• 行业配置模型表现突出 [page::1]

- 2023年7月模型超额收益6.5%，年初至今超额8.5%。
- 叠加PB-ROE选股模型后，2023年超额收益提升至13.4%，绝对收益19%。

• 量化模型覆盖三个层面：宏观、中观、微观 [page::2][page::3]

- 宏观层面关注经济景气指数和宏观情景分析。
- 中观层面聚焦行业盈利变化与估值高低。
- 微观层面以成熟盈利模式构建具体量化策略。

• 宏观景气指数显示经济企稳、货币与信用趋紧、库存被动去化 [page::3][page::4][page::5]

- 经济扩散指数位于0轴之上，预示沪深300盈利增速将企稳向上。
- PPI预计未来几个月探底企稳，货币宽松指数领先PPI约一年。
- 库存周期处于被动去库存阶段，权益资产持乐观态度。

• 中观行业观点：金融消费及顺周期估值合理，军工新能源具估值修复空间 [page::5][page::6][page::7]

- 食品饮料、家电、医药业绩透支年份均处合理偏低分位，处于配置窗口。


- 军工与新能源行业景气度处扩张区，业绩透支较低，有望估值修复。
- 通信业绩透支年份相对较高，估值偏贵但内部细分板块存机会。
- 银行未来一年预期绝对收益约10%，但相对沪深300超额不确定。
- 保险估值处历史低位，重视十年国债收益率拐点信号。
- 地产估值较低，房贷利率创新低，具布局价值。

• 基于分析师盈利预测数据构建行业景气指数FAPI [page::9]

• 微观层面量化策略详解 [page::10][page::11]

- 行业配置模型：多头年化24.0%，超额年化16.2%，月度胜率71%，2023年7月超额6.5%。

- 行业ETF配置模型：2015年以来年化超额18.2%，2023年7月超额3.6%。

- 行业景气度+PB-ROE选股模型：多头年化29.9%，超额年化23.0%，2023年7月超额6.4%。

- 8月模型行业配置权重：非银21%、食品饮料16%、电力公用13%、机械11%、交通10%、家电10%、轻工7%、商贸6%、纺织6%。
- 8月ETF配置建议：金融25%（证券12.5%、银行6.8%、金融地产4.5%），消费30%，稳定37%，成长8%。

• 困境反转行业配置模型介绍 [page::2]

- 模型关注当前或曾处困境反弹行业，结合分析师与北向资金加仓情况。
- 短期看好上游周期与大金融板块，长期关注中下游周期和部分TMT细分板块。

• 风险提示：模型基于历史数据规律，存在未来失效风险。

国盛量化 | 7月模型超额6%，持续关注顺周期行情 —— 基本面量化系列研究之二十二详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： 国盛量化 | 7月模型超额6%，持续关注顺周期行情 · 基本面量化系列研究之二十二

- 作者与发布机构： 杨晔、刘富兵 等，国盛证券金融工程团队

• 发布时间： 2023年8月8日

- 研究主题： 基于基本面量化的行业配置模型与策略表现，重点关注中国A股行业及顺周期行情的量化分析及投资建议

• 核心论点与评级：

- 7月行业配置模型表现优异，实现相对Wind全A超额收益6%，2023年以来累计超额收益8%。
- 新研发的困境反转行业模型强调捕捉短期困境反转及长期反弹，模型近三年年化超额收益超10%。
- 宏观层面经济进入企稳与被动去库存阶段，权益资产值得乐观配置。
- 中观层面关注顺周期及金融消费板块，消费板块估值进入合理偏低区间。
- 微观层面持续优化行业配置、多模型结合选股策略，实现高超额收益。
- 本报告传递的核心信息是当前顺周期及金融消费板块具备较强配置价值，推荐投资组合和行业ETF配置建议明确，同时提示模型存在失效风险。

