研究框架与行业配置模型核心指标 [page::1][page::2]

• 三大维度：景气度（分析师盈利预期和财务指标）、趋势（过去12个月信息比率）、拥挤度（换手率、波动率、Beta指数）。

- 拥挤度作为风险提示识别市场非理性交易，趋势反映市场共识，景气度体现行业基本面改善。

• 两个策略模型：

1）行业趋势模型（强趋势+低拥挤，剔除低景气），年化超额收益18.4%，信息比率1.67，月度胜率67%；
2）行业景气模型（高景气+强趋势，剔除高拥挤），年化超额18.1%，信息比率1.77，月度胜率68%。

• 组合并行后效果更佳，年化超额收益18.4%，信息比率1.89，月度胜率76%，最大回撤显著减少。

2022年行业配置模型复盘及表现 [page::3][page::4]

• 截至2022年5月底，策略绝对收益-7.7%，超额收益8.9%，最大回撤-2.5%，信息比率2.68，月度胜率80%。

- 1-4月重仓价值板块（银行、交通运输、煤炭等），体现较强抗跌性；4月后风格切换，配置向价值成长均衡转变，重点配置汽车、电力设备与新能源、基础化工等。

• 新能源板块拥挤度由高向低转变，叠加高景气度，实现反弹超额收益。

行业配置持仓及具体配置建议 [page::4]

| 月份 | 行业配置持仓 | 月度超额 | 贡献超额超过3%的行业 |
|-------|-------------|----------|-----------------------|
| 2022年1月 | 计算机19%、传媒13%、轻工制造13%、建筑12%、食品饮料10%、交通运输7%、国防军工6%、通信6%、钢铁6%、纺织服装5%、家电4% | -0.1% | 建筑、交运、家电 |
| 2022年2月 | 交通运输21%、纺织服装18%、轻工制造13%、建筑10%、医药7%、有色金属7%、国防军工6%、家电6%、通信6%、钢铁6% | 0.7% | 有色、钢铁 |
| 2022年3月 | 交通运输26%、煤炭23%、通信15%、银行12%、纺织服装8%、电力及公用事业5%、轻工制造5%、农林牧渔5% | 5.3% | 煤炭、银行、农林牧渔 |
| 2022年4月 | 银行27%、交通运输21%、化工13%、纺织服装13%、有色7%、煤炭7%、国防军工7%、通信7% | 2.4% | 煤炭、银行、交通运输 |
| 2022年5月 | 银行27%、基础化工18%、纺织服装13%、家电10%、电力设备及新能源9%、有色金属7%、汽车6%、煤炭6%、农林牧渔4% | 0.4% | 化工、电力设备与新能源、汽车、煤炭 |
| 2022年6月 | 基础化工23%、银行18%、纺织服装13%、电力设备及新能源9%、有色7%、电力及公用事业7%、煤炭7%、石油石化7%、农林牧渔6%、汽车4% | ？ | ？ |

行业景气度-趋势-拥挤度可视化分析及行业主线判断 [page::5]

• 结合三维信息图谱，量化感知市场当前配置主线。

- 主线包括：受益海外通胀常态化上游周期与新旧能源（化工、煤炭、石油石化、电力、有色、动力新能源等）；稳增长带动大金融（银行、地产）；疫情扭转促进消费（汽车、纺织服装、农林牧渔）。

• 量化模型在实盘中准确捕捉行业轮动趋势，政策、大类经济环境与行业基本面表现良好吻合。

风险提示 [page::5]

• 模型基于历史数据构建，未来可能因市场环境变化出现失效风险。

国盛量化——从量化模型观察当前行业配置主线报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：《从量化模型观察当前行业配置主线——基本面量化系列研究之八》

- 作者：段伟良、杨晔、刘富兵、林志朋及国盛金融工程团队

• 发布机构：国盛证券研究所

- 发布日期：2022年6月7日

• 主题：行业配置量化模型应用及2022年行业配置策略复盘，结合景气度、趋势和拥挤度三大维度量化分析，给出当前主要行业配置建议。

核心论点与目标：
报告旨在通过研发并运用两套行业配置量化模型（行业趋势模型和行业景气模型），系统运用景气度、趋势和拥挤度等指标，科学指导2022年行业资产配置。报告复盘今年前五个月模型表现，分析不同策略在不同市场风格中的表现差异，阐述两模型并行使用的互补优势与稳健性，最后给出当前6月行业配置的量化布局建议，重点推荐周期能源、金融及部分消费板块。报告整体传达的信息是，运用多维度量化模型结合基本面与市场行为指标，能有效捕捉行业配置中的主线机会，实现超额收益和风险控制[page::0,page::1,page::2,page::3,page::4,page::5]。

