• TMT赛道受到机构资金的高度关注，计算机中的产业互联网、电子中的半导体被动资金覆盖度最高，通信与传媒板块覆盖度也较高 [page::0][page::1]。

• 偏股型基金持仓数据显示，2013-2016年间TMT板块的持仓占比逼近消费板块，占据第二位，且因股价弹性大，收益贡献高；近期持仓仍保持较高水平，反映TMT板块的持续重视 [page::1]。

• TMT赛道细分为电子、计算机、通信、传媒四个细分赛道，历时11年走势显示细分赛道间存在显著轮动效应，单次回撤幅度较大但轮动组合具有较高挖掘价值 [page::2]。

• 构建流程：从产业链及宏观经济出发，筛选宏观因子、行业景气度、股市因素等指标，并进行事件化信号转化，选出18个有效事件；每月对有效信号进行打分，动态调整细分赛道仓位，实现轮动模型 [page::2]。

• 量化轮动模型回测表现优异：总收益268.49%，年化收益11.23%，夏普比率0.355，较基准等权模型显著领先，且波动率及最大回撤有所优化，日度胜率也明显提升，表明模型具有较好的风险收益平衡 [page::3][page::4]。

| 指标 | 细分赛道轮动组合 | 基准组合 | 超额表现 |
|----------------|----------------|-------------|------------|
| 总收益 | 268.49% | 134.94% | 133.55% |
| 年化收益 | 11.23% | 7.22% | 7.17% |
| 年化波动 | 31.64% | 31.72% | 2.23% |
| 最大回撤 | 60.14% | 65.60% | 39.38% |
| 日度胜率 | 54.48% | 51.72% | 68.28% |
| Sharpe比率 | 0.355 | 0.228 | 3.211 |

• 模型整体框架成熟，指标灵活，能够根据多空检验、多事件打分等方法提升组合稳定性，增强效果显著且稳健，适合挖掘TMT细分赛道轮动投资机会 [page::4]。

招商定量任瞳团队《赛道量化系列：TMT产业细分赛道轮动模型》报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：赛道量化 系列 | TMT产业细分赛道轮动模型

- 作者与团队：招商定量任瞳团队（任瞳、崔浩瀚）

• 发布日期：2022年4月17日

- 发布机构：招商证券

• 研究主题：针对当前股票市场中，尤其是A股市场的TMT板块，构建细分赛道的量化轮动模型，以提供精细化赛道轮动投资策略。

报告核心论点：
在A股极致演绎的背景下，赛道投资成为机构投资者的重点，本报告聚焦TMT（科技、媒体、电信）赛道，基于细分产业链和中信行业分类，将TMT拆分为电子、计算机、通信、传媒四个细分赛道，构建了基于宏观、中观景气与技术指标的综合量化轮动模型。通过事件信号筛选和多空组合构建，实现高超额收益和较好风险控制，模型具有较强的实操意义和稳定性。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

引言与赛道研究价值

报告首先强调，近年来A股市场中的赛道投资格局及方法发生了显著变化，机构和基金经理越来越重视赛道布局，特别是在新能源车和医药赛道成功运用细分赛道轮动模型后，TMT赛道作为另一个资金青睐重点，亟需量化结构化研究，为投资者拓展有效的操作策略[page::0]。

第一章：机构资金对TMT赛道的青睐程度

• 关键论点：通过统计行业ETF资金覆盖和偏股型基金的持仓分布，确认TMT赛道中的计算机产业互联网、电子半导体、通信和传媒等细分领域均获得了较高的被动与主动资金关注。

- 数据支撑：
- 图表呈现中信二级行业市场市值及ETF覆盖权重，计算机设备中的产业互联网（5.95%）和电子中的半导体（4.76%）资金覆盖度最高。
- 另外，基金持仓数据显示2013-2016年间TMT板块持仓占比接近消费板块。从收益贡献角度看，TMT波动性高，回报良好，体现了所谓“科技抱团”现象。

• 逻辑梳理：资金流入和机构偏好是赛道研究与投资布局的坚实基础，明确TMT依然是机构重点配置的赛道之一，从经济逻辑和市场资金面均得到佐证。[page::0,1]

第二章：TMT赛道细分与轮动模型构建

• 细分赛道划分：依据中信一级行业标准，TMT细分为电子、计算机、通信和传媒四大细分赛道。

- 产业与市场走势分析：
- 通过指数价格演化曲线展示2010年至2021年各细分赛道表现，呈现多次大幅回撤和抗周期轮动特征，不同赛道轮动明显，提供套利空间。

• 模型构建流程（见图4流程示意图）：

- 初始对四个细分赛道进行产业影响因素分析，提炼和筛选指标，涵盖宏观经济、行业景气度及技术层面。
- 指标进行非线性处理，采用事件化信号（即将指标的变化转化为做多/做空信号），避免一般线性假设对复杂市场行为的误判。
- 多空信号进行风险调整收益检验，兼顾经济学合理性与实际可交易性，最终筛选出18个有效事件信号指标。
- 依据月末调仓时点，对各细分赛道做多信号累积分数，动态调整各赛道的仓位，形成轮动调整组合。

