市场中性策略展望：选股端方面，市场整体偏谨慎，市场风格偏向防御属性的大盘价值，市场结构上，呈现出市场热点相对集中，行业轮动速度下行至历史低位，行业集中度较高，市场交投活跃程度偏弱，换手率下降至历史低位，选股端面临一定的压力；对冲端方面，基差处于升水状态，对冲成本较低，也是市场中性策略空头端建仓较为有利的时机。总体来看，在当前主线不明的震荡时期，可适当配置对冲成本较低的市场中性策略，当前股指期货处于升水状态，此时买入中性策略可锁定股指升水收益,虽然alpha收益偏弱，但是以股指期货升水收益作为安全垫，等待市场情绪的好转，alpha将明显回升，类似持有一个alpha策略的看涨期权，对于较为激进的投资者来说，也可以考虑以市场中性为基础的DMA产品，通过增加杠杆的方式获取更高的收益。
T0策略展望：市场信心恢复并非一蹴而就，股市仍将以震荡为主，市场交投活越度短期内难以改善，继续压制T0策略的收益空间，T0策略配置性价比较低，10月14日证监会和交易所发布《关于融券机制优化的通知》，对私募机构的融券保证金由50%提高至100%，对于融券T0来说资金利用率将会有一定下降，T0收益将进一步受到影响。
风险提示：市场有风险，投资需谨慎。
1.市场行情回顾以及主要策略表现
9月，A股延续调整，跌幅有所收窄。北向资金继续流出，叠加节前效应市场情绪整体不高，资金相对较为保守。风格方面，成长风格走弱，价值风格表现整体优于成长风格。板块方面，9月原油受到供给侧影响，油价大幅上涨，煤炭、石油石化等能源板块出现较为明显上涨，此外，医药板块基本面利空出尽，表现较为亮眼。
商品市场方面，商品价格先扬后抑，重返震荡。能化方面，OPEC+主要成员国持续减产及缩减原油出口，原油供给端压力进一步抬升，国际油价继续走强；有色金属方面，9月份持续下行；贵金属方面，在能源价格上涨的带动下，叠加美国劳动力市场紧俏，美国通胀略高于市场预期，美联储议息释放高利率将维持更久的信号，美元走强、美债收益率上升，黄金价格承压。
接下来我们对股票策略、相对价值策略、管理期货策略进行细分策略的跟踪以及分析。股票策略管理人要求20亿以上的管理规模，相对价值策略策略要求10亿以上的管理规模（子策略中的T0策略管理人要求1亿以上管理规模）。除了规模要求，要求公司成立满三年，且每个管理人至少有三只不限策略的产品正在运作。将全市场中所有满足条件的策略业绩曲线等权合成为该策略代表全市场的业绩指数。
2.股票策略
股票策略主要包含主观多头策略，股票多空策略、量化多头策略。其中，主观多头策略主要采取主观基本面或者技术面分析进行选股，通过主观判断调整仓位来控制风险与收益；股票多空策略主要指采取主观基本面或者技术面分析进行选股，并通过股指期货、融资融券或期权对冲等方式来控制风险；量化多头主要指采取量化多因子模型进行选股，并通过调整仓位来控制风险。
近一个月来看，私募股票策略均取得正收益，其中量化多头策略表现相对较好，跑赢市场指数，主观多头策略和股票多空策略表现一般。近一年来看，量化多头策略收益最高，股票多空策略回撤控制最好。
为了跟踪股票策略表现情况，我们分别从仓位、行业配置情况进行分析。
2.1.股票策略仓位跟踪
本文私募股票策略仓位采用私募排排网组合大师股票私募仓位指数。
截至2023年9月末。股票私募仓位指数为80.23%，较上月末下降了1.52%，近三年仓位平均值为80.96%，当前仓位有所下降，代表当前私募管理人对于当前市场的配置整体持观望态度。
2.2.股票策略行业与风格配置跟踪
