量化资产配置分析报告：引入季节性、拥挤度的大小盘风格轮动策略

证券研究报告引入季节性、拥挤度的大小盘风格轮动策略——量化资产配置系列报告之十二2026年3月25日主要观点

大小盘风格轮动与策略表现回顾。我们前期基于“货币-信用-长短期风格动量”构建的大小盘风格轮动模型2015年以来年化收益率17.9%，月度胜率60.5%，具有长期、稳定获取超额收益的能力，且策略2017年以来的历次净值回撤较基准组合均有显著降低。自2024年7月模型发布至今，策略累计收益率87.5%，超过等权策略22个百分点。在小盘风格整体占优背景下，轮动策略夏普比仍高于中证2000。

大小盘风格中的季节性、拥挤度。统计过去12年大小盘相对月收益率，12月、1月、4月大盘风格季节性占优，2月小盘风格季节性占优。我们基于可回测的原则构建了大小盘风格季节性信号，并根据样本内（2015-2022年）策略夏普比确定了时间窗口N=5和阈值h=0.6，即根据最近5年同月大/小盘风格占优月胜率是否超过60%来决定是否推荐该占优风格，该参数样本外夏普比同样高于基准组合。增加季节性因素后，2015年以来大小盘轮动策略年化收益率提高了1.9个百分点。季节性信号2015年以来胜率58.6%，其中2月推荐小盘、4月推荐大盘胜率最高。交易拥挤是导致风格因子预期收益下降、潜在风险提升的重要因素，使用相对成交额的250日分位数作为拥挤度指标，设定近N个交易日中有m期拥挤度指标达到阈值h则触发拥挤信号。选取样本内夏普比最高、参数稳健性强的参数组合：N=30，m=5,

h=99.9%。该参数样本内表现优于基准，样本外表现与基准持平。2014年以来，拥挤度指标共触发16次小盘风格拥挤信号，未触发大盘风格拥挤信号。

引入季节性、拥挤度改进的策略。引入季节性、拥挤度改进的大小盘轮动模型使用SHIBOR3M月末值、私人部门融资增速、12M及1M相对风格动量、近5年风格季节性、近20日相对成交额分位数因子等权投票，综合反映了宏观环境、风格动量、季节性、交易拥挤度。改进的沪深300、中证2000轮动模型2015年以来年化收益率20.2%，较4因子风格轮动模型提升了2.3个百分点，月度胜率63.7%。策略201

5年以来每年均能跑赢基准组合，年度超额收益稳健。近36个月月度信号胜率61.1%，看多风格（相对看空）月度超额收益率均值1.7%。近1年月度信号胜率66.7%，模型多数推荐小盘风格。后续市场风格向大盘的切换或仍依赖于信用周期持续上行、以及货币环境的收紧。

风险提示：1）历史数据梳理不构成投资建议；2）量化规律失效风险；3）策略回测风险；4）宏观环境剧烈变动风险。2本人有

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S大小盘风格轮动与策略表现回顾大小盘风格中的季节性、拥挤度引入季节性、拥挤度改进的策略风险提示31.1大小盘风格轮动策略

大小盘、成长价值风格是A股市场最为显著的两对风格，受到投资者广泛关注。大小盘、成长价值风格相对表现具有显著周期性规律，我们在2023年发布的报告《成长价值、大小盘风格轮动规律与策略展望》中即从宏观环境复盘出发，分别构建了A股市场大小盘、成长价值风格轮动策略，并在月报中定期更新每月的模型观点。

国内信用环境、货币环境是大小盘风格轮动模型中重要的宏观环境代表因素。我们分别使用沪深300、中证2000指数作为大、小盘风格的代理变量，根据前期报告中对大小盘风格轮动规律的复盘，国内信用环境、货币环境、经济政策是影响大小盘风格轮动重要的宏观因素，考虑到量化指标刻画的可行性，我们分别使用私人部门融资增速、SHIBOR3M作为信用、货币环境代理指标，纳入大小盘风格轮动模型。

12M、1M相对风格动量是大小盘风格轮动模型中有效的技术指标，反映了风格占优的长短期趋势。我们通过2024年7月1日基金月报《情绪尚未回暖，价值延续占优》，在前期12M相对风格动量（近12月中证2000-沪深300累计收益率）基础上，进一步引入了1M相对风格动量（近1个月中证2000-沪深300累计收益率），将大小盘风格的长短期趋势均纳入了模型，弥补了模型对市场短期波动反应不足的缺陷。基于“货币-信用-长短期风格动量”的大小盘轮动模型资料：平安证券研究所41.1大小盘风格轮动策略

