中国第二产业景气轮动策略

本文研究导读中观数据中有一类重要的结构化数据——国民经济数据。国家统计局以《国民经济行业分（G/T454—》为基础按第二产业行业大类，月度披露各行业中观数据。第二产业以制造业为主直接贡献了全国约%的G与第一第三产业的发展紧密相关，既是国家产业政策大力支持的方向，也是二级市场的投资热点。中观指标主要包括行业运营数据、行业财报数据、亏损企业数据等。国民经济数据具有权威性、易得性、结构化、含义明确的优点。对国民经济数据进行合理处理，我们可以得到一组能够刻画中国第二产业景气度的中观指标体系。图表：基于国民经济数据的中国第二产中观指标体系资料来源Win，作为中观行业景气系列的第五篇报告，本文将聚焦国民经济数据，对第二产业行业进行景气度评分择优配置景气度较高的行业构“中国第二产业景气轮动策略策略选用底层资产是万得根据“证监会行业分类指引”建立的A股行业指数，而“证监会行业分类指引”与《国民经济行业分类》一一对应。其中，中观指标数据齐全的行业共有8个：图表：证监会行业分类国民经济行业类对应关系统计局口径行业证监会行业指数Wid代码统计局口径行业证监会行业指数Wid代码农副食品加工业农副食品加工31WI金属制品业金属制品33WI食品制造业食品制造31WI通用设备制造业通用设备33WI酒、饮料和精制茶制造业饮料和精制茶制造31WI专用设备制造业专用设备33WI纺织业纺织31WI汽车制造业汽车制造33WI纺织服装、服饰业纺织服装服饰31WI铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业运输设备制造33WI皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业皮革制鞋31WI电气机械及器材制造业电气机械和器材制造33WI木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业木材加工31WI计算机、通信和其他电子设备制造业计算机通信和电子设备33WI家具制造业家具制造31WI仪器仪表制造业仪器仪表33WI造纸及纸制品业造纸和纸制品31WI其他制造业其他制造业33WI印刷业和记录媒介的复制印刷和媒介32WI煤炭开采和洗选业煤炭开采和洗选34WI文教、工美、体育和娱乐用品制造业文体用品32WI石油和天然气开采业石油天然气开采34WI石油、煤炭及其他燃料加工业石油炼焦和核燃料32WI黑色金属矿采选业黑色金属矿采选34WI化学原料及化学制品制造业化学原料和化学制品32WI有色金属矿采选业有色金属矿采选34WI医药制造业医药制造32WI开采专业及辅助性活动开采辅助活动34WI化学纤维制造业化纤制造32WI电力、热力的生产和供应业电热生产供应34WI橡胶和塑料制品业橡胶塑料32WI燃气生产和供应业燃气生产供应35WI非金属矿物制品业非金属32WI水的生产和供应业水生产供应35WI黑色金属冶炼及压延加工业黑色金属32WI废弃资源综合利用业废弃资源综合利用38WI有色金属冶炼及压延加工业有色金属32WI非金属矿采选业非金属矿采选39WIWin，在这8个行业我们需要剔除一部分相“不重要的行业这些行业的年增加值占比通常较低，市值通常较小，对中国第二产业的贡献较低。而且，除了像石油和天然气开采等国家垄断行业之外，这些行业的成分股数量通常也较少，而中观指标主要用于刻画行业整体状况，个别成分股的景气状况难免会与行业整体状况有较大出入。对此，我们综合考虑年增加值占比、市值、成分股数量等三个维度，进一步剔除了8个相对“不重要”的业最终使用0个证监会行业作为策略的底层资产其中年增加值占比根据最新可获的0年全国投入产出表计算市值采用--3-06-22--30三个时点的平均市值成分股采用-6-20-0---0三个时点的平均成分股数量。被剔除的行业在下表中用蓝色进行标记。