资产配置月报：十月配置视点能源板块当下的配置价值几何

目录十月配置视点：能源板块当下的配置价值几何？ 3中证能源超额收益源于估值与分红 3能源板块资本开支上升，预期营收下行 4中宏观预示Q3增速或将下滑 5估值合理，煤炭ROE处于高位 6小结 8大类资产量化观点 9权益：景气度出现跳升，节后望迎来反弹 102.2利率：10月利率或上行7BP至2.75% 13黄金：美国财政与债务问题凸显，短期或迎反弹 15地产：供给侧再度趋弱，整体压力继续攀升 17市场风格量化观点 20价值成长：价值或继续占优 20大小市值：小盘相对关注度继续下降 22行业配置量化观点 24行业推荐：胜率与赔率 25行业推荐：出清反转策略 27行业推荐：宏观驱动戴维斯双击策略 30风险提示 31插图目录 32表格目录 33十月配置视点：能源板块当下的配置价值几何？中证能源指数（000928.SH）涵盖了中证800指数内部的能源板块上市公司，以石油石化和煤炭行业为主，自2020年以来的超额收益显著。其全收益指数自2019年12月31日起截至2023年9月28日，绝对收益达87.2%，而同期万得全A涨幅仅10.0%，中证能源相对于市场的超额收益十分显著。图1：中证能源全收益与万得全A走势 10

1.81.61.41.210.80.6 中证能源全收益/万全A(右轴) 中证能源全收益 万得全A资料来源：wind，中证能源指数超额收益显著的原因在于估值和分红维度有明显收益贡献。股票收益来自于4部分：盈利贡献（净资产的增长，估值贡献（PB的变化，分红贡献，以及股本变动贡献（增发配股导致股本稀释进而负贡献，回购注销正贡献。参考民生金工《估值的驱动逻辑与波动捕捉》的方法，我们对中证能源指数进行简单的对数收益拆解，发现指数自2020年以来，估值端贡献了较为明显的正收益，说明指数估值在持续提升；其次，能源板块持续稳定的分红也为指数带来了较为丰厚的回报。估值的提升与稳定的分红支撑了中证能源指数自2020年以来的超额收益。图2：中证能源指数收益拆解（对数收益） 10-1-2累计对数收益 估值贡献 盈利贡分红贡献 股本变动贡献资料来源：wind，能源板块今年以来资本开支小幅上升，预期营收自2022年Q3高点后逐渐下行。利用整体法计算中信一级行业石油石化和煤炭行业的资本开支和预期营收，将行业资本开支和未来12个月一致预期营收分别除以行业总资产，消除行业成分股数量变化带来的影响。自2015年供给侧改革起截止到2018年，能源行业资本开支下降明显，煤炭行业资本开支长期近年来持续保持在低位。2023年以来石油石化和煤炭资本开支有小幅上升。预期营收维度，石油石化和煤炭的一致20202022Q32022Q3图3：能源板块资本开支占总资产比例 图4：能源板块一致预期营收占总资产比例 20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%石油石化 煤炭

200.0%150.0%100.0%2010/1/292011/1/292010/1/292011/1/292012/1/292013/1/292014/1/292015/1/292016/1/292017/1/292018/1/292019/1/292020/1/292021/1/292022/1/292023/1/29

石油石化 煤炭资料来源：wind， 资料来源：wind，从资本开支和未来预期的角度，支出上升但营收下滑，以石油石化和煤炭为代表的能源板块短期利润或许将面临一定的压力。中宏观预示Q3动力块煤坑口价领先煤炭行业景气度。将动力块煤坑口价填充为日频数据，取20日移动平均后在每月末观察价格的同比变化，再对同比变化取3个月移动平均处理为季频数据，从而与季频的归母净利润TTM同比对应。发现该数据相较于煤炭行业归母净利润TTM同比有4个月的领先期，即2023年2月的同比数据领先Q2财报景气度。动力块煤坑口价同比持续向下，煤炭Q3归母净利润TTM同比或将下滑。根据4个月的领先期测算，预测煤炭Q3财报景气度需要观察2023年5月的动力块煤坑口价同比，该数据有下行趋势，煤炭Q3净利润TTM同比增速或将下滑。比增速 图5：动力块煤坑口价数据(周频) 图6：动力块煤坑口价同比与煤炭归母净利润TTM比增速 2500200010002006/2/202007/2/202006/2/202007/2/202008/2/202009/2/202010/2/202011/2/202012/2/202013/2/202014/2/202015/2/202016/2/202017/2/202018/2/202019/2/202020/2/202021/2/202022/2/202023/2/20