由于私募基金仅有净值数据，持仓数据很难拿到，因此采用回归的方式进行计算行业配置以及风格配置情况。首先对于行业配置的计算，采用私募基金收益率序列与中信一级行业指数进行回归，为了避免多重共线性，先对行业指数进行主成分分析，达到降低维度和正交化的目的，再将基金收益率与主成分变量做普通的最小二乘回归，当然回归的系数我们无法直接使用，必须通过特征矩阵转化为行业指数对应的系数，反应了基金对于不同行业的暴露情况。同样可以计算得到基金对于风格的的暴露情况，风格指数采用巨潮风格指数，包括大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值。
这里我们采用主观多头策略风格和行业分布作为代表，整体来看，股票策略风格上偏向价值，大小盘风格偏向大盘，相比于上期，小盘风格显著增加。行业配置上，配置排名前5的行业分别为医药、煤炭、传媒、汽车及电子，前5大行业集中度为33.91%，相比于上个月大幅度加仓的行业为汽车、医药和电力设备及新能源，大幅减仓行业为银行、建材和房地产。
2.3.股票策略展望
3.相对价值策略
近1个月来看，股票市场中性策略与T0策略均录得正收益，其中T0策略收益相对更高。从近1年来看，股票市场中性策略收益较高，T0策略回撤控制较好，整体收益风险比T0策略较高。
3.1.股票市场中性策略跟踪
3.1.1.市场风格跟踪
市场风格走势
本文对于风格的跟踪，主要是大小盘风格、以及价值成长风格，采用申万大盘和申万小盘指数相对强弱指数代表大小盘风格的变化，申万低市盈率与申万高市盈率相对强弱指数代表价值成长风格的变化。其中，为了更好对市场中性策略收益进行分析，采用滚动一个月的平均收益率作为收益监测指标。历史上来看，市场中性策略在小盘、成长风格占优时收益更显著。
当前来看，当前市场风格偏向大盘和价值，对于选股端偏利空。
市场风格波动
市场风格切换时往往会发现量化类产品收益不佳。本文通过对风格强弱指数的波动情况进行跟踪，从而研判市场中性策略未来的收益表现。这里我们采用风格强弱指数过去12个月的标准差代表风格的波动，为了度量波动的情况，计算过去3年的历史分位数，从而清晰判断当前处于高波还是低波，当处于高波时说明近期风格切换。历史上来看，当市场风格处于高波阶段时，市场中性策略往往表现不佳。
当前来看，大小盘风格波动与高低市盈率波动处于历史低位，选股端面临风格切换风险较低。
3.1.2.市场结构跟踪
市场结构的变化也会对量化策略的收益产生影响。本文分别从个股和行业的维度进行度量。个股维度，采用中证800成分股收益的离散度，将指数成分股月度收益率的标准差作为指标，为了度量波动的情况，计算过去3年的历史分位数，当高于80%分位数划分为高区间，低于20%划分为低区间。行业维度，采用行业收益的离散度，同样计算中信30个一级行业收益率的截面标准差，然后通过计算过去3年的历史分位数，当高于80%分位数划分为高区间，低于20%划分为低区间，其他处于正常区间。历史上来看，当个股收益离散度越高，行业收益离散度越高，市场热点越分散，市场中性策略更优。
当前来看，个股收益离散度与行业收益离散度均处于历史低位。呈现出市场热点相对集中，不利于量化选股模型获取收益。
行业轮动速度也会影响量化类策略的表现。对于行业轮动指标的构建，首先计算每日中信30个一级行业日收益率，计算每日排名前十的行业与上一日收益排名前十的行业变动比例，当行业轮动加快时，数值为1，当行业稳定时，数值接近0。由于数值变动较为剧烈，指标采用过去120个交易日进行平滑，作为行业轮动速度的代表。然后通过计算过去3年的历史分位数，当高于80%分位数划分为高区间段，低于20%划分为低区间段，其他处于正常区间段，以此来进行统计。历史上来看，当行业轮动速度较快时，市场中性策略表现更优。
当前来看，当前行业轮动速度下行至历史低位，对市场中性策略发挥造成不利影响。
