浙商金工基本面量化系列合集：行業(yè)基本面量化投資框架

正文目錄基本面量化框架理念 7周期板塊 7煤炭行業(yè)基本面量化 8行業(yè)邏輯梳理 8指標(biāo)選取 8投資策略構(gòu)建 10鋼鐵行業(yè)基本面量化 10行業(yè)邏輯梳理 10指標(biāo)選取 12投資策略構(gòu)建 13水泥行業(yè)基本面量化 14行業(yè)邏輯梳理 14指標(biāo)選取 15投資策略構(gòu)建 17玻璃行業(yè)基本面量化 18行業(yè)邏輯梳理 18指標(biāo)選取 19投資策略構(gòu)建 21化工行業(yè)基本面量化 22化纖基本面量化 22聚氨酯基本面量化 25化工整體 28通用自動化行業(yè)基本面量化 29行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)篩選 29投資策略構(gòu)建 31工程機(jī)械行業(yè)基本面量化 31行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)篩選 31投資策略構(gòu)建 33汽車行業(yè)基本面量化 34行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 34投資策略構(gòu)建 35金融板塊 36銀行基本面量化 36行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 36投資策略構(gòu)建 39券商基本面量化 40行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 40投資策略構(gòu)建 42消費(fèi)板塊 42消費(fèi)升級的量化監(jiān)測 43消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級 43消費(fèi)層次升級 44消費(fèi)升級指標(biāo)計(jì)算 45家用電器基本面量化 45行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 45投資策略構(gòu)建 48食品飲料基本面量化 49行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 49投資策略構(gòu)建 50農(nóng)林牧漁基本面量化 51行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 51投資策略構(gòu)建 52科技板塊 53通信設(shè)備基本面量化 54行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 54投資策略構(gòu)建 55半導(dǎo)體基本面量化 56行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 56投資策略構(gòu)建 58消費(fèi)電子基本面量化 59行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 59投資策略構(gòu)建 60新能源汽車基本面量化 61行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 61投資策略構(gòu)建 62光伏基本面量化 63行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取 63投資策略構(gòu)建 66綜合策略表現(xiàn) 66風(fēng)險(xiǎn)提示 67圖表目錄圖1：周期板塊整體框架 7圖2：2019年煤炭下游需求分布 8圖3：煤炭產(chǎn)業(yè)鏈一覽 9圖4：四大維度景氣分指標(biāo)走勢 9圖5：策略凈值表現(xiàn) 10圖6：策略相對凈值表現(xiàn) 10圖7：鋼價(jià)彈性與鐵礦石、焦炭價(jià)格彈性相當(dāng) 圖8：鋼價(jià)與行業(yè)ROETTM之間相關(guān)性更強(qiáng)（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化） 圖9：我國鐵礦石進(jìn)口依賴度在50%左右（左軸單位：萬噸） 12圖10：鋼鐵下游需求來源（2018年） 12圖四大維度景氣分指標(biāo)走勢 13圖12：策略凈值表現(xiàn) 14圖13：策略相對凈值表現(xiàn) 14圖14：庫容比與水泥價(jià)格呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系 15圖15：基建、地產(chǎn)及農(nóng)村需求是水泥主要需求來源 16圖16：流動性指標(biāo)往往領(lǐng)先于基建投資增速 16圖17：水泥-煤炭價(jià)差指標(biāo)與行業(yè)毛利率走勢相關(guān)性較強(qiáng)（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化） 17圖18：水泥景氣度指標(biāo)走勢 17圖19：策略凈值表現(xiàn) 18圖20：策略相對凈值表現(xiàn) 18圖21：玻璃下游需求分布（2022年） 19圖22：兩項(xiàng)地產(chǎn)指標(biāo)與玻璃價(jià)格走勢較為一致（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化） 20圖23：玻璃-純堿-重油價(jià)差與行業(yè)毛利率走勢較為一致 20圖24：玻璃景氣度指標(biāo)走勢 21圖25：策略凈值表現(xiàn) 21圖26：策略相對凈值表現(xiàn) 22圖27：近年來價(jià)差指標(biāo)在判斷行業(yè)盈利能力走勢上基本失效（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化） 22圖28：2016-2020年中國滌綸長絲平均消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比 23圖29：紡服產(chǎn)品出口占比達(dá)50%以上（左軸單位：億元） 23圖30：滌綸景氣度指標(biāo)走勢 24圖31：策略凈值表現(xiàn) 24圖32：策略相對凈值表現(xiàn) 25圖33：2020年MDI下游消費(fèi)結(jié)構(gòu) 25圖34：2021年TDI下游消費(fèi)結(jié)構(gòu) 26圖35：萬華化學(xué)毛利率與MDI價(jià)差顯著正相關(guān) 26圖36：聚氨酯景氣度指標(biāo)走勢 27圖37：策略凈值表現(xiàn) 27圖38：策略相對凈值表現(xiàn) 28圖39：化工綜合景氣指標(biāo)走勢 28圖40：策略凈值表現(xiàn) 29圖41：策略相對凈值表現(xiàn) 29圖42：機(jī)床下游需求分布 30圖43：2021Q1工業(yè)機(jī)器人下游需求分布 30圖44：需求及庫存分指標(biāo)走勢 30圖45：策略凈值表現(xiàn) 31圖46：策略相對凈值表現(xiàn) 31圖47：挖掘機(jī)下游需求分布 32圖48：需求及庫存分指標(biāo)走勢 33圖49：策略凈值走勢 33圖50：策略相對凈值走勢 34圖51：汽車銷量增速基本同步于PMI新訂單指數(shù)變化（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化、去噪等處理） 34圖52：汽車景氣先行指標(biāo)走勢 35圖53：策略凈值表現(xiàn) 35圖54：策略相對凈值表現(xiàn) 36圖55：金融機(jī)構(gòu)本外幣貸款余額內(nèi)部結(jié)構(gòu) 37圖56：個(gè)人貸款中房貸占50%以上（左軸單位：億元） 37圖57：銀行存貸款利率相對國債利率變動的彈性不同 38圖58：國債收益率相對銀行凈息差具有領(lǐng)先性 38圖59：銀行景氣先行指標(biāo)走勢 39圖60：策略凈值表現(xiàn) 39圖61：策略相對凈值表現(xiàn) 40圖62：券商超額收益集中在大盤放量上漲階段 40圖63：分指標(biāo)走勢（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化） 41圖64：綜合流動性指標(biāo)走勢 41圖65：策略凈值表現(xiàn) 42圖66：策略相對凈值表現(xiàn) 42圖67：消費(fèi)總量增速下滑（右軸單位：萬千升） 43圖68：消費(fèi)結(jié)構(gòu)指標(biāo)走勢（經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化） 44圖69：消費(fèi)者信心指數(shù)走勢 44圖70：消費(fèi)升級指標(biāo)走勢 45圖71：空調(diào)出口占比約為45% 46圖72：房地產(chǎn)開發(fā)國內(nèi)貸款增速與空調(diào)產(chǎn)量增速走勢更為相關(guān) 46圖73：空冰洗產(chǎn)品主要出口至美歐日地區(qū)（2021年） 47圖74：家電銷售毛利率與剪刀差具有明顯相關(guān)性 47圖75：家用電器景氣度指標(biāo)走勢 48圖76：策略凈值表現(xiàn) 48圖77：策略相對凈值表現(xiàn) 49圖78：白酒子行業(yè)在食品飲料一級行業(yè)中的市值占比 49圖79：食品飲料景氣度指標(biāo)走勢 50圖80：策略凈值表現(xiàn) 51圖81：策略相對凈值表現(xiàn) 51圖82：人均豬肉消費(fèi)量基本穩(wěn)定 52圖83：農(nóng)林牧漁景氣度走勢 52圖84：策略凈值表現(xiàn) 53圖85：策略相對凈值表現(xiàn) 