量化行业配置：行业轮动策略持续表现优异

主要市场及行业指数表现 过去一个月，国内主要市场指数普涨，国证2000、中证1000、中证500、上证50、沪深300分别上涨8.35%、7.26%、4.84%、2.14%、1.91%，分别下跌。行业指数上涨偏多，在中信一级行业中有22个行业上涨，计算机、机械、电子、汽车、传媒等行业指数涨幅靠前，其中计算机行业指数涨幅最大，月涨幅达15.90%。交通运输、石油石化、煤炭的行业指数涨跌幅靠后，月涨跌幅分别为-1.09%、-1.31%、-7.26%。 行业因子与行业轮动策略表现 二月因子表现分化，整体来看估值动量和分析师预期因子表现较好，IC均值分别达到了39.90%和17.44%；收益方面估值动量和分析师预期因子能带来正的多空收益，分别达到4.97%和2.41%，相对中信一级行业等权的多头超额收益也分别达到2.30%和0.80%。今年以来，盈利、估值动量、分析师预期和超预期因子的IC均值分别达到2.48%、11.13%、21.90%和7.77%，表现较好；因子多空收益方面，质量、估值动量、分析师预期和超预期因子分别达到2.03%、2.74%、1.53%和4.64%；其中分析师预期与超预期因子的多头超额收益达到0.31%和2.71%。 二月，超预期增强行业轮动策略未跑赢行业等权基准，策略收益率为1.42%，行业等权基准收益率为3.55%，策略二月的超额收益率为-2.09%；景气度估值行业轮动策略收益率为1.11%，相对行业等权基准的超额收益为-2.40%。二月调研行业精选策略表现一般，策略收益率为1.62%，策略的超额收益率为-1.94%。 当期行业推荐 超预期增强行业轮动策略三月份推荐的行业为银行、汽车、通信、非银行金融和纺织服装。相比上月，策略推荐行业从有色金属行业调整到了纺织服装行业。本期推荐行业中，汽车行业的分析师预期与超预期因子得分下降，在各行业中排名下降至第二，同时银行行业总体得分上升至第一；通信行业在分析师预期与超预期因子得分都进一步提高，因此排名上升至第三；纺织服装行业则是超预期因子得分上升，因此总得分排名进入前五，得到策略推荐。 景气度估值行业轮动策略给出的三月行业推荐为国防军工、非银行金融、纺织服装、有色金属和商贸零售，其中国防军工、有色金属和商贸零售行业的分析师预期得分都靠后，因此并未得到超预期增强策略的推荐。 调研行业精选策略三月份的推荐行业为传媒、电力及公用事业、石油石化、消费者服务和家电行业。本期电力及公用事业的基金调研热度有所上升，同时传媒、电力及公用事业、消费者服务行业的调研拥挤度均明显下降，因此得到推荐。传媒与石油石化行业连续两期得到调研行业策略推荐，值得关注。 风险提示 以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。 一、当期市场与行业概况 1.1主要市场及行业指数表现 过去一个月，国内主要市场指数普涨，国证2000、中证1000、中证500、上证50、沪深300分别上涨8.35%、7.26%、4.84%、2.14%、1.91%，分别下跌。 行业指数上涨偏多，在中信一级行业中有22个行业上涨，计算机、机械、电子、汽车、传媒等行业指数涨幅靠前，其中计算机行业指数涨幅最大，月涨幅达15.90%。交通运输、石油石化、煤炭的行业指数涨跌幅靠后，月涨跌幅分别为-1.09%、-1.31%、-7.26%。 图表1：主要市场指数过去一个月表现(截至2025.02.28) 图表2：主要市场指数年初至今表现(截至2025.02.28) 二、行业轮动策略构建与策略表现 2.1行业轮动策略架构 行业轮动策略可以从多个维度进行构建。我们现有的超预期增强行业轮动框架，以基本面为核心，叠加估值面和资金面共同分析。