核心观点总结 [page::1]

• 政策视角：2022年前八个月，综合金融、汽车和纺织服装行业政策情绪最强；房地产、传媒和通信呈现月度边际改善。

- 景气视角：电新、锂电等高景气度板块延续强势，消费板块边际改善，有色金属和钢铁等部分低估值行业景气上行。

• 流动性视角：8月环比电子、石油石化和国防军工流动性显著提升；钢铁、消费者服务和传媒流动性下降明显。

- 投资建议着重电力设备新能源、基础化工和计算机板块，边际关注房地产和电子板块。

行业多维量化指标跟踪 [page::2]

• 横轴为行业政策情绪强度，纵轴为景气分位数，气泡大小表示行业流动性综合指标。

- 电力设备及新能源、基础化工、计算机等处于政策情绪与景气度高位区域。

• 电子与房地产呈现正政策情绪变化，流动性提升明显，值得关注。

政策情绪量化分析与边际变化 [page::3][page::4]

• 2022年1-8月政策情绪同比显示综合金融、汽车、纺织服装持续受益。

- 月度环比政策情绪最高的行业包括电子、通信、基础化工和计算机。

• 部分行业如钢铁和房地产政策情绪显著下滑，存在较大风险。

行业景气度分位趋势 [page::5]

| 行业 | 2022-07景气度 | 环比变化 | 同比变化 |
|--------------|-------------|--------|--------|
| 汽车 | 97% | 6% | 84% |
| 电力设备及新能源 | 93% | 1% | 4% |
| 农林牧渔 | 93% | -1% | 62% |
| 石油石化 | 85% | 2% | 7% |
| 基础化工 | 77% | -3% | 3% |
| 建筑 | 68% | -2% | 20% |
| 计算机 | 59% | 26% | 52% |
| 通信 | 68% | -12% | -11% |
| 房地产 | 17% | 7% | 14% |

• 高景气板块包括汽车、电力设备新能源、农林牧渔和计算机，重点关注中长期成长；

- 低估值修复预期板块如建筑表现改善，预期景气度提升[page::5]

8月月度行业流动性分析 [page::6]

• 流动性环比明显提升行业：电子、煤炭、国防军工流动性指标显著上升。

- 流动性下降行业涵盖钢铁、消费者服务和传媒，存在资金面压力。

• 流动性因子由成交量、机构行为和融资融券多维度指标PCA聚合，具备较强代表性。

宏观流动性趋势追踪 [page::7]

• 7月M1与M2增速剪刀差缩小，显示流动性紧缩压力渐缓；

- 社融增速维持平稳，信贷投放保持稳定；

• DR007利率持续低位，市场流动性偏宽松；

- 10年期国债收益率稳定，债市利率环境较为平稳。

指标构建方法简介 [page::8]

• 政策情绪因子：通过NLP技术对财经新闻报道的情绪标签与影响范围进行抽取和聚合；

- 景气分位因子：利用机器学习模型映射基本面营收同比等指标，生成各行业景气分位；

• 行业流动性因子：基于成交量、机构交易行为及融资融券数据，多层PCA聚合形成综合流动性指标。

风险提示 [page::9]

• 政策覆盖数据不全，可能导致分析偏差；

- 景气度模型及行业逻辑可能发生变化；

• 电新行业竞争激烈，行业拥挤度高；

- 房地产相关政策落实存在不确定性。

中信证券《基本面量化中观配置系列（2022-09）》研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： 基本面量化中观配置系列（2022-09）

- 作者： 张若海（数据科技首席分析师）、联系人伍家豪

• 所属机构： 中信证券研究部数据科技组

- 发布时间： 2022年8月底（8月30日）

• 报告主题： 基于量化指标的中观行业配置策略，结合宏观政策情绪、行业景气度和流动性变化，聚焦短期风格的转向与长期投资主线。

- 核心信息传递：
- 在国内稳增长与国际通胀的大背景下，短期聚焦电力与房地产的稳定供给，持续关注科技产业的政策情绪边际改善。
- 重点推荐电力设备及新能源、基础化工和计算机行业，结合边际指标变化适度关注房地产、电子行业。
- 警惕政策覆盖不足、景气模型不确定性、电新行业竞争加剧及房地产政策执行风险。