53圖86：通信設(shè)備產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)崂?54圖87：各環(huán)節(jié)景氣分指標(biāo)走勢 55圖88：通信設(shè)備綜合景氣指標(biāo)走勢 55圖89：策略凈值表現(xiàn) 56圖90：策略相對凈值表現(xiàn) 56圖91：從細(xì)分產(chǎn)品的市場規(guī)模來看，集成電路占據(jù)主導(dǎo) 57圖92：半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 57圖93：半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)景氣度指標(biāo)走勢 58圖94：策略凈值表現(xiàn) 58圖95：策略相對凈值表現(xiàn) 59圖96：消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 59圖97：消費(fèi)電子綜合景氣指標(biāo)走勢 60圖98：策略凈值表現(xiàn) 60圖99：策略相對凈值表現(xiàn) 61圖100：新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 61圖101：2021年新能源汽車成本構(gòu)成 62圖102：新能源汽車綜合景氣指標(biāo)走勢 62圖103：策略凈值表現(xiàn) 63圖104：策略相對凈值表現(xiàn) 63圖105：光伏產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 64圖106：2021年中國新增光伏裝機(jī)量占全球近40% 64圖107：2020年后，產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)格變動對板塊業(yè)績表現(xiàn)的影響開始凸顯（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化） 65圖108：光伏產(chǎn)業(yè)綜合景氣指標(biāo)走勢 65圖109：策略凈值表現(xiàn) 66圖110：策略相對凈值表現(xiàn) 66圖綜合策略凈值走勢 67圖112：綜合策略相對凈值走勢 67表1：旗濱集團(tuán)玻璃制造板塊成本占比（單位：億元） 19表2：2022年格力、美的原材料成本占比 45表3：2022年中國光伏產(chǎn)品產(chǎn)能產(chǎn)量在全球占比 64基本面量化框架理念行業(yè)基本面量化本質(zhì)上是對主觀邏輯進(jìn)行量化表達(dá)，清晰的邏輯架構(gòu)是其最重要的特點(diǎn)和優(yōu)勢。另外，由于模型底層框架基于相對穩(wěn)定的行業(yè)運(yùn)行邏輯，其樣本外表現(xiàn)也更為穩(wěn)定。對行業(yè)盈利預(yù)期核心驅(qū)動要素進(jìn)行指標(biāo)映射是基本面量化策略構(gòu)建的重心。我們認(rèn)為，基本面量化模型構(gòu)建的關(guān)鍵在于找到行業(yè)的利潤核心驅(qū)動要素，并尋找與之具有穩(wěn)定相關(guān)性維度對其進(jìn)行映射，從而實(shí)現(xiàn)對銀行業(yè)景氣度的高頻跟蹤。20何去鎖定穩(wěn)定的行業(yè)規(guī)律。周期板塊產(chǎn)業(yè)鏈由上游至下游，周期行業(yè)盈利核心驅(qū)動力存在由價(jià)至量的切換。雖然從整體來會發(fā)生由價(jià)至量的切換：行業(yè)盈利能力主要受產(chǎn)品價(jià)格影響。慮需求變動，又需考慮來自上游的成本壓力。需求的變動。圖1資料來源：下面，我們就針對煤炭、鋼鐵、水泥、玻璃、化工、通用自動化、工程機(jī)械、汽車八個(gè)周期類行業(yè)，分別構(gòu)建行業(yè)景氣分析框架。煤炭行業(yè)基本面量化行業(yè)邏輯梳理產(chǎn)品價(jià)格為行業(yè)景氣分析的核心。供需關(guān)系決定煤炭價(jià)格走勢。供需平衡關(guān)系的邊際變化決定了煤炭的價(jià)格走向，但實(shí)際上，我們無法準(zhǔn)確測算當(dāng)前實(shí)際的煤炭供給量和需求量，只能大致判斷供給和需求的邊際變需反向變動時(shí)較好判斷，而同向變動時(shí)則需結(jié)合其他維度的信息進(jìn)行綜合判斷：1、供需同步上行，此時(shí)可結(jié)合庫存變化進(jìn)行精細(xì)判斷。若處于補(bǔ)庫周期，則補(bǔ)庫行為會帶來額外的需求彈性，煤炭價(jià)格更趨于上行；而若處于去庫周期，則需求彈性不足，煤炭價(jià)格更趨于下行。2、供需同步下行，此時(shí)由于需求偏弱，行業(yè)往往無明顯投資機(jī)會。但是，若此時(shí)供給端受限，使得供給下行幅度相較需求更甚，則仍可能帶動煤炭價(jià)格上行，典型的例子如雙碳2021Q3要消耗庫存以滿足需求，對應(yīng)供給需求庫存均下行，同時(shí)產(chǎn)品價(jià)格上行。綜合來看，我們認(rèn)為煤炭價(jià)格在以下幾種情形下上漲的可能性更大：供給下行需求上行、供給需求庫存同步上行、供給需求庫存同步下行而價(jià)格上行。指標(biāo)選取而這也就意味著，環(huán)渤海港口的煤炭吞吐量能夠直接反映下游電廠的煤炭需求。圖2：2019年煤炭下游需求分布其他建材12%建材12%工鋼鐵18%化7% 電力54%資料來源：華經(jīng)情報(bào)網(wǎng)，動力煤和煉焦煤是煤炭行業(yè)中最為重要的兩個(gè)細(xì)分品類。因此，我們重點(diǎn)監(jiān)測原煤、動力煤及煉焦煤的產(chǎn)量增速。圖3：煤炭產(chǎn)業(yè)鏈一覽資料來源：華經(jīng)情報(bào)網(wǎng)，庫存維度：重點(diǎn)監(jiān)測電廠動力煤庫存、鋼廠/焦化廠煉焦煤庫存及港口庫存。動力煤主要用于發(fā)電，而煉焦煤主要用于鋼鐵行業(yè)，針對這兩條產(chǎn)業(yè)鏈，我們分別監(jiān)測電廠的動力煤其庫存變動同樣具有顯著監(jiān)測價(jià)值。圖4：四大維度景氣分指標(biāo)走勢3210-1-2-32014/122015/42015/82014/122015/42015/82015/122016/42016/82016/122017/42017/82017/122018/42018/82018/122019/42019/82019/122020/42020/82020/122021/42021/82021/122022/42022/82022/122023/4煤炭需求 煤炭供給 煤炭庫存 煤炭價(jià)格資料來源：，投資策略構(gòu)建存下價(jià)格上。若我們在上述三種狀態(tài)下配置申萬煤炭指數(shù)，其他狀態(tài)下配置全A指數(shù)，每月月末調(diào)倉，那么在2015年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益304%，同期全A收益42%，申萬煤炭指數(shù)收益18%，策略超額收益顯著。圖5：策略凈值表現(xiàn)5432102015/1 2016/1 2017/1 2018/1 2019/1 2020/1 2021/1 2022/1 2023/1申萬煤炭指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖6：策略相對凈值表現(xiàn)3.42.92.41.91.40.90.42015/1 2016/1 2017/1 2018/1 2019/1 2020/1 2021/1 2022/1 2023/1SW煤炭/全A 策略/全A資料來源：，鋼鐵行業(yè)基本面量化行業(yè)邏輯梳理彈性基本相當(dāng)，成本的上漲可能會侵蝕鋼企的利潤。圖7：鋼價(jià)彈性與鐵礦石、焦炭價(jià)格彈性相當(dāng)250%200%150%100%0%2012/42012/92013/22012/42012/92013/22013/72013/122014/52014/102015/32015/82016/12016/62016/112017/42017/92018/22018/72018/122019/52019/102020/32020/82021/12021/62021/112022/42022/92023/2Myspic綜合鋼價(jià)指數(shù):同比 MyIpic礦價(jià)指數(shù):綜合:同期貨收盤價(jià)(活躍合約):焦炭:同比資料來源：，但從統(tǒng)計(jì)結(jié)果可見，鋼價(jià)對行業(yè)業(yè)績表現(xiàn)的影響更強(qiáng)，成本端影響有限。鋼鐵行業(yè)ROETTM0.770.68，在考為強(qiáng)勁，這意味著即便成本上行，需求提升也能推動利潤進(jìn)一步走高。圖8：鋼價(jià)與行業(yè)ROETTM之間相關(guān)性更強(qiáng)（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化）43210-1-22009/122010/62010/122009/122010/62010/122011/62011/122012/62012/122013/62013/122014/62014/122015/62015/122016/62016/122017/62017/122018/62018/122019/62019/122020/62020/122021/62021/122022/62022/12ROETTM 模擬噸鋼毛利 鋼材價(jià)格資料來源：，致。下文中，我們同樣通過供給、需求、庫存、價(jià)格四維分析框架進(jìn)行行業(yè)景氣判斷。指標(biāo)選取化。圖9：我國鐵礦石進(jìn)口依賴度在50%左右（左軸單位：萬噸）

