基本面+市场面，构建高景气度ETF组合：ETF配置系列（五）：四维度行业轮动策略

ETF配置系列（五）：四维度行业轮动策略 基本面+市场面构建高景气度ETF组合 本报告导读： 倪韵婷(分析师)021-23185605niyunting@gtht.com登记编号S0880525040097 本文旨在每次调仓日筛选出未来具备超额收益潜力且胜率较高的行业，构建高景气度行业组合，并定期生成ETF行业轮动投资组合。 投资要点： ET F配置系列（二）：宏观打分配置策略2026.02.26高质量发展时代公募基金行业回顾与展望2025.10.31高质量发展时代公募基金行业回顾与展望2025.10.29恒生港股通科技主题指数投资价值分析2025.10.15“基”微成著系列（九）2025.09.06 综合行业轮动因子的历史回测结果：本文中，我们以各单一视角复合因子为基础，采用等权方式构建最终的综合行业轮动因子。全区间内，综合行业轮动模型的IC均值为12.54%、ICIR为50.92%，高景气组年化收益为17.84%，相对中证800指数的多空组合累计年化超额收益为14.44%。样本外综合行业轮动因子表现较为稳定，特别是自2024年9月市场开启反弹行情后，综合行业轮动因子的有效性得到显著提升。综合行业轮动模型3月最新推荐行业分别为有色金属、机械设备、钢铁、国防军工、基础化工和通信行业。 ETF行业轮动投资组合构建：综合考虑产品规模、流动性、相关性、收益弹性、每日仓位动态调整、交易费用等因素后，我们构建了三种模式的ETF投资组合。从ETF行业轮动投资组合的历史表现情况 来 看，采 用 收 益 弹性 优 先模 式 构 建的 投 资 组合（ 年化 收 益21.20%），更能够捕捉短期高景气细分赛道，历史回测表现好于另外 两 种 模 式；采用流动性优先模式构建的投资组合（年化收益18.57%），同样包含部分市场交易热点信息；而采用相关性优先模式构建的投资组合（年化收益18.78%），凭借对行业暴露纯度的严格把控，整体业绩稳定性会更高。 3月推荐ETF行业轮动投资组合：有色金属：银华中证有色金属ETF、南方中证申万有色金属ETF；机械设备：国泰中证机床ETF、华夏中证机器人ETF；钢铁：国泰中证钢铁ETF；国防军工：国泰中证军工ETF；基础化工：鹏华中证细分化工主题ETF；通信：嘉实国证通信ETF、国泰中证全指通信设备ETF。 风险提示：1）本文根据客观数据计算，注意行业轮动因子模型根据历史规律构建，在市场环境变动时存在的失效风险；2）基金过往业绩并不能代表未来表现，本文根据客观数据和指标计算，不作为对未来走势的判断和投资建议。 目录 1.行业轮动策略框架................................................................................32.四维度行业轮动因子构建.....................................................................42.1.基本面景气度因子..........................................................................42.1.1.指标构建..................................................................................52.1.2.复合行业轮动因子历史回测......................................................72.2.超预期水平因子..............................................................................72.2.1.指标构建..................................................................................82.2.2.复合行业轮动因子历史回测......................................................82.3.量价水平因子.................................................................................92.3.1.指标构建..................................................................................92.3.2.复合行业轮动因子历史回测....................................................102.4.资金流强度因子............................................................................112.4.1.指标构建................................................................................112.4.2.复合行业轮动因子历史回测....................................................123.综合行业轮动因子历史回测................................................................124.ETF行业轮动投资组合构建................................................................134.1.ETF产品选定框架........................................................................134.2.ETF行业轮动投资组合历史回测...................................................145.