2023.02.02

行业轮动景气度模型1月超额1.27%，消费者服务板块触发交易拥挤信号

-量化行业配置月报第8期

本报告导读：

行业轮动复合模型最近调仓日期为2023年1月31日，复合模型2023年2月最新多头组合为：电力设备及新能源、汽车、农林牧渔、家电、食品饮料；空头组合为：传媒、钢铁、石油石化、房地产、建材。1月景气度、超预期、资金流和复合模型相对市场基准超额收益分别为1.27%、1.04%、-1.65%和0.86%，景气度和超预期模型表现较好、资金流模型表现较差。拥挤度模型显示1月3日消费者服务板块产生交易拥挤信号。

摘要：

行业轮动复合模型简介：行业配置研究框架整体介绍；基于行业景气度、业绩超预期、北向资金流和拥挤度的行业轮动复合模型历史绩效：2011年1月至2022年8月，多头组合年化收益为26.49%，超额年化收益为20.90%，信息比率为1.41，超额年胜率为100%。

行业轮动复合模型1月收益统计：复合模型1月多头组合为：家电、汽车、电力设备及新能源、银行、农林牧渔。1月行业景气度、业绩超预期、北向资金流和复合模型多头组合相对市场基准的超额收益率分别为1.27%、1.04%、-1.65%和0.86%，景气度和超预期模型表现较好、资金流模型表现较差。2023年行业轮动复合模型相对市场基准的超额收益为0.86%，景气度模型超额收益为1.27%。

行业轮动复合模型2月最新持仓：复合模型2月多头组合为：电力设备及新能源、汽车、农林牧渔、家电、食品饮料；空头组合为：传媒、钢铁、石油石化、房地产、建材。

行业轮动多维模型2月边际变化：（1）行业景气度模型：2022年三季报景气度排名前五的行业为：农林牧渔、汽车、电力设备及新能源、食品饮料、家电；排名后五的行业为：基础化工、房地产、纺织服装、钢铁、建材。2022 年三季报相较二季报景气度提升较多的行业为：农林牧渔、消费者服务、综合、汽车等；景气度下降较多的行业为：通信、建材、基础化工、石油石化、煤炭等。（2）业绩超预期模型：2023年2月份超预期排名前五的行业为：电力设备及新能源、汽车、农林牧渔、机械、食品饮料。2023年2月相较1月超预期提升较多的行业为：钢铁、电力设备及新能源、煤炭等；下降较多的行业为：交通运输、房地产、银行等。（3）资金流模型：2023年2月资金流排名前五的行业为：有色金属、钢铁、银行、电力设备及新能源、非银行金融。2023年2月相较1月北向资金流提升较多的行业为：汽车、钢铁、电力设备及新能源、综合金融等；资金流下降较多的行业为：家电、通信、建材、传媒等。（4）拥挤度模型信号跟踪：1月3日消费者服务板块产生交易拥挤信号。

附录：因子定义及构建方法：（1）行业景气度模型。（2）业绩超预期模型。（3）北向资金流模型。（4）行业拥挤度模型。

风险提示：量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险。

大类资产配置研究

报告作者

廖静池 (分析师)

8 0755-23976176

liaojingchi024655@gtjas.com

证书编号 S0880522090003

余齐文 (分析师)

8 0755-23976212

yuqiwen@gt jas.com

证书编号 S0880522010001

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1．行业轮动复合模型简介.
1.1．行业配置研究框架， 3
1.2．行业轮动复合模型简介， 3
2．行业轮动复合模型1月收益统计 4
3．行业轮动复合模型2月最新持仓， 5
4．行业轮动多维模型2月边际变化. .6
4.1．行业景气度模型边际变化.. 6
4.2．业绩超预期模型边际变化. .7
4.3．资金流模型边际变化.. 7
4.4．拥挤度模型信号跟踪. 8
5．附录：因子定义及构建方法 9
5.1．行业景气度模型 .9
5.2．业绩超预期模型！ 11
5.3．北向资金流模型 .12
5.4．行业拥挤度模型 13
6．风险提示. 15

