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极致风格高Beta组合单月录正收益,10月推荐大盘价值风格【华福金工·李杨团队】

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来源:市场投研资讯

(来源:贝塔阿尔法)

// 核心结论 //

多策略选股策略

策略在2026年10月对子策略的权重配置在价值股策略权重占比最高,约43.51%,在质量选股策略上的权重占比最小,约8.13%。2026年9月多策略选股策略绝对收益-3.29%,多策略选股策略相对中证全指超额收益2.21%。

极致风格高BETA选股策略

2026年10月策略在大盘价值策略权重占比最高,为87.35%,在小盘价值策略上的权重占比最小,为12.65%。9月极致风格高Beta策略绝对收益0.28%,极致风格高Beta策略相对中证全指超额收益5.98%。

“红利+”优选股票策略

2026年9月,“红利+”优选股票策略绝对收益-0.86%,相对中证全指指数超额收益4.78%,相对红利收益指数超额收益2.83%。策略持仓合计选入30支股票,平均市值690.87亿元,主要分布在银行、电力及公用事业和汽车,权重占比分别为16.67%、10.00%、10.00%。

均线趋势策略

2026年9月,策略绝对收益为-5.38%,相对中证全指超额收益0.67%。策略持仓合计选入40支股票,主要分布在石油石化和煤炭,权重占比合计为48.21%,其余分布在基础化工、电子、通信等行业。

情绪价量策略

2026年9月,情绪价量策略top50组合绝对收益-7.34%,相对中证全指指数超额收益-2.07%。top100组合绝对收益-7.07%,相对中证全指指数超额收益-1.79%。策略持仓合计选入50支股票,主要在电子、通信和机械上分布相对集中,分别占34%、16%、14%。9月情绪平均分约为0.70,截至2026年9月30日情绪评分0.71,情绪上涨。

科创板策略

2026年9月,科创板策略组合绝对收益4.99%,相对科创50指数超额收益4.60%。2026年以来策略绝对收益为60.16%,相对科创50指数超额收益40.71%。策略持仓合计选入30支股票,主要分布在电子行业,权重占比54.71%。

本报告所有分析均基于公开信息,不构成任何投资建议;若市场环境或政策因素发生不利变化将可能造成行业发展表现不及预期;报告采用的样本数据有限,存在样本不足以代表整体市场的风险,且数据处理统计方式可能存在误差;过往业绩不代表未来表现;历史规律总结仅供参考,或不会完全重演。

// 报告正文 //

01

市场回顾

1.1 主要市场特征

9月整体A股市场上涨。9月沪深300指数收益率为-5.78%,中证1000收益率-6.07%,中证500收益率-6.50%,创业板收益率-8.82%。


9月板块收益情况相较于8月变动较大。中信一级行业排名前3的行业为房地产、银行、医药,涨幅不超过10%。有色金属、电力设备及新能源、电子等行业领跌,跌幅超过5%。


1.2 选股策略业绩汇总

本文合计收录多策略选股组合、极致风格高BETA组合、“红利+”优选股票策略、均线趋势策略、情绪择时下的价量策略和科创板策略合计6个选股策略。9月极致风格高BETA组合取得正绝对收益,多策略选股组合、极致风格高BETA组合、“红利+”优选股票策略、均线趋势策略和科创板策略取得正超额收益,极致风格高BETA组合跑进偏股基金指数成份排名的前7.10%。

今年以来科创板策略绝对收益仍显著为正,绝对收益率达到60.16%,相对于科创50指数超额4.60%,跑进偏股基金指数成份排名的前1.00%。均线趋势策略、情绪择时下得价量策略今年以来截止9月30日区间收益均超10%。


