相似预期差行业轮动模型
　　最新配置观点：煤炭纺织服装家电非银行金融食品饮料电力及公用事业
　　上月组合收益表现：2023年8月，组合月度收益-6.03%，相较于行业等权指数超额收益-0.15%。8月行业配置为：石油石化、交通运输、轻工制造、纺织服装、银行、农林牧渔，其中石油石化贡献超额收益2.71%，轻工制造贡献超额收益0.45%，纺织服装贡献超额收益0.61%。
　　分析师预期边际变化行业轮动模型
　　最新配置观点：食品饮料石油石化家电传媒交通运输通信
　　上月组合收益表现：2023年8月，组合月度收益-4.57%，相较于行业等权指数超额收益1.31%。8月行业配置为：石油石化，煤炭，有色金属，电力及公用事业，钢铁，基础化工。其中石油石化贡献超额收益2.71%，煤炭贡献超额收益3.95%，电力及公用事业贡献超额收益2.12%。
　　交易集中度因子行业轮动模型
　　最新配置观点：消费者服务、钢铁、国防军工
　　上月组合收益表现：2023年8月，组合月度收益-8.12%，相较于行业等权指数超额收益-2.24%。8月行业配置为：消费者服务(-11.36%)、房地产(-6.48%)、钢铁(-6.51%)。
　　ETF组合构建
　　最新ETF行业组合配置：食品饮料、家电、煤炭、非银行金融、传媒、通信
　　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09月01日证券研究报告金融工程行业配置月报行业配置报告2023年9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煤炭纺织服装家电非银行金融食品饮料电力及公用事业执业证号S1250522110001电话13127711820上月组合收益表现2023年8月组合月度收益-603相较于行业等权指邮箱zhengllswsccomcn数超额收益-0158月行业配置为石油石化交通运输轻工制造纺织联系人盛宝丹服装银行农林牧渔其中石油石化贡献超额收益271轻工制造贡献超电话17761229406额收益045纺织服装贡献超额收益061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石油石化家电传媒交通运输通信邮箱wtyswsccomcn上月组合收益表现2023年8月组合月度收益-457相较于行业等权指相关研究数超额收益1318月行业配置为石油石化煤炭有色金属电力及公TableReport用事业钢铁基础化工其中石油石化贡献超额收益271煤炭贡献超额1基于科创50成分股调整的策略构建收益395电力及公用事业贡献超额收益2122023-08-062稳中求进攻守兼顾金融工程2023交易集中度因子行业轮动模型年中期投资策略2023-07-06最新配置观点消费者服务钢铁国防军工3基于行业主题划分的主被动基金选择分析2023-06-20上月组合收益表现2023年8月组合月度收益-812相较于行业等权指4基于券商金股的行业轮动研究数超额收益-2248月行业配置为消费者服务-1136房地产-6482023-04-29钢铁-6515计数启发法与加权盈利频率因子选股系列2023-04-28ETF组合构建6多维度构建固收基金风格评价体最新ETF行业组合配置食品饮料家电煤炭非银行金融传媒通信系公募固收类策略与产品研究系列一2023-04-21风险提示7固收基金仓位高频探测方法及实证对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比分析2023-03-20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8个人养老金FOF多维度定量分析指标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刻画初探2023-03-07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9港股科技互联相关主题ETF多维度对身风险偏好以及风险承受能力基金有风险投资需谨慎比分析2023-01-2510基于权益基金共同资金流的选股因子研究2023-01-06请务必阅读正文后的重要声明部分2023年9月行业配置报告目录1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53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106风险提示10请务必阅读正文后的重要声明部分2023年9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8202201至今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8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8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8月7表9交易集中度行业轮动策略推荐行业9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9月ETF组合相关基金标的10请务必阅读正文后的重要声明部分2023年9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9月行业配置报告12历史回测在样本期201612-20238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6375ICIR为039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0110293516375039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19088067604502403-022-041-0602017-012017-102018-042019-012019-072020-042020-102021-072022-042022-102023-072017-042017-072018-012018-072018-102019-042019-102020-012020-072021-012021-042021-102022-012022-072023-012023-04ICIC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1206年化波动率为017累计净值为194收益波动比070最大回撤率19表2相似预期差行业轮动策略收益表现2016年12月至2023年8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120601719407019万得全A30701711101831中信一级行业等权24701710701432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9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125104836241200-1-2-2-4-3-6-4-8-5-10-6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25141220101508100604050200002016-122017-062017-122018-062018-122019-062019-122020-062020-122021-062021-122022-062022-122023-062017-032017-092018-032018-092019-032019-092020-032020-092021-032021-092022-032022-092023-03