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文档简介
目录基于相似预期差因子的行业轮动模型 1模型介绍 1历史回测 2策略跟踪 2基于分析师预期边际变化的行业轮动模型 4模型介绍 4历史回测 4策略跟踪 4模型汇总 6观点汇总 6情景分析 6组合构建 7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11月组合相关基金标的 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(0520日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。基于相似预期差因子的行业轮动模型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。,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A数平均即为该行业的相似预期差因子值。历史回测在样本期(2016/12-2025/10)内,行业维度下相似预期差因子具备较强的行业筛选能0.10,IC63.21%,ICIR031。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0.100.303.2363.21%0.31图1:行业维度相似预期差因子IC统计图1 120.8 100.60.4 80.260-0.2 42IC IC累计(右轴)策略跟踪6A指数与行业等权指数,策略年化收益率为13.58%,年化波动率为0.17,累计净值为2.71,收益波动0.78,最大回撤率19.27%。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13.58%0.172.710.7819.27%万得全A6.16%0.181.470.3432.59%中信一级行业等权4.99%0.181.340.2731.67%图2:近一年相似预期差行业轮动策略月度收益率12% 8%6%4%2% 2024-112024-122025-012025-022025-032025-042025-052025-062025-072025-082025-092025-10
5%4%3%2%1%0%多头策略 行业等权 超额收益(右轴)图3:相似预期差多头策略与市场指数净值变化图3.02.52.01.51.00.50.0
1.61.21.00.80.60.40.2相对净值(右轴) 多头策略 行业等权表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11月非银行金融石油石化银行家电建材电力及公用事业//2025年10月煤炭通信基础化工汽车房地产机械0.44%-0.68%2025年09月非银行金融汽车电力设备及新能源基础化工农林牧渔传媒4.56%3.66%2025年08月煤炭非银行金融电子石油石化计算机建材10.10%1.51%2025年07月非银行金融银行电力设备及新能源传媒有色金属基础化工3.90%-0.26%2025年06月煤炭家电银行纺织服装电力及公用事业交通运输1.17%-3.32%基于分析师预期边际变化的行业轮动模型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。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%1,小于-1%记-11,小于记;一致预期边际变化大于3%记,小于-3%记;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。历史回测在样本期(2016/12-2025/10)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0.06,IC与均值同向的比例为59.43%,ICIR为0.23。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0.060.272.2959.43%0.22图4:动态分析师预期因子IC统计图0.80 80.60 70.40 650.2040.003-0.20 2-0.40 1IC IC累计(右轴)策略跟踪样本期内,相较于万得全A610.71%0.19,累计净值为2.110.5731.83%。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10.71%0.192.110.5731.83%万得全A6.16%0.181.470.3432.59%中信一级行业等权4.99%0.181.340.2731.67%图5:近一年动态分析师预期行业轮动策略月度收益率10% 4%8%3%6%2%4%2% 0%
2024-112024-122025-012025-022025-032025-042025-052025-062025-072025-082025-092025-10
-2%多头策略 行业等权 超额收益(右轴)图6:动态分析师预期多头策略与市场指数净值变化图2.0 1.00.82.0 1.00.81.5 0.61.0 0.40.5 0.20.00.0表6:动态分析师预期行业轮动策略推荐行业日期动态分析师预期行业轮动策略推荐行业组合收益率超额收益率2025年11月非银行金融有色金属电力设备及新能源通信计算机钢铁//2025年10月非银行金融有色金属农林牧渔通信钢铁计算机1.55%0.44%2025年09月非银行金融农林牧渔有色金属通信钢铁计算机1.03%0.13%2025年08月有色金属钢铁建材农林牧渔非银行金融食品饮料8.86%0.27%2025年07月传媒有色金属食品饮料钢铁电子家电5.55%1.39%2025年06月家电汽车钢铁有色金属传媒建材2.84%-1.65%模型汇总观点汇总表7:行业轮动模型配置观点行业轮动模型2025年11月行业配置观点相似预期差行业轮动模型非银行金融、石油石化、银行、家电、建材、电力及公用事业分析师预期边际变化的行业轮动模型非银行金融、有色金属、电力设备及新能源、通信、计算机、钢铁南证券整理情景分析表8:策略情景分析情景分类样本区间相似预期差分析师预期行业等权快速下跌2018/5-2018/129%-1%-23%强劲反弹2019/1-2019/3-4%0%30%震荡下行2019/4-2020/33%6%-8%快速上涨2020/4-2020/87%2%30%震荡上行2020/9-2021/1234%22%12%快速下跌2022/1-2022/44%7%-19%强劲反弹2022/5-2022/60%-1%15%快速下跌2022/7-2022/10-5%-4%-14%震荡下行2022/11-2024/817%3%-11%快速反弹2024/8-至今0%-8%52%得。 注:策略收益率为相较于行业等权的超额收益率ETF组合构建表9:2025年11月ETF组合相关基金标的行业名称基金代码基金简称基金全称基金份额(亿份)非银行金融512000.SH券商ETF华宝中证全指证券公司ETF662.03512880.SH证券ETF国泰中证全指证券公司ETF489.16512900.SH证券ETF基金南方中证全指证券公司ETF64.48159841.SZ证券ETF天弘中证全指证券公司ETF90.38石油石化159930.SZ能源ETF汇添富中证能源ETF2.66有色金属512400.SH有色金属ETF南方中证申万有色金属ETF100.98562800.SH稀有金属ETF嘉实中证稀有金属主题ETF44.76159652.OF有色50ETF汇添富中证细分有色金属产业主题ETF19.05159608.SZ稀有金属ETF广发中证稀有金属主题ETF9.43银行512700.SH银行ETF基金南方中证银行ETF11.37512820.SH银行业ETF中证银行ETF7.69515020.SH银行ETF华夏华夏中证银行ETF6.87515290.SH银行ETF天弘天弘中证银行ETF44.87家电560880.SH家电ETF龙头广发中证全指家用电器ETF4.38561120.SH家电ETF富国中证全指家用电器ETF1.0815
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