金融工程CANSLIM行業(yè)輪動(dòng)策略

1、國(guó)信金工 CANSLIM 行業(yè)輪動(dòng)框架著名投資大師威廉歐奈爾（William J.ONeil）在其著作笑傲股市中對(duì) CANSLIM選股法則進(jìn)行了系統(tǒng)性闡述，在該體系中個(gè)股盈利、業(yè)績(jī)?cè)鏊?、價(jià)格趨勢(shì)、機(jī)構(gòu)觀點(diǎn)等均是挑選牛股的重要秘訣。本文我們借鑒 CANSLIM 體系構(gòu)建了適用于 A股市場(chǎng)的行業(yè)輪動(dòng)策略，實(shí)證結(jié)果表明，該體系不僅在選股策略中保持著旺盛的生命力，在行業(yè)輪動(dòng)策略中也有著優(yōu)異的表現(xiàn)。Crowd：行業(yè)擁擠度的興登堡預(yù)兆。借鑒“興登堡預(yù)兆”思路，將行業(yè)內(nèi)成交活躍股中創(chuàng)新高和創(chuàng)新低股票數(shù)量差占比作為行業(yè)交易情緒是否過(guò)熱的觀察變量，有效避免了交易擁擠帶來(lái)的趨勢(shì)逆轉(zhuǎn)。Analyst：分析師預(yù)期視角

2、下的行業(yè)前景。從分析師預(yù)期視角觀察行業(yè)景氣度持續(xù)性，行業(yè)成分股的分析師認(rèn)可度越高及分析師上調(diào)比例越高，表明該行業(yè)景氣度持續(xù)向上，有望獲得持續(xù)穩(wěn)健的超額收益。NotableProfit：亮眼的業(yè)績(jī)是景氣度的最好佐證。從利潤(rùn)邊際改善、盈利能力邊際改善和工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增速等維度，對(duì)行業(yè)基本面景氣度進(jìn)行多維度衡量。Smart：來(lái)自聰明資金的啟示。從北向資金和超大單資金的最新動(dòng)向，窺探聰明資金的市場(chǎng)偏好，聰明資金持續(xù)流入的行業(yè)受到的市場(chǎng)關(guān)注度越高，短期收益有望走強(qiáng)。Leader：做趨勢(shì)的朋友。從公募重倉(cāng)股動(dòng)量和成交量調(diào)節(jié)動(dòng)量刻畫行業(yè)價(jià)格的強(qiáng)勢(shì)程度，走勢(shì)強(qiáng)勁的行業(yè)通常會(huì)在未來(lái)持續(xù)走強(qiáng)，與趨勢(shì)為伍是行業(yè)輪動(dòng)策

3、略中需要恪守的準(zhǔn)則。Institution：來(lái)自機(jī)構(gòu)資金的觀點(diǎn)。從公募基金行業(yè)變動(dòng)的買方視角和券商金股行業(yè)變動(dòng)的賣方視角，探知機(jī)構(gòu)資金的最新觀點(diǎn)，機(jī)構(gòu)資金加倉(cāng)的行業(yè)通常會(huì)在未來(lái)表現(xiàn)更優(yōu)。MacroPB：宏觀視角下的動(dòng)態(tài)估值調(diào)節(jié)。在“信貸+貨幣”框架下引入趨勢(shì)變量，形成多維度動(dòng)態(tài)估值調(diào)節(jié)方法。最終，我們綜合如上七個(gè)維度，構(gòu)建了國(guó)信金工 CANSLIM 行業(yè)輪動(dòng)策略。圖1：國(guó)信金工 CANSLIM 行業(yè)輪動(dòng)框架資料來(lái)源：整理Analyst：分析師預(yù)期視角下的行業(yè)前景本文的行業(yè)輪動(dòng)策略以中信一級(jí)行業(yè)為研究對(duì)象，由于“綜合金融”行業(yè)歷史數(shù)據(jù)較短、行業(yè)成分股較少，“綜合”行業(yè)成分股異質(zhì)性較強(qiáng)、沒(méi)有明確的

4、行業(yè)歸屬，因此在后續(xù)的分析中我們將這兩個(gè)行業(yè)進(jìn)行剔除，對(duì)剩余 28 個(gè)中信一級(jí)行業(yè)進(jìn)行分析。如無(wú)特別說(shuō)明，回測(cè)區(qū)間段均為 20130104-20220531。分析師預(yù)期體現(xiàn)了市場(chǎng)對(duì)于行業(yè)未來(lái)發(fā)展前景的展望，通常來(lái)講只有分析師一致預(yù)期向好的行業(yè)才可能獲得長(zhǎng)期穩(wěn)健的超額收益，本部分我們從分析師預(yù)期視角出發(fā)，通過(guò)分析師認(rèn)可度和分析師凈上調(diào)比例兩個(gè)指標(biāo)觀察行業(yè)景氣度情況。分析師認(rèn)可度： 分析師對(duì)歷史業(yè)績(jī)的二次確認(rèn)在國(guó)信金工 2021 年 5 月 13 日發(fā)布的專題報(bào)告JumpFit 行業(yè)輪動(dòng)策略中提到，景氣度預(yù)期具有一定的溢出效應(yīng)，板塊內(nèi)部某家公司的業(yè)績(jī)驚喜常常能帶動(dòng)整個(gè)板塊的景氣度預(yù)期。基于這一觀察

5、，我們首先通過(guò)分析師研報(bào)標(biāo)題是否含有“超預(yù)期、好于預(yù)期、高于預(yù)期”等關(guān)鍵字來(lái)篩選業(yè)績(jī)超預(yù)期樣本，隨后根據(jù)每個(gè)季報(bào)期業(yè)績(jī)超預(yù)期公司所屬的行業(yè)分布情況，來(lái)確定高景氣度行業(yè)。然而這種做法有如下幾個(gè)方面尚待改進(jìn)：首先，與行業(yè)成分股數(shù)量相比，業(yè)績(jī)超預(yù)期股票占比相對(duì)較少，部分樣本股的超預(yù)期與否不足以完全表征整個(gè)行業(yè)景氣度情況；其次，若上市公司業(yè)績(jī)低于預(yù)期，分析師標(biāo)題點(diǎn)評(píng)中也較少使用類似“低于預(yù)期”的表述，在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)超預(yù)期樣本數(shù)量遠(yuǎn)高于低于預(yù)期樣本數(shù)量。在國(guó)信金工 2021 年 5 月 12 日發(fā)布的專題報(bào)告基于分析師認(rèn)可度的成長(zhǎng)股投資策略中，我們通過(guò)盈余公告后分析師撰寫的研報(bào)標(biāo)題中是否包含特定短語(yǔ)將

6、該研報(bào)劃分為分析師認(rèn)可、分析師觀點(diǎn)中性和分析師不認(rèn)可三類。如圖 2 所示，當(dāng)分析師研報(bào)標(biāo)題包含如“業(yè)績(jī)大幅增長(zhǎng)”、“業(yè)績(jī)翻倍”等表述時(shí)，我們將其劃分為分析師認(rèn)可報(bào)告；當(dāng)分析師研報(bào)標(biāo)題包含如“業(yè)績(jī)難以持續(xù)”、“拖累業(yè)績(jī)”等表述時(shí)，我們將其劃分為分析師不認(rèn)可報(bào)告；否則，我們將其劃分為分析師觀點(diǎn)中性報(bào)告。圖2：分析師認(rèn)可及不認(rèn)可的刻畫資料來(lái)源：整理以 2021 年二季度煤炭板塊的走勢(shì)為例，如圖 3 所示，2021 年 4 月 25 日盤后，潞安環(huán)能（601699.SH）發(fā)布 2021 年一季報(bào)，2021 年一季度歸母凈利潤(rùn)同比增速達(dá)到 126.23%。隨后，券商分析師相繼發(fā)布點(diǎn)評(píng)報(bào)告，對(duì)公司業(yè)績(jī)的高