图表：证监会行业市值、成分股、增加占比情况证监会行业成分股平均排名平均市值（亿元排名年增加值占排名综合得分木材加工85 .5E+107 .0%7 .0非金属矿采选28 .8E+098 .3%3 .0印刷和媒介2 .6E+106 .9%0 .7其他制造业7 .0E+112 .3%7 .0黑色金属矿采选67 .0E+104 .1%5 .0水生产供应1 .3E+110 .6%4 .7皮革制鞋3 .0E+113 .0%9 .7开采辅助活动9 .2E+117 .2%8 .3废弃资源综合利用.3E+10.6%.7文体用品.3E+11.1%.3燃气生产供应.3E+11.6%.7家具制造.5E+11.7%.3化纤制造.8E+11.4%.3有色金属矿采选.1E+11.8%.3石油炼焦和核燃料.5E+11.2%.0造纸和纸制品.6E+11.3%.7仪器仪表.2E+11.8%.7纺织.9E+11.2%.3纺织服装服饰.7E+11.4%.3石油天然气开采7.7E+129.2%.3运输设备制造.2E+12.0%.0煤炭开采和洗选.0E+12.8%.3食品制造.3E+12.7%.0黑色金属.0E+11.0%5.7橡胶塑料9.5E+11.8%.7饮料和精制茶制造.0E+123.9%.3金属制品.7E+11.1%7.7农副食品加工.1E+12.0%8.7有色金属.3E+12.8%.7通用设备46.0E+12.0%9.0医药制造45.8E+124.7%.33专用设备83.6E+125.1%.33电热生产供应.0E+128.0%2.00汽车制造67.7E+127.7%6.67非金属38.7E+12.4%1.33电气机械和器材制造94.6E+122.9%.33化学原料和化学制品22.2E+126.9%3.67计算机通信和电子设备31.0E+121.3%4.00Win，本文主要包括四部分：第一部分将介绍数据处理方法、因子计算步骤；第二部分将介绍信号生成逻辑，并对各信号开展行业多空测试；第三部分综合信号测试结果和相关性分析结果，对信号进行优选和复合，对行业进行景气度评分，开展月频行业轮动；第四部分考虑到行业轮动策略落地的难题，将构建组合优化器，在宽基指数上落地行业轮动策略。基于国民经济数据的中观指标体系构建本节从自上而下的视角出发，通过对国民经济数据进行适当处理，构建了一套具有行业逻辑的中观指标体系，包括行业运营、行业财报、亏损企业等三个维度：图表：基于国民经济数据的中观指标基信息指标类型指标名称指标计算方法数据缺失状况延迟发布状况基于行业逻辑的看多信号行业运营行业财报PPIPPI利润分工业增加值名义工业增加出口交货值固定资产投资完成营业收入利润总额无需合需要合无需合需要合无需合无需合无需合无需合成无无1月无发布1月无发布1月无发布1月无发布1月无发布1月无发布延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月同比增速大于/同比增速的环比差分大于0同比增速大于/同比增速的环比差分大于0同比增速大于/同比增速的环比差分大于0同比增速大于/同比增速的环比差分大于0同比增速大于/同比增速的环比差分大于0同比增速大于/同比增速的环比差分大于0同比增速大于/同比增速的环比差分大于0同比增速大于/同比增速的环比差分大于0亏损企业毛利率存货周转率资产负债率净资产利润库存周期亏损企业单位数亏损企业亏损总亏损企业平均亏损额亏损企业单位比例需要合需要合需要合需要合需要合无需合无需合需要合需要合成1月无发布1月无发布1月无发布1月无发布根据组成指标确定1月无发布1月无发布1月无发布1月无发布延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月延迟1个月同比差分大于0同比差分大于0同比差分小于0同比差分大于0主动补库存被动去库存同比增速小于/同比增速的环比差分小于0同比增速小于/同比增速的环比差分小于0同比增速小于/同比增速的环比差分小于0同比差分小于0注：表格最后一列用斜杠隔开的两个信号是独立的两个信号Win，行业运营数据行业的工业品出厂价格指（反映了一定时期内该行业产成品出厂价格总水平的变化趋势，包括工业企业出售给本企业以外所有单位的各种产品和直接销售给居民用于生活消费的产品I越高表明产成品的供需格局越好行业越有可能高景气虽然Wnd直接提供了同比口径的行业I数据，但为了得到趋势更为平滑的数据，我们这样处理：下载环比口径的行业I数据；环比口径的行业I数据加上1，累乘，转换为总量口径数据；注意到总量口径数据从3年7月开始才有数据而同比口径数据起始日期更早是下载同比口径的行业I数据，向前延长总量口径数据；对总量口径数据进行移动3个月平滑后，转成同比增速。