因子中，权重最大的因子基于估值和动量的相关性构建：

1)在时序上，针对单个行业，用其最近55个交易日的市净率对时间轴索引开展一元线性回归，取残差，再开展滚动10个交易日的zscore标准化，记作变量A；

2)在时序上，针对单个行业，用标准化后收盘价计算12日动量，记作变量B；

3)在时序上，用最近55个交易日的A对B开展一元线性回归，回归系数即最终因子。

中国境内全天候增强组合：今年以来绝对收益8.35%

中国境内全天候增强组合的构建方式参考前期报告《从资产配置走向因子配置：中国版全天候增强策略》（2025-06-03）。报告中提出了一套宏观因子风险平价的框架，强调真正的风险分散不是分散于资产，而是分散于驱动资产的底层宏观风险源。策略构建分为三步：

10月配置观点为增配“增长超预期”和“通胀超预期”两个象限：商品端和股票端整体超配，且品种上偏向进攻；债券端整体低配。上周，全天候策略收涨1.73%。今年以来策略的绝对收益为8.35%。

2) 相关模型均根据历史规律总结，历史规律可能失效；

研报《金工：短线反弹有望延续》2026年10月11日

研究员：徐 特 S0570523050005

研究员：应宗珣 S0570525070009

研究员：王晨宇 S0570522010001 | BTM049

联系人：沈鑫杰 S0570126070135