ROE对资产价格存在驱动
　　资产的价格一般受到资产基本面、市场资金以及投资情绪三者共同影响。直观的对比中证全指指数与中证全指的ROE指标能够发现两者之间在某些时间下存在高度正相关，部分区间ROE对指数的驱动失效。一方面在市场不存在大幅增量资金流入流出和情绪变动的情况下ROE能够凸显其对价格的驱动，另一方面不同宏观环境下的ROE驱动表现也存在分歧。通过高维宏观因子测算月频对市场环境的经济与通胀两个要素进行高、中、低的状态判断。
　　◆行业的ROE三因素特征刻画
　　根据杜三因子模型将公司基本面拆解为经营行为驱动和金融行为驱动，及将净资产收益率（ROE_TTM）拆解为表征经营行为的销售净利率（NPM_ TTM ）、总资产周转率（ATO_ TTM ）和表征金融行为的权益乘数（BLEV_ TTM ）三个要素，分别分析其对价格传导的效果。中观层面发现不同板块的行业在三要素上的特征存在非常明显的分化，价格受到不同要素的驱动程度特征迥异。因此可以将行业静态地通过三要素绝对值相对大小和动态地观测每期ROE受到各要素驱动程度来分别刻画行业的二维特征。
　　◆宏观分域下ROE三因素驱动分析
　　经济和通胀高、中、低合计9个宏观分域中分别对净资产收益率（ROE_ TTM ）、销售净利率（NPM_ TTM ）、总资产周转率（ATO_ TTM ）和权益乘数（BLEV_ TTM ）四个因子进行有效性和稳定性分析，综合策略多头的Kelly值、IC、累计IC等要素量化评估各分域下各因子对价格的驱动程度。并据此在每个宏观分域下选择出最为有效驱动价格的单一因子。
　　◆策略构建及表现
　　对比ROE对行业价格和股票价格的驱动程度我们发现后者的驱动更为显著，且在多数环境下高ROE都能够有效驱动股票组合产生超额。本文根据宏观分域因子进行行业轮动及股票优选，中观层面通过筛选在各宏观分域下最能够有效驱动价格的要素上具备优势的行业，微观层面在筛选出的行业中优选ROE较高即基本面较优的股票构建组合。回测自2010年6月1日至2023年9月28日，行业轮动策略年化收益13.97%，相对行业等权指数超额年化7.64%，选股策略年化收益15.94%，相对中证全指超额年化12.39%，信息比率1.13。
　　◆风险提示
　　若市场环境或政策因素发生不利变化将可能造成行业发展表现不及预期；报告中相关数据仅供参考；报告采用的样本数据有限，存在样本不足以代表整体市场的风险，且数据处理统计方式可能存在误差。市场存在一定的波动性风险。