行业轮动及公募窄指基月报（2022年5月期）：稳增长+大消费，布局低估值板块

基本结论 行业主题配置选择建议：紧跟稳增长，把握疫后消费修复。为了更好的把握行业轮动节奏，我们搭建了一套多因子轮动框架模型，从量化角度研究行业轮动问题。该模型从基本面因子、价量因子、预期因子、情绪因子、风险收益因子5个维度进行因子选择，通过因子衍生、因子池构建、因子筛选等步骤，最终得到25个因子。继而进行行业持仓加权、去极值、补充缺失值、标准化、行业中性化、线性打分等操作，得到行业复合因子值，据此选择排名约前11的行业作为推荐，并进行月度跟踪调仓。其中，行业分类考虑市场投资关注点，采取申万一、二级行业分类适度结合的独特方式。轮动模型回测效果显著，自2017.1.1至2022.4.30，“前后11个行业多空超额收益、等权配臵平均超额收益、等权配臵相对wind全A超额收益”三组策略年化超额收益在20%-31%之间、超额最大回撤在12-15%之间、夏普比率在2.2-2.9之间 。 该模型近一年 、 近三年 、 近五年相对行业均值的月胜率分别为66.67%、75.00%、73.33%，今年以来市场下行背景下，相对wind全A仍获得2.83%超额收益。5月模型优选行业为基础建设、非酒类食饮、家用电器、煤炭、酒类、交通运输、银行、医疗、美容护理、电力、建筑材料。 行业主题被动指数型基金月度组合推荐：结合行业轮动模型结果、主观投资逻辑交叉印证、指数及ETF基金产品线情况，5月基金组合主要围绕稳增长（基建、煤炭、交运、银行、电力、建材）和大消费（家用电器、食品饮料、医疗）对应行业主题指数型基金来构建。由于被动指数型基金领域大多存在多只标的指数可供选择的情况，因而我们先从指数特征、估值水平、盈利情况、指数流动性、行业覆盖度等多个维度对基金跟踪的标的指数进行初步筛选，再以基金标的是否能够很好的复制指数并保持一定的流动性为标准，进行最终的基金产品选择。本期具体产品组合标的包括：广发中证基建工程ETF、天弘中证食品饮料ETF、富国中证全指家用电器ETF、国泰中证煤炭ETF、富国中证现代物流ETF、华宝中证银行ETF、平安中证医药及医疗器械创新ETF、广发中证全指电力公用事业ETF、富国中证全指建筑材料ETF。 截至2022年4月22日，近一月被动型行业主题ETF总体资金净流入201.18亿元。其中，资金净流入主要集中在科技ETF和周期ETF上，分别净流入资金69.35和46.28亿元。科技板块资金净流入主要集中于半导体ETF，周期板块资金净流入主要集中于基建ETF及工业类周期ETF。同时金融地产ETF、消费ETF、新能源ETF、医药医疗ETF、国防军工ETF也均有10亿以上规模资金净流入。资金净流出并不明显，配置上整体呈现低位布局成长与周期板块的特点。 风险提示：地缘政治风险、新冠疫情控制情况、海外加息政策进程、国内政策及经济复苏不及预期等带来的股票市场大幅波动风险。 一、行业主题指数型基金4月基本情况回顾 4月以来基金规模变化情况 截至2022年4月22日，4月以来新成立行业主题指数型基金7只，其中，被动指数型6只（含3只联接基金），指数增强型1只。从存量规模变化来看，截至2022年4月22日，行业主题被动指数型基金481只，管理规模6233.53亿元，较3月末下降5.15%；行业主题指数增强型基金27只，管理规模69.37亿元，较3月末下降6.82%。（基金截止期规模按照截止期份额乘以截止期净值计算，截止期份额计算规则为:普通指数基金份额按照最近一期季度披露份额计，新成立未披露季报的基金按照成立日份额计，由于份额采用某一时点的静态数字，因此按此计算的规模本文定义为静态规模；ETF每个交易日获取当天实际份额，由于份额采用实时动态数字，因此按此计算的规模本文定义为动态规模。联接基金不纳入统计，后续基金规模均按此标准计算及称呼。） 