核心观点及年度配置方向 [page::3][page::6]

• 行业相对强弱指数年度信号指向高股息、资源品、出海和AI行业。

- 右侧景气趋势模型2024年4月末绝对收益3.5%，超额收益5.3%；叠加PB-ROE选股策略超额12.8%，绝对收益11.0%。

• 重点关注煤炭、农林牧渔、电力及公用事业、家电、银行、石油石化、通信、有色金属和汽车等行业信号强劲。

基本面量化研究体系及宏观视角 [page::7][page::8][page::9]

• 体系涵盖宏观（景气指数及情景分析）、中观（行业盈利与估值）、微观（选股和策略）。

- 宏观经济增长及库存景气指数目前处于较低并有回升趋势，预计沪深300盈利增速企稳。

• PPI预计短期底部震荡，库存周期处于主动去库存阶段，权益资产等待时机。

中观行业配置分析与估值状态 [page::10][page::11][page::12][page::13][page::14]

• 消费板块（食品饮料、家电、医药）估值处于历史低位，景气度进入扩张区间。

- 通信、国防军工及电力新能源部分成长行业业绩透支年份有所回升，推荐重点关注。

• 银行业估值性价比指数高，预测未来一年绝对收益10%-15%。

• 保险PEV估值处历史低位，关注十年国债收益率拐点；地产行业估值偏低，房贷利率创历史新低。

微观层面策略及回测表现 [page::15][page::16][page::17][page::18]

• 行业景气趋势配置策略年化多头收益22.7%，超额年化16.3%，2024年4月底超额收益5.6%。

- 行业困境反转模型通过赔率-胜率策略，捕捉短期反弹和长期反转，月度胜率59%，2024年超额0.1%。

• 行业ETF配置模型年化超额收益18.2%，困境反转ETF配置策略年化超额14.7%，2023年超额收益12.4%。

• 选股策略基于行业配置权重+PB-ROE选股，年化超额收益22.9%，2024年4月底超额12.8%。

- 最新重仓股包括中国石油、张家港行、中远海控、立讯精密、奥马电器、中国联通等。

行业相对强弱信号量化解读与实践 [page::6][page::33]

| 行业名称 | 出现信号日期 | 绝对收益(%) | 相对收益(%) |
|------------|------------|------------|------------|
| 家用电器 | 2024-01-18 | 20.0 | 10.7 |
| 银行 | 2024-01-19 | 14.0 | 4.3 |
| 石油石化 | 2024-01-05 | 10.3 | 3.4 |
| 煤炭 | 2024-01-02 | 7.8 | 3.0 |
| 有色金属 | 2024-03-15 | 4.0 | 3.4 |
| 公用事业 | 2024-01-02 | 5.9 | 1.0 |
| 通信 | 2024-03-01 | 3.3 | 1.6 |

• 等权持有RS指数高于90的行业，历史上有明显超额收益及良好表现。

- 核心行业配置：高股息（电力、交运、银行）、资源品（石油、煤炭、有色）、出海制造（家电、汽车）、AI（电子、通信）。

• 风险提示模型基于历史数据，未来可能失效。

量化分析报告全面解析报告（2024年4月底更新）

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一、元数据与概览

• 报告标题：《行业相对强弱指数的年度信号：高股息、资源品、出海和 AI——基本面量化系列研究之三十一》

- 作者：林志朋、刘富兵（国盛证券研究所）

• 发布时间：2024年5月，文章核心数据截至2024年4月底

- 主题：基于基本面量化体系，结合宏观、中观、微观三个层面，阐述2024年行业相对强弱指标生成的年度信号，强调高股息、资源品、制造业出海、AI板块的配置价值，给出细致策略与模型表现分析。

