基本面分析：必选消费与低估值行业受关注 [page::3]

• 净利润TTM增长率最高行业为农林牧渔、国防军工、电子。

- 静态PE最低行业包括银行、煤炭、房地产、建筑。

• ROE最高行业为食品饮料、农林牧渔、家电。

- 静态PB最低行业为银行、钢铁、建筑、煤炭。

宏观驱动力与行业轮动策略 [page::4][page::5]

• 3月宏观经济数据环比改善，但增长因子仍处下降趋势。

- 行业轮动策略收益显著优于基准，2020年4月收益达5.65%。

• 必选消费板块继续超配，金融地产标配。

业绩弹性预期差策略及情绪指标分析 [page::6][page::7]

• 电力设备及新能源、农林牧渔、建筑行业预期弹性较高，情绪指标走高。

- 业绩弹性预期差策略累计年化收益11.6%，优于基准。

• 历史买入时点市场情绪的把握对策略的超额收益贡献显著。

模式匹配行业轮动策略总结 [page::8][page::9]

• 采用历史相似日匹配，结合凯利公式优化行业权重，配置更均衡。

- 当前配置权重最高的五个行业：银行、医药、建筑、电子、通信。

• 模式匹配策略历史累计收益148%，年化收益9.07%，夏普比率0.21。

行业趋势配置综合模型 [page::10][page::11][page::12]

• 结合截面动量、时序动量与止损机制筛选行业。

- 策略累计收益31.41%，年化波动率25.96%，夏普比率1.21。

• 重点动量行业包括：建材、电力设备及新能源、国防军工、消费者服务、食品饮料、电子。

公募基金持仓行为与多维综合视角行业配置 [page::13][page::14][page::15]

• 公募基金超配食品饮料、传媒、医药、电子及家电。

- 净增持行业以医药、计算机、传媒、农林牧渔和商贸零售为主。

• 多维综合策略年初至今收益6.88%，超额收益8.59%，风险控制较好。

配置综合结论与ETF推荐 [page::16]

• 多模型普遍推荐消费类和科技类行业，特别是食品饮料、医药、银行及电力设备。

- 筛选适合交易的ETF工具28只，涵盖主要行业配置标的。

• 扎实的基本面与量化信号结合，指导投资者合理布局行业配置。

报告深度分析报告 — 《当前市场风格不鲜明，行业配置趋于均衡》

发布机构：中信证券研究部
发布时间：2020年5月11日
主要分析师：王兆宇（首席量化策略分析师）、赵文荣（首席量化与配置分析师）、张依文（量化策略分析师）、刘方（首席组合配置分析师）、马普凡（量化策略分析师）
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一、元数据与概览

本报告由中信证券研究部发布，核心主题为“当前市场风格不鲜明，行业配置趋于均衡”，重点围绕当前的量化行业配置动态，结合基本面、宏观经济数据、业绩弹性预期差、技术面趋势、基金持仓行为等多维度视角，评估各行业的投资价值和配置权重，提出相应的行业配置建议与风险提示。

主要观点如下：当前市场风格分化度下降，基本面增长因子下行，继续超配必选消费板块；电力设备及新能源、农林牧渔、建筑行业性价比较高；技术面行业集中度下降，行业配置更均衡；公募基金一季报显示超配食品饮料，增持医药和TMT板块。风险因素方面着重提示模型风险、宏观及行业政策调整以及市场预期大幅波动风险。[page::0]

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二、逐节深度解读

2.1 基本面分析与财报披露阶段

• 关键论点：2020年第一季度财报披露完毕，行业静态估值差异显著。成长性方面，农林牧渔、国防军工和电子行业净利润增长显著，分别高达397.47%、28.67%、26.53%；而静态市盈率（PE）最低的行业多为银行、煤炭、房地产和建筑，显示成长与估值错配。盈利性方面，食品饮料、农林牧渔和家电行业的ROE分别为19.26%、18.46%、15.07%，同时银行、钢铁、建筑、煤炭等行业的市净率（PB）较低，反映低估值盈利性行业的投资价值。[page::3,4]
• 图表解读：

- 图1（PE倒数 vs 净利润增长率）显示多数高增长行业估值相对合理甚至偏高，而银行、煤炭等行业估值较低，表明当前市场存在“价值错配”。
- 图2（PB倒数 vs ROE）显示高ROE行业估值差异大，银行等盈利性高但估值较低的行业存在投资机会。

• 推理依据：财报数据作为行业盈利性和成长性的直接体现，结合估值水平，识别结构轮动与配置机会。

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2.2 宏观驱动

• 关键论点：经济增长因子虽较前期有所回升（3月环比2月改善），但整体仍处于下行趋势，风险偏好逐渐抬升，支持继续超配必选消费，标配金融地产等低风险板块。

- 图3（增长因子历史走势）直观表现经济增长因子自2014年后整体下滑，2020年初跌至较低位，反映宏观经济处于低迷阶段。

• 图4（风险偏好中枢变化）显示风险偏好有所抬升，但尚未重回高峰值区域。

- 表1（大类行业板块轮动统计）展示宏观驱动策略历史表现，长期年化超额收益依然正向，策略轮动收益显著。
[pag::4,5]

