核心观点 - 报告构建了一个兼具可投资性和代表性的行业指数池，并基于FY2预期ROE增速的景气度指标开发了三维行业轮动策略，该策略结合景气趋势共振和拥挤度规避，在2018年至2025年9月期间实现了显著的超额收益 [7][19][48] 行业指数池构建 - 行业ETF规模从2019年底的858亿元增长至2025年8月的近9000亿元，其中TMT、金融地产和医药板块的ETF规模均突破1000亿元，为行业轮动策略提供了丰富的被动投资工具 [10] - 行业指数池覆盖1633只股票，总市值覆盖率平均达75%，代表指数如中证银行（100%自由流通市值覆盖率）和中证煤炭（95%自由流通市值覆盖率）具有强行业属性和高覆盖率 [12][17] - 指数池按中信一级行业分类，涵盖消费、医药、TMT、新能源、制造、周期、公共服务和金融地产八大板块，每个行业选取覆盖率最高的指数作为代表，例如细分食品（食品饮料行业，97.1%成份比例）和证券公司（非银金融，95.7%成份比例） [12] 景气投资实践 - 使用FY2预期ROE增速（预测第二年）作为景气度指标，其分组单调性更强，第一组年化收益达9.13%，相对中证800超额7.93%，而FY1指标表现较弱（第一组收益仅0.8%） [23][30][31] - FY2景气上行组合（2018-2025年9月）月度超额胜率为58%，超额收益盈亏比1.39，在2019年实现53.98%收益（超额20.27%），2024年实现19.52%收益（超额7.32%） [30][33] - 景气度计算采用自由流通市值加权法，公式为 $F R O E g\_f r e e m v W_{j,T}=\sum_{i}\frac{F N P_{i,T}-N P_{i T-1}}{a b s\bigl(B V_{i l a t e s t}\bigr)}\times f r e e m v W_{i}$，并在每月底计算90天环比变化 [20][21] 景气趋势共振策略 - 策略结合FY2景气度边际变化和平稳动量（过去一年累计收益剔除头部10%涨跌幅），以量化资金共识，解决"正确但无效"问题，2018年以来年化收益12.33%，相对中证800超额11.13% [38][40][42] - 组合月度超额胜率提升至64%，超额收益盈亏比1.30，在2020年实现52.95%收益（超额27.16%），2025年9月实现29.91%收益（超额12.47%） [42][45] - 策略每月筛选前5行业等权配置，单一行业仓位上限20%，有效样本剔除景气下行和绝对景气小于0的指数 [38] 三维组合策略（景气+趋势+拥挤度） - 增加拥挤度规避（三年换手率分位大于95%的行业被剔除），以防御交易过热风险，2018年以来年化收益12.80%，相对中证800超额11.60% [50][52][54] - 组合月度超额胜率62%，超额收益盈亏比1.47，在2019年实现55.43%收益（超额21.72%），2022年最大回撤27.11%（优于基准） [54][57] - 截至2025年8月，三维策略推荐行业包括中证全指运输指数（预期增速变化0.3%）、家用电器（0.5%变化）、中证畜牧（3.7%变化）、中证传媒（1.8%变化）和油气产业（0.2%变化），拥挤度均低于95%阈值 [60] 行业最新特征 - 2025年8月行业数据显示，中证畜牧预期增速最高（9.6%），中证传媒估值分位最高（77.7%），而中证全指运输指数趋势强度达71.0% [60] - 拥挤度较高的行业包括证券公司（92.2%分位）和中证全指电力指数（91.9%分位），但均被策略规避 [60]

核心观点 - 行业轮动ETF策略基于定量分析构建 聚焦行业风格延续和切换视角 通过配置特定行业和主题ETF实现超额收益 [2] - 策略在20250908-20250912期间实现3.12%净收益 相对沪深300ETF超额收益达1.65% 自2024年10月14日以来累计收益25.17% 累计超额收益6.13% [4] - 模型当前推荐配置化学制药、半导体、航空装备等板块 新增持有科创芯片设计ETF、中药ETF、生物医药ETF等产品 [3] 策略配置调整 - 新增调入产品包括：科创芯片设计ETF（代码588780 规模6.13亿元 半导体行业占比96.38%）[12]、中药ETF（代码560080 