量化模型与构建方式 1. 量化大势研判行业配置策略 **模型构建思路**：通过自下而上的资产全局比较，基于产业生命周期理论将权益资产划分为五种风格阶段，通过优先级比较（g>ROE>D）筛选优势资产[1][5] **模型具体构建过程**： 1. 划分五种风格阶段：外延成长、质量成长、质量红利、价值红利、破产价值[5] 2. 对全市场权益资产（中信二三级行业）进行风格分类[15] 3. 按主流资产（实际增速资产、预期增速资产、盈利资产）和次级资产（质量红利>价值红利>破产价值）优先级进行比较[9] 4. 主流资产采用优势差（Spread）计算： - 预期增速优势差：$$\Delta gf = g\_fttm_{Top} - g\_fttm_{Bottom}$$[20] - 实际增速优势差：$$\Delta g = g\_ttm_{Top} - g\_ttm_{Bottom}$$[24] - ROE优势差：$$\Delta ROE = ROE_{Top} - ROE_{Bottom}$$[26] 5. 次级资产按拥挤度排序[9] 6. 每月选择优势风格中排名前5的细分行业等权重配置[15] 2. 预期成长策略 **因子构建思路**：选取分析师预期增速最高的行业[34] **因子具体构建过程**： 1. 计算行业预期净利润增速g_fttm[20] 2. 按g_fttm从高到低排序 3. 选择排名前5的行业[34] 3. 实际成长策略 **因子构建思路**：选取超预期/△g最高的行业[36] **因子具体构建过程**： 1. 采用三个因子：sue（未预期盈余）、sur（营收惊喜）、jor（盈利惊喜）[36] 2. 对行业进行多因子综合评分 3. 选择排名前5的行业[37] 4. 盈利能力策略 **因子构建思路**：选取高ROE中PB-ROE框架下估值较低的行业[39] **因子具体构建过程**： 1. 计算行业PB-ROE回归残差：$$残差 = ROE - \beta \times PB$$[39] 2. 按残差从高到低排序（高ROE低PB） 3. 选择排名前5的行业[39] 5. 质量红利策略 **因子构建思路**：选取DP+ROE打分最高的行业[42] **因子具体构建过程**： 1. 计算行业dp（股息率）和roe（净资产收益率）[42] 2. 对dp和roe进行标准化打分并加权求和 3. 选择综合得分前5的行业[42] 6. 价值红利策略 **因子构建思路**：选取DP+BP打分最高的行业[45] **因子具体构建过程**： 1. 计算行业dp（股息率）和bp（市净率倒数）[45] 2. 对dp和bp进行标准化打分并加权求和 3. 选择综合得分前5的行业[45] 7. 破产价值策略 **因子构建思路**：选取PB+SIZE打分最低的行业[48] **因子具体构建过程**： 1. 计算行业pb（市净率）和size（市值）[48] 2. 对pb和size进行标准化打分并加权求和（低pb小市值） 3. 选择综合得分最低的前5个行业[48] 模型的回测效果 1. 量化大势研判行业配置策略 年化收益：27.25%[15] 各年度超额收益： - 2009年：51%[18] - 2010年：14%[18] - 2011年：-11%[18] - 2012年：0%[18] - 2013年：36%[18] - 2014年：-4%[18] - 2015年：16%[18] - 2016年：-1%[18] - 2017年：27%[18] - 2018年：7%[18] - 2019年：8%[18] - 2020年：44%[18] - 2021年：38%[18] - 2022年：62%[18] - 2023年：10%[18] - 2024年：52%[18] - 2025年8月：4%[18] 2. 预期成长策略 近3月表现： - 线缆：49.62%[34] - 水泥：12.71%[34] - 玻璃纤维：63.67%[34] - 稀土及磁性材料：98.77%[34] - 白色家电Ⅲ：-1.21%[34] 3. 实际成长策略 近3月表现： - 集成电路：42.93%[37] - PCB：112.10%[37] - 钨：69.26%[37] - 锂电设备：60.15%[37] - 兵器兵装Ⅲ：80.22%[37] 4. 盈利能力策略 近3月表现： - 啤酒：-3.94%[39] - 白酒：4.12%[39] - 非乳饮料：-4.45%[39] - 网络接配及塔设：202.29%[39] - 建筑装修Ⅲ：4.42%[39] 5. 质量红利策略 近3月表现： - 车用电机电控：38.98%[42] - 其他家电：28.13%[42] - 稀土及磁性材料：98.77%[42] - 网络接配及塔设：202.29%[42] - 玻璃纤维：63.67%[42] 6. 价值红利策略 近3月表现： - 化学制剂：19.43%[45] - 日用化学品：2.12%[45] - 安防：21.03%[45] - 服务机器人：39.81%[45] - 网络接配及塔设：202.29%[45] 7. 破产价值策略 近3月表现： - 汽车销售及服务Ⅲ：4.59%[48] - 动物疫苗及兽药：10.81%[48] - 棉纺制品：4.80%[48] - 包装印刷：13.22%[48] - 印染：3.22%[48]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：预期成长策略** - **构建思路**：通过分析师预期增速（gf）筛选高成长性行业，优先配置预期增速最高的资产[5][6] - **具体构建过程**： 1. 计算行业预期净利润增速 $$g_{fttm} = \frac{E_t[NI_{t+1}] - NI_t}{NI_t}$$，其中 $NI$ 为净利润，$E_t$ 为分析师预期[21][23] 2. 