如何根據(jù)北上資金定量擇時與因子選股

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250007 擇時視角：擇時指數(shù)相對有效，擇時個股相對無效 1 HYPERLINK l _TOC_250006 指數(shù)擇時：參考周期在 6 個交易日左右的周度擇時有一定效果 1 HYPERLINK l _TOC_250005 配置型資金關注雙月趨勢，交易型資金關注單周趨勢 5 HYPERLINK l _TOC_250004 個股擇時：簡單的擇時有效性較差 7 HYPERLINK l _TOC_250003 因子選股：選股能力是北上資金超額收益的主要來源 8 HYPERLINK l _TOC_250002 北上資金的絕對凈流入比凈流入/交易量的指標更有效 8

2、 HYPERLINK l _TOC_250001 更精細化的選股：費率、調倉周期、重倉股數(shù)量 10風險因素 12 HYPERLINK l _TOC_250000 附錄：回測持倉分布歷史表格 12插圖目錄圖 1：北上資金日凈流入與上證綜指 1圖 2：雙邊費率為 0 的策略凈值與基準（粉色柱為持倉，白色為空倉） 3圖 3：雙邊費率為 0.3%的策略凈值與基準（粉色柱為持倉，白色為空倉） 4圖 4：買入信號與賣出信號后指數(shù)十日表現(xiàn) 4圖 5：跟隨配置型外資交易的凈值與基準（粉色柱為持倉，白色為空倉） 5圖 6：跟隨交易型外資交易的凈值與基準（粉色柱為持倉，白色為空倉） 6圖 7：跟隨中資托管行交易的

3、凈值與基準（粉色柱為持倉，白色為空倉） 6圖 8：買入信號與賣出信號后指數(shù)十日表現(xiàn) 8圖 9：方差倍數(shù) M=1 時行業(yè)擇時平均勝率與區(qū)間絕對收益 8圖 10：根據(jù)資金流入/成交作為因子篩選（凈值初始：1000，基準：滬深 300） 9圖 11：根據(jù)資金流入絕對值作為因子篩選（凈值初始：1000，基準：滬深 300） 9圖 12：根據(jù)資金流入絕對值作為因子篩選 11圖 13：策略持倉的股票的行業(yè)出現(xiàn)頻數(shù)（2017 年 2 月2020 年 3 月） 12表格目錄表 1：擇時參數(shù)優(yōu)化結果（2017 年 1 月2020 年 5 月） 2表 2：擇時參數(shù)優(yōu)化結果（費率=0.3%，時間區(qū)間：2018 年

4、10 月2020 年 5 月） 5表 3：M 與 N 取不同參數(shù)時 300 支股票擇時回測結果（區(qū)間平均收益率） 7表 4：M 與 N 取不同參數(shù)時 300 支股票擇時回測結果（區(qū)間平均勝率） 7表 5：選股策略指標 9表 6：調倉周期與策略年化收益 10表 7：重倉股數(shù)量與年化收益 11表 8：回測持倉歷史表格 12表 9：回測持倉歷史行業(yè)分布表格 13投資者行為與資金流的日常跟蹤一直是我們大勢研判的重要部分，其中北上資金的資金流向成為近兩年市場較為關注的領域。那么落實到具體的策略，北上資金的擇時或者選股是否真的有直觀認識的阿爾法？或者說如何進行參數(shù)選擇，最大化北上資金在指數(shù)擇時和選股上面的

5、阿爾法？本篇報告將從指數(shù)擇時、個股擇時、與因子選股三個角度來加以分析。 擇時視角：擇時指數(shù)相對有效，擇時個股相對無效指數(shù)擇時：參考周期在 6 個交易日左右的周度擇時有一定效果關注北上資金的超額凈流入，而非單純的凈流入。截至 2020 年 4 月 28 日，北上資金陸股通累計買入成交 1.03 萬億，日均來看，2017/2018/2019/2020Q1 年北上資金日均流入分別為 8.5 億/12.8 億/15.0 億/4.8 億。所以不能只關注北上資金是否為凈流入，而是關注是否有超額凈流入，才有望產生超預期影響。北上資金的擇時能力可能在于北上資金自身具有一定的連續(xù)性。我們在過去的報告中討論過北上