规模24.24亿元 纯中药行业）[12]、生物医药ETF（代码512290 规模34.70亿元 生物制品占比32.25%）[12] - 继续持有产品包括：药ETF（代码562050 规模1.11亿元 化学制药占比58.63%）[12]、航空航天ETF（代码159227 规模13.37亿元 航空装备占比58.23%）[12]、卫星ETF（代码159206 规模10.56亿元 军工电子占比32.59%）[12] - 调出产品包括：央企科技ETF（近周涨幅3.21%）[13]、酒ETF（规模197.70亿元 近周涨幅0.98%）[13]、养殖ETF（规模51.59亿元 近周涨幅4.67%）[13] 业绩表现 - ETF组合近周平均收益3.12% 显著超越沪深300ETF的1.47%收益水平 超额收益达1.65% [13] - 自策略建仓日20241014至20250912 累计收益率曲线显示持续超越基准的表现（图表3）[6][7] - 部分ETF展示强劲单周表现：工业母机ETF涨幅6.55%[13] 影视ETF涨幅4.97%[13] 卫星ETF涨幅4.50%[13] 行业配置特征 - 重点配置医药领域（化学制药、中药、生物制品合计占比超90%）[12] 半导体芯片（科创芯片设计ETF半导体纯度96.38%）[12] 高端制造（航空航天、卫星、工业母机等）[12][13] - 新能源领域配置绿电ETF（规模1.67亿元 纯电力行业）[12] 智能汽车ETF（规模7.01亿元 汽车零部件占比23.67%）[12] - 科技板块配置科技100ETF（规模4.92亿元 通信设备占比17.3%）[12] 科创材料ETF（规模3.30亿元 电池材料占比20.54%）[12]

核心观点 - 中银多策略行业轮动系统采用七种量化策略进行复合配置 当前重点超配有色金属(15.5%)、非银行金融(12.9%)和综合(7.4%)等行业 [1][57] - 复合策略年内累计收益达25.8% 超越行业等权基准3.0个百分点 周度超额收益为0.5% [3][60][61] - 系统实施严格的估值预警机制 当前商贸零售、传媒、计算机行业的PB估值均处于过去6年95%分位以上的高风险区间 [13][14] 市场表现回顾 - 中信一级行业近一周平均收益率为4.1% 近一月平均收益率为6.5% [3][10] - 通信(10.9%)、电子(9.6%)、传媒(7.3%)领涨 银行(-0.1%)、石油石化(0.9%)、煤炭(1.1%)表现落后 [3][10] - 通信行业年内累计涨幅达72.7% 电子和传媒行业分别上涨41.8%和39.4% [11] 行业估值预警 - 采用滚动6年PB数据剔除前10%极值后计算分位数 超过95%分位触发高估值预警 [12] - 当前商贸零售、传媒、计算机行业PB分位数均达100% 机械(92.5%)、国防军工(91.7%)接近预警线 [13][14] - 食品饮料(13.5%)、建筑(23.2%)、消费者服务(28.2%)等行业估值处于历史较低水平 [14] 单策略表现与配置 - S1高景气策略权重21.9%排名第一 重点配置非银行金融、有色金属、农林牧渔 年内超额收益6.2% [3][16][56][61] - S2未证伪情绪策略权重仅5.8% 推荐电力设备及新能源、机械、有色金属 年内超额收益达15.3% [3][20][56][61] - S4困境反转策略权重19.2% 本月推荐综合、钢铁、基础化工等行业 年内超额收益7.9% [3][28][56][61] - S7多因子策略权重19.3% 本季度重点配置电子、电力设备及新能源、有色金属 年内超额收益7.6% [3][42][56][61] 策略复合方法 - 采用负向波动率平价模型进行资金分配 以63个交易日为滚动窗口计算下跌波动率 [43][48] - 季度初调整7个策略权重 月度调整6个周月频策略 每周四调整2个周频策略 [45][47][49] - 策略权重映射至行业时采用等权分配方式 最终行业配置比例为各策略配置比例之和 [50][51] 当前配置结构 - 上游周期板块配置25.5% 重点是有色金属(15.5%)、煤炭(5.2%) [57][58] - 金融板块配置19.3% 以非银行金融(12.9%)、银行(2.7%)为主 [57][58] - TMT板块配置降至9.1% 较前期21%大幅减仓 电子(5.0%)为主要持仓 [57][58]