1．行业轮动复合模型简介

1.1．行业配置研究框架

证券市场是一个复杂系统，受基本面、技术面、资金面和情绪面等多重因素共同影响，不同时期影响市场运行的主导因素不一定相同，主要因素和次要因素在一定条件下可以相互转换。行业板块在基本面、技术面、资金面和情绪面等各维度可能出现共振，也存在相互约束的情形。我们通过定量分析多维度建模，研究各行业板块的基本面、技术面、资金面和情绪面等多维度的边际变化，按照两条主线进行行业配置：基于景气度、超预期和资金流等动量类模型，优先配置景气度边际改善、业绩超预期、资金持续净流入的行业板块；基于拥挤度等顶部择时避险模型，规避因微观交易结构恶化而导致的行业下跌风险。

图1：行业配置研究框架

数据来源：国泰君安证券研究

1.2．行业轮动复合模型简介

目前，我们借鉴股票多因子研究方法，完成了基于行业景气度、业绩超预期和北向资金流维度的多个行业轮动模型的开发（具体模型构建方法见附录)，并基于经济逻辑和测算结果为上述模型赋予权重，生成复合因子作为行业选择标准；基于拥挤度模型实时监控行业交易拥挤信号，规避行业交易拥挤下跌风险。复合模型运行框架如下：

1．月度调仓：每月初按照行业轮动复合因子排序筛选前5个行业为多头组，等权持有至月底。

2．实时监控：每日实时监控行业是否触发交易拥挤状态。

3．动态调整：对于触发交易拥挤状态的行业持仓当日收盘前置换为现金仓位；对于触发交易拥挤状态20交易日内的行业继续以现金仓位替代；对于触发交易拥挤状态满 20交易日的行业从现金仓位切换回行业持仓。

4．市场基准：剔除“综合”和“综合金融”后的中信一级行业指数。

2011年1月至2022年8月，行业轮动复合模型多头组合年化收益为26.49%，超额年化收益为20.90%，组合最大回撤为28.11%，信息比率为1.41。超额年度胜率为100%，月度胜率为67.14%，年度单边换手率均值为 427%。

图2：行业轮动复合模型超额收益

数据来源：Wind，国泰君安证券研究注：统计区间为 20110104到20220826。

2．行业轮动复合模型1月收益统计

行业轮动复合模型在2023年1月的多头组合为：家电、汽车、电力设备及新能源、银行、农林牧渔；空头组合为：纺织服装、房地产、石油石化、建材、钢铁。1月份多头组合收益率为7.28%，相对市场基准的超额收益为0.86%；空头组合收益率为6.28%，相对市场基准的超额收益为-0.14%。2023年以来行业轮动复合模型多头组合收益率为7.28%,相对市场基准的超额收益为0.86%；空头组合收益率为6.28%，相对市场基准的超额收益为-0.14%。单模型方面，2023年景气度模型相对市场基准超额收益为1.27%。

从行业来看，本月家电（8.29%）相对基准超额为1.87%；汽车（11.27%）相对基准超额为4.85%；电力设备及新能源（10.58%）相对基准超额为4.16%；银行（3.13%）相对基准超额为-3.29%；农林牧渔（3.11%）相对基准超额为-3.31%。银行与农林牧渔板块拖累了组合表现。

从单模型效果来看，本月行业景气度、业绩超预期和北向资金流行业轮动模型多头组合相对市场基准超额收益率分别为1.27%、1.04%和-1.65%，景气度模型表现较好。

表1：行业轮动多维模型1月收益

景气度模型		超预期模型		资金流模型复合模型
模型持仓		本月收益模型持仓本月收益模型持仓		本月收益模型持仓本月收益
农林牧渔	3.11%汽车	11.27%	家电	8.29%家电	8.29%
汽车	11.27%电力设备及	10.58%消费者服务		-1.45%汽车	11.27%
电力设备及新能源	10.58% 通信	9.19%	食品饮料	5.19%电力设备及	10.58%
食品饮料	5.19%农林牧渔	3.11%建材		8.66%银行	3.13%
家电	8.29%银行	3.13%银行		3.13%农林牧渔	3.11%
汇总	7.69%汇总	7.46%汇总		4.77%汇总	7.28%

