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金融工程研究报告
金融工程研究报告?证券研究报告
目录
本月市场行情回顾 1
行业轮动模型下月优选行业 2
行业轮动模型历史表现 4
本月行业轮动模型表现 4
今年以来实际跟踪表现 4
模型历史表现 7
风险提示 8
附录：基于形态匹配行业轮动策略建模框架 9
样本区间选择 9
模型回测逻辑及框架 9
模型回测逻辑的几点思考 10
形态特征代理变量的选择 10
特征的标准化 10
上行、下行形态的划分 10
附录：动态时间弯曲算法原理 11
插图目录
图1中信一级行业指数近两月收益 1
图2中信一级行业指数月度收益分化程度 2
图3中信一级行业指数月度资金分化程度 2
图4本月各行业预测收益排名与实际收益排名散点图 4
图5今年以来行业轮动模型超额收益 5
图6行业轮动模型今年以来IC 5
图7行业轮动模型今年以来超额收益 5
图8今年以来Top行业下月收益位于全行业平均名次 7
图9今年以来Top行业下月收益位于全行业各名次出现次数 7
图10行业轮动模型历史超额收益 8
图11动态时间弯曲算法流程图 12
表格目录
表1行业轮动模型下月各行业预期收益排名及其变化 3
表2今年以来优选行业及其下月收益排名 6
本文对首创金工团队所发布报告《模式识别之形态匹配——基于动态时间弯曲算法的行业轮动策略研究》中所提及的行业轮动策略进行跟踪，以检验该策略未来表现，希望对投资者能有所帮助。
为便于理解以及描述，本文中的本月指2024年8月、下月指2024年9月。
本月市场行情回顾
本月中信一级行业指数整体较为疲弱（见图1），煤炭、石油石化等行业跌幅较小，下跌0.40%左右；而国防军工、农林牧渔等行业相对较弱，跌幅均超过8%。
从近两月行业收益在截面上的相关性来看，其相关系数为-40.2%，表明近两个月行业间收益率呈现显著的反转效应。即统计上：上月表现较好的行业，本月则表现相对较弱。
图1中信一级行业指数近两月收益
资料来源：万得资讯，
本文用中信一级行业指数月度收益率的标准差、月度日均换手率标准差作为代理变量，分别表示行业间收益、资金的分化程度。
就行业的收益分化程度而言（见图2），本月行业指数月度收益率的标准差为2.45%，环比上月下行1.04%，位于最近12个月以来的相对低位，仅比去年12月份略高。行业资金分化程度方面（见图3），本月行业指数月度日均换手率的标准差为0.96%，环比上月上行0.23%。
整体上看行业间收益的分化程度有所下行，这也是目前市场环境较为疲弱、缺乏持续热点或板块的体现。
图2中信一级行业指数月度收益分化程度 图3中信一级行业指数月度资金分化程度
资料来源：万得资讯， 资料来源：万得资讯，
行业轮动模型下月优选行业
基于首创金工团队的形态匹配行业轮动策略，下个月模型所选择的Top行业为：石油石化、钢铁、建筑、非银行金融、电力及公共事业、煤炭等六个行业（见表1）。从必威体育精装版行业轮动组合的换手情况来看，本月新增煤炭行业、剔除传媒行业。
就下月预期收益排名相对于本月预期收益排名的变化而言，交通运输行业预期收益排名大幅提升，提升10个名次，升至15名；而纺织服装行业预期收益排名降低幅度较
大，降低14个名次，降至26名。
表1行业轮动模型下月各行业预期收益排名及其变化
下月预期收益排名
排名相对于本月变化
（正值表示排名提高）
石油石化
1
0
煤炭
6
5
有色金属
8
0
电力及公用事业
5
1
钢铁
2
2
基础化工
20
-2
建筑
3
0
建材
13
-3
轻工制造
11
2
机械
24
-3
电力设备及新能源
10
-1
国防军工
12
4
汽车
25
-3
商贸零售
27
1
消费者服务
28
-5
家电
17
7
纺织服装
26
-14
医药
16
4
食品饮料
30
-1
农林牧渔
29
1
银行
19
8
非银行金融
4
1
房地产
7
0
交通运输
15
10
电子
23
-4
通信
22
-8
计算机
14
3
传媒
9
-7
综合
18
-3
综合金融
21
5
资料来源：万得资讯，
行业轮动模型历史表现
本章从本月、今年以来、历史以来等三个维度展示基于形态匹配行业轮动模型的详细表现。组合收益已考虑双边0.25%交易成本。
本月行业轮动模型表现
就本月而言，基于形态匹配行业轮动模型的超额收益为1.08%，策略表现不错。图4展示本月各行业预测收益排名与实际收益排名散点图，横轴表示实际收益排名、纵轴表示预
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