报告概述
本报告是天风证券金融工程团队发布的月度配置策略报告，核心主题为“配置小年、轮动大年”。报告基于中美流动性环境、估值与宏观胜率框架，对七月大类资产（A股、利率债、可转债、美股）给出配置建议，并深入分析风格（价值/成长、大盘/小盘）与行业轮动方向。报告采用自研的赔率-胜率-趋势-拥挤度多维度量化模型，为投资者提供可执行的配置方案。
报告的核心结论
中美综合流动性偏紧，今年是配置小年。
报告指出，当前中美综合流动性处于中性偏紧环境，显著压制多元策略的beta收益。投资者应降低收益预期，转向中高频beta下注或结构性alpha挖掘，而非依赖宽松流动性驱动的全面上涨。
行业轮动策略表现突出，今年是轮动大年。
基于景气度-趋势-拥挤度模型构建的行业轮动策略，年初至今累计超额收益达23.8%。模型最新推荐机械、煤炭、石油石化、国防军工、非银五个行业，表明当前市场呈现明显的结构性机会。
行业分歧度冲高，提防主线行情变盘。
近期行业分歧度快速上行至61.6%，逼近历史高位。报告提示，极致的结构分化不可持续，投资者需警惕当前主线行情（如科技、周期）可能面临变盘风险，消费与金融板块已处于历史极低估值区间。
风格上推荐价值+小盘，成长与大盘风险较高。
成长风格处于低赔率-低胜率状态，估值高位且宏观环境不利；价值风格则为高赔率-高胜率，配置价值凸显。小盘风格呈现高赔率-中低拥挤特征，左侧信号出现，建议超配。
报告回答的关键问题
七月A股应该配置哪些行业？
报告基于景气度-趋势-拥挤度模型，最新推荐机械、煤炭、石油石化、国防军工、非银五个行业。其中电子、有色拥挤度较高需警惕，而消费类如食品饮料、家电仍处于弱趋势-低拥挤象限，短期可能缺乏弹性。
当前A股估值处于什么水平？
报告使用市值债务比衡量，全A估值处于历史90%分位数，但结构极度分化：周期+科技板块估值处于98.5%分位数，消费+金融板块仅0.5%分位数，呈现典型的K型特征。高估值板块需谨慎，低估值板块可能存在修复机会。
2026年7月大类资产配置顺序是什么？
报告给出的配置排序为：A股 = 十债 > 转债 > 美股。A股处于低赔率-中高胜率，标配或高配；利率债中低赔率-中等胜率，标配；可转债极低赔率-中高胜率，标配或低配；美股极低赔率-低胜率，建议警惕尾部风险。
如何通过量化策略实现行业轮动？
报告详细介绍了基于景气度、趋势（过去12个月信息比率）和拥挤度（换手率、波动率、beta比率）的三维行业轮动模型。该模型自2013年以来年化超额10.0%，信息比率1.29，2026年至今超额23.8%，并通过四象限图谱直观展示各行业所处状态。
报告中的代表性数据
行业轮动策略2026年累计超额
2026年初至6月底，基于景气度-趋势-拥挤度模型的行业轮动策略，截至2026年6月底累计超额收益为23.8%（相对于行业等权基准）。
永久生息组合2025年收益与回撤
2025年，SAA永久生息组合在2025年实现累计收益6.9%，最大回撤仅1.4%，年化波动3.0%，夏普比率2.34，表现亮眼。
A股估值分位数（全A市值债务比）
2026年6月30日，全A总流通市值/实体总债务指标处于2010年以来90%分位数水平，但板块估值极度割裂：周期+科技板块在98.5%分位数，消费+金融板块在0.5%分位数。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整的大类资产赔率-胜率框架：详细阐述A股、利率债、可转债、美股四大类资产的估值指标设计（如AIAE、CCBA模型）和宏观胜率打分体系，帮助理解配置逻辑。
- 风格配置的四维TAA评分系统：从赔率、胜率、趋势、拥挤度四个维度对成长/价值、大盘/小盘风格进行综合打分，并展示ETF风格轮动策略的历史表现（年化超额13.5%）。
- 行业轮动模型与四象限图谱：展示29个中信一级行业在景气度-趋势-拥挤度三维框架下的分布图，清晰识别高景气强趋势低拥挤等潜在机会区域。
- 永久生息组合（SAA）详细持仓与构建方法：基于生息+永久组合理念，通过风险平价算法分配红利低波、港股红利、黄金、可转债、政金债等品种，并给出最新权重。
- 赔率-胜率策略（TAA）的实战跟踪：展示2011年以来策略净值曲线、年化收益7.0%、最大回撤2.8%的稳健表现，以及当前配置的详细比例。
- 中美流动性指标对多元策略收益的影响分析：含中国央行流动性、美联储流动性及综合流动性指标的历史走势图，论证当前中性偏紧环境对beta收益的压制。
- 行业分歧度与变盘风险提示：通过主成分分析计算行业分歧度指标，当前61.6%逼近历史高位，并附历史走势图，提示主线行情切换风险。
- 各板块估值K型分化深度数据：周期+科技板块与消费+金融板块的市值债务比历史分位数对比，展示极端估值分化现状。
本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。