估值面包含了估值动量因子，资金面则考虑北向持仓、公募持仓等，基本面包括了基于实际披露业绩构建的盈利和质量因子，以及叠加研报文本分析与分析师预期构建的分析师预期因子和超预期因子。 超预期指公司公告的营业收入以及净利润等指标超出市场的一致预期。市场不仅依据业绩增长对资产进行定价，另一个重要的参考基准是市场预期。例如，当某行业整体业绩增长，但却不及市场预期时，该行业反而可能已经定价较高，未来很有可能下跌；而当行业业绩虽然下降，但仍好于市场预期时，该行业反而可能有较好的表现。因此将超预期因素引入能够进一步完善行业轮动框架。具体指标构建详见《Beta猎手系列之三：行业超预期的全方位识别与轮动策略》。 虽然目前行业配置模型以超预期增强模型为主，但原有的景气度估值行业轮动策略依然会进行跟踪报告。基于景气度估值因子的策略构建方法与超预期增强行业配置策略一致，景气度估值行业轮动策略主要基于估值动量，盈利与质量因子进行构建，策略的具体指标构建详见《金融工程2023年度投资策略：拨云见日终有时》。 此外，我们基于机构调研数据构造了调研行业精选策略，从行业层面的调研热度与广度两个视角来判断机构投资者对行业关注度的动向，其中调研热度通过覆盖公司的调研活动平均数来刻画行业内的公司热度，广度通过行业的调研覆盖程度来刻画行业拥挤度，策略的具体构造详见《Beta猎手系列之五：基于机构调研热度和广度视角的行业配置策略》。 图表3：国金金工行业配置框架 2.2行业大类因子分析 为更好理解各个因子在行业配置中的表现，我们对七个大类因子在行业配置方向进行跟踪。 二月因子表现分化，整体来看估值动量和分析师预期因子表现较好，IC均值分别达到了39.90%和17.44%；收益方面估值动量和分析师预期因子能带来正的多空收益，分别达到4.97%和2.41%，相对中信一级行业等权的多头超额收益也分别达到2.30%和0.80%。 今年以来，盈利、估值动量、分析师预期和超预期因子的IC均值分别达到2.48%、11.13%、21.90%和7.77%，表现较好；因子多空收益方面，质量、估值动量、分析师预期和超预期因子分别达到2.03%、2.74%、1.53%和4.64%；其中分析师预期与超预期因子的多头超额收益达到0.31%和2.71%。 图表4：单因子IC均值与多空（多头）收益 图表5：质量、盈利、估值动量与超预期因子多空收益 图表6：分析师预期、北向流入与调研活动因子多空收益 2.3策略因子表现 因子历史表现方面，2011年以来超预期增强因子的IC均值达到了8.47%，风险调整的IC为0.311；调研活动因子自2017年以来的IC均值达到8.81%，风险调整的IC达0.449。 超预期增强因子的确可以从不同维度对行业收益进行解释。 图表7：策略因子IC统计表 历史上，超预期增强因子大部分月份IC为正，二月份IC值为2.71%，二月的多空收益率为1.13%。从多空组合表现来看，超预期增强因子多空净值增加平稳，多空年化收益率达到了17.31%，夏普比率达到了0.99。 图表8：超预期增强因子IC 图表9：超预期增强因子多空收益表现 注：对于分位数组合测试，我们按照因子值从高到低，将29个行业分为6组，以等权方式分别构建组合，通过做多最高组同时做空最低组，构建多空组合，因子预测频率为月频。 调研活动因子上个月因子IC为-30.59%；从多空组合表现来看，调研活动因子多空年化收益率达到了15.04%，夏普比率达到了1.30；二月份的多空收益率为-4.18%。 图表10：调研活动因子IC 图表11：调研活动因子多空收益表现 2.4行业配置策略表现 我们构建的超预期增强因子在行业预测方面具有显著效果，我们根据该因子构建行业轮动策略,每月初选取排名前1/6的行业，即5个行业，以等权方式构建行业轮动组合，按照月度进行调仓，手续费取千分之三。