02015

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2021

0%2022進(jìn)口數(shù)量:鐵礦石 產(chǎn)量:鐵礦石原礦量 進(jìn)口依賴度(右軸)資料來源：，PMI5項(xiàng)指標(biāo)共同反映鋼鐵下游需求變動。造船10.9%家電1.4%1.4%能源造船10.9%家電1.4%1.4%能源4.5%汽車5.7%機(jī)械22.6%其他建筑53.5%資料來源：產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，要鋼材品種的庫存變化，可較為全面地反映鋼材社會庫存變動情況。價(jià)格維度：選用Myspic綜合鋼價(jià)指數(shù)反映鋼材價(jià)格變化。Myspic綜合鋼價(jià)指數(shù)可全面反映不同品種鋼材的價(jià)格波動。圖11：四大維度景氣分指標(biāo)走勢3210-1-22013/32013/82014/12013/32013/82014/12014/62014/112015/42015/92016/22016/72016/122017/52017/102018/32018/82019/12019/62019/112020/42020/92021/22021/72021/122022/52022/102023/3鋼鐵需求 鋼鐵供給 鋼鐵庫存 鋼鐵價(jià)格資料來源：，投資策略構(gòu)建存下價(jià)格上。若我們在上述三種狀態(tài)下配置申萬鋼鐵指數(shù)，其他狀態(tài)下配置全A指數(shù)，每月月末調(diào)倉，那么在2013年4月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益403%，同期全A收益127%，申萬鋼鐵指數(shù)收益34%，策略超額收益顯著。圖12：策略凈值表現(xiàn)765432102013/42014/42015/42016/42017/42018/42019/42020/42021/42022/42023/4申萬鋼鐵指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖13：策略相對凈值表現(xiàn)210.42013/42014/42015/42016/42017/42018/42019/42020/42021/42022/42023/4SW鋼鐵/全A 策略/全A資料來源：，水泥行業(yè)基本面量化行業(yè)邏輯梳理他周期品的監(jiān)測意義：1對于一般周期泥庫存能夠更靈敏地反映短期需求變動：當(dāng)庫存較低時(shí)，表明需求旺盛，水泥傾向于提價(jià)；而當(dāng)庫存較高時(shí)，表明需求偏弱，水泥則有降價(jià)壓力。圖14：庫容比與水泥價(jià)格呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系7050

2013/12013/62013/112013/12013/62013/112014/42014/92015/22015/72015/122016/52016/102017/32017/82018/12018/62018/112019/42019/92020/22020/72020/122021/52021/102022/32022/82023/12023/6水泥價(jià)格指數(shù):全國 熟料庫容比(MA12，負(fù)值,右軸)資料來源：，2、水泥行業(yè)往往以銷定產(chǎn)，供給指標(biāo)可直接反映需求強(qiáng)度。由于水泥本身難以庫存，2.3.2指標(biāo)選取水泥下游需求主要來M2等常見流動性指標(biāo)具有明圖15：基建、地產(chǎn)及農(nóng)村需求是水泥主要需求來源30%，農(nóng)村25%-35%，地產(chǎn)30%-40%，基建資料來源：華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，圖16：流動性指標(biāo)往往領(lǐng)先于基建投資增速43210-1-22007/22007/92008/42007/22007/92008/42008/112009/62010/12010/82011/32011/102012/52012/122013/72014/22014/92015/42015/112016/62017/12017/82018/32018/102019/52019/122020/72021/22021/92022/42022/112023/6基建投資完成額:累計(jì)同比 綜合流動性指標(biāo)資料來源：，成本端，考慮煤炭價(jià)格變動的影響，構(gòu)建水泥-煤炭價(jià)格差指標(biāo)。水泥的生產(chǎn)成本變動主要來自煤炭的價(jià)格變化，因此，我們構(gòu)建水泥-煤炭價(jià)差指標(biāo)來反映行業(yè)盈利空間。由下圖可見，與水泥價(jià)格相比，水泥-煤炭價(jià)差指標(biāo)與行業(yè)毛利率走勢之間的相關(guān)性更強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)分別為0.29、0.46。因此，我們可以通過價(jià)差指標(biāo)反映行業(yè)毛利率變化。圖17：水泥-煤炭價(jià)差指標(biāo)與行業(yè)毛利率走勢相關(guān)性較強(qiáng)（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化）3210-1-2-3中信水泥行業(yè)銷售毛利率 水泥價(jià)格 水泥煤炭價(jià)差資料來源：，5權(quán)加總的方法構(gòu)建水泥景氣度指標(biāo)。圖18：水泥景氣度指標(biāo)走勢102013/122014/52014/102013/122014/52014/102015/32015/82016/12016/62016/112017/42017/92018/22018/72018/122019/52019/102020/32020/82021/12021/62021/112022/42022/92023/22023/7水泥景氣度指標(biāo)資料來源：，2.3.3投資策略構(gòu)建根據(jù)綜合指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在綜合指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬水泥指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2014年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益312%，同期全A收益117%，申萬水泥指數(shù)收益53%，策略超額收益顯著。圖19：策略凈值表現(xiàn)5432102014/1 2015/1 2016/1 2017/1 2018/1 2019/1 2020/1 2021/1 2022/1 2023/1申萬水泥指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖20：策略相對凈值表現(xiàn)2.11.91.71.51.31.10.90.70.52014/1 2015/1 2016/1 2017/1 2018/1 2019/1 2020/1 2021/1 2022/1 2023/1SW水泥/全A 策略/全A資料來源：，玻璃行業(yè)基本面量化行業(yè)邏輯梳理50%表1：旗濱集團(tuán)玻璃制造板塊成本占比（單位：億元）年份營業(yè)收入直接材料成本成本占比202095.448.450.7%2021144.559.441.1%2022131.489.568.1%資料來源：公司公告，指標(biāo)選取70%量數(shù)據(jù)均無法與玻璃行業(yè)景氣度有效對應(yīng)，后續(xù)指標(biāo)篩選中我們不做考慮。圖21（2022年）高新技術(shù)(顯示器、光伏等10%汽車5%家電15%建筑家具70%資料來源：華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，選取國房景氣指數(shù)等指標(biāo)對需求景氣進(jìn)行刻畫?；诜康禺a(chǎn)的重要地位，我們選用國房景氣指數(shù)及建筑工程投資完成額兩項(xiàng)指標(biāo)綜合判斷地產(chǎn)對玻璃的需求，可見兩項(xiàng)指標(biāo)與玻璃價(jià)格之間均存在較為明顯的相關(guān)性。此外，通過汽車產(chǎn)量及光伏景氣指數(shù)判斷汽車及光伏行業(yè)對玻璃需求的變化，其中光伏景氣指數(shù)的構(gòu)建方法詳見后文光伏行業(yè)部分。圖22：兩項(xiàng)地產(chǎn)指標(biāo)與玻璃價(jià)格走勢較為一致（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化）543210-1-22012/122013/52013/102012/122013/52013/102014/32014/82015/12015/62015/112016/42016/92017/22017/72017/122018/52018/102019/32019/82020/12020/62020/112021/42021/92022/22022/72022/122023/5期貨收盤價(jià)(活躍合約):玻璃 國房景氣指建筑工程投資完成額:累計(jì)同比資料來源：，玻璃生產(chǎn)需消耗-純堿-重油價(jià)差或玻璃-純堿--純堿-0.82。圖23：玻璃-純堿-重油價(jià)差與行業(yè)毛利率走勢較為一致

