华泰金工 | 继续配置防御性资产

（来源：华泰证券金融工程）

地缘冲突反复，油价再次突破100美元关口，进一步加剧了全球滞胀担忧。受此影响，纳斯达克等海外股指高位回调，A股和港股市场以震荡为主，全球风险偏好依然承压。配置层面，全天候模型维持超配“低增长+高通胀”象限，建议增配商品和黄金，该策略上周通过超配商品大幅收涨2.33%，今年累计绝对收益达7.67%。A股风格择时模型明确看多红利；行业轮动模型本周选中消费者服务、商贸零售、保险、通信、饮料，整体配置依然偏向价值与防御。

核心观点

本周观点：风险资产高波难降，继续配置防御性资产

地缘冲突反复，油价再次突破100美元关口，进一步加剧了全球滞胀担忧。受此影响，纳斯达克等海外股指高位回调，A股和港股市场以震荡为主，全球风险偏好依然承压。配置层面，全天候模型继续提示滞胀交易风险，维持超配“低增长+高通胀”象限，建议增配商品和黄金；股票内部建议减配非防御性股票并增配红利低波，债券维持平配。该策略上周通过超配商品大幅收涨2.33%，今年累计绝对收益达7.67%。A股择时模型维持谨慎，以控制组合波动率为主；风格择时模型明确看多红利；行业轮动模型本周选中消费者服务、商贸零售、保险、通信、饮料，整体配置依然偏向价值与防御。

A股技术打分模型：维持谨慎观点

A股技术打分模型旨在充分挖掘技术面信息刻画市场状态，基于对当前市场状态的理解，从价格、量能、波动、趋势、拥挤等多维度形成对未来的打分观点。今年以来，模型对万得全A多空择时收益0.16%，同期万得全A收益5.31%，超额收益-5.15%；上周A股技术打分模型收益1.42%，超额收益1.90%。模型最新信号显示，所有宽基得分均处于中性或谨慎区间，建议谨慎参与。

风格择时模型：明确看多红利

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。模型本周对红利风格由看平转为看多：其中，相对动量维持看多，期限利差转为看空，银行间市场成交量转为看多。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，模型运行在低拥挤区间，采用大参数双均线模型判断趋势，观点继续看好小盘风格。

行业轮动模型：看好社服、保险、商贸零售、通信、饮料

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，每季度末更新今年以来，模型取得绝对收益4.43%，跑输行业等权基准2.17 pct。上周市场波动较大，即使是受益于高油价的石油石化行业也单周下跌了4.53%，量化模型获取超额的难度较大，模型最终仅小幅跑输基准0.02 pct。本周模型继续看好消费者服务、商贸零售、保险、饮料，剔除煤炭，纳入通信，整体风格依然偏价值。

中国境内全天候增强组合：今年以来绝对收益7.67%

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。模型月频调仓，3月模型增配“增长不及预期”和“通胀超预期”象限，增配商品和黄金；股票内部减配非防御性股票，增配红利类；债券维持平配。上周美伊地缘冲突反复，能化系和农产品在高油价预期下继续高举高打，策略通过超配商品全周大幅收涨2.33%，今年策略累计收益7.67%。

风险提示：周度模型基于数据和逻辑推演，具有一定的局限性；相关模型均根据历史规律总结，历史规律可能失效。

正    文

01 A股技术打分模型：维持谨慎观点

A股技术打分模型旨在充分挖掘技术面信息刻画市场状态，基于对当前市场状态的理解，形成对未来的打分。模型将“市场状态”这一模糊的概念，细分到价格、量能、波动、趋势和拥挤等五个具体的维度，在各个维度内部共筛选出共10个有效的市场观测指标，并基于单指标分别发出多空择时信号；最后，将10个指标的择时信号等权投票后，形成-1至+1之间的综合打分结果，帮助投资者直观、及时的观测和理解市场。

基于技术打分构建多空择时策略，规则如下：当得分大于+0.33，看多；得分处于-0.33至+0.33之间，看平；得分小于-0.33，看空。今年以来，A股技术打分模型-趋势对万得全A多空择时收益0.16%，同期万得全A收益5.31%，超额收益-5.15%。上周A股技术打分模型-趋势收益1.42%，同期万得全A收益-0.48%，超额收益1.90%。

02 风格择时模型：近一个月哑铃结构表现优异

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11.11%，同期基准为6.92%，模型超额收益为4.19%。模型本周对红利风格由看平转为看多：其中，相对动量维持看多，期限利差转为看空，银行间市场成交量转为看多。

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14.47%，同期基准为7.8%，模型超额收益为6.67%。目前，模型运行在低拥挤区间，采用大参数双均线模型判断趋势，看好小盘。

03 行业轮动模型：看好社服、保险、商贸零售、通信、饮料

遗传规划行业轮动模型的底层资产为32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，其中模拟盘跟踪始于前期报告《双目标遗传规划应用于行业轮动》（2024-05-20）的发布。今年以来，模型取得绝对收益4.43%，跑输行业等权基准2.17pct。上周市场波动较大，即是是受益于高油价的石油石化行业也单周下跌了4.53%，量化模型获取超额的难度较大，模型最终仅小幅跑输基准0.02 pct。本周模型继续看好消费者服务、商贸零售、保险、饮料，剔除煤炭，纳入通信，整体风格依然偏价值。

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《双目标遗传规划应用于行业轮动》（

2024-05-20）将传统的单目标遗传规划改造为了双目标遗传规划。双目标遗传规划使用|IC|和NDCG@5两个指标（y1和y2）来同时评价因子的分组单调性和多头组表现。在NSGA-II算法的加持下，能够挖掘出兼具分组表现单调、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y1+λy2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λ单目标遗传规划的效果，这是双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，将共线性较弱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量价相关性构建，具体计算过程如下：

1)在截面上，用全体行业标准化日度成交额对当日跳空缺口开展带有常数项的一元线性回归，取残差，记作变量A；

2)在过去9个交易日中，取标准化日度成交额最大的交易日索引，记作变量B；

3)在过去50个交易日中，将变量A和B开展时序回归取截取项，记作变量C；

4)计算过去45个交易日变量C和标准化月度开盘价的协方差。

04 中国境内全天候增强组合：今年以来绝对收益7.67%

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：

1)宏观象限划分与资产选择：选择增长和通胀维度，根据是否超预期划分为四象限——增长超预期、增长不及预期、通胀超预期、通胀不及预期。结合“定量+定性”的方式确定各象限适配的资产。

2)象限组合构建与风险度量：象限内资产等权构建子组合，注重刻画象限的下行风险。

3)风险预算模型确定象限权重：每月底，根据“象限观点”调整象限风险预算，从而进行主动超配，实现策略增强。“象限观点”由宏观预期动量指标给出，该指标综合考虑资产价格交易的“买方预期动量”和经济指标预期差体现的“卖方预期差动量”。

今年3月模型增配“增长不及预期”和“通胀超预期”象限，增配商品和黄金；股票内部减配非防御性股票，增配红利类；债券维持平配。上周美伊地缘冲突反复，能化系和农产品在高油价预期下继续高举高打，策略通过超配商品全周大幅收涨2.33%，今年策略累计收益7.67%。

风险提示

1)周度模型基于数据和逻辑推演，具有一定的局限性；

2)相关模型均根据历史规律总结，历史规律可能失效。

相关研报

研报：《继续配置防御性资产》2026年3月15日

研究员：何   康 S0570520080004 | BRB318

研究员：徐   特 S0570523050005

研究员：韩   晳 S0570520100006

联系人：李   薇 S0570124070087

联系人：孙浩然 S0570124070018