以上传达了一个以量化大数据驱动的行业策略视角，全面综合了政策、景气和流动性多维度因子，为机构投资者提供短期和中长期的行业配置建议。[page::0,1]

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二、逐章节深度解析

1. 核心观点

• 政策量化研判： 以政策情绪为核心，分析了2022年1-8月以及月度数据。显示综合金融、汽车、纺织服装为政策情绪强度前三，机械、食品饮料、银行同比改善显著。月度数据显示房地产、传媒、通信情绪环比提升明显。

- 基本面景气度： 高景气行业主要是电新、锂电、汽车和新能源相关产业，中长期成长预期和短期景气度均处在历史高位。低估值但景气上行的板块包括食品、酒类、石油石化及交通运输，估值处于中期底部且景气均稳健。

• 行业流动性变化： 8月中流动性明显改善的有电子、石油石化、国防军工；下滑显著的钢铁、媒体、消费者服务；总体机械、电新、汽车流动性仍处高位。

- 投资结论： 短期关注电力和房地产稳供给，科技产业政策情绪边际转好；高景气持续且消费板块呈边际好转；流动性方面能源和安全相关行业的边际改善显著。综合各维度推荐电力设备及新能源、基础化工、计算机为核心投资标的，同时依据边际趋势关注房地产与电子行业。

• 风险提示： 提出政策数据覆盖不全、景气度模型可能失准、电新行业竞争激烈及房地产政策不及预期为主要风险点。[page::1]

2. 行业多维跟踪与量化全景（图2）

• 图表表现了中信证券根据政策情绪、景气分位和行业流动性三大维度对中信一级行业的综合评估。

- 横轴： 政策情绪量化；纵轴： 景气分位；气泡大小： 行业流动性综合指标。

• 结果显示，电力设备及新能源及基础化工与计算机处于高政策情绪和高景气区，且气泡尺寸较大，显示流动性能良好，具备较强持续投资价值。

- 机械与汽车行业政策情绪和景气度较高，流动性表现突出，也在重点关注名单内。

• 房地产、电子和消费服务处于政策情绪和景气的中低区间，政策边际改善明显但景气仍有限，同时流动性偏弱，表明这些行业处于边际改善初期或修复阶段。

- 数据表格补充了8月份各行业政策情绪、景气和流动性环比变化：如电子政策情绪小幅正向提升2.23%，景气环比提升0.63；房地产政策情绪跃升6.92%，景气提高5.53%，但流动性略降0.10。汽车景气和政策同向大幅提升。

• 该图与表相结合有效支持报告核心观点，即电新、汽车、交通运输、地产和电子是当前市场关注重点。[page::2]

3. 政策情绪量化分析（年度及月度）

• 年度数据表明2022年前八个月综合金融、汽车、纺织服装政策情绪最高，较前几年有显著增长，体现政策导向与宏观调控重点。

- 银行和食品饮料等行业政策情绪出现同比增强趋势。

• 房地产政策情绪同比数据呈现大幅回落，反映行业政策受限及市场调整压力。

- 月度政策情绪环比变化图表进一步揭示8月科技（电子、计算机）和传统制造（机械）行业政策支持边际提升。

• 反向来看，钢铁、房地产等行业情绪负面，反应当前不利监管及景气低迷。

- 该数据提供了政策量化的细节证据支撑了报告对行业配置节奏的判断。[page::3]

