执行摘要

2024年下半年至2025年上半年，A股市场呈现出“挖坑”后反弹，并以震荡和结构性行情为主导的特征。这一时期，市场受到政策支持和充裕流动性的显著影响，同时伴随着市场领导风格的显著转变。在此背景下，对短期市场情绪、流动性及结构性增长主题高度敏感的量化因子表现突出。具体而言，小盘股（规模）、成长（特别是科技相关）以及价量（动量/换手率）因子展现出较强的稳健性，而质量因子也持续贡献正阿尔法。

鉴于当前市场环境，量化投资者应优先考虑动态的因子配置策略，重点关注小盘股和成长型股票的敞口，并积极管理交易成本和因子拥挤度。此外，整合市场情绪和ESG（环境、社会、治理）因素的分析，对于全面获取阿尔法收益和有效管理风险变得日益关键。

I. 近期A股市场动态 (2024下半年 - 2025上半年)

A. 市场表现与主要特征

A股市场在2025年开年遭遇“开门黑”，沪指在最初的三个交易日内累计跌幅达到4.32% 。然而，市场随后迅速反弹，主要指数（沪指、深成指、创业板指）在2025年1月7日集体收涨 。此次反弹中，中小盘题材股表现活跃，全市场超过4300只个股上涨，逾百只个股涨停或涨幅超过10% 。沪深两市全天成交额达到1.08万亿元，较前一交易日放量180亿元 。

从行业表现来看，电子、综合、通信、计算机和有色金属等板块涨幅居前，其中电子板块盘中拉升4.28%，并掀起涨停潮 。AI芯片、Chiplet概念、铜缆高速连接、PCB和EDR概念等方向也大幅上涨 。医药生物、煤炭和公用事业等板块则出现下跌 。

市场初期下跌的原因被归结为多方面因素。一方面，2024年12月政治局会议及中央经济工作会议定调后，国内政策进入“空窗期”，海外降息预期放缓，影响了市场对政策的预期 。另一方面，岁末年初，临近年报预告日，市场风险偏好回落，导致此前由预期主导的中小盘股和部分科技股调整幅度较大 。大规模进场资金的短期性质，在元旦前技术破位后，资金短期预期趋同，导致了快速杀跌 。

当前A股市场近期动态受到短期资金流动和投资者情绪预期的显著影响，而非仅仅由长期基本面改善驱动。市场在经历“开门黑”后的快速反弹，以及短期投机性资金的大规模进场，都表明了这一点。当短期、预期驱动的资金占据主导时，那些能够捕捉这些快速变化的因子（如动量、价量、流动性、情绪）往往表现更佳。这意味着，传统的长期基本面因子在此类市场中可能表现滞后或波动性更高，因此，基于情绪和资金流动的战术性因子配置至关重要。

展望2025年第二至第三季度，市场预计将处于“震荡区间” 。然而，这种震荡被视为“填坑行情”，之后可能出现向上突破，并受到政策和外部事件的驱动 。部分分析师甚至预计2025年下半年市场将呈现“震荡抬升”的趋势 。尽管市场整体呈现震荡格局，但科技、新消费和高股息金融等特定板块持续展现出强势或成为“主线” 。这表明市场并非均匀平淡，而是存在显著的结构性机会。因此，量化策略应侧重于识别和投资这些表现优异的结构性主题，而非仅依赖于大盘的整体走势。

下表总结了2024年下半年至2025年上半年A股市场的关键表现指标：

指标类别	指标名称	2024下半年表现	2025上半年表现 (截至5月)	市场特征/驱动因素
主要指数表现	沪指	震荡调整	1月“开门黑”后反弹，1月7日涨0.71%	短期资金主导，政策预期波动
	深成指	震荡调整	1月7日领涨，涨1.14%	中小盘题材活跃
	创业板指	震荡调整	1月7日涨0.7%	科技股受预期主导，波动较大
交易活跃度	全天成交额	波动较大	1月7日达1.08万亿元，放量180亿元	短期资金活跃度高
市场广度	上涨个股数量	波动较大	1月7日超4300只个股上涨，逾百股涨	中小盘题材股相对活跃
领先板块/概念	电子、综合、通信、计算机、有色金属	表现突出	电子板块涨4.28%，AI芯片、Chiplet等概念大涨	科技创新、新质生产力
	新消费、银行、油气、港口航运、军工信息化、软件开发、能源金属、采掘、电池	结构性机会	银行股创新高，油气股爆发 ；科技和新消费仍是主线	产业趋势、政策导向、避险需求
滞后板块	医药生物、煤炭、公用事业	表现较弱	遗憾收跌	市场风格切换
市场定性	市场性质	震荡调整，结构分化	“开门黑”后“挖坑”反弹，震荡区间	政策预期、风险偏好、短期资金

