框架亮点与核心思路
五维行业比较框架的4个亮点。1）框架中既有客观数据，也涉及主观判断，具有较强的灵活性；2）打分时指标权重并非每月固定，根 据市场核心影响因素的不同，权重会进行调整；3）引入了一般行业比较框架中不包含的市场风格因素；4）在资金及估值方面的运用与 市场常见方式不同。
五维行业比较框架的核心思路。股价表现受多重因素影响，单一指标在行业比较的过程中很难长期有效，想要做好行业比较，需要对各 种可能影响股价的因素均进行分析并做出综合判断，并且对未来可能的市场主导因素，应该赋予更高的权重。基于以上逻辑，我们从五 个维度出发，构建了五维行业比较框架。
五维行业比较框架简介
五维行业比较框架。我们综合市场风格、基本面、资金面、交易面、估值五个维度，构建了“五维行业比较框架”，以期能够对行业股价表 现做出综合分析判断。其中，市场风格、资金面及估值维度涉及到一些主观判断，而基本面、交易面则为纯客观数据。
五维行业比较框架历史表现
历史回测来看，五维行业比较框架表现优异，得分越高的行业表现往往更好。通过复盘2016年至2025年2月期间五维行业比较框架的历 史表现，可以发现该框架下得分越高的行业股价表现往往更好，按得分高低将行业依次分为第1组、第2组 、第3组、第4组、第5组，各 组的年化收益率分别为11.8%、1.3%、-1.4%、-7.5%及-10.5%，年化夏普比率分别为0.53、0.06、-0.07、 -0.35及-0.51。若通过做多第 1组行业，做空第5组行业构建多空组合，多空组合的年化收益率为23.7%，年化夏普比率为1.69。
8月份打分分组效果整体较好，由于我们对市场风格权重进行了下调，因此不同风格假设下分组表现差异并不大。在前期使用五维行业比 较框架对8月行业打分时，两种风格假设下得分居前的行业均为家用电器、非银金融、电力设备、汽车、电子、有色金属，由于我们对市 场风格权重进行了下调，因此不同风格假设下分组表现差异并不大，得分靠前的行业整体取得了非常明显的超额收益。
五维行业比较框架9月打分思路及结果
各维度权重方面，9月为非财报季，各维度权重进行等权打分。由于9月份为非财报季，投资者对于基本面的关注度可能会出现降低，因此相 比于财报季，我们将基本面维度的权重进行下调，与其它维度指标一起均采用等权重设置。
9月主观因素判断。市场风格维度中，预计经济现实可能会出现波动、市场情绪可能会在高位持续，对应于风格层面即为成长与均衡的轮动； 资金面方面，预计未来主导资金为融资资金、公募资金可能会净流入；估值维度方面，预计市场情绪可能会在高位持续，对应于高估值行业 表现会更好。
9月行业配置方面，关注电力设备、通信、计算机、电子、汽车、传媒等。若市场风格为均衡，五维行业比较框架打分靠前的行业分别为电 力设备、通信、计算机、电子、汽车、传媒；若9月份市场风格为成长，五维行业比较框架打分靠前的行业分别为电力设备、通信、计算 机、电子、汽车、传媒。两种风格假设，得分靠前行业具有一致性。
市场风格维度如何进行打分？
市场风格维度的打分过程分为两步： 第一步，判断未来市场风格。使用“现实情绪风格投资时钟”对未来市场风格做出判断。投资时钟的使用主要涉及两个指标的主观判断，一 个是未来的经济或经济预期的走向，另一个是未来市场情绪的走向。 第二步，对适合在该风格进行投资的行业给予一定分数。我们汇总整理了各行业适宜的投资风格，当判断出未来的市场风格后，便会对适合 在该风格进行投资的行业打一定的正向分数，对于其它不适应在该风格进行投资的行业则打0分。
风格判断：经济现实或在强、弱间波动
