行业拥挤度在行业轮动中的应用

2023 年 06 月 06 日

[Table_Summary] 【策略观点】

行业拥挤度对 A 股的行业板块走势有着相当大的影响。其中持仓拥挤度主要影响板块的中长期走势，交易拥挤度主要影响板块的短期走势。持仓拥挤的情况在历史上出现的次数相对较少，交易拥挤的情况出现次数相对较多一些。

◆ 使用换手率和板块浮盈比例作为 2 个基础指标，构建出“交易泡沫度”指标，并设立预警规则，进行回测。结果表明，自 2010 年以来，凡是触发了交易拥挤预警的行业，之后跑输行业等权组合的概率超过80%。

◆ 单纯依靠交易泡沫度一个指标，并不能很好的预测各个行业未来的走势差异。交易热情过高、泡沫明显的行业板块固然需要谨慎对待，但交易冷清、无人关注的行业板块，从中短期的投资角度来看，也不一定是好的选择。最佳的选择，可能是交易较为活跃、但还没有出现显著交易泡沫，这样的行业板块。

◆ 将交易拥挤度指标与动量策略联用，发现该复合策略的回报率有着较好的分组单调性，且“强动量+合理泡沫度”策略组合在较长的回测周期内（2010\~2022 年）远远跑赢了行业等权组合。而“弱动量+异常泡沫度”特征的组合长期收益率为负，需要回避具备该特征的行业板块。

【风险提示】

◆ 测试结果基于有限的历史数据和量化模型，模型可能存在过拟合风险，不能保证对样本外的数据做出有效判断。

挖掘价值投资成长

[Table_Author] 东方财富证券研究所

证券分析师：陈鼎

证书编号：S1160522110002

电话：021-23586470

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正文目录

1.在 A股研究行业拥挤度的意义 . 3
2.如何定义持仓拥挤度？ 3
3.如何定义交易拥挤度？ . 9
4.拥挤度在行业轮动中的应用探索. .. 16
5.总结与展望.. . 21

图表目录

图表 1：含权益类资产的各类公募基金，资产量对比...
图表 2：全部公募基金前5 大重仓股：其中指数基金持股占比... .... 4
图表 3：持仓集中度VS超额收益率：银行第一阶段. ... 5
图表 4：持仓集中度VS超额收益率：银行第二阶段. ... 5
图表 5：持仓集中度VS超额收益率：非银金融.. .... 6
图表 6：持仓集中度VS超额收益率：医药第一阶段. .... 6
图表 7：持仓集中度VS超额收益率：医药第二阶段.. ..... 7
图表 8：持仓集中度VS超额收益率：电力设备及新能源行业. ...... 7
图表 9：持仓集中度VS超额收益率：食品饮料第一阶段..
图表 10：持仓集中度 VS 超额收益率：食品饮料第二阶段. ..... 8
图表 11：持仓集中度VS超额收益率：计算机.... ..... 9
图表 12：医药行业换手率和走势对比... ... 10
图表 13：有色金属行业换手率和走势对比....... ............................. ...... 10
图表 14：电力设备及新能源行业换手率和走势对比.. ... 10
图表 15：电子行业换手率和走势对比.. .... 10
图表 16：有色金属：板块浮盈比例VS板块走势.. .. 11
图表 17：汽车：板块浮盈比例 VS 板块走势... ... 11
图表 18：电子：板块浮盈比例 VS板块走势.. ... 12
图表 19：基础化工：板块浮盈比例VS板块走势... ....... 12
图表 20：2010年以来出现交易拥挤的行业. ...... 13
图表 21：传媒-交易泡沫度发出预警（2013.10.26\~2013.12.27）前后的超额
收益... .... 14
图表 22：非银金融-交易泡沫度发出预警（2015.2.28\~2015.6.26）前后的超
额收益... .... 15
图表 23：电力设备及新能源-交易泡沫度发出预警（2021.12.18\~2012.1.14）
前后的超额收益.... .... 15
图表 24：消费者服务-交易泡沫度发出预警（2023.3.11\~2023.4.28）前后的
超额收益.. ... 16
图表 25：持仓拥挤度与交易拥挤度的对比.. ... 16
图表 26：交易泡沫度排序策略-分组单调性.. ...... 17
图表 27：动量策略分组. .... 18
图表 28：“动量+泡沫度”策略分组. ..... 19
图表 29：不同市场阶段表现：动量策略 VS“动量+泡沫度”策略. .... 19
图表 30：“强动量+合理泡沫度”策略表现. .. 20
图表 31：“弱动量+异常泡沫度”策略分组. .. 20