• 核心论点：

- 基于右侧行业景气趋势模型，2024年4月底取得绝对收益3.5%、相对wind全A指数超额5.3%的优异表现；
- 进一步叠加PB-ROE选股模型，年初至今超额收益提升至12.8%，绝对收益11.0%，显示组合超额收益稳定且有效；
- 推荐以稳定高股息率+资源品行业为基础底仓，进攻端超配制造业出海与AI科技板块；
- 每年4月底对行业相对强弱指标（RS指标）更新，当前RS大于90的行业提示今年重点关注的配置方向；
- 同时构建了“左侧”困境反转模型，尽管当前表现一般，但为市场不同阶段提供辅助配置指引；
- 报告最后给出风险提示，强调量化模型基于历史规律，未来存在失效的可能性。

以上概览为研究所希望传递的决策框架及资产配置建议，核心价值在于基于多模型配合实现趋势跟踪与风险控制，逐步优化持仓结构，提高收益稳定性并指导年度行业布局。[page::0,3,4,6,18]

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二、逐节深度解读

1. 本期话题与年度行业信号（页3-6）

• 关键观点：结合“右侧行业景气趋势模型”与“左侧困境反转模型”，后者适于挖掘触底反弹行业，前者强调高景气和强趋势，规避拥挤度高行业。2024年4月底右侧模型表现优异，选股策略叠加PB-ROE带来更高超额收益。

- 行业配置重点：
- 底仓持有高自由现金流且稳定的高股息行业（电力、公用事业、交通运输、银行）。
- 资源品（有色金属、石油石化、煤炭、钢铁）因供给受限及库存周期进入补库存期而获得超配机会。
- 制造业出海（家电、汽车）受益全球制造业补库存，趋势明显。
- AI板块（电子、通信）受益算力投资，景气度高。

• 数据显示（图表1）：行业景气趋势模型自2024年初至4月底实现3.5%绝对收益，较同期wind全A指数超额5.3%。

- 与选股层面对应（图表2）：叠加PB-ROE指标选股，绝对收益提升至11%，超额收益则达到12.8%。

• 行业信号更新：统计显示煤炭、农林牧渔、电力、家电、银行、石油石化、通信、有色金属、汽车9个行业RS大于90，且除农林牧渔外均为配置模型推荐的行业，验证模型与信号协调性和有效性。

- 风险提示：模型基于历史数据，未来可能失效，投资者需要对模型表现持续跟踪与调整。
[page::3,4,5,6]

2. 基本面量化体系介绍（页7）

• 分层体系：

- 宏观层面：构建宏观景气指数和宏观情景分析，例如经济增长、货币宽松、信用宽松、库存景气指数。
- 中观层面：行业层面盈利变化和估值数据量化。
- 微观层面：成熟盈利模式驱动的选股模型，如PB-ROE选股、绝对收益模型、行业景气模型。

• 三层相辅相成，融合宏观经济环境与行业景气度，实现跨级联动，基础是坚实的数据库。

[page::7]

3. 宏观层面分析（页7-9）

• 景气指数跟踪（图表8）：四大指数显示经济、信用和库存均处于0轴以下，货币宽松指数刚回升到0轴以上。

- 经济扩散指数（图表9）：指数自底部反弹，预示沪深300盈利增速将企稳。

• 通胀情景（图表10）：货币宽松指数领先PPI约一年，预计PPI未来几个月可能在底部震荡，已开始企稳。

- 库存周期（图表11、12）：当前位于“主动去库存”阶段。择时策略基于这一周期，在被动去库存与主动补库存阶段做多权益资产，当前经济仍在0轴下，因此权益资产操作宜保持耐心等待更好时机。
[page::7,8,9]

4. 中观层面：金融与消费配置区间（页10-14）

• 消费板块：

- 食品饮料业绩透支年份约4.4年，估值处于历史25%分位，预示估值低迷且景气度上升（图表13、14）。
- 家电透支年份3年，处于53%分位，近期盈利预期上调，性价比较优（图表15、16）。
- 医药透支年份4.4年，估值同为历史低位（图表17、18）。

