行业分化显著，行业轮动策略逻辑清晰 [page::0][page::1]

• 2025年美容护理行业涨幅最高达10.91%，煤炭行业跌幅11.23%，行业收益差达22.14%。

- 影响行业轮动的因素涵盖宏观经济周期、中观景气改善与微观交易结构。

• 结合估值、业绩、资金流等多因子信息构建量化行业轮动模型。

多因素行业轮动模型构建框架 [page::1]

• 宏观经济周期、业绩、分析师预期、资金流、交易特征等多维度协同驱动行业轮动。

- 模型融合宏观货币及信用周期判断市场状态，提升轮动策略的前瞻性和稳定性。

历史回测表现优异，持续跑赢基准组合 [page::2]

• 行业轮动多头组合2012年以来年化收益15.29%，行业等权组合年化收益5.54%，超额收益达9.75%。

- 2025年以来行业轮动组合上涨0.20%，略低于行业等权组合的0.53%，显示策略在当前行情仍具一定优势。

宽货币宽信用阶段，6月重点关注行业推荐 [page::3]

• 2025年4月M2余额同比增8%，社会融资存量同比增8.7%，流动性维持宽松。

- 模型结合资金面和估值指标，建议6月关注建筑材料、机械设备、家用电器、有色金属、计算机、传媒等行业。

• 风险提示涵盖历史规律失效及宏观环境突变可能影响因子有效性。[page::0][page::3]

【方正金工】6月建议关注建筑材料、机械设备、家用电器、有色金属、计算机、传媒等行业——行业轮动月报202506详尽解读

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：6月建议关注建筑材料、机械设备、家用电器、有色金属、计算机、传媒等行业——行业轮动月报202506

- 作者：曹春晓（方正证券研究所金工首席分析师），团队成员包含刘洋、陈泽鹏、庞敏等

• 发布机构：方正证券研究所

- 日期：2025年6月3日

• 主题：A股市场的行业轮动策略分析，具体到2025年6月的行业配置建议

本报告核心论点是基于宏观、中观和微观多因素模型构建的行业轮动策略，历史验证了该模型自2012年以来表现优越。2025年6月，报告基于最新宏观经济数据和市场资金流情况提示，建议重点关注建筑材料、机械设备、家用电器、有色金属、计算机及传媒六大行业。报告强调行业轮动策略对超额收益贡献显著，并提出相关风险提示。[page::0,1,2,3]

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二、逐节深度解析

1. 结合宏观、中观、微观因素的行业轮动策略（第0-1页）

• 关键论点：

- A股市场不同年份存在显著的行业分化，2025年美容护理行业上涨10.91%，而煤炭行业下跌11.23%，行业间收益差达到22.14%，说明行业轮动策略的必要性和有效性。
- 行业轮动的驱动因素涵盖宏观经济周期（货币和信用周期），中观层面的业绩和景气度变化，以及微观层面的资金流和市场交易结构。
- 报告结合估值、业绩、分析师预期、资金流、交易特征等多维数据，建立了一个多因素驱动的行业轮动模型。

• 逻辑与证据：

- 经济周期影响整体市场环境，决定行业景气阶段。
- 业绩的边际改善体现为利润增长驱动力，能带来行业估值提升。
- 分析师预期反映未来盈利预判，资金流向显示市场资金对不同行业的偏好，交易结构表明市场参与者行为特征，三者共同驱动行业涨跌。
- 图示模型框架（图表2）清晰演示了宏观经济周期如何通过五个关键变量（估值、业绩、分析师预期、资金流、交易特征）联动影响行业轮动。

• 关键数据：

- 2025年美容护理行业涨幅10.91%，煤炭行业跌幅11.23%。
- 模型历史优异表现，年化收益率15.29%。

• 概念解释：

- 行业轮动策略是投资者根据不同行业周期表现差异，动态调整行业配置以获得超额收益的策略。
- 中观指标如“业绩边际改善”即盈利增速的加速，通常驱动估值提升。
- 微观交易结构指市场参与者的交易行为模式，如做多做空力量对比等。

2. 行业轮动组合历史表现（第2页）

• 论点总结：

- 自2012年以来，行业轮动多头组合年化收益达到15.29%，明显优于同期行业等权组合的5.54%，显示该模型具备较强的选行业和择时能力。
- 2025年，行业轮动组合虽上涨0.20%，略逊于行业等权组合0.53%的表现，但整体策略凸显了风险控制和长期优势。

• 关键图表解读（图表3）：

- 图表反映2011年底起，行业轮动策略净值曲线持续领先对比组合。
- 2021年后虽然有波动，但整体维持相对优势，彰显策略稳健性。

3. 6月关注行业建议及宏观环境（第3页）

• 建议行业：建筑材料、机械设备、家用电器、有色金属、计算机、传媒。

- 宏观数据依据：
- 4月M2余额达325.17万亿元，同比增长8%，增速较前月提升1个百分点。
- 社会融资存量余额424万亿元，同比增长8.7%，增速提升0.3个百分点。
- 结合10年期国债收益率曲线，整体货币与信用环境呈宽松态势。

• 逻辑推断：

- 宽货币宽信用环境利好周期性及资本密集型行业，建筑材料和机械设备受益于基建及制造业回暖。
- 家用电器和计算机科技行业受益于消费及技术升级。
- 有色金属与传媒行业对应商品价格及广告行业活跃度提升。
- 综合多因素驱动因子评分排序（图表5）支持此行业轮动组合的选择。

