创业板是本轮牛市的核心驱动板块 [page::3][page::5]

• 创业板指数自2013年至今上涨近5倍，远超沪深300与中小板。

- 从2005年起划分三轮牛熊周期，分别由沪深300、中小板与创业板主导行情。

• 振幅最大指数对应的牛熊周期即为主导行情指数。

行业动量效应显著：牛市中“强者恒强” [page::6][page::8]

| 行业名称 | 主升1阶段区间收益 | 主升2阶段表现 |
|--------------|----------------|---------------------|
| 增值服务ⅡI | 102.78% | 120.48% |
| IT服务 | 95.19% | 129.68% |
| 计算机软件 | 91.30% | 155.54% |
| 传媒ⅡI | 90.57% | 103.12% |
| 半导体ⅡI | 77.32% | 93.46% |

• 主升1阶段表现良好的行业在主升2阶段仍保持强劲，体现行业收益动量。

- 调整阶段行业表现与其他阶段相关性较低。

行业beta指标具备较高的稳定性与预测性 [page::9][page::10][page::12]

• 各牛熊周期不同行业beta排序在连续阶段的相关性较高。

- 主导指数行业权重结构存在明显差异，创业板注重TMT行业，而沪深300偏向金融与周期。

• 主升阶段应选取上阶段beta排名靠前的行业，调整或熊市阶段应低配高beta行业。

基尼系数揭示牛市行业分化趋势加剧 [page::13][page::14][page::15]

• 基尼系数在牛市阶段显著提升，行业收益差异加大，验证“强者恒强”。

- 牛市高峰对应基尼系数最高点，行业分化达到最大。

• 基尼系数下降常标志着牛市顶点临近。

行业打分体系量化牛市投资标的 [page::17][page::18]

| 得分 | 行业示例 |
|------|-----------------|
| 3 | 增值服务ⅡI, 兵器兵装Ⅱ, 计算机软件, IT服务, 传媒ⅡI |
| -3 | 白酒Ⅱ, 贵金属, 煤炭开采洗选, 石油开采ⅡI, 工程机械ⅡI |

• 综合行业收益动量、beta表现及基尼系数影响，筛选优质行业进行超配。

- 领涨指数超过创业板指数，滞涨指数显著落后，验证选股的有效性。

投资建议与风险提示 [page::19]

• 推荐重点关注计算机、传媒、电子、通信医药、新能源、工业技术行业。

- 坚持趋势投资，布局牛市领涨行业，适度防范行业轮动带来的调整风险。

• 报告仅供参考，投资需谨慎，风险自担。

国信证券《国信量化行业配臵策略专题报告》深度分析报告

---

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《国信量化行业配臵策略专题报告》

- 作者：吴子昱、林晓明（国信证券）

• 发布日期：2015年6月23日

- 研究机构：国信证券经济研究所

• 研究主题：以数量化方法结合行业动态，聚焦中国A股市场的创业板、沪深300和中小板指数，分析行业动量、beta变化及行业分化，提出量化行业配置策略，引导投资方向。

- 核心观点：
- 当前牛市由创业板领涨，创业板高度活跃是经济转型的大背景下市场的主导力量。
- 坚持趋势投资理念，注重行业动量效应，强者恒强。
- 通过行业beta和基尼系数分析行业风险与分化，动态调配资产。
- 提出三条量化行业配置策略路径，针对经济转型背景推荐重点行业。
- 构造基于行业收益动量、beta排序和行业分化影响的多维度打分模型，为投资组合提供超配/低配建议。

整体来看，报告通过严谨的历史数据分析和数量模型探讨，系统说明了当前市场和行业配置的逻辑，强调创业板及转型行业的引领地位，明确量化配置的实践路径和策略建议。[page::0,1]

---

二、逐节深度解读

2.1 创业板是牛市龙头板块及市场结构演变

报告首先用沪深300（主板）、中小板指数和创业板指数的历史趋势图（图1-3）展示2005年以来A股市场的不同时期演变。通过120日均线的技术分析分辨市场趋势及牛熊周期。

• 关键发现：

- 第1轮牛市由沪深300主导（2005-2008年），振幅最大（3.007倍）。
- 第2轮牛市由中小板主导（2008-2012年），振幅1.057倍最高。
- 第3轮牛市由创业板主导（2012年至今），振幅2.257倍显著高于另两个指数。

