相似预期差行业轮动模型
　　最新配置观点：石油石化、电力及公用事业、煤炭、钢铁、建筑、传媒
　　上月组合收益表现：2023年2月，组合月度收益1.68%，相较于行业等权指数超额收益0.43%。2月行业配置为：食品饮料、石油石化、煤炭、钢铁、基础化工、建材。其中石油石化贡献超额收益0.66%，煤炭贡献超额收益1.53%，钢铁贡献超额收益3.02%。
　　分析师预期边际变化行业轮动模型
　　最新配置观点：食品饮料、银行、电新、农林牧渔、消费者服务、通信
　　上月组合收益表现：2023年2月，组合月度收益-1.61%，相较于行业等权指数超额收益-2.21%。2月行业配置为：煤炭、电力设备及新能源、汽车、农林牧渔、石油石化、食品饮料。其中煤炭贡献超额收益1.53%。
　　交易集中度因子行业轮动模型
　　最新配置观点：建材、家电、农林牧渔
　　上月组合收益表现：2023年2月，组合月度收益0.58%，相较于行业等权指数超额收益-0.67%。2月行业配置为：建材(0.11%)、家电(1.16%)、农林牧渔(0.45%)。其中建材贡献超额收益-1.13%。
　　ETF组合构建
　　最新ETF行业组合配置：银行、食品饮料、家电、建材、农林牧渔、钢铁、公用、新能源车与智能车、煤炭。
　　风险提示
　　本报告结论完全基于公开的历史数据，若未来市场环境发生变化，因子的实际表现可能与本文的结论有所差异，同时可能存在第三方数据提供不准确风险。ETF组合不构成投资收益的保证或投资建议，基金产品的表现受宏观环境、市场波动、风格转换等多重因素影响，存在一定波动风险，投资者需充分认知自身风险偏好以及风险承受能力，基金有风险，投资需谨慎。
　　

研究报告全文：2023TableReportInfo年03月02日证券研究报告金融工程动态报告行业配置报告2023年3月行业配置策略与ETF组合构建摘要西南证券研究发展中心TableSummary相似预期差行业轮动模型TableAuthor分析师郑琳琳最新配置观点石油石化电力及公用事业煤炭钢铁建筑传媒执业证号S1250522110001电话13127711820上月组合收益表现2023年2月组合月度收益168相较于行业等权指邮箱zhengllswsccomcn数超额收益0432月行业配置为食品饮料石油石化煤炭钢铁基联系人盛宝丹础化工建材其中石油石化贡献超额收益066煤炭贡献超额收益153电话17761229406钢铁贡献超额收益302邮箱sbdyswsccomcn分析师预期边际变化行业轮动模型联系人王天业电话17308103116最新配置观点食品饮料银行电新农林牧渔消费者服务通信邮箱wtyswsccomcn27582上月组合收益表现2023年2月组合月度收益-161相较于行业等权指相关研究数超额收益-2212月行业配置为煤炭电力设备及新能源汽车农林1汇添富赵剑积极布局科技制造超额牧渔石油石化食品饮料其中煤炭贡献超额收益153收益显著2023-03-01交易集中度因子行业轮动模型2泰信基金黄潜轶偏好价值成长超额收益优异稳定2023-03-01最新配置观点建材家电农林牧渔3国联安基金潘明聚焦个股长期成长反弹进攻能力强2023-02-23上月组合收益表现2023年2月组合月度收益058相较于行业等权指4泰信中小盘精选投资价值分析数超额收益-0672月行业配置为建材011家电116农林牧渔2023-02-17045其中建材贡献超额收益-1135双碳持续催化绿电50ETF大有可为2023-02-16ETF组合构建6工银瑞信李昱行业配置均衡超额收最新ETF行业组合配置银行食品饮料家电建材农林牧渔钢铁益优异稳定2023-02-09公用新能源车与智能车煤炭7港股科技互联相关主题ETF多维度对比分析2023-01-25风险提示8华夏恒生互联网科技业ETF投资价值分析2023-01-10本报告结论完全基于公开的历史数据若未来市场环境发生变化因子的实际9基于权益基金共同资金流的选股因子表现可能与本文的结论有所差异同时可能存在第三方数据提供不准确风险研究2023-01-06ETF组合不构成投资收益的保证或投资建议基金产品的表现受宏观环境市10财通基金金梓才行业轮动明显具备场波动风格转换等多重因素影响存在一定波动风险投资者需充分认知自较强进攻能力2023-01-05身风险偏好以及风险承受能力基金有风险投资需谨慎请务必阅读正文后的重要声明部分2023年3月行业配置报告目录前言11基于相似预期差因子的行业轮动模型111模型介绍112历史回测213策略跟踪22基于分析师预期边际变化的行业轮动模型421模型介绍422历史回测423策略跟踪43基于交易集中度的行业轮动模型631模型介绍632历史回测633策略跟踪74模型汇总941观点汇总942情景分析95ETF组合构建96风险提示11请务必阅读正文后的重要声明部分2023年3月行业配置报告图目录图1行业维度相似预期差因子IC统计图2图2近一年相似预期差行业轮动策略月度收益3图3相似预期差多头策略与市场指数净值变化图3图4动态分析师预期因子IC统计图4图5近一年动态分析师预期行业轮动策略月度收益5图6动态分析师预期多头策略与市场指数净值变化图5图7交易集中度因子IC统计图7图82022年交易集中度行业轮动策略月度收