I利润分配I只衡量了行业产成品出厂价格没有考虑原材料成本对行业景气状况的影响除开采业及辅助性活动、燃气的生产和供应业、电力热力的生产和供应业、水的生产和供应业和废弃资源综合利用业等具有国家垄断性质、利润率长期保持稳定合理水平的行业以外，其余行业可以大致梳理出如下图所示的上下游关系。每个行业的I同比增速减去其上游行业的I同比增速，就能够得知整个中国第二产业的利润分配格局。当然，现实生活中行业之间并非简单的“产业链”关系而是复杂的“产业网”关系，我们在获取各行业的利润分配信息时采用简化处理：计算上游5个行业的I同比增速的均值，作为中游行业的成本；各中游行业自身的I同比增速减去该成本，就得到了各中游行业的I利润分配；计算中游4个行业的I同比增速的均值作为下游行业的成本各下游行业自身的I同比增速减去该成本，就得到了各下游行业的I利润分配；上游5个行业和具有国家垄断性质的5个行业，直接使用I同比增速。图表：中国第二产业上下游关系资料来源Win，以电气机械及器材制造业为例，我们发现I同比增速和I利润分配的走势存在较大差异自0年年中以来新能源政策的利好带动了电气机械及器材制造业的I同比增速上行而与此同时上游原材料涨价却导致了I利润分配快速下行随着1年下半年原材料价格增速见顶，I利润分配又重拾升势，尽管电气机械及器材制造业的I同增速有所放缓。图表：PI同比增速和I利润分配对：以电气机械及器材制造业为例PP分配电气机械及器材制造业:当月同比 PP:电气机械及器材制造业当月同比0%0%1%2%3%01030109020302001030109020302090303030904030409050305090603060907030709080308090903090900030009010301090203资料来源Win，工业增加值行业的工业增加值等于行业中规模以上工业企业在生产过程中新增加的价值。工业增加值剔除了价格因素，是一个不变价指标，与经济总量密切相关，并且与产成品是否已出售无关。因此，工业增加值反映了企业生产活动强度。工业增加值越高，表明企业生产强度越高行业越有可能高景气此外规模以上的门槛是年度主营业务收入0万元A股上市公司基本上都能满足，因此从口径上来说工业增加值对行业轮动也具有指示意义。为了得到趋势更为平滑的数据，严谨的处理方法类似于I的做法——对工业增加值的对数值进行平滑后，再计算同比增速。不过，国家统计局并未披露工业增加值分行业绝对数值，只公布了以分行业同比增速。因此，我们只能退而求其次，直接对分行业同比增速数据进行平滑，具体处理步骤如下：每年的3月至2月下载当月同比口径的分行业工业增加值数据每年的2月下载累计同比口径的分行业工业增加值数据；注意到每年的1月份没有数据披露，1月的缺失值使用2月的累计同比数据填充；对该序列进行移动3个月平滑后，再将1月的数据还原为缺失值。名义工业增加值如前文所述，工业增加值是不变价变量，只刻画了“量”的维度，而市场参与者在做决策时，也看重“价”的维度——产成品量价齐升通常是行业最景气的时候。对此，我们可以基于工业增加值和I计算名义工业增加值。设工业增加值为，I为Q，则名义增加值N×Q，但是我们只有P的同比增速而法获得P的绝对数值，因此为了计算N的同比增速，需要利用二阶小量可忽略的性质，行以下近似推导：𝑁𝑡) 𝑃𝑡)𝑄𝑡)𝑁𝑡−12)−1=𝑃𝑡−12)𝑄𝑡−12)−1𝑃𝑡)𝑄𝑡)−𝑃𝑡)−𝑃𝑡−12)𝑄𝑡)−𝑄𝑡−12)]≈ 𝑃𝑡−12)𝑄𝑡−12) −1𝑃𝑡−12)𝑄𝑡)+𝑃𝑡)𝑄𝑡−12)−𝑃𝑡−12)𝑄𝑡−12)= 𝑃𝑡−12)𝑄𝑡−12) −1𝑃𝑡) 𝑄𝑡)=[𝑃𝑡−12)−1]+[𝑄𝑡−12)−1]所以，名义工业增加值同比增速近似等于工业增加值同比增速与I同比增速之和出口交货值“走出去”是中国制造业的长期目标。在实践“走出去”的过程中，外需已逐渐成为影响行业景气度的重要变量之一。我们使用出口交货值来衡量外需的强弱，其处理步骤如下：每年的3月至2月下载各行业当月值口径的出口交货值数据每年的2月下载累计值口径的出口交货值序列；注意到每年的1月和2月没有当月值口径的数据披露，将2月累计值口径的数据平给1月和2月；对该序列进行移动3个月平滑后，转成同比增速，再将1月的数据还原为缺失值。固定资产投资完成额前文介绍的指标主要衡量的是行业内企业运营的结果，而固定资产投资完成额主要刻画的是企业扩产的意愿。