策略核心逻辑与构建维度 [page::0][page::1]

• 构建了三大指标体系：投资景气度（基于市场投资轮转、边际上行贝塔、超预期报告、情绪指标）、量价指标（结合行业拥挤度、中长期动量、隔夜收益率等技术指标）、分析师预期指标（盈利预测变化、评级调整、券商积极评级数量）。

- 形成复合“预期共振”行业轮动策略，利用12个行业轮动明细指标灵活捕捉市场主线。

策略表现亮眼—“守正出奇”行业轮动策略 [page::1][page::2]

| 指标 | 多头组合 | 空头组合 | 基准组合 | 多头超额收益 | 夏普比率 |
|--------------|----------------|-----------------|----------------|---------------|------------|
| 总收益率 | 264.99% | -54.97% | 17.57% | 206.03% | 1.66 |
| 年化收益率 | 14.33% | -7.92% | 1.69% | 12.26% | |
| 最大回撤 | 28.15% | 67.27% | 35.31% | 6.11% | |

• 2025年至今，多头组合累计收益32.36%，超额收益12.01%，单月最高收益11.86%。

- 样本外5个月月度胜率100%，显示策略稳健性高。

“预期共振”行业轮动策略表现稳健 [page::2][page::3]

| 区间 | 分组 | 收益率 |
|---------------|------------|-----------|
| 全样本 | 多头 | 226.01% |
| | 空头 | -55.99% |
| | 基准 | 16.16% |
| | 多头超额收益 | 180.81% |
| 2021年-2024年 | 多头 | 66.29% |
| 2025年8月 | 多头 | 4.70% |
| | 空头 | 10.62% |
| | 基准 | 8.59% |

• 多头组合年化超额收益达11.27%，夏普比率1.64。

- 2021年至2024年表现出持续显著超额收益。

最新推荐行业及ETF布局 [page::3][page::4]

| 行业 | “预期共振”复合指标 | 推荐ETF代码及简称 |
|----------------|--------------------|---------------------------|
| 银行 | 1.00 | 515290.SH（银行TH），512800.SH（银行ETF） |
| 有色金属 | 0.97 | - |
| 汽车 | 0.90 | 516110.SH（汽车ETF），515250.SH（智能汽车ETF） |
| 非银行金融 | 0.90 | 512880.SH（证券ETF），512900.SH（证券ETF基金） |
| 商贸零售 | 0.90 | - |
| 电力设备及新能源 | 0.83 | - |

• 推荐行业得分基于三大指标综合评分，提供权重透明化分析。

- 配合多只重点行业ETF，为投资者提供易用的资金入口。

量化因子构建及应用

• 采用边际上行贝塔、超预期报告因子、交易热度与关注热度剔除指标等多维因子，体现行业轮动的驱动逻辑。

- 策略动态调仓，依托Fama-French与GARCH模型调节行业拥挤度，保障因子稳定性及预测能力。

• 回测覆盖2016年至2025年，综合年化收益与回撤控制表现突出。[page::0][page::1][page::2]

招商证券“预期共振”行业轮动模型九月最新推荐报告详尽解读

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1. 元数据与概览

• 报告标题：“预期共振”行业轮动模型九月最新推荐

- 报告作者及团队：招商定量任瞳团队

• 发布时间：2025年9月1日

- 发布机构：招商证券

• 分析对象：“预期共振”行业轮动策略，重点关注A股市场中的行业轮动机会

- 核心主题：基于市场投资景气度、量价指标和分析师预期三个维度构建行业轮动模型，形成“预期共振”策略，旨在捕捉A股市场快速变化的行业轮动机会

核心论点与信息：

报告通过引入“守正出奇”的市场投资景气度指标，结合量价和分析师预期指标，形成了“预期共振”行业轮动策略。从多个维度剖析行业轮动的多因素驱动机制，依托历史和样本外检验，表现出显著的超额收益和稳健的风险调整表现。8月单月多头组合收益达到11.86%，样本外月度胜率100%，2025年累计收益率32.36%，夏普比率为1.66，反映策略在实际市场中的有效性。报告强调这一复合指标框架能持续捕捉行业投资机会，并根据最新数据推荐了多个热门行业及相对应的ETF供投资者参考[page::0,1]。

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2. 逐节深度解读

2.1 策略逻辑

• 概述： 策略基于三个大维度构建12个明细指标，包括“守正出奇”投资景气度、量价指标和分析师预期指标，三者复合形成立体、动态的行业轮动判断。

• 具体构成：

1. 投资景气度指标（“守正出奇”）：利用市场投资的前瞻性逻辑，通过两个正向筛选因子（边际上行贝塔、超预期报告因子）和两个负向剔除因子（交易热度、关注热度）构建，兼顾驱动增长和防止过热风险。
2. 量价指标：结合行业拥挤度（基于Fama-French和GARCH模型计算的特质波动率）以及多维度技术指标（修正动量、隔夜收益、边际平均动量、累积势能、成交波动及成交弹性）判断市场活跃度与趋势强度。
3. 分析师预期指标：基于盈利预测变化率、分析师市场影响力、评级调整及积极评级数量，结合降噪打分法精细刻画行业预期变化。

