行业配置研究系列01：如何基于景气度构建行业轮动策略

行业多因子研究框架搭建。我们借鉴股票多因子模型研究框架，利用公司财务、资金与量价等指标合成行业配置因子，建立了可用于行业配置的行业多因子研究框架，包括：基础数据处理、行业因子合成、单因子测试、复合因子合成等步骤。 行业财务因子分类。通过成分股财务数据合成，构建了财务质量、盈利能力与成长能力三类76个行业财务因子，其中包括供应商议价力、客户议价力、核心利润等特有因子。 财务单因子测试。通过因子IC测试与分组测试，筛选出14个备选因子参与复合因子合成。财务质量类因子：客户议价力环比增量与供应商议价力环比增量多头组合年化收益率分别为8.76%、8.47%；盈利能力类因子：总资产收益率 TTM 同比增量与销售净利率单季同比增量多头组合年化收益率分别为8.05%、7.65%；成长能力类因子：核心利润单季同比增长率、预收款项同比增长率、核心利润同比增长率环比增量分组回测多头组合年化收益率分别为8.98%、8.93%、8.42%。 行业景气度复合因子合成与测试。综合考虑财务质量、盈利能力、成长能力三类备选因子的因子测试表现以及因子间RankIC值相关性，我们选择客户议价力环比增量、供应商议价力环比增量、销售净利率单季同比增量、核心利润单季同比增长率、预收款项同比增长率以及核心利润 TTM 同比增长率环比增量等6个因子合成行业景气度复合因子。复合因子多头组合年化收益率为13.39%，相对市场基准指数的超额年化收益率为8.60%，SHARP比率为0.48。 行业景气度模型最新持仓。行业景气度模型2021年10月底依据2021年三季报数据调仓，调仓后多头组合为：煤炭、基础化工、钢铁、电子、国防军工。截至2022年3月22日，多头组合收益率为-4.19%，相对市场基准超额收益14.03%。模型下次调仓日期为4月底，我们依据3月底已披露的2021年报数据计算最新多头组合为：石油化工、电子、基础化工、交通运输、食品饮料；空头组合为：综合、轻工制造、电力及公用事业、房地产、消费者服务。 风险提示：量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险。 1.行业多因子研究框架 我们参考股票多因子模型研究方法论，将市场上所有公司依据所属行业分类（中信一级行业分类）划分为不同行业类别的公司集合，将每个行业视为一家囊括所有同行业公司的集团公司，利用行业整体的财务、资金与量价等指标构造行业配置因子，探索有效的行业配置模型。行业多因子研究框架包括基础数据处理、行业因子合成、单因子测试、复合因子合成等步骤。 本篇报告基于公司财务数据合成行业财务质量、盈利能力以及成长能力三类因子，测试行业财务因子有效性，合成并研究行业景气度因子在行业配置中的应用。 图1：行业多因子研究框架 1.1.基础数据处理 我们基于行业自身或行业成分股财务基本面、微观结构技术面、资金流向等数据合成行业层面用于行业因子计算的基础数据。比如，基于公司资产负债表、利润表、现金流量表合成所属行业整体的财务基本面数据。 基础数据处理需注意： 1.用于行业数据合成的成分股数据时点需保持一致，当成分股最新数据所属报告期不一致时需有统一合理的数据对齐规则（如以财报数量、公司市值占比较大，数据较新者为准）； 2.行业基本面数据需有经济含义，对于某些行业不适用的数据需特殊处理（比如用行业均值或中位数填充）； 3.缺失数据处理应以合理性为处理原则。 1.2.行业因子合成 我们基于基础数据处理后的行业数据，合成可用于行业比较的行业因子数据。比如，通过不同报告期行业整体的收入与利润数据，计算行业整体的收入与利润增长率因子。 行业因子合成需注意： 1.行业因子在不同行业间需具有可比性； 2.行业因子需要考虑行业数据季节性变化规律，对于存在季节性变化的数据采用单季或完整年度数据同比计算； 3.行业不同时期前后比较时，应保证用于行业合成的公司前后一致以保证可比性。 