2026年概率驱动的行业轮动决策框架：基于胜率与盈亏比的行业博弈策略

概率思维 — 博弈行业指数的胜率 × 盈亏结构

研究思路：博弈行业指数的胜率—盈亏比结构

我们可以把资产都视为一次可重复博弈的博弈对象。核心问题不是“这个行业好不好”，而是在历史上，当我博弈 这个行业时，我赢的概率是多少？输了会亏多少？赢了能赚多 少？ 我们会关注24个月的胜率和盈亏比结构，以此作为是否值得博 弈的依据。 不需要过分关注基本面和资金面，只需要关注这个资产是否是 一个最值得博弈的资产。

为什么是计算窗口期是24个月

实证结果显示，中期（9–24 个月）胜率指标对未来 收益具有一致的解释力。在实际策略运行中，24 个月胜率窗口能够提供更稳 定、可持续的收益表现。相比 12 个月窗口，更短周期的胜率指标波动更大， 对阶段性噪声更为敏感。从长期机制上看，持续表现优异的行业更容易吸引稳 健型动量资金进入，从而强化中长期趋势。

改进方向探讨

直接用胜率来选行业，是一个动 量策略。这个可以作为一个策略 框架。 不过虽然我们考虑的是胜率和盈 亏比，但都是显性的，当一个行 业已经兑现胜率时候，隐含的未 来胜率赔率可能会下降。 没有逆周期布局的能力。这也是 超额收益不强的重要原因。

均衡策略方案 — 逆周期寻找具备成功概率的行业

博弈尚未成功行业

过去24m胜率盈亏比不错的行业，容易在短 期获得资金集中配置，但其隐含赔率往往被 显著压缩，很多时候做不到高赔率。 我们想要博弈未来的胜率和盈亏比。 我们考虑，能不能去配置过去成功的行业， 去博弈这些在当前并不占优，但是在过去非 常成功的行业。也就是去博弈一个隐含的胜 率盈亏比结构。

使用综合盈亏指标以后

在行业筛选阶段引入综合盈亏指标后，策略能够同时刻画胜率与盈亏结构，提升信号有效性。 回测结果显示，策略年化超额收益9.6%，收益路径更平滑。超额收益来源更加稳定，主要集中于中长期维度，而非依赖单一行情阶段。

结合凯利公式给不同行业分配权重

凯利公式方案

在保持行业筛选逻辑不变的前提下，引入凯利权重后，整体策略绩效实现稳健改善。权重分配更加倾向于高胜率 × 高盈亏比行业。 从回测结果看，2015 年以来策略整体表现更具稳定性，除 2018 年外，其余年份均实现对基准的超额收益。

总结

本章围绕“如何在行业层面构建具备长期成功概率的组合”展开研究，核心目标是识别具备潜在成功能力的 行业，并通过权重设计提升策略稳定性。

1. 在行业筛选阶段，我们并未仅依赖当前强势行业，而是引入历史胜率与盈亏结构指标，对行业的长期成功 能力进行评估。同时，对弱势行业保留“记忆机制”，使其在具备反转能力时仍有机会参与竞争，从而避免 策略过度依赖短期趋势。

2.在引入综合盈亏指标后，策略能够同时刻画胜率与收益空间，使信号更加稳定。回测结果显示，超额收益 路径更加平滑，说明策略从“阶段性押注”逐步转向“长期成功能力定价”。

3. 在权重分配上，引入凯利思想后，策略在保持行业筛选逻辑不变的前提下，实现了进一步的绩效提升。权 重更加向高胜率、高盈亏比行业倾斜，使收益稳定性和风险调整回报均得到改善。

稳健性检验 — 行业依赖性与配置结构分析

策略收益是否对个别行业有依赖性？

剔除通信与传媒行业后，策略整体表现出现小幅回落，且回撤主要集中在近年样本期。这表明策略的近期收益在一定 程度上依赖于少数行业的阶段性超额收益，存在一定的行业集中贡献特征。

我们尝试剔除有色和食品饮料这种策略配置比较多的行业。 剔除了有色，并不影响策略长期表现，但是剔除食品饮料，策略显著下降，这说明策略长期收益与食品饮料为代表的 消费行业关联度很高。

编辑：火腿肠