主要市场及行业指数表现 [page::2]

• 过去一个月内，主要市场指数普遍下跌，上证50跌幅达-6.89%。

- 电力及公共事业、电子、计算机行业表现较好，涨幅分别为3.77%、1.53%、1.03%。

• 建筑、农林牧渔和消费者服务行业跌幅较大，分别为-9.25%、-10.13%、-12.99%。

本月行业推荐及ETF配置 [page::3]

| 行业分类 | 基金代码 | 基金简称 | 上市日期 | 基金管理人 |
|------------|--------------|--------------------------|----------|-----------------------|
| 传媒 | 516770.0F | 华泰柏瑞中证动漫游戏ETF | 2021-03-05 | 华泰柏瑞基金管理有限公司 |
| 非银行金融 | 516730.0F | 浦银安盛中证证券公司30ETF | 2021-11-12 | 浦银安盛基金管理有限公司 |
| 国防军工 | 512710.0F | 富国中证军工龙头ETF | 2019-08-26 | 富国基金管理有限公司 |
| 机械 | 516960.0F | 国泰中证细分机械设备产业ETF | 2021-05-07 | 国泰基金管理有限公司 |
| 计算机 | 517390.0F | 天弘中证沪港深云计算产业ETF | 2021-12-23 | 天弘基金管理有限公司 |

• 行业配置倾向基本面优异及高新技术应用潜力行业。

- 非银金融板块预期估值修复，券商和保险ROE提升带来配置价值。

• 受到MR和AIGC驱动，传媒和计算机行业景气持续向好。

- 国防军工受资金和政策推动，机械板块海外市场增长潜力大。[page::3]

超预期增强行业轮动策略框架与因子表现 [page::4-5]

• 轮动策略基于基本面（盈利、质量）、估值动量、资金面（北向、公募持仓）、分析师预期和超预期因子综合构建。

- 5月单因子IC均值中，分析师预期最高达42.46%，估值动量和盈利因子表现也优异。

• 超预期增强因子IC均值9.53%，风险调整后的IC为0.35，具有稳定预测能力。

行业轮动策略历史表现及回测 [page::6-7]

• 超预期增强行业轮动策略选取表现最佳的五大行业月度调仓。

- 5月策略收益率为-1.99%，优于行业等权基准-4.97%，超额收益2.98%。

• 历史年化收益率达12.36%，夏普比率0.48，高于行业基准4.59%和0.19；年化超额收益率7.76%。

策略行业排名变动分析 [page::7-8]

• 尽管分析师预期和超预期因子各自排名波动，超预期增强策略推荐行业保持稳定。

- 传媒、机械和计算机行业分析师预期排名上调，国防军工超预期排名上升。

• 建筑与房地产因分析师预期及超预期指标表现较差，未被纳入策略推荐行业。

- 两大策略差异主要由超预期因子和分析师预期因子驱动。
| 行业 | 细分因子排名变动情况 |
|------|-------------------|
| 传媒 | 分析师预期略升，超预期保持 |
| 非银金融 | 盈利、分析师预期变动较大 |
| 国防军工 | 超预期排名上升 |
| 机械 | 分析师预期排名上调 |
| 计算机 | 分析师预期和超预期均升 |[page::8]

风险提示 [page::0][page::8]