2000180016001400120010008006004002002012/122013/52013/102012/122013/52013/102014/32014/82015/12015/62015/112016/42016/92017/22017/72017/122018/52018/102019/32019/82020/12020/62020/112021/42021/92022/22022/72022/12SW玻璃玻纖銷售毛利率 玻璃-純堿-重油價(jià)差(右軸)資料來源：，5圖24：玻璃景氣度指標(biāo)走勢2102013/122014/52014/102013/122014/52014/102015/32015/82016/12016/62016/112017/42017/92018/22018/72018/122019/52019/102020/32020/82021/12021/62021/112022/42022/92023/22023/7玻璃景氣度指標(biāo)資料來源：，2.4.3投資策略構(gòu)建根據(jù)綜合指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在綜合指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬玻璃指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2014年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益452%，同期全A收益117%，申萬玻璃指數(shù)收益161%，策略超額收益顯著。圖25：策略凈值表現(xiàn)8765432102014/1 2015/1 2016/1 2017/1 2018/1 2019/1 2020/1 2021/1 2022/1 2023/1申萬玻璃指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖26：策略相對凈值表現(xiàn)321.510.52014/1 2015/1 2016/1 2017/1 2018/1 2019/1 2020/1 2021/1 2022/1 2023/1SW玻璃/全A 策略/全A資料來源：，化工行業(yè)基本面量化化纖基本面量化-石腦油-PX-PTA-價(jià)差等價(jià)差類指標(biāo)。圖27：近年來價(jià)差指標(biāo)在判斷行業(yè)盈利能力走勢上基本失效（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化）43210-1-22011/122012/62012/122011/122012/62012/122013/62013/122014/62014/122015/62015/122016/62016/122017/62017/122018/62018/122019/62019/122020/62020/122021/62021/122022/62022/12SW化學(xué)纖維銷售毛利率 POY-PTA價(jià)差 PTA-PX價(jià)差資料來源：，化均需進(jìn)行考慮。圖28：2016-2020年中國滌綸長絲平均消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比產(chǎn)業(yè)15%紡織服裝15%52%家紡33%資料來源：華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，圖29：紡服產(chǎn)品出口占比達(dá)50%以上（左軸單位：億元）50000

2005 2007 2010 2012 2015 2017 紡織服裝及皮革產(chǎn)品制造:出口紡織服裝及皮革產(chǎn)品制造:最終使用:合計(jì)出口占比(右軸)

80%70%60%50%40%30%20%10%0%資料來源：，景氣度指標(biāo)。圖30：滌綸景氣度指標(biāo)走勢2102017/12017/42017/72017/12017/42017/72017/102018/12018/42018/72018/102019/12019/42019/72019/102020/12020/42020/72020/102021/12021/42021/72021/102022/12022/42022/72022/102023/12023/42023/7滌綸景氣度指標(biāo)資料來源：，根據(jù)景氣指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在指標(biāo)邊際上行時(shí)配置化纖指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2017年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益69%，同期化纖指數(shù)收益30%，全A指數(shù)收益18%，策略超額收益顯著。圖31：策略凈值表現(xiàn)3210.52017/2 2018/2 2019/2 2020/2 2021/2 2022/2 2023/2化纖指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖32：策略相對凈值表現(xiàn)2.32.11.91.71.51.31.10.90.72017/2 2018/2 2019/2 2020/2 2021/2 2022/2 2023/2化纖/全A 策略/全A資料來源：，聚氨酯基本面量化MDITDI等材料制服等行業(yè)。圖33：2020年MDI下游消費(fèi)結(jié)構(gòu)其他11%反應(yīng)注射模塑5%漿料、鞋底原液18%