其处理步骤如下：7年2月之前，下载各行业累计值口径的固定资产投资完成额；8年1月起累计值口径的数据停更改为下载累计同比口径的固定资产投资完成额用同比口径数延长累计值口径序列；通过年内累减的方式，如3月减2月，得到每年3月至2月的当月值口径数据；注意到每年的1月和2月没有当月值口径的数据披露，将2月累计值口径的数据平给1月和2月；对该序列进行移动3个月平滑后，转成同比增速，再将1月的数据还原为缺失值。行业财报数据除1月以外，国家统计局每个月都会发布各行业规模以上工业企业经济效益数据，包括业财报数据和亏损企业数据行业财报数据包括营业收（早期是主营业务收入营业本（早期是主营业务成本、利润总额三大期间费用、产成品存货、应收账款流动资平均余额、资产总计、负债合计等。通过优选，我们计算了营业收入和利润总额的同比增速，同时还计算了毛利率、存货周转率、资产负债率、净资产利润率等复合指标。数据处理和指标计算步骤如下：营业收入和营业成本发生过口径变换我们采用一元线性回归的方法将口径变换前的序列进行拼接，如下图所示：图表：各行业营业收入（成本）和主营务收入（成本）的序列拼接方法资料来源：考虑到营业收入营业成本和利润总额是累计值口径的数据这里仿照固定资产投资完成额的做法通过年内累减的方式如3月减2月得到每年3月至2月的当月值口径数据，再将2月累计值口径的数据平分给1月和2月。对于产成品存货、资产总计和负债合计等存量数据，直接用线性插值来填充1月的缺失值；营业收入营业成本利润总额产成品存货资产总计负债合计都进行移动3个平滑后就可以计算复合指标其中成本基础存货周转率侧重流动性评价收入基础存货周转率侧重获利能力评价：毛利率-营业成本营业收入存货周转率（成本基础）营业成本产成品存存货周转率（收入基础）营业收入产成品存资产负债率负债合计资产总计净资产利润率利润总额资产总计负债合计)最后将营业收入和利润总额转成同比口径；所有指标1月的数据均还原为缺失值。库存周期基于财报数据，我们还可以衍生出基本面研究中的一个重要概念——库存周期：当行业处于景气恢复状态时，市场对产成品的需求提升，企业的营业收入开始回升，但还未来得及产能扩张，于是产成品供不应求，存货下降，对应下图中的“被动去库存”象限；当行业处于高景气状态时，企业不断扩产进行补货，来应对持续旺盛的需求，此时营业收入和产成品存货均上升，对应下图中的“主动补库存”象限；当行业处于景气回落状态时，市场对产成品的需求下降，企业的营业收入开始下降，但还未来得及产能退出，于是产成品供大于求，存货上升，对应下图中的“被动补库存”象限；当行业处于低景气状态时，企业主动缩产处理存货，来应对持续萎靡的需求，此时营业收入和产成品存货均下降，对应下图中的“主动去库存”象限。从行业景气度视角来说，行业在被动去库存或主动补库存阶段可能存在配置机会。前文提到营业收入和产成品存货的上升和下降，我们将用指标同比增速的正负性来判断。除了使用营业收入，名义工业增加值跟营业收入在口径上比较相似，都是刻画产成品市场需求的指标。下图对比了电气机械及器材制造业名义工业增加值和营业收入同比增速的走势，发现两者的中长期走势比较相似，不过在细节上仍存在差异。后文将以行业轮动策略的实证效果为评价依据，来最终确定库存周期使用名义工业增加值还是营业收入。图表：行业库存周期轮盘 图表：名义工业增加值和营业收入同比速对比 名义工业增加值电气机械及器材 名义工业增加值电气机械及器材制造业当月同比营业收入电气机械及器材制造业当月同比0%0%0%2%0101030109020302090303030904030409050305090603060907030709080308090903090900030009010301090203资料来源： Win，亏损企业数据亏损企业数据包括亏损企业单位数和亏损企业亏损总额。除了可以计算两者的同比增速以外，两者相除能够得到亏损企业平均亏损额；此外，配合规模以上企业单位数，我们还可以计算出亏损企业比例。上述指标数值越大，表明行业景气状况越糟糕。数据处理和指标计算步骤如下：下载总量口径的亏损企业单位数、亏损企业亏损总额、企业单位数等指标；采用线性插值的方法，填补2月的缺失值，然后进行移动3个月平滑；用亏损企业亏损总额除以亏损企业单位数计算亏损企业平均亏损额用亏损企业单位除以企业单位数计算亏损企业比例；计算亏损企业单位数和亏损企业亏损总额的同比增速；所有指标1月的数据均还原为缺失值。