1.在 A 股研究行业拥挤度的意义

目前在 A 股的行业比较研究当中，行业拥挤度越来越受到投资者的重视。主要原因是，投资者要做出超额收益，其持仓组合在行业层面往往需要大幅偏离基准指数，寻找热门赛道或投资主题。而当大多数投资者都在这样做的时候，势必会形成个别行业的抱团。资金报团本身是行业板块上涨的动力之一，一个行业从默默无闻到大幅上涨、在全市场鹤立鸡群，背后一定是各路资金争相涌入该行业，不断吸纳行业内的股票筹码、推高板块股价的过程。但盈亏同源，资金抱团到极致后，愿意买入的长线投资者基本都已买入完毕，而短期交易情绪也过于火爆，消耗了大量短线资金，以至于不管是长线投资者还是短线投资者，都没有足够的增量资金可以进场抬升股价。即使该行业板块的业绩还是很好，估值也不离谱，最后该板块也可能会上涨乏力；或者即使上涨，也跑输其它行业。所以投资者需要对抱团到后期、已经呈现出过于拥挤状态的行业做回避。研究行业拥挤度的目的，正是为了识别出当前已处于拥挤状态的行业，并在行业处于报团瓦解过程的初期，就及时回避这类拥挤行业。

观察行业拥挤度，可以从两个角度，第一从持仓筹码的角度，第二从交易情绪的角度。

持仓筹码角度的拥挤，是指如果某个行业被机构大量买入并持有，导致其在机构持仓中的占比达到高位，那么如果没有场外增量资金的继续涌入，单单靠场内机构的力量，已经难以将该行业的持仓比例加至更高。这时，该行业在持仓筹码的角度，呈现出拥挤状态。

交易情绪角度的拥挤，是指如果某个行业在一段时间内被大量资金追捧，导致交易气氛热烈，成交量节节攀升，则该板块大概率会持续上涨，跑赢大市。但当板块的交易情绪达到顶峰时，整个板块的筹码的换手频率达到极致，板块内几乎所有股票都处于显著浮盈的状态。短期内难以有更多的资金涌入该板块，来推动股价，反而板块内现有的浮盈筹码有强烈的卖出股票、锁定盈利的动机，这时行业板块往往开始筑顶下跌，或者股价步履蹒跚，涨幅跑输全市场平均水平。

我们接下来分别从这两个角度对拥挤度进行定义和研究。

2.如何定义持仓拥挤度？

我们先寻找能够体现持仓筹码拥挤度的有效指标。

我们考虑用公募基金对所有行业的持仓比例，来代表全市场所有机构对某行业板块的持仓情况。用公募基金的季度报告中所披露的重仓持股的数据，根据重仓股票所归属的一级行业来做汇总统计，测算公募基金对全市场各个行业板块的持仓比例。纳入统计范围的基金，包括普通股票型基金、偏股混合型基金、平衡混合型基金、灵活配置型基金、偏债混合型基金、二级债基金、指数型基金，几乎就是把所以可以投资权益类资产的公募基金都纳入进来。之所以把指数型基金也纳入统计范围，是因为现在被动型指数基金和增强型指数基金的规模占比也越来越大，他们的持仓情况和申赎情况，对单一行业板块有着不可忽视的影响力。此外，以二级债、偏债混合、灵活配置型基金为主要产品形式的固收+类基金，规模也在日益扩大，这类基金对权益类资产同样具有主动投资的行为。

图表 1：含权益类资产的各类公募基金，资产量对比

基金类型	资产净值合计（亿元）	资产占全部公募基金比例
普通股票型基金	7,069.88	2.67%
被动指数型基金	14,718.59	5.56%
增强指数型基金	1,974.33	0.75%
偏股混合型基金	29,115.75	11.01%
平衡混合型基金	506.73	0.19%
偏债混合型基金	4,953.16	1.87%
灵活配置型基金	13,644.00	5.16%
混合债券型二级基金	9825.47	3.72%

