请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 1 [Table_Title] 基于行业景气模型的行业轮动 [Table_Title2] 从宏观到中观视角下的行业轮动框架 [Table_Summary] 投资要点: 本报告从宏观事件驱动到中观领先指标驱动的角度，分别研究构建基于行业景气的轮动配置策略，并逐月进行调仓，策略整体体现稳定超额收益。 ► 宏观事件驱动行业轮动策略 在宏观因子的选择上，主要选择了工业与固定资产投资、消费与价格指数、货币等在内的9大类宏观因子；同时，对于不同行业，我们选取了各行业特有的行业因子。 宏观事件驱动行业轮动策略，在构建各行业因子库的基础上，本文定义了历史高点、连续上涨等在内的8类因子事件模式来刻画宏观因子的转态，并采用两个标准进行筛选事件：历史上因子事件的发生次数、因子事件信息比率，构建各行业有效事件库。随后，采用月度调仓的方式，在每个月末交易日对各行业的有效事件库进行检测，一旦有事件发生触发了该行业信号，就对该行业进行配置，并取得较稳定的超额收益。 ► 中观领先指标驱动行业轮动策略 反映基本面景气的“同步指标”通常包含企业盈利、成长、质量等基本面指标；而由于各行业表现不仅受到宏观因素影响，也有不同的行业变量的影响，我们将对产业逻辑进行梳理，从需求、供给、成本等影响行业景气的驱动因素出发，除通用的宏观因子外，构建每个行业特有的领先指标。 对于中观领先指标驱动行业轮动策略，本文通过线性回归，首先对各行业解释度最高的“基本面同步景气指标”进行筛选，并挖掘每个同步景气指标的“领先驱动指标”，在此基础上运用回归模型构建各行业的“综合景气预测模型”，对各行业指数的预期超额收益进行排序，最终将排名前5位的行业进行等权配置，取得较高的超额收益，并具有高度的解释力。 风险提示 本模型采用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，结论在极端市场环境变化中有失效的风险。 分析师 [Table_Author] 证券分析师：王湘 SAC NO：S1120520080004 证券分析师：杨国平 SAC NO：S1120520070002 助理分析师：周游 邮箱：zhouyou2@hx168.com.cn [Table_Report] 证券研究报告|量化研究报告 [Table_Date] 2021年11月30日 证券研究报告|量化研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 2 19626187/21/20190228 16:59 正文目录 1. 行业轮动框架简介 ............................................................................ 3 1.1. 宏观事件驱动行业轮动策略 ................................................................... 3 1.2. 中观领先指标驱动行业轮动策略 ............................................................... 3 2. 数据简介 .................................................................................... 3 2.1. 宏观因子 .................................................................................. 3 2.2. 行业因子 .................................................................................. 5 2.3. 行业指数相关数据........................................................................... 8 3. 策略构建原理 ................................................................................ 8 3.1. 宏观事件驱动行业轮动策略 ................................................................... 8 3.2. 中观领先指标驱动行业轮动策略 .............................................................. 10 4. 策略实证 ................................................................................... 13 4.1. 宏观事件驱动行业轮动策略 .................................................................. 13 4.2. 中观领先指标驱动行业轮动策略 .............................................................. 16 5. 总结 ....................................................................................... 18 5.1. 策略总结 ................................................................................. 18 5.2. 策略展望 ................................................................................. 19 6. 风险提示 ................................................................................... 18 图表目录 表1 宏观因子汇总 ............................................................................. 3 表2 行业同步因子汇总 ......................................................................... 5 表3 行业领先因子汇总 ......................................................................... 6 表4 事件模式说明 ............................................................................. 8 表5 各行业有效事件筛选标准及阈值 .............................................................. 9 表6 各行业有效事件库 ......................................................................... 9 表7 各行业有效同步指标 ...................................................................... 11 表8 宏观事件驱动行业轮动策略验证集表现 ....................................................... 14 表9 宏观事件驱动行业轮动策略验证集配置情况及表现 .............................................. 14 表10 中观领先指标驱动行业轮动策略验证集表现 ................................................... 17 表11 中观领先指标驱动行业轮动策略验证集配置情况及表现 .......................................... 17 图1 宏观事件驱动行业轮动策略验证集表现 ....................................................... 14 图2 中观领先指标驱动行业轮动策略验证集表现 ................................................... 17 证券研究报告|量化研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 3 19626187/21/20190228 16:59 1.行业轮动框架简介 在本篇报告着力构建的量化行业轮动框架中，首先从宏观视角出发，研究行业轮动中有效的宏观驱动因素及逻辑，通过挖掘各行业的宏观事件库，构建宏观驱动下的行业轮动策略；随后，从中观视角入手，通过分析宏观环境及产业链视角下的供需、成本及价格等行业景气因素对行业影响，探索影响行业的关键领先指标，由此得到行业基本面景气度预测，进而对行业进行相应配置。 1.1.宏观事件驱动行业轮动策略 本文选择围绕宏观指标，定义多类宏观衍生事件以刻画不同的宏观状态，分析挖掘各类事件背后行业轮动的规律并整理各行业有效宏观事件库，在此基础上构建基于宏观事件驱动的行业轮动模型。 指标选择上，共涵盖了约42个常见的宏观指标及逾550个各行业相关指标，每个指标根据其是否触发历史新高、是否处于短期高位等状态各定义8类事件状态，并从中筛选构建各行业的有效事件库。 1.2.中观领先指标驱动行业轮动策略 本文首先对各行业解释度较高的基本面同步景气指标进行分析筛选，并挖掘同步景气指标的领先驱动指标，在此基础上运用回归模型构建各行业的综合景气预测模型，根据各行业指数超额收益预测进行行业配置。 2.数据简介 2.1.宏观因子 宏观因子与股票市场的行业表现息息相关，宏观环境的变化体现了经济的周期变化及内在规律。 在宏观因子的选择上，本文主要选取了工业与固定资产投资、消费与价格指数、货币等九类因子，共计42个(见表1)，所有数据均有十分可靠的数据来源。为了避免未来信息的干扰并使得能够统一在同一个框架下进行观测，在获取数据的同时，我们同时记录了数据的发布时间，并将发布时间与最新数据对应的时间差值作为该项数据的滞后时间，将进行调仓决策时的最新数据作为该期最新的观测值。 由于本文所建立的行业轮动策略均为月度调仓，故将各类宏观因子进行了月度降采样：若是月频数据，则无须进行调整；若是日度数据，将用月末的数据作为该月的数据。 表1 宏观因子汇总 因子类别 因子名称 频率 单位 数据来源 滞后 月数 工业与固定资产投资 全社会用电量:累计同比 月 % Wind 1 固定资产投资完成额:累计同比 月 % 国家统计局 1 工业增加值:当月同比 月 % 国家统计局 1 消费与价格指数 CPI:当月同比 月 % 国家统计局 1 PPI:全部工业品:当月同比 月 % 国家统计局 1 证券研究报告|量化研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 4 19626187/21/20190228 16:59 CPI:环比 月 % 国家统计局 1 PPI:全部工业品:环比 月 上月=100 国家统计局 1 社会消费品零售总额:当月同比 月 % 国家统计局 1 贸易差额:当月值 月 亿美元 海关总署 1 贸易差额:当月同比 月 % 海关总署 1 22个省市:平均价:猪肉 周 元/千克 中国畜牧