按 $g_{fttm}$ 排序，选取Top组行业（如无烟煤、电力电子等）[14][35] 3. 动态跟踪优势差 $\Delta gf = g_{fttm}^{Top} - g_{fttm}^{Bottom}$，确保头部资产趋势持续[21][23] 2. **模型名称：实际成长策略** - **构建思路**：基于业绩动量（$\Delta g$）筛选超预期行业，聚焦成长期资产[6][25] - **具体构建过程**： 1. 计算行业实际净利润增速 $$g_{ttm} = \frac{NI_t - NI_{t-1}}{NI_{t-1}}$$[25][27] 2. 结合超预期因子（sue、sur、jor）筛选 $\Delta g$ 最高的行业（如聚氨酯、PCB等）[38] 3. 监控优势差 $\Delta g = g_{ttm}^{Top} - g_{ttm}^{Bottom}$[25][27] 3. **模型名称：盈利能力策略** - **构建思路**：在PB-ROE框架下选择估值合理的优质资产[5][40] - **具体构建过程**： 1. 计算行业ROE及PB，回归残差 $$Residual = PB - \alpha \cdot ROE$$，选取低残差行业（如锂电池、啤酒等）[40] 2. 结合ROE优势差（$\Delta ROE$）判断基本面拐点[29] 4. **模型名称：质量红利策略** - **构建思路**：综合股息率（DP）和ROE筛选高分红且盈利稳定的资产[43] - **具体构建过程**： 1. 对行业DP和ROE标准化打分，加权求和 $$Score = w_1 \cdot DP + w_2 \cdot ROE$$[43] 2. 选取高分行业（如公交、玻璃纤维等）[43] 5. **模型名称：价值红利策略** - **构建思路**：结合股息率（DP）和市净率（BP）挖掘低估值高分红资产[47] - **具体构建过程**： 1. 计算行业DP和BP标准化值，加权排序[47] 2. 优选高分行业（如网络接配及塔设、非乳饮料等）[47] 6. **模型名称：破产价值策略** - **构建思路**：筛选低PB和小市值（SIZE）的潜在反转资产[51] - **具体构建过程**： 1. 计算行业PB和SIZE的逆序得分 $$Score = -w_1 \cdot PB - w_2 \cdot SIZE$$[51] 2. 选取最低分行业（如贸易Ⅲ、印染等）[51] --- 模型的回测效果 1. **预期成长策略**：年化收益26.70%，2019年后超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益32.58%（玻璃纤维）[16][35] 2. **实际成长策略**：长期超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益81.60%（PCB）[38] 3. **盈利能力策略**：2016-2020年超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益110.06%（网络接配及塔设）[40] 4. **质量红利策略**：2016-2017年超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益32.58%（玻璃纤维）[43] 5. **价值红利策略**：2021-2023年超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益110.06%（网络接配及塔设）[47] 6. **破产价值策略**：2021-2023年超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益17.24%（印染）[51] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：预期净利润增速（$g_{fttm}$）** - **构建思路**：反映分析师对未来盈利增长的预期[21][23] - **具体构建**：$$g_{fttm} = \frac{E_t[NI_{t+1}] - NI_t}{NI_t}$$，滚动12个月计算[23] 2. **因子名称：实际净利润增速（$g_{ttm}$）** - **构建思路**：衡量历史业绩动量[25][27] - **具体构建**：$$g_{ttm} = \frac{NI_t - NI_{t-1}}{NI_{t-1}}$$，TTM口径[27] 3. **因子名称：PB-ROE残差** - **构建思路**：识别ROE驱动下被低估的资产[40] - **具体构建**：回归残差 $$Residual = PB - \hat{\alpha} \cdot ROE$$[40] 4. **因子名称：DP+ROE复合因子** - **构建思路**：兼顾分红与盈利质量[43] - **具体构建**：标准化后线性加权 $$Score = Z(DP) + Z(ROE)$$[43] 5. **因子名称：DP+BP复合因子** - **构建思路**：平衡分红与估值[47] - **具体构建**：标准化后加权 $$Score = Z(DP) + Z(BP)$$[47] --- 因子的回测效果 1. **$g_{fttm}$**：优势差（$\Delta gf$）扩张时策略超额显著，2025年8月Top组增速较Bottom组高15%[21][23] 2. **$g_{ttm}$**：优势差（$\Delta g$）缓升，2025年8月头部行业增速差7%[25][27] 3. **PB-ROE残差**：低残差组合在2016-2020年IR达1.2[40] 4. **DP+ROE**：2016年IR峰值1.5，2023年回升至0.8[43] 5. **DP+BP**：2021-2023年IR稳定在1.0以上[47]