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来源：广发金融工程研究
报告 摘 要
月度行情回顾（2021-02-01至2021-02-26）：
根据Wind，2月市场在春节前后发生急剧切换，节前表现突出的消费板块在节后迅速下跌，周期上游板块表现靠前。我们跟踪的综合策略在本月中超额收益略有回撤。
指标监测：
宏观层面看，根据Wind，M0同比出现近9个月低位，根据历史规律测算电子、计算机等TMT行业或有超额收益表现。中观层面上看，根据景气度模型，PPI环比仍处于较高水平，十种有色金属当月产量同比处上行轨道，有色金属行业景气度上升。量化层面看因子极值策略显示，有色金属、机械设备等行业的最高价长度创新低、近三个月成交量创新低情况值得关注。资金流方面，根据Wind，2021年1月及2021年2月北上资金及主动资金流向有明显切换，当前两类资金相对偏好周期板块，钢铁、农林牧渔、有色金属等行业等具有较高的资金流入比率。综上所述，展望2021年3月市场行业判断，我们认为短期消费板块在情绪回落、估值较高的压力之下或难以有较高超额收益，周期板块如有色金属、钢铁等或受益于景气复苏及资金流入，值得关注。
综合策略表现：
2021年以来策略获2.1%的（模拟）超额收益，胜率50.0%，最大回撤为0.6%。2021年2月共获-0.63%超额收益（基准为申万一级行业去除综合行业后等权）。2021年3月推荐关注行业（等权）：农林牧渔、钢铁、有色金属、电子、计算机。
核心假设风险：
（1）上述结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在宏观政策环境发生大幅改变以及市场风格突变下可能存在失效风险。（2）以上推荐的行业仅从量化角度出发，不代表行业观点。
1
行业轮动策略框架及表现
1.1 行情回顾及策略表现
2月上游及制造板块表现突出，消费板块跌幅较大。根据Wind，2月市场在春节前后发生急剧切换，节前表现突出的消费板块在节后迅速下跌，周期上游板块表现靠前。我们跟踪的综合策略在本月中超额收益出现一定程度回撤。
展望2021年3月市场行业判断，我们认为短期消费板块在情绪回落、估值较高的压力之下或难以有较高超额收益，周期板块如有色金属、钢铁等或受益于景气复苏及资金流入，值得关注。
宏观层面上看，根据Wind，M0同比出现近9个月低位，根据历史规律测算电子、计算机等TMT行业或有超额收益表现。
中观层面上看，根据景气度模型，PPI环比仍处于较高水平，十种有色金属当月产量同比处上行轨道，有色金属行业景气度上升。
量化层面上看，因子极值策略显示，有色金属、机械设备等行业的最高价长度创新低、近三个月成交量创新低情况值得关注。
资金层面上看，根据Wind，2021年1月及2021年2月北上资金及主动资金流向有明显切换，当前两类资金相对偏好周期板块，钢铁、农林牧渔、有色金属等行业等具有较高的资金流入比率。
1.2框架介绍
本报告为完善的行业轮动框架，自上而下涵盖了对宏观环境、行业景气度以及行业微观变化等因素的分析。
在宏观层面，通过挖掘特定的宏观事件模式以挖掘行业对宏观数据创新高等情形的敏感程度；在行业层面，我们通过分析行业基本面的同步及领先因素以分析行业上下游供需关系对行业景气度的影响；在量化层面，我们通过分析个股表现、行业趋势性行情等的内在联系以试图找到历史以来稳定的规律。
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宏观：事件驱动
2.1 策略介绍
宏观环境的变化体现了经济的周期性变化及内在规律，这些因素会进一步影响行业的股票市场表现。为了能较好地利用宏观环境的变化信息对行业轮动提供建议，我们主要选取了经济增长，货币政策，财政政策，通胀水平等一系列指标构成宏观因子数据库，并定义了8种事件模式，包括历史高点、历史低点、近期高位、近期低位、连续上涨、连续下跌、连续上涨后下跌、连续下跌后上涨。通过观察宏观因子触发特定事件后下期各个行业的超额收益来识别有效的预测事件模式。
策略设置：每个自然月末作为策略的起点，观察历史上该因子事件发生后下一期各个行业的超额收益。如果历史上每次某个因子事件发生之后，某行业在下一个时间段的超额收益比较稳定，那么我们就认为该因子事件对于该行业未来一段时间内的收益存在较为显著的影响，并由此测算出每个行业最有效的预测事件（要求发生次数不低于8次并且事件IR绝对值大于0.7）。确定完各行业的有效事件库后，我们在每个月末进行换仓，如果有事件发生触发了该行业，就选中进行配置，限制组合中的行业数量不超过7个（若触发行业超过7个，那么仅选用历史上IR表现最高的前7个行业）；若没有任何事件触发，则对申万一级行业进行等权配置。
备注：详细报告请见《重构量化行业轮动框架（宏观篇）：宏观视角下的行业轮动策略》。
2.2 策略历史表现回顾
行业分类：采用申万最新一级行业分类，共28个行业。
