策略构建核心逻辑与指标体系 [page::0][page::1]

• 以“守正出奇”市场投资景气度指标为核心，结合量价指标多维技术指标及分析师预期调整变化指标。

- 投资景气度指标由边际上行贝塔、超预期报告因子、交易热度和关注热度组成。

• 量价指标包含拥挤度、修正动量、隔夜收益率、成交波动等，强化技术面分析。

- 分析师预期结合盈利预测变化率、市场影响力算法及积极评级数量，打通基本面预期变化。

“守正出奇”与“预期共振”策略表现统计 [page::2][page::3]

| 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 |
|----------|----------|------------|------------|----------|------------|----------|----------|
| 守正出奇多头/基准 | 203.42% | 12.05% | 7.15% | 4.10% | 65.81% | 1.68 | 1.68 |
| 守正出奇多空组合 | 628.65% | 22.58% | 12.05% | 9.86% | 71.79% | 1.87 | 1.87 |
| 预期共振多头/基准 | 187.88% | 11.45% | 6.87% | 7.62% | 59.83% | 54.24% | 1.67 |
| 预期共振多空组合 | 611.30% | 22.27% | 11.60% | 11.61% | 59.33% | 68.64% | 1.92 |

• 2025年4月以来，“守正出奇”多头收益27.64%，9月为-0.73%；量价指标表现突出，覆盖中长期趋势。

- “预期共振”策略自2021年-2024年间多头收益66.29%，同期空头组合收益为-36.23%，表现出较强择时能力。

• 策略夏普比率均达到1.6以上，风险调整后收益稳健。

最新推荐行业排名与ETF指引 [page::3][page::4]

| 行业 | 预期共振复合指标 | 守正出奇复合指标 |
|----------|-----------------|-----------------|
| 钢铁 | 1.0000 | 0.9655 |
| 建筑 | 0.9655 | 0.9310 |
| 基础化工 | 0.9310 | 0.8276 |
| 银行 | 0.8966 | 0.1897 |
| 建材 | 0.8621 | 0.4138 |
| 机械 | 0.8103 | 0.8966 |

• 推荐行业包括医药、钢铁、建筑、机械、计算机、基础化工，行业指标表明钢铁、建筑领先。

- 对应行业ETF建议覆盖医药（医疗ETF、创新药ETF）、钢铁（钢铁ETF）、机械（机械ETF、工程机械ETF）等，便于投资者布局相关板块。

• 指标来自三类因子综合量化评分，涵盖投资景气度、量价技术面和分析师预期综合判断。

“预期共振”行业轮动模型十月最新推荐报告详尽分析

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1. 元数据与报告概览

报告标题：“预期共振”行业轮动模型十月最新推荐
作者及发布机构： 招商定量任瞳团队，招商证券
发布日期： 2025年10月9日
报告主题： 行业投资轮动模型的策略构建与应用，重点聚焦A股市场中的行业轮动投资策略。
核心观点：

• 报告提出了结合“守正出奇”投资景气度指标、量价指标和分析师预期指标的“预期共振”行业轮动策略，旨在应对近年来日益加快的A股行业投资轮转。

- 该策略在样本内及样本外均展现出稳健的超额收益，2025年前7个月“守正出奇”投资景气度指标多头组合收益率超31%，整体“预期共振”模型在9月实现3.46%的多头组合收益率。

• 报告包含最新十月份的行业轮动推荐名单，并结合对应的行业ETF做出投资建议。

总体来看，作者强调市场投资机会的动态识别与轮动节奏，透过量化指标实现行业热点捕捉与风险控制，旨在为投资者提供系统化的行业选择框架和实盘可操作的轮动模型。[page::0, page::1]

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2. 逐节深度解读

2.1 策略逻辑（第0-1页）

• 关键论点：

报告基于投资景气度、量价指标、分析师预期三个维度共12个明细指标，构建行业轮动模型。其中“守正出奇”指标聚焦于前瞻性投资景气度，利用边际上行贝塔、超预期报告、交易热度和关注热度四个因子实现筛选与剔除。量价指标采用结合Fama-French及GARCH模型的行业拥挤度和多层技术动量指标，分析师预期指标则基于盈利预测变化、评级调整和券商积极评级数量构建。

