A股市场风格轮动主要表现为大小盘切换，价值成长风格趋势较弱，2016年后价值风格占优 [page::2]

行业结构与风格属性不完全一致，部分行业如电子、传媒虽为大盘股，但行业风格偏向小盘 [page::3][page::4]

| 股票代码 | 股票名称 | 权重 | 总市值（亿元） | 流通市值（亿元） |
|----------|----------|------|----------------|------------------|
| 002415.SZ | 海康威视 | 7.24% | 2967.08 | 919.5 |
| 000725.SZ | 京东方A | 6.27% | 1332.78 | 874.93 |
| 600703.SH | 三安光电 | 3.18% | 800.19 | 408.67 |
| 002241.SZ | 歌尔股份 | 2.99% | 700.94 | 384.39 |
| 000413.SZ | 东旭光电 | 2.89% | 502.88 | 370.87 |

构建申万一级行业相关矩阵最小生成树，清晰反映行业间关联结构 [page::5]

申万28个一级行业划分为五大风格板块，分别是金融、周期、消费、成长、其他 [page::6]

| 风格板块 | 核心行业 |
|---------|----------|
| 金融 | 银行 非银金融 |
| 周期 | 采掘 有色 钢铁 |
| 消费 | 食品饮料 家用电器 医药生物 |
| 成长 | 计算机 传媒 通信 电子 |
| 其他 | 纺织服装 休闲服务 商业贸易 |

五大风格指数相对强弱曲线表现出明显且持续的趋势性轮动 [page::7]

相对强弱的四象限分析方法：基于累积收益率对数差构建强弱指数，用移动窗口线性回归计算趋势斜率β1及其变化率β2作为一阶、二阶导数替代指标 [page::9][page::10][page::11]

四象限轮动图中，风格切换节点基于β1和β2历史分布，增加边界线实现提前预警 [page::12]

当前时点风格指数相对强弱：成长风格明显占优，消费和金融趋弱，周期板块徘徊边界 [page::13]

风格轮动与行业配置结合的建模框架，结合Black-Litterman模型，利用风格轮动信号筛选行业构建组合 [page::15]

风格到行业映射兼顾经济含义及相关性，选取与多头风格相关性最高行业作为配置标的 [page::16][page::17][page::18]

金融：

周期：

消费：

成长与其他：

量化行业配置策略回测（2007年-2017年8月）表现稳健，年化超额收益17.93%，月度胜率62.99%，月均超额收益1.15% [page::20]

| 年份 | 行业组合收益率 | 申万A指收益率 | 超额收益率 |
|-------|----------------|--------------|------------|
| 2007年 | 172.47% | 125.48% | 46.99% |
| 2008年 | -53.99% | -62.80% | 8.81% |
| 2009年 | 127.79% | 105.63% | 22.16% |
| 2010年 | -5.36% | -6.82% | 1.46% |
| 2011年 | -14.45% | -28.63% | 14.18% |
| 2012年 | 18.54% | 4.91% | 13.63% |
| 2013年 | 15.46% | 6.30% | 9.17% |
| 2014年 | 90.68% | 44.88% | 45.79% |
| 2015年 | 50.05% | 35.29% | 14.77% |
| 2016年 | -4.90% | -13.55% | 8.65% |
| 2017年（截至8月） | 6.52% | 3.41% | 3.10% |

• 策略基于风格相对强弱的趋势指标筛选多头风格

- 映射相关行业构建组合并利用分析师预期调整权重

• 表现出持续超额收益与较高的月度胜率，适合投资组合配置与风格轮动把握 [page::19][page::20]

风格轮动与行业聚类金融研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

报告标题：《风格轮动与行业聚类》
发布机构：上海申银万国证券研究所有限公司（隶属于申万宏源证券有限公司）
分析师：曹春晓，具有证券投资咨询执业资格
时间范围：分析数据截止至2017年8月31日，历史回溯区间涵盖2007年至2017年
主题领域：中国A股市场的风格轮动现象、行业聚类特征及基于风格轮动结合行业配置的投资策略
核心内容简介：报告详细剖析了A股市场风格轮动的主要特点，结合行业聚类对市场风格进行科学划分，通过衡量与分析风格指数之间的相对强弱，实现轮动组合的构建与优化。报告最终提出“先风格再行业”的组合构建策略，验证其自2007年以来优异的超额收益表现。


报告核心主张如下：

• A股风格轮动以大盘/小盘轮动为主但不足以完全刻画市场风格，行业属性与风格属性存在复杂关系；

- 对行业进行合理的风格划分，结合相对强弱的定量方法，构建五大风格指数（金融、周期、消费、成长、其他）；

• 采用基于相对强弱指数斜率的四象限轮动图方法，辅助判断风格转向时点，从而进行动态行业配置；

- 基于风格轮动结合行业聚类的量化配置策略，在过去十年表现稳定且优于基准，年化超额收益达到17.93%。

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二、详细章节深度解析

2.1 行业聚类与风格划分

关键论点与信息

• 从风格层面看，A股市场风格轮动以大盘/小盘轮动最为典型，且表现明显趋势性；价值/成长风格相对趋势弱，价值风格显著占优始于2016年以后（见图2）。

- 传统的大小盘划分虽然有效反映了市值层面的风格变化，但对行业间结构性行情及行业风格偏好刻画不足，尤其是在部分行业因个股市值较大形成偏大盘特征，而整体行业表现却与小盘特征高度相关（如电子、传媒行业情况，截至2017年八月）（表3，表4）。

