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本文以Leonard E. Baum等人提出的隱馬爾可夫模型（HMM）為理論基礎，基于歷史會重演的理論假設，在識別當前行業(yè)所處狀態(tài)的基礎上，通過計算當前行業(yè)所處狀態(tài)序列與歷史中該行業(yè)未來出現(xiàn)顯著上漲或下跌時所有狀態(tài)序列的平均相似度，以此預測當前行業(yè)未來的上漲概率，進而構建行業(yè)輪動策略。
　　隱馬爾可夫模型：隱馬爾可夫模型由初始狀態(tài)概率向量、狀態(tài)轉移矩陣和觀測概率矩陣決定。和決定狀態(tài)序列，決定觀測序列。在隱馬爾可夫模型中針對觀測變量、隱藏狀態(tài)以及兩者之間的關系可以產(chǎn)生三個典型問題：概率計算問題、學習問題、預測問題。
　　樣本內收益穩(wěn)定：2022年費后超額收益超過7%、2023年費后超額收益超過9%，最大回撤分別為3.50%、3.40%。從勝率來看，2022年勝率為66.67%，而2023年勝率更是高達91.67%，全年12個月份，只有一個月跑輸30個中信一級行業(yè)平均收益；2022年和2023年的超額收益年化波動均低于6%，表現(xiàn)不錯。
　　樣本外收益持續(xù)：從2024年前8個月的超額收益來看，費后累計超額收益為10.75%，年化超額收益為16.54%，顯著高于樣本內。樣本外最大回撤僅為2.8%，比樣本內低接近1%；同時樣本外的月盈虧比為1.91，該數(shù)據(jù)也顯著優(yōu)于樣本內。
　　樣本外Top行業(yè)實際收益排名靠前：2024年前8個月中有5個月的平均名次在前15.5名以內，其中1月以及6月的平均名次更是位于前10名。此外前8個月中第1名出現(xiàn)4次，前3名共計出現(xiàn)8次，前5名共計出現(xiàn)13次，前10名共計出現(xiàn)20次，前15名則共計出現(xiàn)28次，相對于總樣本數(shù)量占比58%，接近五分之三。
　　2024年9月份Top行業(yè)：基于隱馬爾可夫算法行業(yè)輪動模型所選擇的Top行業(yè)為石油石化、煤炭、家電、非銀行金融、通信以及綜合金融等六個行業(yè)。
　　風險提示：報告中所涉及測算均基于歷史數(shù)據(jù)，未來市場可能發(fā)生變化，歷史會驚人相似，但并不會簡單重復；由于金融市場數(shù)據(jù)不一定完全服從正態(tài)分布，可能影響隱馬爾可夫模型的準確性，進而對當前行業(yè)所處狀態(tài)做出誤判，不利于模型對行業(yè)未來上漲概率進行預測，最終影響行業(yè)輪動模型效果。