华泰证券-华泰行业轮动系列报告之九：景气度指标在行业配置中的应用-190912

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　　本研究构建了基于景气度指标的行业轮动策略，能够获取稳定超额收益
　　本研究通过行业截面比较的方法开展对行业景气度指标的研究，主要内容包括：1、将业绩预告、业绩快报、正式财报和一致预期等数据进行汇总，构建单项行业景气度指标；2、进行多空回测，评估单项行业指标的有效性；3、将回测表现优异且相关性低的多个单项指标进行复合，构建行业选择能力更强的复合景气度指标。通过对行业景气度指标的研究，一方面可以筛选景气度较高的行业，构建有超额收益的行业轮动策略；另一方面可以探究宏观经济状态和行业景气度之间的关系，从自下而上的角度，将微观企业经营数据与宏观经济指标相互印证。
　　基于业绩数据和一致预期数据构建的行业景气度指标均有行业选择能力
　　本研究分别基于业绩数据和一致预期数据进行单项行业景气度指标的构建。依据选用数据的类型，分别构建了四大类总计34个单项景气度指标。回测结果表明，大部分单项指标都展现出较优的行业选择能力，32个指标的回测年化收益率高于行业等权基准，31个指标的多空胜率高于50%。其中，基于营业利润数据构建的即时业绩指标收益率最高，2010年至今回测年化收益率相比行业等权基准提升4%以上；基于行业一致预期ROE以及行业销售净利率构建的指标多空胜率最高，可以达到65.22%。
　　将多个单项景气度指标复合，可以构建更稳健的行业轮动策略
　　通过对多个回测收益高、相关性低的单项行业景气度指标进行复合，可以得到更加有效的复合景气度指标。最终构建的复合指标中包含了12个年化收益率较高的单项景气度指标，并且各指标超额收益相关性低于0.5。回测结果显示，基于复合景气度指标构建的五行业多头组合年化超额收益率为8.10%，多空胜率达到75.65%。除2018年之外，该策略每年都能跑赢行业等权基准，展现出稳定的收益获取能力。此外，复合景气度指标在行业配置上并未出现明显偏配，所选择的多头行业整体分布较为均匀。
　　行业景气度指标的变化与经济周期和流动性周期的走势能够相互印证
　　借助于行业景气度指标可以对全市场的景气度变化进行定量分析。计算结果显示，全市场的景气行业个数呈现出周期性变化。市场景气周期与宏观层面的经济周期和流动性周期走势相近，每轮周期平均持续时间在40个月左右，与基钦周期长度吻合。这说明市场景气周期与流动性周期和经济周期并非相互独立的关系，都受到系统周期状态的影响。尽管经济周期和流动性周期通过宏观指标合成，而市场景气周期通过企业微观数据合成，但是三种周期都能观察到经济系统相似的周期波动，说明宏观指标和微观指标可以有效印证，三者都属于系统状态在不同低维视角下的映射。
　　九月份模型建议配置农林牧渔、食品饮料、非银行金融、综合、机械行业
　　今年以来，基于复合景气度指标构建的行业轮动策略录得30.90%的收益，相比于行业等权基准提升9.8%。1-3月全市场景气度较低，石油石化、农林牧渔和银行景气度相对较高。4-7月大部分行业景气度触底反弹，其中机械、电力设备、国防军工、银行、非银行金融和综合行业的景气度较高。最新一期数据（19年8月底）显示，全市场景气度有所下滑，仅有4个行业景气度大于零，相比上期减少了4个。农林牧渔、食品饮料两个行业景气度显著高于其他行业。最新建模结果显示，9月份模型建议配置农林牧渔、食品饮料、非银行金融、综合、机械五个行业。
　　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股票不代表任何投资意见，请投资者谨慎、理性地看待。