行业配置模型表现与策略推荐 [page::3][page::4]

• 右侧景气趋势模型2024年上半年绝对收益1.7%，相对Wind全A超额9.7%，叠加PB-ROE选股后绝对收益9.2%，超额17.2%。

- 当前配置聚焦高股息(28%)、资源品(32%)、制造业出海(18%)及算力/AI(22%)四大主线。

• 高股息板块拥挤度提升，需持续关注其变化，其他板块企业盈利及景气趋势保持坚挺。

宏观去库存周期分析与择时判断 [page::8][page::9][page::10]

• 宏观景气指数当前经济、信用和库存指数均处于0轴以下，货币宽松指数刚回升至0轴以上。

- 库存周期处于主动去库存阶段，权益资产短期表现承压；基于此的择时策略建议等待被动去库存或主动补库存阶段做多。

• 经济扩散指数与沪深300盈利增速密切相关，目前盈利增速延续磨底状态。

典型行业估值与盈利透支分析 [page::11][page::12][page::13]

• 食品饮料、家电、医药行业业绩透支年份均处于历史较低分位数区间，估值属底部，有投资价值。

- 通信、国防军工等成长板块近期景气度回升，估值维持低位，具备中期配置价值。

• 电力新能源景气度有所收缩，但估值修复使业绩透支年份回升至中枢，建议保持观望。

大金融与地产估值及配置机会 [page::13][page::14][page::15]

• 银行板块估值性价比处于合理区间，未来一年预期绝对及相对收益均存在。

- 保险估值历史低位，关注十年国债收益率拐点信号及保费收入变化。

• 地产领域估值处于低位，房贷利率创历史新低，货币政策宽松，具备配置时点潜力。

行业配置微观量化策略及其业绩表现 [page::16][page::17][page::18]

• 右侧行业景气趋势模型年化超额16.3%，2024年上半年超额9.7%，持有体验稳健。

- 困境反转策略结合库存周期信息，捕捉补库存行业机会，2024年上半年相对行业等权超额13.4%。

• 行业ETF配置模型年化超额收益18.2%，精选ETF及个股配置带来显著超额表现。

- 行业景气度选股结合PB-ROE选股，多头年化29.9%，2024年上半年超额17.2%，样本外表现优异。

金融研究报告详尽分析 — 《行业配置模型上半年相对 Wind 全A 超额 9.7% ——基本面量化系列研究之三十三》

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1. 元数据与概览

• 标题：行业配置模型上半年相对 Wind 全 A 超额 9.7% ——基本面量化系列研究之三十三

- 作者：杨晔、刘富兵，国盛证券研究所分析师

• 发布日期：2024年7月左右（具体通过研究相关时间节点推断）

- 机构：国盛证券研究所

• 研究主题：基于宏观、中观及微观多层面基本面量化研究，深度剖析行业配置模型绩效，提供行业配置及选股策略，系统评估当前经济周期中行业景气、估值及配置价值。

- 核心论点：
- 行业配置模型2024年上半年净值表现超越Wind全A指数9.7%（绝对收益1.7%），叠加PB-ROE选股策略则绝对收益达9.2%，超额17.2%，表现优异。
- 行业四大结构主线锁定为“高股息、资源品、出海制造业、AI（算力）”，配置比例具体明细清晰。
- 宏观景气与情景分析提示经济处于利润增速磨底、PPI底部震荡和主动去库存阶段。
- 中观层面聚焦消费行业估值底部，成长估值回升，大金融兼具绝对和相对收益价值，地产估值回升关注潜力。

• 评级及建议：报告更侧重量化配置和策略构建，对单个标的无明确买卖评级，而是通过综合行业景气、趋势和拥挤度判断突出优质行业及结构性投资机会。

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2. 逐节深度解读

2.1 本期话题：行业配置模型及表现（第3页）

• 核心观点总结：

- 右侧行业景气趋势模型在2024年6月底绝对收益1.7%，相对Wind全A超额9.7%。
- 叠加PB-ROE选股进一步提升表现，达到绝对收益9.2%，相对超额17.2%。
- 四大主线聚焦高股息板块（电力、银行、交运）、资源品（石油石化、有色金属、煤炭）、制造业出海（家电、汽车）及AI（电子、通信）。
- 高股息板块拥挤度上升，但未至预警，需密切关注。
- 4月底发布年度行业RS强度信号，反映行业领先程度，9个行业RS超过90，预示持续强势。