市场交易集中度会显著影响选股收益水平。本文采用成交额指标进行度量，分别计算个股和行业成交集中度。对于个股成交集中度，通过计算全市场每日成交前100个股占全市场交易额占比，采用10日的移动平均作为平滑，然后计算过去3年的历史分位数，将高于80%分位数划为高区间，低于20%划分为低区间，其他处于正常区间，以此来进行分析。对于行业交易集中度，通过计算每日全市场成交前5名的行业占市场成交额的占比，之后采用10日的移动平均作为平滑，然后计算过去3年的历史分位数，将高于80%分位数划为高区间，低于20%划分为低区间，其他处于正常区间，以此来进行分析。从历史上看，在集中度过高的情况下，市场中性策略往往难以做出较高收益。
当前来看，个股成交集中度较低，而行业成交集中度较高，市场呈现一定的结构性行情，对于严格约束型的量化选股管理人的alpha收益存在一定利空影响。
3.1.3.市场成交活跃度跟踪
市场成交活跃度对于以量价因子为主的私募策略影响较大。本文通过计算中证800指数换手率以及波动率度量市场成交活跃度程度。对于换手率指标，采用20日的移动平均作为平滑，然后计算过去3年的历史分位数，当高于80%分位数划分为高区间，低于20%划分为低区间，其他处于正常区间，以此来进行分析。对于波动率指标，首先计算指数过去20个交易日的波动率，然后通过计算过去3年的历史分位数，当高于80%分位数划分为高区间，低于20%划分为低区间，其他处于正常区间。历史上来看，在高换手率、高波情况下，市场中性策略收益更明显。
当前来看，市场整体换手率及波动率在9月均有所下降，其中换手率下降至历史低位，主要源于八月末活跃资本市场政策后，整体市场逐步回归平静，叠加节前效应，资金相对谨慎，对选股端存在不利影响，后续市场中性策略收益的恢复需要等待交投热情的逐步回升。
3.1.4.股指期货升贴水跟踪
3.1.5.市场中性策略展望
展望后市，选股端方面，市场整体偏谨慎，市场风格偏向防御属性的大盘价值，市场结构上，呈现出市场热点相对集中，行业轮动速度下行至历史低位，行业集中度较高，市场交投活跃程度偏弱，换手率下降至历史低位，选股端面临一定的压力；对冲端方面，基差处于升水状态，对冲成本较低，也是市场中性策略空头端建仓较为有利的时机。总体来看，在当前主线不明的震荡时期，可适当配置对冲成本较低的市场中性策略，当前股指期货处于升水状态，此时买入中性策略可锁定股指升水收益,虽然alpha收益偏弱，但是以股指期货升水收益作为安全垫，等待市场情绪的好转，alpha将明显回升，类似持有一个alpha策略的看涨期权，对于较为激进的投资者来说，也可以考虑以市场中性为基础的DMA产品，通过增加杠杆的方式获取更高的收益。
3.2.T0策略跟踪
3.2.1.市场成交活跃度跟踪
当前来看，当前市场波动率水平处于正常区间，对于T0策略影响较弱。
3.2.2.市场流动性跟踪
当前来看，市场换手率快速下行，对要求较高流动性的T0策略来说交易成本增加。
3.2.3.日内振幅跟踪
T0策略核心在于日内波动，通过对日内价差的把握获取收益。因此本文利用日内振幅来衡量日内价差的高低程度。
振幅=（最高价-最低价）/开盘价
本文基于全市场个股，计算每日振幅的平均值，然后计算过去三年的历史分位数来衡量当前日内振幅的高低程度，并将高于80%分位数划分为高区间段，低于20%分位数划分为低区间段，其他处于正常区间段，以此来进行统计。从历史上看，当日内振幅较高时，T0策略表现更好。
当前来看，日内振幅从高点快速下行至历史低位，对T0策略较为不利。
3.2.4.T0策略展望
