在《如何从赔率和胜率看成长/价值轮动》报告中，我们创新性地提出了基于赔率和胜率的投资期望结合方式，为应对价值成长风格切换问题提供了定量模型解决方案。后续，我们将持续对其在样本外进行跟踪并做定期汇报。
上周全市场成长风格组合收益-1.24%，而全市场价值风格组合收益为0.18%。
1、赔率
在前述报告中，我们已经进行了验证，即市场风格相应的相对估值水平是其预期赔率的关键影响因素，并且两者应该呈现出负相关。由于存在上述线性关系，我们根据最新的估值差分位数，可推得当下
成长风格的赔率估计为1.03，价值风格的赔率估计为1.14。
2、胜率
在七个胜率指标中，
当前有2个指向成长，5个指向价值。根据映射方案，当下成长风格的胜率为31.12%，价值风格的胜率为68.88%。
3、最新推荐风格：价值
根据公式，投资期望=胜率*赔率-（1-胜率）。我们计算得
最新的成长风格投资期望为-0.37，价值风格的投资期望为0.48，
因此最新一期的风格轮动模型推荐为价值风格。
2013年至今，基于投资期望的风格轮动模型策略年化收益率26.37%，夏普比率0.97。
在《如何从赔率和胜率看成长/价值轮动》报告中，我们创新性地提出了基于赔率和胜率的投资期望结合方式，为应对价值成长风格切换问题提供了定量模型解决方案。后续，我们将持续在样本外进行跟踪并做定期汇报。
为了刻画出更为纯粹的成长和价值风格现象，我们在这选择借用个股因子合成的方式来进行刻画。在选择因子时，我们希望采用最为简单和常见的因子组合来刻画相应风格，以此保证风格的整体接受度较高。
价值：账面市值比（BP_LF）、净利润市值比（EP_TTM）
成长：最近一期单季度净利润同比增速、营业利润同比增速、营业收入同比增速
为保证因子具有风格上的纯粹性，我们对相应的因子做了市值中性化处理，之后将因子做标准化处理之后等权复合即得到了相应风格的暴露情况。在剔除停牌股票之后，我们选择在全A市场上以风格暴露前20%的个股作为相应风格的股票代表组合。风格收益测算采用
周度换仓
的方式，在每个周最后一个交易日以收盘价进行调仓。测试区间为2010年-2022年，后文中以2010-2013年作为样本内的训练，以2013年之后作为样本外测试。
根据最新统计，上周全市场成长风格组合收益-1.24%，而全市场价值风格组合收益为0.18%。
2.1、 赔率的定义
赔率，最早是博彩公司用来衡量球赛或马赛赌博赔付比例的一种方式。在大多场合，赔率即表示当亏损为1时盈利的数值。进而，一段收益率序列的赔率就等于平均正收益/平均负收益的绝对值。
其中，
return
i
代表着时间序列中收益率大于0的值，return
j
代表着时间序列中收益率小于0的值。
2.2、估值的定义
众所周知，由于成长股具有更为出色的业绩增长预期，因此成长股的绝对估值水平通常要高于价值股。因此，我们应该关注的是市场风格的相对估值水平，而非绝对估值水平。在这里我们为了刻画市场风格的相对估值水平，采用了估值差的历史分位数法进行刻画，并且基于市场估值水平进行了适当的修正。
（1）计算相应风格暴露前20%和后20%股票组合的账面市值比（BP_LF）平均数之差作为初始估值差。
（2）为了剔除全市场估值水平对历史可比性造成的影响，我们将初始估值差除以对应截面的全市场估值平均数。
（3）计算估值差在历史上的排位次序百分比作为其相对估值水平
。
其中，m代表风险暴露前20%的个股，n代表风险暴露后20%的个股，z代表全市场的个股。t代表着每个不同的时间截面，T代表历史回溯比较的期数。另外需要说明的是，由于我们采用的估值指标是账面市值比，因此估值差历史分位数教高时，所代表其处在相对低的估值水平。
2.3、最新赔率结果
在报告中，我们已经进行了验证，即
市场风格相应的相对估值水平是其预期赔率的关键影响因素，并且两者应该呈现出负相关
。由于存在上述线性关系，我们根据最新的估值差分位数，即可推得当下
成长风格的赔率估计为1.03，价值风格的赔率估计为1.14。
在胜率方面，我们梳理了如下五个宏观指标和三个微观指标：
在七个胜率指标中，
当前有2个指向成长，5个指向价值。根据映射方案，当下成长风格的胜率为31.12%，价值风格的胜率为68.88%。
[1] 由于北向资金数据暂时出现缺失，为了保证微观指标和宏观指标权重不发生变化，我们将动量和强势股指标权重调整为1.5倍。
根据公式，投资期望=胜率*赔率-（1-胜率）。我们可以计算得
最新的成长风格投资期望为-0.37，价值风格的投资期望为0.48
，因此最新一期的风格轮动模型推荐为
价值
风格
。
2013年至今，在全A市场上基于投资期望的风格轮动模型策略年化收益率26.37%，夏普比率0.97。
