投资要点
1. 择时模型观点：
Hurst模型8月9日收盘提示新一轮趋势开始，由于上一轮趋势看多，故本轮趋势倾向看空。Hurst模型仅用于判断趋势维持性，目前hurst数值冲向高位，表明新趋势正在形成与强化之中（截至2017-08-25）。上轮看多趋势从2017年5月26日起，至2017年8月4日止，区间大盘从3110.06点涨至3262.08点，涨幅4.89%。
2. 市场风格轮动观点：
股市为趋势市；创业板相对主板占优，小盘相对大盘占优，非金融相对金融占优，非周期相对周期占优；债券看多。表：风格轮动的最新观点（2017-08-25）
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3.行业及风格配置建议：8.89%医药、14.23%地产、45.77%银行、31.11%环保。2015年以来年化收益13.34%，最大回撤13.17%，月胜率59.38%。
市场综述
A股市场：
上周五沪指一路震荡走高，最终以大涨1.83%结束一天交易，上涨60.01点，收报3331.52点，创出今年以来最大单日涨幅，刷新去年初2638.30点底部以来新高。截至周五收盘，上证综指周涨1.92%。其他主要指数中，沪深300周涨1.91%，中小板指周涨0.46%，创业板指周跌0.49%。
行业方面，上周28个申万一级行业涨跌各半，银行、非银金融、家用电器、有色金属、采掘领涨；交通运输、国防军工、休闲服务、传媒、食品饮料跌幅居前。
分级基金：
上周分级A市场整体价格略有上涨。全周来看，周成交1000万元以上的分级A价格平均上涨0.08%，平均隐含收益率5.12%。全市场隐含收益率最高为中航军A的6.03%，此外网金融A、深成指A等隐含收益率居前。
价格方面，分级B价格分化，周成交1000万元以上的分级B平均上涨1.61%，其中银行股B、保险B、银行B、券商B、金融B等领涨；国企改B（150210）、白酒B、国企改B（502008）、国防B、医药B跌幅居前。
杠杆水平方面，成长B级、中航军B、房地产B、深成指B、医药B等杠杆居前。同时提示投资者在利用杠杆博取高收益的同时警惕风险，对距离下折较近的基金要格外注意。目前军工股B等母基金下跌10%以内即将下折。
截至周五收盘，全市场成交活跃的分级基金整体溢价。其中煤炭母基、银行指基、券商分级、申万证券、信诚金融整体溢价率领先。
ETF基金：
上周A股ETF整体份额减少12.70亿份。南方中证500ETF、工银瑞信深证红利ETF净申购居前；南方小康产业ETF、华夏上证50ETF净赎回居前。
此外，海外股票型ETF净申购0.11亿份。债券型ETF份额基本无变动。商品ETF净赎回，四只黄金ETF份额累计减少0.76亿份。
二级市场方面，ETF总成交额207.92亿元，较上周日均成交额有所下降。华夏上证50ETF、国泰上证5年期国债ETF、易方达恒生H股ETF、华安黄金ETF、华泰柏瑞沪深300ETF成交额居前。
行业动态：
《基金法》应成为统领各类资管业务的根本大法。
量化模型的市场观点
我们构建了包括择时、市场风格轮动、行业配置在内的一系列量化模型，力图给出多层次、多角度的市场观点。如希望进一步了解模型原理、基于模型构建策略的历史表现等，请参见附录。
量化模型体系最新观点总结如下：
1. 择时模型观点：
Hurst模型8月9日收盘提示新一轮趋势开始，由于上一轮趋势看多，故本轮趋势倾向看空。Hurst模型仅用于判断趋势维持性，目前hurst数值冲向高位，表明新趋势正在形成与强化之中（截至2017-08-25）。上轮看多趋势从2017年5月26日起，至2017年8月4日止，区间大盘从3110.06点涨至3262.08点，涨幅4.89%。
投资者情绪指数模型2017年5月26日收盘发出看空信号，目前为看空观点，结束了2017年2月8日以来的看多区间。
2. 市场风格轮动的最新观点：
股市为趋势市；创业板相对主板占优，大盘相对小盘占优，金融相对非金融占优，非周期相对周期占优；债券看多。
3. 行业及风格配置建议：
8.89%医药、14.23%地产、45.77%银行、31.11%环保。2015年以来年化收益13.34%，最大回撤13.17%，月胜率59.38%。
量化择时模型
我们采用投资者情绪指数模型和Hurst量化择时模型进行市场趋势判断，其中Hurst模型偏重于判断市场趋势的延续，投资者情绪指数模型用于判断市场多空方向。