资料来源：Choice基金数据浏览器，东方财富证券研究所，数据截止 2023-5-31

图表 2：全部公募基金前 5大重仓股：其中指数基金持股占比

资料来源：Choice 基金数据浏览器，东方财富证券研究所，数据截止 2023Q1

观察 2010 年至 2022 年之间的公募基金对各个行业持仓比例的数据，我们发现，公募基金对单一行业的持仓比重达到 15%以上，已经算是非常罕见的情况。这类情况历史上曾经出现在银行、非银金融、医药、电力设备及新能源、食品饮料，这几个行业身上；此外计算机行业在 2015 年一季度也曾经非常接近 15%的持仓比例。我们发现，绝大多数行业，在持仓集中度向上突破15%后，常常容易出现大幅跑输等权行业组合的情况，但跑输的时点并不特别确定，并不是一旦持仓过于集中，就会立刻跑输大市。

曾经出现过公募持仓比例超过 15%的行业如下：

（1）银行行业

银行业曾经是 A 股的第一大权重板块。2010 年 Q1，银行股的持仓比例达到 17.63%，并且在下一个季度继续攀升至 24.54%。之后的 2011 年到 2012 年间，银行板块的持仓占比多数时间都超过了 15%，直到 2013Q2 才大幅下降。在此期间，银行板块在 2010Q3、2010Q4大幅跑输大市。

2014 年 Q4，由于蓝筹股行情的火热，银行股的持仓比例又被加至 15%以

上，随后的2个季度大幅跑输大市。

图表 3：持仓集中度 VS 超额收益率：银行第一阶段

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所。比较基准为行业等权组合

图表 4：持仓集中度 VS 超额收益率：银行第二阶段

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所。比较基准为行业等权组合

（2）非银金融行业

非银金融行业的持仓高点出现在 2014 年 Q4，当时牛市氛围强烈，作为受益于牛市的传统弹性行业，非银金融板块被大幅加仓，2014 年四季度末的持仓占比高达 22.15%，2015Q1 的持仓占比仍然高达 18.42%。然而，经过2014Q4 的大幅上涨后，非银金融板块在 2015 年上半年的牛市中显著跑输大市。

图表 5：持仓集中度 VS 超额收益率：非银金融

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所。比较基准为行业等权组合

（3）医药行业

医药行业的第一次持仓高点出现在 2013 年-2014 年间，持仓比例在2013Q1 达到了 15.37%，且之后数个季度都在 15-18%左右的区间波动。但医药板块的走势起初仍然能够跑赢大市，当 2014Q1 触达到 18%以上的持仓比例高位后，开始跑输大市。

医药行业的第二次持仓高点出现在 2020 年，在 2020Q1，医药板块持仓比例提升至 15.12%， 2020Q2 更是高达 18.02%，在这之后，医药板块开始连续3个季度跑输大市。

图表 6：持仓集中度 VS 超额收益率：医药第一阶段

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所。比较基准为行业等权组合

图表 7：持仓集中度 VS 超额收益率：医药第二阶段

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所。比较基准为行业等权组合

（4）电力设备及新能源行业

电新行业是近年来景气度赛道投资的典型行业，从 2020 年下半年到 2021年全年，电新板块总体大幅跑赢市场，公募持仓比例也节节攀升。2022 年 Q2，电新行业的持仓比例超过 15%，达到 16.1%的历史新高。从这之后，电新行业开始连续 3个季度跑输大市。

图表 8：持仓集中度 VS 超额收益率：电力设备及新能源行业

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所。比较基准为行业等权组合

（5）食品饮料行业

食品饮料行业长期是 A 股的热门赛道。历史上第一个持仓高点出现在2010 至 2013 年，2010Q1 的持仓比例超过 18%，但是之后仍然能跑赢大市。直到 2012Q3，持仓比例达到阶段内最高点 18.76%，加之此时曝出白酒行业塑化剂事件，对白酒全行业的产品声誉造成重大负面影响。因此 4 个季度中有 3个跑输大市，累计跑输了超过 30 个百分点。第二个持仓高点出现在 2019-2022 年间，期间内食品饮料行业的持仓比例持续超过 15%，最高超过了 19%。但在第二阶段的前半段，食品饮料行业的走势依然强劲，相对大市有显著的超额收益。当 2020Q4 达到 19.41%的历史持仓高点后，食品饮料板块开始经常性跑输大市。

