20220815-国联证券-行业配置系列1_行业拆分和聚类-定义配置对象_24页_1mb

报告摘要

行业配置系列1——定义配置对象总结

核心内容

本报告是行业配置系列的第一篇，旨在通过量化方法构建一个高内聚的行业配置对象。随着A股市场机构化程度的提升，市场对股票定价愈发有效，选股差异度下降，因此行业配置和择时变得尤为重要。报告采用时间窗口移动计算方式，结合量价信息与基本面信息，对行业进行拆分与聚类，以提高行业配置的精准性。

主要观点

行业分化度刻画：通过多种算法（如分层LongShort、个股日收益率相关性、个股对行业指数回归拟合度、PE_TTM与PB变异系数、杜邦分析三指标变异系数）对行业分化度进行量化分析，以识别分化度高的行业。
行业拆分标准：主要从自由流通市值、成分股平均自由流通市值和行业与二级子行业相关性角度进行拆分，将原始31个一级行业拆分为最新截面的48个行业。
行业聚类：使用KMeans算法对拆分后的行业进行聚类，形成板块，并以编号代替命名，避免主观划分带来的偏差。
量化指标：所有步骤均采用明确的量化指标，历史数据均可复现，未对历史行业进行主观调整。

关键信息

2.1 量价信息刻画

分层LongShort算法：通过计算行业内个股日收益率的横截面分组平均值差，刻画行业分化度。电力设备行业在20220731截面分化度最高，但其近10年平均分化度为8.6，表明近年来分化度显著上升。
个股日收益率相关性：通过计算个股相关系数矩阵的平均值，刻画行业个股日涨跌幅一致性。商贸零售和家用电器行业在该算法下分化度较高。
个股对行业指数回归拟合度：使用个股与行业指数的R²值作为衡量指标，R²越高，分化度越低。交通运输、社会服务、商贸零售、传媒和基础化工行业在该算法下分化度较高。

2.2 基本面信息刻画

PE_TTM和PB变异系数：剔除极值后计算变异系数，用于衡量行业估值的一致性。非银金融、传媒、环保等行业的PE_TTM和PB变异系数较高，表示估值差异大。
杜邦分析三指标变异系数：通过营业净利润、总资产周转率和权益乘数的变异系数刻画行业分化度。商贸零售在多个指标下均表现分化度较高，反映出行业内部的不一致性。

3.1 行业自由流通市值拆分标准

拆分标准基于二级子行业的自由流通市值、股票数量和成分股平均自由流通市值。如图17所示，部分二级子行业由于市值较低或成分股数量较少，被排除在拆分标准之外。

4. 行业聚类

使用KMeans算法对拆分后的48个行业进行聚类，形成板块。板块以编号命名，避免主观命名带来的偏见，确保聚类结果的客观性。

风险提示

本报告基于历史数据得出结论，历史回测结果不代表未来表现。未来市场可能发生变化，导致行业配置策略效果不同。

图表目录

图1：个股分层LongShort算法
图2：分层LongShort算法刻画行业分化度，20220731截面
图3：分层LongShort算法，20220731截面分化度前5行业历史变化
图4：个股日收益率相关性算法
图5：个股相关性算法刻画行业分化度，20220731截面
图6：个股相关性算法，20220731截面分化度前5行业历史变化
图7：个股对行业指数回归拟合度算法
图8：个股对行业指数回归拟合度算法刻画行业分化度，20220731截面
图9：个股对行业指数回归拟合度算法，20220731截面分化度前5行业历史变化
图10：个股PE_TTM和PB的变异系数刻画行业分化度
图11：个股PE_TTM和PB的变异系数刻画行业分化度排序值
图12：个股PE_TTM变异系数刻画行业分化度
图13：个股PB变异系数刻画行业分化度
图14：杜邦分析三指标的变异系数刻画行业分化度
图15：杜邦分析三指标的变异系数刻画行业分化度排序值
图16：杜邦分析三指标的变异系数，20220731截面分化度前5行业历史变化
图17：申万二级行业自由流通市值、成分股个数全览，20220731 截面数据
图18：基于自由流通市值的行业拆分标准
图19：二级子行业与一级行业相关性拆分标准
图20：一级行业与二级子行业相关性测算
图21：量价信息刻画一级行业分化度全览，20220729截面数据
图22：基本面信息刻画一级行业分化度全览，20220731 截面数据
图23：量价、基本面行业预拆分池取并集，20220731截面数据
图24：二级行业自由流通市值筛选结果，20220731截面数据
图25：一级行业最终拆分结果，20220731截面数据
图26：基于Kmeans的聚类结果
图27：基于Kmeans的聚类结果表格展示

总结

本报告通过量化方法对行业进行拆分和聚类，以提高行业配置策略的精准性。利用多种算法刻画行业分化度，包括分层LongShort、个股日收益率相关性、个股对行业指数回归拟合度、PE_TTM和PB变异系数、杜邦分析三指标变异系数。行业拆分标准基于自由流通市值和相关性，最终将31个一级行业拆分为48个二级行业。行业聚类采用KMeans算法，以编号代替命名，确保结果的客观性。报告强调，所有步骤均采用明确的量化指标，避免主观调整。

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