本报告导读：
　　基于中周期样本的MVO模拟组合跑赢市场，回测年化超额收益6.3%；引入自适应的可变周期权重进行第一轮增强后，超额收益提升至8.5%。基于周期模型引入可变风险偏好系数进行第二轮增强后，超额收益提升至13.7%。10月MVO策略推荐组合包含煤炭、食饮、农业，其中煤炭和AIA-Timing策略10月多头组合存在共振。
　　摘要：
　　基于1年期样本的MVO模拟组合表现最佳，年化超额收益6.3%。选择合适的历史数据样本长度是应用MVO指导月度行业轮动的第一关。我们发现采用长周期（7年）样本数据的MVO组合跑平市场，采用短周期（60日）样本数据的MVO组合跑输市场，只有采用中周期（1年）样本数据的MVO组合跑赢市场。
　　引入自适应的可变周期权重进行第一轮增强，年化超额收益提升至8.5%。考虑到若只采信中周期MVO，我们会错失长周期MVO所能提供的某些有价值信息，尤其当市场阶段性更关注行业长期风险收益特征时。为避免信息浪费，我们设计了一种自适应的可变周期权重策略，对不同周期的信息加以灵活利用。
　　引入可变风险偏好系数进行第二轮增强，年化超额收益进一步提升至13.7%。投资者的风险偏好随着宏观周期状态而波动的，我们根据周期模型相关结论设置可变的风险偏好系数（tau）；在滞胀和衰退象限中提高tau值，在复苏和过热象限中降低tau值；采用可变tau的中长期MVO组合表现更优，月胜率接近64%。
　　 10月MVO模型推荐组合包含煤炭、食饮、农业。作为另类视角，MVO行业轮动策略可以和我们的AIA-Timing行业轮动策略形成有效互补，从而使得“配置铁三角研究框架”（1、资产配置模型，2、投资时钟模型，3、多因子模型）在行业配置层面上实现了串联。基于9月底数据的“可变tau中长期MVO模拟组合”最优解包括：煤炭、食品饮料和农业，占比各1/3，其中煤炭和AIA-Timing策略的10月多头组合产生了共振，短期可继续看好。
　　风险提示：模型主观性，历史数据有偏，回测时间较短，模型失效。