金工专题行业轮动系列2：拥挤度的风险提示

证券研究报告 金工专题报告 金工专题行业轮动系列2：拥挤度的风险提示 2023年05月30日 投资要点 上证指数-沪深300走势图 上证指数沪深300 17% 7% -3% -13% 2022-05 2022-08 2022-11 2023-02 % 1M 3M 12M 上证指数 -3.06 -1.12 2.91 沪深300 -4.84 -5.19 -4.18 刘飞彤分析师 执业证书编号:S0530522070001 liufeitong@hnchasing.com 相关报告 1金工专题行业轮动系列1：换手率的量能提示2023-03-22 行业拥挤度：拥挤度指标反映了交易活动的过热程度，它起到了对潜在风险 的警示作用。因子投资中，因子高度拥挤时，会出现内部高度协同、剧烈波 动、价格偏离以及流动性枯竭等现象。我们构建以下三个指标跟踪行业拥挤度情况：1）行业成交集中度帮助了解整个市场资金在各行业的分布情况，判断资金是否集中在特定行业。其信号在以下行业中相对胜率较高：非银金融、 机械设备、通信、石油石化、公用事业、电力设备、建筑装饰、交通运输、食品饮料、基础化工、家用电器、纺织服饰、建筑材料、煤炭、计算机、银行、农林牧渔和房地产。2）行业内部关联度指的是行业指数内部资产之间的 协同程度和相关性及走势一致程度。其信号在以下行业中相对胜率较高：石 油石化、传媒、钢铁、房地产、纺织服饰、商贸零售、银行、有色金属、公用事业、计算机、农林牧渔和汽车等。3）股票价格乖离率反映了股票价格相对于其平均水平的偏离程度。其信号在以下行业中相对胜率较高：环保，建 筑材料，煤炭，医药生物，非银金融，电力设备，建筑装饰，轻工制造，石油石化，有色金属，农林牧渔，钢铁，电子等。有两个或三个拥挤度信号在以下行业中相对胜率较高：煤炭、石油石化、农林牧渔、钢铁、有色金属、 纺织服饰、公用事业、建筑材料、建筑装饰、电力设备、非银金融、环保。 不同行业拥挤度指标的胜率不一样，源于不同行业的特点和表现不同，导致拥挤度信号对它们的预测能力有所差异。差异来源包括资金流向和关注度、行业特性和市场结构、资产关联性、基本面和市场因素、市场因素和投资者行为等方面。 行业拥挤轮换策略（拥挤度组合信号+行业等权组合策略）：我们将行业成交集中度、行业内部关联度和行业收盘价乖离率的拥挤信号的并集作为拥挤度 组合信号。为评估信号有效性，我们将加入拥挤度组合信号的策略与等权行业组合相比较。长期而言，将拥挤度组合信号纳入策略判断中，相对于等权组合，以季度为调仓频率时，加入拥挤度组合信号的策略相对于等权组合年 化收益高出1个百分点以上，Sharpe值高出0.03+。 第1代行业轮动策略（拥挤度组合信号+行业量能轮动策略）：在本系列上篇报告《金工专题行业轮动系列1：换手率的量能提示》中，我们得到行业量 能轮动策略，我们将拥挤度组合信号引入该策略，得到第1代行业轮动策略。策略流程：月底计算每个拥挤度指标前推N天的百分位。若某个行业近三个月指标百分位超过95%且两年和两个月来呈上升行情，则在月初将此行业放入行业量能轮动策略的卖出列表。回测标的：申万一级行业指数。回测区间：2008年7月30日至2023年5月18日。回测结果：将拥挤度组合信号纳入 行业量能轮动策略中相比于原始的行业量能轮动策略，年化收益高出4个百分点，由8.65%提升至12.81%。在总交易次数保持不变的情况下，策略可以增加盈利次数，提升胜率和盈亏比。 风险提示：统计数据仅代表市场历史情况；模型依赖于历史数据；模型存在一定的误差；策略模型回测效果不代表未来使用效果；行业轮动同时受多方面因素影响，存在模型无法跟踪的情形。 