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量化点评报告:传媒、电子进入超配区间,哑铃型配置仍是最优解
国盛证券·2025-07-09 18:44

量化模型与构建方式 1. 模型名称:行业主线模型(相对强弱RSI指标) - 构建思路:通过计算行业指数的相对强弱指标,识别年度领涨行业[11] - 具体构建过程: 1. 选取29个一级行业指数作为标的 2. 计算过去20、40、60个交易日的行业涨跌幅横截面排名,归一化得到RS_20、RS_40、RS_60 3. 计算综合相对强弱指数:RS=RS20+RS40+RS603RS = \frac{RS_{20} + RS_{40} + RS_{60}}{3} 4. 若行业在每年4月底前出现RS>90%的信号,则判定为潜在领涨行业[11][12] - 模型评价:历史验证有效,2024年成功捕捉高股息、资源品、出海和AI主线[11][13] 2. 模型名称:行业轮动模型(景气度-趋势-拥挤度框架) - 构建思路:结合景气度、趋势强度和拥挤度三维指标,动态配置行业[16] - 具体构建过程: 1. 景气度:横轴量化行业基本面强度(如盈利增速) 2. 趋势:纵轴量化价格动量(如过去60日收益率) 3. 拥挤度:气泡大小和颜色表示交易拥挤程度(蓝色低拥挤/红色高拥挤)[16][21] 4. 筛选"高景气+强趋势+低拥挤"行业,规避"低景气+弱趋势+高拥挤"行业[16] - 模型评价:进攻性与防御性结合,年化超额14.4%,IR达1.56[16][18] 3. 模型名称:左侧库存反转模型 - 构建思路:挖掘库存周期底部且分析师看好的困境反转行业[28] - 具体构建过程: 1. 识别库存压力较小的行业(如存货周转率改善) 2. 结合分析师预期(如盈利预测上调) 3. 筛选补库条件成熟的行业(如普钢、光学光电等)[28][29] - 模型评价:2024年相对行业等权超额14.8%,但2025年阶段性失效[28][30] 4. 模型名称:PB-ROE选股模型 - 构建思路:在行业配置基础上,选取估值性价比高的个股[23] - 具体构建过程: 1. 按行业权重筛选股票池 2. 计算PB-ROE分位数,选取前40%个股 3. 按流通市值和PB-ROE打分加权[23] - 模型评价:年化超额20.0%,重仓股如国泰君安、牧原股份等[23][26] --- 模型的回测效果 1. 行业主线模型 - 2024年命中率:煤炭、银行等9个RS>90%行业成为年度主线[11][12] - 2025年信号:14个行业出现RS>90%,以TMT、银行为主[13][14] 2. 行业轮动模型 - 年化超额:14.4%(基准Wind全A),IR 1.56,最大回撤-7.4%[16] - 2025年超额:相对Wind全A超额3.9%,ETF组合超额7.7%[3][18] 3. 左侧库存反转模型 - 2024年绝对收益:25.9%,超额行业等权14.8%[28][30] - 2025年收益:1.3%,跑输基准2.1%[28] 4. PB-ROE选股模型 - 年化收益:25.4%,超额Wind全A 20.0%,IR 1.72[23] - 2025年超额:3.8%(截至6月底)[23] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称:相对强弱因子(RS) - 构建过程:同行业主线模型,综合多周期排名归一化[11] 2. 因子名称:行业景气度因子 - 构建过程:基于财务指标(如ROE、营收增速)合成景气度评分[16][21] 3. 因子名称:趋势动量因子 - 构建过程:计算行业指数过去60日收益率标准化[16][21] 4. 因子名称:拥挤度因子 - 构建过程:结合换手率、融资余额等指标量化交易热度[16][21] --- 因子的回测效果 1. 相对强弱因子 - 有效窗口:4月底前RS>90%的行业后续平均超额7.6%[12][14] 2. 景气度-趋势-拥挤度组合因子 - 多头组合月胜率:68%(2013-2025年)[16][18] (注:部分因子未单独披露测试结果,仅作为模型输入组件)