预期共振行业轮动策略框架与构建 [page::0][page::1]

• 策略基于三个大维度：投资景气度（“守正出奇”指标）、量价指标、分析师预期。共计12个细分行业轮动指标构建。

- 投资景气度包括边际上行贝塔、超预期报告因子，及反向剔除的交易热度、关注热度因子。

• 量价指标涵盖行业拥挤度修正动量、隔夜收益率、边际平均动量、累积势能等多项技术指标。

- 分析师预期指标通过盈利预测变化率、市场影响力算法、评级调整等细化构建。

策略表现及收益分析 [page::1][page::2]

| 分组 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 换手率 | 调仓胜率 | 夏普比率 |
|--------|----------|------------|------------|----------|--------|----------|----------|
| 多头 | 211.37% | 12.58% | 21.31% | 25.46% | 59.57% | 62.07% | 0.59 |
| 空头 | -60.22% | -9.16% | 22.18% | 69.15% | 59.13% | 37.07% | -0.41 |
| 基准 | 7.12% | 0.72% | 20.12% | 34.22% | / | 50.86% | 0.04 |
| 多头相对基准 | 190.97% | 11.78% | 6.87% | 7.62% | 59.57% | 54.31% | 1.71 |
| 多空 | 622.07% | 22.90% | 11.59% | 11.61% | 59.35% | 68.97% | 1.98 |

• 策略2016年以来年化超额收益11.78%，夏普比率1.71，表现稳健风险可控。

- 2021-2024年期间，多头组合收益达66.29%，显著优于基准1.44%。

• 2025年上半年，多头组合收益9.51%，基准8.93%。

- 2025年6月，策略多头收益2.75%，基准4.17%，表现仍较为稳健。

八月重点推荐行业及ETF组合 [page::2][page::3]

| 行业 | 预期共振复合评分 | “守正出奇”得分 | 主要因子表现亮点 |
|------------|------------------|-----------------|---------------------------------------|
| 银行 | 1.00 | 0.59 | 超预期报告、积极评级数量均为1.00，量价指标优异 |
| 商贸零售 | 0.97 | 0.90 | 净利润边际变化及修正动量显著 |
| 食品饮料 | 0.93 | 1.00 | 边际上行贝塔及价格成交弹性突出 |
| 石油石化 | 0.88 | 0.97 | 量价指标和超预期报告因子表现优良 |
| 交通运输 | 0.88 | 0.79 | 多项量价技术指标及关注热度指标支持 |
| 机械 | 0.83 | 0.86 | 预期调整得分及交易热度因子良好 |

• 推荐对应行业ETF，包括银行TH、银行ETF、食品饮料ETF、石化ETF、交运ETF和机械ETF等多只产品，方便投资者配置。
• 提醒投资者注意策略风险，历史表现不代表未来，策略在政策及市场环境变动时可能失效。 [page::0][page::1][page::2][page::3]

“预期共振”行业轮动模型八月推荐报告详尽分析

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一、元数据与概览

1.1 报告基本信息

• 标题： “预期共振”行业轮动模型八月推荐

- 作者： 招商定量任瞳团队（成员包括任瞳、刘凯、许继宏）

• 发布机构： 招商证券

- 发布日期： 2025年8月2日

• 主题： 行业轮动策略在A股市场的应用与推荐，重点分析并推荐未来一段时间内具有较好投资价值的行业板块

1.2 报告核心论点

报告提出基于“守正出奇”投资景气度指标，结合量价指标及分析师预期指标，形成“三大维度”共振的“预期共振”行业轮动策略。该模型能够捕捉行业轮换节奏变化，在市场快速切换的环境下表现稳定并产生超额收益。报告证明了策略在多年来的历史样本中表现优异，并给出了8月推荐的六大板块，包括银行、商贸零售、食品饮料、石油石化、交通运输和机械。整体观点偏积极，旨在通过科学量化指标对行业投资配置提供指导。[page::0,1,2]