6、資金分為配置型資金與交易型資金。配置型資金主要基于指數(shù)納入，增配有競爭力的行業(yè)龍頭公司。如果北上資金在某個階段的流入數(shù)量高于過去一段時間的平均值，那么意味著北上資金后續(xù)也會繼續(xù)流入，持續(xù)買入的力量對于指數(shù)和個股都有正向影響；另外，市場上可能有一部分資金追隨北上資金進行交易，如果驗證北上資金流入，那么這部分交易模式的資金會在短期做多/賣出；但是，并沒有證據(jù)表明，北上資金本身具有優(yōu)于市場的判斷能力，更多的時候，配置型北上資金行為接近于價值投資者，即股價/估值超跌時，會對其進行增配。圖 1：北上資金日凈流入（單位：億，右軸）與上證綜指3600340032003000280026002017-0120

7、17-022017-032017-042017-052017-062017-072017-082017-102017-112017-122018-012018-022018-032018-052018-062018-072018-082018-092018-102018-112018-122019-012019-032019-042019-052019-062019-072019-082019-092019-112019-122020-012020-022020-032020-042400250北上資金凈流入上證綜指200150100500-50-100-150-200資料來源：Wind， 如

8、果北上資金流入指標有效，應當是一個簡單的函數(shù)，只需要滿足北上資金的超額流入；另外每天的收盤后一般能獲得完整的北上資金的流入流出數(shù)據(jù)，所以 T 日的交易信號應當取決于 T-1 日數(shù)據(jù)，因此我們構建一個衡量北上資金是否超額流入的單因子，作為買入/賣出信號：T 日買入信號：T-1 日凈流入 N 日凈流入日平均 + N 日凈流入的標準差*M T 日賣出信號：T-1 日凈流入 N 日凈流入日平均 - N 日凈流入的標準差*M我們選取 2017 年 1 月2020 年 5 月的上證綜指作為交易對象，北上資金流入作為交易信號，在滿足具有買入信號同時空倉時則開倉買入，滿足賣出信號同時有持倉則賣出，作為一筆對稱

9、交易，其他時間不動。單筆雙邊交易費率為 0.3%與 0%，對 N 與 M 兩個參數(shù)進行遍歷優(yōu)化，根據(jù)單筆交易勝率與區(qū)間總收益進行優(yōu)化。無交易費率：N=6 【區(qū)間：57】，M=0.66【區(qū)間：0.40.7】時，勝率較高，單筆交易勝率 58.75%，在 800 個交易日區(qū)間內交易次數(shù)為 80 次，平均 10 天交易一次，總收益為 45.9%，大大高于上證綜指的區(qū)間收益率（微跌 8.75%）；雙邊交易費率 0.3%:優(yōu)化后的 M 與 N 沒有變化，可見，回測策略并未因為費率問題，選擇更超額的標準（即較大的方差放大倍數(shù) M），但是由于雙邊費率，不少可以盈利的交易變成虧損交易，單筆交易勝率下降到 51.

10、25%，另外單筆交易的收益也有所下降，平均總收益從 45.9%降低到了 21.7%。表 1：擇時參數(shù)優(yōu)化結果（2017 年 1 月2020 年 5 月）單筆交易0%60.66勝率58.75%收益0.57%次數(shù)8045.8%11.4%0.3%60.6651.25%0.27%8021.7%5.8%雙邊費率NM單筆交易區(qū)間交易區(qū)間總收益年化收益資料來源： 測算根據(jù)北上資金擇時判斷大盤漲跌（交易費率為 0）的準確性接近于 60%，從平均交易時間看，滿足 510 個交易日左右（2017 年 1 月2020 年 5 月），也就是根據(jù)周度的北上資金超額流入，可以對大盤進行一定成功率的判斷，但是考慮到操作股票

