导语：行业轮动模型，目标在不同阶段寻找相对强势的行业，在行业配置中将收益最大化。行业轮动的驱动力来源广泛，包括行业景气驱动、宏观经济周期驱动、市场情绪驱动、动量驱动、政策驱动等等。我们将针对行业轮动，广泛选取角度，开启行业轮动系列长期研究专题。
　　因子测试：我们借鉴股票多因子模型研究中，单因子测试的因子IC分析方法论，考察换手率相关因子对于行业配置的有效性。因子IC结果显示，换手率斜率因子以月度、季度、半年度为计算频率的历史IC值负向明显，体现较长的计算周期中，当期换手率斜率因子和下期超额收益率一定程度上负相关性。其中以月度为计算周期的因子值效果更佳，单期IC绝对值大于0.3的占比更大。而换手率均值因子以周度、月度、季度、半年度为计算频率的历史IC值均正向明显，体现当期换手率斜率因子和下期超额收益率一定的正相关性。其中以月度为计算周期的因子值效果更佳，单期IC绝对值大于0.3的占比更大。
　　因子启示：1）换手率均值因子：换手率体现证券的交易热度，当期交易热度较高的行业，下期获得更高收益率的概率更高，换而言之，受资金追捧的行业更有可能收益上行。2）换手率斜率因子：换手率斜率体现一定的反转效应和拐点提示的作用。3）换手率的量能提示：成交量的放大往往代表市场观点分歧的扩大，缩量代表市场预期观点趋于一致。在持续低交易量的过程中，买方市场和卖方市场主流观点维持一致，行情大概率延续已有趋势。在成交量由低迷转放量的过程中，代表原来较为一致的市场观点发生分歧，买卖双方中一方的观点开始转向。因此，成交量的中枢上移预示供需关系的变化，有一定可能代表原有趋势的转折。
　　行业量能轮动策略：在下降趋势中的行业指数“放量”可能带来较高的未来收益率，反之，在上升趋势中的行业“放量”可能带来较低的未来收益率，另外持续的低成交量过程中行情大概率延续原有趋势。因此，我们通过筛选“底部放量”、“缩量上升”、剔除“顶部放量”的行业等权构建组合。由于此策略原理紧跟量的收缩和膨胀规律，称之为“量能”的变化规律，因此策略命名为“行业量能轮动策略”，下简称为策略。
　　回测效果：长期来看，策略相对于等权组合，年化收益高出4pct.+，夏普比高出近一倍，同时缩小最大回撤。剔除未建仓组合，各期踩中率平均值为60%，踩中率中位值为60%。为聚焦于行业轮动，我们采用申万一级行业指数作为回测标的，申万一级行业指数包含行业所有上市A股，体现行业beta，收敛个股alpha。行业量能轮动策略专注于行业轮动，回测中获得较为平稳的超额收益。实际操作中，为了获取更高的业绩弹性，可将策略建议配置的行业指数替换为行业龙头个股、高成长个股或者相关细分ETF。
　　风险提示：统计数据仅代表市场历史情况；模型依赖于历史数据；模型存在一定的误差；策略模型回测效果不代表未来使用效果；行业轮动同时受多方面因素影响，存在模型无法跟踪的情形。