行业配置报告（2025年5月）：行业配置策略与ETF组合构建

2025年05月01日 证券研究报告金融工程动态报告 行业配置报告（2025年5月） 行业配置策略与ETF组合构建 摘要 相似预期差行业轮动模型 最新配置观点：银行、消费者服务、传媒、国防军工、交通运输、纺织服装 上月组合收益率表现：2025年4月，组合月度收益率103，相较于行业等权指数超额收益率138。4月行业配置为：银行、煤炭、交通运输、食品饮料、电力及公用事业、医药。其中银行、交通运输、食品饮料、电力及公用事业、医药取得超额收益。 分析师预期边际变化行业轮动模型 最新配置观点：家电、传媒、汽车、电子、食品饮料、通信 上月组合收益率表现：2025年4月，组合月度收益率383，相较于行业等权指数超额收益率142。4月行业配置为：家电、非银行金融、通信、建材、银行、有色金属。其中传媒及食品饮料取得超额收益。 ETF组合构建 最新ETF行业组合配置：银行、传媒、家电、国防军工、食品饮料 风险提示 本报告结论完全基于公开的历史数据，若未来市场环境发生变化，因子的实际表现可能与本文的结论有所差异，同时可能存在第三方数据提供不准确风险。ETF组合不构成投资收益的保证或投资建议，基金产品的表现受宏观环境、市场波动、风格转换等多重因素影响，存在一定波动风险，投资者需充分认知自身风险偏好以及风险承受能力，基金有风险，投资需谨慎。 西南证券研究院 分析师：郑琳琳 执业证号：S1250522110001 邮箱：zhengllswsccomcn 分析师：王天业 执业证号：S1250524050002 邮箱：wtyswsccomcn 相关研究 1长信中证A500指数增强基金投资价值分析20250417 2PINN信息约束与时序截面双流网络选股模型20250409 3泰康中证港股通大消费主题基金投资价值分析20250325 4基于产业链和交易结构的豆粕期货择时框架20250319 5可转债K线技术分析与K线形态因子 量化方法在债券研究中的应用三 20250314 6AI引导科技投资变革，平台化运作乘势领航汇添富科技风格产品介绍20250309 7华安事件驱动量化策略：三维一体量化框架，长期稳定超越偏股混合基金指数20250214 82024年公募基金四季报持仓透视出哪些重要信息？基金2024年四季报持仓分析20250205 9识时通变：宏微同频成长价值风格轮动策略20250110 10ESG投资概述及其在多因子策略中的应用20241211 请务必阅读正文后的重要声明部分 目录 1基于相似预期差因子的行业轮动模型1 11模型介绍1 12历史回测2 13策略跟踪2 2基于分析师预期边际变化的行业轮动模型4 21模型介绍4 22历史回测4 23策略跟踪4 3模型汇总6 31观点汇总6 32情景分析6 4ETF组合构建7 5风险提示7 图目录 图1：行业维度相似预期差因子IC统计图2 图2：近一年相似预期差行业轮动策略月度收益率3 图3：相似预期差多头策略与市场指数净值变化图3 图4：动态分析师预期因子IC统计图4 图5：近一年动态分析师预期行业轮动策略月度收益率5 图6：动态分析师预期多头策略与市场指数净值变化图5 表目录 表1：相似预期差因子信息系数分析结果2 表2：相似预期差行业轮动策略收益表现（2016年12月起）2 表3：相似预期差行业轮动策略推荐行业3 表4：动态分析师预期因子信息系数分析结果4 表5：动态分析师预期行业轮动策略收益表现（2016年12月起）5 表6：动态分析师预期行业轮动策略推荐行业6 表7：行业轮动模型配置观点6 表8：策略情景分析6 表9：2025年5月ETF组合相关基金标的7 前言 本篇，我们基于《基于相似股票历史收益的选股因子研究》（2022年05月20日）、《基 于“集中度”识别拥挤交易的行业轮动策略》（2022年01月26日）构建的行业轮动模型，定期更新月度行业配置观点，并对策略历史表现进行了持续跟踪。在此基础上，构建行业ETF组合策略。 1基于相似预期差因子的行业轮动模型 11模型介绍 相似预期差因子的核心逻辑是寻找相似股票表现优异但其本身尚未大涨的个股。相似预期差因子值的计算方法如下。 首先，我们要通过股票距离来刻画股票间的相似性，从而筛选出相似股票，具体而言，我们将股与股在时刻的距离定义为二者在市盈率行业相对值、净资产收益率、资产增长率之间的欧氏距离： 其中，为股在月末的市盈率行业相对值，为股截止月末已披露的最新报告期的净资产收益率，为股截止月末已披露的最新报告期的资产增长率。市盈率行业相对值的具体算法如下： 其中，为股在月末的市盈率，为股所属行业在月末的平均市盈率，为股所属行业在月末的市盈率的标准差。 给定股票距离的阈值，相似预期差因子定义为同股票在时刻距离小于阈值的全部只股票过去一个月历史收益率的市值加权平均值与该股上一个月历史收益率之差： 其中，代表股以市值加权的权重，代表股月的收益率。 相较于个股层面构建相似预期差因子，行业视角下构造相似预期差因子的方法有所不同。在时刻在每个中信一级行业内，根据每只股票历史收益率的大小，筛选出所有过去一个月收益跑赢万得全A指数的个股，计算每只股票的相似预期差因子值，相似预期差因子值的算数平均即为该行业的相似预期差因子值。 12历史回测 在样本期（20161220254）内，行业维度下相似预期差因子具备较强的行业筛选能力。相似股预期差因子的IC均值为011，IC与均值同向的比例为6400，ICIR为036。 