冰箱冷藏44%建筑22%資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，圖34：2021年TDI下游消費(fèi)結(jié)構(gòu)彈性體其他密封劑4% 2%4%涂料20%海綿及其制品69%資料來源：華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，服零售額反映國內(nèi)紡服需求變動。純苯-MDI-純苯-煤炭價(jià)差指標(biāo)MDI產(chǎn)品的盈利能力變化。由下圖可見，該價(jià)差指標(biāo)與行業(yè)毛利率呈顯著正相關(guān)關(guān)0.67。因此，我們可以通過產(chǎn)品價(jià)差監(jiān)測行業(yè)盈利能力變化。圖35：萬華化學(xué)毛利率與MDI價(jià)差顯著正相關(guān)43210-12013/122014/52014/102013/122014/52014/102015/32015/82016/12016/62016/112017/42017/92018/22018/72018/122019/52019/102020/32020/82021/12021/62021/112022/42022/92023/2SW聚氨酯銷售毛利率 MDI-純苯-煤炭價(jià)差資料來源：，MDI-純苯-煤炭價(jià)差幾項(xiàng)指標(biāo)等權(quán)加總，得到聚氨酯景氣度指標(biāo)。圖36：聚氨酯景氣度指標(biāo)走勢2102015/12015/52015/92015/12015/52015/92016/12016/52016/92017/12017/52017/92018/12018/52018/92019/12019/52019/92020/12020/52020/92021/12021/52021/92022/12022/52022/92023/12023/5聚氨酯景氣度指標(biāo)資料來源：，根據(jù)景氣指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在綜合指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬聚氨酯指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2015年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益292%，同期申萬聚氨酯指數(shù)收益325%，全A指數(shù)收益40%。圖37：策略凈值表現(xiàn)65432102015/2 2016/2 2017/2 2018/2 2019/2 2020/2 2021/2 2022/2 2023/2SW聚氨酯指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖38：策略相對凈值表現(xiàn)3.63.12.11.61.10.62015/2 2016/2 2017/2 2018/2 2019/2 2020/2 2021/2 2022/2 2023/2SW聚氨酯/全A 策略/全A資料來源：，化工整體2020年才開始進(jìn)入爆發(fā)期，因此2020年前的景氣指標(biāo)由化纖及聚氨酯兩個(gè)細(xì)分景氣指標(biāo)等權(quán)加總得到。圖39：化工綜合景氣指標(biāo)走勢2102017/12017/42017/72017/12017/42017/72017/102018/12018/42018/72018/102019/12019/42019/72019/102020/12020/42020/72020/102021/12021/42021/72021/102022/12022/42022/72022/102023/12023/42023/7化工綜合景氣指標(biāo)資料來源：，根據(jù)景氣指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末時(shí)計(jì)算綜合景氣指標(biāo)，若我們在指標(biāo)邊際上行時(shí)配置中證細(xì)分化工指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2017年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益72%，同期中證細(xì)分化工指數(shù)收益3%，全A指數(shù)收益18%。圖40：策略凈值表現(xiàn)2.32.11.91.71.51.31.10.90.70.52017/2 2018/2 2019/2 2020/2 2021/2 2022/2 2023/2中證細(xì)分化工指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖41：策略相對凈值表現(xiàn)1.81.61.41.210.80.62017/2 2018/2 2019/2 2020/2 2021/2 2022/2 2023/2細(xì)分化工/全A 策略/全A資料來源：，通用自動化行業(yè)基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)篩選下，下游往往存在擴(kuò)產(chǎn)意愿，從而帶來機(jī)械行業(yè)的需求擴(kuò)張。3CPMI、汽車銷量、手機(jī)產(chǎn)量、金屬切削機(jī)床產(chǎn)量等數(shù)據(jù)刻畫需求端變動。圖42：機(jī)床下游需求分布 圖43：2021Q1工業(yè)機(jī)器人下游需求布20%模具20%模具13%工程機(jī)械10%

汽車40%

6%鋰電池7%食品飲料7%

其他14%

電子30%汽車零部件8%汽車電子航空航天17%

金屬制品17%

汽車整車 6%5%資料來源：華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院， 資料來源：MIRDATABANK，中商產(chǎn)業(yè)研究院，3C6周期的變動。圖44：需求及庫存分指標(biāo)走勢32102010/122011/62011/122010/122011/62011/122012/62012/122013/62013/122014/62014/122015/62015/122016/62016/122017/62017/122018/62018/122019/62019/122020/62020/122021/62021/122022/62022/122023/6需求 庫存資料來源：，2.6.2投資策略構(gòu)建時(shí)間配置全A指數(shù)，那么在2011年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，擇時(shí)策略共可實(shí)現(xiàn)收益217%，同期中證機(jī)床指數(shù)收益77%，全A指數(shù)收益86%，策略超額收益顯著。圖45：策略凈值表現(xiàn)3210通用自動化指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖46：策略相對凈值表現(xiàn)1.81.61.41.210.80.6通用自動化/全A 策略/全A資料來源：，工程機(jī)械行業(yè)基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)篩選工程機(jī)械的實(shí)際需求取決于下游施工需求與工程機(jī)械保有量之間的平衡關(guān)系。下游需件。以挖掘機(jī)為代表的工程機(jī)械的需求主要來自房地產(chǎn)及基建行業(yè)。房地產(chǎn)及基建分別占40%圖47：挖掘機(jī)下游需求分布制造業(yè)10%15%

房地產(chǎn)40%基建35%資料來源：中國報(bào)告網(wǎng)，建需求。同時(shí)，我們監(jiān)測挖掘機(jī)銷量增速以進(jìn)行景氣度驗(yàn)證。庫存維度，挖掘機(jī)滾動8年總銷量可作為挖掘機(jī)社會庫存的量度。目前并沒有數(shù)據(jù)統(tǒng)8年8量來進(jìn)行估計(jì)，其同比增速就反映了庫存周期的變化。圖48：需求及庫存分指標(biāo)走勢32102013/22013/72013/122013/22013/72013/122014/52014/102015/32015/82016/12016/62016/112017/42017/92018/22018/72018/122019/52019/102020/32020/82021/12021/62021/112022/42022/92023/22023/7下游需求 挖掘機(jī)保有量資料來源：，2.7.2投資策略構(gòu)建他時(shí)間配置全A指數(shù)，那么在2013年3月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，擇時(shí)策略共可實(shí)現(xiàn)收益255%，同期申萬工程機(jī)械指數(shù)收益42%，全A指數(shù)收益115%，策略超額收益顯著。圖49：策略凈值走勢65432102013/32014/32015/32016/32017/32018/32019/32020/32021/32022/32023/3工程機(jī)械指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖50：策略相對凈值走勢210.22013/32014/32015/32016/32017/32018/32019/32020/32021/32022/32023/3工程機(jī)械/全A 策略/全A資料來源：，汽車行業(yè)基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取先于汽車需求。由下圖可見，我們?nèi)粘８櫧?jīng)濟(jì)景氣時(shí)領(lǐng)先性較強(qiáng)的PMI新訂單指數(shù)與汽車銷量增速走勢基本一致，甚至汽車銷量增速在部分拐點(diǎn)處還要更為領(lǐng)先。這也就意味著，我們很難通過經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)預(yù)判汽車行業(yè)的景氣變動。圖51：汽車銷量增速基本同步于PMI新訂單指數(shù)變化（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化、去噪等處理）543210-1-22005/12005/92006/52005/12005/92006/52007/12007/92008/52009/12009/92010/52011/12011/92012/52013/12013/92014/52015/12015/92016/52017/12017/92018/52019/12019/92020/52021/12021/92022/52023/1PMI新訂單指數(shù) 汽車銷量同比資料來源：，流動性周期相對經(jīng)濟(jì)周期具有領(lǐng)先性，金融數(shù)據(jù)可幫助我們前瞻性判斷汽車行業(yè)需求。在央行的逆周期調(diào)節(jié)機(jī)制作用下，流動性周期往往會體現(xiàn)出相對經(jīng)濟(jì)周期的領(lǐng)先性。因此，我們實(shí)際上可以基于流動性周期的變動來預(yù)判汽車行業(yè)景氣變化。選取M2增速等指標(biāo)刻畫流動性周期變動，通過主成分分析法進(jìn)行指標(biāo)合成。M1和M2后，我們采用主成分分析法進(jìn)行指標(biāo)合成，取第一主成分作為汽車景氣先行指標(biāo)。圖52：汽車景氣先行指標(biāo)走勢43210-12009/12009/82010/32009/12009/82010/32010/102011/52011/122012/72013/22013/92014/42014/112015/62016/12016/82017/32017/102018/52018/122019/72020/22020/92021/42021/112022/62023/1汽車景氣先行指標(biāo)資料來源：，投資策略構(gòu)建根據(jù)綜合指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在綜合指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬汽車指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2009年2月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益543%，同期全A收益214%，申萬汽車指數(shù)收益317%，策略超額收益顯著。圖53：策略凈值表現(xiàn)876543210申萬汽車指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖54：策略相對凈值表現(xiàn)21SW汽車/全A 策略/全A資料來源：，金融板塊析框架。銀行基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取債利率是可供高頻監(jiān)測的兩大重要指標(biāo)體系。銀行主要的盈利模式為賺取存貸款之間的利（不良率）對應(yīng)生息資產(chǎn)規(guī)模提高、不良率下降；而國債利率上行時(shí)，容易帶來凈息差的改善。50%要重點(diǎn)刻畫的目標(biāo)。PMIPMI圖55：金融機(jī)構(gòu)本外幣貸款余額內(nèi)部結(jié)構(gòu)100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019個(gè)人貸款余額 制造業(yè) 房地產(chǎn)及建筑業(yè) 其他資料來源：，圖56：個(gè)人貸款中房貸占50%以上（左軸單位：億元）800000 60%700000 55%600000 50%500000 45%400000 40%300000 35%200000 30%100000 25%0201120122013201420152016201720182019202020212022

