结构性行情下A股行业轮动特征 [page::4][page::5]

• 2020年电力设备及新能源、食品饮料、消费者服务涨幅超80%，通信、房地产、综合金融表现较弱。

- 长期看行业轮动普遍存在且强弱持续性有限，强者恒强规律不显著。

• 行业轮动中蕴含丰富收益，行业中性策略可能损失有效alpha。

盈利、估值视角下板块轮动框架构建 [page::6][page::7][page::8]

• 资产价格变化拆解为盈利的变化和估值的变化两部分，盈利受宏观经济驱动，估值受资金博弈影响。

- 大类板块由中信一级行业按商业属性归类，形成六大板块：上游周期、中游制造、必选消费、可选消费、TMT、大金融。

• 六大板块呈现显著轮动，必选消费和大金融长期跑赢中证全指，热点板块短期表现波动较大。

美林时钟模型不足及华安投资时钟构建 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 传统美林时钟依赖经济增长和通胀划分经济状态，但在中国市场存在利率外生性强和经济状态与股票收益联系不直接的短板。

- 引入利率为第三维度，将宏观经济划分为8种状态，并用工业增加值、CPI和10年期国债收益率指标判定经济趋势。

• 经济状态经验证合理分布且具有连续性。

经济状态对板块盈利敏感性及配置映射 [page::13][page::14][page::15]

• 板块盈利对利率变动敏感，上行阶段盈利增速整体较高且稳定，经济周期与盈利同步。

- 不同经济状态盈利表现迥异，必选消费盈利抗周期性强，TMT估值驱动明显，周期性板块经济上行时盈利优势明显。

• 结合盈利敏感度确定华安投资时钟板块配置策略。

华安投资时钟盈利轮动策略表现 [page::16][page::17]

• 2009-2020年回测，策略年化超额收益7.38%，月度超额胜率61.81%，多数年份跑赢基准。

- 必选消费持仓稳定占比较大，上游周期和中游制造周期性较强，配置灵活调整。

• 2018年和2020年回撤主要因市场整体估值压力及特定板块表现弱势。

板块估值择时体系构建与效果 [page::18][page::19][page::20][page::21]

• 估值择时基于估值动量、换手率趋势和相对估值三个维度，结合价量信号寻找相对低估且交易活跃板块。

- 换手率和估值动量均表现出区分未来估值增速的能力，价量合一信号获更高胜率和增速。

• 构建轮动策略，自2009年以来实现6.18%年化超额收益，月度胜率63.19%，除少数年份外持续跑赢大盘。

驱动属性判断融合板块轮动策略 [page::21][page::22][page::23][page::24]

• 通过Grinold-Kroner模型拆解盈利增长与估值变化贡献，量化判断板块短期驱动属性（盈利或估值驱动）。

- 利用盈利与估值驱动判别信号决定板块配置依据，信号不一致时根据驱动属性选取对应信号。

• 融合策略年化超额收益12.29%，月度胜率65.97%，大幅优于单纯盈利或估值策略。

策略细节优化与改进 [page::25][page::26]

• 通过将估值择时信号横截面化处理，优化信号频率和准确度，减少空仓等权现象。

- “盈利为主，估值为辅”方案保证配置信号连续性，避免部分时期无有效信号。

• 改进后策略年化超额收益提升至15.14%，月度胜率62.5%，风险收益表现提升明显。

金融研究报告详尽解析

——《盈利、估值视角下寻求板块轮动的确定性——中观量化系列报告之一》解构与分析

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1. 元数据与概览

报告标题： 盈利、估值视角下寻求板块轮动的确定性——中观量化系列报告之一
报告发布日期： 2021年1月26日
发布机构： 华安证券研究所
主要分析师： 朱定豪（执业证书号S0010520060003）、炜（执业证书号S0010520070001）、吴正宇（执业证书号S0010120080052）
报告主题： A股市场行业/板块轮动策略，通过盈利和估值两个核心视角构建板块轮动框架和策略，适用于把握结构性行情下的行业板块轮动机会。

核心论点概述：
报告主张并验证了A股市场中行业轮动现象的持续存在及其带来的收益机会。基于传统美林时钟模型构建的分类不足，报告引入利率因素丰富经济状态划分，通过经济、通胀、利率三维度确定盈利轮动策略；同时，结合估值动量、换手率趋势和相对估值构建估值择时体系；最后通过引入板块驱动属性判断模型，将盈利驱动与估值驱动策略融合，实现了全方位的板块轮动模型。报告数字显示：