图表 9：持仓集中度 VS 超额收益率：食品饮料第一阶段

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所。比较基准为行业等权组合

图表 10：持仓集中度 VS 超额收益率：食品饮料第二阶段

资料来源：Choice 指数数据浏览器，东方财富证券研究所。比较基准为行业等权组合

（5）计算机行业

在 2013 至 2015 的创业板史诗级行情中，计算机板块是中坚力量。在互联网+概念的加持下，机构持仓节节攀升，于 2015Q1 达到了 14.77%的高点，接近 15%。然而，从此之后，计算机板块的上涨脚步开始停滞，2015Q2、2015Q3 连续 2 个季度跑输大市。直到持仓回落到 10%附近后，才迎来一波超

额收益的强劲反弹。

图表 11：持仓集中度 VS 超额收益率：计算机

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所。比较基准为行业等权组合

综上，当行业板块出现持仓拥挤时（此时持仓比例常常在 15%\~19%之间），多数行业在随后的 1 到 4 个季度内，确实跑输了大市。但是该规律在实际投资中较难把握，因为板块开始跑输的时点难以把握，突破 15%的阈值只是意味着该行业开始进入持仓拥挤状态，但是机构持仓比例有可能继续攀升，板块走势依然强劲，何时开始走弱有时需要基本面转变或事件性催化剂。

3.如何定义交易拥挤度？

当行业板块内交易结构健康、交易并不拥挤时，投资者通常不需要特别关注交易拥挤度。但是当板块行情处于上涨后期，场内所有投资者都在用同样的投资策略、交易同样的投资品种，该板块就会出现交易拥挤现象。当交易热情达到最高点，后续上涨动能缺乏，板块内所有浮盈筹码都希望短期内获利了结，但后续难以有足够的增量资金入场承接。最终板块内的筹码松动、报团瓦解、股价下跌。

根据上述描述，我们尝试用以下两个指标表征交易情绪拥挤度：1，板块换手率。2，板块浮盈比例。

换手率是衡量交易情绪的有效指标。从 A 股历史来看，当一个行业的换手率达到 15%左右，大概率会在之后形成一个短期股价高点，随后常常会出现换手率下行、行业走势掉头向下的情况。

图表 12：医药行业换手率和走势对比

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

图表 13：有色金属行业换手率和走势对比

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

图表 14：电力设备及新能源行业换手率和走势对比

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

图表 15：电子行业换手率和走势对比

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

板块浮盈比例，是指一个行业板块内，有百分之多少比例的股票处于显著盈利的状态。处于盈利状态的股票的比例越高，第一意味着全板块的行情交易趋于β化，股价上涨大概率是因为股票身上的板块标签的影响，而不是因为股票自己的基本面，这说明板块整体出现泡沫化的倾向。第二，板块内浮盈比例越高，意味着存在获利了结意愿的筹码比例越多，未来股票抛售压力越大。

我们使用某板块内“股价至少 10 天站在 120 日均线之上”的股票的数量比例，来作为体现该板块的浮盈比例的指标。通过对若干行业的浮盈比例和板块走势的对比，我们可以发现，浮盈比例和板块的短期走势有一定的相关性。当板块的短期走势自高点掉头向下时，板块的浮盈比例通常处于 80%\~100%之间。

图表 16：有色金属：板块浮盈比例 VS 板块走势

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

图表 17：汽车：板块浮盈比例 VS 板块走势

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

图表 18：电子：板块浮盈比例 VS 板块走势

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

图表 19：基础化工：板块浮盈比例 VS 板块走势

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

换手率和浮盈比例 2 个指标分别从成交量和股价的角度，定量刻画了行业交易热情，接下来我们尝试将这 2 类指标合成为一个复合指标，并做回测，来观察该指标对行业板块的短期过热走势是否能起到预警作用。

指标名称：交易泡沫度

指标定义：由 2 个基础指标合成。基础指标 1：行业换手率，定义为单一行业指数在最近滚动 60 个交易日内的换手率。基础指标 2：浮盈比例，定义为单一行业板块内，股价至少连续 10 日站上 120 日均线的股票数量占比。泡沫度=(行业换手率/12/20% + 浮盈比例) /2 *100。

