开源量化评论 | 行业量化配置：在重要行业上的应用
摘 要
行业配置体系表现稳健，解决实际应用痛点
开源行业配置体系，由市场交易行为（行业黄金律、行业龙头股）、基本面（行业景气度）、资金面（北向资金流）三大维度的4个子模型构成。行业配置模型表现稳健，以28个行业等权组合为基准，2019年至今的月度胜率达到70%。
本文围绕实际应用中的核心诉求展开：一是行业重要性有轻重之分，能否在部分重要行业上有效配置？二是一级行业过于宽泛，能否拆解到细分的二级行业上进行行业轮动？讨论行业配置体系的拓展应用，解决实际痛点。
应用1：核心行业轮动：实操性强，收益稳定
开源金工将核心行业定义为公募基金持仓高、行业收益平均贡献大的一级行业，经测算主要包括医药生物、食品饮料、非银金融、计算机、电子等行业。这些行业与有ETF基金跟踪的14个行业高度重合，具有较高的实用性。
开源金工行业配置4个模型信号对14个核心行业进行轮动，2014年以来三分组下多头行业组合年化收益为20.3%，信息比率为0.756，年化换手为5.89倍；多空年化收益为13.3%，多空胜率为65.4%，信息比率为1.1。
应用2：细分行业轮动：模型升级，胜率不减
开源金工将高关注度的医药生物、食品饮料、非银金融、电子四个一级行业拆分到二级行业。随着行业的颗粒度变细，交易行为模型也会随之失效。因此，我们选用黄金律中的隔夜因子、行业景气度以及北向资金三个模型作为开源二级行业配置模型。
开源金工对细分后的40个行业进行轮动，2015年5月至今，五分组下多头组合年化收益5.69%，年化换手为4.48倍；多空超额收益为17.16%，多空信息比率为1.55，月度胜率65.2%。
模型适用于两类实际场景，推荐投资者关注行业观点
结合开源金工的行业配置模型，分别针对行业配置实际应用的两类场景进行测试。对于有ETF基金跟踪的核心行业做行业轮动，整体表现比较稳定；当把部分行业拆分到二级行业上时，行业轮动模型需要适当调整，同样具有较好的收益。两种应用方式都具有实用性强、稳定性好的特点，推荐投资者关注模型行业观点及组合表现。
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报告发布日期：2021-01-28
01
行业配置体系回顾
我们在2020年11月发布的研究报告《行业配置的量化解决方案》中介绍了独家的行业配置体系，由市场交易行为（行业黄金律、行业龙头股）、基本面（行业景气度）、资金面（北向资金流）三大维度的4个子模型构成。
行业景气度模型是以行业基本面变化为抓手，捕捉景气上行的行业配置机会；北向资金流模型是以陆股通北向资金在行业上净流入比例为标尺，跟踪聪明资金的行业配置行为；市场交易行为模型，考察市场资金真金白银交易出来的现象特征，利用对隔夜与日内涨幅的切割、龙头股与普通股之间的牵引关系，我们将行业动量进行提纯，作为行业资金面判断和基本面研究的重要补充。
我们每月初对28个一级行业指数进行打分，选取评分最高的9个行业作为推荐组合，每月底再重新调整组合。行业配置模型表现稳健，以28个行业等权组合为基准，2019年至今的月度胜率达到70%。图2展示自2020年11月以来，开源金工行业配置观点以及超额收益表现。
但行业配置在实际应用时往往会遇到两点核心诉求：一是行业重要性有轻重之分，能否在部分重要行业上有效配置？二是一级行业过于宽泛，能否拆解到细分的二级行业上进行行业轮动？本文围绕这两点展开，讨论行业配置体系的拓展应用表现。
02
核心行业轮动应用
精选核心一级行业做行业轮动，我们首先需要明确：哪些行业更重要？我们用基金持仓的行业分布衡量行业的重要性。我们使用全部基金的半年报和年报持股计算各行业的持仓比例，其中2020年四季度行业持仓占比采用四季报披露重仓股估算全部基金的各行业持仓占比。2014至今在28个一级行业中，医药平均持仓占比11.81%最高，紧随其后为食品饮料8.1%、电子8.1%、非银金融7.5%、计算机6.5%、银行6.4%。食品饮料、电子、电气设备、休闲服务四个行业当前持仓占比为历史峰值。