20%個(gè)人購房貸款余額 住戶貸款余

購房貸款占比(右軸)資料來源：，際數(shù)據(jù)可見，十年期國債利率相對銀行凈息差存在明顯領(lǐng)先性。圖57：銀行存貸款利率相對國債利率變動的彈性不同9%8%7%6%5%4%3%2008/92009/42009/112008/92009/42009/112010/62011/12011/82012/32012/102013/52013/122014/72015/22015/92016/42016/112017/62018/12018/82019/32019/102020/52020/122021/72022/22022/9金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款加權(quán)平均利率 10年期國債收益定期存款利率:3年(整存整取)資料來源：，圖58：國債收益率相對銀行凈息差具有領(lǐng)先性2.7%2.5%2.3%2.1%1.9%1.7%

4.5%4.0%3.5%3.0%2.5%2010/122011/62011/122010/122011/62011/122012/62012/122013/62013/122014/62014/122015/62015/122016/62016/122017/62017/122018/62018/122019/62019/122020/62020/122021/62021/122022/62022/12商業(yè)銀行:凈息差 10年期國債收益率(右軸)資料來源：，的兩個(gè)重要維度，我們通過等權(quán)合成的方法，最終得到銀行業(yè)的景氣先行指標(biāo)。圖59：銀行景氣先行指標(biāo)走勢32102010/122011/62011/122010/122011/62011/122012/62012/122013/62013/122014/62014/122015/62015/122016/62016/122017/62017/122018/62018/122019/62019/122020/62020/122021/62021/122022/62022/122023/6銀行景氣先行指標(biāo)資料來源：，3.1.2投資策略構(gòu)建根據(jù)綜合指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在綜合指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬銀行指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2011年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益234%，同期申萬銀行指數(shù)收益52%，全A指數(shù)收益86%，策略超額收益顯著。圖60：策略凈值表現(xiàn)43210SW銀行 全A 策略資料來源：，圖61：策略相對凈值表現(xiàn)2.11.91.71.51.31.10.90.70.5銀行相對凈值 策略相對凈值資料來源：，券商基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取寬松的流動性環(huán)境是孕育券商強(qiáng)勢行情的必要條件。券商的主要業(yè)務(wù)包括經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)、投行業(yè)務(wù)、自營業(yè)務(wù)等，其基本面景氣度與市場表現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)，超額收益亦集中在市場放量上漲一個(gè)重要依據(jù)。圖62：券商超額收益集中在大盤放量上漲階段3 250002.5

2000021

1500010000500002010/12011/12012/12013/12014/12015/12016/12017/12018/12019/12020/1

02021/12022/12023/1成交金額:全A 全A SW證券/全A資料來源：，我們通過流動性預(yù)期、剩余流動性、貨幣政策三個(gè)維度綜合預(yù)判市場流動性：1、流動性預(yù)期：在央行的逆周期調(diào)節(jié)機(jī)制下，會對央行貨幣決策產(chǎn)生影響的變量就會影響到市場對后續(xù)流動性操作的預(yù)期。而央行主要關(guān)注經(jīng)濟(jì)景氣及通脹表現(xiàn)，我們分別通過十年期國債收益率及核心CPI進(jìn)行刻畫，等權(quán)加總后得到流動性預(yù)期分指標(biāo)。2、剩余流動性：經(jīng)濟(jì)整體流動性可被細(xì)化拆解為實(shí)體經(jīng)濟(jì)流動性和虛擬經(jīng)濟(jì)流動性，扣除了實(shí)體經(jīng)濟(jì)流動性需求后的剩余流動性能更真實(shí)反映金融市場的流動性充裕程度。我們M2濟(jì)流動性需求的代理，二者標(biāo)準(zhǔn)化后相減得到剩余流動性指標(biāo)。3、貨幣政策：我們將央行的各類貨幣政策工具使用情況綜合成央行貨幣投放指標(biāo)，具體構(gòu)建方法詳見深度報(bào)告《宏觀量化：周期劃分與識別》。M2性。我們將其等權(quán)加總構(gòu)建前瞻性反映流動性充裕程度的綜合流動性指標(biāo)。圖63：分指標(biāo)走勢（指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化）43212007/2/12007/9/12007/2/12007/9/12008/4/12008/11/12009/6/12010/1/12010/8/12011/3/12011/10/12012/5/12012/12/12013/7/12014/2/12014/9/12015/4/12015/11/12016/6/12017/1/12017/8/12018/3/12018/10/12019/5/12019/12/12020/7/12021/2/12021/9/12022/4/12022/11/12023/6/1-1-2-3M2:同比 流動性預(yù)期 剩余流動性 央行貨幣投放資料來源：，圖64：綜合流動性指標(biāo)走勢2102010/122011/62011/122010/122011/62011/122012/62012/122013/62013/122014/62014/122015/62015/122016/62016/122017/62017/122018/62018/122019/62019/122020/62020/122021/62021/122022/62022/122023/6綜合流動性指標(biāo)資料來源：，3.2.2投資策略構(gòu)建根據(jù)綜合指標(biāo)走勢進(jìn)行券商行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在綜合流動性指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬證券指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2011年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益132%，同期申萬證券指數(shù)收益19%，全A收益86%，策略超額收益顯著。圖65：策略凈值表現(xiàn)3210SW證券 全A 策略資料來源：，圖66：策略相對凈值表現(xiàn)2.11.91.71.51.31.10.90.70.5券商相對凈值 策略相對凈值資料來源：，消費(fèi)板塊消費(fèi)總量增速趨緩的大背景下，對結(jié)構(gòu)性機(jī)會的把握更為重要。社零增速自2011年以來逐步下行，消費(fèi)總量增速趨緩，這意味著對結(jié)構(gòu)性機(jī)會的把握更為重要。例如，對于白酒行業(yè)來說，白酒產(chǎn)量自2016年達(dá)到頂峰后不斷下滑，但在總量萎縮的背景下，以高端酒為代表的結(jié)構(gòu)性亮點(diǎn)仍然表現(xiàn)優(yōu)異。圖67：消費(fèi)總量增速下滑（右軸單位：萬千升）20% 1600