4. 中短期科技产业政策红利观察

• 结合近三个月平均值，基础化工、计算机、电新（电力设备及新能源）、机械、电力及公共事业成为政策支持强势行业。

- 8月具体月份数据显示基础化工、电子、通信和计算机并列政策情绪最高。

• 另一方面，汽车行业波动较大，房地产政策情绪虽回暖但整体波动较大且负面影响因素仍多。

- 机械行业政策情绪出现较明显反弹，表明工业振兴力度加码。

• 这些数据强化了科技与制造升级在政策导向中的核心地位，同时提示部分周期行业仍处政策调整期。

- 指标数据的呈现细节和月份跨期对比增强了对行业政策动态的跟踪能力。[page::4]

5. 景气度监测与行业关注点

• 报告提出两类聚焦：

- 高景气且成长预期强烈的行业：农林牧渔、电力设备及新能源、汽车、计算机、银行，景气度位于较高分位数区间，显示行业基本面强劲。
- 低估值但景气有修复动能的行业：建筑，估值处中期底部且成长预期与景气水平均存在改善，具备投资吸引力。

• 月度分位数据清楚显示汽车（环比提升6%，同比涨幅84%）、电力设备及新能源、农林牧渔和石油石化等维持高位景气；建筑和计算机等行业虽波动但均具备弹性。

- 部分传统周期行业（煤炭、国防军工）景气有所下滑，但仍处于中高位。

• 报告利用营收同比作为景气代理变量，配合机器学习模型进行景气度分位计算，提高了指标科学性和动态更新能力。

- 景气数据强调了行业间的结构性分化，为配置提供量化基础。[page::5]

6. 流动性跟踪与行业资金动态

• 8月流动性指标综合考虑成交量、机构行为和融资融券数据，采用PCA方法综合评估行业流动性状态。

- 电子、煤炭、国防军工等行业流动性环比明显提升，资金活跃度提高。

• 钢铁、消费者服务、传媒三个行业流动性大幅下降，反映资金流出趋势。

- 电力设备及新能源、机械、石油石化流动性仍处于较好水平，显示行业资金支持稳定。

• 流动性聚合指标有助理解市场资金流动对行业表现的影响，是判断短期交易机会和风险的重要工具。

- 表格提供了多维度成交量、机构持仓和融资买入等细节指标，提高流动性分析的深度。[page::6]

7. 宏观流动性指标解读

• M1与M2剪刀差持续缩小，说明短期流动性（M1）增速逐步收敛至货币供应增速（M2），反映流动性逐渐恢复稳定。

- 社融增速维持10%左右的较高水平，金融支持实体经济的力度保持。

• 7天逆回购利率与DR007（银行间质押式回购利率）维持低位，表明短期资金市场利率稳定，资金面相对宽松。

- 10年期国债收益率处于2.8%附近，低利率环境缓解企业融资成本，为经济增长支撑创造条件。

• 这些宏观指标为行业基本面和市场流动性状况提供背景保障，支持报告行业筛选的有效性。[page::7]

8. 指标算法方法说明

• 政策情绪因子： 通过政策文本与财经新闻关联，运用NLP方法抽取情绪标签与影响范围，时序统计形成行业政策情绪指标。

- 景气分位因子： 利用行业营收同比作为景气代理变量，并用机器学习模型拟合基本面指标到景气度的映射，实现月度动态计算。

• 流动性因子： 多角度考虑成交量、机构行为、融资融券，PCA聚合不同原始指标，形成综合行业流动性指标。

- 这些先进的量化指标构建方法确保了数据的科学性、解释力和时效性，为行业策略提供坚实的数据基础。[page::8]

9. 风险提示

• 报告警示政策数据统计存在不覆盖全部部门可能导致的信息盲区。

- 行业景气度模型拟合逻辑可能随市场变化调整，存在一定模型风险。

• 二级市场电新行业存在过高拥挤度，且中游竞争激烈可能压缩行业利润空间。

- 房地产相关政策落地进展若不及预期，将对该行业及相关配置策略带来负面冲击。

• 风险提示合理覆盖了政策、行业、市场结构和执行风险，对投资者提供重要参考。[page::9]