基于宏观（信用-货币）环境的大小盘风格复盘：信用下行+货币宽松时小盘风格优势显著；信用上行+货币收紧时大盘风格优势显著；大小盘风格有延续长期趋势的倾向。两次长期风格的切换分别出现在第3（3-1，2017年初）、第1阶段（1-3，2021年初）。①

信用下行+货币宽松环境。图中1-1、1-3、1-4阶段小盘显著占优，仅1-2阶段延续前期大盘风格、小盘小幅跑输。②

信用上行+货币宽松环境。图中2-1阶段，2020年初信用继续上行但货币政策快速宽松，小盘小幅跑赢。③

信用上行+货币收紧环境。图中3-1、3-2阶段大盘显著占优。④

信用下行+货币收紧环境。图中4-1阶段延续前期大盘风格，4-2阶段延续前期小盘风格。信用、货币环境与大小盘风格轮动资料：Wind，平安证券研究所51.2大小盘风格轮动策略表现评价

基于“货币-信用-长短期风格动量”的大小盘轮动模型。使用SHIBOR3M月末值、私人部门融资增速分别代表货币、信用因子刻画宏观环境，近12个月、近1个月中证2000-沪深300累计收益率分别代表长、短期风格动量因子刻画市场趋势，4个信号投票过半数利好小盘则推荐小盘，否则推荐大盘。其中信用、货币环境均使用均值差法确定趋势：私人部门融资增速的3-6M均值差小于0利好小盘，否则利好大盘；SHIBOR3M月末值的1-3M均值差小于0利好小盘，否则利好大盘。

基于沪深300、中证2000指数的大小盘轮动模型2015年以来年化收益率17.9%，月度胜率60.5%，策略/等权净值比显示模型具有长期、稳定获取超额收益的能力。使用2015年以来数据回测沪深300、中证2000指数轮动策略，每月综合投票利好小盘则在下月持有中证

2000，否则持有沪深

300。设置沪深

300

与中证

2000

指数的等权组合为基准组合，在每月末根据模型信号进行再平衡。2015年以来大小盘风格轮动策略评价指标2015年以来大小盘风格轮动策略净值曲线中证2000全收益4因子风格轮动策略评价指标300收益等权组合年化收益率年化波动率最大回撤夏普比率卡玛比率索提诺比率盈亏比4.5%21.4%46.1%0.100.100.121.068.3%28.3%67.3%0.200.120.241.0817.9%24.7%52.1%0.630.340.766.9%23.0%54.4%0.190.130.231.081.16资料：Wind，平安证券研究所，数据截至2026/3/1361.2大小盘风格轮动策略表现评价

基于“货币-信用-长短期风格动量”的大小盘轮动模型不仅维持了对周期性占优风格的配置，在风格快速调整时也能规避短期回撤带来的风险。2015年以来A股市场经历了小盘占优、大盘占优、再到小盘占优的3轮不同阶段。在小盘风格占优的大背景下，小盘风格也会经历较大幅度回撤，规避占优风格的短期急速下跌对于策略风险控制具有重要意义。从模型仓位变化不难看出，大小盘轮动策略对于周期性占优风格有较长时间配置，在月度择时中也规避了风格的短期回撤。

大小盘轮动模型有效降低了风格资产组合的回撤。对比等权组合来看，大小盘风格轮动策略2017年以来的历次净值回撤较基准组合均有显著降低，体现了模型对于风险的控制能力。大小盘风格轮动策略回撤分析策略持仓仓位变化与大小盘风格相对表现资料：Wind，平安证券研究所，数据截至2026/3/1371.3模型发布以来表现回顾

大小盘轮动模型发布以来样本外表现不错，相较于等权组合超额累计收益率达22个百分点，月度信号胜率57.1%。自我们2024年7月1日发布模型至今，小盘风格整体占优，但期间经历了较大回撤。大小盘风格轮动模型累计收益率87.5%，超过等权策略22个百分点。

