行业轮动系列研究 1-6（汇总篇）海通证券_20180417_
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摘要
本篇报告针对前期发布的6篇行业轮动报告进行汇总，方便投资者查阅。我们以多因子模型为框架，分析不同类型的因子在行业轮动策略中的作用，并对因子进行整合处理给出行业轮动建议。目前已有的报告分别为：《行业预期数据的应用分析》、《行业历史基本面和价格数据的应用分析》、《龙头股效应在行业轮动上的应用》、《系统风险集中度在行业轮动策略中的应用》、《行业轮动在指数增强上的应用（沪深300）》、《行业轮动在指数增强上的应用（中证500）》。报告覆盖了预期基本面、历史基本面、量价以及情绪面的部分因子。
从预期基本面数据来看，投资者有两种类型的因子可以选择。分别是全行业的预期数据，以及龙头股构建的预期数据。从全行业预期数据来看，最推荐投资者关注预期PE/G、预期净利润同比增速、预期ROE三个因子。全行业预期因子可以贡献年化约10%的多空收益。
龙头股预期EPS以及ROE的变动，领先于全行业预期盈利数据的变动，故而对行业走势具有更好的预测作用。预期ROE的变动年化多空收益可以提升至17%，多头和空头超额收益相对全行业预期因子的表现都有显著提升。历史基本面因子如历史ROE(TTM)单因子行业多空约7%，因子的空头效应显著，且多空趋势稳定，是非常好的防御性因子。且历史财务因子和预期财务因子的叠加，能够有效增厚超额收益，建议投资者使用。
动量因子与行业收益率的相关性较弱，表现具有显著阶段性特征。但因子在特定市场环境（如主题热点明确的追涨行情）下超额收益贡献突出，且可以提供基本面因子之外的额外信息，可以考虑作为快变量因子的备选使用。
吸收比率因子在行业轮动策略中对极值组合较为敏感，选择10%的行业构建多空组合，可以获取9%的多空收益，但该收益随着多、空头行业数量的增加快速下滑。因子能够提供量价层面的额外信息，但是稳定性弱于基本面因子，且单调性较差。
将行业配置观点融入到多因子模型中，在指数增强策略中进行实证，能够对原有策略收益和信息比有明显提升。在沪深300指数中，年化超额收益可以从提升至13.00%，信息比从2.9提升至3.26。在中证500指数中，年化超额收益从21.44%提升至22.96%，信息比从3.82提升至3.99。风险提示：流动性风险、模型失效风险、因子失效风险。
正文
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