今年以來的A 股行情，風格上呈現「高股息+科技成長」兩頭占優的啞鈴型表現，A股基本面復甦將是市場上漲的有效支撐，而企業盈利回升的關鍵在於宏觀有動能和中觀有驅動。隨著穩增長政策持續發力，疊加庫存周期進入補庫階段，明年國內經濟運行有望進一步好轉，結構上科技和消費或是拉動2024 年A股盈利增長的主要驅動力。美聯儲加息周期或將終結，A 股估值壓制因素有望緩解，外資有望回流，也從一定程度上助力市場上行。
什麼是微盤股指數？
主要包含全部A股中市值居於後400的個股，剔除ST、*ST、退市整理股、首發連板未打開的標的，每日更新成分，最大市值在30-40億左右。由於微盤股指數成分股是最小的那些股票，因此調整時不存在將過去一段時間已經「漲上來」的股票納入指數的「追高」行為，相對於其他絕大多數寬基指數而言，存在一定的優勢。
隨著公募機構在國證2000、中證2000 指數走勢較強，小微盤指數標的型產品的投資熱度有望進一步提高。以中證1000 為代表的小盤指數收益中樞上行情況較大盤稍有樂觀。隨著中證2000指數的推出，預期未來公募機構在小微盤指數標的型產品上的競爭態勢會進一步上升。
小微盤股專精特新企業含量高，相關政策助力高速發展，其中專精特新「小巨人」企業是核心力量，備受政策重點支持。微盤股收益率主要來自於微盤股的估值修復以及頻繁的高低估值持股切換。當前，負利潤公司是微盤股收益率的主要來源，表明微盤股的收益來源和景氣水平無關。從歷史經驗看，微盤股真正收益來自PB修復和高估值向低估值切換。
微盤股策略收益率主要來自於微盤股的估值修復以及頻繁的高低估值持股切換。微盤股策略可以擴容至市值處於後20%分位的公司，低估值篩選能增厚微盤股收益。騎牛看熊認為宏觀環境「寬貨幣+緊信用」的形勢延續，小微盤股的配置優勢或仍將凸顯，微盤股在剩餘流動性充裕、經濟處於衰退的中後期表現更好。
小盤指數收益中樞較樂觀，牽引指增產品布局調整指增量化策略向多策略融合趨勢演進，模型複雜度在不同指數上有分化。跟蹤指數本身的Beta狀態對於指增的投資策略設計和策略容量都有較大的影響。小盤指數成分股數量更多，個股選擇範圍更廣，資金周轉更為靈活，非線性模型有較多的用武之地。
在當前經濟弱復甦疊加寬鬆流動性的背景下，小微盤風格表現有望繼續演繹，政策持續支持中小微企業特別是「專精特新」小巨人企業的發展，小微盤股票有望持續享受政策紅利。在經濟復甦+新產業趨勢+寬鬆流動性環境+政策面利好的四重推動下，A 股小微盤風格有望長期占優。
近一年微盤產品數量大幅增長，產品以主動基金為主，聚焦小盤基金的特徵，整體業績領先市場，主題相對均衡，多數產品為高倉位均衡產品，行業分布較為均衡。值得注意的是這些微盤主動型產品多數收益明顯高於同期市場與偏股基金，在波動率還是回撤的角度都相對較低，微盤產品風格整體穩定。
微盤股中「專精特新」企業相對多，且「專精特新」微盤股長期投資性價比和超額收益更為顯著。熊市行情，市場沒有明顯的方向，遊資和機構更喜歡做「小而美」，資金從藍籌股股中撤出有望推動小盤股的表現，這也有望帶動投資者獲得比較穩健的超額收益。
量化策略同質化交易的影響，可能較前者具有更強持續性。基金量化策略一定程度上受益於當前小微盤股表現強勢的市場環境，小微盤對量化策略的影響主要存在於持股alpha和交易性alpha兩方面。
通過量化策略進行組合投資，並結合增強型的主動投資，力爭高於標的指數的投資收益。AI模型策略採用Alpha 和Beta 相結合的方式，在捕捉市場Beta 的時候，力爭獲得Alpha 的超額收益。國外大型金融機構早已經開始使用AI模型策略，並且大幅度的裁剪交易員，選擇AI交易員進行工作，這樣的操作方式能夠減少人力成本，同時量化配置將更精準，運用的範圍也會更加廣泛。
隨著人工智慧技術的不斷發展，不論是在因子挖掘改進數據分析方面，還是在模型構建方面，均帶來了新的提升機會，機器學習也正在被越來越多的基金經理加以採用。在量化多因子模型打分的基礎上，通過主觀從公司治理、所處產業、行業特徵等角度，提供更長期視角下對公司經營情況的判斷，量化結合主觀判斷構建股票組合。
量化策略運行環境的多個影響因素出現邊際好轉跡象，交投活躍度及市場截面波動水平等均明顯回暖，短期內量化基金策略的運行相對偏好，量化多頭策略來說是不錯的配置窗口期。從微觀交易結構理論出發，使用以價量數據為基礎的非線性量化模型對標的進行未來收益率的預測。量化投資通過自上而下大類資產配置、量化手段賦能下的分散化持倉以及相對紀律性的止損實現對組合的回撤控制。