7、增長(zhǎng)給予確認(rèn)。在 20210430-20210830 區(qū)間內(nèi)，潞安環(huán)能區(qū)間上漲 64.02%，同期滬深 300 指數(shù)下跌 6.05%，超額收益達(dá)到 70.07%。圖 4 展示了同期中信一級(jí)煤炭行業(yè)（CI005002.WI）走勢(shì)，在 20210430-20210830 區(qū)間內(nèi)煤炭行業(yè)上漲 35.64%，相對(duì)滬深 300 指數(shù)超額 41.69%。圖3：潞安環(huán)能 2021Q1 業(yè)績(jī)超預(yù)期圖4：中信一級(jí)煤炭行業(yè)走勢(shì)資料來(lái)源：WIND，朝陽(yáng)永續(xù)，整理資料來(lái)源：WIND，朝陽(yáng)永續(xù)，整理為了構(gòu)建行業(yè)內(nèi)分析師認(rèn)可度指標(biāo)，我們?cè)诿總€(gè)財(cái)報(bào)季（4 月、8 月、10 月），回看過(guò)去兩個(gè)月發(fā)布正式財(cái)報(bào)、業(yè)績(jī)預(yù)告和業(yè)績(jī)快

8、報(bào)的公司，獲取其發(fā)布業(yè)績(jī)報(bào)告后 5 天內(nèi)的分析師研報(bào)標(biāo)題，隨后按照?qǐng)D 2 所示的規(guī)則，根據(jù)研報(bào)標(biāo)題是否包含特定短語(yǔ)將其劃分為分析師認(rèn)可、分析師觀點(diǎn)中性、分析師不認(rèn)可三類。對(duì)于每個(gè)股票，若分析師認(rèn)可研報(bào)數(shù)量大于分析師不認(rèn)可研報(bào)數(shù)量，那么該股票劃分為分析師認(rèn)可的股票；反之，該股票劃分為分析師不認(rèn)可的股票。那么，行業(yè)認(rèn)可度即可表示為該行業(yè)內(nèi)分析師認(rèn)可股票數(shù)量與不認(rèn)可股票數(shù)量之差，再除以行業(yè)內(nèi)股票總數(shù)量，具體公式如下：Aambria aithe = a1 a2a3其中，a1表示行業(yè)內(nèi)分析師認(rèn)可股票的數(shù)量，a2表示行業(yè)內(nèi)分析師不認(rèn)可股票的數(shù)量，a3表示行業(yè)內(nèi)股票總數(shù)量。圖5：分析師認(rèn)可度因子分組凈值走勢(shì)

9、圖6：分析師認(rèn)可度因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，朝陽(yáng)永續(xù)，整理資料來(lái)源：WIND，朝陽(yáng)永續(xù)，整理圖 5 展示了分析師認(rèn)可度因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，分析師認(rèn)可度因子的 RankIC 均值達(dá)到 5.4%，月勝率為 55.8%，年化 RankICIR 為 0.67。圖 6 展示了分析師認(rèn)可度因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到分析師認(rèn)可度因子的分組單調(diào)性較好，多頭組合年化超額收益達(dá)到 5.54%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-7.07%。總體來(lái)看，行業(yè)分析師認(rèn)可度指標(biāo)對(duì)行業(yè)下期收益具備較強(qiáng)的區(qū)分能力。分析師凈上調(diào)： 分析師

10、對(duì)未來(lái)業(yè)績(jī)的預(yù)測(cè)調(diào)整分析師研報(bào)標(biāo)題反映的是分析師對(duì)已實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)的觀點(diǎn)，而分析師對(duì)未來(lái)業(yè)績(jī)的預(yù)期則是行業(yè)景氣度能否持續(xù)的關(guān)鍵。本部分我們從分析師盈利預(yù)測(cè)調(diào)整出發(fā)，通過(guò)構(gòu)建分析師凈上調(diào)比例因子，來(lái)觀察其對(duì)行業(yè)未來(lái)業(yè)績(jī)的預(yù)期變化。具體來(lái)講，賣方分析師會(huì)對(duì)上市公司的業(yè)績(jī)進(jìn)行點(diǎn)評(píng)并對(duì)其進(jìn)行盈利預(yù)測(cè)調(diào)整，如果分析師本次預(yù)測(cè)的利潤(rùn)高于前次預(yù)測(cè)，即為分析師上調(diào)盈利預(yù)測(cè)；如果分析師本次預(yù)測(cè)的利潤(rùn)低于前次預(yù)測(cè)，即為分析師下調(diào)盈利預(yù)測(cè)。我們篩選出個(gè)股過(guò)去 3 個(gè)月內(nèi)賣方分析師進(jìn)行了盈利預(yù)測(cè)調(diào)整的樣本，按照如下公式構(gòu)造分析師凈上調(diào)比例因子：NNeapmai = pNtn aNtn + pNtn aNtnpNtn + a

11、Ntn1ttt其中，pNtn 表示過(guò)去 3 個(gè)月中盈利預(yù)測(cè)上調(diào)的樣本數(shù)量，aNtn 表示過(guò)去 3 個(gè)月中盈利預(yù)測(cè)下調(diào)的樣本數(shù)量。我們?cè)谟?jì)算分析師凈上調(diào)比例因子時(shí)添加了一個(gè)修正項(xiàng)，此項(xiàng)是為了避免上下調(diào)數(shù)量之差與上下調(diào)數(shù)量之和的比值一樣時(shí)無(wú)法進(jìn)行區(qū)分的情況，此時(shí)我們給予分析師覆蓋數(shù)量更多的公司以更大的因子取值。此外，如果存在同一家機(jī)構(gòu)在過(guò)去 3 個(gè)月中對(duì)個(gè)股的盈利預(yù)測(cè)進(jìn)行多次調(diào)整的情況，我們?nèi)∽罱淮斡A(yù)測(cè)調(diào)整作為樣本進(jìn)行計(jì)算。對(duì)于行業(yè)維度來(lái)講，我們以行業(yè)成分股內(nèi)的分析師凈上調(diào)比例因子的中位數(shù)作為分析師對(duì)行業(yè)前景的樂(lè)觀程度。圖7：分析師凈上調(diào)比例因子分組凈值走勢(shì)圖8：分析師凈上調(diào)比例因子分組年化

12、超額收益資料來(lái)源：WIND，朝陽(yáng)永續(xù)，整理資料來(lái)源：WIND，朝陽(yáng)永續(xù)，整理圖 7 展示了分析師凈上調(diào)比例因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，該因子的 RankIC 均值達(dá)到 6.8%，月勝率為 58.4%，年化 RankICIR 為 0.97。圖 8 展示了分析師上調(diào)比例因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到因子的分組單調(diào)性較好，多頭組合年化超額收益達(dá)到 8.51%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-8.55%。總體來(lái)看，分析師上調(diào)比例因子對(duì)行業(yè)未來(lái)收益具備明顯的區(qū)分能力，分析師上調(diào)比例較高的行業(yè)未來(lái)表現(xiàn)會(huì)明顯好于分析師上調(diào)比例較低的行業(yè)。N

13、otableProfit：行業(yè)基本面的多維度衡量亮眼的業(yè)績(jī)表現(xiàn)是行業(yè)基本面景氣度改善的最有利證明，本部分我們將從利潤(rùn)的邊際改善、盈利能力的邊際改善和工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增速等維度，對(duì)行業(yè)基本面景氣度進(jìn)行多維度衡量。SUE： 業(yè)績(jī)的邊際改善Na Na標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)期外盈利（Standardized Unexpected Earnings，簡(jiǎn)稱 SUE）自 1974年被 Latane（1974）提出以來(lái)，在各國(guó)股票市場(chǎng)上的有效性都得到了驗(yàn)證。如果上市公司實(shí)際公布的業(yè)績(jī)高于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)線性外推的業(yè)績(jī)，則說(shuō)明公司業(yè)績(jī)超出歷史預(yù)期，公司業(yè)績(jī)向好。如果行業(yè)內(nèi)成分股的 SUE 指標(biāo)均較高，則說(shuō)明整個(gè)行業(yè)的景氣度在不斷提升

14、。個(gè)股的 SUE 因子計(jì)算方式如下：S =aNa其中，Na表示當(dāng)期單季度歸母凈利潤(rùn)， Na 為當(dāng)期單季度預(yù)期凈利潤(rùn)，aNa為未預(yù)期盈利的標(biāo)準(zhǔn)差。單季度預(yù)期凈利潤(rùn)的計(jì)算方式為，去年同期單季度歸母凈利潤(rùn)，加過(guò)去 8 期單季度歸母凈利潤(rùn)同比變化的均值。未預(yù)期盈利的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算方式為過(guò)去 8 期單季度歸母凈利潤(rùn)同比變化的標(biāo)準(zhǔn)差。SUE 因子刻畫了當(dāng)期盈利相比歷史單季度盈利平均水平的改善幅度。為了更加及時(shí)地反映行業(yè)內(nèi)成分股的業(yè)績(jī)改善情況，我們根據(jù)最新發(fā)布的正式財(cái)報(bào)、業(yè)績(jī)預(yù)告和業(yè)績(jī)快報(bào)實(shí)時(shí)更新成分股因子值，并以行業(yè)內(nèi)成分股的中位數(shù)作為行業(yè) SUE因子值。圖9：SUE 因子分組凈值走勢(shì)圖10：SUE 因子分組