1.3.单因子测试 我们通过单因子IC测试与分组回测测试行业单因子收益预测的有效性与稳定性。 1.因子IC测试 我们计算T期因子值与T+1期行业收益率的Pearson相关系数（RawIC），同时计算因子T期因子值排序与T+1期行业收益率的Spearman相关系数（RankIC）。因子的IC值是指第T期的因子值（因子中性化处理后残差）x⃗与T+1期的股票收益r的相关系数——Pearson相关系数，公式表示为： t t+1 IC= corr(x⃗, r ) t t t+1 此外，可以计算秩相关系数——Spearman相关系数，使用两个变量的位次计算，是与因子分布无关的，公式表示为： ),rank(r )) IC = corr(rank(x⃗ rank,t t t+1 可以通过以下指标评价因子效果： a)b)c)d) IC值的均值——因子显著性； ICIR比率（IC均值/标准差）——因子有效性； IC序列T值（IC均值*sqrt(样本数-1)/IC标准差）——因子显著性； IC值的胜率（因子值与IC值同向的截面数占比）。 2.因子分组测试 因子分组测试是根据因子值打分排序分多组测试各组组合累计净值表现，我们采用6组定期调仓的方法进行测试（每组含5个中信一级行业）。 因子多空测试是分组测试中第一组与第六组多空强弱表现，多空测试与分组测试可以一并进行。 我们可以从多个维度考察分组测试效果：a) 分组测试结果是否具备单调性，即各分组累计净值表现与其排序是否具有一致性，分组测试结果单调性越高越好； b) 分组多空收益表现，即考察第一组和第六组累计净值相对强弱表现及其最大回撤； c) 多头组合相对市场基准表现，即考察第一组与市场基准指数相对强弱及其最大回撤。 因子分组测试主要考察以下绩效指标：a) 分组测试的累计收益率、最大回撤等； b)c) 多头组合的年化收益率、年化波动率、SHARP比率、最大回撤等； 多头组合相对市场基准的超额年化收益率、超额年化波动率、信息比率、超额最大回撤等。 因子分组测试采用定期调仓的方式进行回测，在本篇报告中基于财报数据披露截至时间规定，我们在每年4月底、8月底、10月底进行组合调仓操作。我们采用中信一级行业指数合成市场基准指数，基准指数组合与分组测试同步调整持仓。 1.4.复合因子合成 基于单因子测试结果，我们筛选单因子IC测试与分组测试表现较好的因子作为备选因子，经由因子IC值相关性分析选出相关性较弱、收益率较高且具有经济学含义的因子合成行业复合因子。 我们采用单因子等权相加的方法合成复合因子，即将候选单因子通过去极值、标准化、截取等方式进行标准化处理，然后通过等权相加的方式合成行业复合因子。 复合因子的测试方法与单因子测试相同，可以通过因子IC测试与分组回测测试复合因子收益预测的有效性与稳定性。复合因子测试时需关注多头组合的年化收益率、SHARP比率、最大回撤，以及多头组合相对市场基准的年化超额收益率、信息比率和超额最大回撤。 2.行业财务因子分类 2.1.行业财务因子分类与构建方法 我们通过行业成分股财务数据合成行业整体财务因子，构建了三类行业财务因子：财务质量、盈利能力与成长能力因子。财务质量因子主要体现行业整体负债程度、对上下游议价能力、应收账款与存货周转率等经营质量高低，共设计有22个具体财务质量因子。盈利能力因子主要体现行业整体毛利率、核心利润率、资产收益率、费用管理水平等盈利水平高低，共设计有28个具体盈利能力因子。成长能力因子主要体现行业整体收入、利润、经营净现金流、预收款等环比/同比增长率或增速变化，共设计有26个成长能力因子。 图2：行业财务因子分类 在构建具体的行业财务因子时需注意： 1.行业因子在不同行业间需具有可比性，我们对于不同类型的行业因子采用不同的构建方法，比如：采用环比增量或同比增量构建财务质量和盈利能力两类因子；采用环比增长率、同比增长率或同比增长率环比增量构建成长能力因子； 2.