核心观点总结 - 报告核心观点聚焦于行业轮动策略的有效性及因子表现 超预期增强策略在八月实现21.63%收益率 显著超越行业等权基准9.34% 超额收益达12.33% [4][34] - 质量、分析师预期和超预期因子在八月及年内均表现突出 其中八月IC均值分别达46.31%、43.35%和31.65% 多空收益最高达11.24% [3][20] - 九月行业推荐中电子、传媒、有色金属、非银行金融和计算机获超预期增强策略重点推荐 传媒行业同时获得调研活动策略推荐 [5][48][53] 市场与行业指数表现 - 过去一个月国内主要宽基指数普涨 中证500、中证1000、国证2000、沪深300和上证50分别上涨13.13%、11.67%、11.02%、10.33%和7.22% [2][12] - 行业指数几乎全部上涨 中信一级行业中29个行业上涨 通信行业以33.78%涨幅领先 电子、有色金属、计算机和电力设备及新能源涨幅靠前 [2][12] - 建筑、煤炭和银行表现落后 月涨跌幅分别为0.77%、0.57%和-1.67% 成为少数下跌或涨幅较低的行业 [2][12] 行业因子表现分析 - 八月六个基础因子IC均为正 质量因子IC均值46.31%领先 估值动量、分析师预期和超预期因子IC均值分别为23.89%、43.35%和31.65% [3][20] - 多空收益方面盈利、质量和分析师预期因子表现最佳 分别达到6.82%、11.24%和10.56% 多头超额收益分别为5.61%、5.03%和6.25% [3][20] - 年内所有因子IC值均为正 质量、分析师预期和调研活动因子IC均值达7.48%、7.94%和10.92% 多空收益最高达19.70% [3][21] 行业轮动策略架构 - 超预期增强策略以基本面为核心 叠加估值面和资金面分析 包含盈利、质量、估值动量、分析师预期和超预期因子 [18] - 景气度估值策略主要基于估值动量、盈利与质量因子构建 而调研活动策略通过调研热度和广度判断机构关注度 [19] - 超预期因子通过识别业绩超出市场一致预期来完善定价机制 2011年以来IC均值达8.46% 风险调整IC为0.31 [18][26][27] 策略历史表现 - 超预期增强策略年化收益率12.29% 夏普比率0.488 显著高于行业等权基准的5.27%收益率和0.222夏普比率 [34] - 调研活动策略自2017年以来年化收益率6.15% 夏普比率0.308 相比行业等权基准3.30%收益率和0.174夏普比率有优势 [42][44] - 超预期增强策略月均双边换手率69.04% 调研活动策略换手率较高达156.83% [34][42] 当期行业推荐详情 - 电子行业因估值动量与超预期因子得分进一步上升 总得分排名第一 获超预期增强策略推荐 [5][48] - 传媒行业盈利与质量得分大幅提升 从靠后跃升至前五 有色金属估值动量、分析师预期和超预期得分显著上升 [5][48] - 非银行金融在分析师预期和超预期表现提升 计算机行业多个因子得分上升进入前五 [5][48] - 调研活动策略推荐建筑、煤炭、钢铁、传媒和商贸零售 因钢铁调研热度上升且建筑、煤炭、钢铁拥挤度下降 [5][53] 策略细分因子排名变动 - 电子行业在盈利、估值动量、分析师预期和超预期因子排名稳定或上升 传媒行业多个因子排名显著提升 [51] - 有色金属在估值动量、分析师预期和超预期因子排名上升 非银行金融在分析师预期和超预期排名提升 [51] - 建筑、煤炭和钢铁在调研广度排名上升 显示调研拥挤度下降 传媒在调研热度和广度排名保持稳定 [54]