小盘风格整体占优背景下，轮动策略夏普比仍高于中证2000。大小盘轮动策略夏普比1.70，超过沪深300、中证2000的1.04和1.47。即使对比占优的小盘风格指数，轮动策略在年化收益率基本接近的收益水平下，有效降低了波动率与最大回撤。大小盘风格轮动模型发布以来月度信号统计中证2000-沪深300-0.6%-0.5%1.5%月份SHIBOR信号信用信号

12M动量信号

1M动量信号综合信号大小盘风格轮动模型发布以来（20240701至今）评价指标2024年7月2024年8月2024年9月2024年10月2024年11月2024年12月2025年1月2025年2月2025年3月2025年4月2025年5月2025年6月2025年7月2025年8月2025年9月2025年10月2025年11月2025年12月2026年1月2026年2月2026年3月小盘小盘小盘小盘大盘小盘小盘小盘大盘大盘小盘小盘小盘小盘小盘大盘大盘小盘大盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘大盘大盘大盘小盘小盘小盘大盘大盘大盘大盘大盘大盘大盘大盘大盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘小盘大盘大盘大盘小盘小盘小盘大盘小盘小盘大盘小盘小盘小盘小盘大盘大盘小盘小盘小盘小盘小盘大盘大盘大盘小盘大盘小盘大盘小盘小盘大盘小盘小盘小盘小盘大盘大盘小盘小盘小盘小盘小盘12.8%3.2%中证20004因子评价指标300收益等权组合-5.5%1.7%全收益90.8%45.3%29.1%19.6%1.47风格轮动策略87.5%44.1%24.5%16.5%1.70累计收益率年化收益率年化波动率最大回撤夏普比率卡玛比率索提诺比率盈亏比41.6%22.3%19.1%15.2%1.041.471.401.2765.6%33.9%22.7%14.9%1.382.281.751.327.6%-1.0%0.1%2.3%3.4%0.3%2.311.831.312.672.201.36-0.8%-3.6%0.2%2.0%1.2%6.4%4.6%-3.5%资料：Wind，平安证券研究所，数据截至2026/3/138目录CO

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S大小盘风格轮动与策略表现回顾大小盘风格中的季节性、拥挤度引入季节性、拥挤度改进的策略风险提示92.1大小盘风格轮动中的季节性

统计过去12年大小盘相对月收益率，12月、1月、4月大盘风格季节性占优，2月小盘风格季节性占优。近年来，大小盘风格的季节性受到了投资者的广泛关注。我们统计了2014-2025年共计12个完整年度小盘-大盘风格指数相对收益的均值与胜率，从历史表现来看，12月、1月、4月小盘风格的季节性劣势最为显著，表现为月度胜率低于40%且月均超额收益小于-1%。2月小盘风格季节性占优现象显著，胜率高达91.7%，平均超额收益率达3.6%。

大小盘风格的季节性背后，有一定的经济规律与资金行为逻辑。2月作为传统经济数据的真空期，小盘股易受资金追捧而表现更好。4月作为年报、一季报密集披露窗口，有业绩支撑的大盘股更容易受到资金青睐。2014年以来大小盘风格月度季节性统计中证2000全收益1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月-300收益201410.5%12.1%-7.8%-6.2%-10.7%-9.4%4.0%6.6%4.7%0.6%1.8%0.8%7.4%3.2%3.6%5.0%5.4%-3.4%7.6%3.6%91.7%-2.1%13.3%6.7%-0.3%2.7%4.8%33.3%-3.9%-10.0%-1.7%2.9%5.0%-5.7%6.8%-3.1%-4.4%-5.0%-4.6%-1.9%-3.3%0.5%8.0%0.3%14.6%-1.4%2.5%0.0%9.2%-7.2%12.1%-3.0%-7.5%4.6%-38.1%3.3%201520162.7%1.2%2.4%2.3%2017-2.8%8.0%-7.8%-0.7%-6.0%-4.5%-1.1%-13.5%-2.8%-4.9%0.1%-3.2%-3.4%-6.1%-1.3%5.2%0.9%1.4%-7.1%-0.8%-2.3%-1.5%-2.8%11.9%2.4%-2.6%0.9%2018-2.9%-0.5%0.6%-4.5%1.1%20195.9%-1.8%-5.5%14.4%-2.5%7.1%1.2%20202.0%3.2%-2.7%-4.9%-2.7%2.2%-9.4%-0.6%-5.5%-0.4%-5.5%1.2%2021-11.7%-2.8%0.8%7.0%2.5%10.8%11.2%-7.3%-0.6%0.3%6.3%20222.8%10.0%6.9%-1.9%1.0%-2.7%2.1%2023-1.6%5.6%2024-14.7%1.7%-1.4%2.3%-6.2%3.4%-0.5%-0.8%1.0%1.5%12.8%0.2%3.2%2025-1.0%3.6%-3.6%0.3%2.0%平均收益率胜率-2.8%41.7%-3.0%25.0%4.1%-0.5%41.7%-0.6%33.3%2.0%1.3%-4.5%41.7%66.7%66.7%58.3%50.0%58.3%50.0%资料：Wind，平安证券研究所102.1大小盘风格轮动中的季节性

