华泰证券-华泰行业轮动系列报告之十二：拥挤度指标在行业配置中的应用-200209

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　　本文基于量价数据构建了行业拥挤度指标，提示市场的交易过热风险
　　本文主要从控制交易风险的角度出发，构建拥挤度指标以定量分析各行业的交易过热风险，为交易过程提出警示，主要研究内容包括：1.从动量、流动性和量价相关性等多个角度进行了拥挤度指标的构建；2.采用显著性检验、信号胜率检验、回归收益检验和过拟合检验等多种方法对拥挤度指标进行筛选；3.通过打分法将可靠性高的单项拥挤度指标进行复合，构建表现更稳定的复合拥挤度指标。实证结果表明，拥挤度指标可以作为有效的风险预警指标和其他策略进行搭配，在交易过程中规避行业指数可能出现的下跌风险，提高其他行业轮动策略的表现。
　　构建拥挤度指标的目的在于捕捉市场的交易过热状态
　　构建拥挤度指标的关键目的是捕捉市场的交易过热状态，规避行业指数“拥挤”交易的风险。本研究以量价数据为基础，从市场的异常成交信息和收益分布特征等多个角度，构建了动量指标、流动性指标、乖离率指标、量价相关性、波动率指标和分布特征指标六类拥挤度指标。我们通过量价指标的历史分位数是否达到规定阈值来判断某个行业指数当前是否处于拥挤状态。在考虑每项拥挤度指标的参数设定下，最终构建了20项总计272个拥挤度指标。
　　将多项检验方式结合可以筛选效果相对可靠且过拟合风险小的拥挤度指标
　　本研究通过检验行业指数触发拥挤信号后是否出现下跌来衡量其有效性。具体而言，我们通过显著性检验、信号胜率检验和回测收益检验判断拥挤度指标能否识别出未来可能出现下跌的行业，再通过过拟合检验计算每项拥挤度指标的过拟合概率，减少参数设定过程的过拟合风险。经过层层筛选，我们最终选定了收盘价乖离率、换手率与收盘价相关系数、成交量与收盘价的相关系数、峰度、换手率乖离率以及换手率拥挤度这六项拥挤度指标，并通过蒙特卡洛模拟确定了每项拥挤度指标的最优参数。
　　基于打分法构建的复合拥挤度指标，可以有效规避下跌风险
　　基于打分法可以将筛选的六个单项拥挤度指标进行复合，当六个单项指标有任意一个显示当前处于拥挤状态时，就可以触发复合拥挤度指标的信号。基于复合拥挤度指标构建的非拥挤行业组合，能够取得优于单项指标的回测效果，可以达到9.28%的年化收益率以及58.82%的月频调仓胜率。复合拥挤度指标在市场大幅波动时有较好的表现，可以规避急速上涨之后市场拥挤交易的风险。在2015、2016和2019年市场急速上涨之时，市场处于交易过热状态，拥挤度信号触发次数显著增加，在这三个年份处于非拥挤状态的行业组合能够分别取得18.11%、9.90%和8.22%的超额年化收益。
　　拥挤度指标可以与景气度策略复合，构建表现更好的复合策略
　　基于拥挤度指标可以对目前已有的行业轮动策略进行改进，通过规避拥挤交易的风险来提高策略收益，减少最大回撤。将拥挤度指标和前期报告《景气度指标在行业配置中的应用》（2019-9-12）中的景气度指标相结合，可以构建表现稳健的行业轮动策略。拥挤度和景气度复合策略的年化收益率可以达到20.83%，优于纯景气度策略13.33%的年化收益率。复合策略最大回撤为-36.50%，与纯景气度策略的最大回撤-56.05%相比也有着大幅提升。
　　风险提示：模型根据历史规律总结，历史规律可能失效。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。报告中涉及到的具体行业不代表任何投资意见，请投资者谨慎、理性地看待。