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3月，A股市场上涨；常见的风格因子中，动量风格和小盘股风格表现较好：
波动率指数本月缓慢下降，市场回归平稳：
注：无模型隐含波动率由期权价格计算得出。
IC、IM主力合约贴水幅度明显加深，而IH、IF主力合约则基本保持不变。
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. 市场趋于平稳，各产品线的滚动跟踪误差缓慢下降；
2. 在整体收益方面，贝塔套利和个股选择的贡献为正，行业配置的贡献为负；
3. 多空对冲产品线的收益超过预期，市场中性产品线、市场中性进取产品线的收益不及预期；
4. 指数增强类产品中，沪深300、全市场指增产品线收益不及预期，其余均符合或超过预期。
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。3月份综合模型预测值离散度小幅下降后回升：
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。3月份综合模型预测值自相关系数保持稳定：
▶ 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、个股模型整体表现超出预期，多头端表现强于空头端；个股模型的预测值容易表达到实际投资组合上。
02
行业模型表现符合预期；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，本月高频、动量和情绪信号组表现超出预期，价值和质量信号组表现则不及预期：
总结
本月大多数产品线的收益超过预期，滚动跟踪误差缓慢下降。
1. 在实际投资组合层面，贝塔套利和个股选择的贡献为正，行业配置的贡献为负；
2. 在模型预测层面，综合模型、个股模型的表现均超出预期，行业模型的表现符合预期。
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