益8图9交易集中度多头策略与市场指数净值变化图8表目录表1相似预期差因子信息系数分析结果2表2相似预期差行业轮动策略收益表现2016年12月至2023年2月2表3相似预期差行业轮动策略推荐行业3表4动态分析师预期因子信息系数分析结果4表5动态分析师预期行业轮动策略收益表现2016年12月至2023年2月5表6动态分析师预期行业轮动策略推荐行业6表7交易集中度因子信息系数分析结果7表8交易集中度策略收益表现2018年1月至2023年2月7表9交易集中度行业轮动策略推荐行业8表10行业轮动模型配置观点9表11策略情景分析9表122023年3月ETF组合相关基金标的9请务必阅读正文后的重要声明部分2023年3月行业配置报告前言本篇我们基于基于相似股票历史收益的选股因子研究2022年05月20日基于集中度识别拥挤交易的行业轮动策略2022年01月26日构建的行业轮动模型定期更新月度行业配置观点并对策略历史表现进行了持续跟踪在此基础上构建行业ETF组合策略1基于相似预期差因子的行业轮动模型11模型介绍相似预期差因子的核心逻辑是寻找相似股票表现优异但其本身尚未大涨的个股相似预期差因子值的计算方法如下首先我们要通过股票距离来刻画股票间的相似性从而筛选出相似股票具体而言我们将股与股在时刻的距离定义为二者在市盈率行业相对值净资产收益率资产增长率之间的欧氏距离其中为股在月末的市盈率行业相对值为股截止月末已披露的最新报告期的净资产收益率为股截止月末已披露的最新报告期的资产增长率市盈率行业相对值的具体算法如下其中为股在月末的市盈率为股所属行业在月末的平均市盈率为股所属行业在月末的市盈率的标准差给定股票距离的阈值相似预期差因子定义为同股票在时刻距离小于阈值的全部只股票过去一个月历史收益率的市值加权平均值与该股上一个月历史收益率之差其中代表股以市值加权的权重代表股月的收益率相较于个股层面构建相似预期差因子行业视角下构造相似预期差因子的方法有所不同在时刻在每个中信一级行业内根据每只股票历史收益率的大小筛选出所有过去一个月收益跑赢万得全A指数的个股计算每只股票的相似预期差因子值相似预期差因子值的算数平均即为该行业的相似预期差因子值请务必阅读正文后的重要声明部分12023年3月行业配置报告12历史回测在样本期201612-20232内行业维度下相似预期差因子具备较强的行业筛选能力相似股预期差因子的IC均值为011IC与均值同向的比例为5676ICIR为035表1相似预期差因子信息系数分析结果因子IC均值IC标准差t统计量IC胜率IR比率相似预期差因子0110303015676035数据来源Wind西南证券整理图1行业维度相似预期差因子IC统计图1908806704602504-023-042-061-0802017-102018-072019-042020-042021-012021-102022-012022-102017-012017-042017-072018-012018-042018-102019-012019-072019-102020-012020-072020-102021-042021-072022-042022-072023-01ICIC累计右轴数据来源Wind西南证券整理13策略跟踪样本期内根据相似预期差因子构建的多头Top6组合表现全面优于万得全A指数与行业等权指数策略年化收益率为1282年化波动率为018累计净值为191收益波动比070最大回撤率25表2相似预期差行业轮动策略收益表现2016年12月至2023年2月行业轮动策略年化收益率年化波动率累计净值收益波动比最大回撤率相似预期差因子128201819107025万得全A45201712002631中信一级行业等权37301811402032数据来源Wind西南证券整理请务必阅读正文后的重要声明部分22023年3月行业配置报告图2近一年相似预期差行业轮动策略月度收益15431021500-1-2-5-3-4-10-5-15-62022-032022-042022-052022-062022-072022-082022-092022-102022-112022-122023-012023-02多头策略行业等权超额收益右轴数据来源Wind西南证券整理图3相似预期差多头策略与市场指数净值变化图25100920080715060510040305020100002017-062017-092018-122019-032019-062020-092020-122022-032022-062022-092016-122017-032017-122018-032018-062018-092019-092019-122020-032020-062021-032021-062021-092021-122022-12相对净值右轴多头策略行业等权数据来源Wind西南证券整理表3相似预期差行业轮动策略推荐行业日期相似预期差行业轮动策略推荐行业组合收益超额收益2023年3月石油石化电力及公用事业煤炭钢铁建筑传媒2023年2月食品饮料099石油石化190煤炭277钢铁426基础化工007建材0111680442023年1月银行4非银行金融11家电9交通运输2农林牧渔2纺织服装3520-0522022年12月银行1纺织服