• 推理依据：

作者认为通过这三个大维度的融合可以捕获市场资金流、市场预期及技术面变化，互为印证，形成“预期共振”，从而提高轮动策略的准确性和收益稳定性。

• 数据点解读：

- “守正出奇”指标今年样本外7个月的月度胜率高达85.71%，多头组合收益率31.39%，超额收益9.67%，显示策略具有较强的前瞻识别能力。
- 9月单月表现分化明显，量价指标多头收益最高达4.78%，而投资景气度指标呈现小幅负收益（-0.73%），分析师预期指标基本持平（0.87%），综合表现良好。

这一章奠定模型理论基础，从多个角度切入行业轮动选择，强化模型多维度验证。[page::0, page::1]

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2.2 策略表现（第1-3页）

• 关键论点：

从历史数据及近期样本外业绩表现看，“守正出奇”和“预期共振”两大策略均表现优异，尤其是在长期年化收益和夏普比率上明显领先基准。

• 推理依据及数据分析：

- “守正出奇”策略表现（表3，图2）：
- 全样本多头组合年化收益率14.11%，年化超额收益12.05%，夏普比率达1.68，风险调整后表现优异。
- 最大回撤24.09%，波动率20.79%，调仓胜率54.70%，说明策略在调整时点和风险控制方面表现稳健。
- 多空策略更显示出高达22.58%的年化收益和1.87的夏普比率，表明做多做空均有较好表现。
- 样本外2025年4月至今多头收益27.64%，反映策略具备持续赚钱能力。

- “预期共振”策略表现（表3，图3）：
- 全样本多头组合年化收益13.27%，超额收益11.45%，夏普比率1.67，表现与“守正出奇”类似，晟示两策略在长期均有效。
- 2021-2024年多头收益66.29%，期间空头策略表现负向，表明充分利用行业轮动的多空区分。
- 2025年9月多头收益3.46%，较基准0.94%有显著超额收益，说明策略在最近运行中继续保持优势。

• 逻辑解释：

两种策略通过不同侧重点组合，相辅相成地更全面捕获了市场变化。前者侧重于投资周期和基本面驱动，后者则强调预期与量价变化的共振信号。策略表现稳定且风险收益比良好，验证了模型的实操价值。[page::1, page::2, page::3]

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2.3 最新十月份推荐（第3-4页）

• 关键内容：

- “守正出奇”模型推荐领先的行业为医药、钢铁、建筑、机械、计算机和基础化工。
- “预期共振”模型排名靠前的行业为钢铁、建筑、基础化工、银行、建材和机械。

• 指标详解（表5）：

- 各行业的综合指标得分有效反映了三大因子影响。比如钢铁行业“预期共振”指标满分1.0，显示强劲的多维度轮动信号。
- 评分细项展现了各个行业在边际上行贝塔、超预期报告、成交热度等因子上的具体分布差异。钢铁和基础化工行业在量价指标和边际上行贝塔上表现尤为突出。
- 银行业尽管“守正出奇”指标较低（0.1897），但分析师预期得分满分（1.0）支持其“预期共振”排名靠前，显示预期因素主导其短期表现。

• ETF推荐（表6）：

- 报告明确推荐对应行业ETF，方便投资者直接跟踪落实，如钢铁ETF（515210.SH）、基建ETF组合、医疗及创新药ETF等。

• 分析：

该部分结合实际数据与投资产品，对行业轮动信号进行落地指引，有效提升模型的应用价值和操作可行性。[page::3, page::4]

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2.4 风险提示与声明（第4-5页）

• 风险提示：

- 报告正视模型基于历史数据，市场政策、环境变动风险会导致模型失效。
- 指出所提及个股或基金仅为相关主题关联，不构成投资建议。

• 重要提醒：

- 订阅渠道非正式发布平台，存在信息延时和完整度不足的风险。
- 投资者需基于自身判断和风险承受能力独立决策，模型结果不能保证未来必然盈利。

• 分析师承诺：

分析师个人观点真实、独立，薪酬与报告推荐无直接关联，保证研究透明度与公平性。

• 免责声明细致完整，明确界定报告的属性及使用边界，有助于规避风险，引导投资者理性参考。[page::4, page::5]