• 历史数据和模型存在失效风险，政策及市场环境变化可能影响因子效果。

- 行业事件因子的阶段性失效风险不可忽视。

• 策略波动和回撤可能超出预期范围，需关注风险管理。

金融研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告名称: 《行业超预期因子今年表现亮眼》

- 作者/分析师: 高智威（执业证编号S1130522110003）、许坤圣

• 发布机构: 国金证券股份有限公司金融工程组

- 日期: 2023年6月（报告中涉及五月及六月策略建议及数据）

• 主题: 国内主要市场及行业指数表现，行业轮动策略构建与表现，重点推荐行业及分析因子对行业表现的影响。

报告核心论点与推荐

• 五月至六月期间，国内市场主流指数均有不同幅度下跌，但超预期因子作为行业轮动模型的核心因子表现优异，显著跑赢均值行业。

- 基于超预期增强模型与景气度估值因子的行业轮动策略验证，行业推荐集中于机械、非银行金融、传媒、国防军工和计算机，策略历史表现良好，年化收益率远超行业等权基准。

• 报告强调随着科技（尤其AI与MR技术）的兴起，以及非银金融及军工行业的估值修复等基本面改善，建议持续关注相关行业。

- 评级未直接给出，但策略收益率及行业推荐均表现出积极的投资导向。

• 风险提示主要涵盖模型历史有效性风险、政策变动风险和市场非预期波动风险。

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二、章节逐节深度解读

1. 市场概况与当期行业推荐

1.1 主要市场及行业指数表现

• 国内各大指数五月均呈现下跌，具体包括：

- 国证2000跌0.91%
- 中证1000跌2.40%
- 中证50跌3.10%
- 沪深300跌5.72%
- 上证50跌6.89%

• 行业板块表现分化，5个行业实现上涨，尤其电力及公共事业上涨3.77%，电子和计算机分别上涨1.53%和1.03%。

- 用于对比的行业表现不佳的是建筑、农林牧渔和消费者服务，分别下跌9.25%、10.13%和12.99%。

解读:

• 指数整体承压，说明大盘蓝筹股较弱，但具备一定弹性的行业集中在电力公用事业与科技板块，指示资金可能流入稳定现金流及科技创新相关行业。

- 行业表现与行业基本面和政策预期密切相关，行业间分化较强。

图表分析:

• 图表1清晰展示了各市场指数及行业单月表现，消费服务大幅负增长与科技电力相对抗衡。

- 图表2则揭示年初至今市场及行业累计表现，显示传媒、电力、计算机等是年内涨幅较大的板块，验证作者推荐的行业具备持续性。

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1.2 当期行业推荐及对应行业ETF列表

• 推荐理由围绕“超预期增强行业轮动策略”，核心推荐行业维持机械、非银行金融、传媒、国防军工、计算机。

- 非银金融中券商和保险体现估值修复和中长期ROE提升潜力。

• 传媒因苹果MR产品的发布及相关生态构建，带来行业创新发展契机。

- 国防军工受益于政策资金支持及国家安全议题。

• 机械代表现代化基建及海外市场拓展的支柱产业。

- 计算机行业受益于AI大模型带动的算力需求高增长。

• 同时附带与各行业相关ETF清单，便于投资者参考布局。

解读:

• 推荐逻辑集聚于基本面强劲且具有政策利好或技术创新驱动的行业。

- 非银行金融及军工估值修复聚焦资金面和基本面，科技类行业立足于科技革新的趋势红利。

• 推荐基金代码及具体管理团队等详细信息，为投资者提供了操作路径和信心依据。

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2. 行业轮动策略构建与策略表现

2.1 超预期增强行业轮动架构

• 超预期增强模型整合基本面（盈利、质量）、估值面（估值动量）、资金面（北向持仓、公募持仓）和分析师预期等多维因子。

- 超预期因子核心在于比较实际业绩与市场预期的差异，以预期偏差的方向和幅度作为选股和行业轮动的重要依据。

• 该模型强调，不只是业绩增长，是否超出市场预期更关键，因表现不及预期的行业或存在价格调整风险。

图表4明确展示了“基本面”为核心，其他因素如超预期、分析师预期及估值动量、资金面辅助，共同构成行业轮动决策的多维框架。

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2.2 行业大类因子分析

• 统计表明，五月单因子IC（信息系数）表现较优的因子依次是分析师预期42.46%、估值动量19.01%、盈利13.89%和超预期11.90%。这表明分析师预期对短期行业表现的预测力最强。