15、年化超額收益資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理圖 9 展示了 SUE 因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，SUE 因子的 RankIC 均值達(dá)到 9.0%，月勝率為 64.6%，年化 RankICIR為 1.30，表現(xiàn)優(yōu)異。圖 10 展示了SUE 因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到 SUE 因子的分組單調(diào)性強(qiáng)，多頭組合年化超額收益達(dá)到 7.17%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-5.83%?？傮w來(lái)看，行業(yè) SUE 指標(biāo)對(duì)行業(yè)下期收益具備較強(qiáng)的區(qū)分能力。DeltaROEQ： 盈利能力的邊際改善Piotroski（2000）在其

16、著名的衡量企業(yè)財(cái)務(wù)質(zhì)量的 F-SCORE 基本面模型中，采用當(dāng)期 ROA 減去去年同期 ROA 來(lái)衡量企業(yè)盈利能力是否提升。在 A 股市場(chǎng)中，我們也可以構(gòu)造類似的指標(biāo)來(lái)衡量股票盈利能力改善情況。沃倫巴菲特曾說(shuō)： “如果非要我選擇用一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行選股，我會(huì)選擇 ROE。公司能夠創(chuàng)造并維持高水平的 ROE 是可遇而不可求的，這樣的事情太少了。因?yàn)楫?dāng)公司規(guī)模擴(kuò)大的時(shí)候，維持高 ROE 是極其困難的事情”。做多股票的超額往往來(lái)源于兩種：1）企業(yè)高 ROE 水平回歸均值的節(jié)奏放緩；2）企業(yè)低 ROE 水平的快速提升。因此，當(dāng)行業(yè) ROE 水平仍在上升階段時(shí)，表明該行業(yè)的內(nèi)在價(jià)值還未觸及上限，行業(yè)景氣度仍在

17、持續(xù)提升?；诖?，我們可以計(jì)算個(gè)股單季度ROE 相對(duì)去年同期單季度ROE 的差值來(lái)衡量其盈利能力的邊際改善情況：ebamO Q = O Qa O Qa4其中，O Qa為當(dāng)期單季度 ROE，O Qa4為去年同期單季度 ROE。為了更加及時(shí)地反映行業(yè)內(nèi)成分股的盈利能力改善情況，我們根據(jù)最新發(fā)布的正式財(cái)報(bào)、業(yè)績(jī)預(yù)告和業(yè)績(jī)快報(bào)實(shí)時(shí)更新成分股因子值，并以行業(yè)內(nèi)成分股的中位數(shù)作為行業(yè) DeltaROEQ 因子值。圖11：DeltaROEQ 因子分組凈值走勢(shì)圖12：DeltaROEQ 因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理圖 11 展示了 DeltaROEQ 因子樣本區(qū)間段內(nèi)在

18、中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，DeltaROEQ 因子的 RankIC 均值達(dá)到 8.7%，月勝率為 63.7%，年化 RankICIR 為 1.21，表現(xiàn)優(yōu)異。圖 12 展示了DeltaROEQ 因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到 DeltaROEQ 因子的分組單調(diào)性強(qiáng)，多頭組合年化超額收益達(dá)到6.34%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-7.23%。總體來(lái)看，行業(yè)DeltaROEQ指標(biāo)對(duì)行業(yè)下期收益具備較強(qiáng)的區(qū)分能力。工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益： 產(chǎn)業(yè)鏈景氣度的中觀刻畫基于季度報(bào)告披露的業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)是上市公司經(jīng)營(yíng)狀況的最直觀刻畫，然而季報(bào)數(shù)據(jù)披露頻率相對(duì)較低，且

19、存在一定的滯后性，信息的缺失和滯后為數(shù)據(jù)的使用帶來(lái)了一定的不足。隨著 A 股市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)豐富程度的不斷提升，有大量的產(chǎn)業(yè)鏈高頻數(shù)據(jù)可以幫助我們提前探知產(chǎn)業(yè)鏈的景氣度變化。例如建筑、汽車、地產(chǎn)、航空等板塊會(huì)大面積發(fā)布產(chǎn)銷快報(bào)數(shù)據(jù)，上游能源、化工、有色金屬等企業(yè)有更高頻的價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)反饋價(jià)格及供需情況，消費(fèi)、半導(dǎo)體等也存在大量產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)來(lái)跟蹤公司主營(yíng)業(yè)務(wù)情況，因此我們可以嘗試借助更高頻的數(shù)據(jù)來(lái)跟蹤行業(yè)板塊的景氣度情況。本文采用統(tǒng)計(jì)局每月披露的工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)業(yè)鏈景氣度的中觀刻畫。統(tǒng)計(jì)局每月會(huì)對(duì)全國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況報(bào)表進(jìn)行全面調(diào)查，并分行業(yè)公布營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、利潤(rùn)總額等關(guān)鍵性

20、經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，這一數(shù)據(jù)可以在 Wind 終端的中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（命令為：EDB）選擇下拉菜單為中國(guó)宏觀-工業(yè)-工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)：分行業(yè)中找到。在數(shù)據(jù)使用過(guò)程中，有以下幾點(diǎn)需要注意：發(fā)布時(shí)間：統(tǒng)計(jì)局通常于每月 27 號(hào)公布上月值，因此在數(shù)據(jù)的實(shí)際使用時(shí)需要滯后一個(gè)月。此外，由于 1 月份數(shù)據(jù)免報(bào)，其他月份均有數(shù)據(jù)，因此 1 月數(shù)據(jù)需沿用上一期的數(shù)據(jù)；統(tǒng)計(jì)口徑：所謂規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，是指年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入在 2000 萬(wàn)元及以上的工業(yè)法人單位，其不僅包含產(chǎn)業(yè)內(nèi)的上市公司，也包含非上市公司；可比口徑：規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)總額、營(yíng)業(yè)收入等指標(biāo)的增速均按可比口徑計(jì)算。報(bào)告期數(shù)據(jù)與上年所公布的同指標(biāo)數(shù)據(jù)之間

21、有不可比因素，不能直接相比計(jì)算增速。其主要原因是：1）根據(jù)統(tǒng)計(jì)制度，每年定期對(duì)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)調(diào)查范圍進(jìn)行調(diào)整。每年有部分企業(yè)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)納入調(diào)查范圍，也有部分企業(yè)因規(guī)模變小而退出調(diào)查范圍，還有新建投產(chǎn)企業(yè)、破產(chǎn)、注（吊）銷企業(yè)等變化；2）加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)執(zhí)法，對(duì)統(tǒng)計(jì)執(zhí)法檢查中發(fā)現(xiàn)的不符合規(guī)模以上工業(yè)統(tǒng)計(jì)要求的企業(yè)進(jìn)行了清理，對(duì)相關(guān)基數(shù)依規(guī)進(jìn)行了修正；3）加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，剔除跨地區(qū)、跨行業(yè)重復(fù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；行 業(yè) 劃 分 ： 工 業(yè) 企 業(yè) 行 業(yè) 劃 分 執(zhí) 行 國(guó) 民 經(jīng) 濟(jì) 行 業(yè) 分 類 標(biāo) 準(zhǔn)（GB/T4754-2017），在實(shí)際應(yīng)用中我們需將其與其他行業(yè)分類進(jìn)行對(duì)應(yīng)。由于本文的研究對(duì)象為中信一級(jí)

22、行業(yè)，因此在使用工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益數(shù)據(jù)時(shí)，我們需要將國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類映射到對(duì)應(yīng)的中信一級(jí)行業(yè)上，具體劃分如表 1 所示。其中，銀行、非銀行金融、房地產(chǎn)和國(guó)防和軍工 4 個(gè)行業(yè)沒(méi)有對(duì)應(yīng)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類，在后續(xù)處理過(guò)程中我們以中位數(shù)進(jìn)行填充。表1：國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)與中信一級(jí)行業(yè)映射表板塊中信一級(jí)行業(yè)代碼中信一級(jí)行業(yè)名稱國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)煤炭開采和洗選業(yè)煤炭開采和洗選業(yè)石油石化煤炭CI005001.WICI005002.WI能源CI005003.WI有色金屬化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)周期CI005005.WI鋼鐵化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)CI005006.WI基礎(chǔ)化工化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)制造CI005007.