B. 宏观经济与政策背景

政策支持是A股市场稳定的核心驱动力。2025年的主基调是“适度宽松”，无论是国债发行还是股市政策都相对友好 。尽管2024年12月政治局会议和中央经济工作会议后政策预期有所下行，导致市场调整，但分析认为2025年下半年宏观政策有望加力 。A股市场对政策预期的敏感性以及在潜在行情启动前经历“挖坑”走势，都表明了政策相关因子或能捕捉政策影响的因子（例如，与特定行业增长、基础设施投资主题相关的因子）将至关重要。市场在政策不确定性期间的盘整，可能为政策明朗后带来的机会创造了条件。因此，量化策略应考虑纳入能够识别政策受益者或与国家战略目标（如“新质生产力” ）相符的行业的因子，并关注捕捉市场情绪对政策公告反应的因子。

中国经济基本面持续改善为A股市场长期向上提供了有力支撑 。2025年中国政府设定了与2024年相同的5%增长目标 。2024年12月，制造业采购经理指数（PMI）为50.1%，非制造业商务活动指数和综合PMI产出指数均为52.2%，均位于扩张区间，显示企业生产经营活动加快，经济景气水平延续回升向好态势 。工业企业利润降幅在2024年11月收窄，反映效益状况有所改善 。

流动性方面，充裕的流动性被视为牛市的根基 。全球流动性预计也将保持宽松，多国央行选择降息 。此外，“耐心资本”的入市有望降低股权风险溢价，为市场估值带来上行空间 。

C. 板块表现与热点

2025年第一季度，电子、综合、通信、计算机和有色金属等板块表现突出 。AI芯片、Chiplet概念、铜缆高速连接、PCB和EDR概念等高科技方向也大幅上涨 。科技和新消费被认为是市场的主线 。同时，高股息股票（特别是银行板块）也表现强势 。油气、港口航运、军工信息化、软件开发、能源金属、采掘和电池等板块也录得涨幅 。

与此相对，医药生物、煤炭和公用事业等板块表现较弱 ，部分科技股在前期上涨后出现回调 。

值得注意的是，科创板作为极致成长风格的代表，自2024年“924行情”以来引领市场从价值风格转向成长风格 。科创板聚焦半导体、生物医药、新能源、高端装备等新兴产业，与中国产业转型方向高度契合，并受益于“新质生产力”等产业红利和“科创板八条”等政策支持，硬科技属性持续强化 。在中美科技博弈背景下，科创板在“自主可控”的时代使命下发展壮大，成为国内突破“卡脖子”技术的主力军 。

A股市场板块轮动显著，且存在明确的“主线”板块，这表明阿尔法收益的很大一部分将通过行业特定或主题驱动的因子策略来获取，而非依赖于广泛的市场因子。科创板的强劲表现及其与“新质生产力”的契合，进一步凸显了这种结构性机会。因此，量化投资者应采用能够动态识别和配置领先板块或强势主题的策略。这可能包括行业动量因子、产业链因子 ，或与创新和新消费趋势相关的另类数据因子。重点在于捕捉整体震荡市场中的“结构性机会” 。

II. 量化因子基础

A. 量化因子定义

在量化选股中，“因子”被定义为能够解释个股收益差异并帮助进行资产定价的特征 。因子的有效性主要体现在其预测能力上 。然而，历史数据中验证的规律并不保证在未来市场中持续有效 。

量化因子通常分为“风险因子”和“阿尔法因子”：

• 风险因子：主要强调风险来源，对收益具有很强的解释能力，但通常缺乏对未来相对收益的预测能力，尤其是在被学术界广泛研究和公开后 。常见的风险因子包括市值、市盈率、市净率、流动性和残差波动率等 。
• 阿尔法因子：旨在稳定贡献超额收益，其构建通常更为复杂或依赖独特的数据来源 。不同机构的阿尔法因子往往具有较低的相关性 。

