7 月因子观点：多维度看好估值与量价类因子综合内生变量、外生变量、因子周期与日历效应等视角，7 月看好估值与量价类因子。内生变量视角短期看好换手率、波动率、估值因子，不看好财务质量、Beta 因子。外生变量视角看好估值、换手率、波动率因子，不看好小市值、Beta 因子。因子时钟视角长期看好小市值、反转、技术、波动率、换手率因子，因子周期拟合结果显示估值、小市值、反转、换手率、技术因子较为优势。从日历效应来看，7 月看好估值、成长、换手率、技术因子。

估值指标存在尾部偏差，基于基本面信息可进一步改良估值指标基于历史的横截面信息进行定价，但低估值个股可能具有相对更低的增长预期或增长性风险，常规估值指标难以充分解释定价因素；特别的，极端值个股包含更多的不确定因素，可能对因子的有效性产生干扰。

Macquarie Research 提出了基于基本面亏损（Lossmaker）信息特征，对估值指标进行调整，对净利润与经营性净现金流为负的样本降低估值。在 A 股市场的实证显示，该方法对于BP 指标有较好的改进效果，能够明显提升BP 指标的尾部稳定性和IC_IR。该方法提供了纯数值层面的调整方案，避免了信息损失，对多因子模型具有一定的参考价值。

内生变量视角：短期看好换手率、波动率、估值内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，预测风格因子未来表现，因子动量反映因子过去一段时间内表现；因子离散度相当于因子估值；因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。内生变量对大类风格因子7 月表现预测结果如下：看好换手率、波动率、估值因子，不看好财务质量、Beta 因子。其中，波动率和换手率因子在因子动量与拥挤度维度均相对突出；换手率因子离散度占优，被忽视程度可能较高；估值因子各维度较为均衡，在因子动量维度上相对优势更大。