(1) Hurst模型
Hurst模型8月9日收盘提示新一轮趋势开始，由于上一轮趋势看多，故本轮趋势倾向看空。Hurst模型仅用于判断趋势维持性，目前hurst数值冲向高位，表明新趋势正在形成与强化之中（截至2017-08-25）。上轮看多趋势从2017年5月26日起，至2017年8月4日止，区间大盘从3110.06点涨至3262.08点，涨幅4.89%。
下图为Hurst量化择时模型的最新判断结果。阈值虚线代表中国市场反转线，红线(Hurst值)在虚线上部为趋势延续区，红线在虚线下部为趋势反转区，每次红线上穿虚线指示了市场的一次反转。
图 1：Hurst模型最新判断(2017-08-25)
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表 1：2014年牛市以来Hurst模型的择时效果
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注：表1中点位与涨跌幅对应指数为上证综指,关于Hurst模型的详细信息及其历史表现请见附录
图 2：Hurst模型最新收益曲线(2017-08-25)
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表2：Hurst模型主要收益指标
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(2) 投资者情绪指数模型
投资者情绪指数模型2017年5月26日收盘发出看空信号，目前为看空观点，结束了2017年2月8日以来的看多区间。
下图为投资者情绪指数模型的最新判断结果。红点代表投资者情绪指数大于阈值，发出市场看多信号，绿点代表投资者情绪指数小于阈值，发出市场看空信号。2017年5月26日收盘，模型发出看空信号。
图 3：投资者情绪指数模型最新判断(2017-08-25)
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*关于投资者情绪指数模型的详细信息请见附录。
风格轮动切换模型
我们构建了一系列风格轮动的切换指标，用于判断股票市场和债券市场的风格切换，具体包括股票市场的趋势市震荡市轮动、大小盘轮动、金融非金融轮动、周期非周期轮动、主板创业板轮动，以及债券市场的多空轮动。这些指标也被我们用于量化行业配置模型中，从历史回测来看取得了非常好的效果。
截至上周五收盘，风格轮动的最新观点为：股市为趋势市；创业板相对主板占优，小盘相对大盘占优，非金融相对金融占优，非周期相对周期占优；债券看多。
表 3：风格轮动的最新观点（2017-08-25）
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量化行业及风格配置模型
量化行业及风格配置模型通过量化的方法选取适合当前配置的行业及风格板块，在实战中可以利用场内现有的指数产品，根据模型的配置结果构建FOF组合，获取稳定的超额收益。行业配置模型2015年以来年化收益13.34%，最大回撤13.17%，月胜率59.38%。
根据本模型，我们最新的行业及风格配置建议如下表所示，目前建议配置8.89%医药、14.23%地产、45.77%银行、31.11%环保。关于模型的进一步信息请见附录。
表 4： 行业及风格配置建议(变动方向相对上月)：
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图 4：行业及风格配置模型历史表现（截至2017-08-25）
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表 5：行业及风格配置模型主要收益指标
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附录：量化模型简介
附录一：Hurst量化择时模型
Hurst模型是基于非线性分形技术的择时模型，在量化择时模型大类中，Hurst模型相对于趋势类模型的优势是其及时性，相对于统计置信类模型的优势是其充分性。Hurst模型在美国市场S&P 500指数上运用非常成功，从2009年以来，我们在中国市场沪深300指数上引入了该模型。