4. 风险提示（第3页）

• 主要风险：

- 历史规律在未来可能失效，策略基于已发生的宏观和市场特征。
- 市场可能出现超预期波动或结构变化，导致模型驱动因子失灵。
- 宏观经济环境可能阶段性对驱动因子产生负面影响。

• 风险应对：报告未具体披露缓解措施，但隐含策略通过多因子和动态调整机制分散单一风险。

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三、图表深度解读

图表1（第1页，行业年度涨跌幅对照表）

• 内容描述：展示2010年至2025年各主要申万一级行业年涨跌幅，颜色深浅对应表现优劣。

- 趋势解读：
- 美容护理行业2025年涨幅最高，显示消费升级趋势明显。
- 煤炭行业多年度表现波动大，且2025年表现最差，反映能源结构调整影响。
- 行业表现高度分化，支持行业轮动策略必要性。

• 关联文本：表数据佐证行业收益差分明显，奠定基于行业轮动获取超额收益的理论基础。[page::0,1]

图表2（第1页，多因素行业轮动模型结构）

• 内容描述：示意宏观经济周期如何通过估值、业绩、分析师预期、资金流和交易特征五个方面驱动行业轮动。

- 意义：多元因子模型整合宏观与市场共振因素，强化行业间趋势判断和轮动策略构建。

图表3（第2页，行业轮动策略累积收益曲线）

• 内容描述：2011年至2025年行业轮动组合、行业等权组合及其比值走势。

- 趋势解读：行业轮动组合曲线明显高于行业等权，表现优异。近期波动区间有所放大，显示市场环境变化下策略的适应性。

图表5（第3页，6月行业综合得分排序，未展示图表具体数值）

• 内容描述：基于多维度因子综合评分的各行业排序，指标涵盖业绩、估值、资金流等。

- 作用：为6月行业配置建议提供数据支撑，反映行业景气及资金偏好。

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四、估值分析与财务预测

报告未明确披露具体估值方法和详细财务预测数字，但通过提及“估值”作为模型因子之一，推断主要基于：

• 估值因子含义：可能包括市盈率、市净率、甚至行业平均估值变化，用于衡量行业当前估值水平与历史或合理估值的偏离程度。
• 模型驱动：估值对行业轮动发挥“反转”或“趋势延续”的指示作用，与业绩增长、分析师预期共同决定行业涨跌趋势。

以上估值分析辅以宏观宽信用阶段环境，有助推升资金对相关行业的估值修复和业绩预期，支持买入策略。

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五、风险因素评估

报告重点提示：

• 历史规律可能失效：金融市场环境经常变化，历史上的有效策略并不保证未来持续有效。
• 市场波动不可预测性：外部冲击、政策调整、新兴风险事件等可能导致模型因子短期或长期失效。
• 阶段性驱动因子失效：经济周期阶段变化可能导致资金流、业绩预期与估值关系发生脱节。

报告未披露具体缓释机制，但多因子动态调整和策略的时间序列跟踪应对部分风险。

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六、批判性视角与细微差别

• 收益表现异动：2025年以来行业轮动组合上涨0.20%，略逊于同期行业等权组合0.53%，显示模型在短期市场波动中存在表现波动，可能受周期阶段和流动性等因素影响。
• 风险未充分量化：风险提示较为宽泛，未具体定量分析各风险发生概率及对策略表现的具体冲击，后续报告可加强风险管理深度。
• 估值与业绩依赖性：模型较强依赖业绩和估值因子，对于突发政策和黑天鹅事件的捕捉能力及其模型适应性未见明示。
• 模型透明度待提高：报告虽展示多因素驱动框架，但对具体因子计算方法、权重分配及调仓逻辑未详述，专业读者可能需要更多细节以评估模型稳健。

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七、结论性综合

本份2025年6月的行业轮动月报通过详实的历史数据分析和多因素模型验证，明确强调了构建在宏观经济（货币信用周期）、中观景气（业绩和分析师预期）及微观交易行为（资金流和交易结构）基础上的行业轮动策略，是A股获取超额收益的重要途径。自2012年至今，该策略组合年化超额收益达9.75%，彰显其长期投资价值。

结合2025年4月最新M2及社会融资规模数据，以及10年期国债收益率曲线判断，当前资本市场处于宽货币和宽信用周期，利好资本密集型及消费升级行业。基于多维度因子驱动，报告推荐关注建筑材料、机械设备、家用电器、有色金属、计算机及传媒行业，兼顾周期与成长性。

图表1揭示了不同行业历年不同表现的显著分化，是行业轮动策略的根本依据。图表3显示历史上行业轮动策略远超等权行业组合表现，体现其有效性。图表2显现模型综合宏观到微观多个信号构建，从多因子视角科学把握行业走势。

同时，报告指出策略存在历史规律失效、市场超预期波动及因子周期性失效风险，提醒投资者注意风险控制。整体而言，报告专业、系统，尤其在结合宏观数据以动态调整行业偏好方面具有较强参考价值，适合以行业为维度寻求中长期超额收益的投资者参考。[page::0,1,2,3]

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参考附录

• 关键图表示例：

图1：分析师曹春晓及团队介绍
图2：行业年度涨跌幅历史数据对比
图3：多维度行业轮动模型示意
图4：行业轮动策略累计表现曲线
图5：报告风险提示及研究团队合影

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此解读力求在详尽分析报告各部分内容和图表的基础上，给出清晰、逻辑严谨的行业轮动策略理解，支持投资策略构建和风险把控。

报告