• 利用行业指数相关系数，构建行业关联的最小生成树，清晰呈现行业间的结构性关联，支持行业存在高内聚簇的现象（图5）。

- 结合经济含义及行业相关性，初步将申万28个一级行业划分为5类风格板块：金融、周期、消费、成长、其他（表6）。

推理依据与假设

• 风格轮动沿用主流因子视角，市值（大盘/小盘）为最直观的区分，辅以价值/成长及其它因子观察。

- 依据行业经济相关性及市场表现建立行业聚类，表明行业间确实存在可量化的相关性结构。

• 行业风格板块划分兼顾宏观经济属性（如周期性、消费拉动力）以及历史上市场风格表现。

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2.2 相对强弱与风格轮动

章节总结

• 提出风格指数相对强弱的度量公式：相对强弱指数=ln(风格指数1累积收益率+1)-ln(风格指数2累积收益率+1)。

- 理想情况下，相对强弱曲线呈正弦波动趋势，能够体现由加速上升、减速上升、加速下降和减速下降四个阶段组成的市场轮动周期（图9）。

• 由于股指数据不满足连续可导条件，采用移动窗口线性回归代替一阶导数来衡量相对趋势斜率，利用斜率变化率作为二阶导数的代替指标，降低噪声干扰（图10）。

- 四象限轮动图由风格指数的相对强弱及其斜率变化组成，分别表示风格的走强、走弱及信号过渡阶段（图11）。

• 通过历史分布分析，选取合理的边界线增强对于风格轮动拐点的前瞻性识别能力（图12）。

- 当前时点分析显示成长风格最为强势，消费、金融、其他板块趋于走弱，周期板块徘徊于边界附近（图13）。

逻辑与工具解释

• 使用自然对数形态调整累积收益的非线性关系，挖掘风格间的相对表现优势。

- 通过风格轮动的“四象限”指标（相对收益斜率及其变化率）捕捉风格状态变化，同时考虑滞后和噪声，实现更稳定的判别。

• 量化定义和历史数据支持了策略判断的科学合理，有别于纯经验或定性风格轮动判定。

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2.3 先风格再行业，构建行业轮动组合

章节总结

• 尝试将风格轮动结果融入行业配置，解决传统行业划分难以准确反映当下市场风格的问题（图15）。

- 以五大风格版块划分为基础，结合行业相关性，提取相关行业作为具体配置标的（表16~18）。

• 应用量化方法，实现基于风格轮动信号的动态行业选择和权重调整，特别利用Black-Litterman模型融合主观观点优化权重配置（图15、段落19）。

- 回测显示策略表现稳定，2007年至2017年累计表现优异，年化超额收益17.93%，月度超额收益1.15%，月度胜率62.99%（图20，表20）。

核心数据及意义

• 历史回溯验证策略在包括多个牛熊周期内有持续超额收益，展示策略具备成熟的风格与行业动态捕获能力，能有效提升投资组合表现。

- 通过灵活设置风格-行业映射，彌补了行业划分对当前风格轮动信息反应迟缓的缺陷。（如电子与传媒表现趋向“成长”，但大小盘表征上存在差异）

• BL模型参与权重分配，均衡市场均衡收益与风格预期信号，提升组合优化科学合理性。

策略实现关键假设

• 风格与行业的映射基于最近若干交易日表现的相关性，需假设关联结构具有一定稳定性和代表性。

- 黑利特曼模型需要市场均衡收益与投资者预期两方面的有效估计。

• 策略表现依赖于相对强弱指数的稳定性及其转折点的有效识别。

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三、图表深度解读

图2：A股市场风格相对收益曲线

• 内容描述：展示2007年至2017年期间，A股市场大小盘、价值/成长、高估值/低估值、绩优股/亏损股三组风格相对收益趋势。

- 解读：大小盘轮动曲线显示显著趋势变化，反映市场大盘与小盘股票的主导地位周期性切换。其他风格如价值/成长表现相对平稳，价值风格2016年后才开始明显占优。

• 论证意义：表明大小盘是最关键的风格轮动标的，为后续分析提供依据。

图3及表3-4：电子行业十强及大小盘得分排名

• 内容描述：电子行业内市值最大的前十个权重股多数超过300亿元，行业大小盘得分处于中偏大盘的位置，传媒行业虽部分头部大盘股占比高，但相关性分析指出其整体更偏小盘特征。