当前国内经济数据整体较为平稳，10年期国债收益率有回升趋势。从当前的经济数据来看，整体表现较为平稳，呈现出结构性复苏的特征，其 中货币及社融增速有所好转，而固投、社零等增速则有所回落。从10年期国债收益率近期的走势来看，其7月份以来出现了抬升的趋势，或与 反内卷政策持续发酵带来的供给端改善预期有关。
反内卷政策持续发酵有望改善经济供给端，关注后续是否会有需求侧的政策持续加码。反内卷通过淘汰过剩产能、遏制低价无序竞争，有望在 供给端推动相关企业盈利改善，进而带动经济好转。近期随着各类反内卷政策持续发酵，南华工业品指数也出现了明显的上行。后续关注在需 求侧是否会有政策的持续加码，若有供给和需求端的同时配合，经济复苏的弹性或许将更大。综合来看，预计9月份经济现实或经济预期将在 “强”与“弱”之间波动。
风格判断：9月或在成长及均衡风格间轮动
市场在未来或将主要处于“弱现实、强情绪”或“强现实、强情绪”情景，对应于成长及均衡风格的轮动。经济现实方面，结合前文分 析，反内卷政策持续发酵有望改善经济供给端，关注后续是否会有需求侧的持续加码，预计经济现实及预期将在“强”与“弱”之间波 动。市场情绪方面，当前市场情绪较为高涨，但相比2015年及2024年9月，目前换手率并不极端，未来或许仍将偏强。总体而言，预计9 月市场风格或在成长及均衡风格间进行轮动。
基本面维度如何进行打分？
基本面维度的打分涉及四个指标，均为已知数据，不涉及主观判断。这四个指标可分为两类，一类是财务指标，包括行业净利润增速、净利 润增速改善，另一类是业绩预测指标，包括业绩增速预测值、业绩增速预测值的改善。
每次先对单一指标进行排序打分，然后等权重加总得到最终分数。在打分的过程中，先对每一个指标单独进行排序打分，然后将四个指标的 分数等权重加总得到行业最终的分数。
景气并非全年有效，重点关注业绩披露期
财报披露期，投资者对财报数据关注度高。1月份，大多数上市公司通常会公布前一年业绩预告；4月份，公司通常会发布上一年度的年 报及当年的一季报；7-8月则是上市公司公布上半年财报预告及财报的高峰期。财报数据作为这段时期市场中的重要增量信息，自然会受 到投资者较多的关注，因此景气的有效性可能会有明显的提升。
历史数据也支持这一观点，景气在每年1月、4月、7月、8月的有效性相对较高。通过财报指标对各行业进行分组并观察行业的股价表 现，可以发现，无论是使用业绩期的先验数据，还是披露期的推测数据或披露后的财报数据，在每年的1月、4月以及7-8月期间，财报数 据对于行业选择的有效性普遍相对较高。
由于9月份市场处于非财报季，投资者对于基本面的关注度可能会出现下降，因此我们将基本面维度的打分权重调整至20%。
财务指标：关注净利润增速、净利润增速改善
主要财务指标中，净利润相关数据或许更值得投资者关注。从取得超额收益的概率视角，综合不同类型的财报数据，可以发现净利润增 速及净利润增速的改善数据对于取得超额收益相对更有帮助。这意味着在做行业比较的过程中，对于净利润相关的数据可以更加重视。
资金面维度如何进行打分？
资金面维度的打分分为两个独立部分，两者之间等权重： 主导资金的行业打分。首先对未来的主导资金做出主观分析判断，然后对主导资金潜在流入金额占自由流通市值比例高的行业打高分，比例 低的行业打低分。 公募资金的行业打分。首先判断未来公募资金会净流入还是净流出，如果判断净流入，则对潜在流入金额占自由流通市值比例高的行业打高 分，如果判断会净流出，则对潜在流出金额占自由流通市值比例高的行业打低分。
主导资金流向对行业表现影响较显著
规律一：主导资金流向对行业的表现影响往往较为显著。若将当年净流入金额明显高于其它类型资金的资金定义为主导资金，2021年主 导资金为公募资金；2022年主导资金相对不明确；2023年主导资金为ETF；2024年上半年主导资金为ETF。从行业股价表现来看，主导 资金净流入金额占自由流通市值高的行业，股价表现相对更好，反之股价表现则相对更弱。
