• 行业动量因子定义与表现[page::4][page::7]：基于过去250个交易日的中期动量定义动量因子，优于短期及长期动量，动量多空组合年化收益率约11.9%，但在2015、2016和2021年出现动量崩溃，导致回撤显著。

• 反转行业比例下降，行业动量策略适用性增强[page::5]：

2017年以来，年度“反转行业”占比从约40%下降至20%附近，支持中期动量策略的有效性。

• 行业拥挤度构建及动态[page::11][page::12][page::13][page::14]：

使用PCA方法计算行业资产集中度作为行业拥挤度指标，各行业拥挤度随时间波动显著，2021年新能源、煤炭、有色等行业拥挤达到高峰，拥挤度积聚会导致行业风险上升并可能引发急跌。

• 剔除最拥挤行业，策略表现提升明显[page::15]：

剔除最拥挤行业后，动量多头组合年化收益率从12.6%提升至14.2%，多空组合从11.9%提升至13.4%，最大回撤改善显著，显著降低持仓风险和回撤幅度。

• 市场整体拥挤度因子定义与应用[page::16]：

结合行业拥挤度分散度因子SDC和万得全A换手率TurnOver滚动统计，构建市场拥挤度信号，分位数超过95%时发出动量失效预警，暂用等权组合规避回撤风险。

• 考虑市场+行业双拥挤信号后策略表现[page::17][page::18]：

结合两类拥挤信号的动量策略，多空组合年化收益率提高至16.3%，收益波动比1.10，多头超额年化收益率10.0%，收益波动比達1.20，极大改善2015年和2021年拥挤高峰期的表现，策略年度胜率高达83%。

• 逐月调仓策略回测[page::19][page::20]：

逐月调仓动量策略在考虑双拥挤信号约等同日度策略表现，年化收益12.1%，最大回撤-27.4%，年化收益较稳健，换手率大幅降低，便于实际应用。

• 量化策略核心：

本文核心在于结合PCA构建的行业拥挤度资产集中度因子与市场换手率等价量指标，形成多因子拥挤度信号，对动量行业轮动策略进行双维度择时与风险控制，有效避免拥挤阶段的动量崩溃，提升策略稳定性和长期收益表现[page::11][page::16][page::17]。

资深金融研究报告详尽分析：基于拥挤度判断的行业轮动策略

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一、元数据与概览

• 报告标题：基于拥挤度判断的行业轮动策略

- 发布机构：信达证券股份有限公司

• 发布日期：2022年6月9日

- 作者与联系方式：金融工程与金融产品首席分析师（执业编号：S1500521070001），邮箱yumingming@cindasc.com

• 报告主题：行业轮动策略，聚焦A股市场，结合行业动量因子和市场拥挤度信号，进行行业配置优化。

报告主旨与核心观点

本文作为信达证券资产配置研究系列的第四篇，承接第二篇《基于行业动量的固收加产品设计》中提出的行业动量理论，进一步探索和验证中期动量（具体以过去250个交易日收益率度量）在行业轮动中的实用性与效果。同时，报告引入市场微观结构中的“拥挤度”概念，从单行业和全市场两个层面，构建拥挤度指标，对动量投资策略进行风险控制，降低“动量崩溃”带来的损失风险。最终提出结合市场与行业双重拥挤度的择时信号，有效提升行业动量策略的收益表现及回撤控制，实现组合收益和风险的优化平衡。

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二、逐节深度解读

1. 动量因子的有效性与中期动量的选择

1.1 动量效应概念与行业轮动表现

动量效应指资产的收益率具有持续性，即过去表现好的资产未来往往仍有较好的收益表现。报告回顾了2009年至2022年间中信一级28个行业的年度收益数据（表1），揭示不同行业表现有显著波动，多数行业难以长期持续超越大盘表现，且存在周期性“反转”现象。但自2017年以来，“反转行业”占比大幅下降（图1），这一现象提升了行业动量策略的适用性。

行业“反转”的定义：上一年行业收益位于前10名但本年跌至后10名，或反之。该概念量化了行业表现的波动性和动量效应的稳定性。

1.2 动量回看窗口的定义

短期动量界定为60个交易日以下，中期动量为120至250个交易日，长期动量为500个交易日以上。报告通过比对不同回看窗口（表2），发现中期动量因子（250日累积收益率）在收益与换手率之间取得较好平衡，效果优于短期和长期动量，故后续研究基于该参数。