数据来源：Wind，国泰君安证券研究

3．行业轮动复合模型2月最新持仓

下表为行业轮动复合模型 2022年7月以来每月持仓明细。其中，2023年2月多头组最新持仓为：电力设备及新能源、汽车、农林牧渔、家电、食品饮料；空头组最新持仓为：传媒、钢铁、石油石化、房地产、建材。

表2：2023年行业轮动复合模型多头持仓收益

调仓日	行业1	行业2	行业3	行业4	行业5	多头组合基准收益超额收益
20220630	食品饮料	有色金属	银行	煤炭	基础化工
7月收益	-9.48%	-1.79%	-6.13%	-5.00%	-2.60%	-4.57%		2.51%	-2..06%
20220729	煤炭	有色金属	通信	基础化工	银行
8月收益	8.04%	-5.84%	-1.86%	-4.74%	-0.90%	-0.9696%		-2.077%	1.111%
20220831	电力设备及新	基础化工	食品饮料	煤炭	银行
9月收益	-10.23%	-9.24%	-3.15%	1.66%	-1.72%	4.544%		-7.02°2%	2.48%
20220930	食品饮料	通信	基础化工	家电	煤炭
10月收益	-22.14%	6.41%	-5.62%	-12.26%	-12.58%	-9.24%		-3.39%	-5.85%
20221031	电力设备及新	汽车	农林牧渔	煤炭	通信
11月收益	2.45%	8.06%	5.24%	7.22%	2.85%	5.16%		9.72%	4.56%
20221130	汽车	家电	电力设备及	农林牧渔	银行
12月收益	-6.71%	1.43%	-3.95%	1.28%	1.09%		-1.37%	-2.08%	0.711%
20221230	家电	汽车	电力设备及	银行	农林牧渔
1月收益	8.29%	11.27%	10.58%	3.13%	3.11%	7.28%		6.42%	0.86%
20230131	电力设备及新	汽车	农林牧渔	家电	食品饮料
2023年收益						7.28%		6.42%	0.86%

数据来源：WIND，国泰君安证券研究

表3：2023年行业轮动复合模型空头持仓收益

调仓日	行业1 行业2 行业3 行业4 行业5空头组合基准收益超额收益
20220630	综合	纺织服装	非银行金融	轻工制造	钢铁
7月收益	2.42%	-0.89%	-6.94%	-4.86%	0.93%	-1.87%%	-2.30%%	0.43%
20220729	钢铁	房地产	非银行金融	建材	轻工制造
8月收益	-6.09%	0.44%	3.34%	-7.18%	0.29%	-1.84%	-1.93%	0.09%
20220831	综合	商贸零售	建材	消费者服务	钢铁
9月收益	-11.66%	-9.15%	-8.55%	-2.21%	-8.14%	-7.94%	-7.36%	-0.58%
20220930	钢铁	建材	商贸零售	消费者服务	综合
10月收益	-2.21%	-10.13%	-2.27%	-9.41%	0.83%	-4.64%	-3.39%	-1.25
20221031	消费者服务非	银行金融	纺织服装	钢铁	建材
11月收益	18.72%	15.17%	9.88%	8.32%	18.80%	14.18%	9.79%	4.39%
20221130	综合金融	石油石化	房地产	钢铁	建材
12月收益	-0.76%	-5.36%	-7.25%	-6.53%	-3.56%	-4.69%	-2.08%	-22.62%
20221230	纺织服装	房地产	石油石化	建材	钢铁
1月收益	4.18%	3.08%	7.82%	8.66%	7.65%	6.28%	6.42%	-0.14%
20230131	传媒	钢铁	石油石化	房地产	建材
2023年收益						6.28%	6.42%	-0.14%

数据来源：WIND，国泰君安证券研究

4．行业轮动多维模型2月边际变化

4.1．行业景气度模型边际变化

行业景气度模型显示，2022年三季报景气度排名前五的行业为：农林牧渔、汽车、电力设备及新能源、食品饮料、家电；排名后五的行业为：基础化工、房地产、纺织服装、钢铁、建材。