此报告考请务必阅读正文之后的免责条款部分 内容目录 1行业拥挤度3 1.1行业成交集中度5 1.2行业内部关联度8 1.3行业收盘价乖离率11 1.4小结13 2行业拥挤轮换策略（拥挤度组合信号+行业等权组合策略）15 3第1代行业轮动策略（行业量能轮动策略+拥挤度信号）16 4总结19 5风险提示19 图表目录 图1：行业成交集中度拥挤信号的相对胜率（申万一级行业）6 图2：非银金融行业成交集中度指标7 图3：非银金融行业成交集中度拥挤信号7 图4：通信行业成交集中度指标8 图5：通信行业成交集中度拥挤信号8 图6：行业内部关联度拥挤信号的相对胜率（申万一级行业）9 图7：石油石化行业内部关联度指标（红线）10 图8：石油石化行业内部关联度拥挤信号10 图9：行业收盘价乖离率拥挤信号的相对胜率（申万一级行业）12 图10：环保行业收盘价乖离率指标13 图11：环保行业收盘价乖离率拥挤信号13 图12：行业拥挤轮换策略和行业等权组合净值走势对比16 图13：第1代行业轮动策略和行业量能轮动策略（基准）净值走势对比17 表1：行业拥挤轮换策略回测结果16 表2：第1代行业轮动策略回测结果18 表3：策略拥挤度卖出信号18 本文为金工专题行业轮动系列的第二篇，旨在深入研究行业拥挤度，并探讨不同拥挤度指标在风险提示方面的效果，以提高行业配置的准确性和收益率。本文分为三个部分，以下是各部分的主要内容： 第一部分，我们将详细探讨行业拥挤度的特征和表现，以及其背后的逻辑。我们将解释不同拥挤度指标的定义和计算方法，并探讨其与回撤风险的关系。此外，我们还将 分析可能导致不同行业拥挤度指标相对胜率差异的潜在原因。第二部分，我们将比较加入拥挤度组合信号的策略与行业等权组合的表现，以评估拥挤度组合指标的有效性。我们将分析上述两种策略的年化收益率、Sharpe值等关键指标，并进行综合评估。通过与 等权组合的比较，我们可以确定拥挤度组合信号是否能够提供更好的投资结果。第三部分，我们将比较加入拥挤度组合信号的行业轮动策略与原始行业轮动策略的表现，以进 一步评估拥挤度组合指标的有效性。我们将分析两种策略的年化收益率、Sharpe值、胜率等关键指标，并进行综合评估。通过与原始行业轮动策略的比较，我们可以确定加入拥挤度组合信号是否能够增加行业量能轮动策略投资收益并提升整体的投资效果。 通过这三个部分的研究和比较，我们旨在全面评估行业拥挤度指标的有效性和应用潜力，为投资者提供更可靠的决策依据和风险管理工具。我们将进一步探索和发掘行业拥挤度的更多指标和特征，以提高对市场的洞察力和预测能力。 1行业拥挤度 股市的拥挤度指标反映了交易活动的过热程度，包括买入和卖出两个方向，本文更多讨论的是买入方向的拥挤，它起到了对潜在风险的警示作用，卖出方向的拥挤可形容 为踩踏，另作讨论。拥挤度的概念通常应用于因子投资，用于评估某个因子受到市场追捧的程度，并衡量由于其受追捧而带来的市场风险。 当某个因子或主题的拥挤度较高时，可能会出现一系列现象，如内部高度协同、剧烈波动、价格偏离以及流动性枯竭等。高拥挤度意味着大量资金涌入或涌出某个因子，当大量资金集中看多或看空某个因子时，其买入或卖出操作的一致性会导致价格出现巨幅波动，进而导致价格偏离和估值的偏离现象。 此外，高拥挤度还会导致因子内部资产呈现较为一致的走势、联动性较高、走势差异性减弱。这意味着因子内的各项资产会在较高的拥挤度下更趋于同步运动，相互之间的差异性减弱。这种情况可能增加投资风险，因为当市场情绪发生变化时，因子投资很 容易受到整体市场的波动影响。 因此，通过监测拥挤度指标，投资者可以获得关于市场潜在风险的警示，并根据情况调整自己的投资策略，以降低风险并寻找更合适的投资机会。 这一系列的研究专注于行业轮动主题，本篇专题我们将因子拥挤度的概念扩展到行业层面。我们致力于构建衡量单个行业拥挤度的指标，并根据行业拥挤度相对于其历史水平的高低程度，在现有的行业轮动策略上提供风险提示。 通过引入行业拥挤度指标，我们可以更好地评估行业的市场参与程度和投资者的情绪波动。该指标考虑了市场资金集中热度、价格偏离程度和内部价格关联程度。