行业轮动策略框架构建 [page::0][page::3]

• 构建了自上而下（宏观经济映射）、行业中观（生命周期选择成长行业）和自下而上（趋势、量价、情绪、估值及预期基本面变化）三个维度轮动策略框架。

- 本文聚焦自下而上的行业层面，使用申万一级行业数据和一致预期EPS及动态估值匹配度作为核心因子。

一致预期基本面数据及平滑处理 [page::5][page::6][page::7][page::8]

• 利用Wind数据中分析师研报生成的个股及行业一致预测EPS，覆盖率平均超过50%。

- 采用Savitzky-Golay滤波进行数据平滑，去除因数极端波动，提高预期基本面变化信号的稳定性和趋势识别能力。

量化策略构建与表现分析 [page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15]

策略一：截面估值分位数绝对值筛选

• 以估值分位数绝对水平90%以上为阈值，月度调仓，选择行业等权配置。

- 2016年以来年化收益7.83%，超越沪深300的5%，夏普比提升，最大回撤略优于沪深300。
| 指标 | 策略一 | 沪深300 |
|---|---|---|
| 年化收益率 | 7.83% | 5.00% |
| 累计收益率 | 65.34% | 38.45% |
| 年化波动率 | 18.06% | 16.81% |
| 夏普比 | 0.32 | 0.18 |
| 最大回撤 | 27.55% | 29.59% |

策略二：一致预期基本面累计增速绝对值筛选

• 以PE_FY3较估值底的距离绝对值超100%为阈值。

- 2016年以来年化收益仅3.51%，较基准弱，最大回撤更大，不具备跑赢能力。
| 指标 | 策略二 | 沪深300 |
|---|---|---|
| 年化收益率 | 3.51% | 5.00% |
| 累计收益率 | 25.88% | 38.45% |
| 年化波动率 | 18.81% | 16.81% |
| 夏普比 | 0.08 | 0.18 |
| 最大回撤 | 38.99% | 29.59% |

策略三（表现最佳）：估值分位数环比抬升筛选

• 聚焦估值分位数环比增速指标，选取排名前三行业等权配置。

- 年化收益20.42%，最大回撤低于沪深300，夏普比为1.04，表现最佳。
| 指标 | 策略三 | 沪深300 |
|---|---|---|
| 年化收益率 | 20.42% | 5.00% |
| 累计收益率 | 239.91% | 38.45% |
| 年化波动率 | 17.66% | 16.81% |
| 夏普比 | 1.04 | 0.18 |
| 最大回撤 | 27.13% | 29.59% |

策略四：一致预期基本面环比抬升筛选

• 对基本面累计增速环比增速采用排名筛选，等权配置排名前三行业。

- 年化收益8.28%，超越沪深300，但不及策略三。
| 指标 | 策略四 | 沪深300 |
|---|---|---|
| 年化收益率 | 8.28% | 5.00% |
| 累计收益率 | 68.81% | 38.45% |
| 年化波动率 | 21.74% | 16.81% |
| 夏普比 | 0.29 | 0.18 |
| 最大回撤 | 36.11% | 29.59% |

策略五：基本面增速与估值抬升叠加策略

• 统一zscore标准化的估值分位数环比增速和基本面环比增速指标叠加，选排名前三行业配置。

- 年化收益11.02%，累计收益99.06%，夏普比0.47，控制回撤表现良好。
| 指标 | 策略五 | 沪深300 |
|---|---|---|
| 年化收益率 | 11.02% | 5.00% |
| 累计收益率 | 99.06% | 38.45% |
| 年化波动率 | 19.34% | 16.81% |
| 夏普比 | 0.47 | 0.18 |
| 最大回撤 | 32.07% | 29.59% |

最新行业配置与估值状态 [page::16]

| 行业 | 20220831配置权重 |
|----|-------------|
| 食品饮料 | 30.00% |
| 房地产 | 30.00% |
| 石油石化 | 30.00% |

• 2022年9月策略三推荐重点行业为食品饮料、房地产和石油石化。

- 估值整体处于偏低状态，少数行业估值突破未来3年预期基本面估值边界，具备风险监控意义。

风险提示 [page::0][page::17]

• 一致预期数据存在样本量不足和统计误差风险。

- 历史策略表现不代表未来，研报观点不构成投资建议。

西部证券《从一致预期基本面变化与估值匹配度构建行业轮动策略》深度分析报告

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一、元数据与整体概览

• 报告标题： 从一致预期基本面变化与估值匹配度构建行业轮动策略

- 发布机构： 西部证券研发中心

• 发布时间： 2022年9月18日

- 分析师： 付怡，王红兵（联系方式见报告）

• 研究主题： 基于A股申万一级行业钜细靡遗研究，构建自下而上的量化行业轮动策略，核心结合行业层面一致预期基本面变化与估值匹配度进行行业筛选和资产配置，旨在实现行业轮动的超额收益。