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3. 图表深度解读

3.1 自适应行业轮动模型逻辑示意图（图1, page 1）

• 描述：

展现了模型运作的整体思路，包含宏观催化因子（如经济、政策、周期、技术突破等）、个股数据（超预期报告、成交量、盈利预期及评级）如何通过不同细分指标（边际上行贝塔、关注与交易热度、量价指标、分析师预期）整合形成投资景气度、量价指标和分析师预期三大行业指标，最终驱动行业轮动及行业涨跌的闭环图。

• 解读：

逻辑图表明模型强调多因子、多层面数据的集成，尤其注重个股维度的数据汇聚为行业层面信号，加上宏观及政策面的催化作用，形成行业轮动的基础。各因子之间相互影响，构成动态循环。

• 联系文本：

衬托了前文策略逻辑的详细框架和指标构成说明，使策略构建具象化，便于理解指标之间的内在联系和市场轮动驱动力的复合来源。[page::1]

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3.2 “守正出奇”策略业绩统计表（表3，page 2）

• 描述：

表格详细统计了全样本及不同策略分组的收益率、年化收益率、波动率、最大回撤、换手率、调仓胜率和夏普比率等指标。

• 解读数据与趋势：

- 多头策略收益显著，年化超额收益达12.05%，回撤及波动率控制较好。
- 空头表现较差但带来对冲效果，做多做空结合多空策略年化收益高达22.58%，夏普比率1.87说明回报稳定性高。
- 换手率与调仓胜率表明策略具有较活跃调仓但具有较高的调仓成功率。

• 联系文本：

反映出“守正出奇”策略在历史长期和样本外均表现优异，支撑报告对该策略投资价值的肯定。[page::2]

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3.3 “预期共振”策略历史业绩表现图（图3，page 3）

• 描述：

该折线图显示了2016年初以来“预期共振”策略多头组合、空头组合、基准组合及其超额收益的历史走势。

• 解读数据与趋势：

- 多头线长期稳步上升，表现出持续能力。
- 空头线呈下降趋势，表明有效识别不良行业。
- 超额收益（右轴，蓝色线）长期维持上升态势，间中有波动但整体表现突出。
- 策略显著跑赢基准，说明行业轮动的市场时机捕捉较为精准。

• 联系文本：

视觉强化了报告中关于“预期共振”策略收益及风险调整表现的描述。多头持续领跑基准且空头策略专注规避风险形成良好对冲。[page::3]

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3.4 最新行业指标打分表（表5，page 4）

• 描述：

表格列出了选取的主要行业（如钢铁、建筑、基础化工、银行等）在“预期共振”复合指标、“守正出奇”复合指标及其下属各项细分因子（边际上行贝塔、超预期报告、成交热度等）的得分。

• 解读数据与趋势：

- 钢铁行业“预期共振”指标满分1.0，且量价指标、边际贝塔、分析师预期均表现强劲，显示该行业短期至中期景气度及资金关注度高。
- 银行业虽然“守正出奇”复合很低（0.1897），但分析师预期得分为满分1.0，此类差异反映不同行业受多维度驱动的影响不同，策略强调因子组合的复合价值。
- 医药行业在“守正出奇”中得分靠前，体现其投资景气度和市场关注度较高。

• 联系文本：

反映出基于多因子复合指标对行业的定量评分，揭示出多维度因素对选股及行业轮动的驱动力，指导具体投资决策。[page::4]

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3.5 最新行业ETF推荐表（表6，page 4）

• 描述：

详细列举了报告推荐的行业对应的ETF产品，如医疗（512170.SH、512010.SH）、钢铁（515210.SH）、基建（516950.SH等）、机械（516960.SH）等。

• 解读：

提供便利的投资工具直接对应行业轮动推荐，降低投资门槛，提高策略执行效率，符合量化投资用户操作习惯。

• 联系文本：

体现模型的实际应用价值和投资落地意图，方便投资者根据行业轮动信号进行资产配置。[page::4]

