主要市场及行业表现与行业因子动态 [page::0][page::1][page::2]

• 2025年5月主要市场指数普涨，国证2000涨幅最大达9.21%。

- 25个中信一级行业指数上涨，综合行业涨幅最大，信息技术行业跌幅靠后。

• 盈利和调研活动因子表现持续较好，IC均值分别达到3.50%与37.88%。

- 质量与调研活动因子带来了正的多空收益，超预期与调研活动因子带来了多头超额收益。

量化行业轮动策略构建框架及因子分析 [page::2][page::3]

• 行业轮动策略以基本面因子（盈利、质量、分析师预期、超预期）、估值面和资金面构成核心框架。

- 超预期因子捕捉业绩超市场预期的信息，有利于弥补传统业绩增长预期的缺陷。

• 调研活动因子由机构调研热度和广度组成，反映机构关注变化，表现回暖且IC值高达37.88%。

因子表现及策略历史业绩分析 [page::3][page::4][page::5][page::6]

• 2011年至今超预期因子IC均值8.17%，调研活动因子IC均值9.19%，均显著解释行业收益。

- 超预期增强因子年化多空收益16.91%，夏普比率0.98，调研活动因子年化收益15.29%，夏普1.34。

• 超预期增强行业轮动策略年化收益率10.39%，夏普0.41，超行业等权基准6.21个百分点。

- 景气度估值策略年化收益8.42%，夏普0.32，表现不及超预期增强策略。

调研活动精选策略表现领先，换手率较高 [page::7][page::8][page::9]

• 2017年以来调研精选策略年化收益率4.63%，夏普0.229，超行业基准2.99%。

- 五月策略收益率5.75%，超额2.43%，显示出较强的行业择时效能。

• 策略月均双边换手率157.49%，具有较高的调仓频率和流动性需求。

行业轮动策略内部细分因子打分与当月推荐行业 [page::9][page::10]

| 行业 | 超预期增强推荐 | 调研精选推荐 | 核心因子驱动 |
|-------------|----------------|---------------------|------------------------------------|
| 电子 | 推荐 | 推荐 | 盈利、质量、分析师预期因子得分高 |
| 汽车 | 推荐 | 推荐 | 分析师预期因子下滑但绩效依旧靠前 |
| 非银行金融 | 推荐 | 推荐 | 维持前三排名 |
| 商贸零售 | 推荐 | 推荐 | 超预期得分上升，估值动量、分析师预期表现良好 |
| 银行 | 推荐 | 推荐 | 调研热度及兴趣上升 |
| 钢铁 | 非推荐 | 推荐 | 调研热度提升，关注度上升 |
| 煤炭 | 非推荐 | 推荐 | 调研拥挤度下降，受机构关注 |

• 电子、银行、商贸零售行业获得多策略推荐，投资者应重点关注。

- 部分行业如房地产和农林牧渔因分析师预期下滑，未获超预期增强策略推荐。

行业轮动策略年度超额收益波动与风险提示 [page::9][page::11]

• 行业轮动策略年度超额收益呈现波动，2020年表现最强。

- 策略通过历史数据及模型测算，但存在政策、市场变动导致失效风险。

• 投资者应关注模型风险及事件因子阶段性失效的可能性。

证券研究报告详尽分析

报告题目与发布信息

本报告标题为《量化行业配置：关注调研精选行业因子持续回暖》，由国金证券股份有限公司发布，发布时间为2025年6月5日。报告主要由高智威及许坤圣担任证券分析师，胡正阳作为联系人参与调研，体现了国金证券量化团队对行业轮动策略及因子研究的持续跟踪与深度升级。研究主题聚焦于中国国内主要市场及行业轮动策略的表现，尤其强调“调研活动因子”的新兴作用和其他因子的动态表现，旨在为投资者提供量化视角下的行业配置优化建议。[page::0,1,13]

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1. 报告概览与核心内容梳理

报告整体围绕行业指数与因子表现，逐层剖析并构建行业轮动策略，分别聚焦于“超预期增强因子”、“景气度估值因子”和“调研活动因子”三个维度。作者明确展现以下核心观点：