主导资金9月行业得分
各类资金的行业偏好相对较为固定，若该资金净流入，往往会加仓重仓行业，反之则会减仓重仓行业，我们可根据这一特点对ETF资金的行 业流向做出预测。通过对各类资金进行研究，我们发现不同资金的行业偏好相对较为固定，如果该资金发生流入，通常对于重仓行业会加仓 更多，反之，如果该资金发生流出，则往往会对重仓行业减仓更多。因此，预测资金对于行业的加减仓行为，只需要对资金流入流出方向做 出预判，再结合此前行业持仓即可。
9月主导资金行业得分。通过对主导资金的行业流向预测，结合行业自由流通市值对行业进行打分，电子、计算机、非银金融、电力设备、 医药生物等行业得分相对较高，而美容护理、纺织服饰、社会服务、建筑材料、钢铁等行业得分则相对较低。
交易面维度如何进行打分？
交易面打分逻辑：存在利好但股价尚未完全反映，同时交易不拥挤，即“强动量+低换手+低拥挤”。整个体系的逻辑为寻找存在潜在利好且 股价尚未完全反映利好，同时交易不拥挤的行业。从具体指标的角度来看，即“强动量+低换手+低拥挤”。
交易面维度的打分涉及三个指标，均为已知数据，不涉及主观判断。这三个指标分别为前月动量、前月换手率、当前交易拥挤度。
每次先对单一指标进行排序打分，然后按3：1：1权重相乘得到最终分数。在打分的过程中，先对每一个指标单独进行排序打分，然后将动 量、换手率、交易拥挤度的分数按照3：1：1的权重相乘得到行业最终的分数。
交易面行业比较打分体系历史表现
该打分体系回测表现较好，得分越高的行业表现相对更好。从2014年2月至2025年1月期间的数据来看，如果根据每一期的得分高低将行业 分为五组，各组的年化收益率分别为11.5%、4.8%、3.6%、4.4%及0.3%，年化夏普比率分别为0.50、0.20、0.15、0.18及0.01。得分高的 组表现明显更好，而得分低的组表现则相对更差。
多空组合表现也较好，年化夏普比率为0.75，收益率走势稳步向上。如果每一期持有得分最高的一组行业，同时卖空得分最低的一组行业构 建多空组合，2014年2月至2025年1月期间，该组合年化收益率为10.1%，年化夏普比率为0.75，最大回撤率为17%。多空组合整体表现也 较为稳健。
估值维度如何进行打分？
估值维度的打分过程分为两步： 第一步，判断未来市场情绪走向。估值对行业股价的影响主要与市场情绪有关，在具体打分前，我们首先需要对未来市场情绪的走向做出主 观分析判断。 第二步，根据情绪走向的判断对行业打分。如果判断未来市场情绪上升，则PE-TTM估值越高的行业，打分将会越高；而如果判断未来市场 情绪会下降，则PE-TTM估值越低的行业，打分将会越高。
估值对股价的影响主要与市场情绪有关
估值对股价的影响或与市场情绪有关，情绪上升市场偏好高估值，情绪下降偏好低估值。在什么样的情况下，投资者会更加关注高估值股 票？而在什么样的情况下，投资者又会更加关注低估值股票？我们认为主要影响因素或许是市场情绪。在市场情绪上升时，投资者更关注弹 性标的，会更倾向高估值行业，反之在市场情绪下降时，投资者则更为追求确定性，可能更倾向低估值行业。
基于此，我们先考虑未来的市场情绪，然后再对行业估值进行分组。基于前文的讨论，我们在对行业进行分组前，首先考虑未来的市场情绪 变化情况。如果未来1个月市场情绪上升，估值越高的行业，打分将会越高，而如果未来1个月市场情绪下降，估值越低的行业，打分将会越 高。第1组表示得分最高的行业，其次为第2组，以此类推，第5组为得分最低的行业。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