300.0%200.0%100.0%2008/11/12009/10/12008/11/12009/10/12010/9/12011/8/12012/7/12013/6/12014/5/12015/4/12016/3/12017/2/12018/1/12018/12/12019/11/12020/10/12021/9/12022/8/12023/7/1动力块煤坑口价:陕西榆林

动力块煤坑口价:陕西榆林(MA20同比)煤炭归母净利润TTM同比(中位数)资料来源：wind， 资料来源：wind，。注：煤炭行业归母净利润TTM同比已左移4个月。PPI(全部工业品)月度环比领先石油石化行业景气度。石油石化季度的净利润TTM同比包含了该季度3个月的净利润信息，需要先将PPI月度环比取3个月移动平均处理为季频数据。发现该数据相较于石油石化行业归母净利润TTM同比有520231Q2PPI(全部工业品)月度环比为负，石油石化Q3归母净利润TTM同比或将下滑。根据5个月的领先期测算，预测石油石化Q3财报景气度需要观察2023年4月的PPI月度环比，该数据为负，且相对于1月的PPI月度环比有进一步下行，石油石化Q3净利润TTM同比增速相对于Q2数据或将下滑。图7：PPI(全部工业品)月度环比与石油石化归母净利润TTM同比增速 10-0.5-1.5-2.52008/10/12009/5/12008/10/12009/5/12009/12/12010/7/12011/2/12011/9/12012/4/12012/11/12013/6/12014/1/12014/8/12015/3/12015/10/12016/5/12016/12/12017/7/12018/2/12018/9/12019/4/12019/11/12020/6/12021/1/12021/8/12022/3/12022/10/12023/5/1PPI_全部工业品_环比MA3(%) 石油石化归母净利润TTM同比(中位数)资料来源：wind，。注：石油石化行业归母净利润TTM同比已左移5个月。ROE石油石化和煤炭当下估值合理，煤炭ROE仍处于高位。截至2023年9月28日，石油石化和煤炭最新估值分别为1.25XPB和1.40XPB，从历史数据看估ROE_TTM11.422.2%，随相较于前期高点有所下降，但仍处于高位。图8：石油石化和煤炭的PB估值 图9：石油石化和煤炭的ROE_TTM 4.003.002.001.002010/1/292011/1/292012/1/292010/1/292011/1/292012/1/292013/1/292014/1/292015/1/292016/1/292017/1/292018/1/292019/1/292020/1/292021/1/292022/1/292023/1/29

30.0%25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%2010/1/292011/1/292010/1/292011/1/292012/1/292013/1/292014/1/292015/1/292016/1/292017/1/292018/1/292019/1/292020/1/292021/1/292022/1/292023/1/29-5.0%石油石化 煤炭 石油石化 煤炭资料来源：wind， 资料来源：wind，能源板块的估值仍处于中枢附近，长期有一定的配置价值。民生金工在《估值的驱动逻辑与波动捕捉》报告中详细阐述了剩余收益估值模型，讨论了估值PB与未来ROE之间的关系，我们利用报告中的以下公式测算石油石化和煤炭的理论估值，发现当前估值仍处于理论估值中枢附近。图10：两阶段剩余收益估值模型 资料来源：对于煤炭，考虑到煤炭资源的可采年限，我们假设行业持续经营40年，假设未来5年的ROE保持在15%，此后35年的ROE维持在8-12%之间，考虑到高分红因素，净资产增长恒定设置为5%。