2022年三季报相较二季报景气度提升较多的行业为：农林牧渔、消费者服务、综合、汽车等；景气度下降较多的行业为：通信、建材、基础化工、石油石化、煤炭等。

表4:行业景气度边际变化

行业 2022二季报景气度2022三季报景气度							景气度变化
农林牧渔	-1.02			2.31				3.32
汽车	0.22			1.56				1.34
电力设备及新能源			1.37			1.14		-0.23
食品饮料	0.04					1.11		1.07
家电	0.20					1.04		0.84
有色金属			1.24			0.94		-0.30
商贸零售	-0.27					0.92		1.20
电力及公用事业	0.28			0.92				0.64
医药	0.78			0.48				-0.30
煤炭	1.88				0.42			-1.46
银行	0.49				0.41			-0.08
机械	0.28			0.38				0.09
综合	-1.37			0.15				1.52
消费者服务	-2.06			0.13				2.19
计算机	-0.10			-0.05				0.05
交通运输	-0.86			-0.11				0.75
传媒	-0.69			-0.28				0.42
电子	0.34			-0.28				-0.62
建筑	0.34			-0.34				-0.68
非银行金融	0.41			-0.37				-0.77
国防军工	-0.09			-0.37				-0.28
通信	1.71			-0.50				-2.21
综合金融	-0.26			-0.51				-0.25
轻工制造	-0.13			-0.57				-0.45
石油石化	0.74			-0.78				-1.53
基础化工		0.98		-1.13				-2.11
房地产	-1.21			-1.45				-0.24
纺织服装	-1.36			-1.61				-0.25
钢铁	-2.06			-1.61				0.44
建材	0.20			-1.93				-2.13

数据来源：Wind，国泰君安证券研究

4.2．业绩超预期模型边际变化

业绩超预期模型显示，2023年2月份超预期排名前五的行业为：电力设备及新能源、汽车、农林牧渔、机械、食品饮料；排名后五的行业为：非银行金融、石油石化、钢铁、房地产、建材。

2023年2月相较 2023年1月超预期提升较多的行业为：钢铁、电力设备及新能源、煤炭等；超预期下降较多的行业为：交通运输、房地产、银行等。

表5：行业业绩超预期边际变化

行业	2022年12月底超预期 2023年1月底超预期业绩超预期变化
电力设备及新能源		1.51		1.98	0.47
汽车		1.87		1.71	-0.15
农林牧渔		1.19		1.34	0.15
机械		0.97		1.06	0.08
食品饮料			0.73	1.00	0.27
煤炭		0.66		0.98	0.33
家电		0.69		0.98	0.30
通信		11.30		0.94	-0.36
银行		1.18		0.78	-0.40
医药		0.80		0.67	-0.13
建筑		1 0.52		1 0.57	0.05
有色金属		0.12		0.41	0.29
国防军工		0.11		0.30	一 0.19
计算机		0.01		0.01	0.00
综合金融		-0.10		-0.17	-0.08
轻工制造		-0.32		-0.33	-0.01
纺织服装		-0.54		-0.34	0.19
交通运输			0.62	-0.44	-1.06
综合		-0.32		-0.50	-0.18
商贸零售		-0.41		-0.57	-0.16
基础化工		-0.47		-0.58	-0.12
电力及公用事业		-0.86		-0.63	0.24
电子		-0.64		-0.73	-0.08
消费者服务		-0.86		-0.80	0.07
传媒		-0.66		-0.83	-0.17
非银行金融		-0.71		-0.90	-0.19
石油石化		-1.37		-1.07	0.30
钢铁		-2.13		-1.24	0.89
房地产		-0.85		-1.61	-0.76
建材		-2.04		-2.01	0.03

数据来源：Wind，国泰君安证券研究

4.3．资金流模型边际变化

北向资金流模型显示,2023年2月资金流排名前五的行业为：有色金属、钢铁、银行、电力设备及新能源、非银行金融；排名后五的行业为：建筑、轻工制造、通信、房地产、电力及公用事业。