核心观点 - 报告跟踪并更新了五种量化ETF配置策略，涵盖宏观择时、动量择势、行业轮动及基于随机占优和机器学习的配置方法，所有策略均提供截至2025年8月的绩效数据和最新持仓组合 [2][4][10][15][21][26] 策略绩效与持仓总结 宏观择时策略 - 基于Gaussian分布的B-L模型，2020年7月至2025年8月年化收益率7.08%，夏普比率1.34，卡玛比率1.54，最大回撤-4.60% [2][4] - 2025年8月29日调仓后持仓：沪深300ETF（6.65%）、中证500ETF（8.35%）、国债ETF（38.21%）、公司债ETF（14.04%）、豆粕ETF（8.29%）、有色ETF（5.77%）、黄金ETF（13.68%）和货币ETF（5.00%），未配置标普500ETF [2][8] - 2025年以来策略表现强劲，年化收益率达12.44%，夏普比率2.68 [5] 动量择势策略 - 2020年1月至2025年8月年化收益率20.22%，夏普比率0.96，最大回撤-28.72%，2025年8月单月收益率22.37% [2][10] - 最新持仓集中于科技主题ETF：中证数字经济主题ETF（19.51%）、上证科创板芯片ETF（20.37%）、中证电子ETF（19.70%）、深证物联网50ETF（19.38%）和中证科技50ETF（19.37%） [2][14] - 2025年策略表现突出，年化收益率65.94% [11] 行业轮动策略 - 2020年以来年化收益率9.34%，相对沪深300年化超额收益7.21%，夏普比率0.42，最大回撤-42.98% [2][15] - 2025年8月调仓后持有六只行业ETF：有色金属ETF、绿色电力ETF、家电ETF、交运ETF、金融ETF及农业ETF，各占16.7%权重，调出钢铁ETF [2][19] - 2025年策略收益9.84%，但超额收益为-11.00% [16] 基于Copula的二阶随机占优策略 - 2020年1月至2025年8月年化收益率15.52%，夏普比率0.71，最大回撤-42.62%，2025年8月收益3.90% [2][21] - 2025年9月1日调仓后持仓高度集中：广发中证主要消费ETF（69.79%）、华宝中证信息技术应用创新产业ETF（18.50%）、华夏中证农业主题ETF（6.71%）和富国中证现代物流ETF（5.00%） [2][24] - 2025年策略收益39.72%，夏普比率1.94 [25] 基于分位数随机森林的科技类ETF配置策略 - 2020年以来年化收益率12.33%，夏普比率0.71，最大回撤-29.89%，2025年8月收益15.51% [2][26] - 持仓高度集中於光伏产业：汇添富中证光伏产业ETF（76.51%），其余四只科技ETF各占4.78%（广发中证全指信息技术ETF、富国中证军工龙头ETF、华宝中证科技龙头ETF、富国中证大数据产业ETF），现金持仓4.37% [2][31] - 2025年策略收益43.27%，夏普比率1.90 [27] 策略方法论概要 宏观择时策略 - 结合经济周期与流动性分析，使用Black-Litterman模型优化ETF配置，涵盖股票、债券、商品及货币ETF，依据周期状态动态调整资产权重约束 [34][37][38] - 标的选取注重流动性和代表性，如沪深300ETF、国债ETF、黄金ETF等 [37] 动量择势策略 - 利用XGBoost预测上涨概率作为动量指标，结合份额拥挤度筛选板块和ETF，每周调仓以捕捉动量并控制风险 [40][41] - 覆盖65个板块共512只ETF，优先选择动量强且拥挤度低的品种 [40] 行业轮动策略 - 基于行业扩散指数因子和波动率控制构建轮动模型，通过ETF实现行业配置，每月调仓并等权持仓 [43] - ETF与行业指数高相关性匹配，确保策略有效落地 [43] 基于Copula的二阶随机占优策略 - 通过Copula函数建模收益率联合分布，以二阶随机占优优化权重，追求更高收益和更低尾部风险 [44][45][50] - 每月选取得分最高的8个行业及其代表性ETF进行优化 [49][50] 基于分位数随机森林的科技类ETF配置策略 - 使用分位数随机森林预测科技类ETF收益率分布，控制尾部风险，动态调整总持仓权重（不低于50%） [51][52][56] - 综合25%分位数和偏度指标选ETF，并通过二阶随机占优分配权重 [57][58]

