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报 告 摘 要
完善行业轮动框架，探寻宏观趋势策略:一个完善的行业轮动框架，通常涵盖对宏观变量的解读、对行业景∏气度的分析以及考虑个股微观特征等多个维度。基于宏观维度，前期我们通过对不同环境极端状态进行提炼，刻画了从宏观到行业涨跌特征的知识图谱，策略样本外两年多取得了稳定的表现。本文同样基Σ于宏观视角，区别于事件驱动，选择从趋势刻画的角度，识别有效的行ω业轮动信号并探索其中可量化建模的方法。
挖掘宏观趋势背后的行业轮动机会：报告从趋势刻画的角度出发，利用统计学方法，寻找宏观事件和行业表现£之间的关系，为行业配置提供建议。在具体的因子选取中，既考虑宏观指标，也纳入各行业特有的指标进行测算。共涵盖了约54个常见的宏观指标及各行业相关指标约1100个，每个指标根据其是否触发历史新高、是否处于短期高位等状态各定义8类事件状态，共衍生出约12000类宏观事件。具体的思路为：首先，对每一个行业的所有指标（包括宏观指标和属于该行业的指标）进行平滑化处理，即分别取其三月均线或六月均线，并判断其走势与该行业收益率的关系。然后，按相对收益率的信息比率筛选੨出对该行业收益á率有显著影响的十个指标，通过这十个指标的历史表现对该行业每月的表现进行打分。在历史测算上，我们选取每个月打分排名在前五的行业进行平权配置。
策略实证结果：报告中围绕各行业的有效宏观事件库，构建了基于30个申万一级行业的轮动策略，自2007年2月至‾2022年7月共14年的样本测算区间内，轮动策略获得约13%的年æ化收益。
最新推荐行业：截至2η022年7月，根据模型最新一期测算结果，8月推荐超配的行业组合为：医药、汽Å车、农林牧渔、非银金融及社会服务。♠
核心风险提示：本模型采用量化方法通过历史数据统计Ø、建模和测算完成，所得出的规律及推介行业未必具有严格的投•资逻辑。其次，报告中策略所采用方法，在宏观政策环境发生大幅改变以及市场风格突变下可能存在失效风险。以上推荐的行业仅从量化角度出发，不代表行业观点。
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行业轮动框¤架简介â
1.1 ⓚ量化行业配置框架®介绍
ⓨ 一个完善的行业轮动框架，通常涵盖对宏观变量的解读、对行业景气度的分析Ζ以及考虑个股微观特征等多个维度。前期我们分别从宏观变量、 行业指标等角度构造对行业轮动框架进行量™化重构。
本文基c8;于宏观视角， 区别于事件驱ⓔ动，选择从趋势刻画的角度，识别有效ö的行
业轮⊥动信号并探索其中可量化建模的方法↔。
1.2宏观视角行业轮动方法探讨½：基于指标趋⁄势੍
本文选择从趋势刻画的角度出发，利用统计学方法ⓠ，寻找宏观事件和行业表现之间的关系，为行业配置提供建议。ª在具体的因子选取中，既考虑宏观指标，也纳入各行业特有的指标进行测算。
具¹体的思路为：首先，对每一个行业的所有指标（包括宏观指标和属于该行业的指标）进行平滑化处理，即分别取其三月均线或六月均线，并判断其−走势与该行业收益率的®关系。然后， 按相对收益率的信息比率筛选出对该行业收益率有显著影响的十个指标，通过这十个指标的历史表现对该行业每月的表现进行打分。在历史测算上，我们选取每个月打分排名在前五的行业进行平权配置。
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宏观&趋势下ⓘ的行业b2;轮动策略构建
2.1 Ǝ宏观与行业指标库构☏建
宏观环境的变化体现了经济的周期性变化及内在规律，因此它与股票市场的Ād;行业表现息息相关。为了能较好地利用宏观环境的变化信息对行业轮动提供建议，我们选取了一系列指标构成宏观因子∀数据库。报告从趋势刻画的角度出发来研究行业配置。在宏观因子的选择上，我们主要选择了一些市场上投资者关注度较高的宏观因子，并要求这些宏观因子有一个比较可靠的数据来源，以及一个相对较高的公布频率——至少每月公布一次数据
宏观因子数据„的更新滞后时间不同，更新频率也不同，为了能够统一在ઞ同一个框架下进行观测，报告中都将默认以最新更新的数据作为本期最新的观测值，同时由于策略均是月频换仓，而数据的频率不同，因此我们需要将根据数据的频率进行一定的调整。若是月频数据，则无须进行调整；若是日度数据，Ād;将用月末的数据作为该月的数据。
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由于各行ਜ业的表现不仅受宏观ϑ因素的影响，还受Ψ不同的行业指标的影响， 以下是各行业的部分重要指标展示：
2.2 °策略构ⓩ建步骤及∑原理
对于每一个行业，对该行业所属的所有指标进行平滑化处理，即去三月及六月均è线。在单个宏观指标或行业指标的测试上，为了研究宏观指标或行业指标趋势对于行业收益率的影响，我们将单个指标分为趋势上行以及趋势下行的情况， 并统计在趋势上行以及趋势下行的情况ã下，某一个行业的平均收益是否会出现明显的分化。