上述所有指标均存在延迟1个月发布的问题，因此在判断是否看多时，当月末只能使用上月的数值。此外，如果遇到1月份数据不发布、对应2月末无法判断多空的问题，我们沿用1月末根据2月数据计算的信号。单信号测试与复合信号构建单信号测试上一部分介绍了各中观指标的行业逻辑和计算方法。本部分将继续测试各中观指标在行业轮动中的有效性：首先根据单个指标的多空信号分别构建多头组合和空头组合具体来说在每月最后一天用目标指标发出看多信号的行业构建多头组合用目标指标发出看空信号的业构建空头组合组合内的行业等权配置如果全部行业都发出看多或看空信号对空头或多头组合内没有行业，则空仓。然后分别对多头组合和空头组合开展回测评价多头组合的长期业绩是否显著优于空头组合若答案是肯定的表明该信号在截面上对行业有区分度回测区间为2126月0日至2年9月0日，次月第一个交易日完成调仓，暂不考虑手续费。测试结果显示，在0组单信号中，共有7组单信号在截面上对行业有显著的区分度，按多头组合夏普比率从高到低排序依次是：名义工业增加值基础库存周期、净资产利润率同比变化、名义工业增加值同比增速变化、亏损企业单位数同比增速变化、利润总额同比增速I利润分配同比增速毛利率同比变化收入基础存货周转率同比变化成本基础存货周转率同比变化、亏损企业平均亏损额同比增速、亏损企业亏损总额同比增速、资产负债率同比变化固定资产投资完成额同比增速变化I同比增速I同比增速变化利润分配同比增速变化、名义工业增加值同比增速。图表：中观指标单信号测试结果汇总编号 指标 信号 信号简称 年化收益 夏普比率 最大回撤行业等权组合 .% .41 5.%1PPI多：同比增速大于0PPI同比增速.% .498.%空：同比增速小于06.5% .268.%2PPI多：同比增速的环比差分大于0PPI同比增速变化.% .481.%空：同比增速的环比差分小于0.2% .329.%3PPI利润分配多：同比增速大于0PPI利润分配同比增速.% .583.%空：同比增速小于03.1% .121.%4PPI利润分配多：同比增速的环比差分大于0PPI利润分配同比增速变化.% .474.%空：同比增速的环比差分小于06.6% .251.%5工业增加值多：同比增速大于0工业增加值同比增速9.8% .386.%空：同比增速小于04.4% .214.%6工业增加值多：同比增速的环比差分大于0工业增加值同比增速变化9.8% .382.%空：同比增速的环比差分小于06.6% .266.%7名义工业增加值多：同比增速大于0名义工业增加值同比增速.% .464.%空：同比增速小于0.0% .126.%8名义工业增加值多：同比增速的环比差分大于0名义工业增加值同比增速变化.% .639.%空：同比增速的环比差分小于0.4% .217.%9出口交货值多：同比增速大于0出口交货值同比增速.6% .377.%空：同比增速小于0.% .502.%出口交货值多：同比增速的环比差分大于0出口交货值同比增速变化.1% .357.%空：同比增速的环比差分小于0.% .415.%固定资产投资完成额多：同比增速大于0固定资产投资完成额同比增速.4% .366.%空：同比增速小于0.1% .245.%固定资产投资完成额多：同比增速的环比差分大于0固定资产投资完成额同比增速变化.% .496.%空：同比增速的环比差分小于0.4% .294.%营业收入多：同比增速大于0营业收入同比增速.1% .352.%空：同比增速小于0.8% .194.%营业收入多：同比增速的环比差分大于0营业收入同比增速变化.9% .387.%空：同比增速的环比差分小于0.% .424.%Win，图表：中观指标单信号测试结果汇总（）编号指标信号信号简称年化收益夏普比率最大回撤等权组合1.%.415.%亏损企业亏损企业单位比例多：同比差分小于0空：同比差分大于0亏损企业单位比例同比变化.5%.7%.38.381.%5.%利润总额毛利率存货周转率成本基础存货周转率收入基础资产负债率净资产利润率库存周期营业收入库存周期名义工业增加亏损企业单位数亏损企业单位数亏损企业亏损总额亏损企业亏损总额亏损企业平均亏损额亏损企业平均亏损额