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2.3 业绩弹性预期差策略

• 关键论点：利用业绩弹性预期差（业绩潜力未被市场充分反映的溢价差），结合市场情绪剖析，选出性价比高的行业。当前电力设备及新能源、农林牧渔、建筑三行业预期差+情绪均处于较高水平，推荐配置。

- 图8说明红黑柱状图揭示各行业的成长偏离度、估值偏离度和业绩弹性预期差，横轴为行业，红色代表成长偏离，黑色代表估值偏离，粉色折线为业绩弹性预期差（右轴，负值表示低估）。

• 图9说明Top5行业的市场情绪得分，选出情绪积极的行业以规避估值陷阱。

- 图10与表2表现策略历史收益，长期年化收益11.6%，信息比率0.7，表现稳健，但2020年初表现波动较大，反映该策略依赖市场情绪波动。[page::6,7]

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2.4 模式匹配策略分析

• 关键论点：通过历史相似时期匹配市场整体行业配置特征，发现当前市场特征不鲜明，匹配到的最相似时期多为经济低迷、风险偏好较低阶段，因而配置策略相对保守，倾向于银行、医药、建筑、电子、通信等行业。

- 表3显示最相似与反向最相似时期的相似度评分，均在0.45-0.56区间，说明当前市场既非完全相似也非完全对立，体现市场的不明确风格。

• 图11、12分别展示相似与不相似时期未来20天市场走势，辅助推断未来短期市场表现。

- 图13展示基于凯利公式优化的未来配权和行业预期收益，银行占比最高（15%），显示对金融行业的偏好。

• 图14、15与表4显示模式匹配策略的历史净值和绩效，长期上高于基准，但2020年策略出现跑输现象，反映策略在熊市状态下表现较弱。[page::7,8,9]

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2.5 行业趋势配置综合模型（趋势策略）

• 关键论点：结合截面动量、时序动量及止损机制构建趋势综合模型，有效捕捉动量较强行业，2020年累计收益3.56%，明显优于全行业等权-2.84%基准。

- 表5详细列明模型参数，包括指数成份、月度收益筛选、权重分配方法、再平衡及止损机制等，强化组合风险管理。

• 表6、11及图16-19 企业年收益率及累计收益展示，大部分年份正收益，夏普比例稳定。图16显示策略累计收益远超全行业等权，最大回撤显著低于等权组合，说明模型具有较好的风险调整性收益。[page::10,11,12,13]

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2.6 投资者行为分析 — 公募基金持仓视角

• 关键论点：作为A股重要机构投资者，公募基金的持仓变动揭示其投资倾向。2020年一季报显示，公募基金超配食品饮料、传媒、医药、电子、家电，且净增持医药、计算机、传媒等行业，综合多维指标，传媒、计算机、医药、煤炭和商贸零售看多明显。

- 表7多维指标下多头空头组合明细，反映行业信号强弱分布。

• 图20、21则直观展示公募基金相对超配比例和仓位净变动与价格涨跌关系，体现机构选股和风格偏好。

- 图22与表8显示多维综合策略组合净值及风险表现，长期年化收益20.1%，信息比率1.2，组合表现稳健。[page::13,14,15]

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2.7 结论与投资建议

• 各模型一致推荐必选消费（食品饮料、商贸零售、农林牧渔、消费者服务）和科技类（电力设备及新能源、电子、通信、计算机、传媒）行业，优先配置银行和医药行业作防御与价值配置。

- 表9综合各模型配置权重，体现跨视角一致看好的行业。

• 结合流动性、规模、费率、跟踪误差和信息比率指标，筛选了28只行业/板块ETF推荐工具（详见表10），为投资者提供具体投资渠道。

- 风险关注模型风险、宏观及政策调整带来的行业配置变化以及市场情绪和预期的剧烈波动风险。[page::16,17]

