【广发金融工程】行业轮动策略:景气回升叠加日历效应,关注农业有色

（以下内容从广发证券《【广发金融工程】行业轮动策略:景气回升叠加日历效应,关注农业有色》研报附件原文摘录）
　　报 告 摘 要 行情回顾（2022-01-01至2022-01-28）： 1月市场全线回落，仅银行上涨2%。开年首月，在全球流动性收缩预期及国际环境恶化等多重因素影响下，A股全线回落，申万一级行业中仅银行收获2%涨幅。军工、医药、传媒及电子等跌幅均超过10%。 指标监测： 报告自上而下，分别从宏观、中观及微观资金流与盈利预期等角度展望2月份行业表现。宏观层面上看，根据宏观驱动模型，建议关注农林牧渔，家用电器，食品饮料，休闲服务，建筑材料，建筑装饰，汽车。中观层面上看，根据景气度模型，建议关注景气预期提升的农林牧渔、电气设备、军工、钢铁及轻工等。量化层面上看，Wind一致预期数据显示，化工、军工及电气设备行业盈利预期数据环比增速较高；北上资金看，根据Wind，1月北上资金流入占市值比例靠前行业为化工、有色、交通运输、房地产及银行等；从日历效应看，2月份表现较佳的行业为农业、有色、电气设备、建材及机械等。综上，展望2022年2月行业配置，建议重点关注预期景气度回升与日历效应的共振，建议关注农业、有色、建材、军工及电气设备等行业。 核心假设风险： （1）上述结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在宏观政策环境发生大幅改变以及市场风格突变下可能存在失效风险。（2）以上推荐的行业仅从量化角度出发，不代表行业观点。 1 行业轮动策略框架及简介 1.1 行情回顾及策略表现 1月市场全线回落，仅银行上涨2%。开年首月，在全球流动性收缩预期及国际环境恶化等多重因素影响下，A股全线回落，申万一级行业中仅银行收获2%涨幅。军工、医药、传媒及电子等跌幅均超过10%。 报告自上而下，分别从宏观、中观及微观资金流与盈利预期等角度展望2月份行业表现。 宏观层面上看：根据宏观驱动模型，建议关注农林牧渔，家用电器，食品饮料，休闲服务，建筑材料，建筑装饰，汽车。 中观层面上看：根据景气度模型，建议关注景气预期提升的农林牧渔、电气设备、军工、钢铁及轻工等。 量化层面上看：Wind一致预期数据显示，化工、军工及电气设备行业盈利预期数据环比增速较高；北上资金看，根据Wind，1月北上资金流入占市值比例靠前行业为化工、有色、交通运输、房地产及银行等；从日历效应看，2月份表现较佳的行业为农业、有色、电气设备、建材及机械等。 综上，展望2022年2月行业配置，建议重点关注预期景气度回升与日历效应的共振，推荐农业、有色、建材、军工及电气设备等行业。 1.2 框架介绍 本报告为完善的行业轮动框架，自上而下涵盖了对宏观环境、行业景气度以及行业微观变化等因素的分析。 在宏观层面，通过挖掘特定的宏观事件模式以挖掘行业对宏观数据创新高等情形的敏感程度；在行业层面，我们通过分析行业基本面的同步及领先因素以分析行业上下游供需关系对行业景气度的影响；在量化层面，我们通过分析个股表现、行业趋势性行情等的内在联系以试图找到历史以来稳定的规律。 2 宏观：事件驱动 2.1 策略介绍 宏观环境的变化体现了经济的周期性变化及内在规律，这些因素会进一步影响行业的股票市场表现。为了能较好地利用宏观环境的变化信息对行业轮动提供建议，我们主要选取了经济增长，货币政策，财政政策，通胀水平等一系列指标构成宏观因子数据库，并定义了8种事件模式，包括历史高点、历史低点、近期高位、近期低位、连续上涨、连续下跌、连续上涨后下跌、连续下跌后上涨。通过观察宏观因子触发特定事件后下期各个行业的超额收益来识别有效的预测事件模式。 策略设置：每个自然月末作为策略的起点，观察历史上该因子事件发生后下一期各个行业的超额收益。如果历史上每次某个因子事件发生之后，某行业在下一个时间段的超额收益比较稳定，那么我们就认为该因子事件对于该行业未来一段时间内的收益存在较为显著的影响，并由此测算出每个行业最有效的预测事件（要求发生次数不低于8次并且事件IR绝对值大于0.7）。确定完各行业的有效事件库后，我们在每个月末进行换仓，如果有事件发生触发了该行业，就选中进行配置，限制组合中的行业数量不超过7个（若触发行业超过7个，那么仅选用历史上IR表现最高的前7个行业）；若没有任何事件触发，则对申万一级行业进行等权配置。 备注：详细报告请见《重构量化行业轮动框架（宏观篇）：宏观视角下的行业轮动策略》。 2.2 策略历史表现回顾 行业分类：采用申万最新一级行业分类，共28个行业。 策略对冲：我们采用全部行业等权指数作为行业对冲标的。