11、的交易費率，會有一部分正確的判斷不能帶來足夠的盈利。圖 2：雙邊費率為 0 的策略凈值與基準（粉色柱為持倉，白色為空倉）資料來源：Wind， 從時間序列觀察的準確性看，2018 年以后策略超額收益較高，市場下跌時候的策略表現(xiàn)優(yōu)于市場上漲時的表現(xiàn)。（1）20172018Q1：大盤整體上行，根據(jù)北上資金擇時效果不佳，無交易費率的策略并沒有跑出比大盤高的超額收益，有費率的交易策略，更是在大盤整體上行的時候大幅跑輸大盤；（2）2018Q22019.1：貿易摩擦等因素帶來指數(shù)整體走跌，北上資金對境外事件更加敏感，此時北上資金避險的策略有較高的超額收益，大幅跑贏大盤；（3）2019.12020.1：有一定

12、超額收益；（4）2020.1：超額收益較多，主要在于春節(jié)前夕北上資金流出，策略選擇空倉，春節(jié)后新冠疫情影響指數(shù)大跌，北上資金整體流入，策略選擇加倉；3 月份的估值修復后，外資又大幅流出，隨之指數(shù)大跌。總結下來，策略跑贏指數(shù)的核心在于北上資金流出躲過了兩次大跌。圖 3：雙邊費率為 0.3%的策略凈值與基準（粉色柱為持倉，白色為空倉）資料來源：Wind， 根據(jù)北上資金判斷大盤漲跌操作結論：以 6 日平均值和相同區(qū)間的方差的 0.66 倍作為區(qū)間閾值。通過前一日的北上資金流入，是否超過過去 6 個交易日均值的上下 0.66 個方差區(qū)間外，作為勝率在 5258%的開倉/減倉信號。如果不考慮實操策略，只

13、驗證買入/賣出信號的準確率，則賣出信號的準確性要大于買入信號，而且買入信號在 5 日左右的時間，會出現(xiàn)一定的反轉效應。北上資金流出帶來的賣出信號更值得關注。圖 4：買入信號與賣出信號后指數(shù)十日表現(xiàn)買入信號十日表現(xiàn)賣出信號十日表現(xiàn)1.0021.00110.9990.9980.9970.9960.9950123456789資料來源：Wind， 配置型資金關注雙月趨勢，交易型資金關注單周趨勢我們在過去的報告體系中指出根據(jù)托管行與交易特性來區(qū)分交易性北上資金、配置型北上資金、托管于中資機構的北上資金。如果將北上資金拆解成三者，觀測各自的擇時能力，或者說，上文提到的北上資金具有短期的擇時能力，究竟是哪些

14、細分資金貢獻的呢？區(qū)分了資金類型后，策略效果提升明顯，配置型資金與交易型資金的勝率都高于加總的勝率。兩類策略參考時間點大為不同，配置型資金傾向于較長的交易日窗口 40 日，在平均 2 個月作為參考交易時間窗口，能達到高達 90%的勝率，但區(qū)間交易次數(shù)較低，樣本回測區(qū)間 1.5 年內（2018 年 10 月2020 年 5 月）僅有 11 次交易，非常依賴指數(shù)納入特殊時間點，統(tǒng)計特性恐不顯著，而交易型資金參考時間窗口僅 5 交易日。表 2：擇時參數(shù)優(yōu)化結果（費率=0.3%，時間區(qū)間: 2018 年 10 月2020 年 5 月）M（方差倍單筆交易單筆交易區(qū)間交易區(qū)間年化收益資金類型N（天）數(shù)）勝

15、率收益次數(shù)總收益配置型440.690%3.5%1138.6%23.2%交易性50.6654.3%0.63%4629.1%17.7%中資銀行托管400.751.9%0.89%2724.0%14.7%資料來源：Wind， 測算圖 5：跟隨配置型外資交易的凈值與基準（粉色柱為持倉，白色為空倉）資料來源：Wind， 圖 6：跟隨交易型外資交易的凈值與基準（粉色柱為持倉，白色為空倉）資料來源：Wind， 圖 7：跟隨中資托管行交易的凈值與基準（粉色柱為持倉，白色為空倉）資料來源：Wind， 總結：（1）區(qū)分交易性與配置型資金可以提高根據(jù)北上資金流入對指數(shù)的擇時判斷成功率，因為配置型資金與交易型資金的觀測

