国盛证券-量化专题报告：中观行业配置系列二，行业配置模型的顶端优化-220708

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　　本报告主要解决以下三个问题：行业景气模型样本外跟踪下来效果如何，该如何改进？如何搭建行业风险预警模块，构建有提示风险作用的行业情绪预警指数？如何基于基于景气度、趋势和拥挤度三方面的信息对行业配置模型做顶端优化，搭建多模型的行业配置体系？
　　模型回顾：行业景气模型的样本外表现喜忧参半。行业景气模型样本外跟踪以来，行业轮动模型多头年化收益16.4%，超额年化15.6%，表现较为优异，但也创造了历史最大回撤，达到-11.9%。考虑到我们行业配置体系中风险预警模块的缺失，本篇报告着重于讨论行业情绪预警指数的构建以及行业配置模型的顶端优化。
　　指标构建：行业情绪预警指数构建与应用。参考海内外情绪指标的构建思路，我们搭建了行业情绪指标库，并利用合成指数的思路构建了行业情绪预警指数，用于观测市场尾部风险。经测试，该指标可以有效识别当前情绪过热的强势行业，能降低约3%的回撤，并且可以规避一些大幅回撤的极端情况。
　　应用效果：行业配置的两个方案和顶端优化。
　　1）行业景气模型的顶端优化：规避高拥挤。景气度为核心，进攻性强，需要拥挤度提示风险来保护。我们根据行业情绪指数对行业景气模型进行顶端优化，剔除多头中的高拥挤行业，并在策略可能失效时分散持仓降低风险偏好。策略多头年化27.1%，超额年化18.7%，信息比率1.84，超额最大回撤-5.8%，换手单边年化5.5倍，月度胜率68%；
　　2）行业趋势模型的顶端优化：规避低景气。顺着市场趋势走，思路简单易复制，持有体验感强。我们根据景气度对行业趋势模型进行顶端优化，剔除多头中的低景气行业，并在策略可能失效时分散持仓降低风险偏好。策略多头年化26.1%，超额年化17.8%，信息比率1.59，超额最大回撤5.3%，换手单边年化5.2倍，月度胜率64%；
　　3）行业配置体系的多模型思维。简单将指标复合并不能提升策略收益，反而可能陷入“高景气-好趋势-低拥挤”的不可能三角！行业景气模型和趋势模型入场时机、收益来源等有一定差异，此时应具备多模型思维：简单并行是不错的选择。简单并行后多头年化超额18.4%，信息比率1.90，超额最大回撤仅-3.5%，月度胜率达到75%。可见并行并没有侵蚀两者的收益，反而提高了信息比率，降低了回撤，起到了1+1>2的效果。叠加PB-ROE选股后，策略年化超额超过20%，信息比率达到2.20。
　　最新行业配置主线：1）受益于通胀的上游周期、新旧能源；2）受益于稳增长的金融；2）受益于疫情扭转的消费。
　　风险提示：模型根据历史数据规律总结，未来存在失效的风险。