我们基于可回测的原则构建了大小盘风格季节性信号，时间窗口N和阈值h是其主要参数。上图统计结果实际上是基于当前所有历史数据进行的统计，实际上在生成交易信号时只能采用截至当时的历史数据进行大小盘风格季节性统计。在策略中按照以下方案设定3档季节性信号：采用过去N年同月的小盘月度超额收益率是否大于0统计小盘相对胜率，当胜率大于阈值h（h应大于0.5）时判定季节性信号利好小盘，当胜率小于1-h时判定季节性信号利好大盘，其余情况季节性信号为中性不参与投票。

使用样本内数据进行调参，选取样本内夏普比最高的参数组合：N=5,h=0.6。该参数样本外夏普比同样高于基准组合，体现了季节性因素在模型中的有效性。在“货币-信用-长短期风格动量”大小盘轮动策略基础上增加季节性指标进行5因子投票，在调参空间[N,h]上进行样本内外策略回测，选取样本内（2015-2022年）夏普比最高的组合，在样本外（2023年至今）进行回测。

增加季节性因素后，2015年以来大小盘轮动策略年化收益率提高了1.9个百分点。增加季节性因素后，2015年以来策略年化收益率提升至19.8%，夏普比提升至0.67，最大回撤基本不变。2015年以来大小盘风格轮动策略评价指标不同参数下策略样本内外表现样本内年化收益样本内夏普比样本外年化收益样本外夏普比参数N参数h中证2000全收益4因子风格轮动策略4因子+季节性风格轮动策略评价指标300收益-55-16.7%18.0%18.1%14.9%17.4%17.5%15.7%16.1%0.5520.5920.5950.4590.5660.5690.4940.50721.0%19.3%24.0%23.6%19.8%19.8%23.8%23.8%0.8480.7000.8860.8510.7250.7250.8710.871年化收益率年化波动率最大回撤夏普比率卡玛比率索提诺比率盈亏比4.5%21.4%46.1%0.100.100.121.068.3%28.3%67.3%0.200.120.241.0817.9%24.7%52.1%0.630.340.7619.8%25.6%52.0%0.670.380.810.80.60.50.80.70.60.55101010101.161.17资料：Wind，平安证券研究所，数据截至2026/3/13112.1大小盘风格轮动中的季节性

使用近5年内相对胜率是否大于60%构建大小盘风格季节性信号，有季节性信号的月度占比达40%。在参数N=5、h=0.6下，即根据最近5年同月大/小盘风格占优月份是否达到4-5次来决定是否推荐该占优风格，季节性信号月度结果及中证2000全收益-300收益月度实际收益率统计如下表。

季节性信号2015年以来胜率58.6%，其中2月推荐小盘、4月推荐大盘胜率最高。季节性信号2月历史胜率达91.7%，历史上均推荐小盘；4月历史胜率达80%，历史上均推荐大盘。

最新数据显示，2026年季节性信号在4月利好大盘风格，在2月、5月、10月、11月利好小盘风格。2015年以来依据N=5,h=0.6计算的季节性信号与小盘实际超额中证2000全收益-300收益1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月20152016小盘(4.7%)小盘(0.6%)小盘(1.8%)小盘(0.8%)小盘(7.4%)小盘(33.3%)小盘(-3.9%)小盘(-10.0%)小盘(0.3%)小盘(1.2%)大盘(3.3%)2017大盘(-4.6%)

小盘(0.9%)小盘(-7.1%)2018大盘(-1.9%)