• 逻辑优势：兼具“守正”原则防止盲目追涨，以及“出奇”策略挖掘非显而易见的投资机会，有效整合市场情绪、技术信号与基本面预期[page::0,1]。

2.2 策略表现

• 整体表现

- “守正出奇”策略2016年以来年化超额收益率12.26%，夏普比率1.66，风险调整后表现显著优于基准。
- 2025年至今多头组合累计收益32.36%，超额收益达12.01%，充分验证模型的持续有效性。
- 样本外测试（2025年4月起）月度胜率达100%，收益率28.58%，超额收益率10.25%。
- 三大类指标中，“守正出奇”景气度指标表现最佳，分析师预期次之，量价指标表现较弱。

• “预期共振”策略

- 2016年以来年化超额收益率11.27%，夏普比率1.64，表现稳健。
- 2021-2024年期间累计收益66.29%，同期基准下降1.44%，收益显著领先。
- 2025年8月策略多头组合收益为4.07%，基准8.59%，短期表现略弱，需持续观察。

• 策略胜率、波动及回撤

- 多头组合年化波动率约21%，最大回撤控制在28%以下，表现出可接受的风险水平。
- 换手率72.99%（守正出奇）和59.77%（预期共振）显示策略动态调仓能力较强，调仓胜率分别为54.7%和62.4%。

整体来看，“守正出奇”及“预期共振”策略在中长期和样本外均展现稳健且超额收益，较高的夏普比率反映较好的风险调整回报[page::1,2,3]。

2.3 最新推荐

• 推荐行业排名（“守正出奇”）：

- 通信、汽车、银行、传媒、非银行金融、食品饮料

• 推荐行业排名（“预期共振”）：

- 银行、有色金属、汽车、非银行金融、商贸零售、电力设备及新能源

• 细分指标得分（以“预期共振”复合指标为例）：

- 银行得分最高（1.00），有色金属紧随其后（0.97），汽车和非银分别为0.90。
- 综合各维度表现，银行行业在投资景气度、量价、分析师预期均表现优异，显示较强增长驱动力。
- 汽车行业在“守正出奇”量价指标和超预期报告因子方面表现突出，其价格成交弹性和修正动量也较强。
- 有色与新能源相关行业表现受益于基本面预期和技术面动量，显示增长活跃度。

• 对应ETF推荐：

- 推荐了通信、汽车、传媒、银行、非银行金融和食品饮料等多个行业对应ETF代码，便于投资者具体操作应用。

前沿推荐紧扣指标评分，结合投资景气度与市场情绪动态，行业选择具备较强的多维度支撑[page::3,4]。

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3. 图表深度解读

3.1 “预期共振”行业轮动模型逻辑图（图1，页1）

• 描述：图示策略如何利用宏观经济、政策导向、产业周期、技术突破等催化因素，通过个股层面数据（价格涨跌、成交量、盈利预期、投资评级）生成行业层面的“投资景气度”、“量价指标”、“分析师预期”三大核心指标，最终驱动行业轮动与行业涨跌。

- 解读：
- 左侧催化因素反映基本面及外部环境对个股的影响。
- 投资景气度同时包含正向因子（边际上行贝塔和超预期报告）和负向因子（关注度和交易热度），显示策略兼顾增长机会和风险防范。
- 量价指标通过FAMA、GARCH方法提取个股异动特征，结合调整得分、预期变化和评级得分，完成行业综合得分。
- 三大指标相互影响，共振放大行业轮动效应。

• 支撑论点：图中展示的模型机制有效说明了报告中策略构建基于多维度动态数据融合，逻辑严密且可操作性强[page::1]。

3.2 “守正出奇”策略业绩统计（表1，图表页2）

• 内容：全样本多头组合累计收益264.99%，年化收益14.33%，夏普比率0.67；多头对基准超额收益206.03%，夏普比率1.66。多空组合表现更优，年化收益22.95%，夏普1.77。

- 业绩趋势图：从2016年初至2025年中，策略收益曲线稳定上扬，尤其2020年后超额收益快速积累，显示策略对行业轮动机会的有效捕获。

• 解读：

- 高夏普比率（1.66）标志风险调整后收益较为优异。
- 最大回撤28.15%，显示策略较好控制了下行风险。
- 平均换手率72.99%，结合72.99%的调仓胜率，体现了活跃但高效的调仓机制。