多：同比增速大于0空：同比增速小于0多：同比增速的环比差分大于0空：同比增速的环比差分小于0多：同比差分大于0空：同比差分小于0多：同比差分大于0空：同比差分小于0多：同比差分大于0空：同比差分小于0多：同比差分小于0空：同比差分大于0多：同比差分大于0空：同比差分小于0多：被动去库多：主动补库空：被动补库空：主动去库多：被动去库多：主动补库空：被动补库空：主动去库多：同比增速小于0空：同比增速大于0多：同比增速的环比差分小于0空：同比增速的环比差分大于0多：同比增速小于0空：同比增速大于0多：同比增速的环比差分小于0空：同比增速的环比差分大于0多：同比增速小于0空：同比增速大于0多：同比增速的环比差分小于0空：同比增速的环比差分大于0

利润总额同比增速利润总额同比增速变毛利率同比变化成本基础存货周转率同比变收入基础存货周转率同比变资产负债率同比变化净资产利润率同比变营业收入基础库存周名义工业增加值基础库存周期亏损企业单位数同比增速亏损企业单位数同比增速变亏损企业亏损总额同比增速亏损企业亏损总额同比增速变亏损企业平均亏损额同比增速亏损企业平均亏损额同比增速变化

5.% .59 1.%.6% .06 4.%.4% .37 6.%.5% .36 6.%.% .57 1.%.5% .22 2.%.% .55 3.%.2% .13 9.%.% .57 3.%.6% .15 0.%.% .51 3.%.1% .24 0.%.% .65 3.%.5% .25 0.%.% .41 4.%.6% .35 0.%.% .51 1.%.5% .36 5.%.9% .04 6.%.% .67 7.%.% .42 0.%.5% .33 5.%.2% .31 5.%.% .40 2.%.% .60 1.%.6% .25 6.%.% .52 6.%.7% .34 5.%.% .43 4.%.% .40 7.%.% .52 4.%.3% .32 7.%.% .42 5.%.% .41 6.%Win，进一步观察这7组信号多头组合和空头组合相对行业等权组合的净值比走势我们发现名靠后的编号7多头组合的长期超额并不显著，故剔除，留下4个优选后信号。图表：编号3信号多空组合相对行业等权组合的净值比 主动去库 主动去库存被动补库存被动去库存主动补库存.0.5.0.50206021203060020602120306031204060412050605120606061207060712080608120906091200060012010601120206资料来源Win， 空头组合多头组合图表：编号1信号多空组合相对行业等权组合的净值比 图表：编号 空头组合多头组合.0.8.6.4.2.0.8020206

.0 空头组合多头组合 空头组合多头组合.6.4.2.0.8.6020603060206030604060506060607060806090600060106020603060406050306040605060606070608060906000601060206图表：编号5信号多空组合相对行业等权组合的净值比 图表：编号5.8.6.4.2.0.8

.6 空头组合多头组合 空头组合多头组合.2.0.8.6.4 多头组合空头组合02060306040605 多头组合空头组合0206030604060506060607060806090600060106020602060306040605060606070608060906000601060206Win， Win， 空头组合多头组合图表：编号3信号多空组合相对行业等权组合的净值比 图表：编号 空头组合多头组合.8.6.4.2.0.8.6.4020206

.6 空头组合多头组合 空头组合多头组合.2.0.8.6020603060206030604060506060607060806090600060106020603060406050306040605060606070608060906000601060206 空头组合多头组合图表：编号9信号多空组合相对行业等权组合的净值比 图表：编号 空头组合多头组合.0.8.6.4.2.0.8.6020206

.8 空头组合多头组合 空头组合多头组合.4.2.0.8.6020603060206030604060506060607060806090600060106020603060406050306040605060606070608060906000601060206图表：编号8信号多空组合相对行业等权组合的净值比 图表：编号6信号多空组合相对行业等权组合的净值比.4.3.2.1.0.9.8

.4 多头组合空头组合 多头组合空头组合.2.1.0.9 多头组合空头组合02060306040605 多头组合空头组合0206030604060506060607060806090600060106020602060306040605060606070608060906000601060206Win， Win， 多头组合空头组合图表：编号0信号多空组合相对行业等权组合的净值比 图表：编号 多头组合空头组合.4.3.2.1.0.9..7.6020206

.4 空头组合多头组合 空头组合多头组合.2.1.0.9.8.7020603060206030604060506060607060806090600060106020603060406050306040605060606070608060906000601060206 空头组合多头组合图表：编号1信号多空组合相对行业等权组合的净值比 图表：编号 空头组合多头组合.4.3.2.1.0.9.8.7020206

.4 空头组合多头组合 空头组合多头组合.2.1.0.9.8020603060206030604060506060607060806090600060106020603060406050306040605060606070608060906000601060206 空头组合多头组合图表：编号4信号多空组合相对行业等权组合的净值比 图表：编号 空头组合多头组合.4.3.2.1.0.9.8.7.6020206