• 说明：事件化处理是本报告的模型特色，突破传统线性投资因子模型，基于事件信号更加贴合市场行为的非线性特征[page::2,3]。

第三章：模型业绩评估

• 比较对象：模型与基准组合（四赛道等权重组合）对比，用以检验模型的有效性。

- 业绩表现（图5揭示）：
- 累积超额收益显著，模型累积收益大幅超过基准，显示了策略的预期能力。

• 具体指标（表格）：

- 总收益：模型268.49%，基准134.94%，超额133.55%。
- 年化收益率：模型11.23%，基准7.22%，提升明显。
- 年化波动率基本持平（31.64% vs 31.72%），显示风险水平可控。
- 最大回撤：模型60.14%，优于基准的65.60%，风险控制能力良好。
- 日度胜率提升至54.48%（基准51.72%），模型稳定性更高。
- Sharpe比率明显提升（0.355 vs 0.228），表明单位风险带来更多超额收益。

• 结论：整体框架成熟，灵活度高，轮动策略显著提升了收益的稳定性与安全边际，是实操性强的量化进阶工具[page::3,4]。

风险提示与声明

报告明确提示，模型是基于历史数据提炼的量化框架，未来在宏观及行业环境大幅变化时存在失效风险。对此，投资者需谨慎，一旦交易策略或市场条件发生本质变化，模型表现可能衰减。此外，报告充分披露了分析师独立性，确保观点的客观性，并且声明本公众号仅是报告观点转载平台，无投资建议功能[page::4,5]。

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三、图表深度解读

图1（page 0）：“被动资金覆盖度的中信二级行业分布矩阵”

• 描述：展示了A股市场上各细分行业的流通市值比例及被动资金（ETF规模）覆盖度，图像以模块大小和色深区分行业市值与被动资金比例。

- 解读：
- 计算机产业互联网（5.95%）、半导体（4.76%）及证券行业资金覆盖度较高，显示资金青睐集中于这些热点领域。
- 这支撑了TMT中计算机和电子赛道的市场关注度和ETF布局密度，为赛道量化模型提供市场资金面基础。

• 联系文本：对应报告指出TMT作为机构关注热点，尤其是计算机和电子行业，呈现较强资金支撑[page::0]。

图2（page 1）：“偏股型基金在四大板块持仓及集中度指数变化”

• 描述：堆积柱状图及曲线显示2003年至2020年间偏股型基金在科技、金融地产、周期和消费四大板块的持仓份额及集中度。

- 解读：
- 2013-2016年间，TMT（科技板块）持仓快接近消费板块，达到高位。
- 曲线反映出资金集中度指标随时间波动，2013-2016年间集中度升高，体现“科技抱团”。

• 联系文本：佐证了报告对资金青睐和TMT板块弹性的观点，强调科技赛道资金偏好和历史表现高弹性[page::1]。

图3（page 2）：“2010-2021年TMT四个细分赛道指数表现曲线”

• 描述：电子、计算机、通信、传媒四条历史指数价格走势折线，展示赛道轮动特征。

- 解读：
- 2015年科技泡沫尖峰明显，后续均经历深度调整。
- 不同期内各细分赛道表现交替领先，表现出明显的横向轮动规律。

• 联系文本：该图支持了报告开展细分赛道轮动模型的理论基础，利用轮动效率挖掘超额收益空间[page::2]。

图4（page 2）：“TMT细分赛道轮动模型构建流程图”

• 描述：流程图详细呈现从产业分析、指标筛选、信号事件化、单事件多空检验，到组合构建及评估的全流程。

- 解读：
- 展现了从顶层逻辑架构到数据驱动的量化实现路径。
- 事件信号化处理方法彰显模型的创新点，应对非线性影响，精细化调整仓位。

• 联系文本：直观演示了模型构建方法论，辅助理解文本叙述[page::2]。

图5（page 3）：“细分赛道轮动组合相较等权组合累积超额收益曲线”

