行业风格轮动及公募指基月报（2024年9月期）：优选大盘风格，聚焦高股息+制造

国金证券研究所 分析师：高鹤文（执业S1130523070002）分析师：于婧（执业S1130519020003）gaohewen＠gjzq.com.cn yujing＠gjzq.com.cn 分析师：张慧（执业S1130515080002）zhang_h＠gjzq.com.cn 优选大盘风格，聚焦高股息+制造 行业风格配置建议及指数基金组合 量化行业轮动模型9月优选行业由新质生产力+周期赛道转向高股息+制造板块，除交通运输、国防军工外，建议关注的其它8个行业边际得分均有所提升。高股息行业得益于资金流流入和预期改善，得分环比有所上升，其中银行板块边际提振最为明显。与此同时，上游资源类板块和消费类行业普遍呈现资金净流出特征，故而排名有所下滑。本期产品组合标的包括：广发新能源车电池ETF、广发电力ETF、国泰军工ETF、鹏华化工ETF、景顺长城石油天然气ETF等12只ETF。 量化风格轮动模型9月优选指数为创业板指和沪深300，整体维持大盘风格。今年以来较为强势的沪深300指数得分突出，其估值仍处于合理区间，或仍具备右侧配置机会，创业板指在预期、动量等微观因子上表现尤为突出，或可考虑左侧布局机会。故而本期优选创业板指和沪深300指数，呈现一定的哑铃型特征。同时中证1000和上证50等指数的表现则不尽如人意，中证1000承压于宏观环境，在流动性有限的市场环境下，投资者普遍风险偏好较低，而上证50指数估值已逼近高位，故而得分环比下降明显。本期组合涵盖万家、景顺长城、招商创业板指数增强，以及汇添富、海富通沪深300指数增强。 行业风格轮动模型结果跟踪 行业轮动模型在8月市场波动中展现了一定的韧性，在“跌多涨少”的市场环境下，及时适时的降低了科技制造板块权重，相较于7月份持仓组合呈现一定的防御姿态。风格轮动模型本月跑赢绝大部分基准，发出风格向大盘风格迁移的信号，8月份跑赢绝大部分基准指数。今年以来行业模型相对行业指数均值累计超额收益4.10%，行业轮动胜率均维持在62.50%，风格轮动胜率维持在75.00%。 具体来看，今年以来行业轮动模型对高股息行业每个月均进行稳健配置，较好的捕获了今年以来红利资产带来的超额收益。从表现相对差强人意的计算机和纺织服饰等行业，模型也较好的捕获了其2024年2月-3月短期反弹机会，并在7月较好的捕获了成长行业反弹的投资机会。从风格轮动模型结果来看，2024年模型从中小盘成长逐渐实现向中大盘成长的风格转化，2024年4月以后基本稳定在大盘风格，6月份跑赢全部基准指数，除中证1000指数排名略有高估外，其他5个轮动池指数预测收益率和实际涨跌幅排序完全一致。同时低敏的模型，也相对较好的适应了春节前后市场风格突变的情景，避免了过多的无意义换手。 市场回顾及资金流跟踪 截至2024年8月25日，近一月市场交投活跃度略有回落、个股收益离散度较上月有所提升、行业风格轮动速度有所分化、纯因子收益较为稳定，总体市场环境对于量化选股策略的影响利大于弊。从宽基指增超额业绩上看，除上证50外，本月绝大部分宽基指增获得正超额，其中国证2000、中证800、中证1000指增领涨。其中“AI卫星策略”表现仍然强劲，持续蝉联今年以来超额收益率最高的桂冠。此外，“算法挖掘量价”、“AI处理文本”等策略也展现了较为稳健的超额收益率。 从资金流情况来看，在近一月跌多涨少的市场环境下，资金净流入主要集中在宽基ETF，本月净流入1153.30亿元，而行业ETF净流入仅3.43亿元。宽基净流入主要集中在沪深300指数上，流入规模达750.46亿元，远高于其他指数规模。本月金融地产行业净流出趋势最为明显，近一月资金净流出107.44亿元，科技和医药医疗行业资金流入明显，分别流入62.04亿元和24.52亿元。 