小盘(-2.9%)

小盘(-4.5%)大盘(-3.3%)

小盘(-0.5%)20192020大盘(4.0%)

小盘(3.2%)

小盘(2.0%)大盘(-1.3%)

大盘(0.5%)大盘(5.2%)

大盘(10.8%)大盘(-1.9%)小盘(-9.4%)2021大盘(-11.7%)

小盘(3.6%)

小盘(7.0%)

大盘(-1.1%)大盘(-2.8%)

小盘(5.0%)

小盘(2.8%)

大盘(-13.5%)大盘(-2.8%)

大盘(14.4%)大盘(11.9%)20222023大盘(0.8%)

小盘(5.4%)

小盘(-1.6%)

大盘(-2.8%)

小盘(6.9%)

大盘(1.0%)小盘(-3.4%)

小盘(5.6%)

大盘(-4.9%)

小盘(-1.4%)大盘(2.2%)

大盘(2.4%)2024大盘(-5.5%)大盘(1.2%)2025小盘(7.6%)

小盘(-1.0%)

大盘(0.1%)

小盘(2.3%)2026小盘(4.6%)大盘小盘小盘25.0%小盘信号月度胜率50.0%91.7%66.7%80.0%50.0%50.0%60.0%60.0%0.0%0.0%25.0%资料：Wind，平安证券研究所122.2拥挤度在大小盘轮动中的应用

交易拥挤是导致风格因子预期收益下降、潜在风险提升的重要因素。因子拥挤是指由于跟踪或投资某一因子的资金过多，导致该因子的收益或收益稳定性下降，因子拥挤度是考虑因子配置与择时的重要维度，有助于降低组合潜在风险。

使用相对成交额的250日分位数作为拥挤度指标，设定近N个交易日中有m期拥挤度指标达到阈值h则触发拥挤信号。成交额是衡量交易拥挤度最直观的指标之一，我们使用小盘成交额/大盘成交额的250日分位数作为小盘风格拥挤度的代理指标。设定拥挤度信号触发条件为：近N个交易日中m期拥挤度达到阈值h则判定触发该风格拥挤交易信号，拥挤度指标推荐相反风格。

使用样本内数据进行调参确定[N,m,h]。在引入季节性的大小盘轮动策略基础上增加拥挤度指标进行6因子投票，在调参空间[N,m,h]上进行样本内外策略回测，选取样本内（2015-2022年）夏普比最高的组合，在样本外（2023年至今）进行回测。拥挤度信号阈值:

95%或99%分位数250个交易日分位数资料：平安证券研究所132.2拥挤度在大小盘轮动中的应用

选取样本内夏普比最高、参数稳健性强的参数组合：N=30，m=5,

h=99.9%。该参数样本内表现优于基准，样本外表现与基准持平。在样本内夏普比最高的参数组合中，选取单参数小幅变动时夏普比下降最少的组合：N=30，m=5,

h=99.9%，即在近30个交易日中有5日及以上相对成交额的近一年分位数大于99.9%时触发拥挤度信号。拥挤度信号触发频率低是样本外优化不显著的主要原因。不同参数下策略样本内外表现（h=99.9%）不同参数下策略样本内外表现（h=99.5%）样本内年化收益样本内夏普比样本外年化收益样本外夏普比样本内年化收益样本内夏普比样本外年化收益样本外夏普比参数h参数N参数m参数h参数N参数m---1111133333555518.1%17.9%17.0%16.9%15.1%15.1%18.7%18.4%17.9%16.1%15.1%18.1%18.7%18.7%18.2%15.5%18.1%18.1%18.1%18.1%18.2%0.5950.5920.5560.5570.4890.4890.6210.6090.5920.5240.4890.5950.6210.6210.6040.5000.5950.5950.5950.5950.60424.0%24.0%23.1%23.1%23.1%21.6%24.0%23.1%23.1%23.1%24.3%24.0%24.0%24.0%24.0%25.2%23.8%24.0%24.0%24.0%25.2%0.8860.8860.8510.8510.8510.8620.8860.8510.8510.8510.9840.8860.8860.8860.8861.0220.8710.8860.8860.8861.022---1111133333555518.1%17.3%15.6%16.2%16.2%16.2%17.9%17.0%15.1%15.1%15.1%18.2%17.9%16.1%15.1%15.1%18.0%18.7%18.2%16.1%15.1%0.5950.5740.5060.5310.5310.5310.5920.5560.4890.4890.4890.6040.5920.5240.4890.4890.5870.6210.6040.5240.48924.0%23.1%23.1%23.1%24.3%19.5%23.1%23.1%23.1%23.1%19.5%24.0%23.1%23.1%23.1%21.6%23.6%24.0%24.0%24.0%24.3%0.8860.8510.8510.8510.9840.7820.8510.8510.8510.8510.7820.8860.8510.8510.8510.8620.8510.8860.8860.8860.98499.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%99.9%102030406010203040601020304060102030406099.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%99.5%10203040601020304060102030406010203040605510101010101010101010资料：Wind，平安证券研究所，数据截至2026/3/13142.2拥挤度在大小盘轮动中的应用