1.3 中期动量行业组合回测表现

基于250日回看窗口构建多头（买入表现最佳6个行业）及空头组合（买入表现最差6个行业），形成多空策略。回测期2010年至2022年5月，行业动量策略年化收益11.9%，多头超额收益7.2%（相对等权组合），显示策略优异，但存在诸如2015年股灾、2021年抱团股回撤导致的动量崩溃风险。

• 表3的RankIC衡量动量因子的预测能力，2010-2022年累计t值4.3，统计显著。

- 表4-6显示各组合详细收益率、波动率及回撤指标，验证策略表现与风险特征。

图2和图3呈现多空组合与多头超额净值走势，全期呈现上升趋势但2015年和2021年出现较大回撤，映射动量崩溃事件。

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2. 行业与市场拥挤度引入与测算

2.1 拥挤度的理论基础与度量方法

报告指出动量崩溃与市场/行业“拥挤”状态高度相关。拥挤度描述投资者对某资产或行业的交易集中程度及预期一致性，是动量策略崩溃的重要前兆。

借鉴Kinlaw等（2019）的研究，利用主成分分析（PCA）提取行业收益率的共同驱动因子，构建行业层面的资产集中度因子（拥挤度度量，表7）。行业集中度越高，意味着该行业被投资者“抱团”，拥挤度越高。

计算步骤如下：

• 数据去中心化后，对28个行业收益率时间序列进行PCA。

- 计算主要特征向量对应的方差贡献率AR。

• 按照方差贡献率加权计算各行业对主成分的暴露绝对值比重，得出行业资产集中度指标\( C_i \)。

2010年至2022年行业集中度动态变化突出，煤炭、电子、计算机等行业周期性拥挤，2021年新能源、食品饮料等行业拥挤度达高峰。

2.2 拥挤度与价格走势的关系

通过图5(食品饮料)与图6(煤炭)示例，拥挤度与行业价格走势呈正相关，且在行情后期拥挤度高企常对应价格回撤，拥挤指标具备风险预警功能。

2.3 拥挤度在组合构建中的应用

基于拥挤度指标，报告对行业动量策略进行修正：

• 多头组合中剔除当前截面最拥挤行业，替换为下一个回报较优行业。

- 空头、等权组合不调整。

剔除最拥挤行业后，多头组合年化收益从12.6%提升至14.2%，多空组合年化收益由11.9%升至13.4%，且最大回撤显著降低（表8、图7）。分年分析显示12年中10年该策略收益改善，验证拥挤度滤除拥挤行业可降低动量崩溃风险。

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3. 全市场层面拥挤度复合因子的引入及策略优化

3.1 全市场拥挤度指标构建

考虑到市场整体状态同样影响动量策略表现，报告进一步结合行业拥挤度分散度因子（SDC）和全市场换手率指标（TurnOver）构建复合信号：

• SDC计算为行业集中度跨行业截面标准差的负值，反映市场拥挤状态：拥挤度差异越小，说明市场整体拥挤。

- TurnOver为万得全A指数60日换手率的移动平均，反映市场交易热度。

两个因子均以过去5年滚动分位数模式处理，超过95%分位时发出市场拥挤预警信号。若两个因子任一触发信号，动量策略暂停，转为等权组合配置。

3.2 信号效果与策略表现

图8展示SDC和TurnOver分位数与多空组合净值的关系，拥挤信号主要集中在2014-2015年和2021年风格切换节点。

结合双重拥挤信号，动量策略表现优化显著：

• 多空组合年化收益率达16.3%，收益波动比1.10，高于单纯动量策略。

- 多头超额收益率提升至10.0%，波动比1.20。

• 最大回撤控制在21.4%，远低于原始策略34.6%（表9-11，图9-11）。

具体分年表现显示2015年和2021年得益明显，2015年多空收益由-11.2%转为正15.3%，最大回撤大幅降低至-2.6%；2021年多空收益由13.2%提升至24.0%，年度胜率达83%（表10、11）。

