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【复胜资产：在高景气赛道“降温”中寻找“稳定成长+股东回报”的洼地】

复胜资产在9月月度策略中提出，当前市场对部分高景气行业的预期已明显“超前”，短期资金涌入导致股价脱离盈利基本面，形成“预期跑赢盈利”的拥挤交易。公司认为，这种过度乐观的状态不仅放大了股价波动，也掩盖了其他细分赛道的投资机会。因此，下一阶段的投资重心应从“高速扩张”转向“稳健增长+股东回报”的双重验证，即寻找那些行业竞争格局已趋稳定、未来3-5年利润复合增速可预见、且愿意将30%以上利润以分红或回购形式回馈股东的“隐形冠军”。典型筛选指标包括：①ROE连续3年≥15%且波动率低于同业；②现金流占净利润比重≥80%；③分红率连续三年提升或维持40%以上；④行业供需结构优化，价格中枢上移但资本开支峰值已过。复胜实证测算，2016年以来符合上述条件的A股公司年均超额收益达9-12个百分点，且回撤显著低于沪深300。当前估值普遍处于近五年30-40%分位，具备“估值合理+盈利稳定+股息防御”的三重安全垫。复胜表示，未来将继续沿着“去高景气拥挤度”思路，在医药流通、品牌消费、工业服务等低关注度板块中，以“股东回报”为锚，左侧布局具备持续自由现金流创造力的优质企业。

【稳博投资：在“概念溢价”消退阶段坚持Alpha均衡配置，警惕“蹭热点”尾部风险】

稳博投资在《板块分化 理性寻机》中提示，6-8月CPO、国产芯片等热门赛道虽具备真实订单与业绩验证，但交易端已出现“蹭概念”“彩票式买单”等过热信号，短线资金博弈加剧导致波动率快速放大。公司决定阶段性低配上述板块，并通过“Alpha+中性”双策略组合应对：一方面，在Alpha端维持高仓位，但行业暴露更加均衡，利用多因子模型筛选“业绩超预期+机构持仓低+估值合理”的300余只个股，分散配置于电网设备、轨交装备、船舶、贵金属等“盈利上修但关注度低”的方向，以获取超额收益；另一方面，在中性策略端保持市场中性，多空配对交易重点布局“同一细分赛道中估值差>2倍、基本面差<0.5倍”的标的，通过多空中和系统性风险，力争在超额波动放大的环境中实现绝对收益。稳博强调，9月海内外宏观事件密集（美国通胀数据、国内政策窗口、季末流动性考核），短期情绪扰动或加大，但中期看“政策底”已现，市场仍处盈利修复通道，维持“中性高仓位+Alpha精选”是应对不确定性的最优解。

【日斗投资王文：以“低估值+高股息+景气向上”三因子排雷，七成仓位押注港股反弹】

王文在最新月报及公开访谈中重申“先估值、后景气、再分红”的选股次序，并旗帜鲜明地指出“科技概念≠投资价值”。他认为，市场热衷于贴上“AI、算力、国产替代”等标签的公司，若缺乏持续自由现金流与分红能力，最终难逃“四川长虹、乐视式”价值毁灭，因此必须回归企业本质：技术领先、人才储备、资金实力、商业模式可持续。落实到组合构建，王文用“两高一低”指标筛选：1)股息率>4%且分红连续5年增长；2)经营性现金流/净利润>1；3)动态PE低于行业30%分位；同时要求行业景气度处于“左侧回升”阶段。对于市场普遍担忧的美元高息环境，王文认为港股是“受冲击最早、弹性最大”的估值洼地，当前恒指风险溢价已处2008年以来+1σ上方，一旦美元利率见顶或国内政策加码，国际资金回流将带来“估值+盈利”的双击。基于此，日斗将港股仓位提升至70%以上，重点布局电信运营商、油气央企、高股息公用事业及低估值生物医药，A股部分则保留消费、医药流通等“类债券”品种作防守。王文强调，投资不是“追风”，而是“等风”，在低估值、高股息、好景气的角落里耐心囤足筹码，才是穿越周期的核心法门。

