行业轮动系列（1）：如何从微观结构探析行业轮动信息

请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 行业轮动系列（1）：如何从微观结构探析行业轮动信息 行业走势分化是常态，通过轮动捕捉结构化行情收益 长期以来，A 股市场内不同行业的走势具有很大的差异性，不少行业在某些阶段往往走出异于整体市场的独立行情。同时，不同时期强势行业迥异，很少有行业保持长时期强势，更多呈现出一定轮动现象。因此，有效的行业轮动模型对于能否捕捉到行业分化带来的结构化行情收益至关重要。 多维度探索有效行业轮动信息 财务基本面信息：营运效率边际改善的行业更受市场认可。表征营运效率边际改善程度的资产周转率变动指标、产能利用率提升指标均具有不错的行业截面预测能力；同时，资产负债率边际提升的行业未来市场走势往往也更好。财务基本面类型指标特征为预测能力尚可，换手较低。三个细分指标 IC 均值在 5%左右，换手率整体在双边 50%上下。 分析师行为信息：预期边际变化与关注度均有效。分析师行为数据具有更为前瞻性的行业预测能力。分析师一致预期 EPS 的上调，以及分析师群体的高关注热度，均能一定程度表征行业的高景气度。一致预期 EPS变化率指标具有高达 8.2%的 IC 均值与 0.42 的 ICIR。分析师行为类型指标特征为预测能力强，换手率尚可。两个细分指标 IC 均值均在 7%以上，换手率整体在双边 60%到 70%左右。 动量信息：微观结构中蕴含着更稳定的动量信息。传统动量在行业轮动上的信息稳定性较差。 利用行业内成分股结构分化特征对动量指标进行改进，构造出预测信息更为稳定的龙头领先程度指标与分化度调整动量指标。动量类型指标特征为预测能力较弱，换手率很高。两个细分指标IC 均值都在 4%左右，而换手率均在双边 150%以上。 综合指标轮动效果卓越且稳定 采用大类内部细分指标等权的方式分别构建财务基本面、分析师行为、动量三大类指标；并按一定权重将三大类指标加总成最终综合轮动指标。综合指标截面预测能力优秀，2010 年 1 月至 2021 年 1 月期间，IC 均值高达 12.15%，ICIR 为 0.52。按该指标构建的多头组合年化收益 16.0%，夏普比率 0.70，最大回撤 50.9%，月均双边换手 77%。相对于全行业等权基准的超额年化收益 9.7%，信息比率 1.41，最大相对回撤 12.0%，月度胜率 67%。 最新观点：行业轮动模型 1 月底对于 2 月份的最新观点为，建议配置：消费者服务、汽车、机械、基础化工、电力设备及新能源、有色金属；建议规避：综合金融、综合、商贸零售、通信、房地产、交通运输。 个股 分析员 胡骥聪 SAC 执证编号：S0080521010007 jicong.hu@cicc.com.cn 分析员 刘均伟 SAC 执证编号：S0080520120002 SFC CE Ref：BQR365 junwei.liu@cicc.com.cn 分析员 王汉锋，CFA SAC 执证编号：S0080513080002 SFC CE Ref：AND454 hanfeng.wang@cicc.com.cn 相关研究报告 • 量化策略 | 量化择时系列（1）：金融工程视角下的技术择时艺术 (2021.01.21) • 量化策略 | 量化多因子系列（1）：QQC 综合质量因子与指数增强应用 (2021.01.14) 金融工程研究 2021 年 2 月 19 日 量化策略 中金公司研究部: 2021 年 2 月 19 日 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 2 轮动目标：捕捉行业分化带来的结构化行情收益 A 股市场行业走势分化明显，近期呈现更显著的结构化行情 长期以来，A 股市场内不同行业的走势具有很大的差异性，不少行业在某些阶段往往走出异于整体市场的独立行情。能否把握住这些行业机会，往往会对组合最终收益产生较大影响。 2020 年 A 股市场整体有所上涨，中证 800 指数在 2020 年上涨 25.8%。而不同行业同期涨跌幅差距巨大，在年末呈现出尤为明显的结构化行情。统计 2020 年全年各中信一级行业指数收益率，强势行业如食品饮料全年涨幅高达 90.8%，电力设备及新能源涨幅 84.3%；而同期弱势行业在 2020 年处于下跌行情，综合金融全年下跌 20.3%，通信、地产跌幅也逾 10%。在组合构建中，投资者若能高配优势行业、低配或规避弱势行业，则能在原基础上进一步提升业绩表现。 图表 1: 2020 年不同行业收益率明显分化（中信一级行业体系） 资料来源：万得资讯，中金公司研究部； 注：数据测算区间为 2020/1/1-2020/12/31 不同时期强势行业迥异，行业轮动能捕捉更多结构化行情收益 长期来看较为强势的行业并非在每个时段都具有高回报率；同样长期低迷的行业也会有反弹爆发的阶段行情。我们统计在 2020 年整体收益最高的 10 个行业在每个月份的表现。容易看出，没有行业在全年都处于强势地位，更多呈现出一定的轮动现象。年初 1 月 2月电子行业收益率更高；消费者服务行业在 4 月至 7 月间处于强势地位；汽车行业则是在 9 月与 10 月爆发，到 11 月有色金属行业收益率远高于其它行业；而全年收益率最高的食品饮料也仅在个别月份有显著超额收益。 因此，有效的行业轮动模型对于能否捕捉到行业分化带来的结构化行情收益至关重要。本篇报告将从财务基本面、分析师行为、及动量等数据入手，以微观结构这一角度切入，分别探索有效的行业轮动信息，并最终构造稳定高效的综合轮动指标与相应的行业轮动模型。 -40.0%-20.0%0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%食品饮料电力设备及新能源消费者服务国防军工医药汽车基础化工有色金属机械电子家电建材轻工制造计算机农林牧渔钢铁煤炭交通运输非银行金融石油石化电力及公用事业商贸零售银行纺织服装传媒综合建筑房地产通信综合金融2020年行业指数收益率2020年中证800指数收益率中证800年度收益率25.8%mNsRoQyRqRrRsNtQtMqMoP6M8QaQsQrRmOrQlOnNsQjMrQuN9PmOrQwMpPxOuOsPqP 中金公司研究部: 2021 年 2 月 19 日 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 3 图表 2: 2020 年不同月份强势行业迥异（中信一级行业体系） 资料来源：万得资讯，中金公司研究部； 注：数据测算区间为 2020/1/1-2020/12/31 2020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-082020-092020-102020-112020-12食品饮料-4%-2%5%9%9%10%18%11%-9%4%2%18%电力设备及新能源3%1%-9%9%-1%12%21%1%1%6%2%20%消费者服务-9%1%-9%16%9%18%34%-6%0%-4%0%18%国防军工3%3%-9%8%0%5%30%7%-5%-5%8%14%医药5%2%1%6%5%17%15%-3%-8%2%-7%9%汽车0