风险提示 海外降息进程不及预期、国内政策及经济复苏不及预期等带来的股票市场大幅波动风险；策略模型回测效果、基金历史业绩不代表未来收益；基金相关信息及数据仅作为基金研究使用，不作为募集材料或者宣传材料。 市场回顾及资金流跟踪 近期市场环境回顾 截至2024年8月25日，8月以来A股月度总成交额10.11万亿元，日均成交额较7月末下跌9.38%，交投活跃程度持续降低。以沪深300、中证500和中证1000指数成分股为样本池，进一步考察个股收益率离散程度，近一月平均个股收益离散度2.02%，低于近半年来中位水平。从行业风格轮动速度来看，近一月行业轮动速度较7月均有小幅提升，目前高于2015年以来平均水平，而市场风格轮动速度则相对稳定。 图表1：A股月度总成交额及成交量 图表2：个股收益离散程度 图表3：月度行业轮动速度 图表4：月度风格轮动速度 根据历史回测经验，因子不稳定程度与市场环境、指增基金超额收益具有一定相关性，即因子不稳定程度较高的时间，指数增强型基金超额往往有限甚至出现明显回撤，而导致指增基金超额回撤的原因往往是由于市场风格、主线切换所致。2024年8月该指标处于历史低位，市场环境对于量化选股策略的运行较为适合。 综合来看，截至2024年8月25日，近一月市场交投活跃度略有回落、个股收益离散度较上月有所提升、行业风格轮动速度有所分化、纯因子收益较为稳定，总体市场环境对于量化选股策略的影响利大于弊。 图表5：纯因子收益不稳定程度 指数及指数基金业绩表现回顾 从被动指数型基金来看，截至2024年8月25日，行业指数基金仍呈现跌多涨少的特点。本月家用电器、银行和综合等6个行业的平均净值呈现上升趋势，其中家用电器行业表现最为突出，平均净值上涨6.30%。然而，其余行业均出现不同程度的回调，尤其是农林牧渔和美容护理行业，分别下跌了7.17%和7.02%，显示出较大的下行压力。 本月宽基指数整体均呈现不同程度回撤，市场整体承压，其中以创业板指和北证50跌幅较为显著，分别下跌了5.93%和7.02%。以上证50、沪深300指数为代表的大盘指数和以国证2000、中证2000为代表的小盘指数回撤幅度相对有限，哑铃型策略或在上月市场环境中相对占优。 图表6：行业指数近一月涨跌幅 图表7：宽基指数近一月涨跌幅 从宽基指增超额业绩上看，除上证50外，本月绝大部分宽基指增获得正超额，其中国证2000、中证800、中证1000指增领涨。其中“AI卫星策略”表现仍然强劲，持续蝉联今年以来超额收益率最高的桂冠。此外，“算法挖掘量价”、“AI处理文本”等策略也展现了较为稳健的超额收益率。 图表8：今年以来宽基指增平均业绩表现 图表9：近一月宽基指增平均业绩表现 图表10：不同模型宽基指增今年以来平均业绩表现 图表11：不同模型宽基指增近一月平均业绩表现 指数基金规模变化情况 截至2024年8月25日，从存量规模变化来看，宽基被动指数基金管理环比小幅上升，行业主题被动指基规模和宽基指增规模均有下降，分别下降了5.69%和3.74%。具体来看，宽基层面，上证50被动基金规模涨幅最高，环比上升4.33%，中证2000被动指数基金规模缩水最为突出，规模环比下降14.43%，宽基指增则无一幸免，呈现跟踪规模全面下滑的特征。行业层面，仅有国央企行业有所上升，环比上升3.37%，其他行业相较于上月规模均有所下降，其中周期行业和专精特新下降幅度最大，达到12.31%和12.16%。 图表12：行业、宽基指数基金存量规模变化 图表13：8月行业主题被动指数型规模及环比变化 图表14：8月宽基被动指数型规模及环比变化 图表15：8月宽基指数增强型规模及环比变化 ETF资金流跟踪 从资金流情况来看，在近一月跌多涨少的市场环境下，资金净流入主要集中在宽基ETF，本月净流入1153.30亿元，而行业ETF净流入仅3.43亿元。具体来看，净流入主要集中在沪深300指数上，流入规模达750.46亿元，远高于其他指数规模。