23、WI CI005008.WI CI005009.WI CI005010.WICI005011.WI建筑建材 輕工制造機(jī)械電力設(shè)備及新能源通用設(shè)備制造業(yè)通用設(shè)備制造業(yè)通用設(shè)備制造業(yè)通用設(shè)備制造業(yè)通用設(shè)備制造業(yè)可選消費(fèi)CI005014.WI商貿(mào)零售紡織業(yè)CI005015.WI消費(fèi)者服務(wù)紡織業(yè)CI005016.WI家電紡織業(yè)CI005017.WI紡織服裝紡織業(yè)CI005020.WI農(nóng)林牧漁紡織業(yè)其他CI005004.WI CI005013.WI CI005018.WICI005019.WI電力及公用事業(yè)汽車醫(yī)藥食品飲料CI005024.WI交通運(yùn)輸電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)汽車制造 醫(yī)藥制造業(yè)酒、飲料

24、和精制茶制造業(yè)鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)資料來(lái)源：WIND，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，整理我們以工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益數(shù)據(jù)中的利潤(rùn)總額累計(jì)同比數(shù)據(jù)作為度量產(chǎn)業(yè)鏈景氣度的關(guān)鍵變量，由于工業(yè)企業(yè)的劃分存在變動(dòng)，當(dāng)期數(shù)據(jù)和去年同期公布的數(shù)據(jù)并不可比，因此我們直接采用統(tǒng)計(jì)局公布的利潤(rùn)總額累計(jì)同比數(shù)據(jù)作為行業(yè)因子取值。圖13：工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增速因子分組凈值走勢(shì)圖14：工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增速因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理圖 13 展示了工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增速因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，該因子的 RankIC 均值達(dá)到 6.0%，月勝率為 56.6%，年化

25、 RankICIR 為 0.78。圖 14 展示了工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增速因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到因子的分組單調(diào)性較好，多頭組合年化超額收益達(dá)到 6.22%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-7.34%?？傮w來(lái)看，工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增速較高的行業(yè)下期收益會(huì)比增速較低的行業(yè)表現(xiàn)更好。Smart：來(lái)自聰明資金的啟示北向資金北向資金是 A 股聰明資金的典型代表，北向資金流能夠?qū)崟r(shí)記錄每日外資在個(gè)股層面的流向，能夠及時(shí)體現(xiàn)外資的市場(chǎng)觀點(diǎn)。歷史經(jīng)驗(yàn)表明，外資在行業(yè)維度上的選擇偏好往往具有較高的勝率，北向資金成交活躍、資金凈流入較多的行業(yè)往往能夠大幅跑贏行業(yè)等權(quán)指數(shù)。下面，我們將對(duì)

26、北向資金成交活躍度因子和北向資金凈流入因子的構(gòu)造方法進(jìn)行介紹。北向資金成交活躍度因子我們首先采用中央結(jié)算系統(tǒng)公布的陸港通通道持股數(shù)據(jù)，計(jì)算北向資金在過(guò)去一個(gè)月在各個(gè)行業(yè)上的成交活躍度，具體公式如下：Nhama= mti 6b流ia子a pamna其中，6b流ia子a表示過(guò)去一個(gè)月行業(yè)內(nèi)屬于陸股通成分股股票的每日持股數(shù)量相較前一日的變動(dòng)情況，pa表示過(guò)去一個(gè)月股票每日收盤價(jià)，mna 表示過(guò)去一個(gè)月行業(yè)中屬于陸港通成分股的累計(jì)成交金額。由于北向資金的數(shù)據(jù)限制，我們將回測(cè)時(shí)間調(diào)整為 20170101-20220531。圖 15 展示了北向成交活躍度因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該

27、區(qū)間段中，該因子的 RankIC 均值達(dá)到 15.2%，月勝率為 69.2%，年化 RankICIR 為 1.88。圖 16 展示了北向成交活躍度因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到因子的分組單調(diào)性較好，多頭組合年化超額收益達(dá)到 10.92%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-8.90%，對(duì)行業(yè)的未來(lái)收益具有較強(qiáng)的區(qū)分能力。圖15：北向成交活躍度因子分組凈值走勢(shì)圖16：北向成交活躍度因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理北向資金凈流入因子北向資金在不同行業(yè)上的凈流入情況體現(xiàn)了外資對(duì)于短期行業(yè)走勢(shì)的偏好，我們以過(guò)去三個(gè)月北向資金在行業(yè)上的凈

28、流入金額與行業(yè)自由流通市值之比構(gòu)建北向資金凈流入因子，具體計(jì)算方式如下：NhaIaFb =6b流ia子a pa FheeMi其中，6b流ia子a表示過(guò)去三個(gè)月行業(yè)內(nèi)屬于陸股通成分股股票的每日持股數(shù)量相較前一日的變動(dòng)情況，pa表示過(guò)去三個(gè)月股票每日收盤價(jià)，F(xiàn)heeMi表示調(diào)倉(cāng)日行業(yè)內(nèi)屬于陸股通成分股股票的自由流通市值。圖 17 展示了北向資金凈流入因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，該因子的 RankIC 均值達(dá)到 9.4%，月勝率為 67.7%，年化 RankICIR 為 1.42。圖 18 展示了北向資金凈流入因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額

29、收益，可以看到因子的多頭表現(xiàn)較強(qiáng)，多頭組合年化超額收益達(dá)到 10.01%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-2.17%，對(duì)行業(yè)的未來(lái)收益具有較強(qiáng)的區(qū)分能力。這一點(diǎn)與直觀的邏輯相符，北向資金大幅凈流入的行業(yè)表明外資對(duì)于該行業(yè)短期較為偏好，未來(lái)收益率明顯高于其他行業(yè)。圖17：北向資金凈流入因子分組凈值走勢(shì)圖18：北向資金凈流入因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理超大單資金凈流入市場(chǎng)就像擂臺(tái)，資金為籌碼，價(jià)格則是不同資金博弈的結(jié)果，不同類別的資金流向往往能夠?yàn)槲覀兲峁└Q探市場(chǎng)博弈過(guò)程的線索。Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)中根據(jù)交易金額將市場(chǎng)訂單劃分為小單、中單、大單和特大單四種類別，其中小

30、單為 4 萬(wàn)元以下的訂單，中單為 4 萬(wàn)元到 20 萬(wàn)元之間的訂單，大單為 20 萬(wàn)元到 100 萬(wàn)元之間的訂單，超大單為 100 萬(wàn)元以上的訂單。通常來(lái)講，超大單的資金流向代表著機(jī)構(gòu)投資者或者某類擁有特定信息優(yōu)勢(shì)的群體的觀點(diǎn)，因此我們重點(diǎn)考察超大單資金流在不同行業(yè)上的流入流出情況。誠(chéng)然，僅僅根據(jù)訂單金額的大小將100 萬(wàn)以上的訂單即認(rèn)定為機(jī)構(gòu)投資者或者擁有特定信息優(yōu)勢(shì)的投資者存在一定的不確定性。基于此，我們?cè)诳疾煨袠I(yè)維度的超大單資金流向時(shí)，僅對(duì)該行業(yè)內(nèi)部的公募重倉(cāng)股和陸股通成分股進(jìn)行分析。我們認(rèn)為，超大單資金流的走向在機(jī)構(gòu)投資者最為關(guān)注的股票池中將更具指導(dǎo)意義。我們首先獲取個(gè)股在過(guò)去一個(gè)月中

31、每日超大單資金凈流入金額，將其加總得到過(guò)去一個(gè)月超大單資金累計(jì)凈流入金額：NeaIaFb xbmh子ei = Oh流eh xbmh子eIaFb xbmh子ei,a OtaFb xbmh子ei,a= NeaIaFb xbmh子eiIaFb FheeMi其中，IaFb xbmh子ei,a表示股票 s 在 t 日的超大單買入金額，OtaFb xbmh子ei,a表示股票 s 在 t 日的超大單賣出金額，NeaIaFb xbmh子ei為過(guò)去一個(gè)月股票 s的累計(jì)凈流入金額，F(xiàn)heeMi為股票 s 在月末的自由流通市值，此處我們僅對(duì)行業(yè)成分股內(nèi)屬于主動(dòng)股基前十大重倉(cāng)股或陸股通成分股的樣本進(jìn)行分析。圖 19

