【基金】行业轮动模型的改良——行业轮动研究之九|渤海证券_新浪财经

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宋旸证券分析师

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在2024年3月28日发布的报告《使用量价、基本面与资金面因子构建行业轮动模型――行业轮动研究之八》中，我们使用量价、基本面以及资金面这三类因子构建了行业轮动模型。模型分层效应十分显著，在市场强势的2017、2019、2020年大幅跑赢基准，在市场弱势的年份也具有一定的防守性。本篇报告中，我们依然从量价、基本面以及资金面这三类因子入手。对原模型进行改良，以寻求模型收益率和稳定性的强化和提升。

基本面因子方面，行业的基本面情况往往与市值因子呈现较为明显的相关性。我们将基本面因子相对市值进行横截面回归，取残差作为新的因子值。回测发现，大部分盈利类因子进行市值中性化后，因子表现有了较为显著提升。比如单季度ROE因子，市值中性化后年化收益从3.4%上升至4.6%，周度胜率从51.6%上升至54.9%。而对于成长类因子来说，由于其计算时本身就涉及同比环比，已经从一定程度上排除了横向维度的行业差异，所以市值中性化对于其因子表现影响并不显著。

资金面因子方面，我们选择行业指数10日大单净买入量（DDE）因子作为资金面因子的代表。根据观察，资金面因子同样受市值因子影响较大，且有较强的自相关性。我们将日度的资金面因子相对行业市值和过去一年因子均值进行横截面回归，取回归残差，计算其残差波动率作为新的因子值。回测发现，波动率残差因子相对于原始因子表现有显著提升。表现最好的60日DDE残差波动率因子年化收益13.4%，周度胜率58.9%。

量价因子方面，本篇报告中，我们在原有模型量价因子的20日相对强弱指标（RSI）和20日乖离率指标（BIAS）的基础上，增加了10日夏普比率和20日相对最高涨幅因子。通过相关性检验，各量价因子相关性处于较高水平，因此需要进行进一步的因子合成。合成后新量价因子相比于原量价因子表现有了一定提升。等权合成的新量价因子相比于原量价因子年化收益率从5.4%上涨到5.5%，周度胜率从48.6%上涨到50.7%，信息比率从0.703上涨到0.710。标准差调整后的新量价因子年化收益率4.7%，周度胜率上涨到53.5%，信息比率上涨到0.791。

最终，我们选择了市值中性后的季度ROE因子、EPS增速因子、10日DDE因子，60日DDE残差波动率因子和标准差调整后的新量价因子构成新的行业轮动模型。模型周度调仓，针对除综合外的30个申万一级行业，每期选出得分最高的6个行业。相对于原复合因子，新复合因子的年化收益率从9.6%上涨到13.1%，信息比率从1.199上涨到1.822，周度胜率从54.9%上涨到60.1%。2016-2023年每年均跑赢基准。

未来，我们将继续致力于模型的精进优化工作，持续挖掘和整合多元化因子，构建更为精准稳定的行业轮动模型。

市场风格转换风险；第三方数据提供不准确风险；历史结果不代表未来收益；本报告不构成投资建议。

以上内容来源于渤海证券研究所2024年07月01日《渤海证券研究所晨会纪要》

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