2014年以来，拥挤度指标共触发16次小盘风格拥挤信号，未触发大盘风格拥挤信号。使用小盘成交额/大盘成交额的250日分位数作为小盘风格拥挤度的代理指标，大盘指数选取沪深3000，小盘指数选取中证2000，中证2000成交额缺失数据（2021年及以前）使用中证1000成交额填充。近30个交易日中有5日及以上小盘风格拥挤度大于99.9%时触发小盘风格拥挤信号，近30个交易日中有5日及以上小盘风格拥挤度小于0.01%时触发大盘风格拥挤信号，其余时间拥挤度不参与投票。大小盘风格走势与拥挤度信号资料：Wind，平安证券研究所，数据截至2026/3/1315目录CO

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S大小盘风格轮动与策略表现回顾大小盘风格中的季节性、拥挤度引入季节性、拥挤度改进的策略风险提示163.1引入季节性、拥挤度改进的大小盘轮动策略

引入季节性、拥挤度改进的大小盘轮动模型使用6因子等权投票，综合反映了宏观环境、风格动量、季节性、交易拥挤度。使用SHIBOR3M月末值、私人部门融资增速分别代表货币、信用因子刻画宏观环境；近12个月、近1个月中证2000-沪深300累计收益率分别代表长、短期风格动量因子刻画市场趋势；近5年同月大/小盘占优月胜率是否超过60%刻画风格季节性；近20个交易日中是否有5日及以上相对成交额的近一年分位数大于99.9%刻画拥挤度。6个信号投票过半数利好小盘则推荐小盘，否则推荐大盘。

引入季节性、拥挤度改进的沪深300、中证2000轮动模型2015年以来年化收益率20.2%，较4因子风格轮动模型提升了2.3个百分点。使用2015年以来数据回测沪深300、中证2000指数轮动策略，每月综合投票利好小盘则在下月持有中证

2000，否则持有沪深

300。设置沪深

300

与中证

2000

指数的等权组合为基准组合，在每月末根据模型信号进行再平衡。2015年以来大小盘风格轮动策略评价指标2015年以来大小盘风格轮动策略净值曲线中证2000全收益4因子风格轮动策略

风格轮动策略4因子+季节性

引入季节性+拥挤度评价指标300收益的风格轮动策略年化收益率年化波动率最大回撤夏普比率卡玛比率索提诺比率盈亏比4.5%21.4%46.1%0.100.100.121.068.3%28.3%67.3%0.200.120.241.0817.9%24.7%52.1%0.630.340.7619.8%25.6%52.0%0.670.380.8120.2%25.5%52.0%0.690.390.831.181.161.17资料：Wind，平安证券研究所，数据截至2026/3/13173.1引入季节性、拥挤度改进的大小盘轮动策略

引入季节性、拥挤度改进的大小盘轮动策略2015年以来月度胜率63.7%。以风格等权策略作为基准，改进的大小盘轮动策略2015年以来跑赢基准的月度胜率为63.7%，其中样本内（2015-2022年）、样本外（2023年至今）分别为65.6%和59.0%。

改进的大小盘轮动策略2015年以来每年均能跑赢基准组合，年度超额收益稳健。以等权策略作为基准组合，改进的大小盘轮动策略2015年以来跑赢基准的年度胜率为100%。以当年占优的大/小盘指数作为基准，改进的大小盘轮动策略仅2015、2021年跑输了当年占优的风格指数（均为中证2000）。大小盘风格轮动策略年度