核心观点 - 中银多策略行业配置系统采用复合策略框架 通过负向波动率平价模型动态分配7个子策略权重 当前超配电子 综合 非银金融等行业 2025年以来复合策略累计收益25.5% 较行业等权基准实现3.9%超额收益 [1][3][55][58] 市场表现回顾 - 中信一级行业近一周平均收益率1.8% 近一月平均收益率8.3% [3][10] - 通信行业表现最佳 周收益率达17.3% 电子(12.2%)和计算机(7.0%)紧随其后 [3][10] - 煤炭(-2.7%) 纺织服装(-2.4%)和银行(-1.7%)表现最差 [3][10] 行业估值风险预警 - 采用滚动6年稳健PB分位数监测估值风险 超过95%分位触发预警 [12] - 当前商贸零售 国防军工 传媒 计算机行业PB分位数均达100% 处于高估值预警状态 [13][14] - 汽车(92.9%) 综合(85.8%) 电子(84.4%)行业估值分位数较高但未触发预警线 [14] 单策略表现与权重 - S2未证伪情绪策略超额收益最高 年初至今达14.7% S5资金流策略(-4.4%)和S6财报因子失效策略(-4.0%)表现落后 [3][58] - 当前策略权重分配：S4困境反转策略权重最高(21.3%) S2和S3策略权重最低(均为9.4%) [3][54] - 各策略最新推荐行业： S1高景气策略：有色金属 农林牧渔 非银行金融 [15][16] S2情绪动量策略：通信 电子 综合 [20] S3宏观风格策略：综合金融 计算机 传媒 国防军工 综合 非银行金融 [24] S4困境反转策略：综合 汽车 电子 银行 基础化工 农林牧渔 [28] S5资金流策略：煤炭 综合金融 钢铁 综合 农林牧渔 [30][31] S6财报失效策略：纺织服装 电力及公用事业 传媒 石油石化 食品饮料 [35][36] S7多因子策略：电子 电力设备及新能源 有色金属 家电 非银行金融 银行 [41] 复合策略配置 - 采用负向波动率平价模型动态调整策略权重 按周/月/季度频率分层调仓 [44][45][46] - 当前行业配置前五：电子(11.6%) 综合(11.6%) 非银行金融(9.4%) 有色金属(8.2%) 农林牧渔(7.5%) [55] - 近期调仓方向：加仓消费板块 减仓中游周期和中游非周期板块 [3] - 板块配置分布：TMT(20.8%) 消费(15.7%) 金融(20.2%) 上游周期(13.3%) 中游周期(11.1%) 中游非周期(18.9%) [56] 业绩表现 - 复合策略周收益2.8% 超额基准1.0% 月收益8.1% 超额1.6% [58] - 历史回测显示自2014年以来复合策略持续跑赢行业等权基准 [59][61][63] - 2020年以来策略年化表现优于基准 超额收益曲线呈现稳定上行趋势 [65][66]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 恒泰证券研究所基于相关策略报告构建行业和主题ETF的策略组合 [2] - 2025年8月11日所在一周，模型推荐配置股份制银行、游戏、半导体等板块；未来一周，策略新增持有游戏ETF、科创芯片设计ETF、卫星ETF等产品，继续持有银行ETF、金融地产ETF、黄金股ETF等产品；截至上周末，部分ETF及标的指数的交易择时信号给出日度或周度风险提示 [2] - 2025年8月4 - 8日期间，策略累计净收益约2.62%，相对于沪深300ETF的超额收益约为1.41%；2024年10月14日至今，策略样本外累计收益约7.08%，相对于沪深300ETF累计超额约 - 0.79% [3] 根据相关目录分别进行总结 策略更新 - 2025年8月11日所在一周，模型推荐配置股份制银行、游戏、半导体等板块 [2] - 未来一周，策略新增持有游戏ETF、科创芯片设计ETF、卫星ETF等产品，继续持有银行ETF、金融地产ETF、黄金股ETF等产品 [2] - 截至上周末，部分ETF及标的指数的交易择时信号给出日度或周度风险提示 [2] 业绩追踪 - 2025年8月4 - 8日期间，策略累计净收益约2.62%，相对于沪深300ETF的超额收益约为1.41% [3] - 2024年10月14日至今，策略样本外累计收益约7.08%，相对于沪深300ETF累计超额约 - 0.79% [3] 未来1周推荐板块与产品 - 涉及银行ETF、游戏ETF、科创芯片设计ETF等多只ETF，包含其基金代码、市值、重仓申万II行业及权重、周度和日度择时信号、持有情况等信息 [9] 近1周持仓与表现 - 展示绿电ETF、银行ETF、酒ETF等多只ETF的基金代码、本期持有情况、近1周涨跌幅、ETF市值等信息，2025年8月4 - 8日ETF组合平均收益2.62%，相对于沪深300ETF超额收益1.41% [10] 建仓以来累计收益率 - 展示行业轮动ETF策略和沪深300ETF自2024年10月14日 - 2025年8月8日的累计收益率情况 [11]