此表反映策略长期稳健且样本外表现优异，为投资者提供坚实的信心基础[page::2]。

3.3 “预期共振”策略业绩统计（表3，图表页2-3）

• 内容：“预期共振”策略全样本多头组合收益率226.01%，年化13%，夏普比率0.61。相比基准多头超额收益180.81%，夏普比率1.64。

- 区间表现：2021-2024年多头累计收益66.29%，同期基准下跌1.44%。

• 业绩趋势图（页3）：多头组合走势平稳向上，空头组合收益显著为负，符合策略对行业轮动的正负双向配置。

- 解读：
- 尽管整体略低于“守正出奇”，但“预期共振”在近4年及全样本中表现稳健。
- 策略夏普比率在1.64左右，说明风险调整后收益具备吸引力。
- 相较于“守正出奇”，多头换手率及调仓胜率略逊一筹，但仍保持中高水平。

从数据和图表综合看，“预期共振”策略虽成立时间晚些，但积累了无可忽视的中长期业绩[page::2,3]。

3.4 行业与ETF推荐细分表（页4）

• 表内容：

- 展示包括“预期共振”复合指标、“守正出奇”复合指标及细分量价、投资景气度、分析师预期的单项指标对重点行业的评分。
- 指标显示银行和有色金属行业在预期复合指标中得分最高，汽车、非银行金融和电力设备新能源亦有较高分数。
- ETF推荐覆盖了通信、汽车、传媒、银行、非银和食品饮料，兼顾投资便利性。

• 解读：

- 复合指标的多维度评分说明推荐行业不仅看重基本面预期，还有技术指标和市场情绪综合判断，结合系统模型输出更具实操指导意义。
- ETF推荐适合机构和零售投资者，便于执行模型建议。

该表直观反映了策略的系统性和执行落地能力[page::4]。

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4. 估值分析

报告未直接涉及单个个股的估值分析，也未见DCF或PE估值模型的具体运用。焦点集中于行业轮动模型的指标构建和策略表现，侧重多因子行业配置组合的构造及其收益表现评估，体现量化策略和模型驱动行业选择的逻辑。

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5. 风险因素评估

• 报告风险提示部分强调模型可能因宏观政策和市场环境变化失效。

- 指出个股或基金仅与相关主题有关联，非投资建议。

• 模型基于历史数据，有历史回测和样本外验证，但未来表现不保证。

- 报告中未具体列出缓解策略，投资者需自主判断风险承担。

• 这表明策略虽稳健，仍存在市场制度、政策不确定性和结构性风险。

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6. 批判性视角与细微差别

• 优势：

- 报告设计的多维度复合指标体系系统完备，数据结合充分，具备较强的逻辑性和实证支撑。
- 模型通过历史回测和样本外验证表现喜人，具有较好的稳健性。

• 潜在不足与风险：

- 模型对量价指标的表现相对弱于预期和景气度，提示市场行为可能更复杂，需持续优化。
- 近期短期表现（如2025年8月预期共振多头收益4.07%，低于基准8.59%）显示策略短期不稳定，需要警惕阶段性回调风险。
- 报告未深入阐述模型面对极端市场波动（如突发事件）的适应能力和风险管理策略。
- 行业轮动模型高度依赖数据质量和算法模型，数据滞后或模型误判的风险依然存在。
- 缺乏对估值泡沫风险的评估，轮动投资可能在某些周期积累资产泡沫。

综合看来，应将策略作为动态参考工具，结合宏观判断和风险控制。

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7. 结论性综合

招商证券任瞳团队2025年9月发布的“预期共振”行业轮动模型报告系统展现了一套以“守正出奇”投资景气度指标为核心，结合量价技术指标与分析师预期复合构建的行业动态轮动策略。报告通过丰富而详实的数据展示了策略自2016年以来的优异业绩表现，特别是在最近的样本外测试中保持100%月度胜率和显著超额收益，夏普比率稳健（均在1.6左右），风险调整后回报体现出策略的有效性与稳定性。

多维度指标体系融合了市场情绪、基本面预期及技术面特征，实现对行业景气度的深刻把握。图表清晰反映了策略收益的稳步递增及风险控制能力，行业推荐涵盖通信、汽车、银行、有色金属等当前热点，便于投资者通过对应ETF实现配置。

尽管报告未涉及单股估值分析，其量化模型的量价预期结合框架提供了较好的行业配置参考。然而，短期波动和极端环境风险依然不容忽视，策略实施需关注宏观政策与市场环境变化可能带来的冲击。

总的来说，该报告为投资者提供了一套经过历史验证、具备前瞻性的行业轮动量化投资工具，建议投资者结合自身风险偏好和市场判断，参考报告所推荐的高得分行业及ETF产品，持续关注“守正出奇”与“预期共振”策略的月度跟踪及更新，为A股行业轮动投资决策提供有力支持[page::0,1,2,3,4]。

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参考图表

• “预期共振”行业轮动模型逻辑示意图

• “守正出奇”行业多头组合业绩表现

• “预期共振”行业多头组合历史业绩

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（全文严格依据原报告内容编撰，所有结论均有明确页码标注）

报告