中银金工策略（行业配置体系与困境思辩）

如何提升行业配置体系有效性是总量研究中的一大痛点，本文从策略与金工双视角探讨行业配置困境与潜在解决思路。

本文源自券商研报精选

二季度策略行业配置：Q2市场或将经历折返跑，短期配置风格再平衡，长期坚守科技主线。在经历了23Q1估值修复主导的春季行情后，Q2市场有回踩确认的内在要求，从而为下半年科技主升浪估值扩张蓄力。长期来看，我们依旧建议关注科技特别是AI主线的产业趋势机会，在回踩中挖掘商业模式不能证伪或被颠覆，聚焦在细分领域不可被替代的公司尤为重要。重点关注确定性较高的算力基础设施（光模块等）、全球半导体库存周期见底下具备业绩反转动力的电子、游戏龙头、“AI 制造”等。短期配置上，我们建议Q2适当均衡配置，关注“中特估”、新能源、线下消费等。

金工行业配置推荐：行业盈利景气度追踪策略（周度）：基于行业盈利预期指标可知，本周高景气行业与上周保持一致。食品饮料、电力行业盈利预期相关指标本周维持高位稳定。银行业盈利预期在近两个月持续攀升，目前已至较高景气度区间。未证伪情绪行业轮动策略（周度）：观察银行业隐含情绪指标可以发现，因本周交易日较少，市场情绪较上周尚未出现显著变化。当前市场有部分参与主体对家电、商贸零售、传媒行业较为乐观。TMT板块相关行业除传媒外，市场情绪尚未出现显著改善。宏观风格行业轮动策略（月度）：本月推荐的6个行业为传媒、综合金融、电子、计算机、有色金属、建材。当前宏观指标对高beta、高波动率风格看多，对高估值、12个月动量风格看空。在此基础上，TMT、金融周期相关行业的推荐优先级较高。

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风险提示：政策冲击超出预期，经济波动超出预期，疫情冲击超出预期。

对话量化：量化研究在行业配置中的应用实践。风格投资：影响风格轮动的核心因素可以看做是基本面和流动性，比如从利润增速，ROE，换手率，动量，ROE和杠杆等因子入手，从因子显著性、稳定性和低相关性三个维度构建各类风格因子的筛选标准；行业轮动：目前业界正在应用的模型，包括基于分析师业绩（超）预期的“追高”模型，PB-ROE模型，基于量价指标的动量策略，使用宏观、中观和基本面指标的量化策略等；量化择时：量化择时的思想主要有两个方面，一个是从优化胜率入手，但盈亏比不高；一个是从扩大盈亏比入手，但胜率一般；量化一般更侧重前者，而主观投资分析更侧重后者。选取指标方面，量化可以从不同维度选取低相关指标，然后综合各指标的特性以加权的方式汇总打分并进行历史回测，从影响指数涨跌的主要宏观因子的分析，能初步判断出因子对指数走势影响的大小，但要构建具体的择时指标，鉴于当前市场指数波动较小，但行业轮动较快的特征，建议长短期指标结合使用。

策略观察：“周期-信号-动量”行业配置体系与策略行业比较困境。行业配置层面，我们运用“周期-信号-动量”体系判断行业投资机会。在本套体系中，周期嵌套模型是我们自上而下进行优势风格选择的基础，主要关注资本开支周期与库存周期。优势风格之下，依靠行业关键信息与跟踪指标释放出的信号捕捉投资机会，特别是中观景气信号、微观财务信号等，实现“信号选行业”。而对于投资时机的判断，除了基本面层面的景气跟踪，综合研判和把握趋势与震荡行情中时点与空间，也即“动量辅助择时”。尽管该框架为股票市场行业配置提供了一定的方向性参考，但中观跟踪与行业配置过程之中仍有一些固有痛点没有得到解决，如短期行业轮动判断胜率不高、行业定价指标影响程度难以量化、行业择时特别是情绪拐点判别困难等。