02

多策略选股

2.1 组合最新持仓

复盘过去十年的A股表现,市场存在明显的风格切换,行情在价值、成长等风格中不断切换。周期角度,风格轮动存在一定的持续性,行情可以维持较长的时间,不同风格间的有效配置可以较为平稳地穿越各类市场环境。其中包含四个子策略,分别为价值股策略、成长股策略、质量选股策略、出清选股策略。四个子策略的驱动要素存在显著区别,各自适应的市场环境差异明显,我们将以上四个子策略进行多策略配置,以传统风险平价以及动量优化的风险平价调整权重,构建股票组合。传统风险平价追求子资产对组合贡献均等的风险,核心要素为子资产的风险指标。动量优化根据策略的波动和动量特征,调整对应风险贡献,提升配置效果。

本文跟踪的多策略选股组合根据子策略过去12个月的风险特征,并以子策略过去80日动量秩排序调整其在多策略选股组合风险贡献度占比,截至2026年9月30日数据显示,策略在2026年10月对子策略的权重配置如下图,在价值股策略权重占比最高,约43.51%,在质量选股策略上的权重占比最小,约8.13%。


策略2026年10月推荐组合含股票49只股票。持仓的股票在普冉股份、深圳能源、东方明珠等股票上权重较高,占比分别为4.84%、4.35%、4.35%。行业分布上,相对集中于电子,占比为36.11%。最新持仓股票平均市值1046.99亿元。策略10月建议持仓单边换手率约为41.28%。




2.2 策略月度跟踪

本报告针对多策略选股策略月度业绩统计区间为2026年8月31日至2026年9月30日。2026年9月多策略选股策略绝对收益-3.29%,多策略选股策略相对中证全指超额收益2.21%。


从多策略选股组合持仓的各风格暴露均值与风格因子收益上看,2026年9月持仓股票在Beta、市值、估值、动量、波动率和流动性上获得正收益。2026年9月的持仓在中市值、Beta、估值、流动性、波动率和杠杆上呈正向暴露,而在成长、动量、盈利和市值上呈负向暴露。

2026年10月份最新持仓的因子暴露情况相比2026年9月存在一定变动,相对于2026年9月份,持仓在估值上的正向暴露有所收敛,在盈利和市值上的负向暴露有所放大。


2.3 策略历史业绩

多策略选股策略组合相对中证全指指数超额收益显著,各年度超额表现相对稳定。从年化收益表现上看,策略取得不错的收益表现,相对于中证全指指数自2017年初至2026年9月30日年化超额收益11.30%,信息比为1.27。



03

极致风格高BETA选股策略

3.1 组合最新持仓

我们将非ST的个股按照大小市值和成长价值筛选标准进行交叉分组,共得到4个分组,分别为大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值。对于大小盘筛选标准,全市场A股自由流通市值累计百分位前60%的个股划分为大市值,自由流通市值累计百分位在75%至95%的个股划分为小市值;对于成长价值的划分,我们分别计算四个价值因子,月末排名后50%和前50%的个股分别划分为价值和成长个股。

基于量价和基本面因子分组单调性判断的选股能力强弱、因子有效性(IC、ICIR)排序,筛选单一风格的强势特指因子,并针对不同风格象限,分别构建单一风格增强策略。

对于大盘价值,我们采用低换手低波动高股息策略。在大盘价值股票基础池中,剔除截面上盈利质量排名靠后的个股,剩余个股用波动率、换手和高股息等因子进行排序优选,构建低换手低波动高股息策略。

对于大盘成长,我们采用剔除高波动的盈利预期平衡策略。在大盘成长股票基础池中,剔除截面上波动率、换手率排名靠前的个股,剩余个股用盈利质量、预期净利润相关因子进行排序优选,构建剔除高波动的盈利预期平衡策略。

对于小盘价值,我们采用剔除低盈利的低波反转增强策略。在小盘价值股票基础池中,剔除截面上盈利、预期增速排名靠后的个股,剩余个股用低波动、反转、小市值因子进行排序优选,构建剔除低盈利的低波反转增强策略。

对于小盘成长,我们采用低盈利高预期组合策略。在小盘成长股票基础池中,剔除截面上短期反转排名后30%的个股,剩余个股用预期净利润增长年率、一致性修正因子和月换手率因子优选,构建低盈利高预期组合策略。