创业板指数从2013年起表现突出，涨幅近5倍，且长期处于120日均线之上，体现出经济转型背景下新兴行业和创新型企业的强势崛起，成为引领市场行情的重要力量。[page::3,4,5]

为了进一步把握牛市发展阶段，报告基于中国股市历史收盘价与120日均线的穿越规律，划分牛市为调整、主升1、主升2三个阶段，结合艾略特波浪理论给出市场阶段的动态划分，为行业配置提供时间维度的判断基础。[page::5,6]

---

2.2 行业动量效应：坚持趋势投资原则

报告以中信二级行业收益的区间收益排名为核心，分别统计了三轮牛市不同阶段表现最优和最差的行业，构建排序矩阵和相关系数矩阵（表3-8）。

• 结论：

- 牛市主升阶段（主升1与主升2）表现优异的行业在后续阶段依旧表现强势，显示强者恒强的动量效应明显。
- 调整阶段表现与主升阶段表现相关性很低或为负，调整期行业轮动较少且持续时间短。
- 因此，投资应优先考虑主升1阶段表现突出的行业，继续持有或增配动量强势板块。

例如，在第三轮牛市，IT服务、计算机软件、传媒、医疗健康板块均表现强劲，体现转型行业的突出优势。[page::6,7,8]

---

2.3 行业Beta研究：风险与收益的结合

beta定义为二级行业指数与主导行情指数的相关性与敏感度，衡量该行业与大盘波动的关联度。

报告统计不同时期三个牛市阶段的行业beta及排序（表9-11），并计算不同阶段beta排序相关系数矩阵（表12-14），深刻揭示行业beta的稳定性和动态演变：

• 主升阶段行业beta排序稳定性高，与前一阶段高度相关，说明行业风险溢价存在持续性。

- 调整或熊市阶段beta相关性略降但依然存在一定关联。

• 不同主导指数下的行业beta表现出极大差异（图4），如金融、周期行业在沪深300权重较高，TMT在创业板权重突出，导致同一行业beta差异明显。

投资建议：

• 牛市主升阶段应重点配置行业beta较高、动量好的行业，如创业板的计算机、传媒、医药等。

- 调整或熊市阶段则应降低高beta风险，偏好beta较低的行业。

beta与行业收益排序相关系数分析（表15）进一步验证了beta在牛市阶段的正相关和在调整阶段的负相关，为配置应对牛市周期不同阶段提供量化依据。[page::9,10,11,12]

---

2.4 行业分化特征：基尼系数的量化分析

报告创新性地引用经济学中的基尼系数，衡量行业收益在不同行业间的分化程度。

• 基尼系数越大，行业间收益差距越显著，表现为强弱行业分化剧烈。

- 牛市阶段基尼系数逐步上升，峰值出现于牛市高点，说明牛市强者恒强现象突出（图5-7）。

• 熊市阶段基尼系数下降，收益差距缩小，呈现共同回落状态。

- 基尼系数的敏感性分析（表16-18）显示，一些收益极高或极低的行业对基尼系数影响最大，如第一轮牛市的贵金属、证券，第三轮牛市的计算机软件与传媒等。

• 投资结论强调在牛市阶段优选基尼系数高影响力且收益领先的行业，强化趋势投资逻辑。

该分析有力支撑了行业分化与轮动投资理论，同时提供了宏观量化指标监测市场阶段和风险分布的方法。[page::13,14,15,16]

---

2.5 综合打分体系与投资建议

报告基于行业收益动量、beta排名、基尼系数影响三大维度构建三分制行业打分模型（表19），对83个中信二级行业进行量化评分，排序见表20。

• 高分行业多集中在互联网及IT服务、传媒、医药、军工等转型及创新驱动行业。

- 低分行业主要为传统周期行业如煤炭、钢铁、房地产、白酒、贵金属等。

• 基于打分结果，报告构建了领涨指数、滞涨指数和相对强弱指数（图8），验证高分行业表现明显优于创业板整体。

投资核心建议：

• 坚持量化趋势投资，推荐对计算机、传媒、医药等增长型行业重点配置。

- 关注创业板成分中的高beta行业，充分利用行业轮动和分化特征。

• 警惕传统周期及滞涨行业，考虑适当减持或回避。

- 投资策略动态调整，应根据市场牛熊及阶段划分灵活配置。

此外，国信证券发布投资评级体系，明确买入、增持、中性、卖出及行业超配、中性、低配评级标准，为投资执行提供明确框架。[page::17,18,19]