报告核心论点与结论简述：

报告提出构建立体多维的行业轮动策略框架——结合自上而下（宏观经济与行业映射）、行业中观（生命周期及成长阶段判定）、自下而上（趋势、估值、预期基本面变化）的多视角分析，重点在本篇深化自下而上的维度，通过一致预期EPS数据及估值匹配度指标，把握未来基本面的持续改善或者估值拔升的行业，由此构建五种行业轮动策略模型。

实证测试发现，多个基于估值匹配度及基本面变化环比增速的策略自2016年以来均跑赢沪深300，其中策略三（估值匹配度环比增速视角）表现最优，年化收益20%以上且最大回撤控制优于沪深300。2022年9月，策略三重点配置食品饮料、房地产、石油石化三大行业，推荐重点关注。

报告同时提示数据风险、策略历史表现不代表未来及观点非具体投资建议[page::0,3,4,15]。

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二、逐章深度解读

1. 引言—行业轮动的重要性及框架建立（第3页）

• 关键内容：

过去十年申万一级行业月度表现差异显著，行业轮动成为A股权益资产研究核心。市场分化大时，强弱行业收益差异超过60%。行业轮动研究框架由自上而下（宏观映射）、行业中观（生命周期分层）、自下而上（量价情绪、预期基本面及估值匹配度）三大维度组成，报告聚焦最后自下而上视角构建量化行业轮动逻辑。

• 支撑逻辑：

粗放的宏观走势指引与行业生命周期判定虽然提供基础，但投资者更需细化行业间预期基本面及估值演变差异，捕捉行业轮动节奏。量价情绪与预期指标相辅，精细判断行业性价比。

• 图2所示三大维度行业轮动架构清晰揭示逻辑层次，表明量化模型中“自下而上”分析对于行业轮动配置具关键作用[page::3]。

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2. 自下而上行业轮动策略逻辑（第4-6页）

• 关键论点：

依据股票价格=估值×基本面（PE×EPS）分解逻辑，将价格变动拆解为估值层面（P/E变化）和基本面层面（EPS变化）驱动。由于官方财务数据滞后，采用覆盖分析师一致预测EPS作为基本面前瞻数据，捕捉预期变化。

• 估值层面，通过动态截面“估值匹配度”指标，监测行业估值相对位置及最近估值低点至未来3年的业绩预计对应估值区间，量化估值拔升机会。
• 实证案例（食品饮料）展示基本面预期持续提升对应PEFY3上升，带动指数上涨；估值拔升（PETTM分位数攀升）亦可产生独立上涨动力，且估值拔升通常不超过未来3年业绩预期对应估值的上限，后者可作为风险警戒。
• 基本面数据来源及处理：

