AIA-Timing行业配置月报（2023年12月）：看多农业、煤炭、传媒、医药、电子、军工

2023.11.29 大类资产配置 看多农业、煤炭、传媒、医药、电子、军工 专——AIA-Timing行业配置月报（2023年12月） 题本报告导读： 报使用截至2023年11月28日的数据更新行业打分表，农业、煤炭、传媒、医药、电 告子、军工等行业排名靠前，其中传媒、煤炭、医药、军工、农业排名边际改善。综合 考虑主观逻辑，我们认为市场正在提前布局2024年，此时低位的科技成长板块与周期资源板块或更容易受到青睐。 摘要： 排名高低方面，农业、煤炭、传媒、医药、电子、军工等居前。综合得分排名靠前的行业有：农业、煤炭、传媒、医药、电子、军工、商 贸、化工等。综合得分排名靠后的行业有：电新、计算机、家电、轻工、银行、地产、钢铁、建筑等。边际变化方面，传媒、煤炭、医药、军工、食饮、农业等排名上升。边际变化有时比排名结果更有信号意 大类资产配置研究 王大霁(分析师) 报告作者 021-38032694 wangdaji026000@gtjas.com 证书编号S0880522080007 廖静池(分析师)0755-23976176 liaojingchi024655@gtjas.com 证书编号S0880522090003 王子翌(分析师)021-38038293 wangziyi027313@gtjas.com 证书编号S0880523050004 相关报告 基于分钟数据的高频因子选股效果研究 义，一般建议重点关注排名较高且边际改善的行业。本期打分表中传 媒、煤炭、医药、军工、食饮、农业等行业排名提高较多；另一方面，钢铁、汽车、建筑、轻工、计算机、银行、化工、非银等行业排名下 降较多。 证权重敏感性方面，农业、煤炭、军工、钢铁、电新等行业较不敏感。 研 券为评估权重组合变化所带来的影响，我们分析三种不同权重组合下的排名结果差异度大小，据此判断排名结果的一致性，即其对权重选择 的敏感性。目前农业、煤炭、军工、钢铁、电新、医药等行业的排名究对权重的敏感性较低，而建筑、汽车、公用、家电、有色等行业的排报名对权重的敏感性较高。风格动线方面，消费、周期和成长平均排名告居前，金融与稳定回落。必选消费、成长可选消费两大板块平均排名上行；周期资源板块基本稳定，排名第二；金融与稳定板块平均排名 下行，排名靠后。 主观分析方面，市场正在着手布局2024年，低位的科技成长板块与周期资源板块更容易受到青睐。综合考虑客观排名、排名变化和主观逻辑，我们认为：随着年底将至，机构投资者开始着手布局2024年， 此时行业月度打分排名与年度排名重合度较高，两者形成一定呼应。主观上看，低位的科技成长板块与周期资源板块后续或将受到资金青睐。 AIA-Timing多头组合仓位方面，目前100%。我们密切跟踪国君量化配置团队择时观点，据此在关键转折点及时调整模拟组合整体仓 位。最近一次调仓是在2023年6月8日上调模拟组合仓位5%至100%。 风险提示：模型设计的主观性，历史数据有偏，回测时间较短，超额收益均值回归，高换手无法实现。 2023.11.29 2024年行业轮动展望：寻觅时代的新红利 2023.11.05 信心修复看两端：万亿国债与华为 2023.10.29 人民币兑美元汇率即将开启一轮升值趋势 2023.10.21 市场底构造进行时，四季度中线行情可期 2023.10.18 目录 1.AIA-Timing策略旨在提供一站式行业配置建议3 1.1.综合考虑宏观、中观和交易层面信息以构建框架3 1.2.2020年来年化对冲收益28.2%，11月对冲收益不显著3 2.基于周期模型结论选择可变权重组合5 2.1.中国美林周期处于非典型复苏阶段5 2.2.本期使用通用型权重组合进行行业相对吸引力打分5 3.行业打分表结合主观分析，凝练下月行业配置建议7 3.1.排名高低方面，农业、煤炭、传媒、医药、电子等居前7 3.2.