CANSLIM行业轮动策略核心框架 [page::1]

• 包含七大维度因子：行业拥挤度（Crowd）、分析师预期（Analyst）、基本面景气度（NotableProfit）、聪明资金（Smart）、价格动量（Leader）、机构资金（Institution）和宏观动态估值调节（MacroPB）。

- 这七个维度从多个角度捕捉行业未来预期及风险信号。[page::1]

分析师预期因子构建及表现 [page::2][page::3][page::4]

• 通过研报标题分析识别认可与不认可的业绩，构建分析师认可度指标。

- 结合收益预测调整构造分析师净上调比例。

• 认可度因子年化超额收益5.54%，净上调比例年化超额收益达8.51%，对行业未来收益有显著区分能力。[page::3][page::4]

行业基本面多维度度量因子 [page::5][page::6][page::7]

| 因子 | RankIC均值 | 月胜率 | 年化RankICIR | 多头年化超额收益 | 空头年化超额收益 |
|------------|------------|---------|--------------|------------------|------------------|
| SUE | 9.0% | 64.6% | 1.30 | 7.17% | -5.83% |
| DeltaROEQ | 8.7% | 63.7% | 1.21 | 6.34% | -7.23% |
| 工业企业利润增速 | 6.0% | 56.6% | 0.78 | 6.22% | -7.34% |

• 通过标准化预期外盈利(SUE)、季度ROE同比增速(DeltaROEQ)、工业企业利润累计同比度量行业基本面景气。[page::5][page::6][page::7]

聪明资金因子与成交活跃度 [page::8][page::9][page::10]

• 北向资金成交活跃度与净流入因子均表现优异，年化超额收益分别达10.92%、10.01%。

- 超大单资金净流入因子年化超额收益7.06%，体现机构资金短期偏好信号。[page::8][page::9][page::10]

价格动量与公募重仓股动量 [page::10][page::11][page::12]

• 基于行业过去6个月的传统动量与公募重仓股动量构造因子，公募重仓股动量年化超额收益9.15%。

- 成交量调节动量因子稳定性更高，年化超额收益达7.83%。

• 动量因子体现趋势持续性，市场关注度影响行业动能。[page::10][page::11][page::12]

机构资金视角：买方公募基金和卖方券商金股行业变动 [page::12][page::13]

• 公募基金行业变动年化超额收益6.25%，券商金股行业变动年化超额收益达10.11%。

- 反映机构投资者的最新行业配置偏好及判断，提供有效的未来行业收益信号。[page::12][page::13]

宏观动态估值调节方法 [page::14][page::15][page::16]

• 采用信贷周期、货币周期和估值因子趋势多维视角划分市场状态。

- 信贷收缩时偏好低估值，信贷扩张且利率下行时偏好高估值。

• 动态调节估值因子权重，改善传统估值因子周期性表现。[page::14][page::15][page::16]

行业拥挤度—兴登堡预兆指标及其风险规避功能 [page::17][page::18]

• 通过过去一年新高与新低股票数差占活跃股比例刻画行业交易拥挤度。

- 拥挤度超过80%时视为过热并给予极大负分，避免拥挤行业带来的回撤风险。

• 回测显示拥挤行业触发时，相对超额收益多为负，验证风险规避有效性。[page::17][page::18]

CANSLIM复合因子构建与策略绩效 [page::19][page::20][page::21]

| 综合维度 | RankIC均值 | 月胜率 | 年化RankICIR | 多头年化超额收益 | 空头年化超额收益 |
|--------------|------------|--------|--------------|------------------|------------------|
| CANSLIM复合因子 | 17.9% | 73.5% | 2.32 | 17.03% | -15.68% |

• 复合因子等权计算七大维度因子，体现多维信号叠加优势。

- 根据复合因子得分构建行业轮动组合，挑选得分最高的5个行业等权持有。

• 2013以来年化收益29.54%，相对行业等权基准超额收益19.57%，最大回撤12.07%，信息比1.78，月度胜率74.34%，表现稳健。[page::19][page::20][page::21]

CANSLIM策略净值表现 [page::20]

• 策略净值稳健提升，明显跑赢行业等权基准。

- 体现行业多因子轮动的超额收益能力。[page::20]

