中观行业配置系列五：从赔率：胜率视角挖掘困境反转投资机会

量化专题报告 证券研究报告|金融工程研究 2023年11月15日 中观行业配置系列🖂：从赔率-胜率视角挖掘困境反转投资机会 引言：我们样本外跟踪两年多的行业景气度-趋势-拥挤度框架虽然效果还不错，但出现了细分模型阶段性失效的情况，本篇报告希望从赔率-胜率视角挖掘行业困境反转投资机会，丰富行业配置框架。 问题讨论：A股困境行业为什么不容易反转？以PB较低代表低估值困境行业，这一策略年化超额仅为2%，表现一般。究其原因：1）困境行业不是不会反转，而是要经历一个较长的时间周期才会反转，因此需要挖掘有效的右侧胜率信号；2）相比于当前困境行业，过去困境有所反弹的行业未来表现更强，传统困境反转策略容易错失这部分收益，拿不住一些长期反转短期强势的行业和个股。 两类困境的定义：1）当前困境还未反转：PB_zscore排名处于最低1/3的行业；2）过去困境已经反弹：过去一年PB_zscore的最小值小于-1倍标准差，当前大于-1且PB估值不是最低的1/3。 历史上困境反转会呈现哪些特征：1）基本面：相比于近期（FY1）调整，分析师的远期调整（FY2和FY3）更适合作为困境行业长期收益的右侧信号，超额收益持续400个交易日，并且在有所反弹的困境行业弹性更强，达到15%；2）资金面：相比于资金整体，交易盘的资金行为更适合作为困境行业短期收益的右侧信号，超额收益持续120个交易日以上，约为5%，并且在当前困境行业上效果更佳。 策略：两种困境反转盈利模式的探讨。 1)选取当前困境，短期有望反弹的行业。在当前困境还未反转的行业里 （第一类困境），精选交易盘最近加仓靠前或者分析师两年景气较高的行业，策略2015年底至2023年6月底年化超额10.8%，信息比率1.38， 超额最大回撤-6.3%，策略回撤较小并且在2020年后表现优异。 2)选取过去困境，反转有望持续的行业。在过去困境已经反弹的行业里 （第二类困境），精选交易盘最近加仓靠前或者分析师两年景气较高的行业，策略2015年底至2023年6月底年化超额21.0%，信息比率2.10，超额最大回撤-7.5%，收益弹性较大，能够捕捉到困境反转大部分收益。 3)并行两种困境反转策略后，超额收益更加稳健。由于两个策略持仓完全互斥，并且有逻辑的连接性，具备并行的条件。并行后策略年化超额17.3%，跟踪误差7.4%，信息比率2.32，超额最大回撤-5.3%。 风险提示：模型根据历史数据规律总结，未来存在失效的风险。 作者 分析师杨晔 执业证书编号：S0680523070002邮箱：yangye3657@gszq.com 分析师刘富兵 执业证书编号：S0680518030007邮箱：liufubing@gszq.com 相关研究 1、《量化周报：短调不改反弹态势》2023-11-12 2、《量化分析报告：择时雷达六面图：流动性弱化经济面恢复》2023-11-11 3、《量化点评报告：转债市场估值回升——十一月可转债量化月报》2023-11-08 4、《量化专题报告：基于深度学习的指数增强策略》 2023-11-06 5、《量化分析报告：困境反转策略本年超额被动股基 20%——基本面量化系列研究之二十�》2023-11-06 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 一、问题：A股困境行业为什么不容易反转？4 1.1、现有行业配置模型近两年阶段性失效4 1.2、过去行业赔率指标表现不佳，受价值风格影响较大5 1.3、困境行业不容易反转的原因6 二、现象：如何定义困境？历史上行业困境反转呈现哪些特征？8 2.1、如何定义困境反转的行业基础指数池？