32、展示了超大單資金凈流入因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，該因子的 RankIC 均值達(dá)到 5.7%，月勝率為 62.8%，年化 RankICIR 為 0.76。圖 20 展示了超大單資金凈流入因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到因子的單調(diào)性較好，多頭組合年化超額收益達(dá)到 7.06%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-2.50%。也就是說(shuō)，凈流入資金占自由流通市值較高的行業(yè)其未來(lái)收益將高于凈流出資金占自由流通市值較高的行業(yè)。圖19：超大單資金凈流入因子分組凈值走勢(shì)圖20：超大單資金凈流入因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：W

33、IND，整理Leader：做趨勢(shì)的朋友國(guó)信金工在 2021 年 12 月 13 日發(fā)布的專題報(bào)告動(dòng)量類因子全解析中，對(duì)刻畫股票價(jià)格強(qiáng)勢(shì)程度的多個(gè)維度進(jìn)行了介紹。在行業(yè)維度上，動(dòng)量效應(yīng)同樣存在。走勢(shì)強(qiáng)勁的行業(yè)通常會(huì)在未來(lái)持續(xù)走強(qiáng)，做趨勢(shì)的朋友、與趨勢(shì)為伍，是行業(yè)輪動(dòng)中需要恪守的信條。Moskowitz and Grinblatt（1999）對(duì)美股市場(chǎng)的分析表明，行業(yè)動(dòng)量是動(dòng)量效應(yīng)的主要來(lái)源。段丙蕾等（2022）等對(duì) A 股市場(chǎng)的研究表明，A 股市場(chǎng)月度層面存在顯著的行業(yè)動(dòng)量效應(yīng)。我們以中信一級(jí)行業(yè)指數(shù)過(guò)去 6 個(gè)月的收益率作為傳統(tǒng)動(dòng)量因子，考察其在行業(yè)輪動(dòng)上的表現(xiàn)。圖 21 展示了傳統(tǒng)動(dòng)量因子樣

34、本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，該因子的 RankIC 均值達(dá)到 5.7%，月勝率為 59.3%，年化 RankICIR為 0.55。圖 22 展示了傳統(tǒng)動(dòng)量因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到因子的分組單調(diào)性較好，多頭組合年化超額收益達(dá)到 4.43%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-5.21%?？傮w來(lái)看，傳統(tǒng)動(dòng)量對(duì)行業(yè)的未來(lái)收益具有一定的區(qū)分能力，但是穩(wěn)定性欠佳。圖21：傳統(tǒng)動(dòng)量因子分組凈值走勢(shì)圖22：傳統(tǒng)動(dòng)量因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理公募重倉(cāng)股動(dòng)量向誠(chéng)等（2018）對(duì) A 股市場(chǎng)研究表明，投資者注

35、意力的有限性導(dǎo)致行業(yè)信息在市場(chǎng)中緩慢擴(kuò)散，受關(guān)注度高、更早將行業(yè)信息反映在股票收益率之中的公司，會(huì)引領(lǐng)同行業(yè)內(nèi)受關(guān)注度低的公司股票收益率，即行業(yè)內(nèi)受關(guān)注高與受關(guān)注度低的個(gè)股之間存在收益率的領(lǐng)先-滯后（lead-lag）效應(yīng)。事實(shí)上，同一行業(yè)內(nèi)的不同公司在產(chǎn)業(yè)鏈上的地位通常存在差別，龍頭公司在產(chǎn)業(yè)鏈中通常具有更大的資金規(guī)模、更強(qiáng)的定價(jià)能力和更多的市場(chǎng)關(guān)注。在市場(chǎng)未對(duì)行業(yè)景氣度形成共識(shí)之前，龍頭公司相比非龍頭公司更容易享受行業(yè)景氣度向上初期帶來(lái)的超額收益。在市場(chǎng)對(duì)行業(yè)景氣度共識(shí)緩慢形成的過(guò)程中，龍頭公司動(dòng)量對(duì)非龍頭公司動(dòng)量起到牽引作用。基于此，我們可以基于特定方法將行業(yè)內(nèi)公司劃分為龍頭股和非龍頭股

36、，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化動(dòng)量因子，具體方式如下：SahtatheMn12t = Lem流ehSakea12t Ia流tiahrSakea12t其中，Lem流ehSakea 表示行業(yè)內(nèi)龍頭股在過(guò)去 120 個(gè)交易日的收益率中位數(shù)，Ia流tiahrSakea 表示行業(yè)內(nèi)全體股票在過(guò)去 120 個(gè)交易日的收益率中位數(shù)。對(duì)于龍頭股的劃分有多種方法，通常的做法是以過(guò)去一段時(shí)間的日均成交額、日均總市值、分析師覆蓋度等是否處于行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先水平作為龍頭股劃分的標(biāo)準(zhǔn)，其底層邏輯在于成交量越活越、總市值越大、分析師覆蓋度越高的公司受到的市場(chǎng)資金關(guān)注度越高，對(duì)行業(yè)其他成分股的牽引作用越強(qiáng)?；陬愃频倪壿嫞覀冋J(rèn)為在 A 股機(jī)構(gòu)化

37、程度加深的當(dāng)下，公募基金重倉(cāng)股的動(dòng)量行為同樣值得關(guān)注。我們首先獲取每個(gè)季度權(quán)益?zhèn)}位在 60%以上的普通股票型、偏股混合型、靈活配置型和平衡混合型基金（以下統(tǒng)稱為主動(dòng)股基）的前十大重倉(cāng)股持股市值，隨后我們將每個(gè)行業(yè)內(nèi)公募持股市值前 30%的股票作為該行業(yè)內(nèi)的公募重倉(cāng)股樣本。最后，我們即可計(jì)算行業(yè)內(nèi)公募重倉(cāng)股與行業(yè)內(nèi)全體股票的收益率之差，來(lái)刻畫行業(yè)內(nèi)的公募基金重倉(cāng)股動(dòng)量。圖 23 展示了公募重倉(cāng)股動(dòng)量因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，該因子的 RankIC 均值達(dá)到 7.7%，月勝率為 61.6%，年化 RankICIR 為 1.11。圖 24 展示了公募重倉(cāng)股動(dòng)量因子

38、進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到因子的分組單調(diào)性較好，多頭組合年化超額收益達(dá)到 9.15%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-8.40%，對(duì)行業(yè)的未來(lái)收益具有較強(qiáng)的區(qū)分能力。圖23：公募重倉(cāng)股動(dòng)量因子分組凈值走勢(shì)圖24：公募重倉(cāng)股動(dòng)量因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理成交量調(diào)節(jié)動(dòng)量根據(jù)向誠(chéng)等（2018）基于 A 股市場(chǎng)的研究成果，投資者注意力的有限性是行業(yè)動(dòng)量形成的重要因素。當(dāng)行業(yè)信息在市場(chǎng)中緩慢擴(kuò)散時(shí)，行業(yè)動(dòng)量效應(yīng)逐步增強(qiáng)；當(dāng)行業(yè)信息在市場(chǎng)中快速擴(kuò)散時(shí)，行業(yè)動(dòng)量效應(yīng)逐步減弱。我們以行業(yè)成交量作為行業(yè)信息擴(kuò)散程度的代理變量，當(dāng)成交量較

39、少時(shí)，信息擴(kuò)散相對(duì)緩慢；當(dāng)成交量大增時(shí)，信息擴(kuò)散加速?；诖?，我們構(gòu)建成交量調(diào)節(jié)動(dòng)量，其計(jì)算公式如下：ia流exeaTbtnea=ia流exeaa ia流exbtneanema ia流exeaTbtnea ia流 ia流exeaTbtneabtneMna =其中，ia流exeaa表示 t 日的行業(yè)收益率，ia流exbtnea表示 t 日的行業(yè)成交量，成交量調(diào)節(jié)動(dòng)量即為每日的行業(yè)收益率與行業(yè)成交量比值的均值除以標(biāo)準(zhǔn)差。同樣的，我們考察過(guò)去 120 個(gè)交易日的成交量調(diào)節(jié)動(dòng)量。圖 25 展示了成交量調(diào)節(jié)動(dòng)量因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，該因子的 RankIC 均值達(dá)到