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三、图表深度解读

3.1 图1 与 图2（基本面估值匹配图）

• 图1中，横轴为净利润TTM增长率，纵轴为PE倒数。PE倒数越高估值越低（被低估），银行、煤炭等PE倒数高且增长为正，性价比显著。

- 图2中，PB倒数与ROE对应关系较弱，表明市场对盈利性行业估值存在较大分歧，银行、钢铁等PB倒数较高，ROE也相对较高，体现较强的价值优势。

• 这两图协助识别成长与估值的错配，为选股与行业配置提供直观依据。

3.2 图3-4（宏观因子历史走势图）

• 图3展现增长因子自2005年以来波动，2020年明显低位，反应经济整体疲软；图4风险偏好中枢虽有所反弹但仍低，符合宏观风格防御策略。

3.3 图5-7（宏观视角行业轮动）

• 图5中游需求与毛利表现下降趋势，反映工业行业压力；

- 图6工业利润增速总体下滑，进一步验证基本面疲软；

• 图7宏观轮动策略净值表现优于基准，体现策略有效。

3.4 图8-10（业绩弹性预期差策略）

• 图8业绩弹性预期差配合成长和估值偏差，揭示被低估行业；

- 图9 Top5行业情绪分布，支持择时操作；

• 图10策略净值明显跑赢基准，显示模型在调整市场阶段依然有效。

3.5 图11-15（模式匹配策略）

• 图11-12分别展示相似与反向相似时期未来走势，辅助判断市场阶段；

- 图13权重与收益预测展示明确偏向银行、医药等行业；

• 图14-15及表4策略历史表现较好，但2020年初表现不佳，符合保守性配置特征。

3.6 图16-19（趋势策略表现）

• 图16、18综合模型累计收益明显优于其他对比基准，且最大回撤更小；

- 图17、19月度收益分布均衡，具备稳定走势和风控能力。

3.7 图20-22（公募基金持仓分析）

• 图20、21公募相对超配及仓位变化与行情变化关系明显，反映机构参与度和资金流向；

- 图22多维综合组合净值表现优异，验证多因子融合策略可行。

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四、估值分析

本报告采用多种量化策略结合，包括：

• 业绩弹性预期差（衡量未被充分反映的业绩增长潜力）

- 模式匹配策略（历史相似型态匹配进行资产配置）

• 趋势配置综合模型（基于截面及时序动量并引入止损机制的动态配置）

估值主要基于静态PE、PB与ROE指标，以及增长因子的宏观参数，结合量化风控机制和市场情绪调整权重。各策略通过历史回测验证年化收益率和信息比率，确保配置合理。

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五、风险因素评估

报告指出以下主要风险：

• 模型风险：量化模型依赖历史规律，未来可能失效。

- 宏观及行业政策重大调整：宏观经济、政策变化可能对行业盈利和估值产生重大冲击。

• 市场预期大幅波动：市场风险偏好波动剧烈可能导致配置失配。

报告未详述具体缓解策略，但通过多模型融合和止损机制降低单一风险敞口。

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六、批判性视角与细微差别

• 当前市场风格不鲜明，意味着模型中的历史相似性较低，匹配和预测能力存在一定局限，风险偏好尚未完全恢复，短期策略波动较大。

- 模式匹配策略2020年表现跑输基准，反映保守配置在当前阶段的短期劣势，提示在快速变化的市场中策略调整的必要性。

• 公募基金配置显示明显偏好消费与科技，但整体市场低迷带来配置收益不确定性。

- 估值指标相关性较弱，行业内部分异质性较大，单一指标的权重和解释力需谨慎。

• 报告综合多模型结果，但各模型权重分配及冲突解决机制未明确详细说明，可能影响实际应用的操作性。

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七、结论性综合

中信证券研究部的本份量化行业配置报告，通过宏观、基本面、业绩预期差、历史模式匹配、趋势动量及机构行为多维视角，构建了系统性行业配置框架，力求在风格不鲜明、经济增长下行的市场环境中实现稳健收益。核心结论如下：

• 宏观和基本面导向：当前经济增长因子下行，但风险偏好略有回升，继续建议超配必选消费板块，兼顾银行、建筑、煤炭等低估值行业。农林牧渔、国防军工、电子等成长较好，食品饮料、农林牧渔、家电等盈利高且估值合理，关注结构性机会。

- 业绩弹性策略：通过业绩与估值错配发现电力设备及新能源、农林牧渔、建筑性价比较高，结合市场情绪择机买入。

• 模式匹配策略：匹配历史相似时期发现当前市场特征模糊，倾向保守配置银行、医药、建筑等，2020年表现较差反应市场条件特别。

- 趋势动量模型：综合多个动量指标及止损，趋势策略表现稳健，重点配置动量强的建材、电力设备及新能源、国防军工、消费者服务、食品饮料和电子。

• 公募基金持仓：体现机构投资者偏好，超配食品饮料，净增持医药和TMT类，支持消费和科技板块配置。

- 综合推荐：消费板块（食品饮料、商贸零售、农林牧渔、消费者服务）和科技板块（电力设备及新能源、电子、通信、计算机、传媒）为重点配置方向，银行和医药作为防御性配置。

• 风险提示：关注模型有效性、宏观及政策变化和市场情绪波动风险，建议动态调整。

本报告的丰富图表（共22张）和表格（10个）详细支撑了以上观点，通过静态估值指标、宏观因子、情绪指标与多策略回测，有效呈现中国股市的行业配置机会和风险，具有重要的实践与策略参考价值。

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图表示例

图1：中信一级行业指数组合PE倒数 vs. 净利润TTM增长率

图3：经济增长因子历史走势

图8：各行业最新业绩弹性预期差

图13：中信一级行业未来20个交易日收益率预测和配置权重

图16：行业趋势配置综合模型累计收益曲线（截至2020年4月）

图20：20Q1公募基金在中信一级行业上的相对超配比例

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本分析详尽覆盖了报告所有章节的核心观点，图表内容和数据解读，结合研究背景与相关推演，旨在为投资者提供全方位、专业、深入的量化行业配置洞察。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17]

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