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二、逐节深度解读

1. 行业配置：研究框架与两个方案（页1-2）

• 关键论点：

国盛金融工程团队聚焦行业配置的三个核心维度：景气度、趋势和拥挤度，反映基本面的边际改善、市场共识的确认以及交易拥挤风险的评估。基于这三维度，设计了两个配置模型：

- 行业趋势模型：聚焦强趋势且低拥挤的行业，剔除低景气行业，利用市场智能把握投资机会，旨在赚取市场共识转折带来的超额收益。
- 行业景气模型：选择高景气且强趋势但低拥挤度的行业，强调基本面与市场趋势的共振，提升进攻性能，同时规避拥挤风险。

• 数据与逻辑支撑：

景气度包括历史财报营收增速、净利润增速及ROE变化，以及分析师盈利预测提升的比例。趋势则用过去12个月行业相对于等权指数的信息比率体现。拥挤度通过行业换手率、波动率和beta的历史分位数等综合测度，反映市场参与度和潜在非理性交易风险[page::1,page::2]。

• 模型表现：

多头年化超额收益18.4%，月度胜率高达76%，超额最大回撤仅-3.8%，显示模型既有较强的收益能力，也具备风险管理效果。两者策略相关性较低，互为补充，简单并行提升稳定性，实现1+1>2的组合效应[page::2,page::3]。

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2. 2022年复盘：行业配置模型做对了什么（页3-4）

• 关键论点：

截至2022年5月底，复合策略绝对收益-7.7%，超额收益8.9%，超额最大回撤-2.5%，月度胜率80%，表现优异。两模型发挥互补作用：

1. 1-4月：重仓价值板块如银行、交通运输、煤炭，表现出较强抗跌性，煤炭行业由于高景气和趋势、快速下降的拥挤度，在景气模型配置中获利。银行与交通运输因低beta与低拥挤度表现出相对优势，由趋势模型配置，累计获得8.6%超额收益。

2. 5月起：风格切换，行业景气模型加仓偏成长板块如汽车、电力设备与新能源、基础化工，抓住逆转机会，5月超额收益超过3%。新能源板块由高拥挤转向低拥挤，叠加景气度高，成为上车良机。

• 持仓变化特点：从最初以价值为主，逐渐向价值-成长均衡转变，表明模型适应市场风格动态调整能力强，托底并捕获上涨机遇[page::3,page::4]。

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3. 量化模型感知当前市场配置主线（页4-5）

• 配置主线总结：

1. 受益于通胀的上游周期和新旧能源：包括化工、煤炭、石油石化、电力、有色和电力新能源行业，因供给端受限、海外通胀推动价格上涨，长期受益，建议超配。

2. 受益于稳增长的金融（大金融板块）：银行与地产板块景气度保持，政策预期走势稳定，建议标配。

3. 受益于疫情扭转的消费：汽车、纺织服装、农林牧渔等行业基本面有望反转，适合左侧买入布局。

• 图表解读：

景气度-趋势-拥挤度三维坐标图清晰呈现行业所在象限及拥挤风险。蓝心气泡表示低拥挤，可安全布局；红心气泡为高拥挤，风险较大应规避。高景气高趋势区聚集建筑、交通运输、煤炭等周期强势板块；左侧机会区域为消费和部分成长相对偏弱但拥挤度低的行业，如汽车、基础化工、电力设备新能源等[page::5]。

• 风险提示：模型基于历史数据构建，未来市场环境若发生变化，模型可能失效[page::5]。

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三、图表深度解读

图表1（页0）——行业景气与趋势交叉气泡图

• 该图以行业景气度为横轴，行业趋势为纵轴，气泡大小代表拥挤度，气泡颜色区分拥挤高低（蓝为低，红为高）。

- 解读：
- 右上象限高景气高趋势，包含煤炭、建筑、交通运输等，显示周期板块强势且基本面支撑，适合重点配置。
- 左下象限为低景气低趋势，含电子、计算机等相对弱势行业。
- 左侧机会象限包括汽车、基础化工和部分消费，尽管趋势不强，但景气有潜力，且拥挤度低，具备布局价值。

