行业配置：从防御转向进攻，关注非银和电子——基本面量化系列研究之三十六

创建于 2025-07-21T02:24:36.928975+08:00 更新于 2025-07-21T14:39:10.916431+08:00

摘要

本报告基于基本面量化体系，从宏观、中观及微观多层面分析行业配置现状，重点推荐非银和电子行业。右侧行业景气趋势模型及PB-ROE选股模型表现优异，分别实现绝对收益14.7%、20.1%，均显著超额市场基准。[page::0][page::3][page::4][page::19]

速读内容

行业配置由防御转向进攻，重点关注非银和电子 [page::3][page::4]

右侧景气趋势模型截止2024年9月底，绝对收益14.7%，相对wind全A指数超额6.5%。

- 叠加PB-ROE选股后，绝对收益提升至20.1%，相对超额11.9%。

非银板块和电子行业分别为首两大重仓行业，成长行业权重提升，行业配置转为进攻方向。

行业景气度-趋势-拥挤度图谱及配置建议 [page::4]

配置比例：高股息26%（电力12%、银行7%、交通7%），资源品17%，制造业出海20%，AI 22%，非银15%。

- 行业景气模型持续识别高景气、强趋势且低拥挤度行业，指导配置方向。

库存景气反转模型表现与行业库存景气图谱 [page::5]

库存景气反转策略2024年9月底绝对收益9.6%，相对等权行业超额13.5%。

- 建议关注库存较低且景气预期向好的资源品、出口链、AI及医药行业。

重点关注家电、汽车、有色、电子行业补库存及盈利指标回升 [page::6][page::7]

库存同比出现明显回补，营收同比企稳向上，资本开支处于历史低位。

- 毛利率呈上升趋势，自由现金流企稳，反映行业补库存周期。

宏观景气指数显示经济和库存景气修复，主动去库存尾期 [page::10][page::11][page::12]

经济增长指数仍处0轴以下，沪深300盈利增速继续磨底。

- 通胀方面PPI预计未来数月触底企稳，货币宽松指数领先PPI一年以上。

库存周期显示当前为主动去库存阶段，宏观经济和库存景气有修复迹象，择时策略有效提示市场节奏。

中观层面重点行业估值及景气情况 [page::13][page::14][page::15][page::16][page::17]

消费板块（食品饮料、家电、医药）估值已修复至历史中枢，盈利预期景气度稳定。

- 成长板块（通信、电子、新能源）分析师上调盈利预期，估值处于中低位，电子行业建议重点关注。

大金融板块中，银行未来一年或实现绝对和相对收益，保险处于低估历史区间，等待十年国债利率拐点信号，地产估值低位且政策支持，具备一定潜力。

行业景气-趋势-拥挤度综合打分与分析师景气指数结合应用 [page::18]

结合多维度指标确定行业景气综合排名，为行业择时和配置提供支持。

- 指标覆盖PE估值、历史景气、预期ROE、趋势与拥挤度，细分行业具备差异化投资价值。

微观层面盈利模式策略及回测表现 [page::19][page::20][page::21]

行业景气趋势配置模型年化超额16.3%，样本外表现稳健，2024年9月超额6.5%。

- 行业困境反转模型年化超额16.5%，2024年前9月绝对收益9.6%，相对行业等权超额13.5%。

行业ETF配置模型年化超额18.2%，2024年前9月超额2.0%。

PB-ROE模型选股策略表现优异，长期超额收益明显 [page::21]

年化超额收益22.9%，超额最大回撤-8.0%，月度胜率74%。

- 重点推荐中国石油、格力电器、中国人保、成都银行、长城汽车、立讯精密等龙头个股。

风险提示 [page::22]

报告依据历史数据与统计模型，市场环境若出现明显变化，模型效用存在不确定性。

深度阅读

量化分析报告详细解析——行业配置从防御转向进攻，重点关注非银和电子

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1. 元数据与概览

报告标题：《行业配置：从防御转向进攻，关注非银和电子——基本面量化系列研究之三十六》

- 作者：杨晔（执业证书编号：S0680524050001）、刘富兵（执业证书编号：S0680518030007）

发布机构：国盛证券研究所

- 报告日期：2024 年 10 月中旬

主题：基于量化基本面研究的行业配置策略，聚焦当前宏观经济、行业景气与估值修复状况以及微观选股模型支持的行业轮动策略。

核心论点：

当前行业配置策略由以往的防御型转向更具进攻性的布局，重点关注非银金融和电子行业两大重仓板块。

- 右侧行业景气趋势模型和PB-ROE结合后的策略表现优异，2024年绝对收益达20.1%，相较于Wind全A指数超额11.9%。

四大主线配置方向：稳定高股息、资源品、制造业出海和人工智能（AI），均得以行业景气模型和趋势分析的支持。

- 宏观面观点认为处于主动去库存末期阶段，行业估值整体修复至历史中枢区域，特别是消费、成长板块及大金融具备配置价值。

风险提示明确指出模型构建基于历史数据，若市场环境发生根本变化，可能出现模型失效的风险。[page::0,3]