A股市场在运行机制、发展阶段、投资者结构和融资成本等方面与海外市场存在较大差异。例如，海外量化产品多以“市场中性+杠杆”为主，力求减少风险因子暴露，而国内量化多头产品线规模占比最高，放开风险因子约束并未显著增加净值波动，反而有助于阿尔法因子的发挥 。

因子有效性的动态性，以及风险因子早期曾是阿尔法因子但随后失去预测能力的现象，都突出了持续研究和动态调整因子模型的必要性。因子可能随时间推移从阿尔法生成器转变为单纯的风险解释器。这意味着，静态的因子模型容易失效，量化投资者必须不断进行因子研究、回测和验证，以识别新的阿尔法来源，并根据现有因子拥挤度或预测能力下降的情况进行模型调整。这要求强大的研究基础设施和灵活的投资流程。

B. 关键因子类别

阿尔法因子根据数据来源可分为：

• 价量因子：基于价格走势、成交量、成交额和换手率等市场交易数据 。可分为短周期（高频和日内）和中长周期（持仓周期通常为1-20天左右）。目前，中周期价量因子在A股策略中配置占比较高 。
• 基本面因子：基于公司财务数据，包括估值（如市盈率、市净率）、成长性（如盈利增长、收入增长）和盈利质量等 。
• 事件驱动因子：偏短周期的因子，由财报发布、盈利预增、预计扭亏或突发事件等触发 。
• 另类数据因子：从非传统数据源（如卫星图像、社交媒体情绪、供应链数据等）构建的因子。

此外，一些常见的量化因子（通常是风险因子和阿尔法因子的结合）包括：

• 价值因子：基于低估值倍数（如市净率、市盈率、市销率） 。
• 成长因子：基于企业盈利或收入的增长率 。
• 动量因子：基于股票过去的价格表现，可分为时序动量和截面动量 。
• 质量因子：衡量公司的财务健康状况、盈利能力和盈利稳定性。例如，股本回报率（ROE）、应计项目比率和财务杠杆率 。MSCI的质量因子模型使用ROE衡量当前盈利能力，通过EPS增速波动率评估盈利稳定性，并用债务股本比检验财务健康度 。标普则使用ROE、应计项目比率和财务杠杆率 。
• 规模因子：通常指小盘股溢价，即小市值股票倾向于跑赢大市值股票的现象 。
• 波动率因子：衡量股票价格的波动程度 。
• 流动性因子：衡量股票在不显著影响价格的情况下交易的便利程度 。
• 情绪因子：捕捉投资者情绪，常通过价量数据 12或新闻舆情等构建。
• ESG因子：将环境、社会和治理因素纳入投资决策，旨在揭示财务信息之外的收益和风险信息，从而降低尾部风险并增强投资收益 。

III. 量化因子在近期A股市场条件下的表现分析

A. 因子整体表现趋势

2024年，A股市场的因子表现呈现出从基本面因子向价量因子的显著转变。上半年，基本面因子表现较优，而下半年，价量因子表现突出，尤其是在10月和11月 。进入2025年第一季度，价量因子继续保持强势，整体表现优于基本面因子 。

小盘股表现持续优异。采用多因子策略对国证2000和中证1000等小微盘指数进行增强，其增强难度最低，区间年化超额收益普遍超过17% 。这与市场风格向小盘股的转变趋势相符 。