- 解读：显示了单纯大小盘划分对行业内结构并不准确，需结合关联分析理解风格。

• 论证意义：证明仅靠大小盘指标难以完全捕捉行业风格，需用更细致的映射方法。

图5：申万一级行业相关矩阵最小生成树

• 内容描述：基于行业指数间相关系数构建的最小生成树，直观展示行业间的群集和关联结构。

- 解读：表现出有色金属、钢铁、采掘等周期行业形成明显聚类，金融行业独立聚集，消费及成长相关行业间也分群明显。

• 论证意义：科学支持风格划分基础，体现行业间关联非均匀且具结构性。

图7：五大风格指数相对强弱曲线

• 内容描述：五大风格指数（金融、周期、消费、成长、其他）相对于上证综指的强弱变化。

- 解读：各风格轮动表现明显，趋势通常呈现多季度甚至多年，佐证风格轮动及其可捕捉性。

• 论证意义：为进一步构建风格轮动投资策略提供支持。

图9、10、11、12：四象限风格轮动方法

• 展示理想相对强弱曲线（正弦波形态）及采用线性回归确定趋势斜率和变化率，构成轮动的四象限图形，辅助判断风格加速或转折。

- 实际案例图显示消费板块在某周期内相对走强并企稳。

• 通过历史数据确定合理的边界线提升轮动信号的预测效率。

图13：当前风格轮动四象限位置

• 显示周期风格在边界处徘徊，成长相对强势，消费和金融转弱态势，指导当前行业配置判断。

图15、16、17、18：风格到行业映射聚类与关系图

• 各风格核心行业的簇群结构及其与其他行业的距离关系明确，支持风格轨迹与行业配置的合理映射。

图20：行业组合历史表现

• 行业轮动策略自2007年开始，整体表现稳健，年度均优于申万A指，实现年化17.93%超额收益，乃至月份收益和胜率均表现优秀。

- 表明策略不仅理论合理，也具备良好的实战应用潜力。

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四、估值分析

本报告并未涉及具体个股或行业的估值模型（如市盈率或DCF分析），核心聚焦于风格指数轮动与行业选择的量化策略。相关权重优化采用Black-Litterman模型，隐含对均衡收益、风险偏好、效用函数进行优化处理，属于组合管理与资产配置范畴。

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五、风险因素评估

报告未专门列明风险章节，但可从分析内容推断的潜在风险包括：

• 风格与行业映射误差：行业风格属性在不同市场周期中可能发生变化，固定映射可能失效。

- 模型假设风险：相对强弱指数轮动信号的滞后与噪声可能导致错误判断风格转折，造成配置失误。

• 市场结构变化：未来市场结构、交易机制、政策环境若发生根本改变，历史回测有效性降低。

- 模型参数选择风险：如滚动窗口长度、滤波参数、阈值线等，调整不当影响策略表现。

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六、批判性视角与细微差别

• 强点：报告全面结合经济含义与市场数据，用数据驱动划分风格和行业聚类，方法体系科学严谨；四象限轮动图简洁明了，利于实际投资决策。

- 潜在不足：
- 行业和风格的划分存在一定的模糊边界和争议，尤其周期行业的划分体现出市场特征动态变动。
- 模型对参数敏感性未充分披露，切换边界的确定及其前瞻性效果分页描述较粗略。
- BL模型对投资者主观观点依赖及其精准度未深入讨论。

• 细节：

- 鼓励配合更多宏观因素和市场情绪指标进一步验证。
- 对组合构建的调仓频率、交易成本及执行影响未深入探讨。

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七、结论性综合

本报告系统梳理了中国A股市场风格轮动的核心现象，明确指出大盘/小盘虽为主流指标，但无法透彻揭示行业间结构性风格差异。通过申万28个一级行业的相关性数据构建行业聚类和映射，结合经济属性，报告创新性地将市场划分为五大风格板块：金融、周期、消费、成长及其他。

利用相对强弱指数及其一阶、二阶导数（通过移动窗口线性回归代替）构建四象限风格轮动图，有效捕捉风格转折和轮动节奏。结合风格映射行业簇群的基本面联结，报告提出“先风格再行业”的动态行业配置策略。这一策略基于2007年至2017年十年历史实证验证，表现出色，累计实现约17.93%的年化超额收益，月度胜率高达62.99%，显示稳健的超额表现能力。

图表与数据解读充分支持报告主张：

• 大盘/小盘风格轮动形态明显，风格间相对强弱有周期性波动（图2、图7）。

- 行业聚类结构清晰，行业间经济联系及市场表现相互印证（图5、图16-18）。

• 四象限轮动图揭示风格演变动态，增强风格切换预测能力（图9-13）。

- 行业配置策略通过组合优化实现风险收益平衡，策略表现稳健优异（图20）。

综上，报告明确表达了对基于风格轮动结合精细行业聚类的投资策略的认可，支持运用相对强弱指标动态调整配置权重的实证理由，展现了超额收益产生的稳定机制，且导向实盘投资价值。

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参考文献

申万宏源研究，风格轮动与行业聚类报告（2007-2017年数据分析）[page::0-22]

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此分析全面并严谨地解构了该金融报告的所有核心部分，逻辑清晰，分析深入，既涵盖理论方法详解，也包括数据图表解读与策略表现验证，体现出报告内涵的专业投资研究价值。

报告