定期报告｜2024-10磐松产品月报

作者：磐松资产

题图：磐松资产微信公众号

磐松资产的投资过程只有一套预测模型和一个投资组合优化器，用于管理磐松旗下不同类型的基金产品。预测模型的月度分析结果会在月报中简要展示。长期平均来看，产品业绩可以被模型预测效果所解释，但由于实际股票持仓的异质性波动，单月的产品业绩也可能与模型预测效果不完全一致。

市场环境

2024年10月，A股市场节后大幅上涨后震荡分化；常见的风格因子中，小盘股风格表现出众，质量、动量和价值风格有很大回撤：

风格因子的悬殊表现反映了10月的股票市场环境：小市值的题材股、绩差股受投资者情绪影响，普遍大幅上涨。

波动率指数相比上个月末急剧下降，但仍然高于过去一年平均水平：

注：无模型隐含波动率由期权价格计算得出。

10月底，所有股指期货品种的主力合约保持小幅升水：

注：期货合约超额收益 = 期货合约持有收益 - 股票指数同期收益 + 无风险利率。

产品业绩

本月磐松各类产品线的具体表现详见周报，总体来说：

1. 市场交易活跃，月度成交额创历史新高，交易机会丰富；

2. 各产品线滚动跟踪误差有所上升；受股指期货升贴水波动影响，绝对收益类产品的滚动跟踪误差都显著高于长期平均；

3. 在整体收益方面，行业配置的贡献为正，贝塔套利和个股选择的贡献为负；

4. 绝对收益类产品中，各产品线的收益均不及预期；

5. 指数增强类产品中，红利产品线的收益超出预期，其余产品线的收益则不及预期。

在同等规模下，投资组合所承担的实际交易成本和股票双边换手率呈正相关。由于流动性持续充裕和交易机会丰富，平均换手率在月初延续了节前的上升趋势，并在月中保持相对较高的水平：

注：

1. 股票双边换手率等于买卖股票的总交易额除以产品规模，可能受申购赎回影响。
2. 上图为公司所有基金产品（含杠杆类产品）的加权平均值，故高于纯多头指增产品平均换手率。

模型预测

磐松的股票回报预测模型分为行业和个股两个层面，而综合模型结合了个股模型和行业模型。综合模型预测值的离散度反映了当前的投资机会，预测值的离散度越高，模型蕴含的投资机会越丰富。10月份综合模型预测值离散度先上升后下降，总体高于历史平均水平：

综合模型预测值的自相关系数（日频）体现了模型预测值的连续性。一般情况下，预测值的自相关系数越高，投资组合的换手率越低。10月初，由于市场在国庆长假后大幅反转，综合模型预测值自相关系数骤降，随后回升至正常范围：

▶ 快照预测反映上月末的实盘预测值对本月股票收益的预测能力，更贴近我们的研究过程；平滑预测是快照预测的指数加权平均，反映过去一段时间的实盘预测值的平均预测能力，更能解释实盘业绩。

▶ 快照预测的归因系数大于（小于）1，代表模型在样本外的预测效果好于（差于）预期。

最近一年，股票回报综合模型的快照预测归因系数如下图：

注：

1. 横轴是预测日期，预测未来一个月的股票回报。
2. 归因系数的计算考虑所有A股，采用流动性加权。

本月的股票回报预测模型具体表现如下：

01

综合模型与个股模型的表现差于预期，尤其在空头端，模型认为被高估的股票持续表现强劲；个股模型的预测值容易表达到实际投资组合上。

02

行业模型的表现差于预期；由于风险控制等因素，行业模型的预测值不能全部表达到实际投资组合上。

在个股信号组层面，本月间接动量信号组表现超出预期，情绪信号组表现符合预期，其余信号组表现则不及预期：

总结

本月绝对收益类产品的收益不及预期；指数增强类产品中，只有红利产品线的收益超出预期，其余产品线则不及预期。各产品线滚动跟踪误差有所上升，受股指期货升贴水波动影响，绝对收益类产品的滚动跟踪误差都显著高于长期平均。

1. 在实际投资组合层面，行业配置的贡献为正，贝塔套利和个股选择的贡献为负；

2. 在模型预测层面，综合模型、个股模型和行业模型均差于预期。

短期业绩波动不影响我们的长期业绩预期，投资者可以登录官网查看（www.pinestoneasset.com）或者向客服垂询不同产品线的具体信息。

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