16、區(qū)間大為不同；（2）加總來看，北上資金整體的短期擇時能力更多的是被交易性資金所決定，因為觀測時間窗口皆為 56 個交易日，不過需要較為嚴格的交易紀律；（3）以兩個月視角看，配置型資金有較高的成功率，但樣本內交易次數(shù)過低，過于依賴指數(shù)納入等事件因素，可能存在統(tǒng)計失真。個股擇時：簡單的擇時有效性較差如果根據(jù)北上資金進行擇時對于大盤在較為嚴格的交易紀律下是有效的，盡管考慮到交易成本，勝率會有所降低，那么對于個股是否有效呢？我們不妨用上一組參數(shù)來進行個股的擇時回測。我們對目前北上資金持有量前 300 的股票進行相同策略的回測：從結果來看，我們對上文提到的 N/M 的遍歷，絕對收益的視角看都不理想；總體

17、來看，N 與 M 越小，參考的時間范圍與方差范圍越窄，則信號與交易越頻繁，收益的大部分都被交易傭金所吞噬，即便是在 N 與方差較大的時候，絕對收益也并不高，跑輸外資重倉股近幾年的表現(xiàn)；從交易勝率上看，也沒有超過 50%，較高的平均勝率在 47%左右。表 3：M 與 N 取不同參數(shù)時 300 支股票擇時回測結果（區(qū)間平均收益率）N/M0.50.60.70.80.915-7.3%-4.1%-2.0%1.1%3.2%5.1%7-3.4%-1.0%1.5%3.5%6.6%8.5%9-2.9%1.6%3.3%6.3%8.8%10.7%11-2.0%2.3%4.9%6.0%8.0%8.5%151.7%4.

18、1%5.5%6.6%8.7%9.8%191.9%5.1%5.9%7.6%8.4%10.3%233.3%6.0%7.3%8.3%9.7%11.0%273.9%5.8%7.4%8.1%9.4%10.9%293.6%5.3%7.5%8.1%10.2%11.5%資料來源：Wind， 測算表 4：M 與 N 取不同參數(shù)時 300 支股票擇時回測結果（區(qū)間平均勝率）N/M0.50.60.70.80.91545.6%46.0%46.3%46.9%47.1%47.6%745.6%46.1%46.2%46.5%47.1%47.7%945.8%46.4%46.5%47.2%47.4%47.9%1145.5%46.

19、0%46.6%47.0%47.4%47.8%1546.2%46.5%46.7%47.1%47.7%48.1%1945.9%46.4%46.5%47.0%47.5%48.2%2346.0%46.6%46.9%47.0%47.7%48.2%2745.9%46.5%46.8%47.2%48.0%48.6%2946.0%46.5%46.7%47.2%48.3%48.6%資料來源：Wind, 測算從分布上來說，僅有三分之一的個股，在這個交易策略下實現(xiàn)了超過 50%的勝率，可見策略的平均收益，大部分都是建立在北上資金偏好股近兩年的趨勢貝塔上，簡單的來說，如果在特定個股上，根據(jù)北上資金的流入流出進行擇時，回

20、測效果并不是十分理想，這點也可以理解，因為個股的擇時是一個需要較高信息攝入的過程，尤其是基本面投資者掌握的信息更多，單純根據(jù)北上資金進行個股擇時，勝率比較有限，可見北上資金本身，對于具體一支股票也并沒有更精確的擇時能力。圖 8：買入信號與賣出信號后指數(shù)十日表現(xiàn)資料來源：Wind， 圖 9：方差倍數(shù) M=1 時行業(yè)擇時平均勝率與區(qū)間絕對收益56.0%54.0%52.0%50.0%48.0%46.0%44.0%42.0%40.0%平均勝率區(qū)間絕對收益（右軸）80.0%60.0%40.0%20.0%0.0%-20.0%醫(yī)藥食品飲料 消費者服務基礎化工家電電子農林牧漁建材紡織服裝通信電力設備及新能源輕

