1. 市場走勢分析
短期來看幾乎所有的規模指數都已經調整充分，市場仍在艱難的醞釀反彈，當下我們需要些耐心。一則，50一直沒有破位，仍在苦苦支撐這波反彈；再則，以上證綜指、300代表的大票以及創業板為代表的小票也已基本調整充分，反彈隨時可以展開。但從中長期來看，除了創業板，其它指數均調整不充分，中長期市場仍不容樂觀。
1.1 50仍在支撐這波反彈
短期來看，上證50的第一波下跌時間超過6個月，幅度超過20%，結構上已走完了9浪，無論時間、結構、幅度均已充分。50是市場為數不多沒有破位的規模指數，目前仍在支撐這波反彈。
當然，從中期來看，上證50剛確認周線級別下跌，目前周線下跌在日線上僅走了1浪，中期調整遠遠不夠充分，下跌週期遠未結束。截止目前，50、300以及上證綜指均已確認周線級別下跌，但鑑於50、300僅開啟了第一浪下跌，市場的未來中期走勢仍不容樂觀。
1.2 大盤短期下跌已基本充分
從短週期來看，大盤目前所處的是第三波日線級別下跌，目前日線下跌走了9浪結構，下跌結束概率93%，短期下跌已基本充分。滬深300的短期走勢與其類似，目前下跌走了11浪結構，結束概率91%。
從中週期來看，大盤處於周線級別下跌中，時間6個月，幅度20%，結構3浪結構，時間、幅度與結構尚不完全充分，未來很長一段時間大盤將是震盪下行的運行過程，對應的投資思路應該是逢反彈減倉。
1.3 創業板中期處於底部
創業板目前日線級別下跌走了9浪結構，下跌結束概率89%。短期下跌也已基本充分。由於今年創業板很難有趨勢性行情，投資上應以波段操作為主。
當然從中期來看，創業板自2015年6月以來的周線級別下跌無論從時間、幅度還是結構上均已充分，從未來1-2年的中期來看，目前的位置就是中期底部。
其它規模指數的投資機會分析具體可參見附錄中的指數分析及投資建議。
2. 市場行業分析
2.1 中期可關注計算機、軍工與傳媒
2015年以來調整最充分的行業分別是傳媒、計算機、軍工，當下基本上是這三個行業的中期底部，未來1-2年會有較大的投資機會。當下傳媒、軍工、計算機的下行空間已非常有限，投資者可擇機介入。
2.2 短期諸多行業處於超跌狀態
目前絕大多數一級行業均處於日線級別下跌中，而且幾乎全處於超跌狀態。從反轉的角度，我們推薦前期調整比較充分的電子元器件、通信、傳媒、基礎化工、電力及公用事業、非銀行金融、機械、輕工製造、紡織服裝、房地產、交通運輸、有色、家電、醫藥、煤炭、汽車、電力設備、食品飲料、建材。
其它行業的投資機會分析具體可參見附錄的行業分析及投資建議。
3. 因子擇時參考
3.1 因子Spread視角下的長週期風格判斷
基於因子動量的因子配置方法常常會面臨著因子擁擠以及風格快速切換的尾部風險，因此，我們嘗試構造一個因子的反轉指標。以規模因子為例，在某一時點，我們按照全市場所有股票的流通市值排序，分為10組，計算市值最大的一組以及市值最小一組的市值差作為規模因子的Spread，即：
因子Spread = 因子排序第10組的因子平均值 - 因子排序第1組的因子平均值
當前時點，我們發現規模因子Spread（市值差）處於歷史高位，已經接近2013年創業板上漲前的水平，而價值因子Spread（估值差）已經回落到相對低位，這意味著小盤股的市值已經跌到了一個有足夠安全邊際的位置，長期來看未來小盤風格將會復甦，價值風格可能會有所衰退。
3.2 貨幣-信用-波動三因素框架下的因子思考
我們檢驗了大量宏觀指標與因子收益的關係，發現A股市場反覆出現因子輪動的核心原因在於因子在宏觀變量上的暴露方向和暴露程度有所區別。如圖表所示，小盤因子和反轉因子在國債收益率下行、信用利差下行和市場波動率較高的時候表現較好，而質量因子、動量因子和價值因子在國債收益率上行、信用利差上行和市場波動率較低的時候表現較好。
根據我們的研究，貨幣-信用-波動三因素框架可以較好地解釋A股歷史上的風格切換。
穩貨幣：2018年以來，我們一直處於“寬貨幣”的流動性環境，而美國則穩定地進行加息，目前來看，中美利差處於歷史低位，而且中美匯率存在“破7”的壓力。因此我們判斷中美匯率將成為10年期國債收益率的下行約束條件，短期來看，“寬貨幣”環境或逐漸轉變為“穩貨幣”環境。
寬信用：從數據來看，不同評級的企業債的信用利差均明顯下行，尤其是低評級的企業債信用利差逐漸出現下行趨勢，這表明信用環境已經出現邊際寬鬆的跡象。
中高波動：從市場波動率以及上證50ETF隱含波動率來看，目前我們仍處於中等偏高的波動率環境。
目前情境下，我們仍然保持對規模因子、技術類因子和成長因子的持續推薦。
4. 基金評價與配置
4.1 量化基金總體風格分析
