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“预期共振”自适应行业轮动模型九月最新推荐

招商定量任瞳团队  · 公众号  ·  · 2024-09-02 08:50

正文

为提供不同市场环境下的行业轮动解决方案,我们对原来的 “预期共振”模型进行了迭代升级。具体来说,我们引入了自适应机制,最后构建了一个涉及景气度、量价指标、分析师预期指标的自适应调整模型。后续,我们将对“预期共振”自适应行业轮动进行月度跟踪,敬请投资者持续关注!

1、策略逻辑

在指标方面,我们基于景气度、量价指标、分析师预期三个维度构建了十二个明细行业轮动指标。在模型方面,为解决市场机会与轮动指标不适配的问题,我们提出了一个基于分析师预期和行业景气共振情况,动态调整景气度和量价指标权重的自适应模型。

2、策略表现

2021年-2023年,“预期共振”行业轮动策略获得显著超额收益,基于中信一级行业的多头组合全年收益为39.54%(同期空头组合的收益为-15.63%,全行业等权基准收益为-7.23%)。自样本外跟踪以来,策略相对表现较为出色:8月,策略多头组合-3.89%,基准收益-4.60%。2024年至今,策略多头组合收益为-7.64%,基准收益为-12.66%。

3、最新推荐

根据最新数据,我们计算了九月份的“预期共振”行业轮动指标。根据指标得分,排名靠前的行业有 有色金属、电力设备及新能源、汽车、石油石化、煤炭、基础化工、农林牧渔和电子。

风险提示:本报告结果通过历史数据统计、建模和测算完成,在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险;本报告所提及个股或基金仅表示与相关主题有一定关联性,不构成任何投资建议。

I

策略核心逻辑

近年来,行业Beta已经成为了权益投资的重要考虑因素。而不同阶段的行业轮动现象往往又由不同的因素所驱动形成,这在无形中增加了基于量化模型构建行业轮动策略的难度。为此,我们构建了一个“预期共振”自适应行业轮动策略,其中主要涉及三个维度的指标和自适应调整模型。

【景气度】 在景气度方面,我们基于国家统计局公布的工业企业数据构建月频产业景气指标,与季频的财务数据指标形成相互补充。并在财报期前后上,加入基于相关性权重的行业净利润断层指标。

【量价指标】 从更灵活、更高效的量价视角,构建了一套更为稳健的技术指标。其中,包括结合行业拥挤度(基于Fama-French和GARCH模型得到预期特质波动率)和中长期动量构建得到的修正动量,以及隔夜收益率、边际平均动量、累积势能、成交波动和价格的成交弹性指标。

【分析师预期】 首先,延用了之前在预期共振因子中的降噪打分法,基于分析师盈利预测变化率得到净利润预期变化因子;其次,通过引入分析师市场影响力算法,构建得到行业预期调整得分因子;再次,设计了统一评级分类方法,并通过精选券商的方法,构建得到积极评级数量因子。

【自适应模型】 为解决市场机会与轮动指标不适配的问题,提出了一个基于分析师预期和行业景气共振情况,动态调整景气度和量价指标权重的自适应模型。

II

策略表现

“预期共振”行业轮动策略整体表现较为稳健,2013年以来,行业多头组合年化收益率达到22.56%,夏普比率为0.88。

2021年-2023年,“预期共振”行业轮动策略获得显著超额收益,基于中信一级行业的多头组合全年收益为39.54%(同期空头组合的收益为-15.63%,全行业等权基准收益为-7.23%)。自样本外跟踪以来,策略相对表现较为出色:8月,策略多头组合-3.89%,基准收益-4.60%。2024年至今,策略多头组合收益为-7.64%,基准收益为-12.66%。

III

九月推荐行业及相关ETF

根据最新数据,我们计算了九月份的“预期共振”行业轮动指标。根据指标得分,排名靠前的行业有 有色金属、电力设备及新能源、汽车、石油石化、煤炭、基础化工、农林牧渔和电子。

重要申明

文章节选自2024年9月1日外发的报告《“预期共振”自适应行业轮动模型九月最新推荐——行业轮动策略月报20240831》,具体细节以报告为准。

风险提示

本报告结果通过历史数据统计、建模和测算完成,在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险;本报告所提及个股或基金仅表示与相关主题有一定关联性,不构成任何投资建议。







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