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二、逐节深度解读

2.1 策略逻辑

• 主要论点： 鉴于A股行业轮动节奏日益加快，报告在基础投资景气度指标“守正出奇”的基础上，结合量价指标和分析师预期，整合为“预期共振”行业轮动策略。

• 推理依据：

- “守正出奇”投资景气度指标：融入了边际上行贝塔、超预期报告等两个正向筛选因子，以及交易热度、关注热度两个防止过热的负向剔除因子；利用市场交易数据及另类数据捕捉行业景气前瞻信号。
- 量价指标：综合基于Fama-French和GARCH模型的行业拥挤度，以及多种动量指标（隔夜收益率、边际平均动量、累积势能等），实现多层技术面剖析。
- 分析师预期指标：包括盈利预测变化率的净利润预期变化因子，分析师市场影响力调整得分，券商评级整合的积极评级数量等，反映市场预期动态变化。

• 关键数字说明： 共计12个明细指标涵盖三大维度，从不同角度捕捉行业轮动信号，旨在避免单一指标局限性带来的误判。[page::0,1]

2.2 策略表现

• 关键论点与数据：

- 2021-2024年期间，“预期共振”多头组合累计收益66.29%，显著优于空头组合（-36.23%）和全行业等权基准（-1.44%）。
- 2025年1-6月多头收益9.51%，基准为8.93%；2025年6月多头组合收益2.75%，略低于基准4.17%。
- 2025年7月，三大指标综合表现波动：守正出奇投资景气度超额收益1.26%、量价指标超额3.22%、分析师预期指标表现相对弱，超额收益为-1.65%。

• 指标表现解读：

- 量价和投资景气度指标表现较为稳定且优异，说明技术面和市场前瞻信号有效。
- 分析师预期指标相对较弱，可能反映机构预期在短期波动中调整滞后或准确性下降。
- 全样本期内，多头组合年化收益12.58%，波动率21.31%，最大回撤25.46%，夏普比率0.59，表现较为稳健。
- 多空组合表现更为突出，年化收益22.9%，夏普比率达1.98，说明双向做多做空策略有效提升收益风险比。

• 逻辑与假设：该策略基于行业轮动规律及市场行为学，假设概念：

- 不同阶段行业表现存在周期性轮转特点，
- 技术指标及分析师预期具有一定前瞻性和信息整合能力，
- 融合多维因子可减少噪音、捕捉信号，
- 市场环境相对稳定，且策略动态调整及时。

• 图表（图2）说明：

图线清晰展示了多头组合（酒红色线）长期显著跑赢基准和空头组合的趋势，多空组合复合策略收益突出，趋势稳定向上。短期波动对应市场环境变动，但整体收益曲线呈现明显的领先优势。[page::1,2]

2.3 最新推荐

• 推荐行业排序： 根据8月最新“预期共振”指标得分，排名前六行业为银行、商贸零售、食品饮料、石油石化、交通运输和机械。评分最高的为银行（综合得分1.00），最低六个行业包括计算机、房地产等。
• 具体指标细节（表3）：

- 银行业在复合指标中综合表现最佳，尤其是在分析师预期复合指标和量价指标方面表现突出（0.9以上甚至达到1.0），表明该行业在市场期待、技术面和分析师预期层面均具高确定性。
- 食品饮料行业的“守正出奇”指标和量价指标得分出众，但分析师预期相对较弱（仅0.24左右），显示技术面信号强于预期面。
- 石油石化和交通运输表现平衡，机械行业在边际上行贝塔与积极评级数量等维度表现良好。

• ETF对接（表4）： 列出了各推荐行业对应的代表性ETF代码，方便投资者进行组合配置，体现报告的实操指导价值。
• 图表（图3）说明： 直观展示了行业得分排名的高低分布，有助理解行业轮动的相对吸引力。