其中2009年至2019年1月是样本内训练期，2019年2月开始为样本外表现。 对冲策略历史回测结果如下所示： 各期超配行业组合明细如下表所示。 2.3 策略最新推荐关注行业 根据最新一期（2022年1月末）的宏观事件触发情况，我们有如下信号并建议关注相应的行业。 3 中观：景气度视角 3.1 策略介绍 这一策略着手梳理各行业的景气度模型，作为行业轮动体系中承上启下的一环，行业景气度分析是最核心且常见的研究视角之一。我们通过综合考虑宏观环境及各行业产业链视角下上下游的供需、成本及价格等影响因素，“领先性”对行业盈利及成长性等基本面特征进行预测，并进一步挖掘当前景气度上行的行业。 策略设置：每个月末交易日作为策略的起点，计算当期各行业综合景气指标。首先基于深度报告在板块内部按照景气度预测收益率进行打分排序，环比增长最低行业得分为1分，环比增长行业最高得分为10分，其余按照相应排序，得分为1-10分内平均分布，接下来全行业汇总按照同样方法进行排序打分，两种打分方法按照7:3进行加权得到所有行业综合得分，按照得分高低进行排序，并将得分最高的N个行业（N=5）进行超配。 备注：详细报告请见《重构量化行业轮动框架（汇总篇）：景气视角下的行业轮动策略》。在本报告中，与原始报告不同，我们在线性回归模型中以收益率作为回归因变量并对模型进行重新测算。 3.2 策略历史表现回顾 行业分类：申万一级分类行业（剔除综合），共27个。 策略对冲：我们采用全部申万一级指数进行等权作为行业对冲标的。其中2007年1月至2019年9月是样本内训练期，2020年5月开始为样本外表现。 对冲策略历史回测结果如下所示： 各期超配行业组合明细如下表所示。 3.3 策略最新推荐关注行业 依据于景气度模型，当前最新的行业景气度分析情况如下： 4 盈利预测：环比增速与业绩超预期 4.1 策略介绍 近年来，随着大数据及文本分析等技术的应用普及，国内主流数据库无论是从数据的采集速度或是数据覆盖面都有明显改善，A股分析师一致预期数据质量也显著提升，因而逐渐受到投资者的关注和研究。 报告分析了A股行业一致预期EPS与涨跌幅走势关系，并分别构造了4个行业因子，即： 行业涨跌幅名因子：PRICE_R。 行业预期EPS增速因子：EST_EPS_R。 行业预期EPS偏差因子：EPS_EST_ ERROR_R。 行业趋势强弱因子：PRICE_MA_R。 基于上述4个因子，报告围绕下面两个问题展开研究探讨，即：分析预期EPS变动对行业未来表现影响；分析预期EPS偏差对行业未来表现影响。 1.基于EPS预期增速的轮动策略 策略原理：计算得到各行业EPS预期增速排名因子EST_EPS_R，行业涨跌幅排名因子PRICE_R以及行业趋势强度排名因子PRICE_MA_R。 构造行业轮动因子EPS_F1=EST_EPS_R-PRICE_R +PRICE_MA_R。每月根据各行业F1进行排序，选择其中前M个行业作为超配行业组合。本文取M=3。 2.基于EPS预期差的轮动策略 策略原理：计算得到各行业EPS预期增速排名因子EST_EPS_R，行业涨跌幅排名因子：PRICE_R。构造行业轮动因子EPS_F2=EST_EPS_R-PRICE_R。 每月根据各行业F1进行排序，选择其中前N个行业作为超配行业组合。本文取N=1。 3.综合轮动策略 策略原理：将上述策略1和策略2合并： 在年报披露月份（即每年4月底），将策略1和策略2的行业超配组合取并集，得到新的行业组合；在非年报披露月份，策略3等同于策略1。 4.2 策略历史表现回顾 调仓周期：1个月； 日期区间：2013年1月至2022年1月； 策略基准：中证800指数； 交易成本：双边千分之三。 综合上述策略1和策略2，构造了综合策略3，即：基于EPS预期增速与预期偏差的轮动策略，实证测算统计年度收益23.1%，超额基准中证800指数15%。 对冲策略历史回测结果如下所示： 4.3 策略最新推荐关注行业 下表展示策略近一年推荐行业组合及表现： 5 量化：资金流（北上资金净流入占市值比） 5.1 策略介绍 长期以来，主力资金流作为重要的衡量市场情绪指标的中高频数据得到投资者的广泛关注。除此之外，在金融市场逐渐开放的今天，以北上资金为代表的海外机构资金、以融资为代表的杠杆资金持续流入A股市场，不同资金流的流向代表了不同类型投资者对A股市场后续走向的观点。基于这一考虑，我们通过历史统计分析后，最终发现主力资金流及北上资金流具有一定的动量预测作用。（详见报告《FOF系列专题之十二：行业轮动策略在FOF中的实践》） 基于三类资金流及两类指标，我们发现以下两类资金流偏好度具有较强的预测能力： 主动流入资金流入比率——本月成分股主动流入资金额之和与本月成分股流通市值之和的比值。 