表1：相似预期差因子信息系数分析结果 因子 IC均值 IC标准差 t统计量 IC胜率 IR比率 相似预期差因子 011 030 359 6400 035 数据来源：Wind，西南证券整理 图1：行业维度相似预期差因子IC统计图 112 08 10 06 048 02 6 0 024 04 2 06 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904 201907 201910 202001 202004 202007 202010 202101 202104 202107 202110 202201 202204 202207 202210 202301 202304 202307 202310 202401 202404 202407 202410 202501 202504 080 ICIC累计（右轴） 数据来源：Wind，西南证券整理 13策略跟踪 样本期内，根据相似预期差因子构建的多头Top6组合表现全面优于万得全A指数与行业等权指数，策略年化收益率为1126，年化波动率为018，累计净值为215，收益波动比064，最大回撤率19。 表2：相似预期差行业轮动策略收益表现（2016年12月起） 行业轮动策略 年化收益率 年化波动率 累计净值 收益波动比 最大回撤率 相似预期差因子 1126 018 215 064 19 万得全A 334 018 115 018 33 中信一级行业等权 253 019 108 014 32 数据来源：Wind，西南证券整理 图2：近一年相似预期差行业轮动策略月度收益率 254 203 152 101 50 01 52 103 202405202406202407202408202409202410202411202412202501202502202503202504 多头策略行业等权超额收益（右轴） 数据来源：Wind，西南证券整理 图3：相似预期差多头策略与市场指数净值变化图 2512 20 10 15 10 05 08 06 04 02 201612 201704 201708 201712 201804 201808 201812 201904 201908 201912 202004 202008 202012 202104 202108 202112 202204 202208 202212 202304 202308 202312 202404 202408 202412 202504 0000 相对净值（右轴）多头策略行业等权 数据来源：Wind，西南证券整理 表3：相似预期差行业轮动策略推荐行业 日期 相似预期差行业轮动策略推荐行业 组合收益率 超额收益率 2025年05月 银行消费者服务传媒国防军工交通运输纺织服装 2025年04月 银行煤炭交通运输食品饮料电力及公用事业医药 103 138 2025年03月 钢铁国防军工房地产医药电子电力设备及新能源 130 119 2025年02月 银行农林牧渔基础化工家电轻工制造建材 139 214 2025年01月 煤炭银行电力及公用事业汽车纺织服装交通运输 258 040 2024年12月 银行医药石油石化交通运输基础化工计算机 130 117 数据来源：Wind，西南证券整理 2基于分析师预期边际变化的行业轮动模型 21模型介绍 我们选用近一月一致预测每股收益变化率、近三月一致预测三月每股收益变化率，近一月一致预测每股收益（未来十二个月）变化率、近三月一致预测每股收益（未来十二个月）变化率通过行业内市值加权构建动态分析师预期因子。 为了淡化个股绝对变化水平，客观刻画行业整体景气度，我们采用打分法进行因子复合。具体操作为，首先根据一致预期边际变化的正负进行打分，一致预期上调记1，下调记1；一致预期边际变化大于1记1，小于1记1；一致预期边际变化大于2记1，小于2记1；一致预期边际变化大于3记1，小于3记1；加总以上得分，在中信一级行业内采用市值加权计算平均分，就可以得到因子值。 22历史回测 在样本期（20161220254）内，动态分析师预期因子具备显著的行业筛选能力。因子的IC均值为006，IC与均值同向的比例为6000，ICIR为023。 表4：动态分析师预期因子信息系数分析结果 因子 IC均值 IC标准差 t统计量 IC胜率 IR比率 动态分析师预期因子 006 027 225 6000 025 数据来源：Wind，西南证券整理 图4：动态分析师预期因子IC统计图 0808 0607 0406 5 020 4 000 3 0202 0401 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904 201907 201910 202001 202004 202007 202010 202101 202104 202107 202110 202201 202204 202207 202210 202301 202304 202307 202310 202401 202404 202407 202410 202501 202504 0600 ICIC累计（右轴） 数据来源：Wind，西南证券整理 23策略跟踪 样本期内，相较于万得全A指数与行业等权指数，根据动态分析师预期因子构建的多头Top6组合可以获得显著的超额收益，策略年化收益率为856，年化波动率为019，累计净值为171，收益波动比045，最大回撤率32。 表5：动态分析师预期行业轮动策略收益表现（2016年12月起） 行业轮动策略 年化收益率 年化波动率 累计净值 收益波动比 最大回撤率 动态分析师预期因子 856 019 171 045 32 万得全A 334 018 115 018 33 中信一级行业等权 253 018 108 014 32 数据来源：Wind，西南证券整理 图5：近一年动态分析师预期行业轮动策略月度收益率 25 20 15 10 5 0 5 10 202405202406202407202408202409202410202411202412202501202502202503202504 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 多头策略行业等权超额