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2. 逐节深度解读

2.1 本期话题：行业配置从防御转向进攻，重点关注非银和电子（页3-5）

总结要点：

- 当前行业配置已由传统防御型转攻势型，右侧景气趋势模型表现稳健，2024年9月底累计绝对收益14.7%，相对Wind全A指数超额6.5%。
- 叠加PB-ROE选股进一步提高绝对收益至20.1%，相对超额收益11.9%，显示底部趋势跟随效应显著且稳定。
- 非银板块和电子板块分别成为第一和第二大重仓行业，非银兼具景气度与拥挤度优势，电子行业因基本面复苏及库存周期反转被看好。
- 每年4月底更新行业相对强弱（RS）指标，2024年多行业RS>90，符合景气配置且预期明显上升。
- 右侧景气度-趋势-拥挤度模型和基于PB-ROE的行业选股模型显示出较强的赛道和选股能力，构建了“四大主线”主攻方向。

推理和假设：

- 右侧景气趋势模型强调景气高、趋势强、拥挤度适中的行业，规避被高度拥挤的板块以降低风险。
- 结合估值指标PB和盈利质量指标ROE，实现行业内精选，增强策略稳定性和收益。
- 选股策略基于流通市值和PB-ROE双因子加权，保证样本外有效性。

数据支撑：

- 图表1展示2024年累计绝对收益14.7%，超额6.46%，以及Sharpe比率和Alpha正向稳定。
- 图表2景气度-趋势-拥挤度图谱，显示非银、电子等板块处于强趋势高景气区。
- 图表3行业景气趋势+选股策略绝对收益20.1%，超额11.9%，表明选股层面超额进一步提升。

金融术语解释：

- 右侧策略指基于已经形成的价格和景气趋势的趋势跟随策略，相比左侧的反转型择时更侧重趋势的延续性。
- PB-ROE模型通过价格净账面比（PB）和净资产收益率（ROE）综合评价股票估值合理性和盈利质量。

2.2 宏观层面分析（页10-12）

核心观点：

- 当前处于主动去库存末期，货币宽松指数刚上0轴，经济增长、信用宽松和库存景气指数仍偏负，但经济和库存景气呈现修复迹象。
- 经济扩散指数处于0轴以下，暗示沪深300盈利增速仍处于磨底阶段。
- 模型指示PPI有望于未来数月触底企稳，货币宽松领先PPI约1年。
- 库存周期图显示当前市场正处于“主动去库存”阶段，权益资产短期仍需等待，但经济和库存景气修复可能提前发出信号。

图表解读：

- 图表13“四个宏观景气指数”展示经济增长和库存指数近期回升，说明经济底部可能正在筑底。
- 图表14经济扩散指数与沪深300盈利增速同步，当前均处于负值，支持底部逐步夯实预期。
- 图表15货币宽松指数领先PPI走势，近期货币宽松略好转，PPI或有触底企稳。
- 图表16-17直观呈现库存周期阶段划分和相关策略表现，验证主动去库存阶段资产配置的保守与等待。

2.3 中观层面：行业盈利与估值分析（页13-18）

消费板块：

- 食品饮料、家电、医药景气指数均进入扩张区间，估值已回归历史中枢水平（58%-79%分位数），相对合理。
- 家电行业盈利透支年份约4.4年，处于相对偏高区间，需关注估值调整风险。
- 食品饮料估值稳健，产业链稳定性良好。

成长板块：

- 通信、电子及新能源行业盈利预期改善，分析师景气指数处于扩张象限偏上，估值处于历史中等至偏低分位（38%-68%），显示性价比提升，具备成长动力。
- 新能源景气指数近期虽处于收缩区间但向好，有估值修复空间。