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9月煤炭纺织服装家电非银行金融食品饮料电力及公用事业2023年8月石油石化-3交通运输-8轻工制造-5纺织服装-5银行-6农林牧渔-8-603-0152023年7月煤炭3食品饮料9纺织服装5国防军工-5基础化工3农林牧渔6357-0292023年6月轻工制造3汽车10银行-0国防军工4纺织服装4医药-42780892023年5月电力及公用事业4有色金属-8家电-7银行-1非银行金融-5交通运输-6-4060042023年4月交通运输1家电2石油石化6商贸零售-1建筑10电子-5235339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9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-1一致预期边际变化大于2记1小于-2记-1一致预期边际变化大于3记1小于-3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201612-20238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007IC与均值同向的比例为6000ICIR为026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0070272346000026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08706604502403-022-041-0602017-012017-102018-042019-012019-072020-042020-102021-072022-042022-102023-072017-042017-072018-012018-072018-102019-042019-102020-012020-072021-012021-042021-102022-012022-072023-012023-04ICIC累计右轴数据来源Wind西南证券整理请务必阅读正文后的重要声明部分42023年9月行业配置报告23策略跟踪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1050年化波动率为019累计净值为173收益波动比055最大回撤率29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8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105001917305529万得全A30701711101831中信一级行业等权24701710701432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15421005-20-4-5-6-10-8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250908200706150504100305020100002016-122017-062017-122018-062018-122019-062019-122020-062020-122021-062021-122022-062022-122023-062017-032017-092018-032018-092019-032019-092020-032020-092021-032021-092022-032022-092023-03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9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9月食品饮料石油石化家电传媒交通运输通信2023年8月石油石化-3煤炭-2有色金属-8电力及公用事业-4钢铁-7基础化工-7-4571312023年7月石油石化5传媒-7食品饮料9电力及公用事业0商贸零售8交通运输6366-0192023年6月食品饮料2交通运输-2电力及公用事业-2传媒-2家电13建筑-1145-0452023年5月食品饮料-8通信1机械-0建筑-9国防军工-1医药-3-3450672023年4月食品饮料-5银行6电力设备及新能源-3建筑12通信3国防军工-0113217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201801-20238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007IC与均值同向的比例为6765ICIR为0322023年8月因子的IC均值为026请务必阅读正文后的重要声明部分62023年9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0070222666765032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986累计净值为170收益波动比052表8交易集中度策略收益表现2018年1月至2023年8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98618881700521998万得全A10518181060062952中信一级行业等权10718251060062987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9月行业配置报告图8202201至今交易集中度行业轮动策略月度收益156510453201-50-1-10-2-15-3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2008180716061405120410030802060401020000012018-072018-092018-112019-112020-012020-032021-032021-052021-072022-072022-092022-112018-012018-032018-052019-012019-032019-052019-072019-092020-052020-072020-092020-112021-012021-092021-112022-012022-032022-052023-012023-032023-052023-07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82023年9月行业配置报告表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9月消费者服务钢铁国防军工2023年8月消费者服务-1136房地产-648钢铁-651-812-2242023年7月钢铁819综合357煤炭2704820962023年6月基础化工284交通运输-243汽车9953451552023年5月机械-044基础化工-468交通运输-619-3770352023年4月建材-511机械-222煤炭-150-294-1902023年3月建材-665家电005农林牧渔-182-281-1612023年2月建材011家电116农林牧渔045058-0672023年1月非银行金融874建材866银行313685062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9月行业配置观点相似预期差行业轮动模型煤炭纺织服装家电非银行金融食品饮料电力及公用事业分析师预期边际变化的行业轮动模型食品饮料石油石化家电传媒交通运输通信交易集中度识别热点行业的行业轮动模型消费者服务钢铁国防军工数据来源西南证券整理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20185-20181213