>> 開源證券-大類資產(chǎn)配置研究系列(11)：行業(yè)輪動3.0，范式、模型迭代與ETF輪動應用-241209
| 上傳日期： |
2024/12/10 |
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| 5562KB |
| 格式： |
pdf 共30頁 |
來源： |
開源證券 |
| 評級： |
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作者： |
張翔,魏建 |
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本篇報告是“行業(yè)輪動綜合解決方案系列”的第三篇報告，在該系列報告中我們將會開發(fā)最新的行業(yè)輪動模型、更新以往研究成果，并給出行業(yè)輪動應用的綜合解決方案。
行業(yè)輪動交易模式的變化與應對
行業(yè)輪動在2022年以來輪動走向極致。從賠率角度：行業(yè)分化幅度在2017~2021年期間迎來持續(xù)5年的上行趨勢，在2022年之后分化幅度逐漸減弱，目前賠率處于歷史中位水平。從勝率角度：2021年之前行業(yè)動量持續(xù)性強，而從2022年開始行業(yè)動量延續(xù)性減弱，輪動速度明顯加快。
在不同輪動頻率與顆粒度下測試表明，行業(yè)動量效應在“一級行業(yè)+雙周頻率”下表現(xiàn)最優(yōu)，適合以此展開行業(yè)輪動模型研究。
開源金工行業(yè)輪動3.0模型構(gòu)建
行業(yè)輪動體系3.0在“一級行業(yè)+雙周頻率”下，針對體系2.0中已有的交易行為、景氣度、資金流3個模型進行迭代，同時新增加籌碼結(jié)構(gòu)、宏觀驅(qū)動、技術指標3個新模型豐富了行業(yè)輪動的觀察維度。
6個模型的輪動邏輯：交易行為模型捕捉行業(yè)日內(nèi)動量+隔夜反轉(zhuǎn)效應；景氣度模型捕捉行業(yè)盈余動量效應；資金流模型捕捉主動搶籌+被動派發(fā)行為；籌碼結(jié)構(gòu)模型捕捉持倉收益+阻力支撐效應；宏觀驅(qū)動模型捕捉高頻宏觀預期在行業(yè)上的映射；技術指標模型捕捉行業(yè)成份股在趨勢、振蕩、量能指標上的交易信號。
行業(yè)輪動信號合成研究
6個模型等權重合成模型，在2022年之前表現(xiàn)穩(wěn)健，然而自2023年行業(yè)輪動加速后模型表現(xiàn)不佳。為了使行業(yè)輪動模型能夠靈活適應市場波動，我們采用最小化排名跟蹤誤差方法，動態(tài)確定各模型的合成權重，構(gòu)成行業(yè)輪動3.0模型得分。2012年以來，動態(tài)合成模型因子IC均值9.30%，年化ICIR為1.705，IC勝率61.4%；行業(yè)五分組多空年化收益25.5%，信息比率1.765。多頭組合年化收益為18.7%，相對基準年化超額13.2%，信息比率1.432；空頭組合年化收益-6.2%，相對基準負向超額12.1%，信息比率1.631。從分年度表現(xiàn)來看，行業(yè)輪動3.0信號在多頭端與空頭端表現(xiàn)均衡，且行業(yè)選擇能力顯著。
ETF行業(yè)輪動應用方案
對市場ETF產(chǎn)品進行全面梳理，并重點對行業(yè)主題ETF進行動態(tài)行業(yè)分類，大類行業(yè)ETF共有346只產(chǎn)品，覆蓋24個一級行業(yè)。采用“行業(yè)-指數(shù)-產(chǎn)品”的ETF輪動框架，將行業(yè)輪動3.0信號構(gòu)建ETF輪動組合。
2017年以來，ETF輪動組合年化絕對收益為25.5%、信息比率0.90；相對行業(yè)等權基準的超額年化收益為22.5%，超額信息比率為1.16。截至2024年11月底，ETF輪動組合絕對收益為20.0%。
風險提示：模型基于歷史數(shù)據(jù)測試，市場未來可能發(fā)生重大。組合基于歷史數(shù)據(jù)回測，并不直接構(gòu)成產(chǎn)品推薦
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