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形态相似度行业轮动策略动态跟踪

2026-07-01 太平洋证券 ShenLM

核心观点：本报告提出一种基于动态时间规整算法（DTW）的形态相似度行业轮动策略，通过识别行业走强前的价格形态特征，捕捉左侧信号进行行业配置。
模型逻辑：行业在走强前夕的超额收益序列常呈现特定结构特征，且在不同行业与时期重复出现。通过DTW算法计算当前行业走势与历史有效模板的相似度，选取最匹配的行业进行配置。
策略框架：
- 形态模板库构建：从历史行情中提取“过去K日超额收益序列→未来M日超额收益达到阈值”的形态片段，构建模板库。样本区间为2009年1月6日至2026年5月28日，中信一级行业（剔除综合、综合金融），以行业等权组合作为比较基准。
- 形态相似度计算：调仓日用DTW计算各行业近期走势与模板库中每个形态的相似度，取最小距离，转换为相似度因子并进行Z-Score处理。
- 组合构建：每调仓日选取相似度因子最高的前N个行业，等权配置，周频调仓。
模型效果：
- 周频调仓：2016年至2026年，年化收益20.6%，超额收益16.8%，信息比率2.88，最大回撤4.9%，最高相似度组每年稳定贡献超额。
- 双周频调仓：年化收益16%，超额收益10.4%，信息比率1.51。
当前信号：2026年6月26日至今持仓行业：轻工制造、钢铁、汽车、建筑、纺织服装。
风险提示：本报告结果基于历史数据，不代表未来表现，不构成投资意见；样本数据有限，历史规律及模型存在失效可能。