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二、逐节深度解读

1. 报告简介与研究背景（第0-1页）

• 报告指出7月份行业配置模型持续跑赢大盘，超额6%，带动年初至今超额8%。结合新模型困境反转策略进一步提高收益率，三年年化超额收益10%以上。

- 两大传统行业配置模型简述：
1) 景气模型：注重行业景气度和趋势，规避高拥挤，适合进攻性配置。
2) 趋势模型：顺应趋势和低拥挤，重视右侧持仓体验。

• 统计数据显示两模型自2013年以来，尤其2023年表现优异，部分月份甚至叠加PB-ROE选股，表现更佳。

- 最新8月推荐仍偏重非银、食品饮料、电力、公用事业等顺周期与金融板块。

• 图表呈现了各模型回测及实盘表现曲线，显示持续且稳定的超额收益积累趋势，验证了模型的有效性。

2. 困境反转行业模型（第2页）

• 基于赔率与胜率视角开发，旨在捕捉处于困境或刚经历反弹的板块，利用分析师看好度及北向资金动向挖掘反弹机会。

- 行业分布集中在两个层面：
- 当前困境可能反弹（如上游周期、大金融板块）
- 已反弹且有望持续（如中下游周期、TMT细分领域）。

• 困境反转模型近三年超额收益稳定，信息比率超过2，表现优于传统模型。

- 图表详细展示了不同行业在“北向加仓”与“分析师看好”坐标中的位置及估值大小（气泡大小代表估值低），直观体现策略聚焦的优质行业。

3. 基本面量化研究体系（第3页）

• 体系分为宏观、中观、微观三层：

- 宏观层面聚焦宏观景气指数与宏观情景预测
- 中观层面关注行业盈利与估值状况
- 微观层面跟踪具体选股模型，涵盖PB-ROE、行业景气及绝对收益模型。

• 图表3清晰展示三层结构及各自子模块，表明量化研究由数据支持的景气预测延伸到精准选股。

4. 宏观层面分析（第3-5页）

4.1 宏观景气指数（第3页）

• 监测经济增长、货币宽松、信用宽松、库存景气4个核心指标。当前经济处于企稳阶段，货币与信用均偏紧，库存明显去化。

- 图表结合历史走势提供周期性视角，有助判断宏观大环境对权益市场的影响。

4.2 宏观情景分析（第4-5页）

• 经济扩散指数近期转正，预测沪深300盈利增速企稳且回升，支撑权益资产向好（图表7）。

- PPI与货币指数关系：货币宽松指数领先PPI约1年，当前货币仍显示宽松阶段，预计PPI未来几个月探底企稳（图表8）。

• 库存周期现处于“经济增长、库存下降”的被动去库存阶段，该阶段历史上权益资产表现较好；基于库存周期的择时策略建议当前积极配置股票（图表9、10）。

5. 中观层面行业分析（第5-9页）

5.1 消费板块：食品饮料、家电、医药（第5-6页）

• 食品饮料分析师景气度指标进入扩张，估值业绩透支年数处于41%分位，历史合理偏低区间（图表11-12）。

- 家电行业同样处于扩张区间，透支年数36%分位，估值有所修复但仍属合理偏低（图表13-14）。

• 医药估值水平更低，透支年数仅4%分位，处于明显低估区（图表15-16）。

- 总结：消费板块估值经过一段时间回落后进入较低区间，业绩景气持续，适宜长期布局。

5.2 军工、新能源、通信（第6-7页）

• 通信业绩景气处于扩张，估值透支59%分位，短期偏贵，但细分领域仍有机会（图表17-18）。

- 国防军工业景气扩张，透支年数15%分位，估值存在较大修复潜力（图表19-20）。

• 新能源与电力设备景气强，估值透支年数4%分位以内，估值修复空间依然充足（图表21-22）。

5.3 其他重要行业：银行、保险、地产、券商（第7-9页）

• 银行估值性价比指数处于历史高位，未来一年可望有10%左右绝对收益，但超额收益不稳定（图23-24）。