大金融：

- 银行业：估值性价比水平对应未来一年内仍可获得绝对及一定相对收益，展示了良好的风险收益特征。
- 保险业：目前PEV估值处于历史低位，关键关注十年期国债收益率走势和保费收入增速，若利率拐点到来可能带来配置窗口。
- 地产行业：Nav估值处于历史较低区间，房贷利率继续下降且货币政策宽松，政策环境改善具有较高的资产配置吸引力。

图表支持：

- 食品饮料（图表18、19）、家电（图表20、21）、医药（图表22、23）分析师景气指数、业绩透支年份数据说明基本面修复。
- 成长板块的通信、电子及新能源相关图表（24-29）展示盈利预期和估值底部特征。
- 银行业估值性价比与未来收益（图表30、31）支持相对价值策略。
- 保险PEV指标及十年国债利率趋势图（图表32、33）凸显关注要点。
- 房地产NAV估值与政策驱动下房贷利率走势（图表35、36）指出配置机会。

2.4 微观层面：策略模型及选股（页19-21）

行业配置模型介绍：

- 右侧行业景气趋势模型：筛选景气度高、趋势强但拥挤度适中的行业，风格偏同步及进攻型。
- 行业趋势模型：主要跟随强趋势和低拥挤，是顺势动量策略。

历史表现：

- 行业景气趋势模型年化多头收益22.7%，超额收益16.3%，信息比率1.74，最大回撤-7.4%，近两年表现优异（2024年9月底超额6.5%）。
- 行业困境反转策略基于赔率-胜率和库存周期，年化收益13.4%，超额16.5%，2024年前9月绝对收益9.6%，超额13.5%。
- 行业ETF配置实现模型落地，年化超额收益18.2%，信息比率1.87，2024年超额2.0%。
- 行业景气度选股模型年化收益29.9%，超额22.9%，样本外表现稳健。

配置建议：

- 10月配置比例中高股息（26%）、资源品（17%）、制造业出海（20%）、AI（22%）和非银（15%）。
- ETF侧重点推荐家用电器、汽车、证券、通信设备、全指电力及电子、人工智能等。
- 具体重仓股详见图表4，行业布局聚焦石油石化、家电、非银金融、银行及电子等。

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3. 图表深度解读

核心图表解析：

图表1（页3）行业景气趋势策略收益表现：展示了策略相较Wind全A指数的稳健超额收益，绝对回报14.7%，超额6.46%。图表含多行业仓位与日内盈亏细节，支持行业选取的科学性。
图表2（页4）行业景气度-趋势-拥挤度图谱：四象限明确划分行业景气与趋势的状态，颜色气泡大小体现拥挤度。非银、家电、电子皆处于强趋势高景气区，意味着成长与防御兼备。
图表3（页4）选股策略收益提升：基于行业景气配置加选股筛选，年化超额提升至近12%，曲线显示模型优于市场基准。
图表4、5（页5）库存景气反转策略及图谱：图4超额收益稳定，图5细化行业库存压力、景气状况。右下角低库存高景气行业聚焦资源品、出口链、AI和医药，明确补库周期机会。
图表6-10（页6-7）重点行业财务指标分析：

- 库存同比和营收同比（图6、7）均显示家电、电子等行业库存回补及营业收入企稳的迹象，确认补库存阶段。
- 资本开支占比（图8）低位，代表资本支出未过度释放，后续有增长空间。
- 毛利率和自由现金流（图9、10）指标上升或企稳，表明盈利质量改善，现金流状况转好，有利于行业复苏。