40、 10.1%，月勝率為 63.7%，年化 RankICIR 為 1.04。圖 26 展示了成交量調(diào)節(jié)動(dòng)量因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到因子的分組單調(diào)性較好，多頭組合年化超額收益達(dá)到 7.83%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-7.51%，對(duì)行業(yè)的未來(lái)收益具有較強(qiáng)的區(qū)分能力。圖25：成交量調(diào)節(jié)動(dòng)量因子分組凈值走勢(shì)圖26：成交量調(diào)節(jié)動(dòng)量因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理Institution：來(lái)自機(jī)構(gòu)資金的觀點(diǎn)買方視角： 公募基金行業(yè)變動(dòng)作為 A 股市場(chǎng)中最重要的一類機(jī)構(gòu)投資者，公募基金的行業(yè)配置變動(dòng)對(duì)于市場(chǎng)行情的結(jié)構(gòu)化演繹起著重

41、要的作用。得益于龐大的資金體量、成熟的投研體系、高效的信息渠道和專業(yè)的投資判斷，公募基金在不同行業(yè)上的配置變化通常蘊(yùn)含著豐富的市場(chǎng)信息。不過(guò)需要注意的是，由于公募基金在季報(bào)期僅披露前十大重倉(cāng)股，而整體來(lái)看主動(dòng)股基前十大重倉(cāng)股的持股市值占全部持股市值的 50%左右，因此為了更為準(zhǔn)確地度量公募基金在整體行業(yè)上的配置能力，我們需要對(duì)公募基金持倉(cāng)進(jìn)行還原。在國(guó)信金工 2021 年 12 月 16 日發(fā)布的專題報(bào)告公募基金持倉(cāng)還原及其實(shí)踐應(yīng)用中，我們采用三階段還原法，通過(guò)已知持倉(cāng)、管理人持倉(cāng)和回歸擬合三階段對(duì)公募基金的季度持倉(cāng)進(jìn)行補(bǔ)全。最后根據(jù)補(bǔ)全后的持倉(cāng)，計(jì)算主動(dòng)股基在中信一級(jí)行業(yè)上的整體配置比例。為

42、了衡量公募基金與市場(chǎng)寬基指數(shù)在行業(yè)上的超低配情況，我們將主動(dòng)股基的行業(yè)分布減去中證 800 指數(shù)的行業(yè)分布，得到主動(dòng)股基的行業(yè)超低配情況，隨后計(jì)算本報(bào)告期主動(dòng)股基行業(yè)超低配情況相對(duì)上一個(gè)報(bào)告期的變化幅度，構(gòu)建公募基金行業(yè)變動(dòng)因子。與僅關(guān)注公募基金行業(yè)的變化幅度相比，減去中證 800 指數(shù)的方式可以在某種程度上避免相鄰兩個(gè)報(bào)告期某個(gè)行業(yè)大漲或大跌給行業(yè)配置占比帶來(lái)的影響。圖 27 展示了公募基金行業(yè)變動(dòng)因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，該因子的 RankIC 均值達(dá)到 4.6%，月勝率為 56.6%，年化 RankICIR 為 0.64。圖 28 展示了公募基金行業(yè)變

43、動(dòng)因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到因子的單調(diào)性較好，多頭組合年化超額收益達(dá)到 6.25%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-3.47%。圖27：公募基金行業(yè)變動(dòng)因子分組凈值走勢(shì)圖28：公募基金行業(yè)變動(dòng)因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理賣方視角： 券商金股行業(yè)變動(dòng)在國(guó)信金工 2022 年 2 月 18 日發(fā)布的專題報(bào)告券商金股全解析數(shù)據(jù)、建模與實(shí)踐中，我們提到券商金股組合既包含行業(yè)分析師對(duì)行業(yè)風(fēng)格的偏好，又包含分析師對(duì)推薦時(shí)點(diǎn)的判斷。絕大多數(shù)券商的金股組合以月底形式推出，這意味著數(shù)據(jù)更新頻率更高、時(shí)效性更強(qiáng)，能夠更加及時(shí)地反映機(jī)構(gòu)投

44、資者對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)的偏好及判斷。目前，絕大部分券商的月度金股穩(wěn)定保持在 10 只左右，但也有少數(shù)券商金股并不對(duì)行業(yè)進(jìn)行選擇，而是在每個(gè)行業(yè)內(nèi)各選擇 1-2 只股票、以全行業(yè)金股的方式進(jìn)行推薦。在實(shí)際應(yīng)用中，我們剔除月度金股數(shù)量大于 15 只的券商，對(duì)剩下的券商金股按照其推薦家數(shù)進(jìn)行加權(quán)，構(gòu)建券商金股行業(yè)權(quán)重分布。隨后，我們將券商金股本月權(quán)重與上月權(quán)重相減，構(gòu)建券商金股行業(yè)變動(dòng)因子。由于券商金股數(shù)據(jù)從 2018 年開始，因此券商金股因子的回測(cè)時(shí)間選擇為 20180102-20220531。圖 29 展示了券商金股行業(yè)變動(dòng)因子樣本區(qū)間段內(nèi)在中信一級(jí)行業(yè)上的分組凈值走勢(shì)，在該區(qū)間段中，該因子的 Rank

45、IC 均值達(dá)到 4.7%，月勝率為 56.6%，年化 RankICIR 為 0.78。圖 30 展示了券商金股行業(yè)變動(dòng)因子進(jìn)行五檔分組后全樣本區(qū)間內(nèi)相對(duì)行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益，可以看到因子多頭表現(xiàn)較強(qiáng)，多頭組合年化超額收益達(dá)到 10.11%，空頭組合年化超額收益達(dá)到-2.94%。圖29：券商金股行業(yè)變動(dòng)因子分組凈值走勢(shì)圖30：券商金股行業(yè)變動(dòng)因子分組年化超額收益資料來(lái)源：WIND，美市科技，整理資料來(lái)源：WIND，美市科技，整理MacroPB：宏觀視角下的動(dòng)態(tài)估值調(diào)節(jié)在經(jīng)典的多因子選股模型中，低估值股票在未來(lái)的表現(xiàn)普遍好于高估值股票。然而在行業(yè)輪動(dòng)模型中，估值因子的表現(xiàn)并不穩(wěn)健。圖 31

46、展示了傳統(tǒng) PB 因子在中信一級(jí)行業(yè)上的多空相對(duì)凈值走勢(shì)，可以看到在該樣本區(qū)間內(nèi)估值因子多空組合呈現(xiàn)出一定的周期性。我們以估值因子多空相對(duì)凈值與其滾動(dòng) 120 日均值進(jìn)行比較，若當(dāng)前凈值大于 120 日均值，則定義為趨勢(shì)高估值狀態(tài)；若當(dāng)前凈值小于 120日均值，則定義為趨勢(shì)低估值狀態(tài)。可以看到，2022 年以來(lái)市場(chǎng)整體處于低估值趨勢(shì)狀態(tài)。圖31：行業(yè)輪動(dòng)中估值因子多空相對(duì)凈值走勢(shì)資料來(lái)源：WIND，整理事實(shí)上，不同的宏觀環(huán)境對(duì)于價(jià)值和成長(zhǎng)的偏好存在明顯的區(qū)別，我們從信用周期和貨幣周期兩個(gè)維度進(jìn)行分析：1）信用周期往往主導(dǎo)風(fēng)格偏好，當(dāng)信用周期處于擴(kuò)張狀態(tài)時(shí)，市場(chǎng)風(fēng)格傾向于進(jìn)攻板塊，景氣度高的板塊