2023年2月相较1月北向资金流提升较多的行业为：汽车、钢铁、电力设备及新能源、综合金融等；资金流下降较多的行业为：家电、通信、建材、传媒等。

表6：行业北向资金流边际变化

行业	2022年12月底北向资金流2023年1月底北向资金流北向资金流变化
有色金属				0.99		1.89				0.89
钢铁		0.12							1.65	1.53
银行					1.24				1.52	0.28
电力设备及新能源		0.06							1.37	1.31
非银行金融		0.04						1.23		1.19
家电		2.76				1.19				-1.57
消费者服务		1.74				1.02				-0.72
食品饮料		1.49				0.96				-0.54
电子		-0.58				0.54				1.12
汽车		-1.32					0.46			1.78
石油石化		-0.59				0.21				0.80
机械		0.18				0.02				-0.15
计算机		0.21				0.02				-0.20
综合金融		-1.24				0.02				1.26
建材					1.31	0.00				-1.31
纺织服装		-1.06				-0.05				1.00
基础化工			-1.20				-0.06				1.14
农林牧渔		-0.85				-0.26				0.60
医药		-0.08				-0.44				-0.36
传媒			0.65			-0.53				-1.17
交通运输		-0.66				-0.59				0.07
商贸零售		-1.36				-0.80				0.56
综合		-0.61				-0.86				-0.25
国防军工		0.12				-1.01				-1.13
煤炭		0.13				-1.02				-1.15
建筑		-0.81				-1.02				-0.21
轻工制造		0.04				-1.05				-1.09
通信			0.40			-1.13				-1.53
房地产		-0.50				-1.57				-1.07
电力及公用事业		-0.63				-1.70				-1.08

数据来源：Wind，国泰君安证券研究

4.4．拥挤度模型信号跟踪

拥挤度模型显示，本月（1月3日）消费者服务板块产生交易拥挤信号。

表7：行业交易拥挤信号

日期	行业简称	日期行业简称		日期行业简称
20210924	石油石化	20211208	电力设备及新能源	20220719	农林牧渔
20210927	石油石化	20220704	汽车	20220720	农林牧渔
20210928	石油石化	20220705	汽车	20220721	农林牧渔
20210929	石油石化	20210917	消费者服务	20220722	农林牧渔
20210923	煤炭	20211021	消费者服务	20220627	银行
20210924	煤炭	20211022	消费者服务	20220628	银行
20210927	煤炭	20211025	消费者服务	20220707	银行
20210928	煤炭	20211027	消费者服务	20220708	银行
20210929	煤炭	20220427	消费者服务	20210830	非银行金融
20210930	煤炭	20220428	消费者服务	20210831	非银行金融
20211011	电力及公用事业	20230103	消费者服务	20210901	非银行金融
20211012	电力及公用事业	20220527	纺织服装	20220413	非银行金融
20210917	钢铁	20220530	纺织服装	20220414	非银行金融
20210922	钢铁	20220531	纺织服装	20220415	非银行金融
20210924	钢铁	20220615	纺织服装	20210831	房地产
20210924	基础化工	20220627	纺织服装	20220414	房地产
20220520	建筑	20220628	纺织服装	20220415	房地产
20220523	建筑	20220426	食品饮料	20220418	房地产
20220524	建筑	20220427	食品饮料	20220419	房地产
20220525	建筑	20220428	食品饮料	20220420	房地产
20220526	建筑	20220429	食品饮料	20220422	交通运输
20220721	建筑	20220408	农林牧渔	20211206	通信
20220722	建筑	20220411	农林牧渔	20211207	通信
20210903	机械	20220412	农林牧渔	20211208	通信
20211206	电力设备及新能源	20220413	农林牧渔	20221124	传媒

数据来源：Wind，国泰君安证券研究
注：统计区间为2021年7月至今

5．附录：因子定义及构建方法

目前，行业轮动复合模型是我们借鉴股票多因子研究方法，基于景气度、超预期和北向资金流3个细分模型根据一定权重复合而成。未来随着我们研究的深入，将有更多细分模型加入其中。目前，各细分模型使用因子定义及构建方法简要说明如下：

5.1．行业景气度模型

我们通过财务质量、盈利能力和成长能力三类因子衡量行业景气度，基于正式财报、业绩预告和业绩快报共设计了108个因子，通过单因子IC测试与分组测试，筛选出3类8个因子合成行业景气度复合因子，具体因子含义及构建方法如下，详细内容见行业配置系列深度报告《如何基于景气度构建行业轮动策略_行业配置研究系列01_20220412》和《如何使用业绩预告和业绩快报改进景气度行业轮动模型_行业配置研究系列03_20220611》。