图表13-17（页10-12）宏观景气及库存周期：

- 四大宏观指数分图示，经济增长和库存景气修复初现，货币宽松回升。
- 库存周期图分阶段明确主动去补、被动去库存等，结合指数近期数据定位市场阶段。

图表18-29（页13-15）分析师景气指数与业绩透支年份：

- 多个行业均体现盈利景气向好及估值合理性提升，透支年份指标位于历史中枢，意味着估值未过度失衡。

图表30-31（页16）银行估值与未来回报：

- 估值性价比与绝对、相对收益呈正相关，显示银行股具备相对价值优势。

图表32-36（页16-17）保险、地产估值与政策变量：

- 保险PEV指标低位，保费收入和债券收益率作为关键信号监控。
- 房贷利率历史新低，地产NAV估值处于低估，政策驱动明显。

图表37（页18）行业景气趋势及拥挤度综合排名：

- 结合估值、景气、趋势、拥挤度各项指标，全面评价行业景气度。非银和电子排名靠前，支持当前布局。

图表38、39（页19）行业景气趋势策略历史表现：

- 多模型验证，策略在动量与景气度滤除拥挤的协同作用下，实现了年化超额收益。

图表40（页20）行业库存景气反转策略回报：

- 策略长期表现优异，2023年超额收益达21.6%，表明捕捉库存周期反转价值明显。

图表41、42（页20-21）行业ETF配置模型及景气度-趋势-拥挤度图谱：

- ETF有效复制行业配置策略超额表现，新兴产业如家电、电子、通信表现突出。

图表43、4（页21）景气度选股模型净值及重仓股推荐：

- 年化收益近30%，重仓石油石化、家电、非银、交通运输等，重仓股结构反映行业景气和估值性价比双重甄选。

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4. 估值分析

报告未直接推导单一估值目标价，但详细介绍行业估值分位指标和估值性价比指数：

行业估值指标：业绩透支年份、PB、PE、PEV等，结合分析师盈利预期，评估各行业当前估值处于历史的哪个分位区间，辅助判断估值修复及风险。

银行估值性价比与收益预测：衡量未来一年绝对与相对收益的估值指标，揭示银行具备稳健配置价值。
保险PEV估值与政策利率：观察低估状态和利率拐点，发现配置时机。
地产NAV估值模型：基于净资产价值测算当前估值水平，加上房贷利率和货币宽松指标考虑政策环境。

综上，估值分析以历史分位和盈利透支年份为核心量化指标，结合趋势数据与宏观指标，形成动态调整的估值视角。

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5. 风险因素评估

报告明确风险提示：

模型依赖性风险：所有结论均基于历史数据和统计模型的测算，历史表现不保证未来一定有效。

- 市场环境变化风险：如果未来宏观经济、政策或市场行为发生根本变化，模型可能失效或者误判市场节奏。

拥挤度风险：部分策略强调防范高拥挤度带来的流动性和市场调整风险。

- 估值企稳及盈利预测变化风险：估值修复过程中若盈利增速不及预期，可能导致调整压力。

报告并未详述缓解策略，更多是在模型设计中通过拥挤度指标和多模型验证来降低风险。

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6. 批判性视角与细微差别

模型依赖性极强：依赖大量历史数据推断行业景气趋势及补库存周期，可能在结构性变革（如政策剧变、技术革命）时失效。

- 估值与业绩透支年份依赖历史经验，面对新兴行业或商业模式变迁，传统估值指标的适用性存在不确定。

拥挤度指标虽设计防范风险，但市场热点变化速度快、资金流向复杂，疏漏风险依旧存在。

- 报告多次强调行业间的轮动和趋势，但对短期宏观变量（如突发政策）敏感度分析较少。

报告重视分析师盈利预期的权威性，但市场大幅变动期分析师判断可能出现滞后或偏差，需要结合量价等更多信号。

- 部分数据图表呈现截断或不完全，需读者推敲具体分位数及波动边界，尤其是拥挤度相关指标。

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7. 结论性综合

本报告系统地构建了一套基于宏观-中观-微观多层次数据和量化模型相结合的行业配置体系。实证分析表明，在行业景气趋势和库存周期反转的双重框架下，结合估值、盈利质量（PB-ROE）及拥挤度指标的选股模型，能够实现长期、稳定且超额的收益。

当前策略已从以防御为主的配置转向更积极的进攻型布局，重点锁定非银金融和电子两大板块，后者由于基本面修复和库存补齐动力明显，具备成长潜力。四大主线——稳定高股息、资源品、制造业出海和AI，是未来配置的重点方向。

宏观层面虽存在经济和库存景气较弱的压力，但出现了显著修复迹象，PPI预计触底企稳，政策环境宽松信号增强，资产配置价值逐步显现。行业估值普遍修复到历史中枢区域，多数重要行业盈利预期随分析师景气指数提升，支撑策略信心。

多模型实证回测显示行业配置模型、库存反转策略、ETF实施及选股策略均实现了不错的年化超额收益，且波动控制良好。策略既关注大类择时，也聚焦行业内优质标的选股，有较强的实操落地能力。

然而，报告提醒投资者持续关注宏观经济及市场环境的变化风险，模型依赖于历史数据和统计规律，任何重大偏离均可能导致失效。

综上，报告充分论证和佐证了在当前宏观与行业景气态势下，“非银金融+电子”为核心的进攻型行业配置具备较强的投资价值，配合精选个股和ETF配置策略，投资者可重点关注并动态调整配置以适应未来市场节奏。[page::0,3,4,5,6,7,10,11,13,14,15,16,18,19,20,21]

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