然后我们将29个行业等权构建基准组合，月初再平衡。 二月，超预期增强行业轮动策略未跑赢行业等权基准，策略收益率为1.42%，行业等权基准收益率为3.55%，策略二月的超额收益率为-2.09%；景气度估值行业轮动策略收益率为1.11%，相对行业等权基准的超额收益为-2.40%。 策略历史表现从指标上来看，超预期增强行业轮动策略的年化收益率为10.72%，夏普比率为0.422，而行业等权基准的年化收益率仅为4.18%，夏普比率为0.175。相较于行业等权基准，行业轮动策略的年化超额收益率为6.50%。超预期增强行业轮动策略的月均双边换手率为69.04%。 图表12：超预期增强与景气度估值策略净值 图表13：超预期增强与景气度估值策略超额净值 图表14：超预期增强与景气度估值行业轮动策略表现 我们基于调研活动因子构建了调研行业精选策略，同样在行业预测方面有稳定效果。策略每月初选取排名前5个行业，按照月度进行调仓，手续费取千分之二。我们同样将行业等权配置组合作为基准，每月初再平衡。 二月调研行业精选策略表现一般，策略收益率为1.62%，策略的超额收益率为-1.94%。策略历史表现方面，相比行业等权基准，调研行业精选策略展现出一定优势。从指标上来看，2017年以来调研行业精选策略的年化收益率为4.21%，夏普比率为0.209，而行业等权基准的年化收益率为1.34%，夏普比率为0.070，策略的年化超额收益率为2.58%。调研行业精选策略的换手率较高，月均双边换手率达158.62%。 图表15：调研活动精选策略净值 图表16：调研活动精选策略超额净值 图表17：调研活动精选行业轮动策略表现 图表18：行业轮动策略逐年超额收益 2.5行业策略内部细分因子打分观测 超预期增强行业轮动策略三月份推荐的行业为银行、汽车、通信、非银行金融和纺织服装。 相比上月，策略推荐行业从有色金属行业调整到了纺织服装行业。 我们从超预期增强模型的细分因子拆解来看，排名的变动主要来自于分析师预期与超预期因子。本期推荐行业中，汽车行业的分析师预期与超预期因子得分下降，在各行业中排名下降至第二，同时银行行业总体得分上升至第一；通信行业在分析师预期与超预期因子得分都进一步提高，因此排名上升至第三；纺织服装行业则是超预期因子得分上升，因此总得分排名进入前五，得到策略推荐。 景气度估值行业轮动策略给出的三月行业推荐为国防军工、非银行金融、纺织服装、有色金属和商贸零售。以上两个策略推荐行业的差异度主要源于超预期因子和分析师预期因子，其中国防军工、有色金属和商贸零售行业的分析师预期得分都靠后，因此并未得到超预期增强策略的推荐。 图表19：超预期增强行业轮动策略细分因子排名以及排名变动 调研行业精选策略三月份的推荐行业为传媒、电力及公用事业、石油石化、消费者服务和家电行业。调研活动因子由调研热度与调研广度两个细分因子组成，其中调研广度类似拥挤度指标，排名越高代表调研广度越低。本期电力及公用事业的基金调研热度有所上升，同时传媒、电力及公用事业、消费者服务行业的调研拥挤度均明显下降，因此得到推荐。 传媒与石油石化行业连续两期得到调研行业策略推荐，值得关注。 图表20：调研行业精选策略细分因子排名以及排名变动 风险提示 1、以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，历史规律未来可能存在失效的风险。 2、各类事件因子可能会受到政策、市场环境发生变化的影响，出现阶段性失效的风险。 3、市场可能出现超出模型预期的变化，导致策略出现超出模型估计的波动和回撤。