图表1：4月新成立的行业主题指数基金 （ 截至图表2：行业主题指数基金4月存量规模变化情况（截至2022.4.22）2022.4.22） 从具体行业主题角度来看，根据基金跟踪的标的指数所涉及的行业特点和投资主题，我们将行业主题指数型基金划分为金融地产、消费、科技、新能源、国防军工、医药医疗、周期、国企改革、中游制造、绿色/ESG、一带一路等等。截至2022年4月22日，行业主题被动指数型基金方面，跟踪金融地产和消费行业板块的基金合计规模最大，均超过1000亿元；科技、新能源行业板块基金规模紧随其后，也都在700亿元以上；除此之外，医药医疗行业板块基金规模位列第五，管理规模超600亿元。前五大行业板块指数基金规模合计占比达78.90%。规模环比变化方面，4月以来受市场持续深幅回调影响，除消费、周期行业外，其余各行业主题基金规模合计均呈现缩水的状态，截至2022年4月22日，场外基金相对静态规模变化叠加ETF动态规模变化结果显示，新能源指数基金、国防军工指数基金、医药医疗指数基金、ESG指数基金、科技指数基金整体规模下降幅度最为明显，较3月末降幅均在8%以上。与此同时，消费指数基金和周期指数基金管理规模相对稳定并小幅上升，相较3月末基金规模分别扩大4.88%、1.72%。 截至2022年4月22日，行业主题指数增强型基金方面，跟踪消费和科技行业板块的基金合计规模最大，均在13亿元以上，其余行业板块基金规模均不足8亿元。规模环比变化方面，4月以来仅消费行业指数增强基金规模相对平稳，其余类别均出现不同程度的规模缩水，其中科技行业指数增强基金、医药医疗行业指数增强基金、新能源行业指数增强基金、中游制造行业指数增强基金、周期行业指数增强基规模下滑最为明显，较3月末降幅均在10%以上。 图表3：4月以来行业主题被动指数型规模及环比变化图表4：4月以来行业主题指数增强型规模及环比变化（截至2022.4.22）（截至2022.4.22） 行业主题基金业绩表现回顾 截至2022年4月22日，近一月（2022年3月23日-2022年4月22日）31个申万一级行业中，仅美容护理、银行、煤炭、食品饮料行业实现上涨，其余行业均出现不同程度下跌。在上涨行业中，美容护理行业上涨2.85%，位居首位，银行、煤炭、食品饮料行业分别上涨2.42%、1.93%、1.38%。在下跌行业中，房地产、交通运输、商贸零售、纺织服饰板块相对抗跌，与此同时，电力设备、电子、计算机、国防军工、机械设备等行业跌幅最为明显。 图表5：近一月申万一级行业涨跌幅（截至2022.4.22） 从被动指数型基金来看，截至2022年4月22日，近一月各行业主题板块对应的指数基金产品平均收益全线下跌，其中，金融地产指数基金跌幅相对较小，平均净值下跌1.89%；新能源指数基金跌幅最大，近一月平均净值下行20.67%，科技、国防军工、ESG、周期指数基金平均跌幅也较明显，平均净值下跌均在9%以上（具体各行业主题明细类别对应被动指数型基金的阶段业绩表现可参见下表）。从指数增强型基金的业绩表现来看，超额回报涨多跌少。具体来看，消费、医药医疗指数增强基金品种近一月平均实现1%以上正向超额；周期行业指数增强基金、ESG行业指数增强基金则呈现负超额。 图表6：行业主题被动指数型近一月业绩表现（ 截至图表7：行业主题被动指数型近一月业绩表现（ 截至2022.4.22）2022.4.22） 图表8：行业主题被动指数型基金阶段平均业绩表现（截至2022.4.22） 图表9：行业主题指数增强型基金阶段平均业绩表现（截至2022.4.22） 二、行业轮动模型及被动指数（含ETF）基金月度组合推荐 2.1行业轮动模型介绍及本期行业选择 行业轮动模型介绍 为了更好的把握行业轮动节奏，我们搭建了一套多因子轮动框架模型来从量化角度研究行业轮动问题。因为影响行业轮动的因子大多数是从个股因子衍生而来的，但相对于多因子选股模型，行业的数量也远远小于股票的个数，导致行业轮动的容错率较小，因此模型也要相对应的更为多元化和精细化。 