装1非银行金融-1食品饮料11家电1石油石化-51343502022年11月交通运输8建筑14传媒14钢铁8商贸零售19汽车811922132022年10月银行-9家电-12石油石化-8医药6食品饮料-22纺织服装-4-837-528数据来源Wind西南证券整理请务必阅读正文后的重要声明部分32023年3月行业配置报告2基于分析师预期边际变化的行业轮动模型21模型介绍我们选用近一月一致预测每股收益变化率近三月一致预测三月每股收益变化率近一月一致预测每股收益未来十二个月变化率近三月一致预测每股收益未来十二个月变化率通过行业内市值加权构建动态分析师预期因子为了淡化个股绝对变化水平客观刻画行业整体景气度我们采用打分法进行因子复合具体操作为首先根据一致预期边际变化的正负进行打分一致预期上调记1下调记-1一致预期边际变化大于1记1小于-1记-1加总以上得分在中信一级行业内采用市值加权计算平均分就可以得到因子值22历史回测在样本期201612-20232内动态分析师预期因子具备显著的行业筛选能力因子的IC均值为008IC与均值同向的比例为6216ICIR为031表4动态分析师预期因子信息系数分析结果因子IC均值IC标准差t统计量IC胜率IR比率动态分析师预期因子0080262706216031数据来源Wind西南证券整理图4动态分析师预期因子IC统计图088067604502403-022-041-0602017-102018-072019-042020-042021-012021-102022-012022-102017-012017-042017-072018-012018-042018-102019-012019-072019-102020-012020-072020-102021-042021-072022-042022-072023-01ICIC累计右轴数据来源Wind西南证券整理23策略跟踪请务必阅读正文后的重要声明部分42023年3月行业配置报告样本期内相较于万得全A指数与行业等权指数根据动态分析师预期因子构建的多头Top6组合可以获得显著的超额收益策略年化收益率为1080年化波动率为020累计净值为165收益波动比049最大回撤率34表5动态分析师预期行业轮动策略收益表现2016年12月至2023年2月行业轮动策略年化收益率年化波动率累计净值收益波动比最大回撤率动态分析师预期因子109702016705433万得全A44801711902631中信一级行业等权37301811402132数据来源Wind西南证券整理图5近一年动态分析师预期行业轮动策略月度收益153210105-10-2-3-5-4-5-10-6-15-72022-032022-042022-052022-062022-072022-082022-092022-102022-112022-122023-012023-02多头策略行业等权超额收益右轴数据来源Wind西南证券整理图6动态分析师预期多头策略与市场指数净值变化图25100920080715060510040305020100002017-062017-092018-122019-032019-062020-092020-122022-032022-062022-092016-122017-032017-122018-032018-062018-092019-092019-122020-032020-062021-032021-062021-092021-122022-12相对净值右轴多头策略行业等权数据来源Wind西南证券整理请务必阅读正文后的重要声明部分52023年3月行业配置报告表6动态分析师预期行业轮动策略推荐行业日期动态分析师预期行业轮动策略推荐行业组合收益超额收益2023年03月食品饮料银行电力设备及新能源农林牧渔消费者服务通信2023年02月煤炭277电新-510银行-365食品饮料099汽车-124农林牧渔045-161-2212023年01月煤炭6电力设备及新能源9汽车7农林牧渔2石油石化7食品饮料66040322022年12月电力设备及新能源-4农林牧渔1煤炭-10汽车-7银行1通信-4-374-1632022年11月煤炭7电力设备及新能源2汽车8农林牧渔5石油石化10建筑14785-1932022年10月煤炭-13电力设备及新能源-0银行-9农林牧渔-6食品饮料-22汽车-2-882-628数据来源Wind西南证券整理3基于交易集中度的行业轮动模型31模型介绍交易集中度通过分析过去一段时间行业指数收益率数据的波动性和关联性推断行业拥挤交易程度首先利用我国股票市场中信一级行业收益率样本矩阵使用主成分分析法PCA计算整个市场的吸收比率以及各个行业的集中度其次在主成分分析之前使用衰退指数的权重和行业流通市值的平方根对行业收益率进行加权并进行标准化使用主成分分析法PCA得到特征向量的吸收比率为221吸收比率含义为t-T时间内所有行业的收益总波动能够被j特征向量所解释的比率其中22N表示总行业个数代表j特征向量的方差也就是第j个特征值表示i行业的方差以行业向量在特征向量上的暴露系数的绝对值为权重行业交易集中度指标为111其中表示t时刻j特征向量的吸收比率表示t时刻i行业在j特征向量上的暴露n表示吸收比