指标中国神华陕西煤业平煤股份潞安环能指标中国神华陕西煤业平煤股份潞安环能可采储量（亿吨）138.90106.0616.439.032022年产量（亿吨）3.131.570.310.53可采年限44.367.653.617.0资料来源：wind，假设长期ROE能够保持在8%左右，根据剩余收益估值模型计算，煤炭行业理论估值中枢为1.31-1.58倍PB之间，当下估值仍处于合理估值附近，较高的ROE使得煤炭仍具有配置价值。短期ROE=15%，持续10年假定长期ROE水平长期ROE浮动，g=5%8%9%短期ROE=15%，持续10年假定长期ROE水平长期ROE浮动，g=5%8%9%10%11%12%要求回报率7.0%1.581.802.022.242.467.5%1.431.631.832.032.238.0%1.311.491.671.852.03资料来源：wind，对于石油石化，假设短期ROE保持10%，持续10年，长期ROE维持在8%附近，根据剩余收益估值模型计算，石油石化行业理论估值中枢为1.09-1.36倍PB之间，当下估值仍处于合理估值附近，从盈利能力的角度看，煤炭或有更高的配置价值。短期ROE=10%,短期g=5%,持续10年假定长期ROE水平长期ROE浮动,g=3%7%8%短期ROE=10%,短期g=5%,持续10年假定长期ROE水平长期ROE浮动,g=3%7%8%9%10%要求回报率7.0%1.141.361.591.827.5%1.011.211.411.608.0%0.911.091.261.44资料来源：wind，小结中证能源指数自2020年以来的超额收益显著，其原因在于估值和分红维度有明显收益贡献。指数自2020年以来，估值端贡献了较为明显的正收益，说明指数估值在持续提升；其次，能源板块持续稳定的分红也为指数带来了较为丰厚的回报。能源板块资本开支上行但预期营收有所下滑，从行业供需角度看短期利润或将面临一定压力。从中宏观数据看，动力块煤坑口价数据和PPI月度环比分别领先煤炭和石油石化行业景气度，当前中宏观数据向下，能源板块净利润同比增速或将下滑。短期看能源板块或有压力，但煤炭和石油石化的估值水平在合理中枢附近，石油石化ROE低于煤炭，从盈利能力的角度看，煤炭或有更高的配置价值。大类资产量化观点2023年10月大类资产量化观点如下：大类资产观点权益核心：景气度出现跳升，节后望迎来反弹10月以来景气度变化+1.9，开始迎来明显跳升；大类资产观点权益核心：景气度出现跳升，节后望迎来反弹10月以来景气度变化+1.9，开始迎来明显跳升；当下信用扩张仍缓慢，结构上政府债继续承担重要角色；胜率时钟转向乐观象限，分歧度↓-流动性↓-景气度↑；赔率指标ERP仍处极值信号区间，节后望迎来反弹。利率核心：10月利率或上行7BP至2.75%经济增长因子保持回升；通货膨胀因子继续回升，原材料继续涨价；资金面有所收紧；综合来看10Y利率预计继续上升。黄金核心：美国财政与债务问题凸显，短期或迎反弹从胜率来看，不利因素有所解除，短期内有较大概率反弹；高，同时对于政府债务的担忧也将冲击美债信用，利好黄金。地产核心：供给侧再度趋弱，整体压力继续攀升房地产行业压力指数上升至0.722；供给端整体压力再度攀升，土地出让与房地产开发投资趋弱；需求端房地产销售市场的不景气继续延续。资料来源：wind，10月景气度迎来回升。根据民生A股景气度指数监测，景气度指数在5月中进入上升区间，但一直处于L型平缓走势。2023年Q2景气度变化+0.1，Q3景气度变化-1.0，整体较弱。但10月以来景气度变化+1.9，开始迎来明显跳升。图15：当前景气上行趋势与历史6波上行周期平均趋势 资料来源：wind，，注：横轴为日历日天数，纵轴为标准化景气度变化幅度