B. 特定因子表现深度分析 (2024下半年 - 2025上半年)

• 成长因子：在2025年第一季度整体表现强劲，尤其受到科创板的推动。科创板作为极致成长风格的代表，引领市场从价值风格转向成长风格 。
• 质量因子：在2025年3月跑赢沪深300指数0.71% ，显示其在市场震荡中的稳健性。
• Beta因子：高Beta股票在2025年第一季度的前两个月表现显著，但在3月份迅速回吐了涨幅，这表明其波动性较高，且受市场情绪影响较大。
• 规模因子（小盘股）：持续占据优势，量化策略在小市值股票配置上具有天然优势，尤其是在震荡市场和充裕流动性环境下 。
• 价量因子：在2024年11月表现突出 ，并在2025年第一季度继续保持活跃和强势 。这些因子在捕捉行业轮动方面表现出显著能力 。
• 基本面因子（如ROE）：在2024年12月显示出修复迹象，其中ROE多空月度收益达到7.2%。
• 情绪因子：尽管市场情绪普遍偏低 ，但研究表明情绪因子能显著提升多因子模型对股票收益的解释力，尤其在市场波动剧烈时，投资者情绪变化对股市影响更为显著 。价量因子常被用于捕捉市场情绪 。
• ESG因子：尽管缺乏具体的近期表现数据，但ESG整合被认为能够通过考虑非财务信息来降低尾部风险并提升投资收益 。公司治理（G）因素被发现与收益的相关性最强且最一致 。

2024年下半年基本面因子向价量因子的转变，以及2025年第一季度Beta因子表现的快速波动，都表明不同因子在不同市场阶段的表现存在差异。静态的因子配置策略可能在市场风格切换时导致显著回撤。因此，针对A股市场构建稳健的量化策略，必须包含因子轮动或市场状态切换的机制，根据市场条件（如波动率水平、流动性、经济周期、政策立场）动态调整因子暴露。

小盘股指数的持续优异表现，以及量化策略在小市值股票配置上的固有优势，表明规模因子（倾向于小市值公司）在当前A股市场的结构性环境中仍然是有效且相对稳定的阿尔法来源。这种小盘股效应在A股市场尤为显著，可能源于定价效率较低、高成长潜力以及向“新质生产力”结构性转变中小型创新公司的集中。因此，量化策略应保持对规模因子的显著配置，或积极寻求小盘股的投资机会。

下表详细列出了2024年下半年至2025年上半年关键量化因子的表现：

因子类别	2024下半年表现	2025上半年表现 (截至5月)	市场背景/驱动因素
成长	表现较优	Q1整体强势，科创板代表极致成长风格	AI叙事、新质生产力、科创板政策红利
质量	持续稳健	3月跑赢沪深300指数0.71%	基本面稳健，市场波动中提供稳定性
动量/价量	表现突出	持续强势活跃	市场情绪主导，行业轮动加速
规模 (小盘股)	持续突出	量化策略在小市值配置上具天然优势，国证2000/中证1000增强超额收益高	市场风格转向小盘股，流动性充裕
Beta	高Beta股票在Q1前两月表现优异	3月迅速回吐涨幅	市场情绪波动，短期风险偏好变化
基本面 (如ROE)	12月开始修复，ROE单月多空收益7.2%	整体表现不及价量因子	政策预期修复，企业盈利改善
情绪	市场情绪偏低	情绪因子对股票定价具显著影响，尤其波动大时	市场波动频繁，投资者情绪非对称影响
ESG	持续关注	治理因子与收益相关性最强	降低尾部风险，增强投资收益

C. 因子拥挤度与风险评估

因子拥挤度是指当过多资金集中于某种特定因子风格时，可能引发尾部风险的现象 。拥挤度可通过估值价差、配对相关性和多空波动率等维度进行衡量 。

截至2025年初，创业板指数和中证500指数的复合拥挤度指标处于历史低位（分别为2%和3%的历史百分位），表明拥挤风险较低 。沪深300指数在经历一轮下跌后释放了一定风险，当前拥挤度适中（20%的历史百分位） 。

当前，小盘股和成长型指数（创业板、中证500）的拥挤风险较低，而这些正是近期表现强劲的因子所在。这种低拥挤度可能提供了有吸引力的入场机会。然而，考虑到市场中短期资金的“短线性质” 1，这种状况可能迅速改变。因此，量化模型应纳入实时拥挤度指标，以动态管理风险敞口，防止在因子过度买入时出现显著回撤。这突出了在追求阿尔法收益的同时，风险管理的重要性。

IV. 针对当前A股市场的量化因子策略调整

A. 适应震荡与结构性市场的策略

在震荡市场中，量化策略若专注于小盘股，可获得天然优势。量化模型能够系统性地筛选出被低估的小盘股，并受益于充裕的市场流动性 。在波动性市场中，量化模型能充分发挥其系统性选股能力，持续捕捉定价偏差带来的超额收益 。在震荡环境下，结合阿尔法选股与对冲机制（如股指期货空头头寸）的量化对冲产品，有望实现更稳健的收益 。