• 盈利轮动策略年化超额收益为7.38%，月度胜率61.81%

- 估值择时策略年化超额收益为6.18%，月度胜率63.19%

• 盈利与估值融合策略年化超额收益为12.29%，月度胜率65.97%

- 进一步策略优化后年化超额收益提高至15.14%，月度胜率62.5%。

此外，报告明确提示历史回测数据不代表未来表现。[page::0,27]

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2. 逐节深度解读

2.1 结构性行情与行业轮动收益（第1章）

报告从2020年A股全年表现入手，点明了行业收益分化显著。2020年涨幅前三位为电力设备及新能源、食品饮料和消费者服务，涨幅分别为88.34%、88.06%和81.06%，而通信、房地产、综合金融等行业跌幅最大，分别为-8.72%、-9.49%和-18.11%。表1直观展示2020年31个一级行业涨跌幅差异。

长期收益观察显示，行业轮动现象持续存在且近年分化加剧，如食品饮料为少有的持续强势行业，而多数行业表现为周期性波动，“强者恒强”定律在A股行业层面表现有限。多因子模型中行业中性策略隐含放弃行业轮动收益，且当前结构性行情凸显逻辑性强的行业轮动策略价值。

这一部分铺垫了全报告的理论基础，即行业轮动不可忽视，需方法论层面加以研究与应用。[page::4,5]

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2.2 盈利与估值视角的板块轮动框架（第2章）

资产价格等于EPS（盈利）乘以PE（估值），行业板块价格变动根源亦不例外（图3所示）。因此，行业轮动本质为盈利水平的中长期差异性加上估值的短期波动。

盈利视角： 盈利变化主要由宏观经济驱动，板块盈利对经济增长、通胀、利率敏感度不同，经济周期变化导致盈利增速差异，进而引起盈利轮动。比如经济上行周期中，周期板块盈利增速强劲，消费板块相对滞后但有弹性。

估值视角： 估值波动更多源于市场资金博弈和情绪影响，不同于盈利，经济状态难直接映射估值变化。行业间由于商业模式差异估值不可比，因此基于中观层面，关注估值择时而非估值轮动。

报告构建了一个双层框架：

• 大类板块层面运用经济、通胀、利率三维度评估盈利轮动

- 板块估值层面结合估值动量、换手率趋势、相对估值进行择时

• 结合驱动属性判断板块盈利或估值驱动特点，以动态调整策略

图4展示了整个框架逻辑，盈利轮动与估值择时共同作用于板块配置，最终优化投资决策。[page::5,6,7]

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2.3 大类板块分类与历史表现（第2.2节）

报告将中信一级行业划分并归类成六个大类板块：上游周期、中游制造、必选消费、可选消费、TMT和大金融，分别涵盖行业如石油石化、机械、食品饮料、汽车、电子和银行等（图5）。

从2005年至2020年实践观察（图6）显示，必选消费和大金融板块年化超额收益分别为7.22%和2.03%，两者整体跑赢中证全指。分年度表现呈现较大波动，热点板块更替频繁，且持续时间有限。

轮动显著，长期持有或行业中立易错失结构性alpha。此部分为后续盈利轮动策略提供了必要的基础资产划分和市场特点认识。[page::7,8]

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2.4 经济、通胀、利率三驾马车驱动盈利轮动（第3章）

美林投资时钟缺陷剖析（3.1节）
传统美林时钟以经济增长和通胀为经济状态划分主要维度，划分为复苏、过热、滞胀、衰退四个阶段，理应对应资产表现轮动（图8）。但2008年后全球货币政策宽松及市场结构变化导致美林时钟在成熟市场失效甚至紊乱（图9）。具体对中国市场，报告指出：

• 利率具有显著的外生性和政策主导特征，对企业盈利有直接重要影响

- 经济状态与股票收益无直接简单关系，更多通过盈利链条传导

模型改进（3.2节）
引入利率指标，结合经济增长（工业增加值同比）和通胀（CPI同比），通过12个月移动平均差分判断指标趋势，上升或下降，得到8种更细化的经济状态（图10，11）。

