月度行情回顾（2022-12-01至2022-12-30）12月小盘风格驱动A股二次探底，主流宽基指数中，上证50和沪深300分别上涨1.1%和0.5%，中证500及中证1000指数均下跌约4.7%。12月份行业板块出现较大分化，其中食品、休闲及商贸等涨幅靠前，而煤炭、地产及建装等跌幅较大。
　　指标监测：多维策略综合建议关注银行、地产、电气设备、家电、交运、通信及传媒等。上述行业的主要推荐逻辑来自景气度看涨、宏观事件及资金流入等因素综合叠加。风格及宽基指数方面，多维度策略综合推荐上证50，主要逻辑来自宏观事件驱动及月度效应。
　　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

研究报告全文：TablePage金融工程专题报告2023年1月1日证券研究报告金融工程TableTitle图宽基指数12月表现一览景气改善叠加年末效应关注金融地产等200000-100TableSummary报告摘要-20-200-40-30012月涨幅2022年涨幅右月度行情回顾至月小盘风格驱动股2022-12-012022-12-3012A-60-400二次探底主流宽基指数中上证50和沪深300分别上涨11和数据来源Wind广发证券发展研究中心中证及中证指数均下跌约05500100047图行业指数12月表现一览12月份行业板块出现较大分化其中食品休闲及商贸等涨幅靠前而150200煤炭地产及建装等跌幅较大100100指标监测多维策略综合建议关注银行地产电气设备家电交运5000通信及传媒等上述行业的主要推荐逻辑来自景气度看涨宏观事件及00-100通信电子汽车-50综合-200房地产资金流入等因素综合叠加计算机建筑材料食品饮料商业贸易农林牧渔家用电器交通运输国防军工机械设备风格及宽基指数方面多维度策略综合推荐上证50主要逻辑来自宏-100-300观事件驱动及月度效应-15012月涨幅2022年涨幅右-400数据来源Wind广发证券发展研究中心核心假设风险1上述结果通过历史数据统计建模和测算完成分析师TableAuthor史庆盛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SAC执证号S02605130700042以上推荐的行业仅从量化角度出发不代表行业观点020-66335133shiqingshenggfcomcn分析师罗军SAC执证号S0260511010004020-66335128luojungfcomcn分析师安宁宁SAC执证号S0260512020003SFCCENoBNW1790755-23948352anningninggfcomcn请注意史庆盛罗军并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人不可在香港从事受监管活动相关研究TableDocReport资金流入叠加年末效应关2022-12-01注科技金融消费识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明132TablePageText金融工程专题报告目录索引一行情回顾及策略框架5一行情回顾5二框架介绍5三最新观点6二多维度行业轮动策略8一宏观维度事件驱动8二中观景气度视角11三相对估值关注行业历史估值百分位13四资金流北上资金净流入占比14五盈利预测环比增速与业绩超预期18六日历效应21七综合策略23三多维度指数配置策略26一长线趋势策略26二宏观事件策略26三资金流策略27四盈利一致预期28五日历效应29六综合策略30四风险提示30识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明232TablePageText金融工程专题报告图表索引图1主要宽基指数2022年12月行情回顾5图2行业指数2022年12月行情回顾5图3宽基与行业轮动框架6图4宏观事件驱动的行业轮动原理8图5宏观事件驱动策略历史回测结果9图6宏观事件驱动的行业轮动原理11图7景气度策略历史回测结果12图8相对估值策略历史回测结果14图9行业资金流偏好度定义方法15图10北上资金流策略历史回测结果16图11主动资金流策略历史回测结果16图12主动资金流占比变化18图13北上资金流占比变化18图14行业一致预期与真实EPS示意图19图15基于EPS预期增速与预期偏差的轮动策略3表现20图16日历效应策略历史回测结果22图17综合策略历史回测结果24图18长线趋势策略历史回测结果26图19宏观事件驱动策略历史回测结果27图20指数北上资金流策略历史回测结果28图21一致预期策略历史回测结果29图22日历效应策略历史回测结果30表1最新综合打分截至2022-12-307表2指数综合策略最新结果8表3宏观事件驱动策略分年度表现截至2022123010表4宏观事件驱动策略历史当月超配行业组合明细10表5宏观事件驱动策略2022年12月底触发信号11表6景气度策略表现12表7景气度策略历史当月超配行业组合明细12表8行业最新景气度预测13表9相对估值策略分年度表现14表10资金流策略分年度表现17表11资金流策略逐月超配行业组合明细17表12基于EPS预期增速及偏差的轮动策略分年表现截至2022123020表13策略超配行业组合21表14日历效应策略分年度表现22表15日历效应策略最新关注行业23表16综合策略分年度表现截至2022123024识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明332TablePageText金融工程专题报告表17最新综合打分截至2022-12-3025表18指数宏观事件策略表现截至2022123026表19指数资金流策略表现截至2022123027表20指数一致预期策略表现截至2022123028表21指数日历策略表现截至2022123029表22指数综合策略最新结果30识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明432TablePageText金融工程专题报告一行情回顾及策略框架一行情回顾12月小盘风格驱动A股二次探底主流宽基指数中上证50和沪深300分别上涨11和05中证500及中证1000均下跌约47图1主要宽基指数2022年12月行情回顾上证50沪深300创业板指中证800中证1000中证500200011100501-5000-100-10-09-150-20-200-30-40-250-50-300-47-47-60-35012月涨幅2022年涨幅右数据