1400120010005% 8000%

-10%

020082009201020112012201320142015201620172018201920202021產(chǎn)量:白酒(右軸) 社會消費(fèi)品零售總額:實(shí)際同比資料來源：，消費(fèi)升級是結(jié)構(gòu)性機(jī)會的重要驅(qū)動力。在消費(fèi)升級的趨勢下，消費(fèi)者對產(chǎn)品的品質(zhì)、服務(wù)、品牌等因素的重視程度提高，愿意為其支付更多溢價(jià)。一方面，這將使得企業(yè)更因此，下文中我們首先對消費(fèi)升級趨勢進(jìn)行量化監(jiān)測，隨后針對食品飲料、家用電器、農(nóng)林牧漁三個(gè)行業(yè)分別構(gòu)建基本面量化模型。消費(fèi)升級的量化監(jiān)測消費(fèi)升級主要是指各類消費(fèi)支出在消費(fèi)總支出中的結(jié)構(gòu)升級和層次提高：消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級：恩格爾系數(shù)降低，發(fā)展享樂型的消費(fèi)占比增加消費(fèi)層次升級：重視產(chǎn)品質(zhì)量，購買的產(chǎn)品呈現(xiàn)品牌化和高端化趨勢消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級定義消費(fèi)結(jié)構(gòu)指標(biāo)為發(fā)展享樂型消費(fèi)在總消費(fèi)中的占比。消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級表現(xiàn)為居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)中用于滿足食品、衣著等必需消費(fèi)的占比降低，用于可選消費(fèi)的占比提升。國家統(tǒng)計(jì)選用固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化的高頻監(jiān)測。國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的居民消費(fèi)因此，我們選用相關(guān)行業(yè)的固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)來代替消費(fèi)支出數(shù)據(jù)。計(jì)算得到的消費(fèi)結(jié)構(gòu)指標(biāo)較好地反映了近年來觀察到的消費(fèi)升級現(xiàn)象。消費(fèi)結(jié)構(gòu)指標(biāo)在2015-2020年間持續(xù)上行，這與我們在此階段觀察到的消費(fèi)升級現(xiàn)象較為吻合。圖68：消費(fèi)結(jié)構(gòu)指標(biāo)走勢（經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化）21.510.50-0.5-12009/12009/82010/32009/12009/82010/32010/102011/52011/122012/72013/22013/92014/42014/112015/62016/12016/82017/32017/102018/52018/122019/72020/22020/92021/42021/112022/62023/1消費(fèi)結(jié)構(gòu)指標(biāo)資料來源：，4.1.2消費(fèi)層次升級2016-2020年間震蕩上行，同樣與消費(fèi)升級趨勢較為吻合。圖69：消費(fèi)者信心指數(shù)走勢1301251201151101051009590852009/12009/82010/32009/12009/82010/32010/102011/52011/122012/72013/22013/92014/42014/112015/62016/12016/82017/32017/102018/52018/122019/72020/22020/92021/42021/112022/62023/1消費(fèi)者信心指數(shù)資料來源：，4.1.3消費(fèi)升級指標(biāo)計(jì)算到最終的消費(fèi)升級指標(biāo)，其走勢如下圖所示。圖70：消費(fèi)升級指標(biāo)走勢2102008/122009/72010/22008/122009/72010/22010/92011/42011/112012/62013/12013/82014/32014/102015/52015/122016/72017/22017/92018/42018/112019/62020/12020/82021/32021/102022/52022/12消費(fèi)升級指標(biāo)資料來源：，家用電器基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取產(chǎn)品需求及原材料成本變動均會對家電行業(yè)盈利能力產(chǎn)生顯著影響。對于家電行業(yè)來表2：2022年格力、美的原材料成本占比家電制造業(yè)原材料成本（億元）制造業(yè)營業(yè)收入（億元）占比美的集團(tuán)1703.383058.4755.69%格力電器890.621531.6658.15%資料來源：公司年報(bào)，45%，因此海內(nèi)外需求變動均需考慮。圖71：空調(diào)出口占比約為45%100%0%

200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020內(nèi)銷量:家用空調(diào) 出口數(shù)量:家用空調(diào)資料來源：，為領(lǐng)先的房地產(chǎn)開發(fā)國內(nèi)貸款增速指標(biāo)則能夠?qū)崿F(xiàn)對家電需求更穩(wěn)定的前瞻判斷。圖72：房地產(chǎn)開發(fā)國內(nèi)貸款增速與空調(diào)產(chǎn)量增速走勢更為相關(guān)120%0%2003/22003/122004/102003/22003/122004/102005/82006/62007/42008/22008/122009/102010/82011/62012/42013/22013/122014/102015/82016/62017/42018/22018/122019/102020/82021/62022/42023/2房屋竣工積:累計(jì)同比 房地產(chǎn)開資金源:國內(nèi)貸:累計(jì)同產(chǎn)量:空調(diào):累計(jì)同比資料來源：，關(guān)系密切，重點(diǎn)關(guān)注主要出口國美、歐、日的景氣度變化。圖73：空冰洗產(chǎn)品主要出口至美歐日地區(qū)（2021年）美國48.9%

15.5%歐洲15.5%25.5%資料來源：海關(guān)總署，

日本10.1%成本端來看，需考慮原材料價(jià)格波動的影響。我們計(jì)算CPI:家用器具與PPI:生產(chǎn)資料的剪刀差，由下圖可見，剪刀差指標(biāo)與行業(yè)毛利率之間相關(guān)性較為明顯，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.39。圖74：家電銷售毛利率與剪刀差具有明顯相關(guān)性

10%5%0%2005/32005/122006/92005/32005/122006/92007/62008/32008/122009/92010/62011/32011/122012/92013/62014/32014/122015/92016/62017/32017/122018/92019/62020/32020/122021/92022/62023/3SW家用電器單季銷售毛利率 剪刀差(右軸)資料來源：，元、歐元、日元兌人民幣匯率變化情況。利用前文構(gòu)建的消費(fèi)升級指標(biāo)監(jiān)測消費(fèi)升級趨勢。的方法進(jìn)行指標(biāo)合成，得到最終的家用電器景氣度指標(biāo)。圖75：家用電器景氣度指標(biāo)走勢2102009/12009/82010/32009/12009/82010/32010/102011/52011/122012/72013/22013/92014/42014/112015/62016/12016/82017/32017/102018/52018/122019/72020/22020/92021/42021/112022/62023/1家用電器景氣度指標(biāo)資料來源：，4.2.2投資策略構(gòu)建根據(jù)景氣指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在景氣指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬家用電器指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2009年2月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益782%，同期全A收益214%，申萬家用電器指數(shù)收益651%，策略超額收益顯著。圖76：策略凈值表現(xiàn)121086420申萬家用電器指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖77：策略相對凈值表現(xiàn)3.83.32.82.31.81.30.8SW家用電器/全A 策略/全A資料來源：，食品飲料基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取高端酒行業(yè)進(jìn)行分析。70%70%67%69%64%60%70%70%67%69%64%60%51%75%70%65%60%55%50%45%40%