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三、图表深度解读

图2：中信证券一级行业多维跟踪全景图

• 图表通过坐标轴（政策情绪与景气分位）及气泡大小（流动性）展示行业综合表现。

- 亮点： 电力设备及新能源、基础化工和计算机在政策及景气分位均较高，流动性活跃，造就其作为推荐的核心投资标的地位。

• 趋势洞察： 房地产和电子行业虽政策情绪提升但景气分位仍较低，反映行业处于恢复阶段，具备边际改善机会。

- 评价： 图表清晰地佐证了量化模型的结论，三维度数据的整合提高了分析的多角度深度，也方便投资者直观理解行业表现及配置优先级。[page::2]

图3：政策情绪年度走势及边际变化柱状图

• 柱状图展示2022年1-8月政策情绪强度各行业排名，折线反映同比变化。

- 综合金融、汽车及纺织服装政策支持明显增强，反映宏观政策支持重点方向。

• 负向柱状图显示如房地产、钢铁行业政策支持明显减弱，指导资金避险和策略调整。

- 该图强化了报告政策角度排名与趋势判断的定量化依据，确保观点有坚实数据基础。[page::3]

图4：政策情绪月度动态趋势折线图

• 图中折线体现2022年1-8月主要行业政策情绪的月度变化。

- 基础化工、计算机、电子、通信等科技及制造业领域呈现明显政策红利发力态势。

• 房地产虽然波动较大，但8月政策情绪有所回暖，暗示短期政策或有叠加积极信号。

- 机械行业8月政策情绪出现显著反弹，体现产业政策对传统工业的扶持力度。

• 图表通过时间序列展示政策情绪变化的幅度和节奏，为策略制定提供时效参考。[page::4]

图5：行业景气度分位数月度跟踪表

• 表格列示多个行业近八个月的景气度分位情况及环比、同比变化。

- 汽车、电力设备及新能源、农林牧渔景气维持高位，展现行业成长性和盈利确定性。

• 建筑行业估值低但景气度伴随复苏迹象，具有估值修复潜力。

- 计算机行业景气度波动中趋向回升，显示科技行业低谷逐渐改善。

• 该数据为动态判断行业基本面的关键依据，适合长期趋势跟踪及波段配置识别。[page::5]

图6：8月行业流动性综合指标及环比变化（PCA聚合）

• 由成交量、机构交易行为、融资融券数据综合组成，精准揭示资金偏好与市场活跃度。

- 电子、煤炭、国防军工流动性环比大幅增长，提示投资者资金流入明显，行情迎来活跃期。

• 钢铁、传媒及消费者服务流动性显著下滑，警示短期资金流出压力，风险加大。

- 该指标帮助捕捉资金热点切换及潜在交易机会，是量化模型不可或缺的补充维度。[page::6]

图7：宏观流动性整体指标趋势图（M1、M2、社融、利率及国债收益率）

• M1、M2同比增速走势图展示货币供应的短期和广义流动性状况，M1与M2剪刀差缩小，表明资金流动稳定。

- 社融增速维持相对高位，展现金融系统支持经济的力度尚足。

• 7天逆回购和DR007利率维持低位，短期资金市场宽松。

- 10年期国债收益率的稳中略降利好中长期融资成本，利率环境有助于经济活动。

• 这些宏观指标综合体现当前流动性环境，为行业景气和流动性提供政策和市场背景支持。[page::7]

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四、估值分析

本报告并未提供具体估值方法和目标价，但通过行业选择和模型构建体现了量化估值思路：

• 估值驱动逻辑暗含：

- 重点关注行业景气度与政策情绪双强且流动性充足板块，期待估值修复与业绩成长同步。
- 推崇电力设备及新能源、基础化工等中长期成长性板块，隐含对未来成长溢价预期。
- 关注低估值但景气改善行业的估值修复（如建筑），暗示价值投资机会。

• 风险考虑估值溢价的调整： 提及电新行业竞争压力和房地产政策风险，暗示对部分行业估值存在谨慎分歧。

- 估值多在行业层面间接体现，更强调量化指标对估值潜力的映射，不直接覆盖DCF或倍数法。[page::1,5]