来源广发证券发展研究中心Wind12月份行业板块出现较大分化其中食品休闲及商贸等涨幅靠前而煤炭地产及建装等跌幅较大图2行业指数2022年12月行情回顾150400300100200501000000-100汽车综合银行通信化工电子钢铁采掘-50传媒-200计算机房地产公用事业休闲服务商业贸易纺织服装农林牧渔家用电器轻工制造交通运输非银金融医药生物建筑材料电气设备国防军工机械设备有色金属建筑装饰食品饮料-300-100-400-150-50012月涨幅2022年涨幅右数据来源Wind广发证券发展研究中心二框架介绍本报告为完善的权益指数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识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明532TablePageText金融工程专题报告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图3宽基与行业轮动框架数据来源Wind广发证券发展研究中心三最新观点多维策略综合建议关注银行地产电气设备家电交运通信及传媒等上述行业的主要推荐逻辑来自景气度看涨宏观事件及资金流入等因素综合叠加识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明632TablePageText金融工程专题报告表1最新综合打分截至2022-12-301月行业打分结果行业汇总景气度宏观事件相对低估北上资金主动资金预期调高日历效益银行31501150055010房地产302610310000100电气设备25281530100000家用电器2491990050010交通运输2345850100500通信22861290100000传媒22391240000010非银金融2220122005500机械设备21711170000100采掘20891090100000商业贸易2000200000000医药生物1942940000100食品饮料1869137000500休闲服务1780178000000电子1711710000010计算机1593590000010农林牧渔1579108000500建筑材料146897005000有色金属1428430100000国防军工1377138000000化工1236124000000轻工制造1109111000000纺织服装91191000000公用事业88789000000建筑装饰78278000000钢铁71271000000综合00000000000汽车00000000000数据来源Wind广发证券发展研究中心识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明732TablePageText金融工程专题报告风格及宽基指数方面多维度策略综合推荐上证50主要逻辑来自宏观事件驱动及月度效应表2指数综合策略最新结果1月宽基指数打分结果行业汇总长期趋势宏观事件北上资金业绩预期日历效益上证5020000100010创业板指1000001000中证5001000000100中证100000000000沪深30000000000中证80000000000数据来源Wind广发证券发展研究中心二多维度行业轮动策略一宏观维度事件驱动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图宏观事件驱动的行业轮动原理4数据来源Wind广发证券发展研究中心识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明832TablePageText金融工程专题报告图5宏观事件驱动策略历史回测结果超额收益率右策略净值基准净值超额净值120012010010008080060406002040000-20200-4000-6020101292009123201113120121312013131201413020151302016129201712620181312019131202012320211292022128数据来源Wind广发证券发展研究中心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07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年至20092019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识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明932TablePageText金融工程专题报告表3宏观事件驱动策略分年度表现截至20221230累计超额收益超额胜率超额最大回撤全样本304978897620095139170020104291000002011375100000201238710000020134461000002014366100000201544610000020162268331320173061000002018391100000201913358318202087667602021-26426420222647527数据来源Wind广发证券发展研究中心各期超配行业组合明细如下表所示表4宏观事件驱动策略历史当月超配行业组合明细日期当月超配行业组合当月超额收益率20220531化工有色金属医药生物交通运输休闲服务计算机汽车17920220630化工有色金属医药生物房地产休闲服务银行汽车03720220731化工有色金属房地产休闲服务综合建筑装饰汽车0820220831有色金属交通运输休闲服务国防军工银行汽车-1820220930农林牧渔有色金属电子房地产休闲服务计算机汽车-1220221031钢铁有色金属纺织服装交通运输房地产休闲服务汽车-1220221130有色金属家用电器交通运输房地产休闲服务计算机机械设备111月最新推荐房地产数据来源Wind广发证券发展研究中心3策略最新建议关注行业根据最新一期2022年12月末的宏观事件触发情况仅有房地产行业触发识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1032TablePageText金融工程专题报告宏观事件表5宏观事件驱动策略2022年12月底触发信号最新超配行业触发事件有色金属百城住宅平均价格一线城市连续下跌3期数据来源Wind广发证券发展研究中心二