• 论据及数据点：

- 图表1显示策略2024年上半年业绩，指数超额收益稳定优异，策略反映景气度与趋势协同价值。
- 逻辑支撑包括行业景气高企与动量强势的行业倾斜，同时避开过拥挤行业控制风险。
- PB-ROE模型基于性价比和盈利能力结合，选股层面进一步挖掘行业优质标的。

2.2 行业选股模型表现（第4页）

• 摘要：

- 行业景气趋势选股策略样本外表现卓越，年化超额收益超10%，2024年超额17.2%。
- 具体配置权重明确，高股息占28%，资源品占32%，制造业出海18%，算力22%。

• 数据解读：

- 图表2展示选股策略净值和回报数据，绝对回报9.2%，相对回报17.23%，夏普比率与Alpha指标体现风险调整后收益较强。
- 图表3将行业分散在趋势、景气、拥挤度四象限里，强调“高景气+强趋势+低拥挤”聚焦，蓝色大气泡代表低拥挤品种，红色气泡为高拥挤，提示风险。

• 逻辑推断：

- 避免热门行业的拥挤风险，保证资金配置空间和后续上涨空间。
- 产业链同步补库背景下资源品继续超配。
- AI与制造业出海同步制造业及全球需求复苏景气，资源配置理性兼顾稳健防风险。

2.3 左侧库存景气反转模型（第5页）

• 章节总结：

- 以分析库存压力及补库条件为基础，结合行业历史资本开支及自由现金流，甄别长期景气反弹潜力行业。
- 策略表现稳定，截至2024年6月底绝对收益2.5%，相对行业等权超额13.4%。

• 关键图表及内容：

- 图表4显示策略净值稳步上涨，显著跑赢行业等权基准。
- 图表5行业库存景气图谱通过四象限展示库存高低与景气高低，蓝色泡泡代表契合买入条件行业，红色点警示仓位风险。
- 当前推荐重点关注资源品、出口链（家电、航运）、TMT半导体等补库存明显行业。

• 意义解读：

- 补库存标志着盈利触底反弹初期，趋势验证了策略的择时择业效果。
- 融合悲观库存与分析师景气指标筛选，有效规避库存压力大行业风险。

2.4 行业年度相对强弱（RS）指标（第6页）

• 总结：

- 4月末发布的RS指标显示9个行业RS>90，确认年度配置方向。
- 这些行业中绝大部分被配置模型持仓，趋势与模型策略高度一致。
- 模型提示的年度四主线高股息、资源品、出海和AI与历史演绎路径相似，构成当年主要获利机会。

• 数据说明：

- HTML表格揭示具体行业表现、涨跌幅以及信号发出后的收益情况，验证信号的投资价值。
- 信号后的绝对及相对收益大部分显著为正，指示模型具备较强的预测能力。

2.5 基本面量化体系介绍（第7页）

• 结构梳理：

- 体系涵盖宏观（景气指数与情景分析）、中观（行业盈利与估值）、微观（盈利模式策略）。
- 三层体系层层递进，数据复用与策略输出密切关联，形成完整闭环。

• 体系意义：

- 全面覆盖宏观经济和行业基本面，有利于多因子、多层次量化综合，增强策略的稳健性和适应性。

2.6 宏观层面分析（第8-10页）

• 亮点总结：

- 经济、信用、库存景气指数均处于0轴以下，处于经济下行及去库存阶段，货币宽松指数刚回正。
- 经济扩散指数显示沪深300盈利增速仍处于磨底期，PPI预期未来底部震荡企稳，背后货币宽松有约一年的领先。
- 库存周期判断当前为主动去库存阶段，结合过往经验提示当前阶段对权益资产而言“等待为主”。

• 图表解读：

- 图表8至12具体展现经济增长、信用、库存景气分布及变化，库存周期择时策略绘制曲线，对比不同周期对应净值表现。
- 呈现周期理论背景及择时策略逻辑，指导资金配置节奏。

2.7 中观层面行业点评（第11-15页）

• 消费行业底部估值：

- 食品饮料、家电、医药行业盈利景气度进入扩张，估值透支年份位于历史较低分位，显示估值具备较好安全边际。
- 图表13-18显示各行业预期景气和历史估值区域走势，均支持长期配置逻辑。

