Sector Rotation by Factor Model and Fundamental Analysis
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摘要
本报告基于因子模型和基本面指标系统性研究了美国11大一级行业板块的轮动策略。通过构建动量因子（最佳为过去7个月累计收益剔除短期反转）和短期反转因子（最佳为过去30日累计收益负值）进行实证分析，发现两者对行业轮动具有显著预测能力。在基本面维度，以PE、PB、EV/EBITDA、股息收益率等指标量化行业估值和盈利能力差异，并利用两层神经网络模型对季度基本面因子进行非线性拟合，实现对下一季度行业收益的分类预测，测试期组合年化夏普率达到2.21，显示有效的策略表现[page::0][page::1][page::2][page::3][page::14]。