• 过去一个月（2025年5月），国内主流指数普遍上涨，尤其是综合、综合金融、医药等板块表现较好，而电子、消费者服务等行业相对疲软。

- 盈利与调研活动因子表现持续良好，成为行业轮动中重要的选股或配置依据。

• 超预期增强策略五月未能跑赢等权行业基准，但调研活动精选策略表现优异，显示调研因子热度的反弹和价值凸显。

- 六月份行业推荐层面，电子、银行、商贸零售三个行业获得多策略联合推荐，体现其行业基本面和调研关注度均被看好。

• 报告提示策略和因子基于历史数据统计与模型构建，在政策和市场环境变动时可能失效。

由此可见，报告的核心信息在于强调调研活动因子以及盈利因子的重要性，并提出基于这些因子的行业策略为投资决策提供量化参考。[page::0,1,8,9,11]

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2. 各章节深度解读

2.1 当期市场及行业指数表现

报告首先梳理2025年5月宏观行情，主要市场指数涨幅从国证2000的2.36%至中证500的0.70%不等，显示整体上涨趋势，但幅度分化明显。行业指数中综合行业涨幅最大达9.21%，而电子行业出现下跌，跌幅2.57%。此体现了市场资金配置向传统防御和周期性行业倾斜，同时也带来行业轮动的重要信号。

图表1与图表2详细展现了月度和年初至今各大市场及行业指数表现，横向对比突显行情差异化趋势，为后续因子策略构建指明了切入窗口。[page::1,2]

2.2 行业轮动策略构建

报告系统介绍行业轮动策略框架，核心是以基本面为切入点，结合估值动量和资金流动两大视角。基本面因子细分为盈利、质量、分析师预期、超预期等因子，其中“超预期”因子特别强调了以实际业绩超出市场预期作为对价格的影响机制，强调市场定价与预期差异的动态关系。

同时，基于机构调研数据构建调研行业精选策略，特别引入调研热度和广度指标，反映资金和机构关注的广泛度与深度，新增“调研活动因子”为量化策略注入了前瞻信号。

图表3清晰描绘了行业配置框架，表现出不同因子间的有机叠加关系和多维分析体系。此部分突出了策略构建的多层维度和因子多样性基础，为后续策略表现分析奠定理论架构。[page::2,3]

2.3 因子表现分析

七大因子中，盈利因子和调研活动因子IC均值最高，五月分别为3.50%和37.88%，调研活动因子表现尤为亮眼，多空收益达4.84%。反之，分析师预期因子表现较差，暗示传统预期因子在当前宏观环境下效用下降。

年初至今情况更为显著，盈利因子IC高达10.01%，调研活动因子7.49%，均呈现持续优异表现，也对应多头超额收益明显，为行业轮动策略的核心驱动力。

数据表格与图表5、6中盈利与调研因子的收益线表现持续走高，说明这两者因子在捕捉行业收益差异上更加有效，而估值动量因子表现相对低迷，这和当前市场环境中估值调整和资金配置的波动性有关。作者通过对比指标展示了因子效用的动态变化与其对策略形成的影响。[page::3,4]

2.4 策略因子及多空组合绩效

超预期增强因子虽五月IC小幅为负（-3.65%），但历史表现卓越，年化多空收益率高达16.91%，夏普比率0.98，显示其长期有效性。调研活动因子表现同样优异，五月多空收益4.84%，年化收益15.29%，夏普比率1.34。两大因子通过多空组合能够稳定获得超额收益。

图表8、9（超预期因子）及10、11（调研活动因子）均展示了因子IC及多空收益的时间序列走势，呈现因子稳定性与策略实效的可视化证据。多空组合通过分位排序方法构建，行业分为六组，做多顶组、做空底组，最大化捕捉因子优势。[page::5,6]

2.5 行业轮动策略表现

基于上述因子，作者设计了三类行业轮动策略：

• 超预期增强策略：月初选排名前五行业，等权持有。五月收益1.65%，低于行业等权基准3.30%，当月超额收益-1.63%，策略近月绩效波动较大，但长期年化收益率10.39%，远超基准的4.14%，夏普比率0.41。