本月金融地产行业净流出趋势最为明显，近一月资金净流出107.44亿元，其中房地产行业资金净流出最明显，达到78.87亿元，科技和医药医疗行业资金流入明显，分别流入62.04亿元和24.52亿元，其中科技板块资金流入集中在半导体行业。 图表16：近一月宽基ETF资金净流入/出情况 图表17：近一月行业主题ETF资金净流入/出情况 行业风格轮动模型结论及指数基金配置建议 9月行业轮动模型指数选择结果 截至8月25日，行业轮动模型本月优选出的行业为其他电力设备、电池、电力、国防军工、化工、家用电器、中药、医药、非银金融和交通运输行业，本期建议关注的行业的整体方向由新质生产力+周期赛道转向高股息+制造板块。在弱增量市场环境下，资金流和交易类情绪因子显得尤为重要，筹码分布或能极大程度上影响市场走势，电力、其他电力设备、国防军工等建议关注行业大多情绪类因子贡献较高，而有色金属、光伏设备等板块得分较低则主要受预期因子得分较低所致。从得分环比变化来看，除交通运输、国防军工外，建议关注的其他8个行业边际得分均有所提升。 高股息行业如银行、家用电器、煤炭分别得益于资金流流入和预期改善，得分环比有所上升，其中银行板块边际提振最为明显。与此同时，上游资源类板块（建筑材料、有色金属）和消费类行业（商社、酒类）普遍呈现资金净流出特征，故而排名有所下滑。 图表18：2024年9月行业指数得分明细 图表19：行业指数得分环比变化 被动指数型（含ETF）基金组合 结合行业轮动模型结果、指数及ETF基金产品线情况，9月基金组合高股息（电力、化工、家用电器、中药、非银金融、交通运输）+制造（其他电力设备、电池、国防军工）、医药对应行业主题指数型基金来构建。由于上述行业大多存在多只指数可供选择的情况，因而在具体标的选择上我们首先从指数特征、估值水平、盈利情况、指数流动性、行业覆盖度、指数相似度等多个维度对基金跟踪的标的指数进行初步优选。对应被动指数型基金跟踪的具体指数在上述各个维度的比较情况如下图所示，重点优选出的指数做橙黄色标记。 图表20：9月行业对应基金跟踪指数估值及盈利信息 图表21：9月行业对应基金跟踪指数行业分布及交易活跃度 图表22：9月行业对应基金跟踪指数历史业绩 在此基础上，再以具体产品是否能够很好的复制指数并保持一定的流动性为标准，进行最终的基金产品选择，具体筛选规模较大同时各阶段跟踪误差较小的基金产品，同时考虑流动性因素。综合下来，本期具体产品组合标的包括：广发国证新能源车电池ETF、广发中证全指电力公用事业ETF、国泰中证军工ETF、鹏华中证细分化工产业主题ETF、景顺长城国证石油天然气ETF等12只ETF。 图表23：9月被动指数型基金组合 9月风格轮动模型指数选择结果 截至8月25日，本期模型优选的指数为创业板指和沪深300，投资维持大盘风格。具体来看，创业板指得分较为均衡，在预期、动量等微观因子上表现尤为突出，在缺乏投资主线、存量资金博弈的市场背景下，创业板指风险或已得到较好释放，或可考虑左侧布局机会。与此同时，今年以来较为强势的沪深300指数得分也同样突出，其估值仍处于合理区间，或仍具备右侧配置机会，故而本期优选创业板指和沪深300指数，呈现一定的哑铃型特征。同时中证1000和上证50等指数的表现则不尽如人意，中证1000承压于宏观环境（如CPI、货币供应量等），在流动性有限的市场环境下，投资者普遍风险偏好较低，而上证50指数估值已逼近近2年高位，缺乏一定的估值安全垫，故而得分环比下降明显。 图表24：2024年9月风格指数得分明细 图表25：风格指数得分环比变化 指数增强型基金组合 基于前文市场回顾和风格轮动模型结论，本期主要围绕创业板指和沪深300指数增强型基金中进行组合构建，在均衡配置的基础上，受指数特性影响，我们向“AI主策略”、“AI卫星策略”模型框架进行适度倾斜，本期组合涵盖万家创业板指数增强、景顺长城创业板综指、招商创业板指数增强、汇添富沪深300指数增强、海富通沪深300指数增强。 图表26：9月指数增强型基金组合 轮动模型效果跟踪与