展望后市，市场信心恢复并非一蹴而就，股市仍将以震荡为主，市场交投活越度短期内难以改善，继续压制T0策略的收益空间，T0策略配置性价比较低，10月14日证监会和交易所发布《关于融券机制优化的通知》，对私募机构的融券保证金由50%提高至100%，对于融券T0来说资金利用率将会有一定下降，T0收益将进一步受到影响。
4.管理期货策略
管理期货主要是指对国内商品期货进行投资的策略，广义上也包含股指期货、国债期货。其中，主观CTA主要采用主观基本面分析和主观技术分析，对商品期货进行中长期的投资，大部分以趋势跟踪为主。程序化CTA又可以分为量化趋势和量化套利两类，主要以量化趋势为主，其中量化趋势主要采用中短期动量对商品进行择时，交易频率较主观CTA高，量化套利是对期货的价差进行套利交易，获取稳定的收益。总的来说，管理期货期货策略主要以趋势策略为主，因此对于配置标的的趋势跟踪尤为重要，本文选取了南华商品指数作为代表，研判当前商品期货趋势情况。
近1个月来看，商品指数延续上涨趋势，但是各类商品策略表现弱于商品指数，尤其是趋势类策略，背后原因来自于趋势延续性较弱，常常出现市场的反转，市场呈现出明显的博弈属性，套利类策略表现优于趋势类策略，从近1年来看，量化套利策略收益最高，量化套利策略回撤控制最好，整体收益风险比量化套利策略最高。
4.1.商品市场趋势强度跟踪
我们采用考夫曼价格效率系数进行商品市场的趋势强度跟踪，考夫曼价格效率系数建立在市场移动的方向以及市场噪声量的基础之上，如果价格朝一个方向行进，每天的收盘价变化与总的价格变化趋同，则称为高效率，而如果收盘价变化震荡运行，每天的收盘价变化相互抵消，则称为低效率。假设考夫曼效率系数在0~1之间，将一定时期内的价格变化绝对值作为分子，将一定时期内的每天的价格变化绝对值总和作为分母，两者相除即得到考夫曼价格效率系数，一般考夫曼价格效率系数越高，说明市场趋势强度越明显，考夫曼价格效率系数越低，说明市场趋势强度不明显，呈现震荡走势。本文采用20日的移动平均作为平滑，计算商品市场考夫曼效率系数。
9月，南华商品指数先涨后跌，各板块趋势强度大幅下降，商品市场整没有明显趋势，重回平台震荡期。
4.2.商品市场成交活跃度跟踪
本文主要通过南华商品指数波动率与南华商品指数持仓量对商品市场成交活跃度进行跟踪。
南华商品波动率
商品波动率是市场成交活跃度的重要衡量指标之一，本文采用南华商品指数波动率衡量市场成交活跃度情况，计算波动率过去三年的历史分位数，将高于80%分位数设置为高波区间，将低于20%分位数设置为低波区间，其余处于正常区间。
当前来看，农产品波动率大幅上行至历史高区间段，其余板块波动率整体处于较低区间，利好以农产品为主的商品套利类策略。
商品持仓量
商品持仓量反映投资者的参与度，当持仓量处于高位时一定程度反应市场商品市场成交活跃，采用20日的移动平均作为平滑，计算过去三年的历史分位数，将高于80%分位数设置为高区间，将低于20%分位数设置为低区间，其余处于正常区间。
当前来看，南华商品持仓量从高位有所降低，其中南华贵金属仓位出现大幅下降。
4.3.管理期货策略展望
展望后市，年内美联储加息预期提升，美元指数偏强，继续压制商品价格，而国庆期间巴以冲突带来的地缘政治风险上升，中东地区局势震荡，对原油供给进一步产生冲击。当前商品市场缺乏具有较强趋势的板块，同时波动率方面仅农产品板块维持在较高水平，但下行市场对套利类策略也会有一定不利影响。总体来看，前期商品市场上涨缺乏基本面的支撑，商品总体或将维持震荡走势，近期建议谨慎配置CTA策略，仅可在细分板块中寻找套利机会。
本报告对于私募产品的研究基于私募排排网数据，不保证数据可靠性。
本报告部分结论依赖研究假设和估算方法，可能产生一定分析偏差。