边际变化方面，传媒、煤炭、医药、军工、食饮等排名上升7 3.3.风格动线方面，消费、周期和成长平均排名居前8 3.4.权重敏感性方面，农业、煤炭、军工等行业较不敏感9 3.5.模拟组合方面，更新下月行业组合，多头组合变化率更高9 3.6.主观分析方面，市场正布局2024年，关注低位成长与周期10 4.AIA-Timing多头组合最新仓位为100%11 4.1.2022年以来共进行7次仓位调整11 4.2.最近一次于2023年6月8日上调模拟组合仓位5%至100%11 5.风险因素12 1.AIA-Timing策略旨在提供一站式行业配置建议 1.1.综合考虑宏观、中观和交易层面信息以构建框架 AIA-Timing（ActiveIndustryAllocation-Timing）框架融合了策略、宏观、 量化和技术分析的思想，结合中宏观和主被动，提供“一站式”的战术行业配置方案。 中观因子方面，我们参考经典策略分析框架，结合机构投资者的思维习惯，筛选被广泛关注的6个中观维度（景气度、相对估值、夏普比、拥挤度、产业资本、北向资金）并假设其在经济学和金融学意义上具有长期有效性。为便于定量分析，为6因子设置打分规则，控制各因子的得分范围于-1到1之间，某行业某方面的相对吸引力和相关因子得分成正比。 因子权重方面，现实中投资者常对不同中观维度赋予不同的关注度，且投资者在不同宏观环境中的关注重点也不同。因此采用非均匀的因子权重有助于更好地把握行业配置决策中的主要矛盾，而可变的因子权重更可引入宏观beta对行业alpha的解释力。具体地，我们依据宏观因子进行周期状态的划分（详请见《板块配置轮盘》专题报告）并选取合适的权重组合。 择时增强方面，在多头行业组合的基础上加上基于技术分析理论的仓位管理可以进一步增强模拟组合超额收益及超额收益的稳定性；经择时增强后，加权AIA-Timing多头组合年化超额收益和信息比率均有进一步提高。 1.2.2020年来年化对冲收益28.2%，11月对冲收益不显著 2020年初以来多头组合（AIA-Timing）年化超额收益率23.2%，对冲组 合年化超额收益率-6.9%，多头组合（AIA-Timing）信息比率1.5，多空对冲组合年化收益28.2%。 2023年初以来，多头组合（AIA-Timing）年化超额收益率11.5%，对冲交易组合年化超额收益率为-3.9%，多头组合（AIA-Timing）信息比率为1.2，多空对冲组合年化收益率16.0%。其中，11月（10月30日至11月 29日）多空对冲收益为-0.1%，低于上期的2.31%，较不显著。 说明： （1）2023年以来AIA策略基本能客观且前瞻地抓住月度板块轮动的部分主线，例如一月的消费金融、二月开始的TMT、�月的公用、六月的汽车、七月的机械、八月的地产、九月及十月的医药、电子、十一月的汽车等。 （2）然而单看部分月份的表观超额收益数据却存在偏差，其原因之一是 我们为响应广大客户对时效性的需求，将月报更新时间提前到了当月结束前一周左右。使用不完备的当月数据会导致报告预测能力无法覆盖下个月整月。建议客户更多关注数据结果背后的逻辑主线而非数据结果本身，以我们的研究结论为参考，根据自己的规模和久期微调行业配置。 （3）目前行业轮动速度处于历史较高水平，若行业轮动频率高于一个月 /次，即便是半量化的AIA行业轮动月度报告也可能会跟不上市场的节奏，除非提高数据更新频率。 （4）若某月市场整体发生无差别的上涨或下跌，使得行业表现同质化，则多空对冲组合收益会更不显著。 （5）若某月宏观环境发生超预期波动，使得我们定义的因子权重变得不合时宜，则会降低获取超额收益的概率。 