- 保险板块PEV估值处历史低位，保费收入增速反弹，关注十年国债收益率反转信号（图25-27）。

• 地产板块基于NAV模型估值处于历史低点，房贷利率创历史新低，利于地产修复（图28-29）。

5.4 行业景气度综合评分（第9页）

• 结合分析师盈利预测景气指数、趋势、拥挤度等指标，构建综合评分体系，图表30列示各行业多维度状态，支持行业轮动决策。

6. 微观层面及策略表现（第9-11页）

6.1 行业配置模型（第9-10页）

• 行业配置模型回测年化收益24%，超额16.2%，信息比率1.7，2023年以来超额8.5%，7月单月6.5%（图31-32）。

- 配置建议集中在非银、食品饮料、电力、公用事业、机械等九大板块。

6.2 行业ETF配置模型（第10-11页）

• ETF策略自2015年以来年化超额18.2%，信息比率1.87，2022年超额8%，2023年7月超额3.6%（图33）。

- 8月ETF配置建议包括金融（证券、银行、金融地产共25%）、消费（30%）、稳定（37%）、成长（8%）四大类分配。

• ETF景气度趋势拥挤度图谱（图34）清晰展示塑造ETF配置逻辑的多维景气指标。

6.3 行业配置+PB-ROE选股模型（第11页）

• 结合行业配置与PB-ROE选股，模型年化收益接近30%，超额23%，信息比率2.02，近期表现优秀（图35）。

- 8月重仓集中在五粮液、新华保险、洋河股份、长江证券等食品饮料和金融板块个股，体现核心投资方向（图36）。

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三、图表深度解读

核心图表说明与价值解读

• 图表2、32：展示两大行业配置模型及组合策略的净值与超额表现，体现模型从2013年至今持续形成超额收益，且与市场上涨同步，说明配置模型既能捕获行业景气度，还能有效避开过度拥挤区域，提升组合收益和风险调整。

- 图表3、11、34：景气度-趋势-拥挤度二维图谱，以坐标轴分辨行业所处趋势与景气组合，气泡大小表示估值水平。投资建议避开红色气泡（拥挤区域），突出偏好高景气低拥挤的顺周期行业及金融消费。

• 图表4：困境反转模型图谱以行业角度展示资金流入和分析师预期，对应蓝色气泡更具投资弹性。此图帮助捕捉短期反弹与长期成长的融合机会，提升模型胜率和夏普比率。

- 图表7、8、9、10：宏观景气指标及库存周期视角，辅助宏观经济和库存变化对权益市场的影响判断，体现量化择时理念。

• 图表11-22：覆盖多个重点行业的分析师景气指数和业绩透支年份，估值透支年份定位行业当前估值相对历史表现的百分位，反映估值合理性。能够判断行业是否处于低估优质布局期。

- 图表23-24：银行板块估值与未来收益关系，指示估值性价比与绝对及超额收益存在一定次序关系，提示配置银行应谨慎较量整体市场结构偏差。

• 图表25-27：保险估值低位及其与利率、保费收入的互动，提供估值改善的信号捕捉办法。

- 图表28-29：房地产估值与政策环境（房贷利率）关系，显示当前地产行业底部筑稳阶段。

• 图表30：中信一级行业分析师景气指数打分，结合收益率、估值、趋势与拥挤，提供全行业全景画像。

- 图表31-35：策略业绩展示及行业配置加选股模型净值曲线，反映策略长期稳健，有效融合行业景气与股价估值的复合优势。

• 图表36：重仓股展示，实际投资标的浓缩模型主要观点。

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四、估值分析

本报告估值主要依赖以下机制：

• 业绩透支年份（Earnings Overhang Years）：表示当前估值承载了未来多少年的盈利，作为估值合理性的重要指标，低透支年数代表估值较低，存在修复空间。