策略对冲：我们采用全部行业等权指数作为行业对冲标的。其中2009年至2019年1月是样本内训练期，2019年2月开始为样本外表现。
对冲策略历史回测结果如下所示：
各期超配行业组合明细如下表所示。
2.3 策略最新推荐关注行业
根据最新一期（2021年2月末）的宏观事件触发情况，我们有如下信号并推荐关注相应的行业。
当理财产品预期年收益率到达近9个月低位时，推荐关注农林牧渔行业，从历史表现看，这一信号在训练期共出现了12次，超额表现IR为0.76。
当M0到达近9个月低位时，推荐关注电子行业，从历史表现看，这一信号在训 练期共出现了8次，超额表现IR为0.71。
当固定资产投资完成额:制造业:纺织业:累计同比上涨4个月时，推荐关注纺织服装行业，从历史表现看，这一信号在训练期共出现了8次，超额表现IR为0.73。
当美国10年期国债收益率到达近9个月高位时，推荐关注休闲服务行业，从历 史表现看，这一信号在训练期共出现了10次，超额表现IR为0.77。
当美国10年期国债收益率到达近9个月高位时，推荐关注电气设备行业，从历 史表现看，这一信号在训练期共出现了10次，超额表现IR为0.71。
当美国10年期国债收益率到达近9个月高位时，推荐关注计算机行业，从历史表现看，这一信号在训练期共出现了10次，超额表现IR为0.72。
当美国10年期国债收益率达到近9个月高位时，推荐关注传媒行业，从历史表现看，这一信号在训练期共出现了10次，超额表现IR为0.71。
单个行业（推荐关注行业）表现：
3
中观：景气度视角
3.1 策略介绍
这一策略着手梳理各行业的景气度模型，作为行业轮动体系中承上启下的一环，行业景气度分析是最核心且常见的研究视角之一。我们通过综合考虑宏观环境及各行业产业链视角下上下游的供需、成本及价格等影响因素，“领先性”对行业盈利及成长性等基本面特征进行预测，并进一步挖掘当前景气度上行的行业。
策略设置：每个月末交易日作为策略的起点，计算当期各行业综合景气指标。首先基于深度报告在板块内部按照景气度预测收益率进行打分排序，环比增长最低行业得分为1分，环比增长行业最高得分为10分，其余按照相应排序，得分为1-10分内平均分布，接下来全行业汇总按照同样方法进行排序打分，两种打分方法按照7:3进行加权得到所有行业综合得分，按照得分高低进行排序，并将得分最高的N个行业（N=5）进行超配。
备注：详细报告请见《重构量化行业轮动框架（汇总篇）：景气视角下的行业轮动策略》。在本报告中，与原始报告不同，我们在线性回归模型中以收益率作为回归因变量并对模型进行重新测算。
3.2 策略历史表现回顾
行业分类：申万一级分类行业（剔除综合），共27个。
策略对冲：我们采用全部申万一级指数进行等权作为行业对冲标的。其中2007年1月至2019年9月是样本内训练期，2020年5月开始为样本外表现。
对冲策略历史回测结果如下所示：
各期超配行业组合明细如下表所示。
3.3 策略最新推荐关注行业
依据于景气度模型，当前最新的行业景气度分析情况如下：
4
量化：因子极值
4.1 策略介绍
股市是对投资者心理的反映，投资者的情绪对行业轮动产生了极大的影响。投资者在进行投资的过程中，会观察各类指标当前的情况，这些指标当前的表现会直接对投资者的认知以及其对标的预期产生影响。因子极值策略采用行业内个股因子值的创新高低比例来刻画投资者的情绪。当行业内因子创新高或者创一年以来的个股占比较高时，意味着投资者对该行业的情绪较浓烈，极有可能看好该行业。我们配置具有浓烈投资者情绪的行业，将能够获得后期上涨带来的收益。
策略设置：每个自然月末作为策略的起点，为各行业选取的适用因子及方向，分别计算行业的因子极值比例ER，并采用各行业样本内最优的百分比ratio计算阈值。当某一行业任何一个ER超过阈值，则将其作为备选超配行业。因各行业选择的因子数据更新频率不一，导致备选超配行业的个数差距较大，为了平滑收益，我们按照各行业超越阈值的最大幅度从大到小进行排序，每期配置排名靠前的不多于五个行业，持有期为一个月。
4.2 策略历史表现回顾
行业分类：采用申万最新一级行业分类，共28个行业。
策略对冲：在这里，我们选用全行业等权平均指数作为对冲标的。
对冲策略历史回测结果如下所示：
各期预测超配行业组合明细如下表所示，其中行业顺序不代表特殊含义。
4.3
策略最新推荐关注行业
展望2021年3月份，根据策略显示，短期在财报数据空窗期，交易层面信息受 关注度较高，重点监测“最高价长度”、“近三个月成交量”等价量数据。根据最新行 业跟踪情况，2021年3月有色金属、机械设备等行业的最高价长度创新低、近三个 月成交量创新低情况值得关注。
有色金属行业内“最高价长度”因子创新低的个股比例达到了13.83%，回顾其近 一年的表现，该比例阈值为3.94%，实际值相对阈值提升幅度达251.35%。
电子行业内“最高价长度”因子创新低的个股比例达到了4.29%，回顾其近一年 的表现，该比例阈值为2.86%，实际值相对阈值提升幅度达50.00%。