- 景气度估值策略：同样选前五行业，五月收益0.64%，超额收益负2.59%，长期年化8.42%。

• 调研行业精选策略：体现调研热度与广度，五月策略收益率5.75%，超额达到2.43%，2017年起年化收益4.63%，夏普比率0.229，优于基准。

图表12-17全方位展示了三类策略的净值及超额净值走势，表明调研活动精选策略5月表现最为突出，超预期增强策略长期收益优势明显。报告定量证明多因子轮动策略在行业轮动中具有稳定的超额收益能力，同时展示了不同策略在不同时间段的表现差异。[page::6,7,8,9]

2.6 行业推荐及细分因子分析

六月行业推荐方面，超预期增强策略推荐电子、汽车、非银金融、商贸零售与银行，电子行业在盈利、质量及分析师预期因子上排名领先。汽车与非银金融预期因子下降但得分维持较高，商贸零售行业的超预期因子显著提升。
景气度估值策略中地产和农林牧渔分析师预期及超预期表现较差，两者未被超预期策略推荐。
调研精选策略则推荐钢铁、银行、商贸零售、电子和煤炭，反映调研热度和广度的变化，煤炭拥挤度下降也促进其被推荐。特别值得注意的是电子、银行、商贸零售三个行业获得了双方策略的共同推荐，表明其综合基本面与调研关注度较好，投资者需重点关注。

详细因子分布（图表19、20）反映了细分因子排名和月度变化，帮助投资者理解各行业因子变化的动态，是策略推荐背后严谨量化依据的可视化体现。[page::9,10]

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3. 图表与数据深度解读

• 图表1 & 图表2（市场指数表现）直观反映五月及年初至今市场指数表现，显示主流指数普涨但行业间分化明显，有色金属、综合金融、医药等板块涨幅领先，而电子、计算机等科技相关行业相对弱势。该对比为行业因子和策略推荐提供背景。[page::2]

- 图表3（行业配置框架）阐述行业轮动策略架构，突出基本面、估值面和资金面多维度叠加，特别强调调研活动因子在基本面中的作用，表现出策略设计的严密性和多维感知能力。[page::3]

• 图表4（因子IC均值和收益）揭示盈利和调研活动因子整体表现突出，特别是调研活动因子在IC均值和多头超额收益上均显著优于其他因子，强调其作为新兴核心因子的地位。[page::3]

- 图表5、6（因子多空收益走势）显示盈利、质量、超预期因子长期稳定成长曲线，调研活动及分析师预期因子的波动变化折射市场动态的深层反应机制。特别是调研活动因子表现出时间聚集的活跃波动，为策略提供动量来源。[page::4]

• 图表7（策略因子IC统计）量化展示超预期增强因子、调研活动因子在时间序列中的平均值、波动范围及风险调整表现，验证了两个因子的统计显著性及经济价值。

- 图表8-11（超预期增强因子与调研因子IC及多空收益）以时间序列柱状图和曲线展示，突出两因子虽在短期有所波动但长期维持正相关及正收益特性，说明因子长期有效及策略稳定获利的根基。[page::5,6]

• 图表12、13（策略净值及超额净值）清晰呈现超预期增强与景气度估值两大策略累积表现，超预期增强策略优势明显，净值曲线领先基准且波动合理，超额收益曲线展现多年来的绝对领先。

- 图表15、16（调研活动精选策略净值与超额）体现调研策略亮眼的中短期表现及逐步累积的超额效益，尤其体现在近两年表现持续优于行业基准，折射调研因子在当前投资环境中愈发获得认可。[page::7,8]

• 图表18（各策略逐年超额收益柱状图）反映策略间表现的年度波动，显示三类策略轮动效应和市场环境快速变化背景下超额收益的波动性，尤其2023-2025年调研因子策略表现有明显反弹。

- 图表19、20（行业推荐及因子评分）细分因子排名给出明确行业个体不同因子的对比和变化趋势，为投资者解读行业赋分变化、理解轮动逻辑和验证推荐结果提供定量支撑。特别对“电子”、“非银金融”、“商贸零售”等行业多指标评分支撑推荐，上月与本月评估变动揭示策略动态调整逻辑。[page::9,10]