本文跟踪的极致风格高BETA选股策略根据子策略过去12个月的风险特征,并以子策略过去80日动量秩排序调整其在极致风格高BETA选股策略占比,截至2026年9月30日数据显示,策略在2026年10月对子策略的权重配置如下图,本期选出大盘价值和大盘成长两个策略,在大盘价值策略权重占比最高,为87.35%,在小盘价值策略上的权重占比最小,为12.65%。


策略2026年10月推荐组合含股票70只股票。持仓的股票在贵州茅台、招商银行、建设银行、农业银行等股票上相对集中,占比均为8.735%。行业分布上,相对集中于银行。最新持仓股票平均市值1447.38亿元。





3.2 策略月度跟踪

本报告针对极致风格高Beta策略月度业绩统计区间为2026年8月31日至2026年9月30日。9月极致风格高Beta策略绝对收益0.28%,极致风格高Beta策略相对中证全指超额收益5.98%。


从极致风格高BETA选股策略持仓的各风格暴露均值与风格因子收益上看,9月持仓股票在估值、市值、中市值和盈利因子上获得正收益。9月的持仓在估值、动量、盈利和杠杆因子上呈正向暴露,而在市值、中市值、流动性、成长、beta和波动率因子上呈负向暴露。

2026年10月份最新持仓的因子暴露情况相比2026年9月存在一定变动,10月在估值的正向暴露有所收窄,在杠杆和盈利的正向暴露有所放大。持仓在动量上的暴露由正转负,在波动率上的暴露由负转正。持仓在beta、流动性、市值和中市值上的负向暴露有所放大,在成长上的负向暴露有所收窄。


3.3 策略历史业绩

极致风格高BETA组合相对中证全指指数超额收益显著,各年度超额表现相对稳定。从年化收益表现上看,策略取得不错的收益表现,相对于中证全指指数自2011年5月31日至2026年9月30日年化超额收益20.43%,信息比为2.14。


04

“红利+”优选股票策略

4.1 组合最新持仓

我们在红利策略的基础上,根据股息率要素筛选出“红利+”优选的股息率增强股票组合。根据股票的波动、ROE、估值和盈利增长等因子,筛选出具备该因子特征的股票。同时满足几类因子特征的股票被定义为“红利+”优选股票池。在此基础上,我们为规避股票组合中较小市值股票权重占比过高带来的风格偏移,我们仅从优选股票池中中证800指数和中证1000指数的成分股中挑选高股息标的,最终筛选出30只股票构成“红利+”优选股票策略。

根据模型最新结果,2026年10月红利+选股策略推荐如下表。最新持仓股票平均市值690.87亿元,中信一级行业在银行、电力及公用事业以及汽车上分布相对集中,分布分别占16.67%、10.00%、10.00%。




4.2 策略月度跟踪

2026年9月,“红利+”优选股票策略绝对收益-0.86%,相对中证全指指数超额收益4.78%,相对红利收益指数超额收益2.83%。2026年以来截至9月30日,“红利+”优选股票策略绝对收益-0.30%,相对中证全指指数超额收益4.48%,相对红利收益指数超额收益10.63%。


从组合各风格暴露均值与风格因子收益上看,2026年9月持仓股票在市值、估值、动量和盈利上取得了正向收益。2026年9月持仓在估值、盈利、杠杆和中市值上呈正向暴露,而在Beta、成长、流动性、动量、市值和波动率上呈负向暴露。

2026年10月份最新持仓与2026年9月因子暴露情况存在差异,相对于2026年9月份,在估值、盈利、杠杆和中市值的正向暴露有所收敛,在Beta、流动性、波动率和市值的负向暴露有所收敛,在成长的负向暴露有所放大。


4.3 策略历史业绩

“红利+”优选股票策略组合相对中证全指超额收益显著,各年度超额表现相对稳定。从年化收益表现上看,“红利+”优选股票策略取得不错的收益表现,2011年5月3日至2026年9月30日年化收益13.96%,相对于中证全指年化超额收益10.82%,信息比为0.94,相对于红利收益指数的超额收益为6.33%。