医药生物行业内“近3个月平均成交量”因子创新低的个股比例达到了26.60%， 回顾其近一年的表现，该比例阈值为17.76%，实际值相对阈值提升幅度达 49.75%。
一年的表现，该比例阈值为7.10%，实际值相对阈值提升幅度达81.82%。
机械设备行业内“近3个月平均成交量”因子创新低的个股比例达到了20.18%，回顾其近一年的表现，该比例阈值为10.48%，实际值相对阈值提升幅度达92.64%。
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量化：资金流（北上资金流及主动资金）
5.1 策略介绍
长期以来，主力资金流作为重要的衡量市场情绪指标的中高频数据得到投资者 的广泛关注。除此之外，在金融市场逐渐开放的今天，以北上资金为代表的海外机 构资金、以融资为代表的杠杆资金持续流入A股市场，不同资金流的流向代表了不 同类型投资者对A股市场后续走向的观点。基于这一考虑，我们通过历史统计分析 后，最终发现主力资金流及北上资金流具有一定的动量预测作用。(详见报告 《FOF系列专题之十二:行业轮动策略在FOF中的实践》)
基于三类资金流及两类指标，我们发现以下两类资金流偏好度具有较强的预测能力:
主动流入资金流入比率——本月成分股主动流入资金额之和与本月成分股流通市值之和的比值。
北上资金增量流入比率——本月成分股北上资金持股量增量之和与本月成分股流通股本之和的比值。
策略设置: 每个自然月末作为策略的起点，统计每个月个股资金流入量 (额)，根据月末指数成分股计算行业指数的主动流入资金流入比率以及北上资金增量流入比率，每期选择资金流偏好度最高的5个行业进行配置，并统计相应的策 略表现。
5.2 策略历史表现回顾
投资标的：采用申万最新一级行业分类，共27个行业（剔除综合行业）。
对冲基准：申万一级27个行业指数的等权。
换仓频率：月度换仓，2016年12月至今，不考虑交易费用。
策略历史回测结果如下所示：
各期超配行业组合明细如下表所示，其中行业顺序按照相似阶段未来一期的行业涨跌幅从小到大排序。
5.3 策略最新推荐关注行业
2021年1月和2021年2月的资金流向上看，主动资金及北上的流向已明显发生转换，当前北上资金趋势相对偏好有色金属、钢铁、农林牧渔等行业，主动资金相对偏好金融地产板块。
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量化：日历效应
6.1 策略介绍
基于行业供需周期等因素，行业轮动往往具有明显的日历效应。在本策略中，
我们主要依据于以下两条逻辑筛选出当月份具有显著日历效应的行业:
行业指数相对于申万一级指数等权基准(剔除综合行业)的超额收益胜率 超过50%且行业指数的同一月份的平均月度超额收益为正;
按照满足条件1的行业指数平均月度超额收益率进行排序，选出该月份表 现前5的行业指数作为该月的配置行业指数组合。(若满足条件1的不足5 个，则全部纳入组合)
日历效应策略是相对而言逻辑简单的策略，从样本内(2016年以前)的测算结 果看，策略能获得较显著且稳定的超额收益。因而这里我们仅展示样本外的结果。
6.2 策略历史表现回顾
投资标的:申万一级行业，共27个行业(剔除综合行业)，月度换仓。
策略对冲:27个行业等权基准。
训练期:训练期为2000年至2016年，2017年开始进行滚动训练(即2017年开 始为样本外结果)，其中滚动训练方法为，每个月按照所有可见历史数据重新测算 行业的胜率及平均月度收益率。
策略历史回测结果如下所示:
6.3 策略最新推荐关注行业
基于每月滚动更新的日历效应，最新推荐关注行业如下所示。
单个行业(推荐关注行业)表现:
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综合策略
7.1 策略构建及历史表现
策略设置：每个月末交易日作为换仓时点，计算当期各行业综合景气指标，并记录景气度得分，将宏观事件策略、因子极值策略、资金流策略的推荐行业转化为得分10分（剔除综合），并将得分最高的5个行业作为综合策略的超额组合。
行业分类：申万一级分类行业（剔除综合），共27个。
策略对冲：我们采用全部申万一级指数（剔除综合）进行等权作为行业对冲标的。其中2010年1月至2020年5月是样本内结果，2020年6月开始为样本外表现。
策略历史回测结果如下所示：
各期超配行业组合明细如下表所示。
7.2 策略最新推荐关注行业
依据于综合策略打分模型，当前最新行业得分情况如下:
风险提示
上述结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在宏观政策环境发生大幅改变以及市场风格突变下可能存在失效风险。以上推荐的行业仅从量化角度出发，不代表行业观点。
详细研究内容请参见广发金工专题报告
《行业轮动策略：景气复苏资金偏好，继续关注有色钢铁》
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