- PEV估值：保险板块中使用PE与账面价值比率，历史对比判断当前估值位置。

• 行业NAV估值：地产行业通过净资产价值模型估值，考察估值与历史水平偏离情况。

- 估值性价比指数：结合估值与盈利预测指标，判断未来绝对及相对收益潜力。

• PB-ROE模型：个股层面通过市净率PB和净资产收益率ROE结合选股，侧重估值与盈利的优质切入点。

整体估值方法结合历史统计分位和盈利预测数据，强调估值合理性与业绩趋势的一致性，避免单纯凭借市场位赞扬或否定投资标的。估值体系层层展开，支持从宏观到微观的投资决策过程。

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五、风险因素评估

• 模型失效风险：报告多处提醒，所推荐的配置模型基于历史数据规律，未来可能因市场结构变化、政策调整、意外事件等导致模型失效，投资者需保持警惕。

- 估值回调风险：特别在通信等部分板块，估值倍率偏高，短期存在调整压力。

• 宏观经济不确定性：虽然展望经济企稳，但宏观货币信用偏紧和全球经济环境风险仍存，影响股市表现。

- 行业景气波动：行业盈利周期具有波动特点，部分顺周期行业受终端需求波动影响明显，景气度和资金偏好可能出现逆转。

• 流动性风险与拥挤度风险：模型指出高拥挤度行业需谨慎，存在资金撤离带来的风险。

- 政策导向风险：尤其是地产及金融行业，政策变化可能快速影响估值和盈利预期。

报告虽未列出详细风险缓释策略，但通过多模型叠加和趋势拥挤度监控，在一定程度上降低了单一维度判断失误的风险。

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六、批判性视角与细微差别

• 模型依赖历史规律，行业景气及趋势可能产生阶段性失效，报告本身已指出2022年趋势投资和2023年前半年景气投资表现一般，说明需谨慎对待模型稳定性。

- PB-ROE选股模型提升超额收益，但作为剔除拥挤和低估的筛选工具，其效果在市场极端波动时存在不确定性。

• 行业估值透支年份作为估值指标，未考虑企业盈利质量和现金流细节，部分估值修复预期可能被盈利承压拖累。

- 宏观层面景气指数主要基于扩散指标等量化构造，可能难以完全覆盖地缘政治及非经济性冲击。

• 报告投资建议较为稳健，顺周期与消费板块并重，反映了对周期和结构性成长的双线布局，符合当前经济复苏的复杂背景，但在牛市后期需关注估值水平变化。

- 行业配置建议具体，但未对行业间板块资金流动和关联波动风险做深入讨论。

• 风险提示较简略，缺乏对突发黑天鹅事件影响的建模或预案分析。

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七、结论性综合

这份由国盛证券金融工程团队发布的《7月模型超额6%，持续关注顺周期行情》报告，系统且深入地展现了其基本面量化投资体系的科学构建与实证效果。通过宏观经济景气指数与情景分析，明确当前宏观进入经济企稳、货币紧信用紧和被动去库存阶段，为权益资产配置创造良好宏观环境；中观层面基于分析师盈利预测构建行业景气度和估值判断，推荐了长期配置价值突出且估值处于合理偏低区的消费板块（食品饮料、家电、医药）及尚有修复空间的军工新能源行业；微观层面则通过行业配置模型、ETF配置模型和PB-ROE选股模型的多层次结合，实现了2023年年初以来超额收益持续扩张，单月7月甚至超额达到6%以上，显示了较强的策略稳定性和实用性。

丰富的图表提供了量化指标及模型回测与实盘表现的视觉证据，为读者理解模型构建、行业景气变化和收益表现提供了强有力支撑。模型特别强调顺周期板块和金融消费的长期配置价值，并引入困境反转模型捕捉反弹机会，体现了策略的动态调整能力。风险提示合理强调了模型历史规律的局限性。

总体来看，报告为专业投资者提供了基于大数据与分析师预测的科学行业配置框架和具体操作建议，兼顾收益和风险，具备良好的前瞻性和实操指导意义。投资者应注意模型适用性边界及市场环境变化风险，结合自身风险偏好和投资目标动态调整持仓，方能更好地捕获市场机会，实现超额收益目标。

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报告中主要引用页：

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报告