国信证券-金融工程专题研究：JumpFit行业轮动策略-210513

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我们将行业层面的α源拆分为三部分：1）基本面与技术面的共振；2）财务的边际改善；3）聪明资金的观点。

这类α源往往在成长风格上有较强暴露，容易在风格切换时面临动量崩溃；从务实的角度出发，我们适当引入风格调节因子，来平滑这种过度的成长风格暴露，使得模型能够适应更多的市场风格。

基本面与技术面的共振行业板块轮动中，一直有“强者恒强”的经验法则，这种强势主要体在：1）基本面预期强势；2）技术面强势。

我们分别从两方面进行刻画。

我们基于分析师点评盈余公告标题信息构建surprise因子，该因子反映业绩惊喜公司的行业分布情况，在中信一级行业中分五组表现优异，IC均值达到5.86%；我们对传统动量因子改进，构建反映技术面强势程度的因子，该因子在中信一级行业中表现出色，IC均值达到9.51%。

财务的边际改善我们尝试从基本面财务指标入手，寻找财务出现边际改善的行业。

我们构建了Fundamental因子，该因子在中信一级行业中IC均值达到9.82%。

聪明资金的观点在行业层面上，我们能够看到的聪明资金（聪明观点）的剖面，主要来源于两方面：1）北上资金；2）券商金股。

基于北上资金的交易活跃情况，我们构建了北上成交活跃度因子north，该因子在中信一级行业中IC均值达到14.46%。

基于的券商金股的行业分布情况，我们构建了券商金股因子goldstock，该因子在中信一级行业中IC均值达到10.51%。

宏观周期视角下的风格调节因子行业层面多数α因子在利率上行周期的表现优于在利率下行周期的表现，我们基于利率趋势方向动态调节pb因子预测方向：利率趋势上行时，pb方向为正，利率趋势下行时，pb因子方向为负，由此形成一个动态的风格调节因子tvpb，改因子表现远优于传统pb因子，适合与行业其它α因子搭配使用。

JumpFit行业轮动模型我们将基本面和技术面的共振Jump、财务的边际改善Fundamental、聪明资金的观点Intelligent、风格调节Tvpb这4个维度因子进行复合，形成复合因子JumpFit因子，该因子多空年化收益为28.2%，IC均值13.74%。

我们每月按照JumpFit复合因子排序前5的行业等权构建组合，该组合业绩表现较为优异，回测期内每年都能战胜基准，年化超额行业等权基准16.43%。

风险提示：模型基于历史数据，存在失效风险。