行业轮动系列报告：行业景气投资的“守正出奇”.pdf

行业轮动系列报告：行业景气投资的“守正出奇”。传统的行业景气度通常借助客观的产业数据进行指标刻画，这样的客观景气度虽 然准确性较高，但在权益研究对预期业绩挖掘程度逐渐加深的市场背景之下，开 始呈现出明显的时滞性和对部分轮动机会的不适配性。那么，既然市场本身具有 一定前瞻性，我们便可以通过剖析各行业的市场投资景气程度，寻找到真正具有 景气延续性的行业投资机会。因此，本文基于市场数据和另类数据，“守正出 奇”地构建了正向筛选和负向剔除的投资景气指标，并结合往期报告指标，最终 形成了一套稳健的“预期共振”行业轮动模型。

传统的景气度刻画方法是借助财务数据、产业数据等客观真实的数据进行描述和计算的，这样的客观景气度指标虽然确定性较高，但其弊端也十分显著：一 方面，其获取数据通常较为滞后，相应的景气投资机会有可能已被二级市场 所充分吸收。另一方面，其只能抓住能够反映到产业数据口径上的景气投资 机会。因此，我们可以转而借助市场的前瞻性，通过刻画行业投资景气程 度，寻找具有可持续超额收益的行业机会。

在明细指标的构建中，我们采用了“守正出奇”的构建思路：一是在数据上分 别运用了最易得的市场数据和蕴含增量信息的另类数据，以使得指标能覆盖 各维度信息，便于后续形成指标的有机融合。二是既构建了描述市场投资景气 的正向景气度因子，也考虑了交易过热可能带来负面影响的反向剔除指标。 具体来说，我们构建了如下两对指标：

边际上行贝塔：计算市场上行日的行业贝塔系数，寻找在一段市场演绎中扮 演“市场发动机”角色的行业。

超预期报告：借助分析师在发布报告时的标题文本，对行业内出现超预期的 现象进行梳理统计。

成交热度：基于行业内成交量变化数据构建热度指标，以对行业可能出现交 易过热的现象进行负向剔除打分。

关注热度：根据同花顺的点击量数据，刻画出行业被投资者过分关注的热度 情况。

在将指标进行复合之后，我们得到了一个复合的投资景气因子。经过测试，该 因子具有相对稳健的行业比较能力，IC均值可以达到11.83%，ICIR为1.77。 多头组合年化超额11.70%，信息比率1.60。并且，结合往期提出的指标，我 们最终形成了“预期共振”3.0版本的行业轮动策略。该策略多头组合年化超 额12.68%，信息比率1.90。