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风格轮动与行业配置总结

核心内容概述

本文由证券分析师曹春晓撰写，主要探讨了风格轮动与行业配置的量化方法。通过分析行业间的距离矩阵、板块相对强弱关系以及行业与风格的映射关系，构建了一套基于风格轮动的行业配置策略，并对策略的历史表现进行了回溯分析。

主要观点与关键信息

1. 行业距离矩阵与行业空间映射

• 行业距离矩阵：通过计算各行业间的相关系数（ρ）与距离（D=sqrt(2*(1-ρ)))，构建了28个申万一级行业之间的距离图谱。
• 银行与食品饮料：银行是所有一级行业中距离最远的行业，同时也是唯一与其他行业负相关的行业；食品饮料作为防御性行业，是仅次于银行距离最远的行业。
• 风格分类：根据行业距离矩阵，银行、钢铁、食品饮料、计算机分别代表金融、周期、消费和成长四种典型风格。

2. 基于板块相对强弱进行风格轮动

• 相对强弱（RS）方法：使用对数收益率差值作为相对强弱指标，包括RS1、RS2、RS3三种形式。
• 技术分析应用：通过对相对强弱序列进行技术分析，可以识别趋势与拐点，从而进行轮动操作。
• 拟合方法：多项式拟合效果优于三角函数拟合，其导数更稳定，有助于构建相对稳健的四象限状态图。

3. 量化行业配置模型改进

• 四象限分析：通过分析风格之间的相对强弱，使用投票方式确定强势与弱势风格。
• 行业映射：将卫星行业映射到四大风格板块，依据其与风格指数的距离进行筛选。
• BL模型优化：结合风格轮动信号与BL模型进行权重优化，提升行业配置策略的收益表现。

4. 行业配置策略表现

• 样本空间：申万一级行业
• 回溯区间：2010年12月31日 - 2018年3月13日
• 市场基准：申万A指
• 策略表现：
  • 年化超额收益：13.90%
  • 月均超额收益：1.15%
  • 今年以来超额收益：5.88%
  • 分年度表现：
    • 2011年：8.88%
    • 2012年：-0.44%
    • 2013年：23.89%
    • 2014年：38.84%
    • 2015年：6.01%
    • 2016年：3.52%
    • 2017年：29.05%
    • 2018年（截至3月13日）：5.88%

风格到行业的映射

• 行业分类：将行业分为金融、周期、消费、成长四大类，并通过距离矩阵将卫星行业映射到对应风格板块。
• 映射依据：依据行业与风格指数之间的距离进行判断，但需注意行业与风格的映射关系可能随市场变化而变化。

策略实现过程

1. 计算风格特征指数：分别计算金融、周期、消费、成长风格指数。
2. 计算相对强弱指数：基于风格特征指数，计算其相对强弱指数。
3. 四象限分析：通过平滑后的相对强弱曲线，计算斜率 $\beta1$ 与 $\beta1$ 的斜率 $\beta2$。
4. 行业筛选与权重优化：根据四象限状态，筛选与做多风格相关性高的行业，并通过BL模型进行权重优化。
5. 定期调仓：根据市场风格变化，定期调整行业配置。

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附加信息

• 报告标题：风格轮动与行业配置
• 发布日期：2018年3月14日
• 关键词：风格轮动、行业配置、距离矩阵、相对强弱、BL模型、量化策略