风险提示............................................................................................15 本文是“ETF配置系列专题”的第五篇报告，在本篇报告中，我们将基于过往在行业轮动模型领域的研究积淀，继续以ETF产品为研究标的，构建具备实操性的ETF投资组合，并对该策略的样本外表现进行系统性复盘。 1.行业轮动策略框架 对于行业轮动策略，我们核心借鉴股票多因子模型的分析框架，针对不同行业构建行业轮动因子，旨在每次调仓日筛选出未来具备超额收益潜力且胜率较高的行业，构建高景气度行业组合，进而实现相对基准的超额收益。 在本文中，我们主要从基本面景气度、超预期水平、量价水平和资金流强度四个维度，分别构建行业轮动模型。行业轮动策略框架主要包括基础数据处理、单因子测试、复合因子合成等步骤。 基础数据处理 本文将以申万一级行业作为个股的行业分类标准，基于各行业自身及 行业指数成分股的财务基本面、分析师预期、微观量价、资金流变动等维度数据，搭建行业轮动因子。在基础数据处理环节，需重点关注以下视角： 因子构建需遵循客观逻辑，具备明确可解释的经济含义，杜绝无逻辑关联的因子设计；确保各类数据时点统一，针对财务数据与分析师预期数据，需严格保证其披露/发布时点早于因子构建时点，对于纳入未来信息构建的因子，需在交易日维度做相应的向前偏移调整，规避数据前瞻性偏差；针对个股数据缺失情形，不采取特殊填补处理，以合理性为核心原则，秉持“应尽则尽”原则保留有效数据；针对行业整体数据缺失情形，如行业指数基日晚于调仓日，则在当前调仓日不将该行业考虑在内。 单因子合成与测试 我们将基于基础数据处理后的行业数据，构建具有经济含义的行业轮 动因子。对于构建的初始行业轮动因子，我们将进行标准化处理，消除因子间量纲差异，为后续多因子融合及有效性对比奠定可比基础。 因子有效性测试是单因子测试的最主要环节，我们将基于因子选股的逻辑，通过以下几点对各因子的有效性进行观察： 1）Rank_IC、ICIR：我们通过计算各调仓期因子值排序以及下一期申万一级行业指数收益排序的相关系数，得到单因子在各调仓期的Rank_IC指标，指标数值越大，表明因子对于行业收益预测的有效性越高；同时，我们通过计算各期Rank_IC指标的IC均值、IC胜率和ICIR（信息系数信息比）等指标，量化评估因子有效性的稳定水平。 2）分组年化收益：后文我们将会在各期按照因子值排序，将31个申万一级行业分为5组，第1组为高景气行业组，第5组为低景气行业组，且第5组内共有7个行业，其他组内分别包含6个行业。通过计算全区间内各分组行业的平均累计收益率和年化收益率，直观呈现因 子对行业收益的区分能力；同时，我们同样将计算多空年化收益，数值越大表明因子对于头部和尾部行业的业绩区分力度越大。 3）因子方向：不同因子的因子值排序与申万一级行业下一期收益排 序的相关方向存在差异，若因子Rank_IC均值大于0，我们定义因子方向为“+”（即因子值越高，行业下期收益越高），若因子Rank_IC均值小于0，我们定义因子方向为“-”（即因子值越高，行业下期收益越低）。 本文将以每月月末的最后一个交易日作为调仓时点进行模型构建，每 月进行调仓，并将时间区间分为样本内和样本外两个部分，样本内的时间区间为2012年2月1日至2022年3月31日，样本外的时间区间则为2022年4月1日至2026年2月28日。此外，在各分组内部，行业层面实行等权配置，每日以组内各行业的平均日收益率作为对应分组的日收益率，来进行因子有效性回测。 多因子合成与测试 在对单因子进行测试后，我们将依据各行业轮动因子在样本内的IC均值与IC胜率筛选有效因子，进而开展多因子合成工作。具体合成流程分为两步：在4个维度的行业轮动因子内部，以各有效因子的IC胜率为权重，通过加权方式构建单一视角的复合行业轮动因子；在单一视角复合行业轮动 因子之间，以经再次标准化处理后的各单一视角复合因子为基础，采用等权方式构建最终的综合行业轮动因子。 此外，我们将沿用前文所述的单因子有效性测试框架，对最终构建的综合行业轮动因子开展有效性验证，确保其具备稳定的行业收益预测能力及 实际应用价值。 2.四维度行业轮动因子构建 在本章节中，我们将对四维度行业轮动因子策略中的有效因子构建方 法进行介绍，并对各维度复合因子的历史回测结果进行展示。 2.1.基本面景气度因子 基本面景气度因子，为将行业内所有个股的财务指标加和后，按照指标定义采用整体法进行行业指标构建，并且要求个股在指标构造区间前后均 属于当前行业。基本面景气度因子包括资产质量、成长能力、营运能力、盈利水平、议价力等主要方向，通过历史回测，我们共保留了以下有效行业轮动因子。 2.1.1.指标构建 TTM应收账款周转率环比增长 应收账款周转率是衡量企业营运能力的核心财务指标，核心反映企业 收回赊销账款的速度、效率，以及应收账款对资金的占用水平。我们采用TTM数据（近4个季度加和）构建应收账款周转率，并以环比增长（当季度数据-上一季度数据）来代表行业应收账款周转率的增长情况。 行业应收账款周转率=∑个股营业收入_TTM∑个股应收账款_TTM 报告期末流动资产比例同比增长 流动资产比例反映企业总资产中流动性较强、可变现或耗用的资产占比，是衡量企业财务质量的核心指标。我们采用报告期末公告的实际数据构 建流动资产比例，并以同比增长（当季度数据-上年同季度数据）来代表行业流动资产比例的增长情况。 行业流动资产比例=∑个股流动资产_报告期末∑个股总资产_报告期末