21、工制造計算機煤炭 汽車 機械商貿零售傳媒石油石化有色金屬鋼鐵交通運輸電力及公用事業(yè)房地產國防軍工 非銀行金融建筑銀行-40.0%資料來源：Wind， 因子選股：選股能力是北上資金超額收益的主要來源基于對個股的回測，我們發(fā)現(xiàn)根據(jù)北上資金流入對個股的擇時并不理想，那么近年來，北上資金重倉個股都具有明顯的超額收益是為何呢？我們認為這是緣于北上資金的選股能力。我們從北上資金的選股視角來觀察，探討如何根據(jù)北上資金的流入流出來進行選股。北上資金的絕對凈流入比凈流入/交易量的指標更有效我們每 30 個交易日進行一次調倉，以過去 30 個交易日的北上資金凈流入/北上資金凈流入占交易量的比例排序前 30 作為組

22、合，交易費率為 0.5%?；販y結果發(fā)現(xiàn)，用北上資金凈流入絕對值的選股的年化收益為 25.6%，大大超過同期基準(滬深 300)，但是用個股北上資金流入占交易量來選股，也就是衡量北上資金對個股的相對影響，則效果一般，仍然獲得了年化 5.6%的超額收益?？梢?，北上資金因子確實具有較強的選股能力。表 5：選股策略指標因子區(qū)間收益基準區(qū)間收益年化收益年化超額收益30 日北上資金凈流入/交易量41.5%14.4%9.84%5.6%30 日北上資金凈流入116.5%14.4%25.6%21.5%資料來源：Wind， 測算圖 10：根據(jù)資金流入/成交作為因子篩選（凈值初始：1000，基準：滬深 300）資料

23、來源：Wind， 圖 11：根據(jù)資金流入絕對值作為因子篩選（凈值初始：1000，基準：滬深 300）資料來源：Wind， 更精細化的選股：費率、調倉周期、重倉股數(shù)量上述數(shù)值只是粗略的選取。更精細的選股，我們認為還需要進行一定程度上的優(yōu)化，所以我們針對不同交易費率檔位（0.1%、0.3%、0.5%），對調倉周期、調倉時候選擇的個股數(shù)量進行優(yōu)化（回測區(qū)間 2017 年 1 月2020 年 5 月）：交易費率較高，調倉周期越短，則大部分選股收益都被交易費率吞噬。比如交易費率 0.1%時，調倉周期 5 日，重倉股數(shù)量為 10，年化收益為 15.9%，如果費率提升到 0.5%，則年化收益大幅下降到-4.

24、3%，基本上毫無收益。當調倉周期較長，也就是參考的北上資金流入時間段較長，交易頻率不高，則在 20 日以上的策略收益對交易費率并不敏感。重倉股越集中，年化收益越高。重倉股數(shù)量在 5 只的時候，各個費率與調倉周期的平均收益都處于較高水平，但是收益表現(xiàn)并不十分穩(wěn)定，重倉股數(shù)量超過 30 只以上，組合年化收益表現(xiàn)的穩(wěn)定性更高，但是平均收益下降。綜合來看，不同費率下，調倉周期在 2427 日，重倉股數(shù)量在 510 只的表現(xiàn)最好。表 6：調倉周期與策略年化收益調倉周期（日）費率：0.1%費率：0.3%費率：0.5%211.26%-12.62%-31.40%312.58%-4.14%-18.40%48.7

25、4%-3.55%-14.48%514.54%4.06%-5.48%617.04%8.06%-0.26%716.74%9.05%1.85%820.64%13.67%7.09%919.07%12.95%7.13%1018.36%12.91%7.69%1117.08%12.17%7.45%1215.04%10.62%6.36%1317.09%12.94%8.93%1420.67%16.68%12.82%1517.08%13.49%10.00%1613.69%10.41%7.21%1718.50%15.29%12.16%1811.93%9.10%6.33%1913.39%10.66%7.99%2016

