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中觀因子的變化蘊(yùn)含豐富的信息
　　中觀因子可以反映行業(yè)上下游的供需關(guān)系、價(jià)量情況，為行業(yè)景氣變化提供預(yù)測(cè)。而普遍的行業(yè)景氣提升也預(yù)示著市場(chǎng)環(huán)境向好，基于中觀因子變化的大盤擇時(shí)策略進(jìn)一步展示中觀因子的有效性。在本篇報(bào)告中，我們通過對(duì)以往的中觀因子進(jìn)行分類與刪減，降低共線性對(duì)模型的影響，同時(shí)放棄了lasso等特設(shè)稀疏性方法對(duì)模型的改造，直面高維數(shù)據(jù)影響。
　　滾動(dòng)窗口回歸可使策略收益更上層樓
　　滾動(dòng)窗口的動(dòng)態(tài)模型在參數(shù)的計(jì)算上可以不斷納入各項(xiàng)指標(biāo)最新數(shù)據(jù)，這可以使模型的表現(xiàn)獲得質(zhì)的提升，動(dòng)態(tài)模型的表現(xiàn)明顯強(qiáng)于靜態(tài)模型，尤其在2020年以來新冠疫情爆發(fā)，經(jīng)濟(jì)形勢(shì)急速變化的背景下，以往數(shù)據(jù)得到的靜態(tài)模型逐漸不能滿足需要。而在疫情爆發(fā)9個(gè)月后，動(dòng)態(tài)的滾動(dòng)窗口回歸模型逐漸適應(yīng)新形勢(shì)，與靜態(tài)模型的差距越來越大。我們使用了滾動(dòng)窗口的方式對(duì)行業(yè)景氣驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行了動(dòng)態(tài)改進(jìn)，以期模型能夠納入兼容最新數(shù)據(jù)，最終使模型的預(yù)測(cè)效果獲得顯著提升。相對(duì)于行業(yè)平均收益，根據(jù)模型推薦選取的前五大行業(yè)，其年化超額收益高達(dá)16.90%，信息比率達(dá)1.54，月度勝率達(dá)65%。
　　行業(yè)驅(qū)動(dòng)因素拆解：以食品飲料行業(yè)為例
　　我們可以通過更加深入的觀察回歸的參數(shù)了解到各因素對(duì)回歸結(jié)果的影響力。以食品飲料行業(yè)為例。從宏觀角度來看，當(dāng)前食品飲料行業(yè)受M2同比增速、各項(xiàng)貸款余額等貨幣與信貸指標(biāo)對(duì)食品飲料行業(yè)影響較大。貨幣政策的放松、尤其是M2增速的提高對(duì)該行業(yè)的增長(zhǎng)有著顯著的推動(dòng)作用。從行業(yè)角度分析。糖、啤酒、軟飲料、食用油的產(chǎn)量是近期影響力較大的行業(yè)因素。綜合來看，該行業(yè)當(dāng)前的景氣情況主要受宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)影響。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　本模型采用量化方法通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、建模和測(cè)算完成，結(jié)論在極端市場(chǎng)環(huán)境變化中有失效的風(fēng)險(xiǎn)。