1．财务质量类因子

1）客户议价力环比增量

客户议价力（ClientBarginPow），指行业对下游经销商或客户议价能力，高客户议价力代表行业对下游经销商或客户议价能力高、行业产品或服务竞争力强。客户议价力环比增量是客户议价力指标通过环比增量方式构建。

2）供应商议价力环比增量

供应商议价力（SupplyBarginPow），指行业对上游供应商议价能力，高供应商议价力代表行业对上游供应商议价能力高、行业竞争地位强。供应商议价力环比增量是供应商议价力指标通过环比增量方式构建。

2．盈利能力类因子

1）销售净利率1单季同比增量

销售净利率（ROS），指行业扣非归母净利润/行业营业收入，可以衡量行业整体销售对应的净利润水平，高销售净利率代表行业产品服务销售获利能力强。销售净利率1单季同比增量是通过正式财报和业绩快报计算，采用单季指标同比增量方式构建。

3．成长能力类因子

1）核心利润单季同比增长率

核心利润（CoreProfit），指行业公司营业收入扣除营业成本、税金、销管财三费等公司所得税扣减前的利润总和。与营业利润相比，核心利润剔除掉与公司经营无关的损益，可以更好地刻画公司实际利润水平。核心利润单季同比增长率是单季核心利润指标通过同比增长率方式构建。

2）归母净利润2单季同比增长率

归母净利润2（NetProfitOwner）2，采用业绩预告或业绩快报观察报告期时指行业公司归属于母公司股东的净利润之和；采用正式财报观察报告期时指核心利润（CoreProfit），即行业公司营业收入扣除营业成本、税金、销管财三费等公司所得税扣减前的利润总和。归母净利润2单季同比增长率是单季归母净利润2指标通过同比增长率方式构建。

3）预收款项同比增长率

预收款项（AdvPaym），指行业预收款项与合同负债之和，可以衡量行业产品服务竞争力和业绩保障程度高低，高预收款项代表行业下游经销商先打款后拿货等情况较多、产品服务竞争力和业绩保障程度高。预收款项同比增长率是预收款项指标通过同比增长率方式构建。

4）核心利润TTM同比增长率环比增量

核心利润TTM同比增长率环比增量是核心利润TTM同比增长率指标通过环比增量方式构建。

5）归母净利润2TTM同比增长率环比增量

归母净利润2TTM同比增长率环比增量是归母净利润2TTM同比增长率指标通过环比增量方式构建。

5.2．业绩超预期模型

我们通过对超预期因子进行单因子IC测试与分组测试，筛选出5类12个因子并按照等权加权合成北向资金复合因子，具体因子含义及构建方法如下，详细内容见报告《如何基于PEAD 超预期因子构建行业轮动策略— 行业配置研究系列02_20220426》。

1．盈余公告前后异常收益类因子

先计算盈余公告（正式报告、业绩预告、业绩快报）前N日至公告后M日的每日超额收益之和，然后自由流通市值加权得到行业因子。

1）公告后1天异常收益

2）公告后3天异常收益之和

3）公告后跳空

计算方法是股票业绩公告后t日的开盘价相对t-1日收盘价的收益率减去中证500 的收益。

2．SUE类因子

SUE 因子计算公式：

1）标准化预期外单季度归母净利润-带漂移项

2）标准化预期外单季度营业利润

3）单季度归母净利润超分析师预期幅度

使用分析师预期数据作为预期净利润的估计，计算个股1）单季度归母净利润超分析师预期幅度，然后自由流通市值加权得到行业因子。

3．SUE衍生类因子

我们还使用 ROE、ROA等财务指标替换公式中的净利润，计算标准化预期外ROE、标准化预期外ROA等SUE 衍生因子。计算公式和方法与SUE 因子相同。

1）标准化预期外单季度归母ROA-带漂移项

2）标准化预期外单季度归母ROE（TTM）

4．券商/报告上下调比例类因子

使用分析师预测数据，计算个股过去N日分析师预测上调减去下调比例然后自由流通市值加权得到行业因子。

1）过去90日券商上调-下调比例

过去90日券商上调比例-下调比例=（上调家数-下调家数）/总家数。

2）过去180 日报告上调-下调比例

过去180 日报告上调比例-下调比例=（上调数-下调报告数）/总报告数

3）过去90 日报告上调比例

过去90 日报告上调比例=上调报告数/总报告数。

5．预测调整类因子

1）过去90天盈利调整

首先计算股票s在过去90 日分析师净利润上调幅度。

然后自由流通市值加权得到行业因子。

5.3．北向资金流模型

我们通过对北向资金静态持仓、动态流入、流入增速、交易活跃度4类453个因子进行单因子IC测试与分组测试，筛选出3类6个因子并按照等权加权合成北向资金复合因子，具体因子含义及构建方法如下，详细内容见报告《如何基于北向资金构建行业轮动策略—行业配置研究系列03_20220610》。