26、.41%13.75%11.14%2124.43%21.73%19.09%2226.39%23.81%21.27%2315.67%13.37%11.11%2421.07%18.82%16.60%2526.55%24.27%22.03%2624.05%21.89%19.76%2721.38%19.34%17.32%2817.76%15.85%13.97%2917.41%15.58%13.77%資料來源：Wind， 測算 （回測區(qū)間 2017 年 1 月2020 年 5 月）表 7：重倉股數(shù)量與年化收益重倉股數(shù)量（個）費率：0.1%費率：0.3%費率：0.5%528.54%22.97%17.83%1

27、021.68%15.99%10.79%1517.52%11.95%6.87%2016.79%11.23%6.16%2516.87%11.32%6.27%3016.00%10.53%5.53%3515.45%9.99%5.00%4015.00%9.55%4.59%4514.62%9.19%4.24%5014.16%8.76%3.82%資料來源：Wind， 測算 （回測區(qū)間 2017 年 1 月2020 年 5 月）綜合考慮大部分情況下的調倉費用可能在 0.3%左右。5 只重倉股會令組合過于集中，所以我們認為以 25 個交易日的外資流入絕對數(shù)量為因子排序，選出 10 只重倉股，最終區(qū)間收益 130

28、%，年化收益為 29%。從策略與指數(shù)的相對強弱看，僅有在 2017 年 8 月2018年 11 月的區(qū)間，指數(shù)整體下跌的時候，策略表現(xiàn)弱于基準，抗跌性不強，其余時間皆跑贏指數(shù)。表現(xiàn)好于基準：2017 年 10 月2018 年 8 月，2018 年 11 月2020 年 2 月表現(xiàn)與基準走平：2017 年 1 月2017 年 10 月表現(xiàn)差于基準：2018 年 8 月2018 年 11 月圖 12：根據(jù)資金流入絕對值作為因子篩選資料來源：Wind， 測算進一步分析區(qū)間重倉股行業(yè)分布，大部分調倉都集中在家電、銀行、食品飲料、與非銀金融等行業(yè)，與目前北上資金重倉股行業(yè)比較接近，但是從時序變化上是存在

29、輪動的，可見根據(jù)北上資金流量進行選股，與根據(jù)絕對持股選股雖然有一定共線性，但并非完全一樣，根據(jù)資金流量選股具有一定靈活的擇時性。圖 13：策略持倉的股票的行業(yè)出現(xiàn)頻數(shù)（2017 年 2 月2020 年 3 月）605040302010家電銀行食品飲料 非銀行金融醫(yī)藥電子交通運輸建材通信電力及公用事業(yè)汽車輕工制造 消費者服務電力設備及新能源房地產傳媒機械基礎化工計算機 石油石化農林牧漁有色金屬鋼鐵煤炭0資料來源：Wind， 測算 風險因素模型存在參數(shù)過擬合，北上資金增量降低陷入存量博弈，帶來市場結構變化，導致因子失效。 附錄：回測持倉分布歷史表格表 8：回測持倉歷史表格調倉日1234567891

30、02017/2/14方正證券?？低曃寮Z液格力電器美的集團招商銀行三一重工上海機場濰柴動力威孚高科2017/3/21建設銀行?？低曋袊桨卜秸C券長江電力美的集團格力電器云南白藥海螺水泥三一重工2017/5/5中國平安美的集團恒瑞醫(yī)藥方正證券大秦鐵路海康威視藍思科技上海機場格力電器東阿阿膠2017/6/13建設銀行美的集團?？低暦秸C券格力電器伊利股份恒瑞醫(yī)藥云南白藥東阿阿膠貴州茅臺2017/7/18?？低暦秸C券長江電力美的集團貴州茅臺中國平安伊利股份云南白藥白云機場匯川技術2017/8/22長江電力中國平安格力電器美的集團?？低曪w科電器恒瑞醫(yī)藥建設銀行上海銀行云南白藥2017/9/