---

三、图表深度解读

3.1 图表1-3：沪深300、中小板、创业板指数历史走势图

• 展示三个指数2005年以来的走势及120日均线支撑逻辑。

- 沪深300曾在2007年高点后大幅回落，到2015年仍未突破历史高点。

• 中小板走势表现出更强势反弹和高点，2010年达到历史新高。

- 创业板从2012末开始强劲上涨，3年涨近5倍，远超另外两者。

• 120日均线作为趋势判别的重要指标，帮助划分牛熊及牛市阶段。

- 该图直观展示市场结构的转变及牛市主导板块更替。[page::3,4]

3.2 表1：三轮牛熊振幅比较

• 第一轮牛熊沪深300振幅最大，第二轮中小板最大，第三轮创业板最大。

- 振幅大小反映各阶段主导行情指数，有助于分辨市场热点具体板块。

• 以振幅判断主导指数，是后续行业及策略分析基础。[page::5]

3.3 表2：牛熊阶段划分时间窗口

• 精确定义牛熊不同阶段的时间区间，用于后续收益和风险分析分期。

- 融合技术指标与艾略特波浪理论，弥合技术分析与经济周期分期。

• 使得后续动量和beta分析具有良好时间参照性。[page::5,6]

3.4 表3-5：三轮牛熊行业区间收益及排名

• 多次列出不同行业在牛市的不同阶段表现。

- 清晰呈现牛市中行业收益排序及动量延续规律。

• 举例，第一轮牛市贵金属、证券行业收益遥遥领先，第三轮牛市计算机软件、IT服务、传媒表现优异。

- 量化支持“强者恒强”的趋势投资理念。[page::6,7]

3.5 表6-8：不同阶段行业区间收益排序相关系数矩阵

• 数值证明主升1与主升2之间存在显著正相关，调整阶段之间关联近乎无效或略为负相关。

- 定量印证动量效应和调整阶段的轮动换手性质。

• 投资建议由此得出：重仓优质行业、关注阶段转换信号。[page::8]

3.6 表9-11：行业Beta及排名

• 统计各行业在牛市不同阶段对指数波动的敏感度，揭示行业风险特征。

- 不同行业Beta差异较大，表现行业风险分布结构。

• 例如，证券行业Beta与沪深300较高，与创业板指数较低，反映不同指数行业构成差异。

- Beta排名随阶段平稳且变化具可预测性，为动态调整配置提供依据。[page::9,10]

3.7 表12-14：行业Beta排序相关性矩阵

• 显示行业Beta排序在牛市不同阶段的稳定性，尤其是牛市内阶段之间相关性较高。

- 反映风险特征的持续性和预测能力。

• 高相关的beta排序是后续阶段行业风险评级调整的重要参考。[page::11]

3.8 图4：三个指数行业权重分布

• 清楚展示指数行业结构的分化：

- 沪深300以金融、周期工业为主；
- 中小板突出现代制造、消费及医药；
- 创业板明显由TMT（计算机、传媒）、医药、机械等成长行业主导。

• 行业结构差异决定了不同指数下beta及收益表现的本质区别。[page::12]

3.9 表15：beta排序与行业区间收益排序相关性

• 主导指数beta排序与收益排序关系在牛市主升阶段为正相关，调整或熊市阶段为负相关。

- 强调在牛市主升阶段配置高beta行业意义，在调整阶段降低beta风险。

• 体现风险收益动态平衡配置框架。[page::12]

3.10 图5-7：不同时期基尼系数与指数走势

• 基尼系数逐步提升，指示行业收益分化加剧，牛市阶段分化增强。

- 高点对应牛市终结，随后熊市分化收敛。

• 提示基尼系数作为监测牛市强弱和成熟度的有效指标。

- 理论与实证紧密结合，为策略调整提供量化信号。[page::14,15]

3.11 表16-18：基尼系数敏感性分析

• 定量度量剔除对特定行业后基尼系数变化，识别对分化推动最大行业。

- 高敏感行业多为牛市领涨或滞涨重磅行业。

• 支撑策略中强调配置领涨板块、警惕滞涨行业的重要性。

- 体现基尼系数在实际投资决策中的潜在应用价值。[page::16]

3.12 表19-20及图8：行业打分体系与速度指标构建

• 制定结合历史累计收益、beta和行业分化影响的三分打分规则，全面衡量行业表现。

- 进行量化排名，细化行业配置建议。

• 构建领涨、滞涨及相对强弱指数，定量展示策略有效性。

- 图8展现领涨指数大幅跑赢创业板，滞涨指数明显落后，验证行业配置效果。

此模型与实证提升投资组合构建的科学性及执行力。[page::17,18]