• 成长板块与军工：

- 通信业绩透支年份3年，估值处于7%分位，仍具吸引力（图表19、20）。
- 国防军工处于0轴附近，业绩透支年份5.7年，估值底部区（图表21、22）。

• 新能源、电力设备：业绩透支年份3.8年，虽然盈利景气度下滑，但估值修复到中枢，相关盈利预测略有下调（图表23、24）。

- 大金融板块：
- 银行估值性价比指数高，历史此水平对应10%-15%的未来一年绝对收益及部分相对收益（图表25、26）。
- 保险PEV估值处于历史极低，虽有回升，但仍看重十年国债收益率的拐点，保费收入增速明显改善，等待国债收益率上行确认（图表27、28、29）。

• 地产板块：估值NAV模型显示地产处于历史偏低水平，房贷利率创新低，货币政策宽松，有望迎来配置机会（图表30、31）。

- 行业打分图谱（图表32）基于分析师盈利预测等多指标编制，支持上述行业配置观点。
[page::10,11,12,13,14]

5. 微观层面：盈利模式驱动的量化策略（页15-18）

• 行业景气趋势配置模型

- 结合景气度、趋势和拥挤度构建，偏右侧进攻型策略，历史表现优异，年化超额16.3%，超额最大回撤-7.4%，2023年超额9.3%，2024年1-4月超额5.6%（图表33、34）。
- 当前配置权重：稳定高股息（电力交通运输银行28%）、资源品（有色金属、石油石化、钢铁、煤炭32%）、制造业出海（家电汽车18%）、AI（电子通信22%）。

• 行业困境反转配置模型

- 新模型基于赔率-胜率理念，重点关注困境反转板块，兼顾长短期因素，提升弱势板块配合度；年化超额16.6%，超额最大回撤-5.4%，2023年超额11.3%，2024年截止4月微超0.1%（图表35）。
- ETF层面表现同样优异，如行业ETF景气趋势组合年化超额18.2%（图表36），困境反转组合超额年化14.7%（图表38）。

• 行业ETF推荐：石化产业、有色金属、电力、家电、5G通信、汽车、银行、钢铁、消费电子及细分化工（图表37）。

- 选股层面：基于行业配置权重，结合PB-ROE模型，挑选估值合理且盈利能力强的前40%的股票，年化超额22.9%，最大回撤-8%，月度胜率74%，代表股票包括中国石油、张家港行、中远海控、中国石化、立讯精密、奥马电器等（图表39、40）。
[page::15,16,17,18]

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三、图表深度解读

图表1（页3）

• 展示行业景气趋势策略2024年1月至4月底的盈利曲线，含绝对收益3.5%，相对wind全A超额5.3%。

- 曲线显示策略收益整体优于市场基准，蓝色区域代表超额收益，说明策略有效捕捉行业轮动机会。

• 右侧统计数字表示策略Alpha为14.03%，贝塔偏低0.62，风险调控较好。

- 支持作者关于右侧行业景气趋势模型具备较稳定超额收益结论。[page::3]

图表2（页4）

• 结合行业景气趋势与PB-ROE选股的复合策略表现，绝对收益达11%，相对market超额12.8%，大幅领先市场。

- 曲线显示该策略跟踪样本外表现持续走强，说明基于多因子模型的构建有效提升收益。

• 风险收益指标Sharpe为1.91，信息比率更优，表现稳定。

- 验证了多层策略叠加优势，提高行业配置的选股质量。[page::4]

图表3（页4）

• 景气度-趋势-拥挤度四象限图，将行业分布于相应象限，明确显示高景气强趋势行业聚集于右上角，包含石油石化、有色金属、家电及通信等。

- 蓝色气泡大小代表拥挤度，蓝色气泡越大表明拥挤度高，如家电、汽车等具有较强配置价值。

• 该图支持四大配置方向：“稳定高股息（电力、交通、银行）”“资源品”“制造业出海”“AI”，与文本中配置建议保持高度一致。[page::4]

图表4（页5）

• 困境反转策略表现图，2024年1-4月录得-2.1%绝对回报，相对基准微幅负超额，说明今年反转策略受成长板块滞后影响。

- 指数表现较弱，暗示策略可能在经济复苏早期阶段暂时失效。

• 数据图支持作者对左侧困境反转补充说明，应注意策略在不同市场环境下波动特征。[page::5]