回测对象：中信一级行业指数（剔除“综合”与“综合金融”）

回测区间：2010 年 1 月\~2023 年 4 月

计算频率：以自然交易周为频率。在每个交易周结束后，更新该周的交易泡沫度的最新值。

拥挤行业筛选规则：我们把行业交易泡沫分为泡沫出现和泡沫破裂 2 个阶段。当一个行业的交易热情刚刚出现泡沫化时，往往是股价上攻速度最快的阶段，此时如果仅仅因为出现了一定程度的泡沫，就提前离场，可能会导致错失一段丰厚的涨幅。因此拥挤行业筛选规则采取右侧交易思路：（1）当交易泡沫度指标达到 80 以上，视为该行业板块已经出现泡沫，但此时不做任何操作；（2）当泡沫度指标最近 2 周连续下降，泡沫度的最大回撤累计超过 2个点，且最近一期仍高于 75。此时开始将该行业纳入空头组合。（3）直到该行业的泡沫值跌至 60以下，视为泡沫消除，将该行业移出空头。

具体回测结果如下表：

图表 20：2010 年以来出现交易拥挤的行业

行业名称	泡沫起始时点	泡沫结束时点	行业超额回报率%
轻工制造	2010/1/23	2010/4/30	0.4
汽车	2010/1/23	2010/2/5	-1.5
消费者服务	2010/2/6	2010/5/7	-2.0
纺织服装	2010/2/6	2010/4/30	-0.8
医药	2010/1/30	2010/5/14	14.7
农林牧渔	2010/2/6	2010/4/30	-1.2
有色金属	2010/11/27	2011/1/21	0.2
基础化工	2010/11/27	2010/12/31	-0.7
轻工制造	2010/11/27	2010/12/31	-4.0
国防军工	2010/12/4	2011/1/14	-5.1
纺织服装	2010/12/18	2011/1/7	-0.6
医药	2010/12/18	2011/1/14	-3.0
农林牧渔	2010/12/4	2011/1/14	-2.3
电子	2010/12/25	2011/1/21	-3.0
计算机	2010/12/18	2011/1/14	-5.4
计算机	2013/10/26	2013/12/20	1.6
传媒	2013/10/26	2013/12/27	-3.4
有色金属	2015/6/27	2015/7/17	-17.2
基础化工	2015/6/27	2015/8/28	-0.3
建筑	2015/6/27	2015/7/10	-7.7
轻工制造	2015/7/4	2015/9/11	3.4
机械	2015/6/27	2015/8/7	-1.8
电力设备及新能源	2015/6/27	2015/8/7	-0.3
国防军工	2015/6/27	2015/7/10	-33.1
汽车	2015/6/27	2015/7/3	-11.5
商贸零售	2015/6/27	2015/7/17	-14.7
医药	2015/6/27	2015/7/10	-16.3
食品饮料	2015/6/27	2015/7/3	-4.8
农林牧渔	2015/6/27	2015/9/2	-10.2
非银行金融	2015/2/28	2015/6/26	-51.4
房地产	2015/6/27	2015/7/10	-18.9
交通运输	2015/6/27	2015/7/3	-14.0
电子	2015/6/27	2015/8/28	-1.1
通信	2015/6/27	2015/8/7	4.8
计算机	2015/6/20	2015/8/28	-17.1
传媒	2015/6/20	2015/8/7	-10.8
电子	2019/5/1	2019/5/17	-2.9
通信	2019/5/1	2019/7/12	-4.5
计算机	2019/5/1	2019/6/6	-0.5
国防军工	2020/9/19	2020/10/30	-0.1
电力设备及新能源	2021/10/9	2022/1/14	1.0
电力设备及新能源	2021/12/18	2022/1/14	-8.5
消费者服务	2023/3/11	2023/4/28	-7.2

资料来源：Choice 指数数据浏览器，东方财富证券研究所。注：超额收益的基准一般为行业等权指数，但当某个阶段绝大部分行业都处于泡沫状态时，就用尚未出现泡沫的剩余行业的等权组合作为基准

从 2010 年起，交易泡沫度指标合计有 43 次对单一行业发出做空信号，成功率为 83.7%，即有超过八成的做空交易，被做空的行业确实是跑输了行业等权组合的。少数场景如 2010Q1 的医药行业，泡沫度指标发出做空信号后，在观察区间内医药行业跑赢了比较基准 14.7 个百分点，该次做空交易出现明显亏损。除了这次交易之外，其它做空交易没有出现过超额收益低于-5%的情景，被做空行业平均跑输行业等权组合的幅度为6.6%。