• 联系文本：该图视觉呈现了报告主线，揭示当前市场强调周期、金融和消费者转好主题[page::0,page::5]。

图表3（页2）——两个行业配置方案逻辑表格

• 详细罗列两个模型的核心逻辑：趋势模型强调趋势与低拥挤，景气模型强调高景气与强趋势的结合并扬弃高拥挤行业。

- 说明两模型各有失效风险，且提出对应缓解方案。

• 表格体现了国盛证券多模型思维，追求风险收益均衡[page::2]。

图表4（页3）——策略净值及超额收益曲线

• 曲线显示2013年以来两个模型及其并行策略的净值增长。

- 并行策略净值连续领先，超额收益及信息比率稳步提升，显示组合策略显著增强了稳定性与收益。

• 图表佐证两模型合并的价值，表明通过分散单一模型风险实现收益最大化[page::3]。

图表6、7（页3）——2022年模型绝对收益及相对收益走势

• 体现出策略在2022年年初跌市中有较强抗跌表现，随后五月风格转变期景气模型超额收益领先。

- 两个图相互印证策略的及时适应性与风险控制能力，符合文本中对不同风格下模型表现的描述[page::3]。

图表8（页4）——2022年持仓拆分及超额贡献

• 详细列示各月持仓行业占比及月度超额收益，反映出策略的动态调整：

- 1-4月集中在交通运输、煤炭、银行等；
- 5-6月向化工、新能源、汽车等成长方向调仓。

• 超额贡献行业明确指出主要业绩驱动，提升理解持仓调整背后的逻辑[page::4]。

图表10、12（页4）——煤炭和新能源行业拥挤度与超额收益对比图

• 展示煤炭行业拥挤度波动与策略超额收益正相关且拥挤度近期下降，表明拥挤度指标在脱离高风险交易有实际指导意义。

- 新能源行业景气度维持高位，拥挤度有所下降，超额收益上升，符合报告观点新能源阶段性进入低拥挤状态，成为布局良机[page::4]。

图表13（页5）——行业景气度-趋势-拥挤度综合图谱

• 综合前述气泡图最新版本，深入反映各行业相对位置与拥挤风险。

- 行业指标排名表展示各行业PE估值、景气度分数和趋势及拥挤度的详细评分，体现量化体系的宏观布局基础[page::5]。

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四、估值分析

报告中未提供具体DCF或传统估值模型的目标价或盈利预测，而是侧重于量化模型定量描述行业景气及趋势状态，实现动态资产配置与择时管理。PE估值数据被纳入指标体系用作参考，部分行业PE较低（例如银行5.0、煤炭9.5），部分较高（如农林牧渔56.3、国防军工51.4），反映市场对成长性及风险不同的判断，但无明确目标价划定。

这种多因子量化策略从大类资产配置角度优于传统单一估值模型，主要依托趋势和拥挤度等市场行为指标，兼顾基本面变化，降低对单一估值法的依赖[page::5]。

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五、风险因素评估

• 主要风险：

- 模型基于历史数据，未来可能因市场环境突变或政策重大调整失效。
- 高拥挤度行业存在交易风险，可能遭遇非理性回撤。
- 行业景气度、趋势指标可能滞后或遭遇统计误差。

• 缓解措施：

- 采用两个模型并行，提高模型互补性避免单一模型失灵导致大幅损失。
- 剔除高拥挤或低景气行业，控制交易风险。
- 动态调仓适应市场风格变化[page::0,page::2,page::5]。

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六、批判性视角与细微差别

• 优点：多维度量化框架设计合理，逻辑严密，且基于丰富的统计回测数据，实盘复盘表现体现模型有效性，强调多模型并行提升稳定性，体现应用视角与理论创新。图文结合精确清晰。
• 局限和潜在偏差：

- 景气度、趋势及拥挤度指标均为统计和历史衍生变量，对突发系统性事件敏感度有限；
- 模型未充分披露对政策大幅调整、宏观经济剧烈波动的适应策略和压力测试；
- 没有涵盖具体个股风险，仅限行业层面，微观差异未反映；
- 缺少长期结构性变化对行业配置影响的系统性讨论，如科技变革的中长期冲击；
- PE估值信息存在，但未详细调整周期及成长行业内的异质性，可能限制配置的精细度。

• 数据透明度：指标算法有基本说明，但部分涉及的“拥挤度”计算细节较复杂，未来若公开透明化程度更高，便于投资者理解与复制模型。

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七、结论性综合

本报告以国盛金融工程团队研发的量化模型为核心，系统探讨了基于“景气度-趋势-拥挤度”三大维度的行业资产配置逻辑与实务应用。报告重磅推出两大行业配置模型——以趋势为主导的行业趋势模型，以及以基本面景气度为主导的行业景气模型，两者互补，复盘数据显示2022年取得显著超额收益且风险控制优异。通过并行使用，两模型实现“1+1>2”的协同效应，提升组合稳定性与盈利能力。

复盘表明，2022年初通过配置价值周期板块如银行、煤炭、交通运输取得抗跌优势；市场风格切换后，景气模型及时捕捉成长与新能源板块机会，实现收益紧跟市场节奏。6月最新行业配置依据量化模型建议高配基础化工、银行、纺织服装、电力设备及新能源、煤炭、有色金属等行业，紧密围绕受益于稳增长的金融、大宗商品及新旧能源周期，同时关注疫情扭转的消费板块布局，形成内在逻辑清晰且贴合市场实际的配置主线。

图表气泡图充分展现行业间景气度趋势差异及拥挤风险，为投资决策提供生动直观指导。指标打分体系全面细致，为日常市场监测与动态调仓提供操作依据。

总体来看，报告通过创新量化框架结合基本面深入解读行业波动，提供了切实可行且经过市场检验的配置方案，有助于专业投资者把握2022年行业配置趋势与潜在机会，但需持续关注宏观政策与市场环境变化对模型适用性的影响。报告兼具理论深度与实操价值，是行业配置量化研究的一份重要成果[page::0,page::1,page::2,page::3,page::4,page::5]。

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附：主要图表

以上图片来源均注明于报告及wind数据库。

报告