B. 利用特定因子优势

• 成长与科技：鉴于成长因子和科技板块（电子、计算机、AI、Chiplet等）的强劲表现 ，量化策略应侧重于成长型因子，特别是那些与“新质生产力”和硬科技政策支持相关的领域 。这包括关注半导体、AI算力和智能汽车等行业的公司 。
• 价量因子捕捉短期动态：价量因子（如价格走势、成交量、换手率）对于捕捉行业轮动和短期市场动态至关重要 。当市场情绪主导时，这些因子的有效性尤为突出 。
• 质量因子提供稳定性：虽然成长和动量因子驱动阿尔法，但质量因子（如高ROE、低杠杆、稳定盈利）能够为投资组合提供稳定性并带来持续的超额收益 。它们是构建稳健投资组合的关键组成部分。

C. 情绪与ESG因子的日益重要性

市场复杂性和传统因子有效性的波动性，要求策略向更广泛的因子整合方向发展，包括情绪和ESG因子。这些“另类”因子为阿尔法生成和风险管理提供了新的维度，尤其是在一个受行为偏差和可持续发展关注影响的市场中。

• 情绪因子实现市场择时与阿尔法：投资者情绪对股票收益具有显著的非对称影响，尤其在市场波动剧烈时 。纳入情绪因子可以增强多因子模型的解释和预测能力 。这些因子可以从价量数据 12或其他市场指标中构建 。
• ESG因子兼顾风险与回报：ESG因子正日益被整合到量化模型中，以识别非财务风险和机会，旨在降低尾部风险并提升风险调整后收益 。公司治理（G）通常被发现是与收益相关性最强且最一致的ESG指标 。

D. 因子生成创新

人工智能和大语言模型（LLM）在因子生成方面的应用，标志着量化金融领域的技术飞跃。这意味着投资于这些先进能力的机构将在发现新颖、正交的阿尔法因子方面拥有显著优势，这些因子由于其复杂性和独特的数据来源，不易受到拥挤效应的影响。

• AI和LLM应用：大型语言模型（LLM）正被探索用于智能化个股分析，包括从公司公告和研究报告等非结构化数据中生成基本面因子 。
• LLM生成因子的优势：这些因子通常具有较强的可解释性，能够通过创新的算子和科目组合优化现有因子，并可能发现新的、有效性较高的因子（如“链税研协同效能因子”具有高IC_IR） 。这预示着因子研究的前沿方向。
• 数据挖掘与机器学习：这些技术越来越多地用于挖掘历史数据中的模式和规律，以实现更好的市场预测和模型优化 。

V. 实际实施考量

A. 数据可得性与质量

量化策略的有效实施高度依赖于高质量和及时的数据 。然而，在实践中，数据可得性和质量仍面临挑战。例如，中国ESG数据存在披露不足、质量较低以及第三方研究缺乏的问题 。此外，指数数量和数据长度的限制可能影响模型的稳健性和回测周期的充分性 。

B. 计算复杂性与模型稳健性

量化模型需要平衡其复杂性与稳健性。虽然传统的线性模型较为常见，但复杂的非线性模型和机器学习方法能够捕捉线性模型可能遗漏的非线性信息 。然而，模型结论基于历史数据和假设，在市场环境变化时可能失效 。策略对参数调整可能高度敏感，导致样本外表现不稳定 。因此，有效的风险控制对于管理跟踪误差至关重要，特别是对于指数增强型基金 。

C. 交易成本与市场冲击管理

即使因子理论上能产生高阿尔法，但在实际实施中，很大一部分可能被交易摩擦（如滑点和市场冲击成本）所侵蚀。这意味着模型复杂性必须与实际交易考量相平衡。

• 交易成本组成：交易成本包括直接成本（佣金、印花税、过户费等）和间接成本（如滑点和价格冲击成本） 。
• 滑点：指交易者决定交易到订单实际执行之间的价格差异，受策略交易量、市场成交量、市场波动率和交易渠道匿名性等因素影响 。对于管理规模较大的机构，交易滑点对策略收益的影响尤为重要 。
• 价格冲击成本：指大额委托对价格的影响，包括短期冲击和长期永久性影响 。根据《上海证券交易所市场质量报告（2023）》，在沪市交易10万元股票的价格冲击指数约为15-16个基点，交易量越大，冲击成本越高 。
• 缓解策略：通过谨慎的订单拆分和下单比例控制（例如，VWAP策略中下单比例不应超过40%以减少不确定性）可以有效缓解冲击成本 。对于IS策略，冲击成本可以被预估和管理 。

