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金融工程研究 2021 年2 月19 日 量化策略 行业轮动系列（1 ）：如何从微观结构探析行业轮动信息 行业走势分化是常态，通过轮动捕捉结构化行情收益 个股 长期以来，A 股市场内不同行业的走势具有很大的差异性，不少行业在 某些阶段往往走出异于整体市场的独立行情。同时，不同时期强势行业 分析员 胡骥聪 迥异，很少有行业保持长时期强势，更多呈现出一定轮动现象。因此， SAC 执证编号：S0080521010007 有效的行业轮动模型对于能否捕捉到行业分化带来的结构化行情收益至 jicong.hu@ 关重要。 分析员 刘均伟 多维度探索有效行业轮动信息 SAC 执证编号：S0080520120002 财务基本面信息：营运效率边际改善的行业更受市场认可。表征营运效 SFC CE Ref：BQR365 率边际改善程度的资产周转率变动指标、产能利用率提升指标均具有不 junwei.liu@ 错的行业截面预测能力；同时，资产负债率边际提升的行业未来市场走 分析员 王汉锋，CFA 势往往也更好。财务基本面类型指标特征为预测能力尚可，换手较低。 SAC 执证编号：S0080513080002 三个细分指标IC 均值在5%左右，换手率整体在双边50%上下。 SFC CE Ref：AND454 hanfeng.wang@ 分析师行为信息：预期边际变化与关注度均有效。分析师行为数据具有 更为前瞻性的行业预测能力。分析师一致预期 EPS 的上调，以及分析师 群体的高关注热度，均能一定程度表征行业的高景气度。一致预期 EPS 变化率指标具有高达8.2%的IC 均值与0.42 的ICIR。分析师行为类型指 标特征为预测能力强，换手率尚可。两个细分指标IC 均值均在7%以上， 换手率整体在双边60%到70%左右。 动量信息：微观结构中蕴含着更稳定的动量信息。传统动量在行业轮动 上的信息稳定性较差。利用行业内成分股结构分化特征对动量指标进行 改进，构造出预测信息更为稳定的龙头领先程度指标与分化度调整动量 指标。动量类型指标特征为预测能力较弱，换手率很高。两个细分指标 IC 均值都在4%左右，而换手率均在双边150%以上。 相关研究报告 综合指标轮动效果卓越且稳定 • 量化策略 | 量化择时系列（1 ）：金融工程视角下的 技术择时艺术 (2021.01.21) 采用大类内部细分指标等权的方式分别构建财务基本面、分析师行为、 动量三大类指标；并按一定权重将三大类指标加总成最终综合轮动指标。 • 量化策略 | 量化多因子系列（1 ）：QQC 综合质量因 子与指数增强应用 (2021.01.14) 综合指标截面预测能力优秀，2010 年1 月至2021 年1 月期间，IC 均值 高达12.15%，ICIR 为0.52 。按该指标构建的多头组合年化收益16.0%， 夏普比率 0.70 ，最大回撤50.9% ，月