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天风·AI投研 | AI量化：行业配置精细化升级——从一级大类行业到二级细分赛道的行业轮动模型研究

核心内容

本报告旨在构建一个从一级大类行业到二级细分赛道的行业轮动量化模型，以提升行业配置的精细化程度。该模型是在前期“Beta增强模型”基础上的进一步升级，将轮动标的从个股扩展至细分行业板块。

模型通过深度神经网络算法优化Beta系数的计算方式，解决了传统方法在刻画市场波动与收益弹性时的不足，从而提高模型的稳定性与适配性。通过精准测算各细分行业板块与对应一级行业基准指数的Beta系数，模型能够识别出各细分行业的相对收益弹性与强弱属性，输出各大类行业下辖细分行业的强弱排序结果。

主要观点

• 模型逻辑延续性：细分行业轮动模型与前期推出的行业ETF轮动模型逻辑一致，但更聚焦于细分板块轮动，进一步完善了自上而下的行业轮动量化体系。
• Beta系数优化：引入深度神经网络算法，对Beta系数进行改进，使其更能反映个股或行业板块与基准指数的收益联动特征。
• 行业聚类一致性：模型结果与细分行业聚类模型具有内在逻辑一致性，通过聚类图可直观理解细分行业与一级行业的关系。
• 行业细分差异：以建筑材料行业为例，其内部强势细分品种集中在通信与电子上游材料领域，而非传统水泥赛道，表明模型能够深入揭示行业走强的驱动逻辑。
• 模型应用价值：该模型有助于投资者在宏观行业趋势判断的基础上，更精准地识别细分赛道的投资机会。

关键信息

• 模型升级：从个股轮动扩展至细分行业板块轮动，增强行业配置的精准度。
• 算法改进：采用深度神经网络优化Beta系数计算，提升模型稳定性与适用性。
• 数据来源：模型基于公开市场数据，结合行业聚类分析，输出细分行业的强弱排序。
• 行业分类逻辑：模型通过Beta系数和聚类图，揭示一级行业与细分行业之间的收益联动关系。
• 投资建议参考：模型结果可用于辅助投资决策，但不构成具体投资建议，投资者需独立判断。

模型应用示例

• 通信与电子行业：由于两大一级行业高度重叠，其细分赛道在轮动模型中表现出高度趋同。
• 建筑材料行业：模型揭示其强势细分行业集中于通信与电子上游材料，而非传统水泥赛道，为投资者提供更深层次的行业分析视角。

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评级说明

• 股票投资评级：预期股价相对于基准指数收益20%以上为“买入”，10%~20%为“增持”，-10%~10%为“持有”，-10%以下为“卖出”。
• 行业投资评级：预期行业指数相对于基准指数涨幅5%以上为“强于大市”，-5%~5%为“中性”，-5%以下为“弱于大市”。

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