---

四、估值分析

报告主要聚焦量化行业配置模型和行业轮动策略，未涉及具体单个股票或板块的估值估测（如DCF、市盈率等），而是强调基于统计和数量化指标（收益排序、beta、基尼系数等）动态调整行业配置比例。

---

五、风险因素评估

报告附录部分提供了风险提示：

• 说明本报告仅针对国信客户使用，数据基于公开渠道但不保证完整性及时效性。

- 投资建议可能因市场环境变化导致结果不符，投资者需结合自身情况自行判断风险。

• 证券投资有市场波动风险，报告及相关信息不构成具体证券买卖邀请或保证收益。

- 报告指出受限于数据和模型的局限性，不能保证未来预测准确，风险事件可能对结论产生实质影响。

整体风险说明全面覆盖法律合规及风险提示，符合行业惯例。[page::19,20]

---

六、批判性视角与细微差别

• 方法论局限：虽然报告充分运用统计分析和数量模型，动量效应和beta稳定性得以体现，但依赖历史数据本身可能低估未来政策和突发经济事件带来的非线性冲击。

- 行业界定问题：中信行业二级分类虽全面，但部分细分行业的新兴业务发展迅速，跨行业边界模糊，可能对行业收益动量和beta产生影响。

• 基尼系数应用创新但尚需时间验证：基尼系数作为收益分化指标虽定量，可用于监测行业轮动，但实际投资执行仍需关注市场流动性及交易成本。

- 动态配置的复杂性：报告建议的多维度打分体系和多阶段操作，运作上可能较为复杂，适合机构投资者，而普通投资者操作难度较高。

• 未来科技和产业变革：报告基于2013-2015年数据，随着新技术和产业变革加剧，部分行业的动量特征和beta特征可能发生根本变化，投资者应动态更新模型。

- 矛盾点：行业beta与收益排序相关性部分存在区域调整阶段显著负相关，而历史上部分牛市调整期实际部分行业涨跌幅差异较大，市场结构复杂，需要谨慎理解和实际结合。[page::0-20]

---

七、结论性综合

报告以详实的历史数据和多维度量化分析工具，系统探讨了A股三轮牛市阶段中不同行业的收益动量、风险beta特征和收益分化规律。重点结论包括：

1. 创业板指数为当前牛市的主导板块，其强烈的动量和高beta特征体现了经济转型和创新驱动投资结构变化。

2. 行业动量明显存在，牛市阶段强者恒强，主升1与主升2阶段行业收益排序相关性显著，推荐持续配置表现优异的行业。

1. 行业beta具有阶段稳定性，牛市主升阶段高beta行业表现更好，调整阶段低beta行业表现更稳健，beta动态追踪为风险管理提供精准工具。

4. 基尼系数作为行业收益差异定量指标，揭示行业分化趋势在牛市阶段显著扩大，并趋近牛市末端时达到峰值，为判断市场阶段提供辅助信号。

1. 结合以上三大指标构建的行业打分模型，提供了切实可行的量化行业配置工具，且验证了其有效性（领涨指数明显跑赢市场）。

6. 投资建议着重推荐创业板及转型行业的计算机软件、传媒、医药、IT服务、增值服务、仪器仪表、军工和新能源相关行业，同时对传统周期行业如白酒、煤炭、钢铁、房地产保持谨慎态度。

1. 风险意识明确，强调模型和数据的限制，提醒投资者结合自身情况理性配置。

图表方面，报告利用历史走势图、行业收益和beta排序矩阵、基尼系数曲线以及行业权重结构图，直观展示了行业配置的逻辑和市场结构，支持了报告结论的科学性和适用性。

综上，报告在逻辑严密、数据丰富的基础上，提出了系统的量化行业配置策略，特别强调创业板和转型行业的核心地位，是2015年中国A股市场关键阶段的投资指南，具有较强实操意义和参考价值。[page::0-20]

---

备注：图表示例

• 图1（沪深300指数及120日均线历史走势图）示例：

• 图4（三个指数的行业权重分布）示例：

• 图5（基尼系数与沪深300走势）示例：

• 图8（领涨、滞涨及相对强弱指数表现）示例：

---

此分析对报告中所有重要章节、表格及图形实现了详尽剖析和解读，结合原文数据与理论，力图为投资者提供深度理解和实践指导。

报告