1、结合宏观、中观、微观因素的行业轮动策略
　　从A股市场历年表现来看，行业分化现象均较为明显，除市场普跌的2011年、2016年、2018年外，其余各年份行业涨跌分化均较为明显。2024年，申万一级行业中银行累计上涨34.39%，表现最为出色，同期医药生物行业下跌14.33%，最好最差行业收益差为48.73%，分化相对较为明显。
　　行业配置是获取超额收益的重要来源，如何把握行业轮动特征，如何构建有效的行业轮动策略，是投资者重点关注的问题。根据我们对于行业/板块轮动的研究，影响行业/板块涨跌分化的原因有很多，宏观层面，经济周期是重要因素之一；中观层面，景气改善是驱动行业/板块涨跌的重要推手，业绩的边际变化具有较强的指导意义；微观层面，资金流入流出、微观交易结构也在一定程度上影响行业/板块分化。
　　因此，我们结合宏观“货币+信用”周期模型，以及估值、业绩、分析师预期、资金流、微观交易特征等不同维度的驱动因子，构建了多因素行业轮动模型。
　　上述行业轮动模型历史表现较为出色，自2012年以来，行业轮动多头组合年化收益15.82%，同期行业等权组合年化收益5.72%，行业轮动组合年化超额收益为10.10%。2024年12月，行业轮动组合下跌0.29%，同期行业等权组合下跌2.26%，行业轮动组合超额收益为1.98%。2024年全年行业轮动组合累计上涨12.53%，同期行业等权组合上涨5.96%，行业轮动组合战胜基准组合6.57%。
　　2、1月建议关注银行、通信、非银金融、交通运输、电子、计算机等行业
　　根据央行最新公布数据，2024年11月，M2余额为311.96万亿元，同比增长7.1%，增速环比上月下降0.4个百分点。社会融资存量余额为405.60万亿元，同比增长7.8%，增速环比上月持平，结合最新10年期国债收益率曲线判断，模型认为目前市场环境处于宽货币紧信用阶段。根据各驱动因子表现，模型建议1月份关注银行、通信、非银金融、交通运输、电子、计算机等行业。
　　风险提示
　　本报告基于历史数据分析，历史规律未来可能存在失效的风险；市场可能发生超预期变化；各驱动因子受宏观环境影响可能存在阶段性失效的风险。