东方证券-《量化策略研究之三》：基于工业企业财务数据和分析师预期的行业轮动模型-211127

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研究结论本篇报告我们从行业基本面角度入手，基于行业当前的财务数据和分析师预期业绩情况构建行业轮动策略，并在选股和选基中进行应用。

财务指标改善意味着行业基本面向好。

国家统计局公布的工业企业财务数据月度发布，相较于上市公司季报，时效性更高。

分析师一致预期是专业人士对企业业绩给出的预判，一致预期提高说明行业基本面预期改善。

统计局数据仅只包含工业类企业，不包括第一、第三产业。

当前A股工业类上市公司的数量和市值占比较高，数量占比近70%，市值占比达65%。

统计局公布的工业企业行业分类与上市公司通常使用的行业分类方式有一定差异，需要将统计局使用的工业企业行业分类与证监会新版二级行业进行手动匹配，总共可获得40个行业，有38个行业有上市公司。

统计局公布的工业企业的营收、利润增速，和A股工业类上市公司的营收、利润增速之间，有着很好的同步性。

统计局数据更新更及时，可以用统计局数据来预判A股工业类上市公司的盈利情况。

选取工业企业利润总额的累计同比、营业收入的累计同比、销售净利率的累计同比、资产负债率同比增速、分析师一致预期行业净利润同比增速这5个指标，构建行业轮动策略。

从合成行业因子结果来看：2007年以来top5行业组合年化收益16.57%，bottom5行业组合年化收益-1.01%，多头超额7.44%，多空超额8.45%。

2019年以来top5行业组合年化绝对收益39%，超额14%，今年top5行业组合绝对收益30.55%，bottom5行业绝对收益4.31%。

在指数增强组合中，可以引入行业轮动策略调整行业暴露敞口和个股zscore得分。

对应的沪深300增强组合相比于行业完全中性组合，年化收益可以提高1%左右，信息比也从2.6提升到2.74。

在优选基金组合中，可以引入行业轮动策略：高夏普比叠加行业轮动策略对应的基金组合，2010年以来相对于等权基金池，平均可取得8.69%的年化超额收益，年度胜率83%。

风险提示量化模型失效风险市场极端环境的冲击。