05

均线趋势策略

5.1 组合最新持仓

我们认为均线的相对位置可以象征趋势和反转状态,时间周期短的均线反映最新的价格走势变化,周期长的均线可以更好的过滤噪音,那么短均线与长均线位置的相对高低可以表征股价所处的趋势状态。因此我们以中证800作为基础股票池,根据“(20日均线-240日均线)/20日均线”因子作为趋势强度的因子,采用流通市值加权法划分高低趋势组,认为低趋势组可能处于拉涨初期,后续存在长期趋势收益。在低趋势组中采用质量因子等权打分选取前41支股票作为持仓。

截至2026年9月30日数据显示,2026年10月均线趋势策略推荐如下表。最新持仓股票平均市值2047.84亿元,中信一级行业在石油石化分布相对集中,占30.31%,其次为煤炭,占17.90%。




5.2 策略月度跟踪

本报告对该策略的统计区间为2026年8月31日至2026年9月30日。2026年9月,均线趋势策略绝对收益-5.38%,相对中证全指超额收益0.67%。


从投资组合各风格暴露均值与风格因子收益上看,9月持仓股票在估值、中市值和盈利因子上取得正向收益,在成长、波动率、流动性、动量、Bata、市值和杠杆因子上均获取负向收益。9月持仓在盈利、杠杆、估值、动量和市值因子上呈正向暴露,而在Beta、中市值、成长、流动性、和波动率因子上呈负向暴露。

2026年10月份最新持仓的因子暴露情况与2026年9月结构略有不同,在盈利、动量和市值因子上的正向暴露有所放大,在杠杆因子上的正向暴露有所收敛。估值因子暴露由正向转为负向。在Beta、中市值、流动性和波动率因子上的负向暴露有所放大,在成长因子上的负向暴露有所收敛。


5.2 策略历史业绩

均线趋势策略相对中证全指超额收益显著,各年度超额表现相对稳定。从年化收益表现上看,增强策略取得不错的收益表现,2016年1月4日至2026年9月30日年化收益16.20%,相对于中证全指自2016年1月4日至2026年9月30日年化超额收益15.19%,信息比为0.98。2026年以来策略绝对收益为13.72%,相对中证全指超额收益19.17%。



06

情绪价量策略

6.1 组合最新持仓

我们在传统的量价分析方法的基础上,结合量能和价能要素获得价量共振因子。同时,我们使用市场情绪评分LWMA240进行情绪择时。在此基础上,综合价量共振、波动、流动性、估值和ROE等因子筛选出具备这些因子特征的股票并进行因子打分。在此过程中,我们会根据LWMA240评分的正负调整情绪相关的因子打分方向并且规避了价量共振程度过高所带来的扰动以优化股票池。最终筛选出因子等权打分最高的50只股票构成情绪择时下价量选股策略。

根据情绪评分模型,自2026年9月1日至2026年9月30日区间内,触发-2分标签0次,触发2分标签7次。9月情绪平均分约为0.70,截至最新(2026年9月30日)情绪评分0.71,情绪上涨。


截至2026年9月30日数据显示,2026年10月情绪价量策略推荐如下表,其中包含50只股票。最新持仓股票平均市值567.14亿元,中信一级行业在电子、通信和机械上分布相对集中,分别占34%、16%、14%。其次是有色金属和基础化工,分别占比12%、6%。




6.2 策略月度跟踪

2026年9月,情绪价量策略top50组合绝对收益-7.34%,相对中证全指指数超额收益-2.07%。top100组合绝对收益-7.07%,相对中证全指指数超额收益-1.79%。2026年以来截至9月30日,情绪价量策略top50组合绝对收益10.84%,相对中证全指指数超额收益16.15%;top100组合绝对收益4.57%,相对中证全指指数超额收益9.59%。