2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022SW白酒市值占比資料來源：，高端酒景氣分析核心在于產(chǎn)品價(jià)格變化，其同時(shí)具備順周期的實(shí)物消費(fèi)屬性與逆周期的金融屬性。指標(biāo)。費(fèi)升級帶來的影響。由于白酒具來表征高端酒的金融屬性。的方法進(jìn)行指標(biāo)合成，得到最終的食品飲料景氣度指標(biāo)。圖79：食品飲料景氣度指標(biāo)走勢2102010/122011/62011/122010/122011/62011/122012/62012/122013/62013/122014/62014/122015/62015/122016/62016/122017/62017/122018/62018/122019/62019/122020/62020/122021/62021/122022/62022/122023/6食品飲料景氣度指標(biāo)資料來源：，4.3.2投資策略構(gòu)建根據(jù)景氣指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在景氣指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬食品飲料指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2011年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益674%，同期全A收益86%，申萬食品飲料指數(shù)收益296%，策略超額收益顯著。圖80：策略凈值表現(xiàn)9876543210申萬食品飲料指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖81：策略相對凈值表現(xiàn)543210SW食品飲料/全A 策略/全A資料來源：，農(nóng)林牧漁基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取我們重點(diǎn)關(guān)注對豬周期的分析。利潤空間，亦會對擴(kuò)產(chǎn)意愿產(chǎn)生影響，我們同樣重點(diǎn)監(jiān)測。圖82：人均豬肉消費(fèi)量基本穩(wěn)定3025201510502013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021全國居民人均食品消費(fèi)量:肉類:豬肉(單位：千克)資料來源：，性信息，我們采用主成分分析的方法，取第一主成分作為農(nóng)林牧漁景氣度指標(biāo)。圖83：農(nóng)林牧漁景氣度走勢43210-12009/12009/82010/32009/12009/82010/32010/102011/52011/122012/72013/22013/92014/42014/112015/62016/12016/82017/32017/102018/52018/122019/72020/22020/92021/42021/112022/62023/1農(nóng)林牧漁景氣度指標(biāo)資料來源：，投資策略構(gòu)建根據(jù)景氣指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在景氣指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬農(nóng)林牧漁指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2009年2月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益710%，同期全A收益185%，申萬農(nóng)林牧漁指數(shù)收益130%，策略超額收益顯著。圖84：策略凈值表現(xiàn)109876543210申萬農(nóng)林牧漁指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖85：策略相對凈值表現(xiàn)3.532.521.510.5SW農(nóng)林牧漁/全A 策略/全A資料來源：，科技板塊別構(gòu)建行業(yè)景氣分析框架。通信設(shè)備基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取間，主要由光纖光纜及光模塊等設(shè)備構(gòu)成，用于數(shù)據(jù)的傳輸與交換；核心網(wǎng)主要由路由器、交換機(jī)等設(shè)備構(gòu)成，用于數(shù)據(jù)的處理和分發(fā)。數(shù)據(jù)中心的建設(shè)圖86：通信設(shè)備產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)崂碣Y料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，圖87：各環(huán)節(jié)景氣分指標(biāo)走勢43210-1-2-32013/12013/62013/112013/12013/62013/112014/42014/92015/22015/72015/122016/52016/102017/32017/82018/12018/62018/112019/42019/92020/22020/72020/122021/52021/102022/32022/82023/12023/6接入網(wǎng) 核心網(wǎng) 承載網(wǎng) 數(shù)據(jù)中心資料來源：，等權(quán)加總構(gòu)建通信設(shè)備綜合景氣指標(biāo)。不同環(huán)節(jié)間的景氣度走勢并不一致，我們直接通過等權(quán)加總的方法構(gòu)建通信設(shè)備綜合景氣指標(biāo)。圖88：通信設(shè)備綜合景氣指標(biāo)走勢32102013/122014/52014/102013/122014/52014/102015/32015/82016/12016/62016/112017/42017/92018/22018/72018/122019/52019/102020/32020/82021/12021/62021/112022/42022/92023/22023/7通信設(shè)備綜合景氣指標(biāo)資料來源：，5.1.2投資策略構(gòu)建根據(jù)景氣指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在綜合指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬通信設(shè)備指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2014年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益205%，同期全A收益117%，申萬通信設(shè)備指數(shù)收益88%，策略超額收益顯著。圖89：策略凈值表現(xiàn)43210.502014/1 2015/1 2016/1 2017/1 2018/1 2019/1 2020/1 2021/1 2022/1 2023/1申萬通信設(shè)備指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖90：策略相對凈值表現(xiàn)1.71.51.31.10.90.70.52014/12015/12016/1 2017/12018/12019/1 2020/1 2021/12022/1 2023/1通信設(shè)備相對凈值 策略相對凈值資料來源：，半導(dǎo)體基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取集成電路產(chǎn)業(yè)占據(jù)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模的80%以上。半導(dǎo)體產(chǎn)品可細(xì)分為集成電路、80%導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的絕對核心。因此，我們也主要圍繞集成電路行業(yè)的景氣度進(jìn)行分析和刻畫。圖91：從細(xì)分產(chǎn)品的市場規(guī)模來看，集成電路占據(jù)主導(dǎo)100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%201120122013201420152016201720182019202020212022集成電路 分立器件 光電子 傳感器資料來源：，從產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)上看，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈可粗略分為上游支撐、中游制造及下游應(yīng)用三大環(huán)腦、工業(yè)等場景均會用到大量半導(dǎo)體器件。圖92：半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈圖譜資料來源：華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，口額變動。利用主成分分析法構(gòu)建綜合景氣指標(biāo)。我們采用主成分分析法進(jìn)行指標(biāo)綜合，取第一主成分作為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)景氣度指標(biāo)。圖93：半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)景氣度指標(biāo)走勢3210-1-2-32010/122011/62011/122010/122011/62011/122012/62012/122013/62013/122014/62014/122015/62015/122016/62016/122017/62017/122018/62018/122019/62019/122020/62020/122021/62021/122022/62022/122023/6半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)景氣度指標(biāo)資料來源：，投資策略構(gòu)建根據(jù)景氣指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。由于部分指標(biāo)更新較晚，每月月初6日調(diào)倉，若我們在景氣指標(biāo)邊際上行時(shí)配置申萬半導(dǎo)體指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2011年1月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益489%，同期全A收益89%，申萬半導(dǎo)體指數(shù)收益210%，策略超額收益顯著。圖94：策略凈值表現(xiàn)9876543210申萬半導(dǎo)體指數(shù) 全A 策略資料來源：，圖95：策略相對凈值表現(xiàn)4321半導(dǎo)體相對凈值 策略相對凈值資料來源：，消費(fèi)電子基本面量化行業(yè)邏輯梳理及指標(biāo)選取存儲芯片、顯示屏、攝像頭、PCB板等部件，因此各細(xì)分環(huán)節(jié)的景氣數(shù)據(jù)值得重點(diǎn)關(guān)注。圖96：消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)鏈圖譜資料來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院，3CPCBDRAMNAND板的價(jià)格及出貨量等數(shù)據(jù)。等權(quán)重構(gòu)建綜合景氣指標(biāo)。所選指標(biāo)走勢并不一致，主成分分析法適用性較差，我們直接通過等權(quán)加總的方法構(gòu)建綜合指標(biāo)。圖97：消費(fèi)電子綜合景氣指標(biāo)走勢3210-1-22015/62015/102016/22015/62015/102016/22016/62016/102017/22017/62017/102018/22018/62018/102019/22019/62019/102020/22020/62020/102021/22021/62021/102022/22022/62022/102023/22023/6消費(fèi)電子綜合景氣指標(biāo)資料來源：，投資策略構(gòu)建根據(jù)景氣指標(biāo)邊際變化進(jìn)行行業(yè)擇時(shí)。每月月末調(diào)倉，若我們在綜合指標(biāo)邊際上行時(shí)配置國證消費(fèi)電子指數(shù)，邊際下行時(shí)配置全A指數(shù)，那么在2015年7月至2023年7月的回測區(qū)間內(nèi)，策略共可實(shí)現(xiàn)收益117%，同期全A收益-10%，國證消費(fèi)電子指數(shù)收益2%，策略超額收益顯著。圖98：策略凈值表現(xiàn)3.532102015/7 2016/7 2017/7 2018/7 2019/7 2020/7 2021/7 2022/7 2023/7國