.3 空头组合多头组合 空头组合多头组合..7.5020603060206030604060506060607060806090600060106020603060406050306040605060606070608060906000601060206图表：构建复合信号所用的优选后信号总编号指标名称看多信号编号指标名称看多信号2PPI同比增速的环比差分大于0存货周转率收入基础同比差分大于03PPI利润分配同比增速大于0资产负债率同比差分小于08名义工业增加值同比增速的环比差分大于0净资产利润率同比差分大于0固定资产投资完成额同比增速的环比差分大于0库存周期名义工业增加值主动补库存利润总额同比增速大于0亏损企业单位数同比增速的环比差分小于0毛利率同比差分大于0亏损企业亏损总额同比增速小于0存货周转率成本基础同比差分大于0亏损企业平均亏损总额同比增速小于0资料来源：复合信号构建在合成复合信号之前我们需要评估4个优选后信号之间的共线性首先使用每个信多头组合相对行业等权组合的每日超额收益率序列作为各信号的代理变量。然后，计算各代理变量的方差膨胀系数(arinceInfatonFacto,VIF)。变量i的IF计算方法如下：以变量i为因变量以其余3个变量为自变量开展多元线性回归获取回归的，则等于/(-R)。大多数文献以IF大于0作为存在严重共线性的依据，少数谨慎的研究也有以IF大于5作为阈值。如果以F大于5作为存在严重共线性的阈值，那么根据下图中各单信号IF均小于4的计算结果可知，没有任何一个单信号与其余信号之间存在严重共线性。如果非要深究共线性的问题，考虑到成本基础存货周转率同比变化和收入基础存货周转率同比变化之间的共线性相对最强，附录部分将对此做补充测试。图表：优选后信号方差膨胀系数543210收 成 亏入 本 损基 基 企础 础 业存 存 亏货 货 损周 周 总转 转 额同同比同增库同同比同增库化增同比比增比速存速比变变速增变周变增化化速化期化速变化