基金整体行业持仓占比能够反映行业配置的重要程度，但在相同行业配置权重下，行业的弹性差异也会带来不同的收益贡献。因此，我们定义行业的收益贡献为
而从实操角度，选取具有ETF跟踪的行业进行轮动更有意义。在28个一级行业中，筛选出14个行业具有ETF产品跟踪，这14个行业与基金行业收益贡献居前的行业高度重合，具体行业及产品详见表1。
将以上14个行业作为核心行业池，使用开源金工行业配置4个模型信号进行行业轮动回测，2014年2月至今，三分组下多头行业组合年化收益为20.3%，信息比率为0.756，年化换手为5.89倍；多空年化收益为13.3%，多空胜率为65.4%，信息比率为1.1。
近一年行业的持仓明细如下，2021年1月的多头组合5个行业为有色金属、计算机、医药生物、通信、电子。
03
细分行业轮动应用
由于一级行业过于宽泛，我们将部分高关注度的一级行业拆分到二级行业上。其中，医药生物、食品饮料、非银金融、电子四个一级行业拆分如表3所示。
交易行为模型包括行业黄金律和行业龙头股，这两个模型都是对行业的动量切割改进。当部分高关注度的一级行业被拆分为二级行业，实际行业的颗粒度变细，行业动量表现会发生变化，交易行为模型往往会失效。
短期涨幅在不同颗粒度下会呈现不同的动量反转特征，如在低颗粒度的一级行业上表现为弱动量效应，而在高颗粒度个股层面则表现为反转效应。行业拆分增多会使得短期涨幅呈现既非动量亦非反转的不稳定状态，逐渐失去原始的单调特征。因此我们仅用行业黄金律模型中的隔夜因子信号。
对于行业龙头股来说，随着行业的细分，行业内成份股个数减少，与之俱来的问题是行业内部成份股有更高的相似性，使用行业龙头股的进行行业筛选几乎失效，因此我们将龙头股模型从中剔除。
因此，对拆分后的40个行业进行轮动时，我们选用黄金律中的隔夜因子、行业景气度以及北向资金三个模型作为开源二级行业配置模型，每月选取前8个行业作为多头组，后8个行业空头组，历史回测表现如图8所示。2015年5月至今，五分组下多头组合年化收益5.69%，年化换手为4.48倍；多空超额收益为17.16%，多空信息比率为1.55，月度胜率65.2%。
从细分行业轮动的收益日历图看：组合在除2014年之外每年都获取了正向超额收益，细分行业ETF多头组合在2020年获得49.82%的绝对收益，模型能够在细分行业上具有轮动效果，近5年细分行业轮动表现同样稳定。
04
总结：两类行业轮动表现稳健
本文结合开源金工的行业配置模型，分别针对行业配置实际应用的两类场景进行测试。对于有ETF基金跟踪的核心行业做行业轮动，整体表现比较稳定；当把部分行业拆分到二级行业上时，行业轮动模型需要适当调整，同样具有较好的收益。两种应用方式都具有实用性强、稳定性好的特点，推荐投资者关注模型观点及组合表现。
05
风险提示
模型基于历史数据测试，市场未来可能发生重大改变。
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团队介绍
开源证券研究所金融工程团队，是一支年轻而富有创造力的团队，我们致力于提供全面深入、独家创新的量化研究。团队首席魏建榕，复旦大学理论物理学博士，专注量化投资研究近10年，历任东方证券研究员、上投摩根基金研究员、方正证券高级分析师、东吴证券联席首席分析师。在实证行为金融学、市场微观结构研究等领域取得了多项独创性研究成果，在国际学术期刊发表论文7篇，代表研报《蜘蛛网CTA策略》系列、《高频选股因子》系列、《因子切割论》系列，在量化圈内有较好反响。2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。目前，开源金工团队成员来自复旦大学、上海交通大学、华东师范大学、南京大学、厦门大学等知名院校，欢迎志同道合的优秀学子加入我们。
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