图16：2020年至今各季度景气度变化（截至2023.10） 资料来源：wind，，注：景气度指数计算详见专题报告《分歧度、流动性、景气度——三维指数择时框架》，下同图17：A股景气度指数与上证指数净利润同比（%） 资料来源：wind，当下信用扩张仍缓慢，结构上政府债继续承担重要角色。9月我们预测新增社融约为3.93万亿元，同比增加0.39万亿元，社融TTM环比约为1.18%，属于温和扩张水平。从结构来看，新增社融在去年同期较高基数的基础上，预期继续同比多增，一方面源自信贷的复苏对社融起到了较大的支撑作用，另一方面则是政府债券的多增。信贷方面，大中城市商品房销售未出现明显改善，预计居民中长贷难有起色；PMI连续四个月持续上行，且重回荣枯线以上，预计企业贷款将迎来一波修复；专项债发行节奏的影响下，新增政府债券相较去年同期明显增加。图18：上证指数、A股景气度及社融TTM环比MA6变化 资料来源：wind，，注：图中上证指数为调整后的趋势示意总量预测2023年9月预测值2022年9月2023年8月预测值2023年8月新增社融3930935411总量预测2023年9月预测值2022年9月2023年8月预测值2023年8月新增社融39309354113148731237社融TTM环比1.18%1.89%2.10%2.01%结构预测2023年9月预测值2022年9月2023年8月预测值2023年8月人民币贷款26773256861480413412→企业贷款+居民短贷2424723093112398363→居民中长贷113634568061602→企业票据融资1390-82727593472外币贷款-244-713-289-201委托贷款220150835897信托贷款-359-191-564-221未贴现银行承兑汇票55013216851129企业债券-20634525972698政府债券1080755331132711759非金融企业境内股票融资408102211691036存款类金融机构资产支持证券-152-192-224-135贷款核销15121512625596资料来源：wind，预测短期市场胜率、赔率皆发出看多信号。当前景气度处于上行趋势，分歧度自9月21日以来进入下行区间，流动性处于底部边际有所回升但仍未确认趋势，整体胜率时钟转向乐观象限。同时8月21日赔率指标ERP触发极值，历史来看做多40交易日胜率较高。随着节后成交量如若继续回升，望迎来一波反弹行情。图20：分歧度、流动性、景气度变化趋势资料来源：wind，民生金工三维择时框架通过将量价情绪与宏观景气有机结合判断市场涨跌概率，同时通过股权风险溢价（ERP）等因素补充刻画极端赔率状态修正判断，能够低频且有效抓取市场上涨区间，规避市场高风险区间。详细内容请参考报告《分歧度、流动性、景气度——三维指数择时框架》。图21：分歧度-流动性-景气度三维择时框架资料来源：绘制利率：107BP2.75%利率的本质是资金的价格。利率变动由资金的供需因素共同决定，民生金工利率预测框架采用结构化静态因子模型（trctdtaticacorl，从精选的宏观指标中抽象出四大因子：经济增长、通货膨胀、债务杠杆、短期利率，共同刻画利率的变动方向。图22：10Y国债利率驱动因素模型资料来源：绘制以此框架进行月度利率择时，2006年以来样本内外均有70%左右胜率。模型通过静态因子模型预测下月10Y国债利率变动方向，并通过累加或者累减实际变动以表示预测效果，以2019年初为样本内外节点进行统计，总体保持较高胜率。图23：静态因子模型历史月度利率择时效果资料来源：wind，，注：择时结果计算方法为利率月度变动的累加（看多）或累减（看空）模型判断10月10Y国债利率望上行约7BP至2.75%。从国债利率各驱动因子来看，经济增长因子保持回升，通货膨胀因子继续回升，债务杠杆因子止跌回升，短期利率因子同样回升，9月原材料购进价格继续上涨，工业品通货膨胀继续回升，同时资金面有所收紧，综合来看10Y利率预计继续上升。图24：利率驱动因子长期变化趋势 资料来源：wind，图25：10Y国债利率10月预测各因子贡献 图26：2018年以来模型预测值与实际值对比 资料来源：wind， 资料来源：wind，预测黄金的本质是“高级别的保底信用”。当前信用最强货币为美元，因此黄金走势目前主要对标美元信用。美元信用主要体现在美国经济强弱、信用扩张强弱，美元实际利率等因素中。因此我们从精选的宏观指标中抽象出四大因子：美国经济、美国就业、美国财政、美国负债，共同刻画黄金的变动方向，并采用结构化静态因子模型进行黄金的判断。图27：黄金驱动因素模型资料来源：绘制以此框架进行月度黄金择时，2008年以来有64%左右胜率。长期来说四因子模型对黄金走势有较高的解释度。黄金本身并无未来现金流，传统金融定价公式无法直接定价，本身交易价格受到叙事与情绪影响较大，四因子虽有较高解释度，但并非完备框架。