图表5（页5）

• 行业困境反转策略投资集中度分布图，分为高景气-强资金、低景气-弱资金等象限。

- 红色框中为本期推荐行业，如房地产开发、品服、证券等。

• 蓝色实心气泡表示当前困境行业，越大代表估值低，显示困境反转策略挖掘价值股票能力。

- 该图与困境反转策略表现相符，强调应关注短期有所反弹且长期景气改善的板块。[page::5]

图表6（页6）

• 9个行业RS指标超过90，表明这些行业年初以来相对强势，绝对收益区间6.5%，相对收益1.7%。

- 包括煤炭、银行、家电、通信等热点行业，验证年度行业配置的主要方向。

• 历史数据显示RS指标与收益的正相关，表明该指标具备下一年度配置指导价值。[page::6]

图表8~12（页8-9）

• 系列宏观景气指数柱状图，分别反映经济增长、货币、信用、库存情况。

- 经济扩散指数与沪深300盈利增速趋势高度一致，表明模型用于盈利预判有效。

• 货币宽松指数领先PPI约一年，PPI出现底部震荡迹象，体现通胀预期转折。

- 库存周期图把握经济-库存动态，指导权益类资产择时策略，当前仍处去库存阶段，建议保持耐心观望。[page::8,9]

图表13~32（页10-14）

• 系列消费及成长行业分析师景气指数与业绩透支年份图表。如食品饮料、家电、医药业绩透支处于历史低位，景气回暖。

- 大金融板块银行估值性价比高，符合未来一段时间超额收益预期；保险PEV估值处低谷，结合十年国债收益率拐点，具备配置前景。

• 地产NAV估值低位，房贷利率创历史新低，货币政策宽松环境支撑行业配置。

- 行业打分图谱综合上述指标，体现板块相对强弱及景气综合评估，为行业配置提供数据支撑。[page::10-14]

图表33~40（页15-18）

• 行业景气趋势策略及困境反转策略净值与超额表现走势显示模型有效捕捉行业轮动机会。

- ETF落地策略实现超额收益，策略可操作性强，涵盖石油化工、有色金属、家电、通信、汽车等核心板块。

• 选股模型维持高超额收益，多头年化接近30%，标的覆盖主要资源品、金融和核心制造业龙头，体现策略组合优质性。

- 行业ETF及选股图谱明确辅助投资者把握行业配置重点，增强策略透明度与操作便利性。[page::15-18]

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四、估值分析

报告中未明确深度展开估值方法，如DCF。但通过以下关键点可见：

• PB-ROE模型：作为微观层面选股核心，结合市净率与净资产收益率选取配置权重，提升估值性价比。

- PEV估值（保险板块）：以保险估值指标判断相对历史估值低位，结合宏观利率做动态判断。

• NAV估值（地产）：采用净资产价值模型估算地产估值，确认底部区域以支持行业配置。

- 估值性价比指数：如银行估值性价比指数，结合历史绝对及相对收益回溯，量化未来预期回报率区间。

• 模型叠加策略：右侧行业景气趋势模型结合左侧困境反转模型及PB-ROE选股，实现多维度估值判断与配置优化。

尽管未有完整的DCF等估值细节，整体估值分析依托量化模型和统计回测，保持灵活动态调整。[page::3-6,10-14,15-18]

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五、风险因素评估

• 模型失效风险：所有量化模型基于历史规律，存在因市场结构、政策变化、突发事件等导致策略失效的可能。

- 市场环境变化：宏观经济波动、政策调整或流动性冲击等均可能影响行业景气趋势和估值判断。

• 策略拥挤风险：高景气行业可能被市场过度追捧，拥挤度升高导致策略追随性风险。

- 估值误判风险：PB-ROE选股或估值指标无法完全捕捉个股基本面恶化或行业结构变化，产生风险敞口。

• 政策及制度风险：尤其涉及地产、金融等高度依赖政策支持的行业，政策变化具备不确定性。

- 具体缓释措施：报告中没有详述缓释策略，但通过双模型互补性及拥挤度评估尝试降低策略风险。
整体提醒用户量化策略非万无一失，需结合市场变化动态调整仓位和策略敞口。[page::0,3,5,6,18]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告中过分强调右侧模型的优越性，可能低估了困境反转模型在不同市场环境下的作用，当前困境反转模型表现不佳提示其适用条件需细化。