具体来看，›我们利用T检验判断某个指标（取历史均线后）处于上行和下行的情况下，某个资产的收益是否存在明显差别ਫ，如果t值较大，则认为该指标的变‹化趋势对于该行业的收益率存在显著影响；
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经测算，各ćd;行业છ择时效果较佳的ERP对应估值指标如下表所示，其中PE指标适用性最广，§多数行业均采用该指标计算ERP，食品饮料和银行选择股息率，其余则采用PCF。
基于各行业EਮRP指标择时效果，选择仓位打分最高前N个行业构造行业配置组合ઝ，策略表现如下所示。
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»宏观趋势刻画Û及案例▩展示
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વ3.1 行业视角下的宏ⓐ观趋势
在为各行业筛选历史上对其未来收益率影响较为Ú显著的因子事件时，我们采用其对下一期的行业轮动预测的有效性作为标准。部分行业的有♨效预测指ⓕ标及相应趋势特征如下。
3.2 ¯▩宏观趋ú势案例
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在对单个行业进行择时时，我们采取的策略为：行业选择的所有指标根据当前最新÷的趋势特征对该行业进行打分，具体规则为：若利多«信号出现则打分加一，若利空信号出现则打分减一。若当月该行业的评分为正，则全仓买入该♠行业，若平分为负或为零，则清仓。我们在图表中加入行业的打分曲线，可以更直观的看出择时给出的策略选择。
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3.3◘÷ 行业轮动信号统计
¯ É 各行业各时间段打分ৄ情况如下。
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Ç ρ 截至2022ર年7月底，宏观趋势策略得分最高的前五各行业分别为：医药、汽车、农林牧渔、非银金融及社会服务。
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策略实证
઼4≅.1 ◘策略设置
ળ行业选ćb;择：行业分类采用申万一级ਨ行业分类去除综合，共30个行业；
调仓周期：1个月；日期区间：2007年2月至2022年7月；策略基准：›行业等权基准；策略设置：⊂每月各行业基于各自指标库进行检测， 对每个行业进行打分， 配置打分位于前五名的行业，得到每个月超配的行业组合。੭
4.¾2 实证结果
从以下回测结果可以ℑ看到，Ü在考虑了宏观事件驱动来对行业进行配置后， 全样本年化超☺额收益率约11%。
♡ 分年度来看¥， 从2017年1月到2022年7月， 各年超额收益胜率较高。👽
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总结
5.1 策♤略总结
基于宏观维度的我们开展了行业轮动研究，前期通过对不同∧行业的ਜ指标提炼，刻画了每个行业有效的指标库，并基于此构建了行业轮动策略。策略取得Ÿ了稳定的表现。
本文研究出发点是基于宏观视角，区别于事件驱动，本报告选择从趋势刻画的角度ર，识别有效的行业轮动信号。在宏观因子的选择上，主要选择了一些市场上投资者关注度较高的宏观因子，并要求这些宏观因子有一个比较可靠的数据来源，以及相对较高的公布频率，大部分指标至少每月公布一次数据，主要分为11大类包含：国内生产总值、经济景气指数、工业生产、工业企业指标、投资相关指标、房地产指标、零售消费、通货膨胀等，对于每个行业，也选取相关的行业指标。
在行业配置的策略的具体运作上，我们采用定期调仓的方式，以一个自然月作为调仓的周期。每个月末交易િ日作为策略的起点，各行业基于各自的有效指ⓖ标库进行检测， 对每个行业进行打分，配置打分位于前五名的行业，得到每࠹个月超配的行业组合。策略能获得较稳定的超额回报。
੪5.2 策略展望
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在寻找行业有效指标库和策略回测过程中，使用的均是单指标数据，实际使用中， 宏观指标趋势特征往šα往需要结合多个指标进行观察， 给出多维的趋势信号， 此外， 行业的划分维度同ⓟ样可以从申万一级继续扩展到细分行业。
本ૣ模型采用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，所得Ċa;出的规律及推介行业未必具有严格的投资逻辑。
其次，࠹ 报告中策略所采用方法， 在宏观政策环境发生大幅改变以及市场风格突变下可能存Ë在失效风险。以上推荐的行业仅从量化角度出发，不×代表行业观点。
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《宏κ观θ趋势∈下的行业轮动策略》
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