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4. 估值分析

本报告核心为量化行业轮动模型及其策略表现披露，并未深入探讨具体公司个股估值模型（如DCF、市盈率等）。其价值体现主要在于通过多因子模型筛选行业轮动机会，进而实现超额收益。

估值部分隐含在模型的收益追踪和超额收益分析中，策略通过历史收益率、风险指标和超额收益的统计验证，间接体现了其选股与行业配置逻辑的合理性。

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5. 风险因素评估

• 报告清楚列明模型依赖历史数据统计和建模，存在在政策或市场环境变化导致策略失效的风险。

- 具体案例包括政策调整可能快速改变行业景气度，市场异动可能使量价指标失效，分析师预期随宏观形势波动。

• 报告未提出具体缓解措施，但通过复合多指标融合、动态滚动调仓的模型设计，试图降低单一指标失效带来的影响。

- 风险提示有助于提醒投资者理性预期，模型结果非万能，须结合当期宏观及市场实际情况谨慎应用。[page::4]

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告重点强调量化指标与多角度融合，但未披露单因素可能出现的极端失效情形，亦未给出策略在极端行情（如黑天鹅事件）的表现，需投资者额外关注。

- 在9月表现中，“守正出奇”指标出现负收益，与量价指标正收益表现分化，提示不同维度指标可能短期信号不一致。

• 部分行业如银行在不同指标表现差异明显，表明模型对行业的适用性和敏感度存在层次，投资者需结合具体行业特点判定权重。

- 报告数据主要基于历史回测和样本外验证，未来市场条件若发生结构性变化，模型的有效性仍需持续跟踪。

• 报告声明部分多次强调截至发布时合理性与真实性，但用户需注意数据截止和披露的延时风险。

整体上报告保持客观、数据驱动，风险提示充分，然而对潜在极端风险缺乏详细讨论，为策略的稳健性埋下一定隐忧。

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7. 结论性综合

本报告系统介绍了招商定量任瞳团队基于三大核心维度（投资景气度、量价指标、分析师预期）构建的“预期共振”行业轮动策略，及其延续的“守正出奇”策略。从指标设计、逻辑构建到历史与样本外表现均进行了详尽阐述和实证验证。

• 模型合理性与创新点：

通过结合前瞻性市场数据（边际贝塔、超预期报告）、交易技术指标（量价指标）和市场分析师盈利预期及评级变化，构成多维度共振信号，增强行业轮动判断的准确性。

• 策略表现亮点：

自2016年以来两大策略均实现双位数年化超额收益，夏普比率稳定在1.6以上，风险控制良好。2025年样本外测试收益表现依然出色，证明策略具备持续应用价值。

• 图表辅助理解：

逻辑示意图清晰描绘了因子间关系和轮动驱动流程；多张收益统计表和绩效曲线强化了策略稳定和超额收益的实证支持；最新行业指标得分表和ETF推荐打通策略与投资执行链条。

• 应用指引与投资建议：

结合报告最新十月行业轮动排名和对应ETF，投资者可据此动态调整行业配置，有效把握行业轮动带来的投资机会。

• 风险提示与操作建议：

报告反复强调政策、市场环境变化对模型的潜在影响，并声明非具体投资建议，提醒用户理性使用数据和策略。

综上，本报告不仅全面详实地展示了“预期共振”行业轮动模型建设、验证及应用，也通过丰富数据和图表验证了策略的有效性与实用性，为A股投资者提供了一套科学、系统的行业轮动参考框架。[page::0, page::1, page::2, page::3, page::4]

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参考页面标注

• 概览及策略逻辑：[page::0][page::1]

- 策略表现详细数据和图表：[page::1][page::2][page::3]

• 最新十月行业推荐及ETF列表：[page::3][page::4]

- 风险提示及声明：[page::4][page::5]

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此分析报告综合原资料，对每一重要章节、表格及图示进行了细致剖析，确保涵盖报告所有焦点内容并统一逻辑清晰展现，契合资深金融分析师的专业解构要求。

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