• 描述：红色线为加权净值曲线，黄色线为平均净值（等权组合），蓝色柱状为累积超额收益，对比时间段为2010年至2021年。

- 解读：
- 明显看到模型产生持续累积α超额收益。
- 超额收益主要集中于多个市场波动阶段，证明模型在市场不同阶段均具备稳定性。

• 联系文本：图形直观体现了算法构建的效果优于常规基准组合，量化模型增强了投资组合收益能力与风险控制[page::3]。

表1（page 4）：“细分赛道轮动组合与基准核心指标对比”

• 描述：表格罗列总收益、年化收益、波动率、最大回撤、日度胜率及Sharpe比率对比。

- 解读：
- 明显提升年化收益率（11.23% vs 7.22%），极大改进单位风险收益。
- 最大回撤和波动率有所下降或稳定，表明分散和轮动策略对风险有控制作用。
- 日度胜率及Sharpe显著提升，显示该模型不仅盈利能力强且较为平稳。

• 联系文本：验证了模型的稳健性及实用性，是投资组合管理中重要的性能提升指标[page::4]。

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四、估值分析

报告本身不涉及具体公司估值或传统的DCF、市盈率估值方法，而是专注于基于赛道细分和指标构建的量化轮动模型，强调“组合构建及资金轮动管理”，侧重实操策略和组合层面的绩效提升。

所以，估值分析部分不适用，报告聚焦量化投资策略和指标体系的开发。

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五、风险因素评估

• 模型失效风险：报告特别提示模型基于历史数据，对宏观环境和行业景气存在稳定假设，任何重大变化都有可能导致模型失效。

- 指标稳定性风险：所用的经济学指标、技术指标及事件信号在未来表现可能因市场结构调整、政策变化等因素产生偏离。

• 操作风险：轮动调仓依赖月度调仓和事件信号确认，交易成本、流动性风险未详述，可能影响最终回报。

- 披露风险：报告明确声明，公众号转发并非招商证券正式发布平台，对资料完整性的影响存在，并非投资建议，仅供参考。[page::4,5]

报告认为，这些风险是量化模型不可避免的系统性风险，投资者应结合实时动态进行风险管理。

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六、批判性视角与细微差别

• 模型非线性处理的创新性与限制：

- 采用事件信号化处理指标，突破传统线性相关性假设，具实操可行性，增加了对市场复杂情绪和行为的捕捉。
- 但该方法对事件阈值和信号判定具有较强主观性，若阈值设定不当可能导致模型灵敏度过高或过低，增加“过拟合”风险。

• 市场环境依赖：

- 该模型基于2010至2021年市场历史数据，有效性依赖于该阶段的市场结构和资金偏好，未来如金融监管变化、市场结构调整可能影响模型表现。

• 资金面和流动性风险暗示较少：

- 报告核心集中在指标筛选和模型框架，较少涉及具体交易摩擦成本、实际执行中的流动性约束，实际操作中可能影响收益。

• 数据覆盖和行业定义可能存在偏差：

- 赛道划分基于中信一级行业标准，部分行业交叉或新兴赛道可能划分不足，模型的覆盖面和适用性存在一定局限。

• 声明较为充分，降低了推荐偏见风险，展示了研究严谨性和分析师独立性。

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七、结论性综合

综上，招商定量任瞳团队发表的《赛道量化系列：TMT产业细分赛道轮动模型》报告，紧抓了当下A股机构资金偏好集中、赛道投资兴起的切口，深入解析了TMT赛道的资金覆盖与持仓结构，科学划分成电子、计算机、通信、传媒四大细分赛道，通过剖析市场走势发现明显的多轮动特征和基金持仓/资金迁徙规律，确立了赛道量化轮动的必要性和合理性。

基于多维宏观、中观和技术指标，采取事件信号化处理非线性影响，筛选18个有效事件信号，构建多空组合动态调仓，形成稳定的多赛道轮动组合。业绩评估显示该轮动模型在过去十多年内相较等权基准，带来了高达近134%的超额收益，年化超额7%左右，且在波动率和最大回撤方面表现更优，显著提升Sharpe比率，验证了模型的风险调整后收益优势。

图表数据从资金覆盖、持仓比例、分赛道表现历史以及组合超额收益全方位佐证了模型的理论与实操价值，充分体现了赛道量化投资策略的创新及有效性。报告也客观披露了基于历史数据和宏观假设限制的潜在风险提醒，具备良好的研究规范性。

总体来看，本报告创新地将TMT的细分赛道量化轮动方法论落地，为投资者提供了兼具逻辑支撑和实证回测的量化工具，整合基金持仓资金面及多维度指标，实现产业内部合理轮动，具有较强的投资参考价值和实施指引作用。[page::0-5]

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附：参考报告中关键图表

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此分析兼顾报告原文论述与数据细节，确保内容客观严谨且全面，助力理解该量化赛道轮动模型的内涵与应用价值。

报告