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三、图表深度解读

3.1 图1（自适应行业轮动模型逻辑示意图，图见page 1）

• 描述： 该流程图从宏观经济、政策导向、产业周期与技术突破等外部催化因素起始，经过个股数据（份额、成交量、盈利预期、投资评级）输入，分别计算形成边际上行贝塔、超预期报告、关注热度、交易热度、拥挤度、调整得分、预期变化、评级得分，最终汇总形成投资景气度、量价指标、分析师预期，并推动行业轮动及行业涨跌的变化。
• 数据流与逻辑关系分析：

流程图表现模型综合多个维度数据，强调多因素相互作用，既考虑正向信号（边际上行贝塔、超预期报告）也控制负向因素（关注、交易热度）。模型体现对行业轮动动态的自适应性，兼顾基本面和情绪面信号。

• 与文本关键点的支持关联： 该图形象描述了策略构建逻辑，为后续策略表现和推荐提供理论基础。

3.2 表1（策略全样本表现数据详解，page 1）

| 分组 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 平均换手率 | 调仓胜率 | 夏普比率 |
| ----------- | -------- | ---------- | ---------- | -------- | ---------- | -------- | -------- |
| 多头 | 211.37% | 12.58% | 21.31% | 25.46% | 59.57% | 62.07% | 0.59 |
| 空头 | -60.22% | -9.16% | 22.18% | 69.15% | 59.13% | 37.07% | -0.41 |
| 基准 | 7.12% | 0.72% | 20.12% | 34.22% | / | 50.86% | 0.04 |
| 多头/基准 | 190.97% | 11.78% | 6.87% | 7.62% | 59.57% | 54.31% | 1.71 |
| 多空组合 | 622.07% | 22.90% | 11.59% | 11.61% | 59.35% | 68.97% | 1.98 |

• 解读：

- 多头策略年化12.58%收益，波动率适中，夏普比率0.59说明风险调整后收益良好；空头策略亏损，验证了市场方向正确。
- 多头对比基准超额收益尤为显著，回撤远低于空头，换手率适中，显示有较好交易效率。
- 多空组合进一步提升了夏普比率至1.98，说明做多做空结合增强了盈利稳定性与风险控制。
- 换手率和调仓胜率数据说明策略调仓频繁且选时准确度较高。

3.3 图2（策略收益曲线图，page 2）

• 描述： 曲线展示2016年至2025年的多头组合、空头组合、基准及超额收益走势。

- 趋势解读：
- 多头组合收益稳步提升，尤其2020年后增长显著，反映策略在近几年市场环境中适用性强。
- 空头组合呈持续下降趋势，验证市场有明显抛空机会。
- 基准指数波动较小且整体平缓，显示策略确实带来超额收益。
- 超额收益曲线趋势上扬，表明策略随时间积累提升了投资价值。

3.4 图3（最新行业轮动指标得分柱状图，page 2）

• 描述： 图中红色柱代表排名靠前的行业分数，蓝色柱表示排名靠后的行业得分，数值范围约为-0.6至0.5。

- 数据分析： 银行业得分最高，其次为商贸零售、食品饮料等；计算机和房地产等传统热门行业得分较低，显示当下投资热点轮动至更基础和周期性行业。

• 文本结合： 图形直观支持了文本对最新行业推荐的分析与评分明细。

3.5 表3（推荐行业得分细节）

• 说明： 详细罗列每个推荐行业在三个维度指标及其子指标上的具体得分。

- 重点观察：
- 银行业得分整体较为均衡且较高，强化了该行业的投资确定性。
- 石油石化和交通运输在量价指标相关子项（如价格成交弹性）得分优秀，表明技术面强势。
- 食品饮料在成交波动方面得分高达1.00，显示活跃度高。
- 分析师预期对机械行业得分贡献较大，反映机构对该行业发展持乐观态度。