31、26美的集團長江電力中國平安?？低暩窳﹄娖饕晾煞莺栔羌覛W普照明中信證券洋河股份2017/11/7飛科電器美的集團格力電器海螺水泥中國國旅歐普照明老板電器海爾智家?？低曢L江電力2017/12/12飛科電器中國國旅建設銀行平安銀行春秋航空上汽集團藍思科技宏發(fā)股份顧家家居中國聯(lián)通2018/1/19歐派家居洛陽鉬業(yè)建設銀行中國平安美的集團格力電器伊利股份?？低暽虾C場上汽集團2018/3/2歐派家居顧家家居?？低暼ㄖ强匚寮Z液恒瑞醫(yī)藥三安光電大族激光國電南瑞中國平安2018/4/12建設銀行貴州茅臺海螺水泥恒瑞醫(yī)藥五糧液工商銀行顧家家居伊利股份長江電力水井坊2018/5/21貴州茅臺中國平

32、安五糧液建設銀行美的集團海螺水泥海康威視招商銀行大族激光恒瑞醫(yī)藥2018/6/27美的集團中國平安貴州茅臺格力電器洋河股份大參林恒瑞醫(yī)藥首旅酒店海螺水泥大族激光調倉日123456789102018/8/2建設銀行中國平安海螺水泥美的集團招商銀行伊利股份中國石化分眾傳媒萬科 A大秦鐵路2018/9/6中國平安美的集團五糧液伊利股份中國石化三六零分眾傳媒歐普照明貴州茅臺三一重工2018/10/23伊利股份分眾傳媒萬科 A馬鋼股份海螺水泥濰柴動力歐普照明三一重工建設銀行航天信息2018/11/27中國平安建設銀行招商銀行貴州茅臺南方航空五糧液恒瑞醫(yī)藥交通銀行興業(yè)銀行洋河股份2019/1/7建設銀行中

33、國平安招商銀行貴州茅臺南方航空工業(yè)富聯(lián)交通銀行興業(yè)銀行中信建投大族激光2019/2/18貴州茅臺建設銀行格力電器美的集團中國平安五糧液恒瑞醫(yī)藥招商銀行萬華化學興業(yè)銀行2019/3/25中國平安貴州茅臺格力電器美的集團工業(yè)富聯(lián)招商銀行藥明康德上海機場建設銀行恒瑞醫(yī)藥2019/5/7藥明康德工業(yè)富聯(lián)招商銀行中國銀河華能水電陜西煤業(yè)分眾傳媒中國國旅上汽集團云南白藥2019/6/13中國人保溫氏股份南京銀行海螺水泥建設銀行中國聯(lián)通海天味業(yè)中炬高新青島港大秦鐵路2019/7/19建設銀行小天鵝萬科 A平安銀行中國太保青島啤酒藥明康德海螺水泥洋河股份海爾智家2019/8/23平安銀行五糧液工業(yè)富聯(lián)萬科 A

34、萬華化學格力電器溫氏股份海螺水泥隆基股份藥明康德2019/9/30工業(yè)富聯(lián)招商銀行中國平安格力電器平安銀行三六零韋爾股份海螺水泥美的集團萬華化學2019/11/11建設銀行美的集團工業(yè)富聯(lián)格力電器韋爾股份五糧液中國平安海爾智家招商銀行華泰證券2019/12/16建設銀行格力電器韋爾股份中國平安中信建投京東方 A萬科 A五糧液美的集團立訊精密2020/1/23格力電器建設銀行中國平安工業(yè)富聯(lián)韋爾股份洋河股份平安銀行中興通訊美的集團貴州茅臺2020/3/6建設銀行寧德時代貴州茅臺上海機場邁瑞醫(yī)療中國國旅歐派家居藥明康德郵儲銀行五糧液資料來源：Wind， 測算表 9：回測持倉歷史行業(yè)分布表格調倉日123456789 102017/2/14非銀行 電子食品飲料家電家電銀行機械交通運輸汽車汽車金融2017/3/21銀行電子非銀行金融 非銀行金融 電力及公用事業(yè)家電家電醫(yī)藥建材機械2017/5/5非銀行 家電醫(yī)藥非銀