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五、风险因素评估

• 政策覆盖有限风险： 数据统计不能覆盖全部政策部门，可能导致分析偏差和视角盲区。

- 模型拟合风险： 机器学习模型依赖历史数据，市场逻辑突变时预测准确性将受影响。

• 行业拥挤及竞争加剧： 电新行业短期过度拥挤及中游竞争或压缩利润空间，影响预期收益。

- 房地产政策执行不确定性： 政策落地不及预期将拖累景气及市场表现，造成配置风险。

• 报告风险提示针对性强，针对量化模型和行业环境风险均有描述，具有现实针对性和警示意义。[page::9]

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六、批判性视角与细微差别

• 模型依赖风险：报告高度依赖政策情绪、景气分位和流动性等量化指标，虽然方法论科学，但机器学习模型与NLP的黑箱特性可能导致对非结构化事件和突发政策反应不足。

- 数据完整性疑问：政策情绪模型基于政策文本关联财经新闻，有可能遗漏非公开或行政内部政策影响，影响结论的全面性。

• 行业流动性解释力度有限：流动性指标虽通过PCA聚合多维度数据，但对深层资金驱动力和结构调整逻辑探讨不足，短期波动或受政策信号干扰而非基本面。

- 缺少明确估值目标价和详细财务预测：报告主打行业视角和量化配置，缺少个股层面明确目标价，为具体投资决策增加一定难度。

• 房地产政策逻辑稍显矛盾：一方面报告强调房地产政策边际提升，另一方面风险提示中强调政策落地不及预期，需投资者关注政策执行的节奏和力度。

- 总体上，报告体现了科学严谨的研究框架，但投资者仍需结合宏观经济及微观公司基本面做进一步判断。[page::1,4,9]

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七、结论性综合

本报告以系统的量化指标体系为基础，综合政策情绪、行业景气度和资金流动性三大核心维度，搭建了中观行业配置的科学决策框架。通过数据驱动，报告明确揭示了2022年8月底短期风格切换至传统能源和安全主线的路径，同时关注科技及房地产等行业的边际改善信号。重点推荐电力设备及新能源、基础化工、及计算机三大板块作为核心投资主线，结合边际趋势适当关注房地产、电子等受政策和景气双重驱动的行业。

图表数据深刻说明了：

• 在政策情绪和景气度的双指标驱动下，新能源和制造升级行业明显受益，流动性稳定向好；

- 房地产政策情绪虽有起伏，但行业景气尚处低位，反映政策与市场修复进程仍在进行中；

• 流动性指标反映资金重点向电子、国防军工和煤炭倾斜，流动性较差的传统行业风险明显；

- 宏观流动性环境稳定宽松，为市场配置提供了有利条件。

风险提示清晰指出了当前数据覆盖和模型固有风险，以及行业拥挤度和政策落地的不确定性，是对投资者的重要警戒。总体而言，报告以其高度量化和数据驱动的视角，为机构投资者在复杂宏观环境下提供了贯穿政策、景气与资金面多角度的行业配置思路，具备较强的实用性和科学性。投资者可据此结合自身风险偏好，灵活调整配置，重点聚焦新能源及科技产业的成长逻辑，同时对周期回暖的传统能源和基建行业保持关注。

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参考标注

• 报告元数据与核心观点 [page::0,1]

- 行业多维量化分析与解读图表 [page::2]

• 政策情绪年度与月度变化细节 [page::3,4]

- 景气度深度分位数跟踪 [page::5]

• 行业流动性综合指标解析 [page::6]

- 宏观流动性指标图形分析 [page::7]

• 量化指标算法说明 [page::8]

- 风险提示详述 [page::9]

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本分析报告由中信证券《基本面量化中观配置系列（2022-09）》研究报告内容详解而成，严格依据报告内容进行解读与阐释。

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