1．动态流入类因子

1）北向资金60 日净流入占市值比

使用北向资金近60个日净流入金额除以行业平均流通市值计算。

其中，行业平均流通市值等于行业内陆股通标的股当期和 60 个交易日前的平均流通市值。

2）北向资金120 日正向净流入占市值比

使用北向资金近120日正向净流入金额除以行业平均流通市值计算。其中，正向净流入金额为剔除卖出日期的行业净流入金额加总，行业平均流通市值同上。

2．流入增速类因子

1）北向资金月净流入占市值比环比增速

使用北向资金月度净流入金额占市值比环比相减计算而得。

2）券商资金10日净流入占市值比环比增速

使用券商结算资金近10 个交易日净流入金额占市值比环比相减计算而得。

3．交易活跃度类因子

1）北向资金月度正向交易活跃度

使用北向资金过去一个月每天在行业内个股正向净流入（剔除净卖出数据）之和除以行业内陆股通标的股总成交金额计算，公式如下：

2）北向资金5日正向交易活跃度

计算方式与月度正向交易活跃度一致，将时间维度由一个月改为过去 5天。

5.4．行业拥挤度模型

拥挤度是一种顶部择时类避险因子，可以有效弥补现有景气度、超预期和资金流等动量类模型的不足。我们从微观结构、波动率、流动性、相关性等多维度构建常规拥挤度因子，并且应用动量均线系统进行改进，通过单因子测试和复合因子分步合成测试，筛选出波动率、换手率、收盘价峰度、量价相关系数、金额价格相关系数以及兴登堡预兆等6个因子合成拥挤度复合因子，具体因子含义及构建方法如下，详细内容见行业配置系列深度报告《如何规避交易拥挤行业：通过拥挤度构建行业轮动策略05_20220918》。

1．波动率因子

一般来说行业板块持续上涨过程中随着市场多空分歧加大，行业指数容易出现暴涨暴跌现象，其后往往伴随着行业指数的大幅下跌。我们通过波动率因子（行业指数日收益率的标准差）来衡量行业指数暴涨暴跌风险大小。行业指数在t日的波动率PrcVolt为：

其中，N为计算窗口期长度，𝑟t为计算窗口期行业指数日收益率均值。

2．流动性因子

一般来说行业板块持续上涨过程中随着市场情绪极度亢奋，行业板块成交量、成交额与换手率等流动性指标都会显著放大，出现天量成交现象，显示多空筹码大量交换、市场风险上升。我们通过流动性因子来衡量行

业指数成交量、成交额和换手率的大小。由于日度流动性指标差异较大，我们采用窗口期数据平滑的方法计算日度数据。

流动性因子中选择换手率因子合成拥挤度复合因子。

3．分布特征因子

1）收益率峰度

峰度是用于衡量分布的集中程度或分布曲线的尖峭程度的指标。峰度越高代表分布越集中，呈尖峰状态；峰度越低代表分布越分散，呈低峰状态。日收益率的峰度较低代表近期行业指数日收益率分布较为分散，说明指数波动较大、风险较高。行业指数日收益率峰度DProfRtKurtt为：