中观景气度视角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图6宏观事件驱动的行业轮动原理数据来源Wind广发证券发展研究中心策略设置月末交易日作为策略起点计算当期各行业综合景气指标最低行业得分为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73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N5进行超配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识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1132TablePageText金融工程专题报告图7景气度策略历史回测结果80012基准指数超额收益率右策略净值70010低配组合策略相对净值60085006400430022000100-200-42008123120120630200608312007033120071031200805312009073120100228201009302011043020111130201301312013083120140331201410312015053120151231201607312017022820170930201804302018113020190630202001312020083120210331202110312022053120221231数据来源Wind广发证券发展研究中心表6景气度策略表现组合类型行业等权日期区间20060831-20221231月度胜率776年化超额175年化波动72信息比率243最大回撤61月换手率543持仓数量7数据来源Wind广发证券发展研究中心各期超配行业组合明细如下表所示表7景气度策略历史当月超配行业组合明细超配行业组合组合超额收益20220731汽车电气设备国防军工有色金属机械设备农林牧渔化工25120220831汽车通信电气设备商业贸易电子农林牧渔食品饮料30620220930采掘通信商业贸易国防军工汽车电气设备非银金融03120221031国防军工电气设备商业贸易农林牧渔休闲服务采掘机械设备24620221130商业贸易休闲服务电气设备机械设备通信采掘国防军工25820221230商业贸易休闲服务电气设备国防军工食品饮料通信传媒数据来源Wind广发证券发展研究中心3策略最新建议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识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1232TablePageText金融工程专题报告表8行业最新景气度预测行业名称1月预测景气度涨幅商业贸易30休闲服务23电气设备14国防军工09食品饮料08通信06传媒04化工04非银金融03机械设备02银行01轻工制造-01采掘-01农林牧渔-02房地产-04家用电器-05建筑材料-06医药生物-06纺织服装-08公用事业-08交通运输-10建筑装饰-12钢铁-14电子-15计算机-19有色金属-24汽车-39数据来源Wind广发证券发展研究中心三相对估值关注行业历史估值百分位1策略介绍计算并观察各行业PETTM处于过去2年的相对百分位对PE百分位进行排序从低到高选取低于当期横截面15分位的行业作为超配行业组合2策略历史表现回顾投资标的采用申万一级行业分类共28个行业对冲基准申万一级28个行业指数的等权识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1332TablePageText金融工程专题报告换仓频率月度换仓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图8相对估值策略历史回测结果1816141210806超额累计低估值组合收益行业等权组合收益数据来源Wind广发证券发展研究中心策略分年度表现如下表9相对估值策略分年度表现超额收益策略收益基准收益全样本年化87108142017142813201897-226-2992019052472402020155408222202113717026202226-195-213数据来源Wind广发证券发展研究中心截至12月底两年估值百分位排后15的行业分别为煤炭交运通信有色电气设备等四资金流北上资金净流入占比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识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1432TablePageText金融工程专题报告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图9行业资金流偏好度定义方法数据来源Wind广发证券发展研究中心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识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1532TablePageText金融工程专题报告图10北上资金流策略历史回测结果1808016060401402012000100-20080-40060-602017092920180928201612302017033120170630201712292018033020180629201812282019032920190628201909302019123120200331202006302020093020201231202103312021063020210930202112312022033120220630超额收益率右轮动策略净值等权净值超额净值数据来源Wind广发证券发展研究中心图11主动资金流策略历史回测结果22012020090180601603014000120-30100080-60060-902017063020180629201612302017033120170929201712292018033020180928201812282019032920190628201909302019123120200331202006302020093020201231202103312021063020210930202112312022033120220630超额收益