率中特征向量的个数N表示总行业个数最后对行业交易集中度指标C进行250个交易日的z-score标准化得到本文的交易集中度因子32历史回测在样本期201801-20232内交易集中度因子具备显著的行业筛选能力因子的IC均值为0082IC与均值同向的比例为6935ICIR为0362023年2月因子的IC均值为-041请务必阅读正文后的重要声明部分62023年3月行业配置报告表7交易集中度因子信息系数分析结果因子IC均值IC标准差t统计量IC胜率IR比率交易集中度因子0080222876935036数据来源Wind西南证券整理图7交易集中度因子IC统计图066045402302-021-040-06-1ICIC累计右轴数据来源Wind西南证券整理33策略跟踪样本期内根据交易集中度因子构建的多头Top3组合表现优于万得全A指数与行业等权指数策略年化收益率为1304累计净值为188收益波动比069表8交易集中度策略收益表现2018年1月至2023年2月行业轮动策略年化收益率年化波动率累计净值收益波动比最大回撤率交易集中度因子130418991880691998万得全A26218751140142952中信一级行业等权25318731140142987数据来源Wind西南证券整理请务必阅读正文后的重要声明部分72023年3月行业配置报告图82022年交易集中度行业轮动策略月度收益156510453201-50-1-10-2-15-32022-012022-022022-032022-042022-052022-062022-072022-082022-092022-102022-112022-122023-012023-02多头策略行业等权超额收益右轴数据来源Wind西南证券整理图9交易集中度多头策略与市场指数净值变化图2008180716061405120410030802060401020000012018-032018-052018-072018-092020-032020-052020-072020-092022-032022-052022-072022-092018-012018-112019-012019-032019-052019-072019-092019-112020-012020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-112023-01相对净值右轴多头策略行业等权数据来源Wind西南证券整理表9交易集中度行业轮动策略推荐行业日期推荐行业组合收益超额收益2023年03月建材家电农林牧渔2023年02月建材011家电116农林牧渔045058-0672023年01月非银行金融874建材866银行3136850622023年12月建材-356家电143食品饮料11072985152022年11月建材1880交通运输816通信2859940152022年10月交通运输-290通信641电力设备及新能源-0321064152022年09月交通运输-274通信银行-932-172-460276请务必阅读正文后的重要声明部分82023年3月行业配置报告日期推荐行业组合收益超额收益2022年08月国防军工-433通信-186电力及公用事业-087-235-0432022年07月电力及公用事业550国防军工139通信165285515数据来源Wind西南证券整理4模型汇总41观点汇总表10行业轮动模型配置观点行业轮动模型2023年3月行业配置观点相似预期差行业轮动模型石油石化电力及公用事业煤炭钢铁建筑传媒分析师预期边际变化的行业轮动模型食品饮料银行电力设备及新能源农林牧渔消费者服务通信交易集中度识别热点行业的行业轮动模型建材家电农林牧渔数据来源西南证券42情景分析表11策略情景分析情景分类样本区间相似预期差分析师预期交易集中度行业等权快速下跌20185-2018127-37-23强劲反弹20191-20193-40430震荡下行20194-202033412-8快速上涨20204-2020872-130震荡上行20209-2021123624512快速下跌20221-20224243-19强劲反弹20225-202260-1115快速下跌20227-202210-5-411-14震荡上行202211-至今3-6616数据来源万得西南证券整理注策略收益为相较于行业等权的超额收益5ETF组合构建表122023年3月ETF组合相关基金标的行业名称基金代码基金简称基金全称基金份额512690SH酒ETF鹏华中证酒ETF11880515710SH食品ETF华宝中证细分食品饮料产业主题ETF1074食品饮料515170SH食品饮料华夏中证细分食品饮料产业主题ETF4742159843SZ食品饮料招商国证食品饮料ETF300159736SZ饮食ETF天弘中证食品饮料ETF6457家电159996SZ家电ETF国泰中证全指家电ETF2083请务必阅读正文后的重要声明部分92023年3月行业配置报告行业名称基金代码基金简称基金全称基金份额561120SH家电ETF富国中证全指家用电器ETF138560880SH家电基金广发中证全指家用电器ETF864512700SH银行基金南方中证银行ETF1643