图28：静态因子模型历史月度黄金择时效果资料来源：wind，胜率上看黄金不利因素有所解除，短期内有较大概率反弹。上月我们判断美国就业回升下黄金有回调压力。本月来看美国对外负债因子开始走平，就业因子有所回落，财政因子继续上升，黄金的不利因素有所解除，综合来看黄金短期有较大概率反弹。图29：黄金驱动因子长期变化趋势资料来源：wind，图30：伦敦金现10月预测各因子贡献资料来源：wind，从赔率因素来看，9月实际利率快速上行达到近年最高水平。美国实际利率可视为黄金机会成本，历史上与黄金走势呈较为显著的负相关关系。当前来看美国实际利率快速上行达到近年最高水平，黄金从赔率的角度再创新高。同时美债利率视为黄金机会成本的根本假设在于其“无风险收益率”特征，但近期美国政府赤字率较高，美债被下调评级，整体有冲击美债信用水平的影响，利好黄金。图31：黄金与美国实际利率走势 图32：美国通胀预期 资料来源：wind， 资料来源：wind，民生金工房地产行业压力指数的构建目标是追踪市场核心指标变化，衡量房地产市场的承压状态。我们采用扩散指数的方式，通过房地产市场供给与需求各链路中的关键指标，从绝对水平和边际变动两个维度打分，加总标准化得到房地产行业压力指数。房地产行业压力指数的值越大表示当前房地产市场低迷并有形势继续恶化的潜在可能。回顾历史市场表现，房地产板块获得较大超额收益的时期与宽松政策的持续发布期基本吻合，其核心逻辑为高压力驱动宽政策，进而修复市场预期。房地产行业压力指数的更多细节请参考报告《视角透析：房地产行业压力指数构建》。图33：房企、居民、金融机构、地方政府链路关系 资料来源：绘制截止至2023年9月30日，三个月移动平均的房地产行业压力指数为0.72（前值0.667，行业压力继续上行。从细分指标层面看，土地出让金未能维持增长，再度转负，而成交土地溢价率则略有回暖；70连续三个月负增长，且降幅不断扩大，环比为-0.3%；商品房销售面积同比继续减少，而个人住房贷款降幅减少；房屋新开工面积降幅连续两个月缩小。从供需层面来看，供给端整体压力再度攀升，主要源自土地市场出让总额明显下降与房地产开发投资降幅扩大；需求端压力与上月持平（三个月移动平均压力继续上升，房地产销售市场的不景气继续延续。图34：民生金工房地产行业压力指数（2023.09）1.00.80.60.40.20.02011201220132014201520162017201820192020202120222023 房地产行业压力指数 房地产行业压力指资料来源：wind，图35：细分指标当期评分（2023.09）资料来源：wind，绘制图36：供需两侧压力（2023.09） 资料来源：wind，绘制市场风格量化观点2023年10月市场风格量化观点如下：市场风格观点价值成长核心：价值或继续占优价值市场风格观点价值成长核心：价值或继续占优价值成长轮动，1个月相对收益动量策略在2018年6月后表现稳健；9月价值大幅跑赢成长，策略在9月获得较高超额收益；截至2023年9月价值继续占优，按规则10月价值风格或延续。大小市值核心：小盘相对关注度继续下降小盘相对关注度继续下行，一般关注度拐点后前强势风格还有一波；以中证1000为代表的小盘仓位已经开始下降；从季节效应来看，四季度公募基金一般会偏向更防御。资料来源：wind，对于价值/成长的轮动，1个月相对收益动量策略在2018年6月后表现稳健。成长/价值相对收益（中证800成长/中证800价值）2005年以来年化为-1.6%，价值略占优。而按照最近1个月、3个月、6个月、12个月占优风格外推下一月占优风格的策略中，仅1个月动量策略表现较好，并且其在2018年6月后表现大幅提升。9月价值大幅跑赢成长，策略在9月获得较高超额收益。图38：价值/成长相对收益动量轮动策略年化收益（2004.12-2023.9）