- 多空收益（多头组合收益减空头组合收益）除盈利、质量及北向流入外，其他因子均为正，分析师预期及估值动量表现最佳。

• 年初至今超预期因子的IC均值为7.08%，具有稳定预测能力。

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2.3 策略因子表现

• 超预期增强因子的历史IC均值达9.53%，风险调整IC为0.35，表明该因子不仅预测能力稳定，而且风险调整后仍具显著解释力。

- 5月IC达到19.21%，表现尤为突出。

• 多空收益数据显示，超预期增强因子年化收益20.54%，夏普比率1.15，说明该因子组合具备良好风险调整回报。

- 2022年策略因子表现分月份呈波动，10月回撤明显，但2月、5月和7月表现较好，反映策略在不同市场周期中存在波动。

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2.4 行业配置策略表现

• 超预期增强行业轮动策略每月调仓，选取排名前1/6（5个）行业均权构建组合。

- 5月策略收益-1.99%，明显优于行业等权基准的-4.97%，取得2.98%的超额收益。同时，景气度估值策略收益率-3.05%，表现劣于超预期增强策略。

• 长期表现：年化收益12.36%，夏普比率0.48，超额收益7.76%，波动率26.01%。

- 超预期增强策略回撤控制较好（最大回撤54.44%），优于基准（59%）。

• 历年表现稳定，除2015年外基本实现正收益。

图表11-14（策略净值及超额净值曲线）直观展现该策略净值稳定增长优于基准，突显模型有效性。

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2.5 策略行业排名变动

• 相较上月，超预期增强行业轮动策略推荐行业未发生变化，推荐行业为机械、非银行金融、传媒、国防军工和计算机。

- 虽然分析师预期与超预期因子的细分排名变动明显，但未对最终推荐行业排名产生影响，表明策略的稳定性及鲁棒性。

• 建筑与房地产因分析师预期和超预期因子表现较差，未纳入超预期策略，而在景气度估值策略中依然得到推荐，体现两策略视角差异。

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三、重要图表深度解读

图表1 & 2：主要市场指数表现

• 通过柱状图反映不同指数及行业的月度和年初至今涨跌幅，消费与农林牧渔板块深度调整，而科技、传媒及电力保持正收益，与报告行业推荐逻辑吻合。

图表4：行业配置框架示意

• 结构清晰反映超预期增强因子在基本面中的核心地位，同时辅以估值动量及资金面因子，体现策略多层次分析逻辑。

图表5-7：单因子信息系数与收益

• 数据表格呈现不同因子的IC均值及多空收益，结合时间序列表现揭示估值动量、分析师预期与超预期因子在行业收益预测中的相对优势。

图表8-10：超预期增强因子表现

• 统计数据与图形显示该因子在长期中保持正向预测能力，且多空组合收益稳定增长，回撤可控。

图表11-14：行业轮动策略表现

• 净值累计图、超额净值曲线及年度超额收益条形图显示超预期增强策略从2011年起长期跑赢等权行业基准。

- 数据表明该策略在实现风险收益平衡方面具有显著优势，尤其年化超额收益高达7.76%。

图表15：策略细分因子排名变动分析

• 多维度细分因子排名显示各行业当前的相对吸引力及其变化趋势。

- 核心推荐行业维持稳定，技术和传媒行业分析师预期改善明显，反映市场对科技创新的积极预期。

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四、估值分析

报告中虽未单独列出估值模型的详细数学计算，但核心估值驱动力包括：

• 估值动量因子：反映估值的动态调整期望，市场对反转或持续趋势的预测力。

- ROE提升预期：尤其针对非银行金融（券商、保险）行业，核心逻辑是盈利结构改善带来估值回升。

• 资金面因素：北向持仓、公募基金持仓变化对资本流入的影响，间接推升估值。

- 科技创新催化剂：人工智能、大模型技术进展及相关新技术对计算机、传媒行业潜在估值溢价。

因此，估值分析综合基本面盈利增长、预期超预期数据与资金流入相结合，形成多因素估值判断，且报告提及估值修复作为非银行金融板块重点关注逻辑。

