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金融工程点评：形态相似度行业轮动策略动态跟踪

2026-08-02 刘晓锋,马自妍太平洋证券金栩生

模型逻辑：通过价格形态识别行业走强前的特征，捕捉传统因子难以捕捉的左侧信号。历史发现行业走强前的超额收益序列常呈现结构特征，且在不同行业与时期重复出现。
策略框架：构建形态模板库，使用动态时间规整算法（DTW）计算当前行业走势与模板的相似度，选取最匹配的行业配置。
形态模板库构建：样本区间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基准。构建“过去K日超额收益序列→未来M日超额收益达到阈值”的有效形态片段，动态维护模板库。
形态相似度计算：每个调仓日计算各行业近期走势与模板库中每个形态的DTW距离，取最小距离转换为相似度并进行Z-Score处理，因子值越高表示形态越接近历史有效模板。
组合构建：每调仓日选取相似度因子值最高的前N个行业，等权配置，周频调仓。
模型效果：2016年至2026年，周频调仓年化收益20.6%，相对于行业等权超额收益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；双周频年化收益16%，超额收益10.4%，信息比率1.51。
模型信号：上周模型持有行业相对于行业等权基准超额收益为1.81%。下周模型持仓行业：轻工制造，商贸零售，建筑，汽车，房地产。
风险提示：报告结果及分析依据历史数据得出，存在一定局限性，不代表未来表现，不构成任何投资意见；样本数据有限，数据处理统计可能存在误差，不足以代表市场整体风险，历史规律及模型存在失效可能。