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4. 月度调仓结果与现实应用

为降低换手率并提升策略实操性，报告提供了逐月调仓后的策略表现：

• 年化收益率维持在12.1%，收益波动比0.81，最大回撤小幅放大至27.4%（表12-14）。

- 多头超额收益6.5%，波动比0.77。

• 换手率大幅下降至约260%（单边），降低交易成本压力。

净值曲线显示逐月调仓仍保持稳健增长及拥挤信号预警效果（图12、13），验证策略在更低频调仓中依旧有效。

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5. 总结与展望

报告总结如下：

• 通过动量因子在行业轮动中的有效验证，特别是中期动量250日设定，确认动量策略具备长期实用价值。

- 创新性地引入“拥挤度”概念，分别构建单行业资产集中度和全市场拥挤度因子，提出剔除拥挤行业和市场拥挤期避险的信号机制。

• 动量策略通过融合行业与市场双重拥挤度信号，显著降低了动量崩溃风险，提升组合收益及回撤控制能力。

- 后续研究将拓展其他因子（基本面、机构持仓等）以完善行业轮动框架。

此外，报告强调模型风险：结论基于历史数据，市场环境变迁可能使模型失效，存在不确定性。[page::21, page::22]

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三、图表深度解读

1. 收益表现及动量效应图解

• 表1详细列出2009-2022年28个中信一级行业的年度收益率，数据体现了行业表现的高度波动性和周期性明显，更直观地呈现动量投资中行业轮动的可能性与风险。

- 图1显示“反转行业”比例的历史趋势，从近40%下降到约20%，表明行业中极端表现反转频率降低，行业动量策略更适用。

• 表3列出回看期250日的动量因子年均RankIC及IR，统计t值高达4.3，有力证明250日动量因子长期有效。
• 图2、图3分别描绘多空组合与多头超额的净值轨迹，反映策略整体收益成长与阶段性动量崩溃（如2015年）情况。
• 表4-6包含组合收益率、波动性、最大回撤等风险指标，具体数字如多空组合年化11.9%，最大回撤-34.6%，多头组合年化12.6%，最大回撤达-59.9%。

2. 拥挤度指标及应用图解

• 表7系统展示行业资产集中度（拥挤度）年均值，煤炭、计算机、食品饮料等行业拥挤度明显周期性波动，充分支持拥挤度作为风险预警指标的合理性。
• 图4最新2022年行业集中度的占比饼图显示煤炭、食品饮料、有色金属等高拥挤度行业占市场重要位置，资金关注度突出。
• 图5、图6以食品饮料和煤炭行业近几年的价格走势与拥挤度变化为例，价格上涨阶段拥挤度逐步积累，价格高点时拥挤度达到峰值，随后价格回落体现拥挤度的预警价值。
• 表8剔除最拥挤行业后，各动量组合表现均优，收益率提升且最大回撤减少，尤其多空组合年化收益提升至13.4%，最大回撤减至-29.5%。
• 图7清晰显示剔除拥挤行业后，动量组合净值与多头超额均明显优于未剔除版本，策略效果验证直观。

3. 市场拥挤因子与复合策略表现图解

• 图8展示了市场拥挤因子SDC与TurnOver过去5年滚动分位数走势与动量组合净值的关系，显示拥挤度高(超过95%分位)时通常伴随着动量组合净值的回撤，验证指标有效性。
• 图9通过普通动量、多头剔除拥挤行业动量、以及考虑市场拥挤信号三条曲线，突出拥挤信号下策略表现的改善。
• 表9至11展现考虑市场与行业双拥挤的动量组合表现，年化收益率、波动比、最大回撤等指标均提升。
• 图10、图11多空组合与多头超额净值均明显优于基础动量组合，体现整体策略经过拥挤度信号优化后更稳健。

4. 逐月调仓策略表现

• 表12到14呈现逐月调仓版本的策略收益指标与换手率变化，换手率明显降低，有利于实操及降低交易成本。
• 图12、图13逐月调仓的多空组合与多头超额净值走势良好，维持高收益同时实现风险控制。

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四、估值分析

报告聚焦策略回测及风险调整，不涉及具体个股估值模型。其价值判断是通过策略收益率、波动率、回撤和超额收益等风险调整绩效指标实现的，实际资产组合以多头/空头行业构建。关键估值工具是：