通过与行业拥挤度的历史水平进行比较，我们能够判断当前行业是否过度拥挤或相对宽松。 这种扩展的分析方法为我们提供了更全面的行业轮动策略，使我们能够更准确地识别可能的风险。通过监测行业拥挤度的变化，我们可以及时调整投资组合，以适应市场的动态变化，提高投资的效果和回报。 拥挤度指标： 基于之前提到的拥挤度表现，我们构建了以下三个指标来跟踪行业的拥挤度情况。这些指标包括行业成交集中度、行业内部关联度和行业收盘价乖离率，分别用于衡量资 金集中的热度、行业内部资产的联动性以及价格偏差程度。首先，行业成交集中度指标用于评估资金在特定行业内的集中程度。高成交集中度意味着资金较为集中，可能出现大量资金流入或流出的情况，这可能导致市场波动和价格的剧烈变化。其次，行业内部关联度指标用于衡量同一行业内不同资产之间的相关性。较高的关联度意味着行业内的资产之间更加密切地相互影响，可能导致资产价格的联动性增加。最后，行业收盘价乖离率指标用于衡量行业内资产的价格偏离程度。乖离率反映了资产价格与其平均价值之间的偏差程度，高乖离率可能暗示着市场情绪的极端波动和超买或超卖情况。通过综合考虑这些拥挤度指标，我们能够更全面地了解行业的投资环境，并提供更准确的风险提示。 指标检验方法： 我们对以上指标进行了研究，考察以不同参数构造的拥挤度信号在一个月的时间周期内的相对胜率。这里的相对胜率是指行业指数在拥挤度信号出现后一个月内的超额收益为负的天数占总天数的比例。较高的相对胜率意味着拥挤度信号更能够识别出下跌风 险。需要注意的是，拥挤度指标主要用于风险警示和反转提示，因此线性相关的显著性检验和IC分析法不适用于检验拥挤度指标。通过研究拥挤度信号的相对胜率，我们能够评估拥挤度指标在预测下跌风险方面的能力。更高的相对胜率意味着拥挤度信号能够更好地辨别潜在的下跌风险，并为投资者提供相应的风险警示。这种研究方法有助于我们理解拥挤度指标在市场中的作用。 信号的构造： 首先在每个月末滚动计算指标n天内的历史百分位数，若近一个月内出现≥95%的百分位数即触发信号。其中参数n包含60、90、120、200等。 1.1行业成交集中度 行业成交集中度从全市场的整体视角考察资金在某个行业中的集中程度。它通过计算每个行业成交额在全市场中的占比与该行业流通市值在全市场中的占比之间的差值除以该行业流通市值在全市场中的占比来进行衡量。 行业成交集中度的计算方法可以帮助我们了解整个市场中的资金在各行业的分布情况。通过比较成交额占比与流通市值占比之间的差异，我们可以判断资金是否集中在特定行业，以及该行业在市场中的重要性和影响力。 通过这个计算，我们可以得出行业成交集中度的数值，用以评估资金在特定行业中的集中程度。较高的行业成交集中度意味着资金更加集中在该行业，而较低的集中度则表示资金较为分散或分布在其他行业中。行业成交集中度的使用可以帮助投资者更好地理解市场的资金动向。 具体而言，行业成交集中度的计算公式如下： 行业成交额的全市场占比 −行业流通市值的全市场占比 行业成交集中度 � =�� 行业流通市值的全市场占比 � i � 其中，行业成交集中度代表第i个行业（共31个申万一级行业）的行业成交集中度、行业成交额的全市场占比代表第个行业的行业成交额的全市场占比、 � i 行业流通市值的全市场占比代表第个行业的行业流通市值的全市场占比。行业成交额 � 全市场占比表示该行业的成交额在全市场31个行业成交额中的占比，行业流通市值全市 场占比表示该行业的流通市值在全市场31个行业流通市值中的占比。 我们计算行业成交集中度n天（参数n选取60、90、120、200、250、300）内的百分位数，当一个行业成交集中度百分位数超过95%时发出拥挤信号，卖出该行业。通过计算行业成交集中度的拥挤信号的相对胜率，观察行业成交集中度指标的有效性。 综合多个参数来观察，行业成交集中度的拥挤信号在以下行业中具有较高的相对胜率：非银金融、机械设备、通信、石油石化、公用事业、电力设备、建筑