取自Wind数据，覆盖广泛买卖卖方机构，剔除异常数据，截面分析师覆盖率稳定在50%以上到90%，保证数据代表性，且使用指数一致预测EPS整合，增效简化。

• 技术处理细节：

使用Savitzky-Golay滤波法对预期PE進行平滑处理，有效去除过度波动信号，加强量化因子信息质量。

该部分通过定量逻辑和案例展示推导行业轮动策略的基础理论和数据支撑体系[page::4-6]。

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3. 数据平滑处理对趋势捕捉的帮助（第7-8页）

• 方法论详述：

Savitzky-Golay滤波器：数字滤波方法，通过局部滑动窗口内的多项式拟合实现信号平滑，理论适合时间序列波动去除，同时保留趋势和峰值。

• 实证对比（食品饮料行业）：

平滑前PEFY1、PEFY2及PEFY3波动剧烈、锯齿明显；平滑后曲线平顺，明显降低数据噪声，便于量化模型捕捉本质基本面趋势，减少误判。

• 作用意义：

保持信号核心趋势，减少极端值影响，提升策略稳定性。同时技术细节展现该方法处理时序财经数据的合理与优越[page::7-8]。

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4. 五大自下而上行业轮动策略及表现（第9-15页）

报告严格应用平滑数据及截面指标，构建并回测五个行业轮动策略，目标为挖掘基于基本面预期与估值匹配变动的超额收益机会。

策略概况及回测：

| 策略编号 | 核心指标焦点 | 组合选股逻辑 | 年化收益率（2016—2022.8） | 特点与评价 |
|----------|--------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------|---------------------------|----------------------------------------------------------------|
| 策略一 | 估值分位数绝对水平 | 当前PETTM所在近2年估值区间分位数>90%，等权配置符合条件行业 | 7.8% | 跑赢沪深300，夏普略优，波动略高，回撤稍低 |
| 策略二 | 一致预测基本面累计增速绝对水平 | PEFY3当前相对估值底的距离>100%，等权配置符合条件行业 | 3.5% | 跑输沪深300，波动、回撤不佳，单指标能力有限 |
| 策略三 | 估值分位数环比增速 | 估值分位数环比升序前3，等权配置，反映估值拔升阶段行业 | 20.4% | 最佳表现，超额收益明显，回撤优于沪深300，夏普大幅优越 |
| 策略四 | 一致预测基本面累计增速环比增速 | PEFY3环比增速排行前3，捕捉基本面预期加速提升行业 | 8.2% | 跑赢沪深300，波动稍高，风险控制一般 |
| 策略五 | 估值及业绩增速综合指标 | PE分位数和PEFY3累计增速zscore标准化后加权，选3行业，抓“戴维斯双击” | 11.0% | 超额显著，夏普优，回撤略高于沪深300，收益稳健 |

• 详细数据论证：

多张净值曲线图（图8、10、12、14、16），以及超额收益条形图清晰显示策略三表现最优且波动控制良好；年度收益分解体现策略三及五年化收益领先。

• 技术细节：

   所有策略均考虑调仓及手续费成本，月度调仓，等权配置优势行业，数据窗口向后回溯验证稳定性。

• 策略优缺点揭示：

绝对水平指标（策略一、二）表现一般或次优，环比增速指标（策略三、四）表现更佳，结合双指标叠加（策略五）提升策略稳定性但引入波动。

• 结论建议：

策略三作为核心策略跟踪并形成实战配置建议，显示以估值分位数环比增速为核心事实推动力量。

• 行业重心：

2022年9月最新配置为食品饮料、房地产、石油石化三大行业，依赖估值抬升及基本面预期双轨共同驱动[page::9-15, 17]。

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5. 当前行业估值匹配及配置建议（第15-17页）

• 利用策略三最新月度数据测算行业位置，结合估值透支未来预期的情况，发现多行业估值尚未透支超过未来2至3年业绩预期，大多行业估值仍处于较低区间，权益市场整体偏底估。
• 表11及图19详细展示各行业在不同区间（FY1、FY2、FY3）估值突破情况，超过30%的行业未突破任一区间，风险可控。行业估值与预期的匹配情况为投资者提供了风险监控和选股方向。
• 最新配置权重表（图18）明确列出了2022年初至8月末行业配比，动态捕捉行业热点变动，为策略实施提供量化透明支持。

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6. 风险提示与免责声明（第17-18页）

• 重点风险为一致预期数据统计样本量不足或数据处理差错风险，策略历史表现不等同未来表现。
• 报告不构成具体投资建议，投资者应结合自身情况独立判断。
• 法律责任声明及权益声明表明报告为机构机密，使用须谨慎，强调利益冲突可能性。

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三、重要图表深度解读

图1：近十年申万一级行业月度涨跌波动（第3页）

• 显示行业间月度收益差异最大高达60%，平均差值20%，表明行业轮动幅度显著。
• 波动率波动伴随行业涨跌差异扩大，数据结构呈现行业分化明显，强调行业轮动策略学理基础。

图4：食品饮料行业估值及基本面预期（第5页）

• 展示2016-2022年食品饮料行业PEFY1/2/3及PETTM变化，结合指数价格。
• 2016-2018年期间基本面预期提升(PEFY3上涨)及价格上涨明显；2018年后估值拔升现象显著，PETTM分位数大幅提升成为主导。
• 估值拔升一般不超过未来3年基本面预期对应估值，标志估值风险上限。

图6-7：食品饮料行业预期PE平滑效果对比（第8页）

• 平滑前线条锯齿剧烈、波动频繁；平滑后曲线更加顺滑，趋势判断更为清晰。
• 该技术大幅降低策略因极端波动导致的误判风险。

图8-17：五大策略净值及超额收益曲线与统计表（第9-15页）

• 各策略净值曲线展示与沪深300的分化态势，策略三表现突出，其他策略间表现差异符合指标逻辑预期。
• 超额收益柱状图体现策略成功获取市场阶段性超额收益。
• 统计表格详细列出年化收益、累计收益、波动率、夏普比、最大回撤、年度最大及最小收益，提供策略全面绩效评价。

图18-19及表11：行业结构配置与估值透支情况（第16-17页）

• 最新配置表展示策略三近8个月月度行业权重变化，体现轮动节奏与行业投资风格。
• 估值突破统计表明市场整体未全面透支未来业绩，提示风险有限。
• 估值与基本面突破情况细化到每个行业，支持具体行业选股判断。