- 部分行业估值与景气表现断层，如电力设备与新能源盈利预期下修但估值被认为已修复，需要警惕景气与估值间的时滞风险。

• 大金融板块尤若保险，依赖于十年国债收益率拐点，存在无法准确预测利率转折点的隐患。

- 部分表格中个别行业数据如农林牧渔，RS虽超过90但表现不佳，指示模型并非全覆盖所有行业。

• 流动性和宏观政策因素变数大，模型以历年经验为基础，面对新周期或突发事件可能失真。

- 报告未深入探讨宏观下行风险对应的策略调整路径，建议未来研究加入该部分。
整体而言，报告内容专业全面，但用户需理解模型适用边界并配合实地动态调整。 [page::5,6,12,13,18]

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七、结论性综合

本报告系统梳理并更新了2024年4月底基于行业相对强弱指标的量化配置信号，核心聚焦于“四大配置方向”：稳定高股息行业（如电力、公用事业、银行）、资源品（煤炭、有色金属、石油石化）、制造业出海板块（家电、汽车）及新兴的AI科技板块（电子、通信）。基于对宏观经济（包括经济增长指数、货币宽松指数、信用宽松指数、库存周期）及中观行业景气度、估值分布的深刻分析，报告预判沪深300盈利增速有企稳迹象，PPI底部震荡，市场处于主动去库存阶段。

在微观层面，通过构建并应用右侧行业景气趋势模型和左侧困境反转模型，结合PB-ROE选股方法，报告实现了显著的超额超额收益，行业景气趋势策略年化超额收益超过16%，选股模型年化超额近23%。相较于传统行业ETF投资，模型不仅捕捉行业成长趋势，也优化行业内部的优质股票选择，获得高Shapre、低最大回撤及较高月度胜率。

图表深度分析显示，策略模型不仅能识别并聚焦高景气且趋势强劲的行业，还能通过拥挤度指标合理规避市场高风险点。特定行业的景气度指标和透支年份数据进一步验证了当前消费、金融（尤其银行）及部分成长板块估值吸引力。此外，策略组合在ETF及直接选股层面均有成功落地示范，充分体现量化策略的实用价值。

不过，报告也清楚指出模型基于历史规律，未来存在失效风险，强调谨慎应用。市场环境与政策变化对量化策略形成较大挑战，需投资者动态维护和更新策略构成。

总结而言，国盛证券量化团队提供的本报告不仅阐释了宏观-中观-微观一体化的量化配置框架，更通过严谨数据支持，明确了2024年投资核心思路：以稳定高股息产业为基础，超配资源品、制造业出海及AI科技，交易策略明晰且历史表现优异，具备较强参考价值和操作指导意义。[page::0,3-6,10-18]

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主要引用页面

• 报告封面及主题、核心观点页：0，3，4，6，18

- 目录与总体框架说明：1，7

• 宏观景气与情景分析：7-9

- 中观行业景气及估值分析：10-14

• 微观行业策略与模型表现：15-18

- 风险提示及免责声明：0，18，19

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总体评价

本报告结构清晰，涵盖宏观到微观多个维度数据，结合多指标量化模型，特别是右侧行业景气趋势模型和PB-ROE选股模型，实证效果明显，提供详细行业及ETF配置建议，极具实操性和参考价值。报告中数据佐证充分，图表清晰展现模型绩效及行业状态。但需要注意其基于历史数据规律，未来策略需结合市场变化动态调整。权威量化策略与行业景气指标的结合，提升行业轮动判断准确度，是一份内容厚重、洞察深刻的量化研究报告。

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如果需要，我可以继续提供模型具体计算方法、更多图表细节解析或覆盖的行业深度分析。

报告