CANSLIM行业轮动策略年度绩效总结 [page::21]

| 年份 | 组合收益 | 行业等权 | 超额收益 | 相对最大回撤 | 信息比 | 跟踪误差 | 收益回撤比 | 月度胜率 |
|---------|-----------|---------|----------|-------------|-------|---------|-----------|---------|
| 全样本 | 29.54% | 9.97% | 19.57% | 12.07% | 1.78 | 9.48% | 1.62 | 74.34% |

• 组合在不同年度均实现超额收益，表现稳健且具有较好风险控制。

- 超额收益主要来源于多维因子信号综合应用，风险回撤表现良好。[page::21]

【国信金工】CANSLIM行业轮动策略详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：《CANSLIM行业轮动策略》

- 作者：张欣慰、张宇

• 发布机构：国信证券经济研究所

- 发布日期：2022年6月7日

• 研究主题：针对A股市场，基于CANSLIM投资体系构建的行业轮动策略研究

- 核心论点：
- 在A股市场中，个股选股难度加大，基于中观视角（行业配置）打造的策略对于获取超额收益具备显著价值。
- 借鉴CANSLIM体系，结合多维行业因子，构建了适合A股的行业轮动策略。
- 该策略多因子复合，体现资金流、分析师预期、行业基本面及市场情绪，具备较高的预测能力和盈利能力。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 报告摘要与CANSLIM行业轮动策略框架介绍

• 报告指出，A股上市公司数量逐年增加，纯粹个股精选带来的超额收益稀缺，行业层面的中观策略显得更为重要，且行业Beta既是风险源也是收益源。

- CANSLIM体系包括八大因子维度，包括行业拥挤度（Crowd）、分析师预期（Analyst）、业绩表现（NotableProfit）、聪明资金（Smart）、价格动量（Leader）、机构资金（Institution）、宏观估值调节（MacroPB）。

• 这些因子基于历史数据和市场行为设计，用以识别行业的景气渡、趋势及市场热度，避免拥挤交易导致的风险反转。[page::0,1]

2. Analyst：分析师预期视角下的行业景气度

• 选取28个中信一级行业（剔除“综合金融”和“综合”行业），通过分析师研报标题的文案关键词对行业涨跌预期进行量化。

- 研报标题中包含“业绩增长”“翻番”等表征分析师认可，含“业绩难以持续”“成本上升”等为不认可，其他视为中性。

• 构造“分析师认可度指标”和“净上调比例指标”，通过对行业内分析师认可及上调频率的计算，衡量行业景气持续性。

- 多项图表（图2-8）表明分析师认可度指标对行业未来收益具备正向区分能力，年化超额收益可达5.54%（认可度）和8.51%（净上调比例），空头收益显著为负，显示其作为行业景气判断指标的有效性。[page::1,2,3,4]

3. NotableProfit：行业基本面的多维度衡量

• 通过标准化预期外盈利（SUE）、盈利能力边际改善（DeltaROEQ）与工业企业利润累计同比增速，综合衡量行业基本面景气。

- SUE捕捉季度净利润超预期幅度，DeltaROEQ衡量单季度ROE同比提升，工业企业利润反映产业链层次的中观景气度。

• 各因子均表现出良好的分组净值曲线及年化超额收益，SUE最高年化超额约7.17%，DeltaROEQ约6.34%，工业企业利润增速约6.22%，表明基本面改善对行业收益的预测能力较强。[page::4,5,6,7]

4. Smart：来自聪明资金的启示

• 捕捉北向资金（外资）的成交活跃度和净流入比例，作为聪明资金视角下的行业偏好信号。

- 通过归一化处理的累计成交额与流入金额，构建成两类因子。

• 同时引入超大单资金净流入，主要针对机构投资者活动较频繁的公募重仓股和陆股通成分股。

- 三因子均表现显著，单边年化超额收益分别为10.92%、10.01%和7.06%，提示聪明资金集中流入的行业后续表现具有持续性。[page::7,8,9,10]