图表 21：传媒-交易泡沫度发出预警（2013.10.26\~2013.12.27）前后的超额收益

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

图表 22：非银金融-交易泡沫度发出预警（2015.2.28\~2015.6.26）前后的超额收益

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

图表 23：电力设备及新能源-交易泡沫度发出预警（2021.12.18\~2012.1.14）前后的超额收益

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

图表 24：消费者服务-交易泡沫度发出预警（2023.3.11\~2023.4.28）前后的超额收益

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

4.拥挤度在行业轮动中的应用探索

持仓拥挤度代表的是长周期的行业拥挤度，交易拥挤度代表短周期的行业拥挤度，两者的适用周期有所差别。当持仓层面非常拥挤时，板块在交易情绪层面可能相对平静，投资者持有板块筹码的心态较好，短期交投并不活跃；当交易层面非常拥挤时，板块在持仓筹码层面可能并不拥挤，因为场内资金多数是在做短期炒作，并没有长期持有筹码的耐心和信心，机构实际的总持仓比例并不高。

图表 25：持仓拥挤度与交易拥挤度的对比

	持仓拥挤度	交易拥挤度
影响周期	长周期	短周期
及时性	差，滞后约1个月	好，可每日统计
准确性	略差，仅能统计公募基金持仓，其它机构情况难以涵盖	好，可统计所有交易者的数据

资料来源：东方财富证券研究所

在之前的章节里，行业拥挤度指标对处于拥挤状态的行业，体现出一定的提示和预警能力。下面我们针对交易拥挤度继续做研究，探索其是否能够应用于行业比较和行业轮动，能否预测各行业未来的走势差异，从而构建出有效的投资策略。

（一）根据交易泡沫度排序策略

我们根据交易泡沫度的大小，对 A 股各个行业板块进行分组研究，观察

单一的泡沫度指标对板块股价的影响。

分组方法：以自然交易周为频率，对 28 个中信一级行业行业（剔除综合与综合金融）按照交易泡沫度的高低进行排序，泡沫度最高的 7 个行业为第一组，泡沫度排名 8-14的 7 个行业为第二组，以此类推，共分 4组。

回测区间：2010 年\~2022 年。

图表 26：交易泡沫度排序策略-分组单调性

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

可以看出，单从交易情绪的角度来筛选，各分组间并没有体现出明显的单调性。交易热情过于高涨的板块（第一组）确实表现不佳，2010 到 2022 年的 13 年间的累计收益率要明显低于行业等权组合的收益率。但是低泡沫度分组（第四组）的回报率更差，在所有分组中排名垫底，比高泡沫组的回报率还要低。这个结果表明，交易热情过高、泡沫度明显的行业板块固然需要谨慎对待，但交易冷清、无人关注的行业板块，从中短期的投资角度来看，可能也不是一个好的选择。最佳的选择，是交易热度适中、还没有出现交易泡沫的这类行业板块（第二组），其年化回报率达到 8.81%，在所有分组中排名第一，也显著高于行业等权组合。

（二）交易拥挤度跟动量策略联用，

动量策略是常见的一类量化投资策略，适用于多类投资品种，但容易形成追涨杀跌，过度追逐前期表现良好的品种，而忽视交易过热的风险。我们简单按照行业板块最近 28 个自然日的绝对收益率，作为动量指标，按照动量指标排序，将 28 个行业板块分成 4 组，前期动量最强的 7 个行业放入第一组，然后以此类推。在2010\~2022年的时间区间内进行回测。

图表 27：动量策略分组

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

可以看出，简单的的动量策略即可对行业轮动有一定指导意义，优选组合的年化回报率超过了行业等权组合，但超额收益还不够显著。

我们尝试将动量策略与交易泡沫度指标联用。策略构建原理是：动量策略对行业轮动是有效的，但是强动量的行业，往往随着股价向上的同时，交易情绪也逐渐从活跃走向过热，最后导致交易拥挤的风险爆发。因此尝试在动量的基础上加入对泡沫度的考察，希望能够找出动量强劲、而交易泡沫尚不明显的行业板块,对单纯的动量策略进行改进。

组合构建与回测规则：

打分指标编制规则：（1）行业动量：直接使用每个行业最近 28个自然日的累计收益率。行业板块的动量越高越好。（2）交易泡沫度：在每个自然周的周末计算一次。行业泡沫度在适中时得分最高，泡沫度数值过高或过低，都会降低该维度的得分。我们把“适中”的标准定义为泡沫值等于40。（3）将上述 2个指标等权重相加合并。