下图中，阈值虚线代表中国市场反转线，红线是Hurst指标时间序列。Hurst指标在阈值线上部代表市场处于趋势延续区，指标在阈值线下部代表市场处于趋势反转区，当红线上穿阈值线则代表一次明确的信号，指向市场前期趋势的一次反转。
下图展示了Hurst模型自2007年以来的运行表现，其中2009年以后是样本外区域。可以看到Hurst模型在5年多的实战运行中很好地找到了市场上每一段大趋势的反转。Hurst模型8月9日收盘提示新一轮趋势开始，由于上一轮趋势看多，故本轮趋势倾向看空。Hurst模型仅用于判断趋势维持性，目前hurst数值冲向高位，表明新趋势正在形成与强化之中（截至2017-08-25）。上轮看多趋势从2017年5月26日起，至2017年8月4日止，区间大盘从3110.06点涨至3262.08点，涨幅4.89%。
图 5：Hurst模型历史表现（2007年至今）
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附录二：投资者情绪指数择时模型
投资者情绪指数择时模型本质上类似于技术面的多、空头排列，但蕴含了更深层次的经济学原理和数学原理。
模型认为申万一级行业的行业收益率轮动与行业Beta轮动之间的一致性程度和方向可以体现投资者情绪。如果行业的收益率排序能保持与Beta系数排序一致，即Beta系数越高的行业收益率越高，说明与大盘高度相关的行业表现更好，也就进一步表明投资者对于市场是一致看好的；反之，如果行业的收益率排序与Beta系数排序相反，即Beta系数越高的行业收益率越低，说明与大盘相关性低的行业反而表现更好，体现出投资者对于大盘均持悲观态度。而如果行业的收益率排序与Beta系数排序没有明显相关性，则表明投资者意见不一，部分看多部分看空，反映在大盘上就可能是一个震荡市。
具体地，我们用Spearman秩相关系数来度量行业收益率与Beta系数的一致性程度和方向。为正代表收益率与Beta系数正相关，当大于某个临界值，可以认为市场情绪一致乐观，后市看多；反之，为负代表收益率与Beta系数负相关，当小于某个临界值，可以认为市场悲观情绪蔓延，后市看空。
下图展示了2009年以来模型所发出的多空信号，红点为看多信号，绿点为看空信号。可以看到模型的历史表现比较稳定，很好地把握了几段大趋势的反转。
图 6：投资者情绪模型历史信号（2010年至今）
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附录三：量化风格轮动指标
我们构建了一系列风格轮动的切换指标，用于判断股票市场和债券市场的风格切换，具体包括股票市场的趋势市震荡市轮动、大小盘轮动、金融非金融轮动、周期非周期轮动、主板创业板轮动，以及债券市场的牛熊轮动。这些指标不仅可以单独运用，还可以嵌入行业配置等量化模型中辅助判断，应用非常广泛。
下面的一系列图给出了这些轮动指标的历史表现，其中震荡指标高于一定阈值表明市场为震荡市，否则为趋势市；其他指标则采用日线和均线的上下穿来进行轮动判断。从历史上看这些指标均表现出良好的稳定性，大部分情况下风格切换的判断能够维持一定时间，使得指标具备良好的实用性。
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附录四：量化行业配置模型
量化行业资产配置模型通过量化的方法选取适合当前配置的行业组合，在实战中可以利用场内现有的指数产品，根据模型的配置结果构建FOF组合，获取稳定的超额收益。
下图展示了本模型的基本框架。首先运用各类轮动模型进行多维度的市场风格判断，然后利用朝阳永续数据库的一致预期数据构建行业的预期收益率矩阵；接着，以Black-Litterman模型为框架，将组合的风险水平限定在1倍市场波动率以内，根据此前的风格判断结果确定具体的行业权重约束；最后运用Ampl-Cplex代数优化模型进行优化求解得到最优的行业组合。
图 7：量化行业配置模型的基本框架
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利用此模型，我们构建了每月月初调仓的行业配置策略，在并未对模型参数做进一步优化的情况下，策略取得了十分稳健的投资效果。
图 8：量化行业配置策略的历史表现（2011年至今）
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