从组合各风格暴露均值与风格因子收益上看,9月持仓股票在市值、Beta、流动性、波动率和成长的风格暴露上取得了正向收益。9月持仓在流动性、中市值、动量、Beta、波动率、成长和杠杆上呈正向暴露,而在市值、盈利和估值上呈负向暴露。

2026年10月份最新持仓与2026年9月因子暴露情况存在差异,相对于2026年9月份,在Beta、流动性和动量上的正向暴露有所放大,在成长、杠杆、中市值和波动率上的正向暴露有所收敛。持仓在估值和盈利因子上的负向暴露有所放大,在市值上的负向暴露有所收敛。


6.2 策略历史跟踪

情绪价量策略相对中证全指超额收益显著,各年度超额表现相对稳定。从年化收益表现上看,情绪价量策略取得不错的收益表现,2014年9月3日至2026年9月30日top50组合年化收益23.95%,top100组合年化收益22.24%;相对于中证全指自2014年9月3日至2026年9月30日top50组合年化超额收益18.33%,信息比为1.09,top100组合年化超额收益16.71%,信息比为1.09。




07

科创板策略

7.1 组合最新持仓

科创板增强思路:1)重预期、重研发:剔除FY1分析师预期因子相对较低的股票2)优选长期分析师预期相对有效的企业;2)现金流、估值:初创企业投入研发对现金流挤压太严重,需要等到现金流有所改善的时期才合适介入,剔除PCF过高企业。3)波动率具有均值回复现象,过高的波动率意味着行情反转换手率和波动率太高(泡沫或恐慌),剔除换手波动最高的股票。4)趋势突破:在趋势向上的股票中寻找波动率放大的股票,这类股票后续上涨的持续性会更高。我们结合以上要点构造了科创板剔除低预期高波动的趋势捕捉策略,该策略在整个科创板内部选股,基准为科创50。

截至2026年9月30日数据显示,2026年10月科创增强策略推荐如下表,其中包含30只股票。最新持仓股票平均市值180.53亿元,电子行业在电子上分布相对集中,分布占54.71%。其次是医药和计算机,分别占到14.30%、10.69%。




7.2 策略月度跟踪

2026年9月,科创板策略组合绝对收益4.99%,相对科创50指数超额收益4.60%。2026年以来截至9月30日,科创板策略组合绝对收益60.16%,相对科创50指数超额收益40.71%。


从组合各风格暴露均值与风格因子收益上看,2026年9月持仓股票在市值、动量、流动性、波动率和Beta上取得了正向收益。2026年9月持仓在中市值、Beta、流动性、杠杆和波动率上呈正向暴露,而在成长、动量、盈利、估值和市值上呈负向暴露。

2026年10月份最新持仓与2026年9月因子暴露情况存在差异,相对于2026年9月份,在杠杆上的正向暴露有所放大,在Beta、流动性、中市值、波动率上的正向暴露有所收敛,在盈利、成长和市值上的负向暴露有所放大,在估值和动量上的负向暴露有所收敛。


7.3 策略历史跟踪

科创板策略相对科创50超额收益显著,各年度超额表现相对稳定。从年化收益表现上看,科创板增强策略取得不错的收益表现,2020年1月2日至2026年9月30日策略组合年化收益39.43%;相对于科创50自2020年1月2日至2026年9月30日组合年化超额收益30.65%,信息比为1.53。


08

若市场环境或政策因素发生不利变化将可能造成行业发展表现不及预期;报告中相关数据仅供参考不构成投资建议;报告采用的样本数据有限,存在样本不足以代表整体市场的风险,且数据处理统计方式可能存在误差。市场存在一定的波动性风险。

研究报告名称:《极致风格高Beta组合单月录正收益,10月推荐大盘价值风格——策略化选股月报(2026/10)》

对外发布时间:2026年10月11日

报告发布机构:华福证券研究所

本报告分析师:李杨 SAC:S0210524100005;赵馨 SAC:S0210525010002;熊颖瑜 SAC:S0210524100007

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