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四、估值方法论解析

• 估值指标核心以PE为主营分析工具，结合一致预测EPS作为未来基本面预期。
• 构建行业动态估值匹配度指标，具体计算方法为PETTM（行业当前估值）在近两年估值低点至考虑未来3年业绩增长预期对应估值区间内的相对分位数。
• 通过分位数环比增速判断行业估值拔升趋势，辅助捕捉估值拐点。
• 使用Savitzky-Golay数字滤波，去除极端波动，提取平滑趋势，提高指标信号的稳健性。
• 结合基本面预期累计增速环比变化，寻找戴维斯双击（基本面与估值双向驱动）的机会。
• 优化权重策略（如策略五）通过Z-score标准化估值与业绩增速指标后综合排名，增强表征能力。
• 手续费及月度调仓频率被纳入实操设计，提升策略可实施性[page::4,7,9,11,14]。

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五、风险因素评估

• 数据风险：

一致预期EPS数据受限于分析师覆盖度、覆盖频率、样本数量不足及统计口径，可能导致数据信号偏误。

• 模型风险：

历史策略表现不能确保未来持续性，特别是在市场流动性变化及政策环境突变时。

• 流动性风险：

报告显示流动性充裕时期策略超额表现更佳，流动性收紧可能削弱策略收益。

• 策略稳定性风险：

策略三超额收益存在不稳定性，需后续优化。

• 投资建议限制：

观点非具体买卖建议，投资者需结合个人风险承受能力和独立判断。

风险提示明确提醒模型和数据固有限制，避免盲目过度依赖[page::0,15,17]。

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六、批判性视角与细微差别

• 依赖一致预期数据局限性：

一致预期数据的波动虽经处理，但分析师未来预期本身容易受情绪和信息不对称影响，可能导致部分周期策略失真。

• 估值匹配度设定界限：

理论上PE拔升不超未来3年业绩预期对应估值，但市场中可能出现估值泡沫风险未被充分捕捉。

• 策略波动偏高：

虽然多策略收益优于基准，但均存在超过基准的波动和部分年份表现不佳，表明风险控制空间待提升。

• 行业覆盖差异：

一些行业（如房地产）分析师覆盖较低，可能导致数据代表性不足，影响策略在对应行业的准确性。

• 样本区间限制：

回测起点为2016年，较短历史周期可能忽略其他经济周期特征。

• 配置均等权利方式：

策略多采用等权配置，未考虑行业规模、流动性和系统性风险等因素，可能影响实际投资适用性。

整体，该报告在理论模型和数据处理框架上稳健严谨，但对数据源依赖及现实中策略执行存在风险需要谨慎关注[page::0,6,9,15]。

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七、结论性综合

本报告详细构建并验证了基于一致预期基本面变化及估值匹配度的多重行业轮动策略框架，系统量化自下而上的行业配置策略。报告利用深度数据处理技术（Savitzky-Golay滤波）强化因子信号平滑性和稳定性，结合PE与EPS的传统估值基本面分解原则，发掘行业估值拔升及基本面预期改善带来的超额收益机会。

五大策略中，面向估值匹配度环比增速的策略三脱颖而出，实现年化20%+收益，且风险回撤控制优于沪深300，凸显以估值动态变化识别行业景气度提升的有效性。叠加业绩增速的策略五同样表现较好，强调戴维斯双击机会的重要性。绝对水平维度指标表现不及环比变化指标，强调了结合趋势信息的重要性。

数据展现2022年9月策略优选行业食品饮料、房地产、石油石化，当前市场估值整体未透支未来预期，估值和预期调整带来投资窗口。此外，策略超额收益波动及数据覆盖不足等风险需求投资者关注。

报告逻辑严谨，实证完备，图表丰富直观，成为行业轮动资产配置领域重要参考。其通过理论与数据两手抓的方式，为量化投资者提供了系统且前瞻的行业轮动量化思路和实操框架，重要性不言自明[page::0-17]。

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总结

西部证券的该份研究以明确的分解逻辑和数据模型，结合投资者预期基本面与估值匹配度，系统探索了申万一级行业的轮动配置机会，深入剖析行业估值的“拔估值”及基本面驱动特点，通过五个策略构建和回测展示量化的有效性。策略三凭借专注环比估值变化指标获得最佳收益表现，成为后续关注重点和实际资产配置工具。报告对数据风险和策略局限保持警惕，适度提供实用性投资线索和月度行业关注建议，为资产配置与行业选择提供科学工具和决策依据。

该研究成果具规范的理论基础、完善的数据处理流程和详实的绩效验证，使投资者能较为清晰理解行业轮动的量化本质，以及如何借助一致预期数据和估值匹配度动态把握行业景气度，提供了大类资产配置领域的系统实操经验与理论创新。

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参考文献及数据来源

• 报告内提供的所有Wind数据与西部证券研发中心自主整理数据。

- 申万一级行业分类体系。
- 相关前期大类资产配置专题系列研究[page::0,1]。

报告