东方证券-《量化策略研究之四》：基于主动买卖单的行业轮动模型-220225

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研究结论本篇报告我们从行业技术面角度入手，基于行业主动买卖单信息构建行业轮动策略，并在选股和选基中进行应用。

买卖单差额指标与交易量指标相比，还包含着交易方向，可以反映多空双方的主动买卖意愿，以及力量抗衡状态，从而揭示出隐藏在交易行为中的信息。

主动买卖单的划分方法中批量成交划分法（BulkVolumeClassification，简称BVC）效果最好。

该方法不需要逐笔数据，大大降低了运算量，同时减少了高频订单数据噪音的干扰，与股价涨跌幅的相关性更高。

使用个股流通市值加权法、较短因子计算窗口期得到的行业净主买因子效果更好。

基于bvc算法计算的行业净换手率因子效果最好，多空超额最显著。

2010年至2021年top5行业年化收益达到14.13%，bottom5行业年化收益为0.58%，多头超额7.68%，多空超额13.55%。

top5行业组合仅两年跑输基准。

2021年全年，top5行业组合绝对收益41.54%，bottom5行业组合绝对收益1.11%。

双周频调仓的行业轮动策略效果得到进一步提升，周频调仓策略效果不佳。

可将基于工业企业行业分类的行业轮动模型，与基于中信一级行业分类的行业轮动模型相结合。

每月底在工业企业行业分类体系下选出top5行业，在中信一级行业体系下选出top5行业，再将这10个top行业等权配置。

复合策略2010年至2021年的年化收益达到15.05%。

从增强组合的结果来看，引入行业轮动策略对组合收益提高比较有限。

从主动组合的结果来看，引入行业轮动策略可以显著提升组合收益。

根据行业轮动结果对个股得分进行调整，而后再选择个股因子得分top30等权构造组合，2010年以来年化收益最高达31%，年化夏普比1.12。

相比常规组合，年化收益提升4%。

从主动基金组合结果来看，高夏普比叠加行业轮动策略对应的基金组合收益可观。

2010年以来相对于偏股基金指数，可取得10%的年化超额收益。

年度胜率92%。

从被动指数基金轮动组合结果来看，组合收益可观。

根据调仓时最新的行业轮动策略结果，选择前十大超配行业的代表性被动指数基金进行配置，等权构造组合。

2010年以来，相对于被动股基指数，年化超额收益6.19%。

风险提示量化模型失效风险市场极端环境的冲击。