• 主成分分析(PCA)：提取行业收益中共同因子，计算资产集中度，辅助量化行业拥挤度。
• 收益波动比（Sharpe-like比率）：作为策略风险调整后绩效指标。
• 分位数阈值（95%）用于拥挤度信号的触发。

整体估值思路基于历史回测数据，强调量化风险控制而非估值层面传统DCF等方法。

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五、风险因素评估

报告明确指出：

• 结论基于历史数据，存在模型失效风险，尤其在市场环境发生显著转变时。
• 拥挤度指标本身不能完美判断泡沫阶段，仅为风险监测工具。
• 动量策略受市场结构影响较大，拥挤度变化或市场信息扩散机能失效时，策略表现可能恶化。

报告未具体提出缓解方案，但通过多因子和多信号融合方式已有一定的风险控制。

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六、批判性视角与细微差别

• 动量策略的有效性依赖于市场结构假设，拥挤度指标虽有一定前瞻力，但其构造基于历史相关性，面对极端市场环境可能失灵。
• PCA主成分数目固定为2，可能限制对复杂行业互动的捕捉，未来或需动态调整。
• 剔除最拥挤行业的方案提高组合表现，但可能忽略短期机会，且拥挤度高行业波动激烈，风险与收益并存。
• 市场整体拥挤指标采用换手率与SDC，指标稳定性和敏感性需进一步验证。
• 动量崩溃期间策略依赖止损或转为等权配置，实际执行成本与流动性风险未详述。
• 报告后续计划引入基本面及机构持仓等因子，现有因子覆盖面有限，需警惕模型过度拟合历史数据。

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七、结论性综合

信达证券2022年发布的《基于拥挤度判断的行业轮动策略》研究全面论证了中期动量（以过去250交易日收益率测算）在中国A股行业轮动策略中的有效性及实用性，聚焦动量策略的回撤风险管理与信号优化。报告创新性地构建了反映单行业“拥挤度”的资产集中度指标，及反映市场整体交易拥挤度的分散度因子与换手率指标，形成双维度拥挤信号体系。

通过剔除最拥挤行业及在高拥挤市场环境下将动量策略转为等权配置的策略，可以显著降低动量策略特有的因拥挤感造成的动量崩溃风险，提升年化收益率至16.3%，大幅降低最大回撤水平，同时提升收益波动比和多头超额收益表现，实证尤为集中在2015年股灾及2021年抱团股风格切换阶段。

报告涵盖详实数据支撑（2009年至2022年期间行业收益、拥挤度指标、动量组合回测信息），辅以丰富图表（28个行业分年收益、动量净值曲线、拥挤度时序对比图等），清晰展示策略改进前后表现差异和拥挤信号的风险预警能力。

报告客观提醒模型面临市场环境变异的风险，且当前拥挤指标及策略仍无法完全覆盖行业轮动的全部复杂驱动因素。未来研究将扩展至基本面与机构持仓等其他维度因子，力求构建更加完善、可解释和可应用的行业轮动投资框架。

总体来看，本报告通过聚合金融工程技术手段和市场行为理论，提供了一套结合动量策略与拥挤度管理的创新行业轮动方法论，对于资产配置与行业风格切换具有重要实践指导意义和风险控制价值。

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附：重要图表与数据引用示例

• 图1：2007-2022年间“反转行业”占比下降趋势，支持动量策略稳定性提升论断。

• 图5、6：食品饮料与煤炭行业价格走势及同期拥挤度指标对比，体现拥挤度的风险累积特征。

• 图7：剔除最拥挤行业后动量组合净值优于基础动量组合，验证拥挤度指标的实用性。

• 图9-11：市场拥挤度信号叠加显著改善动量组合表现，尤其是动量失效关键节点。

• 图12-13：逐月调仓策略依然保持良好表现，减低交易频率兼顾实用性。

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综述

本报告系统构建并实证验证了基于拥挤度指标的行业轮动动量策略改进框架，突出双拥挤信号在降低动量崩溃风险和增强策略表现中的关键作用，提供了一条风险收益兼顾的资产配置创新路径，适合高阶机构投资者及量化研究者深入借鉴与实践。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22]

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