率右轮动策略净值等权净值超额净值数据来源Wind广发证券发展研究中心识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1632TablePageText金融工程专题报告表10资金流策略分年度表现北上资金增量流入比率主动流入资金流入比率时间超额收益胜率最大回撤超额收益胜率最大回撤全样本年化74614-150111632-652017170750-25239750-20201863750-5987667-652019-84250-10657500-432020221833-2359583-352021-16417-52-02500-1342022-43429-10459714-36数据来源Wind广发证券发展研究中心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表11资金流策略逐月超配行业组合明细超额超额日期北上资金流策略行业组合主动资金流策略行业组合收益率收益率20227电子公用事业电力设备传媒通信05煤炭钢铁交通运输国防军工银行2220228食品饮料公用事业电力设备通信机械设备煤炭公用事业交通运输银行非银金融20229家用电器食品饮料国防军工通信银行采掘家用电器公用事业国防军工银行202210医药生物电气设备电子计算机机械设备计算机国防军工通信医药生物电子202211家用电器食品饮料公用事业银行非银金融钢铁食品饮料房地产银行非银金融202212家用电器社会服务建筑材料银行非银金融农林牧渔食品饮料交通运输银行非银金融数据来源Wind广发证券发展研究中心3策略最新推荐关注行业从2022年12月的资金流向上看主动资金与北上资金依然分化其中主动资金依然维持流出趋势家用电器食品饮料公用事业银行非银金融等行业流出比率相对较低北上资金则整体流入其中上月北上加速流入钢铁食品饮料房地产银行及非银金融等识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1732TablePageText金融工程专题报告基于主动资金流观察建议关注净流出比率相对较低的行业农林牧渔食品饮料交运设备银行非银金融等图12主动资金流占比变化1000煤炭钢铁电子传媒通信银行汽车房地产计算机基础化工有色金属家用电器食品饮料纺织服饰轻工制造医药生物公用事业交通运输商贸零售社会服务建筑材料建筑装饰电力设备国防军工非银金融机械设备-10农林牧渔-20-3011月主动资金流比率12月主动资金流比率数据来源Wind广发证券发展研究中心基于北上资金流观察建议关注净流入比率较高的行业家用电器社会服务建筑材料银行及非银金融等图13北上资金流占比变化584838281808-02电子煤炭钢铁传媒通信银行汽车房地产计算机交通运输农林牧渔基础化工有色金属家用电器食品饮料纺织服饰轻工制造医药生物公用事业商贸零售社会服务建筑材料建筑装饰电力设备国防军工非银金融机械设备11月北上资金流比率12月北上资金流比率数据来源Wind广发证券发展研究中心1000五盈利预测环比增速与业绩超预期煤炭钢铁电子传媒通信银行汽车计算机房地产基础化工有色金属家用电器食品饮料纺织服饰轻工制造医药生物公用事业交通运输商贸零售社会服务建筑材料建筑装饰电力设备国防军工非银金融机械设备1策略介绍-10农林牧渔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-20A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识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明-30183211月主动资金流比率12月主动资金流比率TablePageText金融工程专题报告报告分析了A股行业一致预期EPS与涨跌幅走势关系并分别构造了4个相关行业因子即行业涨跌幅排名因子PRICER行业预期EPS增速排名因子ESTEPSR行业预期EPS偏差排名因子EPSESTERRORR行业趋势强弱排名因子PRICEMAR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图14行业一致预期与真实EPS示意图数据来源Wind广发证券发展研究中心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ESTEPSR行业涨跌幅排名因子PRICER以及行业趋势强度排名因子PRICEMAR构造行业轮动因子EPSF1ESTEPSR-PRICERPRICEMAR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M32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ESTEPSR行业涨跌幅排名因子PRICER构造行业轮动因子EPSF2ESTEPSR-PRICER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N13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识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1932TablePageText金融工程专题报告到新的行业组合在非年报披露月份策略3等同于策略12策略历史表现回顾调仓周期1个月日期区间2013年1月以来策略基准中证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化收益16超额基准中证800指数75对冲策略历史回测结果如下所示图15基于EPS预期增速与预期偏差的轮动策略3表现450中证800策略3策略3超额中证800400350300250200150100050000数据来源Wind广发证券发展研究中心表基于预期增速及偏差的轮动策略分年表现截至12EPS20221230策略3收益中证800策略3超额全样本年化17390762013133-852482014502483-2120154221492332016-107-133452017114147-282018-344-274-9320193773373420204192581412021135-081112022-322-266-83数据来源Wind广发证券发展研究中心识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明2032