-07-23强劲反弹20191-20193-61430震荡下行20194-202034312-8快速上涨20204-2020870-130震荡上行20209-2021122416512快速下跌20221-20224263-19强劲反弹20225-2022640115快速下跌20227-202210-3-311-14震荡上行202211-至今5-028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请务必阅读正文后的重要声明部分92023年9月行业配置报告5ETF组合构建表122023年9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亿份515170SH食品饮料ETF华夏中证细分食品饮料产业主题ETF5555159736SZ饮食ETF天弘中证食品饮料ETF7003食品饮料512690SH酒ETF鹏华中证酒ETF18829159843SZ食品饮料ETF招商国证食品饮料行业ETF295560880SH家电ETF龙头广发中证全指家用电器ETF698家电561120SH家电ETF富国中证全指家用电器ETF195159996SZ家电ETF国泰中证全指家用电器ETF2271515220SH煤炭ETF国泰中证煤炭ETF1483煤炭159930SZ能源ETF中证能源ETF218512000SH券商ETF华宝中证全指证券公司ETF23532512880SH证券ETF国泰中证全指证券公司ETF31480非银行金融512900SH证券ETF基金南方中证全指证券公司ETF6254159841SZ证券ETF天弘中证全指证券公司ETF4772512980SH传媒ETF广发中证传媒ETF6136516010SH游戏ETF国泰中证动漫游戏ETF1825传媒516770SH游戏动漫ETF华泰柏瑞中证动漫游戏ETF139159805SZ传媒ETF鹏华中证传媒ETF193159869SZ游戏ETF华夏中证动漫游戏ETF5958515880SH通信ETF国泰中证全指通信设备ETF2291通信159811SZ5G50ETF博时中证5G产业50ETF212数据来源万得西南证券整理截止日期2023年9月1日注各行业主题ETF选择基金份额大于1亿展示6风险提示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102023年9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个月内行业整体回报介于同期相关证券市场代表性指数-5与5之间弱于大市未来6个月内行业整体回报低于同期相关证券市场代表性指数-5以下重要声明西南证券股份有限公司以下简称本公司具有中国证券监督管理委员会核准的证券投资咨询业务资格本公司与作者在自身所知情范围内与本报告中所评价或推荐的证券不存在法律法规要求披露或采取限制静默措施的利益冲突证券期货投资者适当性管理办法于2017年7月1日起正式实施本报告仅供本公司签约客户使用若您并非本公司签约客户为控制投资风险请取消接收订阅或使用本报告中的任何信息本公司也不会因接收人收到阅读或关注自媒体推送本报告中的内容而视其为客户本公司或关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易还可能为这些公司提供或争取提供投资银行或财务顾问服务本报告中的信息均来源于公开资料本公司对这些信息的准确性完整性或可靠性不作任何保证本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可升可跌过往表现不应作为日后的表现依据在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态同时本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改投资者应当自行关注相应的更新或修改本报告仅供参考之用不构成出售或购买证券或其他投资标的要约或邀请在任何情况下本报告中的信息和意见均不构成对任何个人的投资建议投资者应结合自己的投资目标和财务状况自行判断是否采用本报告所载内容和信息并自行承担风险本公司及雇员对投资者使用本报告及其内容而造成的一切后果不承担任何法律责任本报告须注明出处为西南证券且不得对本报告及附录进行有悖原意的引用删节和修改未经授权刊载或者转发本报告及附录的本公司将保留向其追究法律责任的权利请务必阅读正文后的重要声明部分2023年9月行业配置报告西南证券研究发展中心上海地址上海市浦东新区陆家嘴21世纪大厦10楼邮编200120北京地址北京市西城区金融大街35号国际企业大厦A座8楼邮编100033深圳地址深圳市福田区益田路6001号太平金融大厦22楼邮编518038重庆地址重庆市江北区金沙门路32号西南证券总部大楼21楼邮编400025西南证券机构销售团队TableSalesPerson区域姓名职务座机手机邮箱蒋诗烽总经理助理销售总监021-6841530918621310081jsfswsccomcn崔露文销售经理1564296031515642960315clwswsccomcn谭世泽销售经理1312290088613122900886tszswsccomcn薛世宇销售经理1850214642918502146429xsyswsccomcn刘中一销售经理1982115891119821158911lzhongyswsccomcn岑宇婷销售经理1861624326818616243268cyryfswsccomcn汪艺销售经理1312792053613127920536wyyfswsccomcn上海张玉梅销售经理1895715733018957157330zymyfswsccomcn陈阳阳销售经理1786311185817863111858cyyyfswsccomcn李煜销售经理1880173251118801732511yfliyuswsccomcn卞黎旸销售经理1326298330913262983309blyswsccomcn龙思宇销售经理1806260825618062608256lsyuswsccomcn田婧雯销售经理1881733740818817337408tjwswsccomcn阚钰销售经理1727520260117275202601kyuswsccomcn李杨销售总监1860113936218601139362yflyswsccomcn张岚销售副总监1860124180318601241803zhanglanswsccomcn杨薇高级销售经理1565228570215652285702yangweiswsccomcn北京王一菲销售经理1804006035918040060359wyfswsccomcn姚航销售经理1565202667715652026677yhangswsccomcn胡青璇销售经理1880012395518800123955hqxswsccomcn王宇飞销售经理1850098186618500981866wangyufswsccom请务必阅读正文后的重要声明部分2023年9月行业配置报告路漫天销售经理1861074155318610741553lmtyfswsccomcn马冰竹销售经理1312659032513126590325mbzswsccomcn郑龑广深销售负责人1882518974418825189744zhengyanswsccomcn杨新意销售经理1762860991917628609919yxyswsccomcn龚之涵销售经理1580800192615808001926gongzhswsccomcn广深丁凡销售经理1555998968115559989681dingfyfswsccomcn张文锋销售经理1364263978913642639789zwfswsccomcn陈紫琳销售经理1326672363413266723634chzlyfswsccomcn陈韵然销售经理1820880135518208801355cyryfswsccomcn请务必阅读正文后的重要声明部分