从Alpha挖掘到Beta重构：行业主题轮动的新视角
　　在行业轮动策略的研究中，市场通常更关注Alpha因子的挖掘。国信金工团队2022年6月6日发布的专题报告《CANSLIM行业轮动策略》，从行业拥挤度（C）、分析师预期（A）、基本面景气度（N）、聪明资金（S）、价格动量（L）、机构资金（I）以及宏观视角下的动态估值（M）等多个维度出发，构建CANSLIM复合因子，为行业轮动提供了一套较为系统的Alpha挖掘框架。
　　随着市场有效性的不断提升，传统依赖宏观景气度与中低频基本面信息的行业轮动框架逐渐弱化，Alpha因子在行业轮动中的超额获取难度明显上升。国信金工团队2023年5月17日发布的专题报告《寻找关键时刻的“领头羊”——时点动量全解析》，创新性提出了时点动量因子。时点动量更关注市场发生重要转折的关键时刻，试图识别资金发生方向选择的起始点。时点动量因子在样本内外的表现显著优于传统行业轮动因子，且与传统因子相关性较低。
　　而值得我们进一步探讨的是，量化策略的瓶颈未必仅来自Alpha因子本身，也可能来自底层资产池的划分方式，在行业轮动领域，这一思路仍具备可行性。我们将视角下沉至当前市场中有ETF跟踪的行业主题指数，对市场主题ETF进行系统性梳理，并通过集中度筛选、聚类、类内优选、热点补充等方式对主题ETF池进行重构，重构主题ETF池能够有效增厚策略收益。
　　风险提示
　　市场环境变动风险
　　金融市场的宏观经济环境、政策制度、市场结构、投资者行为及资产相关性可能发生变化。
　　在极端行情、流动性收缩或市场风格快速切换的情况下，策略所依赖的历史规律可能减弱或消失，导致策略收益下降、波动和回撤扩大，甚至阶段性失效。
　　模型失效风险
　　模型基于历史数据及特定假设构建，其样本外表现可能与样本内回测结果存在显著差异。
　　模型可能受到过度拟合、参数敏感、变量遗漏及结构突变等因素影响。历史回测结果不代表未来实际表现，模型预测及投资信号亦可能出现偏差。