在此前经济周期系列报告《宏、中观复合周期驱动下的行业择时与配置策略》中，我们发现将“宏观周期”与“动量”二者结合构建行业轮动策略时，“动量”几乎解释了所有收益来源。基于上述背景，本着希望提升行业动量因子表现的目的，本文先探索了行业动量的成因与风险点，然后基于该分析对行业动量进行了改造，最后将行业轮动策略落地至ETF组合。
　　为什么行业呈长期动量效应？——不同样本的动量效应差异。由于龙头股的信息透明度高、具有流动性和成本优势、更容易被大资金追随，所以其龙头股样本空间内动量效应较为明显。而行业指数通常由市值加权所得，因此行业指数就可以看作为一个龙头股样本，故有较强动量效应。
　　什么时候行业动量会阶段性失效？——三类环境。1）在熊市容易失效；2）在高波动率或牛熊快速切换的环境下容易失效；3）在行业拥挤度过高时容易失效。
　　如何改进行业动量效果？——动量择时+拥挤度惩罚。具体来讲，有四个步骤：1）将行业动量拆解为两个部分，一部分是由龙头股代表的动量效应，另一部分是由非龙头股代表的反转效应；2）根据A股PE、PB中位数和短期市场波动率定义牛市、熊市、震荡市环境；3）在牛市环境下观察龙头股动量，在熊市和高波环境下观察非龙头股反转，在震荡市环境下同时考虑龙头股动量和非龙头股反转；4）叠加行业内Beta拥挤度因子，降低截面高拥挤度行业整体动量因子值。
　　按上述方法构建月度调仓的行业轮动策略，Rank IC均值达到9.67%，多头组合（TOP5行业）2010年底以来年化收益为16.20%，年化超额收益约为11.08%。
　　如何构建ETF行业轮动策略以及中证800指数增强策略？本文以全市场股票型ETF（除规模指数型ETF）为样本池，在对市值和发行时间进行限制后，按修正动量策略所推荐的行业构建ETF组合。具体来讲，有等权和不等权两类策略：
　　1）等权ETF行业轮动策略，即每月末所选ETF组合的行业分布与等权推荐行业分布的差异最小。该策略2018年底以来扣费后的年化收益率为18.46%，年化超额收益率为12.03%，夏普比率约为0.90。
　　2）基于中证800行业权重的不等权ETF行业轮动策略，即每月末所选ETF组合的行业分布与中证800推荐行业权重倒数占比的差异最小。该策略2018年底以来扣费后的年化收益率为25.23%，年化超额收益率为18.80%，夏普比率约为1.14。若考虑指数增强策略，“60%中证800指数+40%基于中证800的不等权ETF行业轮动策略” 2018年底以来年化收益率为14.08%，年化超额收益率为7.64%，年化跟踪误差为7.54%，信息比率为1.01。
　　风险提示：本报告结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。