图39：价值/成长1个月动量轮动策略表现（2004.12-2023.9） 2018年6月A股首次纳入MSCI2018年6月A股首次纳入MSCI资料来源：wind， 资料来源：wind，策略有效背后的主要因素可能是“跟随投资”与“公募扩容”导致的调仓粘性上升。如果风格切换后有更多资金跟随，即便在50%预测胜率下，动量策略也能够通过高赔率获得正的预期收益。外资-内资-散户的定价能力落差催生“跟随投资”现象。2018年6月A股纳入MSCI后“跟随投资”以更高频的方式得以发生和传导，叠加公募扩容下的调仓粘性增加，或使得成长/价值风格动量延续性提升。动量策略什么情况下有效？图40：动量策略什么情况下有效？动量策略什么情况下有效？资料来源：绘制基于此规律延续的假设，价值/成长轮动可以做右侧投资，截至2023年9月价值继续占优，按规则10月价值风格或延续。占优风格动量模型判断判断对错2022年1月价值占优风格动量模型判断判断对错2022年1月价值价值√2022年2月价值价值√2022年3月价值价值√2022年4月价值价值√2022年5月成长价值×2022年6月成长成长√2022年7月价值成长×2022年8月价值价值√2022年9月价值价值√2022年10月价值价值√2022年11月价值价值√2022年12月成长价值×2023年1月成长成长√2023年2月价值成长×2023年3月价值价值√2023年4月价值价值√2023年5月价值价值√2023年6月成长价值×2023年7月价值成长×2023年8月价值价值√2023年9月价值价值√2023年10月价值资料来源：wind，大盘/小盘的轮动大趋势上与机构关注度有较高相关性。大盘/小盘（沪深300/中证1000）的相对收益在月度频率上轮动较为频繁，但大趋势上与机构关注度强弱有较高的一致性，且机构关注度强弱的拐点一定程度上领先大盘/小盘轮动大趋势拐点，大小盘的轮动或与注意力机制相关。图42：小盘/大盘市场机构关注度强弱资料来源：wind，，注：机构关注度强弱指标都做了MA12处理当前小盘相对大盘关注度继续下行。不论是中证1000+相对于沪深300/中证500还是中证500相对于沪深300的机构调研强度边际都在走弱，整体市场注意力可能正在发生切换。历史上机构调研强度出现大拐点之后往往前期强势风格还有一波表现，随后出现风格切换。图43：不同市值股票池机构调研强弱资料来源：wind，，注：机构关注度强弱指标都做了MA12处理，中证1000+指中证1000指数成分股及市值更小的其余股票的总和从公募仓位角度来看，当前以中证1000为代表的小盘仓位已经开始下降。过去三年小盘仓位一旦接近此水平都会发生大小盘的持仓切换，当前或处于同样的节点。图44：公募基金仓位风格分布 资料来源：wind，预测从季节效应来看，四季度公募基金一般会偏向更防御。今年以来大小盘季节效应统计显著性较高的月份实际表现与统计结论较为一致，特别在2月、4月、5月、8月。9月、10月、11月历史统计不显著，但12月一般会偏大盘。图45：2010-2022年个月大小盘收益差均值（季节效应） 资料来源：wind，，注：300代表沪深300，500代表中证500，1000代表中证1000行业配置量化观点图46：2023年10月推荐行业及权重 资料来源：wind，民生金工多维行业配置策略由三个行业配置策略组合而成，采取恒星+卫星的模式，其中胜率赔率策略、出清反转以及宏观驱动戴维斯双击策略权重为1，策略内部选取的行业等权持有。策略历史绝对收益与超额收益显著，今年截至9月底绝对收益7.87%，相对于中信一级行业等权的超额收益为8.18%。其中90.330.41%。图47：民生金工多维行业配置策略绝对收益 图48：民生金工多维行业配置策略超额收益 14 712 610 58 46 34 22 12009/12/312010/12/312011/12/312009/12/312010/12/312011/12/312012/12/312013/12/312014/12/312015/12/312016/12/312017/12/312018/12/312019/12/312020/12/312021/12/312022/12/312009/12/312010/12/312011/12/312012/12/312013/12/312014/12/312015/12/312016/12/312017/12/312018/12/312019/12/312020/12/312021/12/312022/12/31