行业因子需要考虑行业数据季节性变化规律，对于存在季节性变化的数据采用单季或完整年度数据同比计算； 3.行业不同时期前后比较时，应保证用于行业合成的公司前后一致以保证可比性。 报告数据类型有报告期末、累计、 TTM 和单季4种：“报告期末”一般适用于报告期末资产负债表最新快照数据；“累计”指年初至报告期累计数据，一般适用于利润表、现金流量表等流量数据；“ TTM ”指当前报告期往前推3个季度包含4个季度跨度一年的报告数据，一般适用于利润表、现金流量表等流量数据；“单季”指单个季度数据，比如单个季度利润、现金流量等。 我们对于不同类型的行业因子采用不同的构建方法： 1.采用环比增量或同比增量构建财务质量和盈利能力两类因子； 2.采用环比增长率、同比增长率或同比增长率环比增量构建成长能力因子。 表1：行业财务因子构建方法 具体构建算法如下： 环比增量=当前季度数据-上一季度数据； 同比增量=当前季度数据-上一年度同期数据； 环比增长率=(当前季度数据-上一季度数据)*100/上一季度数据； 同比增长率=同期数据； (当前季度数据-上一年度同期数据)*100/上一年度 同比增长率环比增量=当前季度同比增长率-上一季度同比增长率。 表2：行业财务因子构建算法 2.2.财务质量因子 财务质量因子主要体现行业整体负债程度、对上下游议价能力、应收账款与存货周转率等经营质量高低，共设计有22个具体财务质量因子。具体因子设计时，如无特殊说明则因子值越高代表行业财务质量越好。 具体因子类别如下： 1.资产负债率（Detb2Asset），指行业总负债/行业总资产，可以衡量行业整体负债水平。 2.流动资产比例（CurAsset2Asset），指行业流动资产/行业总资产，可以衡量行业整体流动资产占总资产比例。 3.流动比率（CA2CDebt），指行业流动资产/行业流动负债，可以衡量行业整体流动资产对流动负债的覆盖程度。高流动比率代表流动负债偿还能力较强。 4.速动比率（QA2CDebt），指行业速动资产/行业流动负债，可以衡量行业整体速动资产对流动负债的覆盖程度。高速动比率代表流动负债快速偿还能力较强。 5.供应商议价力（SupplyBarginPow），指行业对上游供应商议价能力，高供应商议价力代表行业对上游供应商议价能力高、行业竞争地位强。 6.客户议价力（ClientBarginPow），指行业对下游经销商或客户议价能力，高客户议价力代表行业对下游经销商或客户议价能力高、行业产品或服务竞争力强。 7.应收账款周转率（Rev2Acct），指行业营业收入/行业应收账款，可以衡量行业整体应收账款相对营业收入的多少，应收账款周转率越高代表行业产品或服务出售赊账情况较少、产品服务竞争力强。 8.存货周转率（OperCost2Inve），指行业营业成本/行业库存，可以衡量行业整体存货变现速度和运营效率，高存货周转率代表行业运营效率较高、存货损失风险较小（仅一般情况而言）。 9.经营净现金营业利润比（OperCF2OperProfit），指行业经营性净现金流/行业营业利润，可以衡量行业盈利质量水平，高经营净现金营业利润比代表行业盈利有现金保证、盈利质量较高。 表3：财务质量因子 2.3.盈利能力因子 盈利能力因子主要体现行业整体毛利率、核心利润率、资产收益率、费用管理水平等盈利水平高低，共设计有28个具体盈利能力因子。具体因子设计时，如无特殊说明则盈利能力因子值越高代表行业盈利能力越好。 具体因子类别如下： 1.销售毛利率（GrossProfitRatio），指行业毛利润/行业营业收入，可以衡量行业整体毛利率水平，高毛利率代表行业产品服务销售毛利率较高。 营业利润/营业收入（OperEarn2OperRev），指行业营业利润占营业收入的比重，可以衡量行业营业收入扣除营业成本、税金、销管财三费等后营业利润占营业收入的比重。与销售毛利率指标类似，该因子比重较高