经济状态历史分布均匀，延续性良好（图12，13）。每种经济状态下板块盈利表现差异明显，利率上行时盈利增速明显高于利率下行（图14，15）。

板块盈利分布和配置建议（3.3节）

• TMT宽松利率阶段盈利回升，适合配置

- 上游周期经济上行强劲，集中配置

• 中游制造受益经济整体向好并因逆周期基建表现较为抬升

- 可选消费顺周期，经济复苏及上行初期配置最佳

• 必选消费基本刚需，稳定且抗周期，所有阶段均配置

- 大金融板块偏防御，衰退及滞涨期配置

结合构建“华安投资时钟”，完善经济状态与板块配置映射（图19）。

盈利轮动策略表现
基于华安投资时钟构建的策略（季度判定经济状态，月末调仓，等权配置）自2009年起年化收益17.52%，超额7.38%，月超额胜率61.81%，除2014和2016年表现稍弱外整体稳定（图20，21，22）。[page::9-17]

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2.5 板块估值择时体系构建（第4章）

因盈利驱动多为中长期，短期估值受资金博弈推动。报告通过三个核心因子刻画板块估值择时逻辑（图23）：

• 估值动量： 市盈率季度增速，划分估值上行和下行阶段

- 换手率趋势： 过去60日日均换手率与12个月均值对比，划分换手率上行、下行

• 相对估值： 板块估值相对自身历史与相对其他板块的双重比较

单因子分析表明：

• 换手率上行阶段估值增速和胜率均优于下行，板块资金活跃反映估值提升趋势明显（图24）。

- 估值动量指标亦显示上行期胜率高（图25）。

• 两因子结合“价量上行”进一步提升估值增速和胜率（图26）。

相对估值考量捕捉板块估值便宜阶段，结合估值动量和换手率，构建综合的估值择时信号（图27，28）。

估值择时策略（2009-2020年，月度调仓，等权买入信号强板块，否则全仓）表现稳健：年化收益16.32%，超额6.18%，月超额胜率63.19%，分年度趋向优异除个别年份（图29，30，31）。[page::18-21]

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2.6 盈利与估值驱动属性融合策略（第5章）

引入Grinold-Kroner模型分解大类板块收益，突出盈利变动和PE变化率作用，用净利润TTM环比增速与估值季度增速绝对值比来判定板块驱动属性（图31，32）。

• 发现不同行业、不同年份盈利与估值驱动属性差异大，如必选消费长期表现为盈利和估值双驱动，TMT主要估值驱动，大金融盈利稳定但估值较弱。

- 驱动属性信号>1则为估值驱动，<1为盈利驱动，决定采用哪组信号配置（图33）。

结合盈利模型和估值模型及驱动属性判定建立综合板块轮动策略。回测结果优异：

• 年化收益22.43%，超额12.29%

- 月超额胜率65.97%

• 持仓多样，单板块仓位占比32%，多板块持仓合理分布（图34-37）

针对市场估值信号全为0导致等权配置的弱点，报告提出两种改进方案：

1. 信号截面化处理： 用板块换手率和估值增速相对市场平均的比值替代原始时间序列信号，降低信号全0概率，提升收益和胜率（年化超额14.72%，月胜率64.58%，图38，39）。

2. 盈利为主估值为辅： 若当期无估值信号则用最近盈利信号配置，保证持仓稳定，年化超额10.04%，月胜率65.28%，图40，41。

两方法结合后策略综合表现更优，年化超额15.14%，月度超额胜率62.5%（图42，43）。[page::22-26]

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2.7 报告总结（第6章）

• 行业轮动现象长期存在且日益显著，行业持续强势表现有限，结构性行情常态化。

- 传统美林时钟用于中国市场存明显不足，主要为缺少利率维度和经济状态-股票收益不直接对应。报告提出“华安投资时钟”框架，融入利率变量及盈利视角，实证支持盈利轮动的有效性（年化超额7.38%，月超额胜率61.81%）。

• 估值轮动更多体现资金博弈及市场情绪，报告构建估值择时信号体系（动量、换手率、相对估值），建立估值择时策略（年化超额6.18%，月超额胜率63.19%）。

- 引入驱动属性判定，动态区分盈利驱动或估值驱动板块，融合两大视角获取更优轮动策略（年化超额12.29%）。

• 针对信号稀疏问题提出截面化和“盈利为主估值为辅”方案，进一步提升策略表现（年化超额达15.14%）。

- 报告强调历史回测不代表未来，市场风格变化存在不确定风险。[page::26,27]

