20221221-天风证券-主动量化系列（一）_景气度边际变化在行业配置和选股上的应用_21页_1mb

报告摘要

金融工程：主动量化系列（一）——景气度边际变化在行业配置和选股上的应用

核心内容概述

本文探讨了如何利用分析师对个股的业绩预测数据，构建行业景气度指标，并据此进行行业配置和选股策略。通过合成行业预期ROE增速因子，衡量行业景气度的边际变化，从而识别出高景气行业和个股，构建相应的投资组合。研究结果显示，基于景气度边际变化的策略在多个方面优于传统方法，特别是在稳定性、超额收益和风险调整后的收益方面表现突出。

主要观点

景气度的定义：景气度主要关注行业或个股未来盈利预期的变化，而非已实现盈利。通过分析分析师对个股的盈利预测，可以合成行业预期ROE增速，作为景气度的量化指标。
分析师预期数据覆盖情况：分析师的业绩预测主要集中在大市值股票上，且具有显著的财报季效应。覆盖数量和市值的行业整体上具有较高的代表性，但部分小市值行业因数据不足未被纳入研究。
行业景气度的计算方法：本文比较了整体法和市值加权法两种计算方式。市值加权法在刻画行业景气度边际变化方面表现更优，尤其是在覆盖数量和市值约束下，其分组收益的单调性和超额收益更明显。
行业配置策略：基于景气度边际变化因子构建TOP5行业组合，市值加权法下组合表现优于整体法。在仓位约束下，组合的波动和回撤明显改善，稳定性增强，且在2019年以来的多数年份中均能跑赢万得全A。
选股策略：在行业配置策略的基础上，进一步构建“双景气”股票组合和“全市场景气TOP”股票组合。其中，“全市场景气TOP10”股票组合表现最优，年化收益达35.98%，年化超额收益达25.45%，夏普比率和Calmar均较高。

关键信息

1. 行业重构与代表性

基于行业代表性与覆盖全面性原则，筛选出样本行业。
2013年至2022年7月，样本行业在全市场总市值的月度平均占比为84%，最低为79%，整体具有较强的代表性。
每期样本行业数量在35-39个之间，覆盖行业范围广泛。

2. 分析师预期数据覆盖特点

分析师覆盖的个股多为大市值股票，覆盖数量和市值占比均呈现“数量少、市值集中”的特点。
银行、保险、旅游及休闲行业覆盖数量占比最高，中位数在60%以上；保险、石油开采、酒类、银行行业覆盖市值占比最高，中位数在90%以上。
覆盖数量和市值占比均较低的行业如专用机械，被排除在研究范围之外。

3. 景气度边际变化因子分组表现

在整体法和市值加权法下，对行业景气度边际变化因子进行分组，观察其收益表现。
市值加权法下，第1组行业次月平均绝对收益为2.06%，超额收益为1.07%，显著优于其他组别。
在覆盖数量和市值约束下，因子分组单调性提升，市值加权法表现更优。

4. 行业配置策略表现

满仓条件下的表现：
- 整体法下年化收益为18.36%，相对万得全A年化超额为9.48%，夏普比率为0.67，Calmar为0.32。
- 市值加权法下年化收益为24.07%，相对万得全A年化超额为15.19%，夏普比率为0.88，Calmar为0.45。
仓位约束下的表现：
- 整体法下年化收益为18.00%，相对万得全A年化超额为9.12%，夏普比率为0.76，Calmar为0.42。
- 市值加权法下年化收益为24.34%，相对万得全A年化超额为15.46%，夏普比率为1.02，Calmar为0.63。
稳定性提升：在仓位约束下，组合波动和回撤明显改善，稳定性增强，且每年均能跑赢万得全A。

5. 股票组合表现

双景气股票组合：
- 年化收益为29.21%，相对万得全A年化超额为20.33%，夏普比率为1.19，Calmar为0.74。
- 月度超额胜率为64%，盈亏比为1.24。
- 2019年以来超额稳定在25%以上。
全市场景气TOP股票组合：
- 全市场景气TOP10股票组合年化收益为35.98%，相对万得全A年化超额为25.45%，夏普比率为1.24，Calmar为0.90。
- 分年度来看，近十年均跑赢万得全A，2019年以来超额稳定在25%以上。
- 全市场景气TOP20股票组合年化收益为33.44%，相对万得全A年化超额为24.56%，夏普比率为1.09，Calmar为0.65。

6. 风险提示

本策略基于历史数据回测，存在失效风险。
市场环境突变可能导致策略效果不佳。

结论

本文通过构建行业景气度边际变化因子，展示了其在行业配置和选股中的应用效果。结果显示，市值加权法在刻画景气度变化方面更为有效，且在覆盖数量和市值约束下表现更优。在仓位约束下，组合的波动性和回撤明显改善，稳定性增强。通过进一步构建“双景气”和“全市场景气TOP”股票组合，策略在收益和风险调整后均优于行业组合。全市场景气TOP10股票组合表现最佳，年化收益达35.98%，超额收益稳定。

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