47、動(dòng)量延續(xù)性較強(qiáng)；當(dāng)信用周期處于收縮狀態(tài)時(shí)，市場(chǎng)風(fēng)格傾向于防御板塊，低估值板塊更受市場(chǎng)的青睞；2）貨幣周期往往影響貼現(xiàn)水平，當(dāng)利率趨勢(shì)下行時(shí)，市場(chǎng)流動(dòng)充足，更利好高成長(zhǎng)板塊的表現(xiàn)；當(dāng)利率趨勢(shì)上行時(shí)，市場(chǎng)流動(dòng)性收緊，更利好低估值板塊的表現(xiàn)。本部分我們將根據(jù)新增社融數(shù)據(jù)和十年期國(guó)債收益率走勢(shì)，對(duì)信用周期和貨幣周期進(jìn)行劃分，并考察不同的市場(chǎng)狀態(tài)下估值因子在行業(yè)輪動(dòng)策略中的表現(xiàn)。“ 信用+貨幣” 周期劃分與估值因子我們根據(jù)每月新增社會(huì)融資規(guī)模指標(biāo)進(jìn)行三期MA 平滑，將 MA3 與去年同期MA3值進(jìn)行比較，若當(dāng)期新增社融 MA3 大于去年同期值，則定義為信貸擴(kuò)張期；若當(dāng)期新增社融 MA3 小于去年同期值，

48、則定義為信貸收縮期。圖 32 展示了新增社融 MA3 走勢(shì)與信貸周期劃分，可以看到這種方法可以有效識(shí)別我國(guó)信貸周期規(guī)律。我們根據(jù)十年期國(guó)債收益率走勢(shì)對(duì)貨幣周期進(jìn)行劃分，若當(dāng)前十年期國(guó)債收益率高于過(guò)去 120 日均值，則劃分為利率上行趨勢(shì)；若當(dāng)前十年期國(guó)債收益率低于過(guò)去 120 日均值，則劃分為利率下行趨勢(shì)，圖 33 展示了十年期國(guó)債收益率走勢(shì)與貨幣周期的劃分。圖32：新增社融 MA3 與信貸周期劃分圖33：十年期國(guó)債收益率與貨幣周期劃分資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理以信貸周期為例，當(dāng)信貸周期收縮時(shí)，利好低估值板塊走勢(shì)；當(dāng)信貸周期擴(kuò)張時(shí)，利好高估值板塊走勢(shì)?；诖?，我們每月末對(duì)

49、當(dāng)前所處的信貸周期進(jìn)行劃分，若當(dāng)前信貸周期為收縮時(shí)，給予低估值行業(yè)更高的得分；當(dāng)信貸周期為擴(kuò)張時(shí)，給予高估值行業(yè)更高的得分，圖 34 展示了信貸周期劃分視角下的估值因子累計(jì)凈值曲線。以貨幣周期為例，當(dāng)利率趨勢(shì)上行時(shí)，利好低估值板塊走勢(shì)；當(dāng)利率趨勢(shì)下行時(shí)，利好高估值板塊走勢(shì)。基于此，我們每月末對(duì)當(dāng)前所處的貨幣周期進(jìn)行劃分，若當(dāng)前利率趨勢(shì)上行時(shí)，給予低估值行業(yè)更高的得分；當(dāng)利率趨勢(shì)下行時(shí)，給予高估值行業(yè)更高的得分，圖 35 展示了貨幣周期劃分視角下的估值因子累計(jì)凈值曲線。圖34：信貸周期劃分視角下估值因子累計(jì)凈值圖35：貨幣周期劃分視角下估值因子累計(jì)凈值資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，

50、整理總體來(lái)看，基于信貸和貨幣周期對(duì)估值因子進(jìn)行調(diào)節(jié)的方式都能夠獲得不錯(cuò)的效果，然而這兩種方式在部分時(shí)期都出現(xiàn)了較大的回撤。例如進(jìn)入到 2022 年，信貸周期和利率周期都顯示宏觀環(huán)境處于信貸擴(kuò)張周期和利率下行周期，然而從估值因子的趨勢(shì)來(lái)看，市場(chǎng)處于趨勢(shì)低估值狀態(tài)。我們認(rèn)為，趨勢(shì)是市場(chǎng)運(yùn)行的關(guān)鍵，當(dāng)市場(chǎng)處于明顯的趨勢(shì)狀態(tài)時(shí)，順趨勢(shì)的勝率往往高于逆趨勢(shì)的勝率?；诖?，我們?cè)谠镜摹靶刨J+貨幣”視角下引入趨勢(shì)，形成信貸、貨幣、趨勢(shì)視角下的動(dòng)態(tài)估值調(diào)節(jié)方法。信貸、貨幣、趨勢(shì)視角下的動(dòng)態(tài)估值調(diào)節(jié)我們首先根據(jù)新增社會(huì)融資規(guī)模、十年期國(guó)債收益率和估值因子多空相對(duì)凈值對(duì)信貸、貨幣、趨勢(shì)進(jìn)行劃分，具體來(lái)講：信貸周

51、期劃分：若新增社會(huì)融資 MA3 大于去年同期值，則為信貸擴(kuò)張期；若新增社會(huì)融資 MA3 小于去年同期值，則為信貸收縮期；貨幣周期劃分：若十年期國(guó)債收益率大于 MA120，則為利率上升期；若十年期國(guó)債收益率小于 MA120，則為利率下行期；因子趨勢(shì)劃分：若 PB 因子多空相對(duì)凈值大于 MA120，則為趨勢(shì)高估值；若 PB 因子多空相對(duì)凈值小于 MA120，則為趨勢(shì)低估值。由于國(guó)內(nèi)貨幣政策存在一定滯后性，即政策常常跟不上基本面變化，從而使得貨幣政策在過(guò)于寬松或者過(guò)于收緊的環(huán)境中停留太久，因此我們主要以信貸周期為主要判斷依據(jù)，以貨幣周期和因子趨勢(shì)作為輔助劃分，流程圖如圖 36 所示，具體劃分細(xì)節(jié)如下

52、：若當(dāng)前信貸周期處于緊縮期，則給予低估值行業(yè)更高的得分；若當(dāng)前信貸周期處于擴(kuò)張期，且利率處于下行期、因子趨勢(shì)為高估值，則給予高估值行業(yè)更高的得分；在其他的狀態(tài)下，不使用估值因子。圖36：信貸、貨幣和趨勢(shì)三維度視角下的動(dòng)態(tài)估值調(diào)節(jié)資料來(lái)源：整理圖 37 展示了信貸、利率和趨勢(shì)狀態(tài)劃分下的估值因子累計(jì)凈值，總體來(lái)看基于三維度的判斷方式總體效果好于單指標(biāo)判斷。圖37：信貸、貨幣和趨勢(shì)狀態(tài)劃分下的估值因子累計(jì)凈值資料來(lái)源：WIND，整理Crowd：行業(yè)擁擠度的興登堡預(yù)兆無(wú)論是基于行業(yè)景氣度、價(jià)格動(dòng)量還是資金流向的策略，其本質(zhì)上還是一種趨勢(shì)策略。然而，當(dāng)行業(yè)內(nèi)部交易過(guò)熱出現(xiàn)擁擠時(shí)，這種趨勢(shì)將很有可能發(fā)生

53、逆轉(zhuǎn)，從而給策略帶來(lái)較大的回撤。Menkveld（2015）認(rèn)為當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者將大量的資金集中于同一交易行為時(shí)，會(huì)引發(fā)資產(chǎn)價(jià)格發(fā)生大幅度的變動(dòng)，其通過(guò)構(gòu)造基于機(jī)構(gòu)投資者的擁擠交易行為模型，對(duì) 1998 年的金融危機(jī)、2007 年的量化崩潰危機(jī)和 2008 年的金融危機(jī)展開了分析。Kinlaw（2019）認(rèn)為擁擠交易通常會(huì)帶來(lái)資產(chǎn)價(jià)格泡沫，如果投資者可以提前識(shí)別泡沫，那么就可以在其中獲利。作者采用資產(chǎn)集中度（Asset Centrality）和相對(duì)價(jià)值（Relative Value）來(lái)構(gòu)建擁擠度指標(biāo)，并在美國(guó)市場(chǎng)上進(jìn)行了實(shí)證。當(dāng)前學(xué)術(shù)界和業(yè)界對(duì)于 A 股市場(chǎng)行業(yè)擁擠度的研究，通常是從行業(yè)估值分位點(diǎn)