核心观点 - 公募量化产品按策略定位可分为6大类，总规模达3868.65亿元，其中指数增强、主动量化和类绝对收益基金规模领先 [4][9] - 主动量化基金超额收益来源从20年与质量/成长因子相关转向22年后与小盘因子更相关 [4][22] - 报告重点分析了4类主动量化策略：偏股基金增强、SmartBeta风格、行业轮动/全行业选股、主动权益团队量化策略 [6][30] 公募量化产品概况 - 产品数量919只，规模3868.65亿元，主要分为指数增强(1943.18亿)、主动量化(913.95亿)、类绝对收益(487.67亿)等6类 [9][10] - 指数增强基金要求80%以上投资成分股，跟踪误差不超过8%，以沪深300/中证500/A500为主 [10] - 主动权益团队开始布局量化产品，代表案例包括中欧四因子、广发和易方达的主动+量化融合策略 [12] 超额收益来源分析 - 2021-2023年主动量化基金业绩显著优于主动权益基金，但在24年初微盘股下跌时回撤更大 [22] - 超额收益因子相关性变化：从20年质量/成长因子主导转向22年后小盘因子主导 [4][22] - 全行业选股基金如招商量化精选、国金量化多因子通过因子暴露和风格调整获取超额 [4] 主要策略分析 偏股基金增强策略 - 代表产品博道启航/远航能在6%跟踪误差内实现6%以上超额，具备竞争优势 [4][34] - 博道远航采用"基金指数增强"策略，对标885001指数，5%跟踪误差目标 [43] - 信澳宁隽智选通过较松偏离度限制获取超额，25Q2港股仓位13.82% [56] SmartBeta风格策略 - 小微盘策略：诺安多策略等产品跑赢万得微盘股指数取决于市值下沉程度 [4][63] - 红利策略：广发高股息优享等产品是否配置港股成为超额关键 [4] - 成长策略：博道成长智航等产品表现取决于基准定位 [4] 行业轮动/全行业选股 - 全行业选股产品通过因子暴露和风格调整获取超额 [4] - 行业轮动产品如华安事件驱动量化策略能在行业轮动中获取稳定收益 [4] - 代表产品招商量化精选、国金量化多因子规模领先，配置不同比例小盘股 [17] 主动权益团队量化 - 中欧基金推进投研体系"工业化"能力建设 [4] - 广发杨冬团队采用主动与量化融合策略 [4] - 易方达团队实行"主动研究+量化模型"双轮驱动 [4] 产品表现分析 - 2025年业绩领先产品多采用市值下沉策略，如同泰远见(50.73%)、诺安多策略(50.21%) [24][25] - 小微盘策略产品环境适应能力显示在小盘占优时表现突出，如诺安多策略小盘占优得分99.36% [27] - 红利策略产品在大盘价值风格明显，如博道红利智航大盘占优得分96.19% [27]

核心观点 - 市场在7月末政治局会议后出现回调，但调整不具备持续性，当前是中短期加仓窗口[2] - 本轮行情主线由PCB、光模块、创新药等高景气高成长板块驱动，这些板块仍有上涨动能和估值提升空间[2] - 8月建议适度加仓主线板块并关注潜在轮动方向，重点配置半导体与医疗器械行业[5][6] 行业配置建议 主线板块 - PCB、光模块、创新药等高景气高成长板块仍是核心方向，行业容量大且能持续吸引增量资金[2] - 半导体与医疗器械行业处于相对低位，同时与主线逻辑高度相关，具备估值修复与景气延续双重优势[6] 低位修复行业 - 半导体、电机、食品饮料、纺织服饰、汽车、美容护理、医疗器械、家用电器、商贸零售、环保等行业处于低位修复阶段[5] 低位+边际改善行业 - 电机行业：出口金额环比增长0.72%，PPI环比上升0.40%，发电设备产量环比增长2.76%[7][9] - 汽车行业：乘用车销量累计同比上升2.77%，但橡胶轮胎外胎产量累计同比下降28.57%，汽车制造业利润率下降0.27%[7][16] - 环保行业：大气污染防治设备产量累计同比上升2.05%，废弃资源综合利用业利润总额环比增长1.29%[7][17] 其他关注方向 - 环保与银行板块：红利资产估值偏低且配置比例低，可能受到债市资金入市的被动抬升[6] - 汽车行业：叠加机器人、智能制造等概念题材，零部件板块可能出现边际改善[6] 数据与图表 - 电机行业出口额及发电设备产量环比增长[8] - 电机制造PPI及铝价均环比上涨[9] - 轮胎产量环比增长但增速下滑[16] - 乘用车销量增速持平但产销比上行[17] - 环保子行业利润及设备产量增速均有提升[23]

