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目录
PEM-VC行业配置模型简介 3
行业配置研究框架 3
行业配置模型简介 3
行业轮动复合模型9月收益统计 4
行业轮动复合模型10月必威体育精装版持仓 5
行业轮动多维模型10月边际变化 6
行业景气度模型边际变化 6
业绩超预期模型边际变化 7
行业动量模型边际变化 8
附录:因子定义及构建方法 9
行业景气度模型 9
业绩超预期模型 10
行业动量模型 12
行业估值趋势模型 12
行业拥挤度模型 13
风险提示 15
PEM-VC行业配置模型简介
行业配置研究框架
“有效市场”不是静止的状态,而是动态的过程,意味着在空间维度上需要择资产、择行业。常规行业配置模型采用边际思维,在指数估值过高或微观结构恶化时容易出现回撤较大的情况。我们运用“总量”与“边际”思维,优选景气度、超预期与动量边际改善的行业;同时利用估值趋势和拥挤度规避指数下行风险。具体来说,我们通过定量分析多维度建模,研究行业板块估值水平、经营业绩、技术特征和市场情绪等多维度的边际变化,按照行业优选和风险规避两条主线进行行业配置:基于景气度、超预期和动量等动量类模型,优先配置行业景气度、业绩超预期和行业动量边际改善的行业板块;同时基于行业估值和交易拥挤度等顶部择时避险模型,规避估值趋势或
微观结构恶化导致的指数下行风险。图1:行业配置研究框架
数据来源:
行业配置模型简介
我们基于行业景气度、业绩超预期和行业动量多维度行业轮动模型(具体定义见附录),选择回测效果较好、因子间相关性较低的因子合成行业轮动复合因子(行业优选模型);基于估值趋势和拥挤度模型实时监控行业交易状态,规避估值趋势或微观结构恶化导致的指数下行风险(风险规避模型)。PEM-VC行业配置模型运行框架如下:
月度调仓:每月初按照行业轮动复合因子排序筛选前5个行业为多头组,等权持有至月底。
实时监控:每日实时监控行业是否触发风险状态。
动态调整:对于估值趋势走差或触发交易拥挤状态的行业持仓当日收盘前置换为现金仓位;对于处于风险规避状态的行业继续以现金仓位替代当行业估值趋势走好或交易拥挤规避结束时从现金仓位切换回行业持仓。
市场基准:剔除“综合”和“综合金融”后的中信一级行业指数。
2011年1月至2024年4月,基于景气度、超预期与动量的行业轮动模型
(行业优选模型)多头组合年化收益率为16.68%,超额年化收益率为11.36%应用估值和拥挤度的行业轮动复合模型(风险规避模型)多头组合年化收益率为30.72%,超额年化收益率为26.64%。
图1:行业轮动复合模型超额收益
10
超额最大回撤
行业优选
市场基准
多头/基准
0%
8
6
5%
4
10%
2
0
15%
40
超额最大回撤
风险规避
市场基准
多头/基准
0%
35
30
25
5%
20
15
10%
10
5
0
15%
数据来源:,
行业轮动复合模型9月收益统计
行业轮动复合模型2024年9月的多头组合为:电力设备及新能源、汽车、石油石化、有色金属、医药;多头对照组持仓为:国防军工、消费者服务、
食品饮料、建筑、建材。9月份行业优选多头组合收益率为19.91%,相对市
场基准的超额收益为-2.01%;风险规避多头组合收益率为20.17%,相对市场基准的超额收益为-1.74%;多头对照组合(行业优选)收益率为22.63%,
相对市场基准的超额收益为0.72%。2024年以来行业轮动复合模型行业优
选多头组合收益率为12.58%,相对市场基准的超额收益为5.13%;风险规避多头组合收益率为23.70%,相对市场基准的超额收益率为16.25%;多头对照组合(行业优选)收益率为2.03%,相对市场基准的超额收益为-5.42%。
从行业来看,9月电力设备及新能源(26.66%)相对基准超额为4.75%;汽车(22.58%)相对基准超额为0.67%;石油石化(8.91%)相对基准超额为-13%;有色金属(19.78%)相对基准超额为-2.13%;医药(21.59%)相对基准超额为-
0.32%。石油石化和有色金属拖累了组合表现。
表1:行业轮动多维模型收益
从单模型效果来看,9月景气度、业绩超预期和动量行业轮动模型行业优选多头组合相对市场基准超额收益率分别为0.21%、-1.53%、-3.70%。
非银行金融
非银行金融
商贸零售
95%钢铁
.36%电力设备及新能源 26.66%
及 26.6
.
.
.
.
91%
19.
汇总
21%
18
汇总
38%
20.
汇总
12%
22.
汇总
59%
21.
医药
94%
20
国防军工
58%
22.
汽
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