行业排序规则：根据“动量+泡沫度”指标，对各个行业板块从高到底进行排序，得分最高的 1-7 个行业进入第一组，得分排名第8-14的行业进入第二组。以此类推。

组合调仓频率：每个交易周结束后，对所有行业重新打分排序，然后在下一周的期初进行调仓。

回测区间：2010 年\~2022 年。

回测结果如下。

图表 28：“动量+泡沫度”策略分组

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

我们发现，将“动量+泡沫度”联合使用的策略，体现出更加有效的行业筛选结果，具有“强动量+合理泡沫度”特征的优选组合，在 2010\~2022 这 13 年间的复合回报率达到 15.06%，大大超过了单纯的高动量策略的回报率；在下跌行情中的最大回撤也控制的更好。“强动量+合理泡沫度”的策略在长周期是有效的，能够跑赢等权行业组合。而“弱动量+异常泡沫度”的组合则需要回避，具有该特征的行业板块，要么是前期经过了较大幅度上涨、交易热情高涨（所以才会具有高泡沫度特征），而在当前时点面临着上涨乏力、泡沫即将破裂的风险（所以才会具有弱动量特征）；要么是近期板块股价表现持续低迷（弱动量）、交易也很清淡（低泡沫度），这类行业如无基本面或政策面的反转，短期内也很难逆袭。

图表 29：不同市场阶段表现：动量策略 VS“动量+泡沫度”策略

上涨阶段	强动量策略-回报率	“强动量+合理泡沫度”策略-回报率	下跌阶段	强动量策略-回报率	“强动量+合理泡沫度”策略-回报率
2013.1.5~2015.6.12	418.39%	412.04%	2015.6.13~2016.5.13	-59.55%	-50%
2016.5.14~2017.11. 10	41.12%	44.93%	2017.11. 11~2018.10. 19	-34.29%	-31.94%
2019.1.5~2021.1.8	112.58%	132. 65%	2022.1.8~2022.12.30	-17.29%	-9.84%

资料来源：Choice 指数数据浏览器，东方财富证券研究所。

图表 30：“强动量+合理泡沫度”策略表现

资料来源：Choice 指数数据浏览器，东方财富证券研究所

图表 31：“弱动量+异常泡沫度”策略分组

资料来源：Choice指数数据浏览器，东方财富证券研究所

5.总结与展望

（1）行业拥挤度对 A 股的行业板块走势有着相当大的影响。其中持仓拥挤度主要影响板块的中长期走势，交易拥挤度主要影响板块的短期走势。持仓拥挤的情况在历史上出现的次数相对较少，交易拥挤的情况出现次数相对较多一些。

（2）使用换手率和板块浮盈比例作为 2 个基础指标，构建出“交易泡沫度”指标，并设立预警规则，进行回测。结果表明，自 2010 年以来，凡是触发了交易拥挤预警的行业，之后跑输行业等权组合的概率超过 80%。

（3）单纯依靠交易泡沫度一个指标，并不能很好的预测各个行业未来的走势差异。交易热情过高、泡沫明显的行业板块固然需要谨慎对待，但交易冷清、无人关注的行业板块，从中短期的投资角度来看，也不一定是好的选择。最佳的选择，可能是交易较为活跃、但还没有出现显著交易泡沫，这样的行业板块。

（4）将交易拥挤度指标与动量策略联用，发现该复合策略的回报率有着较好的分组单调性，且“强动量+合理泡沫度”策略组合在长周期内能够显著跑赢行业等权组合。而“弱动量+异常泡沫度”特征的组合长期收益率为负，需要回避具备该特征的行业板块。

当前 A股行业拥挤状态提示（截止 5月26 日）：

持仓拥挤度提示：食品饮料行业截止 2023Q1 的机构持仓比例为 16.78%，仍然较高。

交易拥挤度提示：传媒行业的交易泡沫度连续 10 周位于 80 以上，呈现泡沫化状态，但尚未发出预警撤退的信号。

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投资建议的评级标准：

报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后3到12个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的3到12个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以标普500指数为基准。

股票评级

买入：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅15%以上；

增持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于5%～15%之间；

中性：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-5%～5%之间；

减持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-15%～-5%之间；

卖出：相对同期相关证券市场代表性指数跌幅15%以上。

行业评级

强于大市：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%以上；

中性：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～10%之间；

弱于大市：相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上。

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