0.0%-0.5%-1.0%-1.5%-2.0%-2.5%-3.0%-3.5%民生金工多维行业配置策略 中信一级行业等权 超额回撤（右轴） 超额收益资料来源：wind， 资料来源：wind，投资的期望回报取决于投资的胜率和赔率。在行业配置中，胜率是行业短周期实现相对市场超额收益的概率，赔率刻画行业长周期能获得多少绝对收益。短期看，行业景气度往往决定了行业的胜率；长期看，行业的估值、股息率等决定了行业的赔率。高胜率的行业往往趋势较好、景气度较高，而高赔率的行业往往估值低长期看有绝对收益空间。我们从胜率和赔率两个维度对中信一级行业进行刻画，当下高胜率高赔率的行业有：通信、家电等。综合考虑胜率和赔率，推荐：家电、通信、汽车、电力及公用事业、纺织服装、轻工制造。图49：2023年10月行业胜率赔率刻画 资料来源：wind，推荐行业胜率推荐行业胜率赔率胜率&赔率家电√√√通信√√√汽车√√电力及公用事业√√√纺织服装√√轻工制造√√√机械√√传媒√计算机√√食品饮料√√交通运输√资料来源：绘制策略历史表现如下，样本外超额显著。图50：胜率赔率策略收益543210超额收益（右轴） 胜率赔率策略 行业平均

3.73.22.72.21.71.20.7资料来源：wind，策略介绍需求引导并且领先供给变化，在供给出清需求反转下行业回报将大概率提升。在行业繁荣时期企业由于过度扩张、竞争导致产能过剩，出现供过于求的状态，而从该种状态到产能淘汰整合，资本撤离行业的过程称为行业出清。在出清尾声，需求端的回升使得企业盈利好转，而供给端还没有进入新的扩张时，将是布局行业的良好机会。我们从行业需求、行业供给、行业竞争格局三个维度描述行业发展所处状态。通过对每个指标上下行状态进行划分得到行业八种状态。我们将行业需求和供给均在下降时定义为行业出清状态（状态7、状态8，而将出清后行业需求端得到改善，行业供给未转向，同时集中度下行的状态（状态4）定义为出清结束反转状态，观察行业是否能够在出清状态结束后基于格局变化获得超额收益。详细内容图51：供需角度分析行业出清过程 图52：行业状态划分标准 资料来源：绘制 资料来源：绘制策略表现20121312023928策略主要在熊市末期与牛市初期贡献超额收益。图53：行业出清反转策略收益 16 5.314 4.812 4.310 3.88 3.32.86 2.34 1.82 1.32012/012012/082012/012012/082013/032013/102014/052014/122015/072016/022016/092017/042017/112018/062019/012019/082020/032020/102021/052021/122022/072023/022023/09超额收益（右轴） 行业出清策略 行业平均资料来源：wind，策略最新观点当下处在反转期-分散化的行业为建材、轻工制造、机械、消费者服务。行业 2023行业 2023年10月状态建材 转期-散化轻工制造 转期-散化机械 转期-散化消费者务 转期-散化钢铁 景气期-中化食品饮料 景气期-中化基础化工 景气期-散化有色金属 反转期-中化电力设及新源 反转期-中化医药 反转期-中化电子 反转期-中化通信 反转期-中化电力及用事业 出清中-散化建筑 出清中-散化纺织服装 出清中-散化农林牧渔 出清中-散化房地产 出清中-散化交通运输 出清中-散化煤炭 出清前-中化国防军工 出清前-中化汽车 出清前-中化家电 出清前-中化传媒 出清前-中化石油石化 出清前-散化商贸零售 出清前-散化计算机 出清前-散化资料来源：wind，宏观驱动戴维斯双击策略认为宏观变量到资产价格的传导并非线性结构，如果直接利用宏观变量对行业未来收益做预测，其有效性较弱。宏观到资产价格的传导路径需要经过景气度和估值这两个中间变量，如果能够把握景气度和估值的变化，就能够较好地预测资产价格变动的方向。PMIPMIShibor，利率能够显著驱动计算机行业的估值，当流动性提升时，计算机行业的估值可能有明显提升。我们通过宏观指标分别预测行业未来盈利和未来估值，寻找未来盈利与估值均有可能上升的行业，构建宏观驱动戴维斯双击策略。图54：宏观到资产价格的传导需要经历景气度和估值2个中间变量资料来源：绘制从宏观预测的角度，Q4景气与估值双升的行业为：非银行金融、通信、传媒。宏观驱动戴维斯双击策略历史上贡献显著收益。图55：宏观驱动戴维斯双击策略收额收益（右轴） 宏观驱动戴维斯双击策略 行业平

6.75.74.73.72.71.70.7资料来源：wind，风险提示量化模型基于历史数据，市场未来可能发生变化，策略模型有失效可能；模型采用的样本数据有限，存在样