图1：AIA-Timing模拟组合净值曲线表1：AIA-Timing模拟组合业绩评价 回测与评估 万得全A 多头组合（AIA-timing） 多头组合 对冲组合 多空组合 年化累计收益率2020年1月以来 2.1% 23.2% 21.4% -6.9% 28.2% 2023年1月以来 -3.4% 8.1% 8.8% -7.2% 16.0% 夏普2020年1月以来 0.1 0.9 0.8 -0.4 2023年1月以来 -0.4 0.5 0.5 -0.6 年化累计超额收益率2020年1月以来 - 21.1% 19.3% -8.9% 2023年1月以来 - 11.5% 12.1% -3.9% 信息比率2020年1月以来 - 1.5 1.4 -1.0 2023年1月以来 - 1.2 1.3 -0.5 无风险利率： 2% 截至： 2023-11-29 行业分类： 中信一级 数据来源：Wind，国泰君安证券研究注：数据截至11月29日 数据来源：Wind，国泰君安证券研究注：数据截至11月29日 2.基于周期模型结论选择可变权重组合 2.1.中国美林周期处于非典型复苏阶段 在报告《板块配置轮盘》（2022年5月）中我们介绍了如何以景气因子 和通胀因子划分周期象限，并根据当时的一致预期数据推测经济或将于 2022年9月前后走出滞胀象限。此后的宏观数据似乎验证了这一预判。 截至2023年2月以来，中国的美林周期在复苏象限和非典型状态间来 回切换。根据全市场宏观分析师的平均预测，预计2024年这种状态或将延续，美林时钟将从非典型象限逐步过渡到复苏象限。详细信息请见 2023年11月发布的3D行业配置年报：《2024年行业轮动展望：寻觅时代的新红利》。 图2：预计2024年中国的美林周期将处于非典型及复苏状态 数据来源：Wind，国泰君安证券研究，《2024年行业轮动展望：寻觅时代的新红利》 注1：美林衰退象限与经济衰退含义不同，前者英文为reflation（也直译为“再通胀”），后者为recession。注2：虚线为基于万得及彭博一致预期宏观数据的线性外推。 说明：为寻找稳定的规律我们一方面使用HP滤波器进行因子处理，另一方面使用6MA移动平均法进行趋势跟踪。状态界定有赖于两种方法的互相验证，如此来追求稳定性和灵活性的最佳平衡点。 2.2.本期使用通用型权重组合进行行业相对吸引力打分 根据可变权重设置规则，在弱复苏状态下我们本期采用通用型权重组合 进行因子加权评分（而不再使用通用型权重组合），其结果是趋势性（动量型）因子和均值回归性（反转型）因子均将获得关注。 说明：（1）趋势性因子包括：景气度、夏普比、北向资金，均值回归性因子包括相对估值、拥挤度和产业资本。（2）对于权重组合调整滞后性 的问题，我们虽未将未来（预期）宏观数据加入权重选择，但由于滤波和平滑处理使得美林象限的划分具有稳定性，且股票市场对宏观环境的共识往往需要时间凝聚，因此滞后性负面影响不大。 2019年12月滞胀期（防御）3.001.75 2020年1月滞胀期（防御）3.001.75 非典型期（通用、中性）3.501.00 非典型期（通用、中性）3.501.00 复苏期（进攻）4.000.00 复苏期（进攻）4.000.00 复苏期（进攻）4.000.00 复苏期（进攻）4.000.00 复苏期（进攻）4.000.00 复苏期（进攻）4.000.00 复苏期（进攻）4.000.00 复苏期（进攻）4.000.00 复苏期（进攻）4.000.00 复苏期（进攻）4.000.00 非典型期（通用、中性）3.501.00 非典型期（通用、中性）3.501.00 非典型期（通用、中性）3.501.00 非典型期（通用、中性）3.501.00 非典型期（通用、中性）3.501.00 3.001.75 3.001.75 3.001.75 3.001.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 0.001.75 0.001.75 1.001.50 1.001.50 3.000.00 3.000.00 3.000.00 3.000.00 3.000.00 3.000.00 3.000.00 3.000.00 3.000.00 3.000.00