北上资金增量流入比率——本月成分股北上资金持股量增量之和与本月成分股流通股本之和的比值。 策略设置：每个自然月末作为策略的起点，统计每个月个股资金流入量（额），根据月末指数成分股计算行业指数的主动流入资金流入比率以及北上资金增量流入比率，每期选择资金流偏好度最高的5个行业进行配置，并统计相应的策略表现。 5.2 策略历史表现回顾 投资标的：采用申万最新一级行业分类，共27个行业（剔除综合行业）。 对冲基准：申万一级27个行业指数的等权。 换仓频率：月度换仓，2016年12月至今，不考虑交易费用。 策略历史回测结果如下所示： 各期超配行业组合明细如下表所示，其中行业顺序按照相似阶段未来一期的行业涨跌幅从小到大排序。 5.3 策略最新推荐关注行业 2022年1月的北上资金流向上看，其中银行地产大幅流入，而医药、食品及电子等则大幅流出。 从短期资金流趋势角度，2月份建议关注银行、地产、化工、交运及有色。 6 量化：日历效应 6.1 策略介绍 基于行业供需周期等因素，行业轮动往往具有明显的日历效应。在本策略中，我们主要依据于以下两条逻辑筛选出当月份具有显著日历效应的行业： 1. 行业指数相对于申万一级指数等权基准（剔除综合行业）的超额收益胜率超过50%且行业指数的同一月份的平均月度超额收益为正； 2. 按照满足条件1的行业指数平均月度超额收益率进行排序，选出该月份表现前5的行业指数作为该月的配置行业指数组合。（若满足条件1的不足5个，则全部纳入组合） 日历效应策略是相对而言逻辑简单的策略，从样本内（2016年以前）的测算结果看，策略能获得较显著且稳定的超额收益。因而这里我们仅展示样本外的结果。 6.2 策略历史表现回顾 投资标的：申万一级行业，共27个行业（剔除综合行业），月度换仓。 策略对冲：27个行业等权基准。 训练期：训练期为2000年至2016年，2017年开始进行滚动训练（即2017年开始为样本外结果），其中滚动训练方法为，每个月按照所有可见历史数据重新测算行业的胜率及平均月度收益率。 策略历史回测结果如下所示： 6.3 策略最新推荐关注行业 基于每月滚动更新的日历效应，最新推荐关注行业如下所示。 7 综合策略 7.1 策略构建及历史表现 策略设置：每个月末交易日作为换仓时点，计算当期各行业综合景气指标，并记录景气度得分，将宏观事件策略、盈利预期策略、北上资金策略及日历效应策略的推荐行业转化为得分10分，并将得分最高的5个行业作为综合策略的超额组合。 7.2 策略最新推荐关注行业 依据于综合策略打分模型，当前最新行业得分情况如下： 风险提示 上述结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在宏观政策环境发生大幅改变以及市场风格突变下可能存在失效风险。以上推荐的行业仅从量化角度出发，不代表行业观点。 详细研究内容请参见广发金工专题报告 《行业轮动策略：景气回升叠加日历效应，关注农业有色》 法律声明： 本微信号推送内容仅供广发证券股份有限公司（下称“广发证券”）客户参考，其他的任何读者在订阅本微信号前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，广发证券不会因订阅本微信号的行为或者收到、阅读本微信号推送内容而视相关人员为客户。 完整的投资观点应以广发证券研究所发布的完整报告为准。完整报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券认为可靠，但广发证券不对其准确性或完整性做出任何保证，报告内容亦仅供参考。 在任何情况下，本微信号所推送信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。除非法律法规有明确规定，在任何情况下广发证券不对因使用本微信号的内容而引致的任何损失承担任何责任。读者不应以本微信号推送内容取代其独立判断或仅根据本微信号推送内容做出决策。 本微信号推送内容仅反映广发证券研究人员于发出完整报告当日的判断，可随时更改且不予通告。 本微信号及其推送内容的版权归广发证券所有，广发证券对本微信号及其推送内容保留一切法律权利。未经广发证券事先书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制、刊登、转载和引用，否则由此造成的一切不良后果及法律责任由私自翻版、复制、刊登、转载和引用者承担。

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