因子选择方面，为了探究哪些因子对于行业横截面收益有预测效果，我们从基本面因子、价量因子、预期因子、情绪因子、风险收益因子5个维度，对因子有效性进行测试。具体来看，数据来源方面，主要选取通联量化因子数据和朝阳永续的一致预期数据；因子衍生方面，主要基于差分方法将因子增量纳入到测试范围中，共计825个因子；筛选因子方面，在因子池内，我们分别从因子可解释性、计算复杂程度、因子IC值、收益曲线单调性，因子相关性5个角度对因子进行进一步筛选，因子采取月度跟踪，半年度调仓的方式对因子进行后续跟踪和模型改进，最终得到25个因子。 图表10：多因子行业轮动模型框架 图表11：筛选因子流程 其中，IC值是月度的行业因子值和行业的月度收益的相关系数，我们根据IC的均值、标准差、ICIR、IC>0的概率4个指标，剔除IC均值的绝对值较小的因子和IC>0的概率在45%-55%之间的因子。 收益曲线是根据单因子排名前后1/3的行业多空的日度累计收益曲线，可以刻画因子历史上收益的单调性，我们剔除回测中单调性不明确的因子以及曾面临较大回测的因子。 相关性方面，我们综合因子编制方法和相关系数，在编制方法类似的基础上剔除相关性在60%以上的因子中IC值较低的因子。 经过以上筛选流程，我们共选取25个因子，其中基本面因子共计9个、动量因子共5个；情绪因子2个；风险收益因子5个；预期因子4个。 图表12：因子计算公式及IC值（截至2022.4.30） 图表13：因子相关性（截至2022.4.30） 行业选择方面，考虑到申万一级行业和指数型基金所跟踪的行业主题之间存在一定的差异性，导致模型轮动结果存在难以有效落到基金产品的可能性，因此，我们综合考察市场关注点、基金产品丰富度等因素，通过对申万一级和申万二级行业进行适当的拆分和合并，在保证行业全覆盖的基础上，增强了与市场关注点、行业主题指数型基金供给等的对应性，更贴近投资需求。具体调整包括：合并基础化工和石油石化为化工行业；合并商贸零售和社会服务行业；将电子行业拆分为半导体和其他电子；将食品饮料拆分成酒类和非酒类食饮；将医药生物行业拆分为医药、医疗和中药； 将电力设备拆分为光伏、电池和其他电力设备；将基础建设从公共事业中拆出，其他部分和环保合并为环保及公用事业；删除轻工制造行业、综合行业、建筑装饰行业，最终形成共计33个行业，并对合成指数按市值进行收益率和因子值的加权。 图表14：行业轮动池及市值（截至2022.4.30） 行业轮动模型回测结果 针对前文提到的基本面因子、价量因子、预期因子、情绪因子、风险收益因子等5个维度挖掘出的25个行业轮动驱动因子，我们通过对个股进行行业持仓加权、去极值、补充缺失值、标准化、行业中性化等操作，生成25个行业因子值，最后用固定权重进行线性打分得到行业的复合因子值。从复合因子的IC值可以看到，复合因子具有较好的单调性，且复合因子的IC表现要优于之前单个指标的IC表现。我们尝试用复合因子从2017年1月1日至2022年4月30日进行回测，回测方式为每期根据因子复合得分对行业进行排序，排名前11名的行业作为推荐行业（占总行业数量的约1/3），并根据月度打分值对行业进行月度调仓。 图表15：复合因子的IC值（截至2022.4.30） 图表16：行业轮动模型的超额收益（截至2022.4.30） 分别回测“前后11个行业多空超额收益、等权配臵平均超额收益、等权配臵相对wind全A超额收益”三组策略，数据结果均显示模型效果显著：风险收益回报方面，三组策略年化超额收益在20%-31%之间、超额最大回撤在12-15%之间、年化夏普比率在2.2-2.9之间。该模型近一年、近三年、近五年相对行业均值的月胜率分别为66.67%、75.00%、73.33%，其中今年以来相对wind全A超额收益为2.83%，月胜率为75%。 图表17： 行业轮动模型风险收益指标 （ 截至图表18：行业轮动模型逐年收益率及月胜率（ 截至2022.4.30）2022.4.30） 5月行业轮动模型行业选择结果 截至4月