亏 PPI损 PPI企 利 业 润 平 分 均 配 亏 同 损 比 额 增速

名 名 资 毛 净 亏 固PPI同义 义 产 利 资 损 定PPI同比工 工 负 率 产 企 资比增业 业 债 同 利 业 产增速增 增 率 比 润 单 投速变加 加 同 变 率 位 资变化值 值 比 化 同 数 完化同 基 变 比 同 成比 础 化 变 比 额资料来源Win，在4个优选后信号中，每触发一个看多信号记1分，复合信号满分4分。每月末选择复合信号得分最高的4个行业；若出现得分并列第四名的行业，则比较上月末复合信号；若上月末复合信号仍然相等，则都被选中。为了降低策略换手率，我们还设置了规模为1个行业的调出缓冲区。在执行上述规则后，若只有4个行业被选中，调出缓冲区生效——于最新复合信号排在第五名（含并列）的行业，如果上个月曾被选中，本月仍作配置。所有被选中的行业等权配置回测区间为2年6月0日至2年9月0日次月第一个交易日完成调仓，手续费设置为单边千二。图表：看多行业的选取规则示意资料来源Win，回测结果显示中国第二产业景气轮动策略的年化收益高达%比行业等权基准高出1.72pct；夏普比率，最大回撤-%，均优于行业等权基准；策略相对基准的净值比长期向上，并于2年9月创出新高，月度超额胜率为%。策略的月度平均单边换手率为%。图表：中国第二产业景气轮动策略净值线净值比（右轴）行业等权组合景气轮净值比（右轴）行业等权组合景气轮动组合2 .00 .5.08.56.04 .52 .00200021-1030-0031-1040-0041-1050-0051-1060-0061-1070-0071-1080-0081-1090-0091-1000-0001-1010-0011-1020-0资料来源Win，图表：中国第二产业景气轮动策略业绩现行业组合行业等权组合年化收益.%年化波动.%夏普比.40最大回5.%卡玛比.19超额胜率-中国第二产业景气轮动策略.%.%.944.%.50.%Win，行业观点的落地场景：宽基指数轮动不管是华泰金工基本面轮动系列一直采用的中信行业体系，还是本研究采用的证监会行业体系，由于部分行业没有直接对应且流动性良好的行业T，行业观点的落地一直是亟待解决的难题。目前市面上常见的落地方法包括三种：行业内选股、行业主题基金筛选、宽基指数成分股权重偏离。这三种方法的特点已在下表中进行总结。本文将提出第四种方法——宽基指数轮动。考虑到不同宽基指数在不同行业上的暴露强度不同，我们通过优化不同宽基指数的配置权重，让行业轮动策略看多的行业在宽基指数组合中的“浓度”尽可能高，从而实现行业观点的落地。这种方法的优点包括三点：)宽指数有足够多的可投资工具供选择包括场内T场外指数基金股指期货等)相比于买个股或者买主题基金，交易费用相对较低；3)虽然宽基指数的成分股无法覆盖所有行业，但从后文提出的优化器中将看到，即使部分行业未覆盖也不影响模型的运行。第三点我们放到后文再去讨论。图表：行业轮动策略落地场景方法总结方法 行业覆盖度 标的可得性 交易费用 消耗资源宽基指数轮动未覆盖也没关系宽基指数均可得手续费较低仅需要构建优化器行业内选股 所有行业均可覆盖个股均可得 手续费较低，但有印花税 需要较多投研资源支持行业主题基金筛选 部分行业无法覆盖部分行业无主题基金主动基金手续费较高 基金评价需要调研和计宽基指数成分股权重偏离部分行业无法覆盖成分股缺少部分宽基指数轮动未覆盖也没关系宽基指数均可得手续费较低仅需要构建优化器资料来源：设w是决策变量，是优化后的权重；0是基准组合权重；P是看多行业的集合行为m；N是除P以外其余行业的集合，行业数为；B是宽基指数在P和N行业上的暴露系数矩阵C是宽基指数中没有被P和N行业所覆盖的部分例如沪深0指数中大金融行业的权重较大，但是中国第二产业景气轮动策略不涉及大金融行业，所以大金融行业就被记入。我们首先来计算基准组合在各行业上的暴露：𝟎=𝟎,𝟎=𝟎𝑪然后，我们根据基准暴露设定目标暴露。对于看好的行业∈，其目标暴露增加%：𝑡𝑖)=0𝑖)+0𝑖)|,𝑖∈𝑷对于没有被行业轮动策略选中的行业∈N，其目标暴露降低%：𝑡𝑗)=0𝑗)−0𝑗)|,𝑗∈𝑵对于宽基指数中没有被行业轮动策略所覆盖的部分，由于无法给出观点，保持暴露不变：𝑡=0至此，优化器的目标函数就等于实际暴露与目标暴露之差的平方和：𝑧𝑖)=𝑩)𝑖−𝑡𝑖)2考虑到行业轮动策略每个月只选中个别行业，因此P和N的规模是非均衡的。例如，假设轮动策略从0个行业中选中4个则P和N的规模分别为4和两者对于目标函数的贡献分别是0和相差4倍为了让两者对目标函数的贡献相等就需要将看多行业()的权重乘以。将权重设置规则用数学语言表达如下：𝑣𝑖)=𝑛/𝑚,𝑖∈;𝑣𝑗)=1,𝑗∈𝑵所以，宽基指数轮动构建的优化器如下。其中，约束条件包括两部分：)权重之和为1不能做空；)对于宽基指数中没有被行业轮动策略所覆盖的部分，保持暴露不变。后者味着，即使部分行业未覆盖也不影响模型的运行，因为对于没有覆盖的部分，模型就用常数C来概括了，提升了模型对不同配置体系的适应能力。ain∑𝑣𝑘)𝑧𝑘)𝒘𝑠.𝑡.

𝑘𝑪=𝑡‖‖=10≤𝑤()≤这是一个标准的凸二次规划问题，用拉格朗日法就能求得全局最优解。不过，有一个问题还没有解决：暴露系数B和C如何计算？最简单的方法是直接使用宽基指数成分股权重所属行业信息。但这种做法在宽基指数轮动的场景中准确性可能较低，原因在于：宽基指数a和宽基指数b中属于行业i的个股不同，不妨记作个股x和个股，如果接用x在a中的权重和y在b中的权重作为暴露，就无视了x和y之间的差异；若宽基指数中没有属于行业i的个股，则用0作为暴露，那么根据优化器原理，求解到的权重依然是，没有起到做多行业i的效果；部分企业采取多元化经营战略，虽然属于行业，但可能在行业j上也有暴露。对此，本研究采用多元线性回归的方法计算暴露系数。考虑到宽基指数调仓周期普遍在半年左右，我们以过去0个交易日宽基指数的收益率为因变量，以过去0个交易日行轮动策略覆盖的全体行业指数的收益率为自变量，开展带常数项的多元线性回归。由于行业指数的收益率序列存在较严重的共