8 2.2、长期收益影响因素：分析师景气度9 2.3、短期收益影响因素：资金行为11 三、策略：行业困境反转策略的落地14 3.1、困境反转研究框架：赔率-胜率视角14 3.2、两种困境反转盈利模式的探讨14 3.2.1、短期困境反弹：选取当前困境，短期有望反弹的行业15 3.2.2、长期困境反转：选取过去困境，反转有望持续的行业16 3.3、并行两种困境反转策略后，超额收益更加稳健18 3.4、工具：行业困境反转图谱20 四、结论21 参考文献21 风险提示21 图表目录 图表1：行业配置模型近两年表现相对稳定，叠加选股后年化超额超过10%，但细分模型出现阶段性失效4 图表2：行业配置模型近两年表现业绩统计4 图表3：过去行业赔率指标多头超额表现不佳，受价值风格影响较大5 图表4：低估值的行业持有半年内没明显超额，但持有一年以上超额收益较高6 图表5：相比于当前困境的行业，已经反弹的困境行业未来超额收益的弹性和持续性更强7 图表6：困境基础池子定义：现在困境还未反转&过去困境已经有所反弹8 图表7：当前困境未来景气度变化9 图表8：困境反转行业未来景气度变化9 图表9：计算机：未来一年景气度&未来两年景气度10 图表10：传媒：未来一年景气度&未来两年景气度10 图表11：困境行业景气度前10%行业的超额净值11 图表12：困境反转行业景气度前10%行业的超额净值11 图表13：当前困境行业资金加仓比例12 图表14：困境反转行业资金加仓比例12 图表15：交易盘加仓前10%行业的低估值占比12 图表16：交易盘加仓行业中估值分位比例12 图表17：困境行业中资金交易盘加仓前10%前后的超额净值13 图表18：困境反转行业中资金交易盘加仓前10%前后的超额净值13 图表19：2020年前交易盘加仓超额收益较弱13 图表20：2020年后交易盘加仓超额收益持续性和弹性较强13 图表21：困境反转研究框架14 图表22：短期困境反弹策略收益表现15 图表23：使用不同信号的短期困境反弹行业组合超额收益15 图表24：策略平均每期持有指数个数16 图表25：短期困境反弹分年度策略收益表现16 图表26：参数敏感性测试16 图表27：长期困境反转行业多头收益17 图表28：使用不同信号的长期困境反转组合超额收益17 图表29：策略平均每期持有指数个数17 图表30：分年度策略收益表现17 图表31：参数敏感性测试18 图表32：并行两种困境反转策略后，超额收益更加稳健18 图表33：交易细节优化后，策略年化超额14.7%，扣交易费用后约在12%-13%19 图表34：策略时序换手率19 图表35：分年度策略收益表现19 图表36：行业困境反转图谱：建议关注医药、顺周期和TMT中估值拥挤度不高的细分板块20 一、问题：A股困境行业为什么不容易反转？ 这一章节，我们来探讨近两年行业配置细分模型阶段性失效的现象，分析下A股历史上困境行业不容易反转的原因，希望通过研究左侧困境反转模型来丰富行业配置策略。 1.1、现有行业配置模型近两年阶段性失效 国盛金工团队自2019年起开始深耕行业轮动领域，并且于2021年整合两个行业轮动模型（行业景气模型和行业趋势模型），以系统化多策略的方式为投资者提示国内行业配置投资机会。 近两年样本外跟踪下来，策略相对wind全A年化超额约7%，其中2022年超额4.5%，2023年截止到9月底超额9.8%，表现比较稳定，超额净值持续创新高。若进一步叠加PB-ROE因子进行选股，2022年超额12.1%，截止到2023年9月底超额13.7%，表现十分优异。但其中两个细分模型出现了阶段性失效的现象： 1)2022年趋势投资失效，年度超额收益为-8%，原因是近两年市场轮动速度较快，长端动量因子失效，去年回撤较大； 2)2023年上半年景气投资表现一般，年初至6月底超额收益为-1%，原因是今年上半年市场并没有走景气投资的逻辑，趋势投资今年收益颇丰，能够捕捉到上半年TMT的火热行情。 