通過對量化型基金的測算，我們分析了以滬深300、中證500、中證800和中證1000為基準的量化型基金二季度披露持倉在Barra風格因子上的暴露分佈。所選的基金個數分別為：
對於滬深300，大部分量化型基金在市值、價值和槓桿率上為負暴露，在beta、非線性市值、流動性、盈利和成長上為正暴露，在動量、波動率上大多保持中性。
對於中證500，大部分量化型基金在非線性市值和槓桿率上為負暴露，在市值、動量、盈利、成長上為正暴露，在beta、波動率、價值、流動性上大多保持中性。
對於中證800，大部分量化型基金在市值、價值、盈利、槓桿率上為負暴露，在beta、動量、波動率、非線性市值、流動性、成長上為正暴露。
對於中證1000，大部分量化型基金在市值、動量、波動率、非線性市值、流動性上為負暴露，在beta、價值、盈利、成長和槓桿率上為正暴露。
總體來看量化型基金對於風格因子的中性化程度不高，中證500基金通過中性化控制的程度最高。總體量化基金在6月末較為看好小市值、高beta、高盈利、高成長、低槓桿率的風格，其中成長風格尤為突出。
5. 情緒指標擇時和主題投資機會
5.1 情緒指標擇時
我們通過爬蟲爬取了東方財富論壇數據，並通過對每條數據進行情感打分，構造出投資者情緒指標，該指標從市場情緒角度對大盤進行擇時判斷，如下圖所示。
從歷史數據不難看出，情緒指標指數大部分時候都在[0.6,1.4]的區間內波動，如果構造其上下軌曲線，則兩個軌道極值也在0.6到1.4的區間內波動。該指標對於短期異常情緒有較好的指示作用。
結合到近期行情，主題情緒指數從週二開始大幅下滑至下軌線附近，根據模型做多信號的邏輯，我們看好大盤指數迎來短期反彈。
5.2 人工智能大會概念機會
主題挖掘算法是我們根據新聞和研報文本，通過對文本處理，主題關鍵詞提取，主題個股關係挖掘，主題活躍週期構建，主題影響力因子構建等多個維度描述主題投資機會。
根據最新新聞文本挖掘算法，我們推薦人工智能大會概念。主要驅動新聞事件為：由國家發展改革委、科技部、工業和信息化部、國家互聯網信息辦公室、中國科學院、中國工程院、上海市人民政府共同舉辦的2018世界人工智能大會，將於9月17至19日在上海舉辦。本次大會包括商湯科技、寒武紀、依圖網絡、深藍科技、雲從科技、七牛雲等知名企業均派代表出席。
人工智能大會概念相關概念股票列表如下：
5.3 基於頂端優化算法的因子配置
使用頂端優化算法進行alpha因子配置時，只考慮多方股票組合的排序，忽略空方組合的排序，從而解決傳統線性迴歸模型或者IC等因子評價指標對整個因子截面進行評價的不足。我們基於盈利、增長、價值、情緒、反轉、流動性、交易量和換手率等大類因子，每週根據頂端優化算法，推薦出重點配置的因子，並給出當期配置組合。
上週策略基準中證500收益率-2.54%，頂端優化組合收益率-2.27%，跑贏基準0.27%。
本週根據頂端優化模型，高配情緒、換手率和盈利因子，組合持倉如下：
6. 市場風格分析
我們參照BARRA因子模型，對A股市場構建十大類風格因子，包括：市值（SIZE）、BETA、動量（MOM）、殘差波動率（RESVOL）、非線性市值（NLSIZE）、估值（BTOP）、流動性（LIQUIDITY）、盈利（EARNINGS_YIELD）、成長（GROWTH）和槓桿（LVRG）。
6.1 風格因子表現
本週風格因子中，量價類因子收益均為負，市場偏向前期低波動、低動量、低流動性和低BETA的股票；基本面因子中價值因子收益為正，市值和非線性市值因子收益一正一負，大盤股表現稍優。過去20日因子收益率走勢顯示，動量因子淨值回撤，而價值因子上升明顯。
6.2 市場主要指數收益風格歸因
因子模型一個重要應用在於對投資組合的績效歸因分析，並以此理解策略收益的來源。指數作為市場上投資者較為關心的一類組合，我們也同樣可以採用績效歸因的方式，對這類組合的表現進行分析。
本週不同指數間的歸因結果各有不同。通過對相對於市值加權組合的超額收益分解，我們發現上證綜指、上證50的正向收益主要來自於價值、非線性市值、市值、BETA、波動率和流動性因子，負收益集中於動量、盈利和槓桿因子；滬深300的超額收益中，市值和非線性市值提供主要正收益，動量、流動性、BETA和盈利提供負收益；中證500主要正收益來自於動量和盈利因子，負收益來自於非線性市值、BETA和流動性因子；中小板指、深證成指和wind全A的正收益主要由盈利、動量和槓桿貢獻，創業板指的正收益在盈利和槓桿因子，其他因子則提供負收益。
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