512800SH银行ETF华宝中证银行ETF6270512820SH银行股基汇添富中证银行ETF385515020SH华夏银基华夏中证银行ETF565银行512730SH银行FUND鹏华中证银行ETF155515290SH银行TH天弘中证银行ETF5985159887SZ银行ETF富国中证800银行ETF470516310SH银行指基易方达中证银行ETF179159827SZ农业50银华中证农业主题ETF136159825SZ农业ETF富国中证农业主题ETF2463516550SH农业ETF嘉实中证大农业ETF150516810SH农业华夏中证农业主题ETF220农林牧渔159867SZ畜牧ETF鹏华中证畜牧养殖ETF620159865SZ养殖ETF国泰中证畜牧养殖ETF4266516760SH养殖ETF平安中证畜牧养殖ETF169516670SH畜牧养殖招商中证畜牧养殖ETF567159745SZ建材ETF国泰中证全指建筑材料ETF999建筑材料516750SH建材ETF富国中证全指建筑材料ETF118159611SZ电力ETF广发中证全指电力公用事业ETF2294159625SZ绿色电力ETF嘉实国证绿色电力ETF339电力及公用事业561560SH电力ETF华泰柏瑞中证全指电力公用事业ETF106561700SH电力基金博时中证全指电力公用事业ETF154钢铁515210SH钢铁ETF国泰中证钢铁ETF1226煤炭515220SH煤炭ETF国泰中证煤炭ETF2124515700SH新能车平安中证新能源汽车产业ETF2577515030SH新汽车华夏中证新能源汽车ETF5548159806SZ新能车国泰中证新能源汽车ETF2166新能源车159824SZ新能汽车博时新能源汽车ETF241516660SH新能汽车华安中证新能源汽车ETF418516390SH电动车汇添富中证新能源汽车ETF400159637OF新能源车龙头ETF西藏东财中证新能源汽车ETF1645515250SH智能汽车富国中证智能汽车主题ETF874516520SH智能驾驶华泰柏瑞中证智能汽车ETF176516590SH电动汽车易方达中证智能电动汽车ETF133智能汽车159888SZ智能车华夏中证智能汽车ETF128516380SH智能电动车ETF华宝中证智能电动汽车ETF160159720SZ泰康智能电车ETF泰康中证智能电动汽车ETF113159889SZ智能汽车ETF国泰中证智能汽车主题ETF153数据来源万得西南证券整理截止日期2023年2月28日注各行业主题ETF选择基金份额大于1亿展示请务必阅读正文后的重要声明部分102023年3月行业配置报告6风险提示本报告结论完全基于公开的历史数据若未来市场环境发生变化因子的实际表现可能与本文的结论有所差异同时可能存在第三方数据提供不准确风险ETF组合不构成投资收益的保证或投资建议基金产品的表现受宏观环境市场波动风格转换等多重因素影响存在一定波动风险投资者需充分认知自身风险偏好以及风险承受能力基金有风险投资需谨慎请务必阅读正文后的重要声明部分112023年3月行业配置报告分析师承诺本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师报告所采用的数据均来自合法合规渠道分析逻辑基于分析师的职业理解通过合理判断得出结论独立客观地出具本报告分析师承诺不曾因不因也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接获取任何形式的补偿投资评级说明报告中投资建议所涉及的评级分为公司评级和行业评级另有说明的除外评级标准为报告发布日后6个月内的相对市场表现即以报告发布日后6个月内公司股价或行业指数相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准其中A股市场以沪深300指数为基准新三板市场以三板成指针对协议转让标的或三板做市指数针对做市转让标的为基准香港市场以恒生指数为基准美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准买入未来6个月内个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在20以上持有未来6个月内个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于10与20之间公司评级中性未来6个月内个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10与10之间回避未来6个月内个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-20与-10之间卖出未来6个月内个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在-20以下强于大市未来6个月内行业整体回报高于同期相关证券市场代表性指数5以上行业评级跟随大市未来6个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