其中，N为计算窗口期长度，𝑟t为计算窗口期行业指数日收益率均值。

4．相关性因子

1）量价相关系数

行业指数成交量与收盘价相关系数PrcVolCorrt为：

2）金额价格相关系数

行业指数成交额与收盘价相关系数PrcAmtCorrt为：

其中，N为计算窗口期长度，Prct、Volt和Amtt分别为计算窗口期行业指数收盘价均值、成交量均值与成交额均值。

5．微观结构因子

1）兴登堡预兆

所谓“兴登堡预兆”是一套股市技术分析方法，它由一位美国盲人分析师米耶卡发明，并以兴登堡飞艇坠毁事件命名。该理论认为，正常情况下，当股市行至高点，多数股票应处于高位；股市跌至低位，多数股票应处于低位，这是股市常态。如果股市在高位盘整时，股价创出一年新高与创出一年新低的个股均达到一个较高比例，同时反映市场广度的麦克莱恩摆荡指标为负数时，显示市场可能正处于激烈分化之中，分化之后，市场可能出现大幅回落。我们构造兴登堡预兆指标 HindenburgSqrt用来衡量行业成分股价格创一年新高和创一年新低的个股均比较高程度：

其中，Num 指行业成分股数量；NewHighNum 为最近窗口期价格创一年新高的行业成分股数量；NewLowNum为最近窗口期价格创一年新低的行业成分股数量。

6．风险提示

量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险。

本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格

分析师声明

作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。

免责声明

本报告仅供国泰君安证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告。

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本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司、本公司员工或者关联机构不承诺投资者一定获利，不与投资者分享投资收益，也不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。投资者务必注意，其据此做出的任何投资决策与本公司、本公司员工或者关联机构无关。

本公司利用信息隔离墙控制内部一个或多个领域、部门或关联机构之间的信息流动。因此，投资者应注意，在法律许可的情况下，本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易，也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务。在法律许可的情况下，本公司的员工可能担任本报告所提到的公司的董事。

市场有风险，投资需谨慎。投资者不应将本报告作为作出投资决策的唯一参考因素，亦不应认为本报告可以取代自己的判断。
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评级说明

1.投资建议的比较标准

投资评级分为股票评级和行业评级。

以报告发布后的12个月内的市场表现为比较标准，报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的沪深300指数涨跌幅为基准。

2.投资建议的评级标准

报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的沪深300 指数的涨跌幅。

	评级	说明
股票投资评级	增持	相对沪深 300 指数涨幅15%以上
	谨慎增持	相对沪深300 指数涨幅介于5%～15%之间
	中性	相对沪深300 指数涨幅介于-5%～5%
	减持	相对沪深300 指数下跌5%以上
行业投资评级	增持	明显强于沪深 300 指数
	中性	基本与沪深 300 指数持平
	减持	明显弱于沪深300 指数

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行业轮动景气度模型1月超额1.27%，消费者服务板块触发交易拥挤信号

-量化行业配置月报第8期

本报告导读：

摘要：

报告作者

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目录

1．行业轮动复合模型简介

1.1．行业配置研究框架

1.2．行业轮动复合模型简介

2．行业轮动复合模型1月收益统计

3．行业轮动复合模型2月最新持仓

4．行业轮动多维模型2月边际变化

4.1．行业景气度模型边际变化

4.2．业绩超预期模型边际变化

4.3．资金流模型边际变化

4.4．拥挤度模型信号跟踪

5．附录：因子定义及构建方法

5.1．行业景气度模型

1．财务质量类因子

1）客户议价力环比增量

2）供应商议价力环比增量

2．盈利能力类因子

1）销售净利率1单季同比增量

3．成长能力类因子

1）核心利润单季同比增长率

2）归母净利润2单季同比增长率

3）预收款项同比增长率

4）核心利润TTM同比增长率环比增量

5）归母净利润2TTM同比增长率环比增量

5.2．业绩超预期模型

1．盈余公告前后异常收益类因子

2．SUE类因子

3．SUE衍生类因子

4．券商/报告上下调比例类因子

5．预测调整类因子

1）过去90天盈利调整

5.3．北向资金流模型

1．动态流入类因子

2．流入增速类因子

1）北向资金月净流入占市值比环比增速

3．交易活跃度类因子

1）北向资金月度正向交易活跃度

2）北向资金5日正向交易活跃度

5.4．行业拥挤度模型

1．波动率因子

2．流动性因子

3．分布特征因子

1）收益率峰度

4．相关性因子

1）量价相关系数

2）金额价格相关系数

5．微观结构因子

1）兴登堡预兆

6．风险提示

本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格

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评级说明

1.投资建议的比较标准

2.投资建议的评级标准

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