3.6 表4（相关ETF推荐）

• 内容： 针对各推荐行业，列出对应的主流ETF产品代码和简称，方便执行投资配置。

- 实用价值： 为策略的实际应用提供了便捷通道，使投资者能够直接依托ETF实现行业投资布局。

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四、估值分析

本报告核心为行业轮动策略模型推荐，未涉及单个公司估值或利润预测，因而未提供传统估值模型如DCF、市盈率等分析方法。其价值体现在多维指标融合的量化选股和调仓策略上，聚焦于行业景气度和价格动量的动态适应。实际投资者在采用策略时应结合自身估值体系与风险偏好进行个股或基金选择。

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五、风险因素评估

报告在风险提示环节指出：

• 策略依赖历史数据建模，受限于政策及市场环境的变化，模型可能失效。

- 行业ETF及个股的表现存在一定不确定性，报告中推荐不构成直接买卖建议。

• 投资者需注意市场情绪和流动性突变带来的策略执行风险。

- 本报告强调投资决策责任由投资者自行承担，团队及机构不对使用结果承担责任。

整体风险提示较为全面，体现团队对量化模型局限及市场复杂性的认知，并未忽视潜在负面因素。[page::3]

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六、批判性视角与细微差别

• 模型优势与潜在局限：

- 报告模型融合不同维度指标，兼顾前瞻性与技术面，理论上较为完善。
- 量价指标与分析师预期的组合能够互补提升稳定性，但报告显示分析师预期在短期表现较弱，暗示该维度可能对快速市场变化的适应性不足。
- 报告重点数据截止2025年6、7月，市场快速波动时期的表现数据有限，短期内表现略逊于基准，可能提示策略在某些市场环境下存在调整压力。
- 报告未深入说明对极端宏观风险（如重大政策变动、金融危机）的应对，且模型对“交易热度”及“关注热度”等情绪指标的负向剔除有效性需考验。

• 数据细节可能存在的不足：

- 部分细分指标得分较低（例如食品饮料板块分析师预期仅0.24），但仍位列推荐前列，是否存在指标权重平衡问题未明。
- 换手率近60%，调仓频繁，可能带来较高交易成本，对策略净收益造成影响，报告中未具体披露成本影响。

• 逻辑一致性：

- 报告前后逻辑统一，且策略表现数据与推荐行业高度吻合。
- 风险提示与免责声明完整，合规性良好。

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七、结论性综合

该份招商证券定量研究团队发布的“预期共振”行业轮动模型报告，基于“守正出奇”投资景气度指标、量价指标及分析师预期三大维度的12个明细指标构建自适应行业轮动体系。该体系通过借助宏观经济、交易热度、行业基本面以及分析师盈利预期等多元化信息，实现对行业轮动趋势的准确捕捉和前瞻性判断。

历史数据显示，策略多头组合自2016年以来年化收益达12.58%，显著优于基准，并能有效提升风险调整后收益（多空组合夏普比率达1.98），证明其良好的风险收益表现和调仓准确率。其量价指标表现最为稳定，投资景气度指标也较为有效，而分析师预期指标短期内表现偏弱，提示要注意对该部分指标的动态调整。

最新8月份推荐行业以银行、商贸零售、食品饮料、石油石化、交通运输及机械为主，技术指标与预期指标均覆盖，具体行业得分分布合理，ETF标的明确，便于投资者落地执行。图表直观展示了策略的收益轨迹和行业轮动趋势，强化了报告整体的系统性和实用性。

不过，策略依赖历史数据，面临政策变动及市场环境风险的模型失效可能；频繁调仓带来的成本和执行风险亦需投资者关注；分析师预期表现波动需要进一步研究优化策略组合权重。

综上，报告展现了一个系统性、稳健且适应市场快速轮换的行业投资模型，提供了具有指导意义的行业配置建议和ETF投资参考，是量化投资领域具备参考价值的研究成果。[page::0,1,2,3,4]

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参考图表展示

自适应行业轮动模型逻辑示意图（page 1）：



策略收益曲线图（page 2）：



最新行业轮动指标得分柱状图（page 2）：

报告