行业的重新分类及行业轮动策略

行业的重新分类及行业轮动策略本站　　本报告是系统化资产配置系列的第二篇，着重梳理了中信一级行业之间表现的相似性，并对行业重新进行聚类，构建了基于大类行业表现的行业择时方案，进而构建了行业轮动策略，目的是获得相对行业等权组合的超额收益

　　本报告是系统化资产配置系列的第二篇，着重梳理了中信一级行业之间表现的相似性，并对行业重新进行聚类，构建了基于大类行业表现的行业择时方案，进而构建了行业轮动策略，目的是获得相对行业等权组合的超额收益。

　　此模型于2018年8月初构建，所以样本内数据为2004年12月31日至2018年8月3日，构建好模型之后我们每日跟踪每个因子的表现，并最终形成了真正的样本外的净值曲线日），样本外年化收益率为22%，都远好于基准组合的12%。

　　一种是基于截面分析，类似于多因子选股，即寻找影响所有行业的共同因子，根据行业因子的打分对所有行业排序，进而选出“优势行业”和“劣势行业”，据此构建多空组合或者纯多头组合；另外一种是基于时间序列分析，即分别构建所有行业的择时模型，根据每期每个行业的择时模型的结果，决定下一期所配置的行业，进而形成行业轮动策略。

　　两种方法各有优劣，前者直接将各个行业因子进行比较，更符合选出“优势行业”和“劣势行业”的基本思想，但由于行业本身通常数量较少（中信一级行业总共29个），且部分行业表现相关性过高（如轻工制造和纺织服装月收益率相关性可达93%以上），所以要找到截面上区分效果好的因子并不容易，所以大多数文献中用的主要因子是动量等价量因子，价量因子虽然长期有正收益，但会出现较大回撤（Momentum Crash），从而增大了轮动的风险。兴业证券金融工程团队在截面模型上于2016年做了改进（见报告《基于不同市场情境下的行业轮动策略》，于明明2016），对截面分析的因子进行了再择时，即将市场划分为不同的市场情景，并在不同的市场情境下选择不同的因子对所有行业进行排序，进而捕捉到不同市场环境下投资者的

　　关注因素）。第二种方法要对每个行业构建择时策略，所以当行业较多时，由于涉及到更多的行业中观因子导致构建策略的难度加大，且由于部分以及行业表现相关性过高，我们认为有必要缩减维度，将市场上的股票按照表现和主营业务重新进行聚类，进而形成有区分度的风格分类，并在新的分类基础上构建择时指标，形成新的风格轮动策略。

　　本部分先就行业的表现对中信一级行业重新进行聚类，去寻找各个行业之间的联动性，探索是否有进一步聚类的可能性。由于每两两行业间均可以计算相关性，则每两个行业间均可定义“距离”，若有29个中信一级行业，则总共有29*28/2=406个“距离”，十分不方便我们对行业之间的特点进行观测，于是我们引入图论中的“最小生成树”进行“剪枝”。

　　可见当两行业相关性越高，则距离越近，当相关性为1时，表明两个行业走势完全一致，此时定义的距离为0。按照生成最小生成树Kruskal算法，可以生成如下图中信一级行业最小生成树。按照最小生成树的定义，若两个节点之间没有连通的边，则表明两者的距离较远，即相关性较低。从下图可以看出，整个图片大致被“割裂”为四大部分，如

　　计算机、传媒、通信和电子元器件之间互相连通，而与其他行业并不连通，而这四大行业正是通常基本面分析师口中的“TMT”行业，同理房地产、银行、非银行金融便是我们通常称之为的“大金融”行业，同理而其他两大部分分别与“大消费”以及“成长类“行业较为接近，鉴于此我们考虑将行业重新聚类的可能性。

　　消费行业长期表现最好，长期能够跑赢市场，而金融行业呈现了较强的脉冲效应，周期行业自2010年之后长期跑输基准。从各大类风格指数超额收益的相关性来看，各大类风格指数普遍较低，其中金融和周期相关性最低，达到了-53%，可能与周期偏进攻，而金融偏防御有关系。

　　构建了从逻辑上可能影响各大风格指数的因子库，分别包括实体经济、通胀水平、市场资金流动性、市场风险偏好、板块自身特点以及跨市场信息，具体如下表所示。最终模型中每个风格的择时因子会有所不同，如商品的价格会影响到周期行业的利润，进而影响到周期行业的走势，但未必会对其他板块的走势有显著影响，从而该类指标主要应用在周期风格指数的择时中。

　　统一成低频数据：将所有因子都统一变成低频因子，例如尽管我们有日频的Shibor利率，我们依然可以用每个月最后一日或者本月所有日的平均值作为该月度Shibor因子。

　　统一成高频数据：将所有的因子统一成高频因子，即我们尽管无法获得日频的宏观经济数据，但我们可以通过一些手段将其映射到高频时间点上，如根据信息获得时间，将两次因子更新时间之前填充为前一次更新所得数据的方式获得高频数据便是较为直观方便的一种形式。

　　传统的统一频率方法以第一种为主，这种方法优点是数据整齐，便于在低频基础上实现对资产长期收益的预测，且调仓频率固定，从而可以有效控制换手率。但同时其缺点也非常明显：首先由于宏观经济数据更新并不总是及时且各类指标延迟更新的时间长度未必一致，从而很难做到将各个因子在时间维度上很好地对齐；其次此时信号很难做到及时性，如新的数据发布后，如果没到我们调仓的低频时点，其信息就无法准确及时的反映到模型中去，鉴于此我们

　　结合该指标的方向逻辑，确定下一期的头寸方向（分别对应看多，看平和看空三个方向），进而分析在不同分位点情景下市场下一期收益率的统计差异，其差异程度可以通过以下统计量衡量：

　　结合方式（报告《CTA策略系列报告之五：商品量化基本面研究框架的探索之螺纹钢》于明明 2018-01-07）未必妥当，本报告采用了因子聚类再等权的方法，即假设某风格择时的有效因子因子共有N个，每个因子发出的信号分别为wi，i=1,2,…N, 则最终信号的确定具体步骤如下：

　　样本内数据为2004年12月31日至2018年8月3日，构建好模型之后我们每日跟踪每个因子的表现，并最终形成了真正的样本外的净值曲线。

　　样本内对各大类我们均有非常好的表现，样本外表现最好的大类风格指数为周期、成长以及稳定三个风格。

　　基于3.2中各个大类风格的打分（Sign），在每个调仓节点对所有大类风格打分进行降序排列，分数越高表明模型越看好该类风格未来表现，我们分别计算选择不同排序的风格指数的策略表现。具体而言，若打分排序为1，表明每个换仓节点选择当前所有风格指数中打分最高的进行配置，若观测及换仓频率为日频，我们称为不定期调仓，若每月底进行打分排序并决定下个月的持仓，我们称之为月频调仓，可见月频调仓是日频调仓的一个抽样。

　　排名第一的指数在不定期调仓条件下，样本内年化收益率可达到50.2%，远高于其他排名指数以及五大风格等权表现，回撤也更低，值得一提的是样本外同样表现出色（注意这是真正的样本外），年化收益为19%，而同期等权组合年化收益为14%。

　　轮动收益依然表现出色，样本内打分第一名的指数年化收益率为43%，样本外年化收益率为22%，都远好于基准组合的表现。

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