金融工程专题报告：基于择时与绝对收益视角的行业配置策略-20181026-华宝证券-13页

基于择时与绝对收益视角的行业配置策略总结

核心内容

本文提出了一种基于择时与绝对收益视角的行业配置策略，旨在通过将大类资产择时的思路直接运用于行业层面，构建多因子综合择时模型，以实现更有效的行业投资。该策略突破了传统横截面多因子模型的相对收益局限，转而追求绝对收益，通过动态调整行业仓位，提升投资组合的稳健性与收益能力。

主要观点

• 传统行业配置模型的不足：传统模型主要基于横截面多因子分析，追求相对收益，无法有效捕捉市场中某些行业独立行情的机会，且依赖宽基指数择时存在代表性不足与系统性风险的问题。
• 择时策略的引入：将大类资产择时思路应用于行业层面，把28个申万一级行业视为独立资产，以提升行业配置的精准度与独立性。
• 策略分类：策略分为连续性择时因子和事件驱动因子。前者在任何时刻均能发出看涨或看跌信号，后者仅在特定事件发生时才有意义。
• 多因子融合：通过综合加权的方式，将连续性因子与事件驱动因子融合，构建单一行业的综合择时模型。事件驱动因子作为辅助项，用于提升模型的预测能力。
• 绝对收益视角：在行业配置策略中，采用资金分仓方法，根据行业得分动态调整仓位，实现对行业配置的动态优化，提升组合的抗风险能力与收益稳定性。

关键信息

一、单因子测试结果

连续性因子

1. 行业景气度：

   • 通过测试的行业个数：20天胜率19个（ROE-TTM 18个），总胜率13个，超额收益17个。
   • 采用两期指标确定趋势，以提升胜率和收益率表现。

2. 信用利差：

   • 通过测试的行业个数：20天胜率22个，总胜率12个，超额收益15个。
   • 信用利差指标覆盖25个行业，表现良好。

3. 动量趋势：

   • 不同期限动量因子均通过测试，其中20天胜率表现最佳。
   • 采用多期限动量因子，提升策略的灵活性与适应性。

事件驱动因子

1. 估值：

   • PB（市净率）表现优于PE（市盈率），20天胜率17个，超额收益23个。
   • 采用历史分位数衡量估值水平，仅在极端情况下发出信号。

2. 波动率：

   • 20天胜率24个，超额收益24个，表现良好。
   • 波动率因子在多空两方向均有效，适用于市场情绪判断。

3. 一致性指数：

   • 20天胜率14个，超额收益19个，表现尚可。
   • 一致性指数主要用于判断行业个股趋势，提升择时的准确性。

4. 分析师一致预期：

   • 净利润看多信号通过测试，20天胜率12个，超额收益13个。
   • 一致预期因子表现较弱，权重较低。

二、多因子综合择时模型

• 采用十分制打分系统，对28个申万一级行业进行月度评分，分数越高代表行业上涨概率越大。
• 交易规则：
  • 分值 > 7 分：买入
  • 分值 < 4 分：卖出
  • 4 分 ≤ 分值 ≤ 7 分：维持原仓位
• 回测结果：
  • 2012年1月至2018年8月，有22个行业获得超额收益。
  • 20天胜率超过50%的行业超过20个。
  • 平均持有天数约为半年。

三、行业配置组合构建

• 仓位管理：将资金分为5档，根据行业得分进行动态配置。
• 交易规则调整：
  • 进场阈值设定为8分，离场阈值设定为7分或6分，以提升策略的灵活性与胜率。
• 回测结果：
  • 累计收益率达138.99%，最大回撤为25.15%，优于沪深300与中证500。
  • 2018年以来，组合仅下跌3.7%，优于同期市场基准。

四、历年收益表现

五、策略价值与适用性

• 该策略适用于追求绝对收益的投资者，尤其适合市场波动较大、存在独立行情机会的阶段。
• 在牛市行情下，由于行业数量受限，策略可能无法满仓操作，相对收益表现可能不如传统模型。
• 但策略具有分散化配置和净值平滑的优势，能有效降低市场整体风险，提升组合的稳健性。

风险提示

• 数量化策略基于历史数据，存在模型设定偏差风险。
• 市场存在不确定性，策略表现受市场环境影响较大。
• 投资者应结合自身风险承受能力，审慎决策。