5. Leader：价格动量类指标

• 传统行业动量：过去6个月行业净收益率，表现稳定但波动较大。

- 公募重仓股动量：通过计算行业内公募基金重仓股相较于全部股票回报的超额捕捉龙头带动效应，年化超额收益为9.15%。

• 成交量调节动量：结合行业日收益率与成交量的比值及其波动，衡量行业动量的活跃程度与持续性，年化超额达到7.83%。

- 说明价格动量与资金聚焦具备一定的领先指标功能，品质较高。[page::10,11,12]

6. Institution：机构资金的观点

• 分别从买方（公募基金行业配置变动）和卖方（券商金股行业变动）两个视角捕捉机构最新观点。

- 公募变动基于持仓还原技术，测算相对基准的行业超配变动，表现年化超额6.25%。

• 券商金股变动基于券商月度金股推荐的行业权重变化，年化超额达到10.11%。

- 体现机构精研、择时观点对行业轮动的重大影响。[page::12,13]

7. MacroPB：宏观视角下的动态估值调节

• 静态估值（PB因子）在行业轮动中的表现不稳定，呈现周期性波动。

- 引入“信贷+货币”周期划分框架，通过新增社融MA3同比与10年期国债利率趋势，判断信贷周期扩张/紧缩及货币利率上升/下降状态。

• 根据周期状态动态调整估值因子权重，采用趋势变量（估值多空净值与120日均值比较）避免趋势逆转带来的误判。

- 该动态调节策略相比单纯估值因子取得更优表现，缓冲周期突变带来风险。[page::14,15,16]

8. Crowd：行业拥挤度的兴登堡预兆

• 借助“兴登堡预兆”思想，以行业中“成交活跃股”的新高个股数与新低个股数差值比例，直接观测行业短期交易情绪的拥挤程度。

- 当该指标超过80%，且同时满足非系统性过热（拥挤行业数量<5），判定行业短期交易情绪严重过热，存在反转风险。

• 以煤炭行业2021年9月为例，新高比例达89%后，后续出现回调，验证该指标的有效性。

- 拥挤度指标在触发后的月份平均行业超额收益为负，反映拥挤状态下行业表现往往较差。

• 给予拥挤行业极大负分以剔除其后续配置机会，显著规避回撤风险。[page::16,17,18,19]

9. CANSLIM综合复合因子构建与策略绩效

• 将八大维度中的七个维度（Crowd、Analyst、NotableProfit、Smart、Leader、Institution、MacroPB）因子等权组合，形成CANSLIM复合因子。

- 复合因子样本区间（2013年至2022年）表现优异：
- RankIC均值：17.9%
- 月胜率：73.5%
- 年化RankICIR：2.32
- 多头组合年化超额收益：17.03%
- 空头组合年化超额收益：-15.68%

• 组合构建：每月选Top5得分行业等权配置，若得分出现平分则全纳入。

- 组合年化收益29.54%，相较行业等权基准超额19.57%，最大回撤12.07%，信息比1.78，收益回撤比1.62，月胜率74.34%，显示策略稳定性和优异性。[page::19,20,21]

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三、图表深度解读

图1：CANSLIM行业轮动框架

• 展示七大维度因子的图示，结构清晰，方便理解各维度代表的市场信息来源与应用逻辑。

- 直观表现行业拥挤度、分析师预期、业绩表现、聪明资金、价格动量、机构资金、宏观估值调节的综合作用。[page::1]

图2-8：分析师认可度与净上调指标表现

• 图2列举认可与不认可研报标题关键词，支持定量甄别认同度。

- 图5、7显示各因子的分组净值走势，均呈现分层明显，多头因子净值明显优于空头。

• 图6、8为对应分组的年化超额收益柱状图，多头组合收益明显正向且稳健。

- 图3-4以煤炭行业为示例，结合个股超预期业绩披露，展示识别有效性和行业层面超额收益形成过程。[page::2,3,4]

图9-14：NotableProfit因子表现

• SUE（业绩边际改善）因子图9、10表现优异，净值走势分层明显，年化超额收益7.17%。

- DeltaROEQ（盈利能力边际提升）因子图11、12同样表现良好，年化超额6.34%。

• 工业企业利润增速（产业链中观指标）图13、14展示了行业业绩整体改善情况，年化超额6.22%，证明基于产业链利润数据也可捕获景气变化信号。[page::5,6,7]