因此，量化策略必须整合稳健的执行算法、考虑流动性的投资组合构建以及持续的数据质量检查，以确保所产生的阿尔法能够有效保留。

VI. A股量化投资者展望与战略建议

A. 未来市场趋势与机会

A股市场在2025年第二至第三季度可能继续呈现“震荡”格局，但下半年有望“震荡抬升” 。这种趋势将受到持续的政策支持和经济韧性的支撑 。结构性机会仍将是市场回报的主要驱动力，尤其是在科技和新消费等特定领域，而非广泛的市场普涨 。适度宽松的政策立场和充裕的流动性将继续为市场提供稳定基础，并为潜在的反弹提供动力 。

B. 推荐的因子暴露与策略调整

下表总结了当前A股市场环境下量化因子的特征和适用性：

因子类别	关键指标/定义	近期表现总结	适用于当前A股市场的理由	建议/利用方式
价值	市盈率、市净率、市销率等估值指标	表现一般	市场震荡，估值修复空间有限，但部分低估值蓝筹仍有配置价值	适度配置，关注估值修复机会，结合质量因子
成长	盈利增长率、收入增长率等	Q1 2025整体强势，科创板为代表	符合中国产业转型方向，新质生产力驱动，结构性牛市主线	重点配置，关注科技新兴产业，如半导体、AI算力
动量	过去价格表现	2024下半年突出，2025Q1持续强势	市场情绪主导，行业轮动频繁，捕捉短期趋势	积极利用，结合价量因子，动态调整
质量	ROE、应计项目、财务杠杆率等	3月跑赢沪深300指数0.71%	提供投资组合稳定性，在波动市场中贡献稳健阿尔法	核心配置，平衡高波动性成长股，关注高股息标的
规模 (小盘股)	市值大小	持续跑赢，量化策略优势显著	市场风格转向小盘股，定价效率相对较低，结构性机会多	显著暴露，系统性筛选小市值高成长公司
情绪	交易量、换手率、RSI、盈利预测上调等	市场情绪偏低，但对收益影响显著	市场波动较大时，情绪对股价影响非对称，增强模型解释力	探索整合，捕捉短期行为偏差，辅助择时
ESG	环境、社会、治理评分	治理因子与收益相关性强	揭示非财务风险，降低尾部风险，提升风险调整后收益	逐步整合，关注披露质量，尤其重视公司治理

• 优先配置小盘股和成长型因子：鉴于其近期强劲表现和A股市场的结构性特征，应保持对规模（小盘股）和成长因子的显著暴露，特别是那些与新兴技术和“新质生产力”相关的领域 。
• 利用价量因子捕捉短期阿尔法：在波动和震荡的市场环境中，应利用价量和动量因子捕捉短期市场变化、行业轮动和情绪驱动的反弹 。
• 整合质量因子提升组合稳定性：纳入质量因子以增强投资组合的稳健性并实现更一致的回报，平衡成长和动量策略可能带来的较高波动性 。
• 考虑情绪和ESG因子以增强洞察力：探索并整合情绪因子以更好地理解和预测短期市场行为，同时整合ESG因子以改善风险管理和实现长期阿尔法，尤其是公司治理方面 。
• 动态因子配置：实施自适应策略，根据不断演变的市场状态、宏观经济指标（如PMI、利率）和政策信号，动态调整因子暴露 。

C. 持续的因子研究与模型适应

因子有效性并非一成不变 。因此，持续研究、回测和验证现有及新因子对于维持阿尔法至关重要。量化投资者应投资于先进的分析技术，包括人工智能和机器学习，以从多样化的数据源中发现新颖和正交的阿尔法因子，从而减少对可能已拥挤的传统因子的依赖 。同时，实施全面的风险控制机制，包括监测因子拥挤度 、管理跟踪误差 以及缓解交易成本 ，以确保策略的稳健性。