开源金工基金行业轮动因子构建框架
　　本文中，我们基于基金持仓的高频监测模型，高频测算基金的行业持仓信息，并结合Brison归因评价基金行业配置能力，优选短期行业配置能力强的基金，多维度构建行业轮动因子。
　　基于基金行业轮动因子构建框架，首先，通过基金初筛获取初始基金池；通过Brison归因评价基金短期行业配置收益，基金分域得到优选基金；基于单只基金持仓信息，刻画基金持仓在行业上的动态变化，构建单基金行业信号；将优选基金的行业信号合成，得到行业轮动因子。
　　行业定价权提升则行业未来上涨动能更强
　　本文选取基金的行业持仓市值占成交额比例，作为基金的行业定价权指标。通过历史偏离度与历史分位点，衡量单基金内的行业定价权变化。基金对于行业的定价权相对历史有所提升，则行业未来上涨动能更强。基于此，我们构建了定价权总偏离、定价权偏离分歧度、定价权高偏离占比与定价权高分位占比4个因子。将定价权类的4个因子进一步合成为定价权因子，RankIC均值9.9%，RankICIR1.4。5分组多头优势明显，多头年化收益17.9%，相比行业等权，多头超额年化收益11.8%，2023年以来超额年化收益22.3%。多空组合年化收益17%，年化IR1.45。
　　行业仓位升降更直观体现基金经理多空观点
　　基金行业仓位的变化可以更直观地反映基金经理的行业观点，但行业仓位的变动受基金调仓与价格涨跌的双重影响。为此，我们将全市场中行业市值占比作为基准仓位，通过基金行业仓位与基准仓位的比值，剔除价格涨跌因素影响，通过调整后的仓位历史偏离度，刻画基金的行业仓位变化，构建了仓位偏离分歧度与仓位高偏离占比因子。将仓位类的两个因子进一步合成为仓位因子，RankIC均值8.1%，RankICIR1.29。5分组多头年化收益15.1%，相比行业等权，多头超额年化收益8.4%，超额表现稳健。多空组合年化收益15.4%，年化IR1.41。
　　行业持仓估值越低越偏左侧配置
　　基于基金持仓高频监测模型，我们通过估算基金的个股持仓，从而观察基金在行业内的持仓估值特征。本文将个股估值做行业内标准化处理，按照个股权重加权平均得到行业持仓估值特征。本文认为，基金在左侧配置行业的过程中，会更倾向于配置行业内相对低估的个股，即行业持仓估值越低越偏左侧配置，持仓估值越高越偏右侧交易。基于此构建了持仓估值低偏离占比因子，RankIC均值9.1%，RankICIR1.58，5分组多头稳定跑赢，年化收益15.7%，相比行业等权，多头超额年化收益9.7%。多空组合年化收益16.9%，年化IR1.61。
　　风险提示：模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。对基金产品和基金管理人研究分析结论不能保证未来可持续性，不构成对该产品推荐投资建议。