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五、风险因素评估

• 模型失效风险：历史数据统计和建模可能因政策调控或市场环境变化而失灵。

- 政策与市场波动风险：行业因子周期性失效，特别是在政策密集或市场情绪剧变时期。

• 超出模型预测范围的市场事件：导致策略收益波动和回撤扩大，策略表现短期内可能偏离预期。

- 风险提示中未见明确缓解措施，但风险意识明确，提示投资者需密切关注市场及政策动向。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告高度依赖历史数据和模型预测，现实市场的突发事件及政策调整可能导致策略有效性被削弱。

- 超预期增强策略虽表现优异，但月度调仓频繁（双边换手率68.29%）可能带来交易成本压力，实际操作中需考虑成本对收益的影响。

• 估值修复逻辑虽有支撑，但在资本市场易波动阶段，估值修复往往受资金面、市场情绪影响较大，存在不确定性。

- 策略细分因子排名变动虽未影响终端推荐行业，但排名的波动性说明行业基本面和预期仍在调整，需持续跟踪变化。

• 传媒及计算机等科技板块超预期逻辑较新，受技术发展影响较大，存在技术落地难度及市场预期波动风险。

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七、结论性综合

这份国金证券发布的行业轮动研究报告明确指出，2023年五月至六月，超预期增强因子成为显著驱动行业投资回报的关键因子，其通过结合基本面盈利、质量、分析师预期、估值动量及资金流入等多个维度，构建出优于传统景气度估值和行业等权基准的行业轮动策略。

报告在多个具体数据点（如IC均值超过9%，超预期增强策略年化收益率12.36%）和图表（图表11至14表现策略净值与超额净值持续提升）中，揭示了该策略优秀的风险调整后收益和稳健的超额表现。此外，报告结合行业基本面和技术发展动态，有针对性地推荐了机械、非银行金融、传媒、国防军工和计算机等具备超预期业绩和估值修复潜力的五个核心行业，以捕捉政策资金面支持与技术创新带来的投资机会。

图表15细分因子排名的稳定与调整，反映了策略灵活应对市场行情细节的能力。尤其是在AI和MR科技发展带动计算机、传媒向好，以及非银行金融行业基本面改善推动券商、保险估值回升的背景下，赋予了报告所推荐行业较强的配置逻辑。

最终，报告严肃提醒模型回测的局限性和政策市场非预期因素对策略效果的影响，提示投资者持续关注外部环境变化。整体来看，这是一份基于多因子模型结合基本面及资金面实证数据，具备较强实证支撑和投资指导价值的行业轮动策略研究报告。

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参考文献索引

除无标注外，所有具体数据与图表均引用自报告各页：[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8]

• 主要指数及行业表现：[page::0,2]

- 行业推荐与ETF列表：[page::3,4]

• 行业轮动策略框架与因子分析：[page::4,5]

- 超预期增强因子表现数据及图示：[page::5,6]

• 行业轮动策略净值及收益表现：[page::6,7]

- 策略细分因子排名变动及风险提示：[page::7,8]

• 免责声明与法律声明：[page::9]

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附录：关键术语解析

• 信息系数（IC）：衡量因子预测能力的指标，IC越高意味着该因子对未来收益预测的正确性越强。

- 多空组合收益：做多高因子值股票，做空低因子值股票的组合收益，用于测试因子有效性。

• 超预期因子：实际业绩超出市场预期的程度，衡量的是公司或行业财务指标与分析师或市场一致预期的偏离量。

- 估值动量因子：公司估值水平的趋势变化，反映市场对估值回归或延续的预期。

• 夏普比率：风险调整后收益率的指标，衡量单位风险所获得的超额收益。

- 换手率：组合或策略买卖频率的指标，体现交易的活跃程度及可能产生的交易成本。

以上内容为该份报告的全面详解与综合评价，旨在为专业投资者和分析师提供清晰、深入、结构化的研究成果解读。

报告