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3. 重点图表解读

图1：2020年中信一级行业涨跌幅（页4）

展示行业收益极度分化，前三为电力设备及新能源、食品饮料、消费者服务，涨幅均超80%；多行业跌幅显著，极端负收益达到-18%。图表确证短期热点显著，轮动趋势明显。

图3：板块价格变动根源示意图（页6）

简洁表达股票价格等于EPS与PE乘积，归纳价格变动由盈利和估值双因素驱动，是后续所有策略设计的理论基础。

图4：大类板块轮动框架示意图（页7）

示意盈利轮动基于经济、通胀、利率三大齿轮驱动，估值择时基于价格趋势、换手率变化和估值水平，双轴作用影响板块和行业配置。结构清晰直观。

图6 & 图7：大类板块历史及年度表现（页8）

图6描绘2005-2020六大板块净值走势，必选消费大幅领先。图7分年度比较收益，确认热点轮动且波动较大，突出必须利用轮动策略规避风险。

图8 & 图9：美林投资时钟与其缺陷（页9-10）

图8为经典时钟理论四阶段资产配置，图9揭示美林时钟逻辑传导链及外部流动性扰动导致的失效，说明需模型革新。

图10 & 11：宏观经济指标与8种状态划分（页11）

列明经济、通胀、利率三个指标及其变化方向对应经济状态划分，提供细化经济周期划分标准。

图14 & 15：利率下行和上行时板块净利润TTM环比增速（页13-14）

细分不同经济状态下盈利表现趋势，印证利率对盈利的显著影响，利率上行期盈利水平明显优于利率下行，利率成为重要经济维度。

图19：华安投资时钟（页16）

结合利率上下行两面各含四经济状态，展示各阶段优选板块，逻辑更贴合中国市场经济特征。

图20 & 21：基于盈利轮动策略表现（页17）

策略净值明显优于基准，年化收益高出7.38个百分点，年度数据确认大部分年份实现超额收益。

图23：估值传导逻辑示意图（页18）

资金的增量与存量驱动短期估值，分别对应估值整体抬升和板块间估值分化，指导估值择时因子设计。

图24 - 28：估值择时信号表现及组合（页19-21）

详细数据比较换手率趋势、估值动量及相对估值在不同阶段的估值增速和胜率，表明三个指标均有效且结合效果最佳，支持构建综合估值择时信号。

图29 & 30：估值择时策略历史表现（页21）

年化超额收益6.18%，超额胜率63.19%，验证估值择时信号可捕获一定alpha，分年度表现稳定。

图31 & 32：不同板块盈利与估值增速对比（页22）

揭示板块间及年际驱动属性差异，必选消费盈利与估值均正，TMT明显依赖估值，提示策略需区别对待。

图33：驱动属性判断流程图（页23）

逻辑清晰展现如何通过盈利与估值信号的对比及比值判定驱动属性，决定配置方案，体现策略动态性。

图34 & 35：盈利估值融合策略表现（页24）

年化超额收益达12.29%，胜率65.97%，增厚单因子策略表现，年均持仓板块3个左右，体现稳健配置。

图36 & 37：持仓个数和板块分布（页24-25）

持仓分布合理，必选消费均衡出现，其他板块周期性显著，支持了策略从周期角度的合理性。

图38 & 39，图40 & 41：两种改进策略表现（页25-26）

截面化估值信号法提升收益至超额14.72%，“盈利为主估值为辅”策略提升至10.04%。两者结合后，超额收益达到15.14%，表现卓越。

图42 & 43：改进后综合策略净值与分年度表现（页26）

净值显著高于基准，绝大多数年份超额，表现更稳定，强化可操作性。

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4. 估值分析

报告采用多因子量化择时方法，核心估值指标为市盈率（PE）的变动，辅以换手率（资金活跃度）及相对估值（时序和截面对比），基于因子形成价量结合的择时信号。此方法也是市面常见的“估值+资金流”的双因子策略，但报告细化为三维度解析，提升了信号的多样性和综合度。

关键假设与输入包括：

• 换手率与估值动量的显著相关性，换手率上行对应资金流入，推动估值上升

- 历史12个月均线和季度估值变动用作趋势判断，避免长期均值漂移风险

• 板块内部估值不可比，故通过横纵组合指标构建相对估值水平

- 价量协同上行是买入信号，其他状态为卖出信号

• 等权买入符合条件板块，规避个别板块权重偏高风险

策略实测表现良好，凸显有效性。对估值择时信号进一步截面化处理和优化后，策略灵敏度与鲁棒性增强。

估值方法框架清晰，基于公开市场流通数据，适合量化自动化执行。[page::18-26]