54、、行業(yè)換手率、行業(yè)波動(dòng)率、行業(yè)成分股收益率相關(guān)性等維度著手，構(gòu)建擁擠度指標(biāo)。然而這類指標(biāo)通常會(huì)存在如下問(wèn)題：1）選用指標(biāo)并不能直接反映行業(yè)交易的擁擠程度：例如部分行業(yè)存在長(zhǎng)期超額收益，其估值水平穩(wěn)步攀升，從而導(dǎo)致行業(yè)估值分位點(diǎn)始終處于歷史較高水平，但這并不意味著該行業(yè)始終處于交易擁擠的狀態(tài)；2）參數(shù)較為敏感：擁擠度指標(biāo)往往是將當(dāng)前的估值、換手率、波動(dòng)率等與歷史情況進(jìn)行比較，指標(biāo)的設(shè)計(jì)對(duì)選用的時(shí)間窗口具有較強(qiáng)的敏感性；3）觸發(fā)頻次過(guò)高：通常來(lái)講，只有市場(chǎng)情緒過(guò)熱時(shí)才會(huì)出現(xiàn)交易擁擠，并非任何時(shí)刻都有行業(yè)處于過(guò)度擁擠的狀態(tài)，因此我們希望擁擠度指標(biāo)觸發(fā)頻次較少，但準(zhǔn)確率較高?；诖?，我們?cè)噲D尋找一種邏

55、輯簡(jiǎn)明、計(jì)算簡(jiǎn)單、參數(shù)較少的方式來(lái)刻畫行業(yè)擁擠度。興登堡預(yù)兆（Hindenburg Omen）是一種聲稱可預(yù)測(cè)美國(guó)股市出現(xiàn)股災(zāi)的技術(shù)分析方法，由數(shù)學(xué)家米耶卡（Jim Miekka）于 1995 年發(fā)明，并以 1937 年墜毀的“興登堡號(hào)”飛船命名。米耶卡認(rèn)為，正常情況下當(dāng)股市行至高點(diǎn)，多數(shù)股票應(yīng)處于高位；股市跌至低位，多數(shù)股票應(yīng)處于低位，這是股市常態(tài)。如果股市在高位盤整時(shí)，股價(jià)創(chuàng)出一年新高與創(chuàng)出一年新低的個(gè)股均達(dá)到較高比例，同時(shí)反映市場(chǎng)廣度的麥克萊恩震蕩指標(biāo)（McClellan Oscillator）為負(fù)數(shù)時(shí)，顯示市場(chǎng)正處于激烈分化之中，分化之后，市場(chǎng)可能出現(xiàn)大幅回落。在股票投資中，量是價(jià)的原

56、因，價(jià)是量的結(jié)果。當(dāng)有大量資金在同一時(shí)刻涌入到同一板塊中時(shí)，往往會(huì)反映在價(jià)格的變化上。借鑒“興登堡預(yù)兆”的思路，當(dāng)某一個(gè)行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)大面積成分股都創(chuàng)出過(guò)去 1 年新高時(shí)，往往說(shuō)明該行業(yè)的短期交易情緒存在過(guò)熱的跡象。不過(guò)，由于各行業(yè)成分股數(shù)量存在較大的差別，為了反映市場(chǎng)資金最為關(guān)注的股票是否存在交易過(guò)熱的跡象，我們選取每個(gè)行業(yè)內(nèi)過(guò)去一個(gè)月日均成交額處于行業(yè)內(nèi)前 30%的股票作為行業(yè)內(nèi)“成交活躍股”，隨后計(jì)算這些股票中過(guò)去一個(gè)月收盤價(jià)創(chuàng)出過(guò)去一年新高股票數(shù)量與創(chuàng)出過(guò)去一年新低股票數(shù)量之差占樣本股票的比例，我們將其記為“行業(yè)擁擠度興登堡預(yù)兆指標(biāo)”：Hia流eatth子Ia流ex = NeHi子Ntn

57、NeLNtnNtn其中，Ntn 是指每個(gè)行業(yè)過(guò)去一個(gè)月“成交活躍股”股票數(shù)量，NeHi子Ntn為“ 成交活躍股” 中過(guò)去一個(gè)月內(nèi)收盤價(jià)創(chuàng)出過(guò)去一年新高股票的數(shù)量， NeLNtn 為“成交活躍股”中過(guò)去一個(gè)月內(nèi)收盤價(jià)創(chuàng)出過(guò)去一年新低股票的數(shù)量。若某只股票在過(guò)去一個(gè)月中既出現(xiàn)過(guò)一年新高又出現(xiàn)過(guò)一年新低的情況，我們將其記為創(chuàng)一年新低股票中。圖38：煤炭行業(yè)指數(shù)走勢(shì)與興登堡指標(biāo)資料來(lái)源：WIND，整理圖 38 展示了煤炭行業(yè)指數(shù)走勢(shì)與煤炭行業(yè)興登堡指標(biāo)走勢(shì)?？梢钥吹皆?2021 年9 月，煤炭板塊創(chuàng)新高比例達(dá)到 89%，說(shuō)明短期交易情緒過(guò)熱，后續(xù)趨勢(shì)可能發(fā)生反轉(zhuǎn)。我們以行業(yè)興登堡指標(biāo)作為衡量行業(yè)是否擁

58、擠的代理變量，當(dāng)該指標(biāo)高于 80%時(shí)，表明行業(yè)交易過(guò)于擁擠，短期需要回避。需要注意的是，為了避免市場(chǎng)系統(tǒng)性大漲（如 2015 年）導(dǎo)致大部分行業(yè)內(nèi)成分股齊創(chuàng)新高的情況，若某一期滿足條件的行業(yè)大于或等于 5 個(gè)時(shí)，我們不對(duì)其進(jìn)行處理。圖39：交易擁擠行業(yè)相對(duì)等權(quán)基準(zhǔn)超額收益圖40：交易擁擠行業(yè)相對(duì)等權(quán)基準(zhǔn)超額收益分布圖資料來(lái)源：WIND，整理資料來(lái)源：WIND，整理為了衡量擁擠度變量的有效性，我們對(duì) 2013 年以來(lái)滿足擁擠度條件的中信一級(jí)行業(yè)進(jìn)行篩選，以月度為單位統(tǒng)計(jì)交易擁擠的行業(yè)在下個(gè)月相對(duì)行業(yè)等權(quán)組合的超額收益，其結(jié)果如圖 39 所示。在樣本區(qū)間內(nèi)共有 22 個(gè)月份觸發(fā)了交易擁擠條件，圖

59、40 展示了該超額收益的分布情況，可以看到在觸發(fā)擁擠條件后，擁擠行業(yè)的期望超額收益為負(fù)，表明交易情緒達(dá)到頂點(diǎn)后行業(yè)指數(shù)大概率會(huì)出現(xiàn)回撤。圖41：行業(yè)擁擠度得分規(guī)則資料來(lái)源：整理為了便于后續(xù)綜合因子的構(gòu)建，我們?cè)趯?duì)行業(yè)的擁擠度進(jìn)行打分時(shí)遵循如圖 41所示的規(guī)則，具體來(lái)講：計(jì)算行業(yè)“興登堡”指標(biāo)，若該指標(biāo)大于 80%，則說(shuō)明該行業(yè)觸發(fā)擁擠條件；若本期擁擠行業(yè)數(shù)量大于等于 5 個(gè)，則可能是由于市場(chǎng)系統(tǒng)性大漲導(dǎo)致，本期行業(yè)擁擠度指標(biāo)均為 0；當(dāng)本期擁擠行業(yè)數(shù)量小于 5 個(gè)時(shí)，給予擁擠行業(yè)一個(gè)極大負(fù)值（-999），從而確保復(fù)合得分時(shí)擁擠行業(yè)排名靠后。CANSLIM 行業(yè)輪動(dòng)策略復(fù)合因子表現(xiàn)到目前為止，我

60、們介紹了擁擠度（Crowd）、分析師預(yù)期（Analyst）、基本面景氣度（NotableProfit）、聰明資金（Smart）、價(jià)格動(dòng)量（Leader）、機(jī)構(gòu)資金（Institution）、宏觀視角動(dòng)態(tài)調(diào)整估值（MacroPB）等多個(gè)維度在行業(yè)輪動(dòng)上的應(yīng)用，如表 2 所示。接下來(lái)，我們從如上七個(gè)綜合維度出發(fā)，等權(quán)構(gòu)建 CANSLIM復(fù)合因子。表2：CANSLIM 行業(yè)輪動(dòng)維度綜合維度子維度計(jì)算方式Crowd擁擠度（創(chuàng)新高股票數(shù)量-創(chuàng)新低股票數(shù)量）/行業(yè)內(nèi)“成交活躍股”股票數(shù)量分析師認(rèn)可度（分析師認(rèn)可股票數(shù)量-分析師不認(rèn)可股票數(shù)量）/成分股數(shù)量AnalystNotableProfitSmartM