PG电子官方网站【广发金融工程】行业轮动策略：中上游供需改善关注汽车建材等根据Wind，7月市场波动加大，周期及上游板块如国防军工、建筑材料、电气设备等涨幅靠前，休闲服务板块受免税概念推动涨幅靠前。我们跟踪的宏观事件策略、景气度策略、北上资金流策略均获得超额收益。

　　宏观层面看，根据Wind，美元指数到达近9个月低位时，根据历史规律测算，食品饮料行业值得关注。中观层面上看，根据景气度模型，水泥产量及累计房屋施工面积同比增长，中上游供需改善，建筑材料行业景气度将明显改善。量化层面看，因子极值策略显示，国防军工、汽车板块中个股的容量比因子创12个月新高比例突破阈值，当前板块的交易情绪改善，看好其超额收益机会。资金流方面，7月北上资金的流向与6月出现一定的分化，以汽车、机械设备、建筑材料为代表的周期及制造板块资金流入比率较高。综上所述，我们认为制造及周期板块如汽车、建材等在当前经济复苏环境下有超额收益机会。

　　2020年以来获13.8%的（模拟）超额收益，胜率85.7%PG电子官方网站，最大回撤0.8%。7月共累计获7.1%超额收益（基准为申万一级行业等权）。2020年8月推荐关注行业（等权）：化工，有色金属，食品饮料，纺织服装，医药生物。

　　2020年以来获18.0%的（模拟）超额收益，胜率100%。7月累计获1.0%超额收益（基准为申万一级行业等权，剔除综合）。2020年8月推荐关注行业（等权）：采掘, 电子, 食品饮料, 休闲服务, 建筑材料。

　　2020年以来获得-6.5%的超额收益，胜率28.6%，最大回撤为7.4%。7月获得-3.1%的超额收益（基准为申万一级行业等权）。2020年8月推荐关注（100%）：国防军工，纺织服装，汽车，非银金融，医药生物。

　　2020年以来北上资金流策略获得12.4%的（模拟）超额收益，胜率为85.7%，最大回撤为2.3%。7月策略累计获得0.4%的超额收益（基准为申万一级行业等权，剔除综合）。2020年8月推荐关注（100%）：钢铁，商业贸易，建筑材料，汽车，机械设备。

　　（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。

　　7月上游板块表现靠前，多策略获超额收益。根据Wind，7月市场波动加大，周期及上游板块如国防军工、建筑材料、电气设备等涨幅靠前，休闲服务板块受免税概念推动涨幅靠前。我们跟踪的宏观事件策略、景气度策略、北上资金流策略均获得超额收益。

　　展望8月市场行业判断，我们认为制造及周期板块如汽车、建材等在当前经济复苏环境下有超额收益机会。

　　宏观层面上看，根据Wind，美元指数到达近9个月低位时，根据历史规律测算，食品饮料行业值得关注。

　　中观层面上看，根据景气度模型，水泥产量及累计房屋施工面积同比增长，建筑材料行业景气度将明显改善。

　　量化层面上看，因子极值策略显示，国防军工、汽车板块中个股的容量比因子创12个月新高比例突破阈值，当前板块的交易情绪改善，看好其超额收益机会。

　　资金层面上看，根据Wind，7月北上资金的流向与6月出现一定的分化，以汽车、机械设备、建筑材料为代表的周期及制造板块资金流入比率较高。

　　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。

　　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。

　　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2019年1月是样本内训练期，2019年2月开始为样本外表现。

　　当10年期高信用债到期收益率(%)连续上涨3个月后下跌时，推荐关注化工行业，从历史表现看，这一信号在训练期共出现了7次，超额表现IR为0.77。

　　当消费者信心指数到达近24个月高位时，推荐关注有色金属行业，从历史表现看，这一信号在训练期共出现了7次，超额表现IR为0.87。

　　当美元指数出现近9个月低位时，推荐关注食品饮料行业，从历史表现看，这一信号在训练期共出现了4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:累计同比连续上涨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。

　　当工业增加值同比出现连续上涨3个月时，推荐关注医药生物行业，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0.81。本期同时触发另一个信号为——市场报价:氯化胆碱:50%:国产出现近9个月低位。

　　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。

　　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。

　　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PG电子官方网站，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。

　　2020年7月份A场波动加大，投资风格在价值与成长间切换，在这一过程，周期及制造板块重新修复。展望2020年8月份，根据策略显示，价量因子仍是当前市场微观结构的关注焦点，尤其是容量比因子及1个月成交金额因子。根据最新行业跟踪情况，2020年8月制造板块如国防军工、汽车行业的容量比因子变化情况将受关注。

　　纺织服装行业内“1个月成交金额”因子创新高的个股比例达到了43.42%，回顾其近一年的表现，该比例阈值为19.91%，实际值相对阈值提升幅度达118.11%。

　　医药生物行业内“容量比”因子创新高的个股比例达到了27.66%，回顾其近一年的表现，该比例阈值为17.85%，实际值相对阈值提升幅度达54.99%。

　　汽车行业内“容量比”因子创新高的个股比例达到了19.23%，回顾其近一年的表现，该比例阈值为9.90%，实际值相对阈值提升幅度达94.17%。

　　国防军工行业内“容量比”因子创新高的个股比例达到了17.86%，回顾其近一年的表现，该比例阈值为7.57%，实际值相对阈值提升幅度达135.85%。

　　非银金融行业内“ROA”因子创新高的个股比例达到了75.00%，回顾其近一年的表现，该比例阈值为44.67%，实际值相对阈值提升幅度达67.91%。

　　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场，不同资金流的流向代表了不同类型投资者对A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》）

　　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。

　　从6月和7月的资金流向上看，不管是北上资金还是主动资金，两者资金偏好均有一定的切换。从两类资金的流向可以看出，当前投资者均相对偏好制造及周期板块，建筑材料、汽车、机械设备、电气设备等行业资金流入比率靠前。

　　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：

　　1. 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；

　　2. 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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　本微信号推送内容仅供广发证券股份有限公司（下称“广发证券”）客户参考，其他的任何读者在订阅本微信号前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，广发证券不会因订阅本微信号的行为或者收到、阅读本微信号推送内容而视相关人员为客户PG电子官方网站。

　　完整的投资观点应以广发证券研究所发布的完整报告为准。完整报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券认为可靠，但广发证券不对其准确性或完整性做出任何保证，报告内容亦仅供参考。

　　在任何情况下，本微信号所推送信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。除非法律法规有明确规定，在任何情况下广发证券不对因使用本微信号的内容而引致的任何损失承担任何责任。读者不应以本微信号推送内容取代其独立判断或仅根据本微信号推送内容做出决策。