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4. 估值与策略方法解读

报告主策略核心为超预期增强模型，采用多因子量化构建方法：

• 基本面因子：盈利、质量（如盈利持续性、现金流质量等）、分析师预期、超预期（实际业绩超过市场预测）。

- 估值因子：包括估值动量，捕捉估值分位的涨跌趋势。

• 资金面因子：通过北向资金和公募基金持仓数据量化资金流向。

- 调研活动因子：基于机构调研频次（热度）及市场关注面（广度）来派生，刻画投资者情绪与市场关注焦点。

策略通过多因子评分对29个一级行业进行排序，月度调仓选取前5个行业等权持有，以期捕捉行业间超额收益。因子IC（信息系数）与多空收益率长期验证了模型的稳健性。

风险调整的IC、夏普比率和最大回撤率指标分别用于衡量因子信号的风险调整收益和回撤风险，通过这些指标确保策略风险可控且收益有效。采用的多空组合方法，通过做多高评分行业并做空低评分行业，呈现稳定正向收益。手续费成本用实际的万三-千二计算以确保策略净效果真实可信。[page::2,3,6,7,11]

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5. 风险因素与提示

报告明确指出策略基于历史数据及模型推导，可能因以下风险导致效果失效：

• 政策变动风险：政策调整可能对行业盈利和分析师预期产生重大影响。

- 市场环境变化风险：宏观经济或资本市场结构变动可能弱化因子效用。

• 模型及数据风险：模型假设与历史规律可能失效，调研数据及预期信息可能滞后或失真。

- 波动和回撤风险：策略短期可能经历超预期波动和回撤，投资者需关注流动性和持仓调整风险。

报告未提供具体缓解措施，但通过持续跟踪与多因子组合设计尝试降低单因子失效风险。[page::1,11]

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6. 批判性视角与潜在局限

• 当期超预期增强策略五月份表现弱于行业基准，显示短期内该因子可能受宏观环境或市场情绪影响，存在一定波动风险，需要警惕因子在不同阶段的周期性及相关性变化。

- 调研活动因子表现反弹，可能反映机构关注度集中度提升，但调研广度提高意味着拥挤度也可能增加，未来需关注因子拥挤风险和价格扭曲的可能性。

• 分析师预期因子整体表现不佳，暗示传统卖方预期能力弱化，提示投资者应结合多因子和多数据源进行交叉验证。

- 模型依赖历史数据，面对快速变化的宏观政策与技术变革，适应性和实时性仍待增强。

• 换手率较高（超预期增强策略月均69%，调研精选策略更高）带来较高交易成本，投资者需权衡收益与成本。

- 年化波动率和最大回撤均不算低，策略适合有一定风险承受能力的投资者，强调风控管理重要性。

• 报告虽详细披露数据与模型，但缺少对极端行情下因子表现的系统压力测试结果。

整体来看，报告在因子构建与多维评估上做了充足准备，但仍需关注环境变化下的模型稳定性。[page::5,6,11]

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7. 结论性综合

《量化行业配置：关注调研精选行业因子持续回暖》报告通过详实的市场数据、因子分析和策略回测，证明了盈利因子和调研活动因子作为核心基本面因子，具备显著稳定的预测能力。

报告展现了三大行业轮动策略体系：超预期增强策略、景气度估值策略和调研活动精选策略，分别从不同角度捕捉行业间的收益差异。尤其调研活动因子近期表现强势，且相关策略五月业绩优于行业基准，体现出机构调研数据在辅助投资判断中的独特价值。

市场方面，2025年5月各主流指数普涨，行业表现分化，综合、金融、医药等为盈利亮点，科技相关领域短期承压。策略推荐聚焦电子、银行、商贸零售等行业的综合优势，同时结合量化打分展示出策略的科学性和动态调整能力。

图表系统性支持数据与逻辑，清晰呈现因子IC、策略收益、历史回报风险指标及行业推荐变化，为投资者提供了量化经济学视角下的行业轮动策略参考。报告同时警示了模型风险及市场环境变化带来的不确定性。

总体来看，报告立场谨慎乐观，凸显“调研活动因子”的崛起与盈利因子持续优异表现，建议投资者关注机构调研热度与基本面双重驱动的行业轮动机会，尤其是电子、银行和商贸零售行业的投资潜力。[page::0-11,13]

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参考图表

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以上为报告的详尽分析解构，涵盖标题背景、各章节逻辑、关键数据点、图表洞察、估值与策略构造、风险评估及批判性视角，确保对报告内容的全方位理解和专业解读。

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