图15-20：聪明资金相关因子表现

• 北向资金（成交活跃度及净流入）分别由图15-18明确展示，均显示多头组合强劲，年化超额10%左右。

- 超大单资金净流入（图19、20）同样表现优良，年化超额7.06%，验证了超大额资金流向对行业轮动的引导作用。[page::8,9,10]

图21-26：价格动量因子表现

• 传统动量因子（图21、22）表现稳定但较其他动量弱。

- 公募重仓股动量（图23、24）表现优异，体现龙头股引导行业的效应。

• 成交量调节动量因子（图25、26）结合成交量与收益率波动，区分能力较强。[page::10,11,12]

图27-30：机构资金视角因子表现

• 公募基金行业变动因子（图27、28）表明买方机构行业配置变动有指导意义。

- 券商金股行业变动因子（图29、30）同样展现出较强的行业收益预测能力。

• 两类机构资金视角互补并提升策略有效性。[page::13]

图31-37：宏观视角估值动态调节

• 行业内估值因子PB多空指标呈周期性波动（图31）。

- 信贷周期划分（图32）与货币周期划分（图33）提供了宏观环境分割条件。

• 根据不同周期给予不同估值权重，区分期内大小市值偏好，有效提升策略抗风险能力（图34、35、37）。

- 三维度（信贷、货币、趋势）调节更优于单因子调节方案，增强了估值因子在多周期环境下的适用性。[page::14,15,16]

图38-41：行业拥挤度兴登堡预兆

• 以煤炭行业为示例（图38），打破传统稳定指标的拥挤度风控方式，直观体现行业中创新高比例过高时行业价格的后续回落。

- 拥挤行业后续超额收益多数为负（图39、40），显示预警有效。

• 整体拥挤度打分机制（图41）实现自动化风险规避，保障复合因子效用最大化。[page::17,18,19]

图42-44：CANSLIM复合因子及轮动组合表现

• 复合因子分组净值（图42）表现稳定上升，分组分层清晰。

- 年化超额收益柱状图（图43）多头与空头组合表现相差巨大，表明极强的收益区分能力。

• 行业轮动组合净值（图44）显示超越行业等权基准且回撤相对较小，长期可持续性良好。[page::20]

表3：年度绩效表现量化总结

• 2013年至2022年分年度统计，组合多数年份获得显著超额收益。

- 年化收益29.54%，超额19.57%，信息比1.78，月度胜率74%以上。

• 最大回撤12.07%，体现组合风险控制能力。

- 多年度均展现出稳定的超额回报能力和风险调整后的优势。[page::21]

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四、估值分析

• 核心估值方法为动态估值调节，结合信贷周期、货币周期与趋势状态，防止静态估值因子在不同宏观环境下失效。

- 估值因子在“信贷收缩且利率上升”及“信贷扩张且利率下降且高估值趋势”两个状态下被激活，分别给予低估值或高估值行业正向权重。

• 该方法相较传统估值因子状态识别更精准且稳定，显著提高估值因子的行业轮动贡献。[page::14,15,16]

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五、风险因素评估

• 报告指出市场环境变动风险及组合失效风险。

- 部分因子基于历史数据，其在结构性变化或异常市场条件下可能表现波动。

• 行业拥挤度指标虽有效预警，但系统性极端行情可能导致拥挤行业数量超限，从而削弱预警准确性，因此设置了多行业拥挤时的缓冲处理。

- 宏观估值调节考虑货币和信用周期的滞后与错判，采取趋势判断弥补可能的失效，降低估值信号误判风险。[page::22]

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六、批判性视角与细微差别

• 优势：

- 多因子多维度融合，理论与实证相结合，数据驱动，且融入机构视角和宏观经济视角，提高系统完整性。
- 行业拥挤度创新引入兴登堡预兆，降低拥挤交易回撤风险。
- 动态估值机制使策略适应不同宏观阶段，提升估值因子有效性。

• 潜在不足：

- 估值调节依赖信用和货币周期的正确划分，实际周期存在滞后和预判困难，可能导致策略在周期转换期表现波动。
- 行业拥挤度指标主要依赖成交额和新高/新低股数统计，可能无法完全捕捉短期内资金的系统性流动细节。
- 部分指标（如分析师认可度、券商金股）基于文本解析，或受分析师观点协调或市场舆论影响，存在一定主观性和一致性风险。
- 组合构建仅采用了等权方式，未提及是否优化权重或考虑行业配置相关性对风险的冲击。