图表1：行业配置模型近两年表现相对稳定，叠加选股后年化超额超过10%，但细分模型出现阶段性失效 景气超额趋势超额并行超额并行超额（叠加PB-ROE） 8 7 6 5 4 3 2 1 20132014201520162017201820192020202120222023 资料来源：wind，国盛证券研究所 年化收益 年化超额 年化跟踪误差 信息比率 超额最大回撤 2021年超额 2022年超额 2023至6月底 2023至9月底 景气 22.9% 15.9% 9.6% 1.66 -6.5% 30.4% 11.4% -0.9% 6.0% 趋势 21.3% 14.4% 10.9% 1.32 -17.2% 17.8% -8.4% 6.6% 11.1% 并行 22.7% 15.7% 9.1% 1.72 -7.0% 26.2% 4.5% 1.6% 9.8% 并行+PBROE 28.2% 20.9% 10.6% 1.97 -6.9% 42.0% 12.1% 6.0% 13.7% 图表2：行业配置模型近两年表现业绩统计 资料来源：wind，国盛证券研究所 由于A股行业具有长期动量效应，所以当初在构建行业配置框架的时候，我们以“景气度-趋势-拥挤度”为核心依据，分别构建景气和趋势模型，希望充分利用基本面动量和价格动量这两个长期有效的因子，捕捉景气投资和趋势投资两类投资机会。因此从逻辑上来讲这两个模型都偏右侧，在动量崩溃和景气失效的环境下容易表现不佳。反观近两年涨的比较好的行业，例如建筑、通信和计算机等，大多数都是底部行业困境反转的逻辑。 虽然量化研究是一个无止境的动态过程，但我们认为适当有逻辑地迭代优化是有必要的。我们希望多策略行业配置体系能够囊括大部分市场行业上涨的驱动逻辑，而分析现有的框架，我们可能忽视了困境/低估值行业逻辑的挖掘。 因此本篇报告着重于研究行业困境反转策略，重点探讨三个问题：1）A股历史上困境行业为什么不容易反转？2）如何定义困境？历史上困境反转会呈现哪些特征？3）如何构建稳定有效的行业困境反转投资策略？ 1.2、过去行业赔率指标表现不佳，受价值风格影响较大 前期行业轮动策略中没有使用估值指标的原因是：A股历史上低估值行业表现不佳，并不能显著跑赢高估值行业。这里我们用PB指标来代表行业估值水平。没有用PE的原因是部分行业盈利增速变动较大，这会导致估值指标不太稳定，并且周期行业的PE指标需要反过来使用，即行业底部时PE通常较高。但行业间PB估值中枢差异较大，无法直接比较，因此我们做了一些标准化处理，具体思路如下： 1)行业相对值计算：对行业PB进行时序上的平滑处理，然后计算其与大盘（中证800）的比例，消除大盘估值变动的影响，使得行业PB在时序上具备可比性； 2)时序标准化处理：根据过去6年的滚动窗口，将行业相对PB进行zscore处理，使得不同行业PB估值可比，指标越低代表相比于历史上被明显低估。 每月底根据PB_zscore选取前20%行业，观察其相对行业等权的表现。由下图所示，2015年底至2023年6月底，低估值行业年化超额收益仅为2%，然而超额最大回撤达 到-18%，主要发生在2019-2020年机构抱团的行情中，彼时成长因子占优，价值因子表现不佳。由此可见，过去行业赔率指标表现不佳，受价值风格影响较大。 图表3：过去行业赔率指标多头超额表现不佳，受价值风格影响较大 资料来源：wind，国盛证券研究所 1.3、困境行业不容易反转的原因 本节对低估值行业（困境行业）不容易反转背后的原因进行了一定探讨，总结来看就是“拿不久且拿不住”，具体可分为以下两点： 原因一：对于深度左侧的困境行业，持有时间不够久 A股历史行业底部盘整通常会经历一个较长的时间周期，也就是所谓的以时间换空间，经过较长时间的充分换手后才会形成向上合力。为了验证这一点，我们做个一个简单的实证：根据PB_zscore将行业分成低估值、中估值和高估值三类，然后观察持有未来一个月到未来三年组合的超额收益表现。 如下图所示，可以发现如果持有期较短，如半年以内，低估值行业并不能显著跑赢高估值行业，困境行业超额收益较低。但是如果把持有期拉长到一年以上，低估值行业有比较明显的反转效应：相对高估值行业，低估值行