行业轮动系列（三）：基于量价视角的行业拥挤度指标框架

请务必阅读正文后的声明及说明 [Table_Info1] 证券研究报告 [Table_Title] 金融工程研究报告 基于量价视角的行业拥挤度指标框架 --- 行业轮动系列(三) 报告摘要： [Table_Summary] 进行行业拥挤度的研究，是因为在行业的配置中收益持续累积，盈利的筹码被抛售套现的概率也就逐步提升，从而导致 beta 收益空间的被进一步压缩。在报告的实证过程中，我们发现行业处于高拥挤度环境中并不一定立刻出现较为显著的区间趋势反转，但高拥挤度环境中往往意味着风报比表现不佳，资金的有效利用率下滑。 我们将拥挤度因子按照构造原理分为三类： 1）趋势跟踪类拥挤度因子： 价格乖离率，均线发散度，支撑压力线发散度。 2）趋势跟踪类补充拥挤度因子： 换手率、市值加权 csad 指标、大小单相关关系、超小单量能以及量价相关性。 3）行业间比较类因子： 行业超额收益偏度、行业成交占比。 高拥挤度环境中往往意味着风报比表现不佳，资金的有效利用率下滑，直观的认为拥挤度因子是否越低越好，答案也是否定的。从量价的构造原理上看，在行业指数下跌的情况下相对拥挤度也是逐步降低的，单单从低拥挤的角度去判断，是存在过早进场的风险。理想状况下，我们应该选择那些——行业自身趋势良好且拥挤度尚可的行业，兼顾趋势与拥挤度。 我们在这里选取了拥挤度排名前 N 的行业来进行回测，可以发现高拥挤度行业组相对于行业等权组合的累积超额收益情况基本保持负值，初步印证了高拥挤度对于超额收益的空间挤压还是比较显著的。回测时间从2016 年至 2022 年 6 月，前 5 拥挤行业组累积超额收益-38%，前 8 拥挤行业组累积超额收益-26%。前 10 拥挤行业累积超额收益-14%。 我们选择行业动量与拥挤度复合因子进行等权构建行业组合，配置标的选择中信一级行业进行回测，剔除综合与综合金融行业，回测时间从2016 年至 2022 年 5 月 30 日，最终组合年化收益 15.15%，相对行业等权组合超额 12.48%。 风险提示：宏观数据、政策变化风险，模型失效风险 [Table_Date] 发布时间：2022-08-04 [Table_Invest] 涨跌幅（%） 1M 3M 多头组合 -5.87% 7.16% 相对基准 -6.11% 5.35% [Table_Report] 相关报告 《今朝不似昨朝寒--东北金工 2022 年中期策略报告》 --20220704 《东北金工：行业生命周期&动态估值下的成长价值选股》 --20220516 《东北金工双月报：资产表现回顾及市场展望》 --20220502 《东北金工：均衡配置或为现阶段主基调》 --20220425 《东北金工—如何构造更加“灵活”的基金组合？》 --20220315 [Table_Author] 证券分析师：王琦 执业证书编号：S0550521100001 021 61002390 wangqi_5636@nesc.cn 研究助理： 李严 执业证书编号：S0550120080039 13929520462 liyan_7207@nesc.cn 0.511.522.533.52016201720182019202020212022多头基准 请务必阅读正文后的声明及说明 2 / 23 [Table_PageTop] 金融工程研究报告 目 录 1. 引言 ....................................................................................................................... 4 1.1. 为什么要进行行业的拥挤度研究？ ....................................................................................... 4 1.2. 怎样的去理解拥挤度？ ........................................................................................................... 4 1.3. 报告中我们发现了怎样的问题？ ........................................................................................... 4 2. 是怎样通过量价指标来刻画拥挤度的？ .......................................................... 4 2.1. 价格的乖离率 ........................................................................................................................... 5 2.2. 行业均线发散度 ....................................................................................................................... 6 2.3. MIKE 指标支撑压力线相对强弱 ............................................................................................ 8 2.4. 行业相对市场超额收益偏度 ................................................................................................. 10 2.5. Mkt-Csad 指标 ........................................................................................................................ 11 2.6. 价格交易量相关性—基于 OBV 能量潮指标的应用 ........................................................... 12 2.7. 换手率 ..................................................................................................................................... 13 2.8. 单行业的成交占比 .....................................