• 成长行业估值回升：

- 通信、国防军工、部分新能源行业业绩透支年份提高，但仍处于中低位，表现出估值修复或盈利改善趋势。
- 图表19-24详细反映成长行业分析师预期及透支年份，预示估值回暖。

• 大金融板块配置价值：

- 银行板块估值性价比有所下降但仍可期待未来绝对与相对收益（图表25-26）。
- 保险PEV估值处于历史低位，保费增速回升，尚待十年国债利率拐点信号确认（图表27-29）。
- 地产估值底部，政策利好房贷利率创新低，货币宽松支持（图表30-31）。
- 全面透彻展现大金融板块的相对吸引力。

• 行业打分及综合景气图谱（图表32）

- 结合PE估值、景气度、ROE、趋势和拥挤度综合评价，支持模型配置策略。

2.8 微观层面策略跟踪（第16-18页）

• 行业景气趋势配置模型：

- 追踪高景气、强趋势、低拥挤行业，历史年化收益22.7%，样本外表现出色（图表33-34）。
- 明确配置行业权重，符合“高股息+资源品+出海+AI”结构。

• 行业困境反转配置模型：

- 利用赔率-胜率框架，专注行业困境反转机会，结合行业库存及资本开支，规避库存大幅堆叠风险。
- 历史超额表现优异，2024年上半年超额13.4%（图表35）。

• ETF及选股落地策略：

- ETF层面配置策略年化超额收益18.2%，2024年持续超额（图表36-37）。
- 选股层面基于PB-ROE选股，年化超额收益22.9%，最新重仓股多分布于报告四大主线相关行业（图表38-39）。

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3. 图表深度解读

图表1（行业景气趋势策略净值，Page 3）

• 描述：展示2024年至6月底行业景气趋势模型的收益及超额收益，含行业权重配置。

- 趋势与意义：净值稳步上涨，超额累计接近10%，操作上避开高拥挤行业风险的同时把握景气与趋势共振增长机会。

• 逻辑联系：佐证右侧景气趋势策略稳健有效，提供强有力行业配置信号。

图表2（行业景气趋势选股策略表现，Page 4）

• 描述：显示通过PB-ROE加持的选股策略收益，绝对与超额均高于行业基准。

- 趋势：策略净值走势优于基准，显示选股层面提升行业配置绩效的能力。

• 意义：该图表为报告早期观点关于行选结合的定量印证。

图表3（景气度-趋势-拥挤度图谱，Page 4）

• 描述：二维坐标揭示行业按景气度和趋势排列，气泡大小表示拥挤度，颜色区分拥挤水平。

- 解读：
- 右上为强势且高景气行业（推荐区），左下为弱势低景气。
- 高股息板块库存资源表现稳健右上，制造业及AI部分板块表现偏右上。

• 联系文本：支持报告集中于“高股息+资源品+出海+AI”配置主线。

图表4与5（库存景气反转策略及库存景气图谱，Page 5）

• 图4：策略净值稳步提升，超额显著，验证了重视库存周期的策略有效性。

- 图5：
- 横轴为库存水平，纵轴为景气度，行业散点图区分是否符合买入条件。
- 蓝色气泡（低库存、高景气）显示为优质补库行业，比如半导体、家电等。
- 红色点高库存或不能补库行业提示避开风险。