报告核心观点 报告聚焦中银量化多策略行业轮动，分析近期中信一级行业表现、各单策略排名靠前行业及业绩，构建复合策略并回顾配置与业绩，提示商贸零售、汽车、传媒行业高估值风险 [3][11][14]。 近期中信一级行业表现回顾 - 本周收益率前三行业为通信（7.1%）、医药（4.3%）、计算机（4.0%），后三为银行（-2.8%）、房地产（-2.3%）、煤炭（-2.2%） [3][11] - 30 个中信一级行业平均周收益率 0.8%，近 1 月平均收益率 7.0% [3][11] 行业估值风险预警 - 采用各行业近 6 年 PB（剔除极端值）计算当前 PB 分位数，PB 分位数高于 95% 的行业不参与分项策略测算 [13] - 本周商贸零售、汽车、传媒行业 PB 估值高于过去 6 年 PB 估值（剔除极端值）95% 分位点，触发高估值预警 [14] 单策略排名靠前行业及近期业绩表现 S1 高景气行业轮动策略（周度） - 通过 wind 分析师一致预期滚动行业数据建立多因子模型，筛选备选因子复合，剔除高估值行业后选因子值最高 3 个行业等权持有 [16] - 当前景气度排名前三行业为计算机、有色金属、电力设备及新能源 [17] S2 隐含情绪动量追踪策略（周度） - 构建“跑在盈利预期数据公布之前”的情绪动量策略，计算“未证伪情绪收益率”构建复合因子，剔除高估值行业后选因子值最高 3 个行业等权持有 [20][21] - 当前市场隐含情绪指标排名前三行业为计算机、通信、机械 [22] S3 宏观风格轮动策略（月度） - 借助宏观指标预判四种行业风格多空情况，通过行业风格暴露度排序，每月选总分最高 6 个行业等权持有 [23][24] - 当前宏观指标看多前六行业为综合金融、计算机、传媒、国防军工、电子、综合 [24] S4 中长期困境反转策略（月度） - 采用“2 - 3 年反转”“1 年动量”“旬度截面低换手率”三因子等权 rank 复合，每月选最优 5 个行业等权配置 [28] - 本月推荐行业为银行、钢铁、建材、消费者服务、房地产、商贸零售 [29] S5 基于资金流的行业轮动策略（月度） - 从“市场主力资金流向与强度”和“尾盘资金流向与强度”构建策略，每月选资金流入强度最高 5 个行业等权配置 [30][31] - 本月资金流入强度较大行业有综合金融、煤炭、消费者服务、国防军工、商贸零售 [31] S6 财报因子失效反转行业轮动策略（月度） - 基于因子有效性均值回复理论，筛选“长期有效因子”和“短期失效因子”复合，每月选因子值最高 5 个行业等权配置 [35] - 本月看多行业有食品饮料、石油石化、家电、通信、纺织服装 [37] S7 多因子打分复合行业轮动策略（季度） - 季度换仓策略，剔除中证 800 中权重低于 2% 的行业，从“动量”“流动性”“估值”“质量”维度优选因子复合，每季度选因子值最高 5 个行业等权配置 [41] - 本季度推荐行业有电子、电力设备及新能源、有色金属、家电、非银行金融、银行 [43] 策略复合 - 使用“波动率控制模型”对 7 个单策略进行资金分配，根据策略负向波动率倒数归一化确定配置比例 [44][47] - 复合策略换仓频率按季度、月度、周度设定，在不同时间节点对相应策略分配资金并调仓 [48] - 利用“负向波动率平价”得到单策略配置比例后，对各策略看多行业等权配置 [51] 复合策略行业配置与业绩回顾 行业仓位回顾 - 当前（2025 年 7 月 17 日）中银多策略行业配置系统仓位涉及计算机、电力设备及新能源等 22 个行业 [1][63] 业绩回顾 - 本周行业轮动复合策略收益 0.6%，中信一级行业等权基准收益 0.8%，超额收益 -0.2% [3][66] - 今年以来行业轮动复合策略累计收益 12.6%，基准收益 10.7%，超额收益 1.9% [3][67] - 各单策略年初至今超额收益：S1 为 -1.8%，S2 为 5.6%，S3 为 4.0%，S4 为 4.9%，S5 为 -0.8%，S6 为 1.3%，S7 为 3.1% [3]