• 细微之处：

- 剔除综合金融行业因其成分少及数据短，策略适用性或受限制。
- 拥挤度指标超过5个行业同时触发时取消预警，可能错过部分市场极端情况。
- 回测区间截止至2022年5月，未覆盖最新市场情形，后续表现需持续跟踪。[page::1-22]

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七、结论性综合

本文采用经典的CANSLIM体系为理论基础，创新性地将个股选股逻辑扩展至行业层面，结合多类因子构建了适合A股市场的行业轮动策略：

• 因子维度涵盖：

- 行业成交活跃度及拥挤度（Crowd）
- 分析师预期认可及净上调（Analyst）
- 行业业绩与盈利能力边际改善（NotableProfit）
- 聪明资金（北向资金、超大单资金）流向（Smart）
- 涨势与资金牵引动量（Leader）
- 机构行业配置动向（公募基金及券商金股）（Institution）
- 宏观信贷与利率周期下动态估值调节（MacroPB）

• 策略实证性能：

- 七因子复合因子RankIC均值达到17.9%，月度胜率73.5%，年化超额收益17.03%。
- 组合长期年化收益29.54%，相对等权行业基准超额19.57%，最大回撤12.07%。
- 说明行业层面构建的CANSLIM策略能够显著区分后续收益高低，并带来稳健的超额回报。

• 策略特点：

- 引入交易拥挤度预警，主动规避短期交易过热行业，降低策略回撤风险。
- 动态估值调节提升宏观顺周期策略准确性，避免静态估值带来的周期性失灵。
- 结合机构与聪明资金视角，增强市场真实资金流向的捕捉，提升因子信号效率。

• 整体评价：

- 本报告提出的CANSLIM行业轮动策略不仅丰富了多因子行业投资体系，也为投资者提供了一个系统化、全面且数据驱动的板块轮动方法论。
- 在行业Beta成为主要风险及收益来源的现代A股市场环境下，该策略展现出极佳的预测与收益能力。
- 策略适合机构、中长线配置，具有较高的实操价值和推广意义。[page::0-22]

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重要图表汇总

| 图表编号 | 内容描述 | 关键发现 |
| -------- | ------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
| 图1 | CANSLIM行业轮动框架示意 | 七大因子维度明晰，涵盖情绪、预期、业绩、资金和宏观因素 |
| 图5、7 | 分析师认可度及净上调因子净值走势 | 多头因子显著跑赢空头，年化超额收益5%-8% |
| 图9、11 | SUE与DeltaROEQ基本面因子表现 | 体现业绩与盈利能力边际提升对行业收益的显著影响 |
| 图15、17 | 北向资金成交活跃度与净流入因子表现 | 北向资金流入行业后续表现优异，年化超额超10% |
| 图21、23 | 传统动量与公募重仓股动量展示 | 公募重仓股动量效果更佳，显示龙头引领行业效应 |
| 图31 | 估值PB因子多空相对净值及趋势状态 | 估值因子表现周期性明显，需动态调节 |
| 图38 | 煤炭行业兴登堡拥挤指标案例分析 | 高比例成分股创新高预示短期交易过热 |
| 图42 | CANSLIM复合因子分组净值走势 | 因子体现强区分能力，长期上涨稳定 |
| 图44 | CANSLIM行业轮动策略组合净值对比 | 超越行业等权基准，回撤更低，风险收益表现均衡 |

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结语

国信金工通过引入多维度行业因子，基于CANSLIM体系创新适配A股市场，构建了一个系统性且具备显著预测能力的行业轮动策略。该策略不仅有效捕捉行业景气与资金流动的多重信息，更通过行业拥挤度预警和宏观估值动态调节增强策略的抗风险能力及稳健性。结合实证绩效表现，CANSLIM行业轮动策略为投资者提供了一个具有较强实用价值和理论支持的中观资产配置工具。

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（以上内容及所有数据、图表均源自国信证券经济研究所2022年6月发布的《CANSLIM行业轮动策略》报告）[page::0-22]

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如需针对本报告的特定章节或数据做进一步细致解读，请告知。

报告