• 洞见：展现库存周期与基本面结合有助识别补库存阶段，支持行业困境反转策略。

图表6（RS指标行业表现，Page 6）

• 描述：HTML表呈现9个主要行业RS>90的即时收益与相对收益信息。

- 洞察：RS指标高行业普遍表现优异，验证RS指标的年度行业配置信号有效性。

图表8-12（宏观景气指数及周期择时，Page 8-10）

• 经济、货币、信用、库存四大指数历史波动与趋势分析，均处于周期低谷区间，暗示经济盈利增速触底。

- 库存周期图谱指示当前处于主动去库存阶段，按过往经验此阶段权益较难大幅上涨，策略建议等待。

中观层面众多行业景气指数与业绩透支年份图表（Page 11-15）

• 各行业景气度波动与估值透支年份动态及历史分位数清晰呈现行业周期走势。

- 食品饮料、家电、医药等消费板块处于估值底部，反映良好布局窗口。

• 大金融如银行存在估值修复空间，保险底部潜力大，地产估值回升受政策利好。

- 支持量化判断与行业基本面配置深度结合。

微观量化策略绩效图（Page 16-18）

• 行业景气趋势及困境反转策略均有亮眼的历史与近年超额表现。

- ETF配置策略也保持较高超额收益，结构合理。

• 选股策略年化超额22.9%，与行业策略协同显著提升策略整体收益。

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4. 估值分析

• 报告通过中观层面的估值透支年份、PEV、PE、NAV以及微观层面的PB-ROE等指标，结合基本面盈利景气度和趋势数据，构建综合评价体系。

- 估值层面体现为：
- 低透支年份（25%分位以下）代表估值处于底部；
- 行业估值指标结合未来盈利预测和行业趋势，强化配置价值；
- 不同行业估值差异清晰，示范精选配置空间。

• PB-ROE作为估值与盈利能力结合的成熟选股模型，显著提升行业配置收益。

- 敏感性分析隐含于行业拥挤度与趋势变化的动态跟踪，及时调整配置避免拥挤风险。

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5. 风险因素评估

• 模型依赖历史数据规律，未来可能失效，尤其在宏观环境突变或行业基本面快速转折时。

- 高股息板块拥挤度提升，可能降低未来超额收益，应关注拥挤风险。

• 宏观经济及政策不确定性（例如国际贸易保护主义、货币政策调整）将直接影响行业景气与盈利表现。

- 市场流动性及估值泡沫累积可能带来阶段性调整风险。

• 报告中提示防范风险主要通过多模型互补、拥挤度监测和按周期调整仓位缓解。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告高度依赖量化指标和历史规律，可能低估“黑天鹅”事件及结构性突变对模型的影响。

- 行业拥挤度测度及拥挤界定可能存在滞后与局限，策略调整的敏捷度需市场经验辅助。

• 报告中部分景气度和业绩透支年份的配置信号还未充分考虑估值修复前驱影响，存在一定假设前提约束。

- 优秀的超额表现主要基于近五年内A股市场结构，未来市场风格变迁及政策导向可能导致模型需要适当调整。

• 部分图表和数据标注存在格式混乱（如HTML表格），影响信息解读，需要用户具备较强的数据分析能力。

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7. 结论性综合

报告全面、系统地利用多层面量化工具，提出并验证了在当前宏观经济处于盈利增速磨底、PPI触底、库存主动去化阶段背景下的行业配置方案。其核心贡献在于：

• 行业景气趋势+PB-ROE选股框架表现卓越，2024年上半年相对Wind全A指数超额17.2%，强化了基本面量化方法的效果和实践指导意义。

- 重点锁定“高股息、资源品、出海制造业及人工智能”四大主线，具体配置权重明确，反映了创造超额收益的结构性逻辑。

• 宏观层面策略符合库存周期理论与盈利动量，行业层面精准捕捉景气和估值低位机会，大金融及地产板块逐步回暖，消费与成长估值回升增强配置吸引力。

- 多模型策略（右侧景气趋势、左侧库存反转、ETF配置、选股策略）表现均优，互为补充，提供不同风格市况下的选择空间。

• 风险提示强调策略历史规律基础，避免拥挤风险，提示投资时需结合宏观及政策变化审慎监控。

整体来看，报告提供了一套基于多维量化基本面的行业配置及选股方案，数据详实、逻辑清晰、体系完备，适合机构投资者参考作为行业和资金配置的重要决策支持工具。

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主要图表示例（部分）

• 图表1：行业景气趋势策略2024年上半年超额收益表现

• 图表3：行业景气度-趋势-拥挤度图谱（2024年6月28日）

• 图表5：行业库存景气图谱（2024年6月28日）

• 图表9：经济扩散指数与沪深300盈利增速（历史趋势）

• 图表13-14：食品饮料行业景气及业绩透支年份

• 图表33：行业景气趋势策略近两年表现

• 图表37：行业ETF景气度-趋势-拥挤度图谱（2024年6月28日）

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全文以上内容严格依据报告内数据和论述提取、解析，引用事实均已标注页码（[page::X]）以供核查。

报告