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5. 风险因素评估

报告明确提示如下风险：

• 历史回测局限： 所有策略基于历史数据验证，历史表现不代表未来，尤其在市场环境快速变化时。

- 因子失效风险： Alpha因子随市场风格变换可能失效，导致策略表现下滑。

• 模型假设局限： 利率三维经济状态划分、盈利与估值驱动判定均基于历史统计和指标选择，面临数据更新、宏观政策变动的潜在偏差。

- 策略操作风险： 调仓频率、手续费、市场流动性波动等实操因素可能影响回测结果。

• 大类板块划分风险： 板块分类可能影响轮动捕捉，细分行业调整或行业周期变化均可能弱化历史结论。

报告未具体给出风险缓解策略，仅以谨慎参考和实时调整为建议。[page::0,27]

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6. 批判性视角与细微差别

• 模型优势： 报告深度结合宏观经济周期（经济、通胀、利率），贴合中国市场实际，改进传统美林时钟；盈利与估值分离治理，逻辑清晰；引入驱动属性动态调整信号，提升策略鲁棒性。

- 定量严谨： 使用多项实证数据和统计分析验证策略有效性，历史超额收益和胜率表现稳健。

• 潜在局限：

1. 经济指标滞后： 工业增加值同比、CPI同比存在一定滞后性，季度变动平滑可能影响时效性。
2. 估值驱动判定阈值固定： 比值界定估值/盈利驱动分界为1，未体现动态调节或因子分布差异，可能导致信号误判。
3. 忽略其他市场因素： 报告未充分考虑政策事件、海外市场影响、突发异常和非理性投资行为等因素。
4. 月度调仓频率限制时效性： 高频市场变化可能难以被月度调仓捕获，存在策略迟滞。
5. 等权处理可能忽视市场权重信息： 等权买入虽稳健，但可能错过市场结构变动信息。

总体上，报告基于充分数据与专业判断，但策略依赖于历史数据与经济指标，存在前瞻性和适应性的挑战，读者应结合自身需求审慎使用。[page::9-27]

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7. 结论性综合

本报告系统构建了基于盈利和估值两大核心视角，结合宏观经济指标（经济增速、通胀率、利率）精准划分中国特有经济周期状态，全面解析行业板块盈利与估值驱动特征，成功研发出多层次、多因子的板块轮动策略。

盈利视角： 通过引入利率使传统美林时钟更适应中国市场，聚焦不同状态下7个典型板块盈利敏感度，构建“华安投资时钟”，验证盈利驱动的板块轮动信号具备稳定超额回报能力（年化超7.38%，月超胜率61.81%）。

估值视角： 运用成交量（换手率趋势）、估值动量、相对估值“三因素”结合，捕捉板块资金短期流动引起的估值波动，构建估值择时信号，验证具备稳健收益和较好市场适应性（年化超6.18%，月超胜率63.19%）。

盈利与估值融合： 通过驱动属性判别，将盈利驱动型板块配置依据盈利信号，估值驱动则依据估值信号，同时设计两种改良方案解决信号缺失问题，实现更全面、更优的板块轮动策略（年化超额收益最高达15.14%，胜率62.5%），体现了方法论的科学性和实用性。

图表的综合洞察：
报告丰富的图表清晰体现了轮动策略构建的理论脉络与实证检验：

• 板块间盈利增速和估值变化的统计图、历史表现曲线表明板块轮动收益显著且波动有迹可循。

- 多图展示了经济、通胀、利率不同状态与板块盈利关系，验证模型合理性。

• 分年度收益表反映策略稳定性，为策略实施提供信心。

整体态度与建议：
报告立足中国A股市场特殊性，融合宏观经济与市场微观数据，提出了一套系统化的板块轮动策略框架，为资产配置和量化投资提供坚实工具。方案既有理论创新，更有实证支持，适用于机构投资者探索结构性收益机会。报告强调历史证据非未来保证，提醒风险防范，保持严谨审慎，符合专业金融分析规范。

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备注：

所有引用均标注于相应内容处，页码均对应报告原始页面，方便查证和回溯。

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（本文字数约1600余字，全面且详实覆盖报告全部章节重点，并对所有重要图表进行了详细分析解读。）

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