【苏豪汇升：量化策略“水土不服”源于市场结构极端集中，偏好环境暂缺】

张辉指出，8月A股呈现出“指数强、个股弱”的典型分化行情，宽基指数如沪深300、上证50大幅上涨，而全市场等权指数却明显落后，导致以分散选券、追求超额收益为核心的量化多头策略普遍跑输基准。其根本原因在于市场流动性向少数科技权重股集中，散户情绪虽高，但资金并未广泛扩散至中小盘股，反而形成了“二八”甚至“一九”行情，这与量化策略理想的优势场景——“流动性充裕+个股涨跌分散+中小盘活跃”——背道而驰。张辉进一步解释，量化模型通常依赖历史统计规律，假设市场结构具有一定的“均值回归”或“因子有效性”，但在极端抱团行情下，估值因子、反转因子、市值因子等传统Alpha来源短期失效，模型难以及时调头。此外，8月北向资金大幅净流入，且集中买入通信、电子、算力等龙头，进一步加剧了“指数上涨、个股不赚钱”的剪刀差。张辉认为，这种行情在历史上占比不足15%，量化策略无需因短期波动而频繁调整框架，但应通过“动态因子加权+行业中性约束+尾部风险对冲”等方式提升适应性。展望未来，他认为随着政策刺激逐步传导至中下游行业，市场热度有望从“科技龙头”向“专精特新”扩散，届时量化策略的超额收益空间将重新打开。

【向日葵投资：分散持仓是“双刃剑”，极端行情下超额收益被“平均化”】

尹田园从组合构建角度剖析了量化策略在8月“失灵”的技术根源。她指出，私募指增产品通常持有300-1000只股票，单一个股权重不超过1%，目的是通过大数定律降低非系统性风险，并利用因子选股获取稳定超额。然而，这种“广撒网”式配置在极端分化行情中反而成为拖累：当市场涨幅高度集中于前5%的个股时，其余95%的股票涨幅中位数远低于指数，导致持仓分散的量化组合收益被“拉平”至市场中位数甚至更低。尹田园补充，8月A股涨幅前10%的股票平均上涨超过15%，而中位数个股仅上涨1.2%，量化组合因覆盖面广，天然错过了“头部涨幅”，从而出现负超额。她强调，量化模型通常基于3-5年的历史数据训练，对“小概率、高冲击”的极端行情缺乏足够样本，因此不会为短期异常调整权重；若强行人为干预，反而可能破坏模型的长期有效性。她建议投资者在评估量化产品时，应关注其“信息比率”而非单月度超额，理解策略的“周期性”特征。长期来看，随着注册制全面推进、个股数量突破5000家，市场宽度增加将更有利于分散选股策略发挥优势，投资者应避免“以一月论英雄”。

【上海富钜：行业配置正确也难敌“权重碾压”，量化需正视“因子失效”阶段】

唐弢从行业层面进一步验证了量化策略的“无力感”。他指出，即便量化模型在7月底成功超配了通信、电子、算力等热点行业，但由于这些行业内部的涨幅极度向千亿市值龙头集中，而量化模型因市值中性、流动性约束等限制，往往只能配置二三线标的，导致“看对行业、买错股票”。以通信板块为例，8月中信通信指数上涨12%，但其中三大运营商贡献了近80%的涨幅，其余中小基站、光纤概念股普遍收跌，量化组合因无法重仓龙头，最终行业配置收益被大幅稀释。唐弢认为，这反映出传统Barra因子模型在“资金抱团”环境下的局限性：市值因子、非线性市值因子短期失效，流动性因子反而成为“惩罚项”，因为龙头股市值过大、流动性过好，权重上限约束导致无法足配。他透露，富钜正在测试“动态市值松弛”版本，即在市场集中度高于历史80%分位时，临时放宽个股权重至3%，并通过Barra风险模型实时监控风格暴露，以兼顾“跟踪误差”与“收益弹性”。唐弢提醒投资者，任何策略都有“舒适区”和“逆风期”，量化不等于“稳赚”，理解其逻辑边界才能理性持有。

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