策略实操系列专题（七）：基于行业动量策略构建投资组合

证券研究报告|2024年06月12日 策略实操系列专题（七） 基于行业动量策略构建投资组合 核心观点策略研究·策略专题 股票历史收益率与股票未来期收益率具有较强的相关性。在预测股票未来期收益率中展现出了较高的胜率，股票收益率表现为正自相关，则为动量效应；股票收益率表现为负自相关，则为反转效应。一般而言，股票的收益率在中期呈现动量效应，长期表现为反转效应。过去三十年间众多研究证明了动量投资策略可以取得显著的超额回报。 基准行业动量策略回测结果显示，大部分动量策略均能获得正向超额收益，动量策略的收益主要是来自负向剔除组合。部分动量策略的超额收益通过了显著性检验，对于观察期相同的动量策略，超额收益随着持有期的拉长，大部分呈现先降后增的U型变化。 在实际投资中，可以根据行业历史收益率来进行负面筛选，即剔除那些历史收益率相对较低的行业，有助于提升投资组合的收益率。行业动量策略随着观察期的增加，表现出明显的非线性特征，将31个行业按照收益率由高到 低分成7组为例，观察期内收益率最高的第1个分组的未来平均收益率明显 低于第2个分组，甚至明显低于其他分组；同时不考虑观察期内收益率最高 的第1个分组后，其他分组与观察期内收益率的正相关特征较为明显。历史 收益率较低的组5、组6和组7在大部分动量策略中，在不同的持有期下， 收益率均为负值。值得注意的是，在不同的动量策略中，组6和组7普遍是收益率最低的两个投资组合。 动量策略最佳持有期探究：观察期为1、3、9、12的动量策略的最优持有期均为1，观察期为2和6的动量策略的最优持有期为3和8。此外，考虑到动量策略的收益率大小和显著性：观察期为1、持有期为1和观察期为12、持有期为1的策略是相对占优的行业动量策略。值得注意的是，动量效应是对历史行情的经验性总结，动量效应的持续时长也可能发生变化，在特定情境下动量策略存在失效的可能性。因此，为了提高策略的有效性，还需结合行业基本面等因素，进行行业筛选和评估，同时要关注交易过度拥挤或者资金筹码结构等，进行及时切换。 根据6月上旬的最新交易信号，观察期为1、持有期为1的动量策略推荐的行业为：煤炭、房地产、农林牧渔、公用事业、银行、交通运输、国防军工和建筑材料。根据6月初最新交易信号，观察期为12、持有期为1的动量策略推荐的行业为：家用电器、银行、石油石化、汽车、有色金属、公用事业和农林牧渔。两类交易信号提供的交集体现在低估值+资源品+出海的三重属性上。 风险提示：1.全球股市共振时期风险趋同性；2.动量效应是对历史行情的经验性总结，并非驱动股市行情动因，特定情境下动量策略存在失效的可能性。 证券分析师：陈锐证券分析师：王开 0755-81981573021-60933132 chenrui1@guosen.com.cnwangkai8@guosen.com.cnS0980516110001S0980521030001 联系人：李晨光010-88005492 lichenguang@guosen.com.cn 基础数据 中小板/月涨跌幅(%) 5815.11/-2.39 创业板/月涨跌幅(%) 1787.30/-4.84 AH股价差指数 139.88 A股总/流通市值(万亿元) 70.18/63.95 市场走势 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《策略周思考-以大为美，价值优先》——2024-06-11 《策略专题研究-PB-ROE再审视：好价格、好行业、好公司》— —2024-06-07 《资金跟踪与市场结构周观察(第二十一期)-市场成交下降，行业成交集中度上行》——2024-06-06 《ESG月度观察——关注企业“第二张报表”》——2024-06-06 《6月A股策略观点汇报-把握轮动，重视“类GARP”策略》— —2024-06-03 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 内容目录 动量效应的内涵5 慢与快：顺势而为&动量策略捕捉投资机遇6 行业动量策略的基准模型8 数据来源及其方法介绍8 基准行业动量策略回测结果9 行业动量策略的稳健性检验11 行业配置采用自由流通市值加权11 持有期与观察期间隔1个月13 行业动量策略的非线性特征及其改进15 行业动量策略的非线性特征15 改进的行业动量策略17 行业动量策略的持有期特征19 结论：基于动量体系的选股策略22 参考文献24 风险提示28 图表目录 图1：中观行业景气组合构建流程6 图2：偏股型基金跑赢/跑输期间和景气投资时点基本契合6 图3：景气投资表现：ROE+△ROE策略近2年也难赚超额6 图4：按照景气度遴选的赛道股近年来经历了过山车行情7 图5：景气投资有效性回落到历史底部区间7 图6：年初至今行业轮动速度高于历史中枢水平7 图7：动量策略各分组收益率（观察期为1）15 图8：动量策略各分组收益率（观察期为2）15 图9：动量策略各分组收益率（观察期为3）16 图10：动量策略各分组收益率（观察期为6）16 图11：动量策略各分组收益率（观察期为9）16 图12：动量策略各分组收益率（观察期为12）16 图13：改进的动量策略的第K期和累计K期收益（J=1）19 图14：改进的动量策略的第K期和累计K期收益（J=2）19 图15：改进的动量策略的第K期和累计K期收益（J=3）20 图16：改进的动量策略的第K期和累计K期收益（J=6）20 图17：改进的动量策略的第K期和累计K期收益（J=9）20 图18：改进的动量策略的第K期和累计K期收益（J=12）20 图19：改进的动量策略（1,1）21 图20：改进的动量策略（12,1）21 图21：公募基金股票持仓市值及规模占比22 图22：机构投资者股票持仓市值及规模占比22 图23：改进的动量策略（6,9）27 图24：改进的动量策略（9,6）27 表1：高收益率组-低收益率组的年化月均收益9 表2：高收益率组-低收益率组的月均收益的T统计量9 表3：高收益率组-中收益率组的年化月均收益10 表4：高收益率组-中收益率组的月均收益的T统计量10 表5：低收益率组-中收益率组的年化月均收益10 表6：低收益率组-中收益率组的月均收益的T统计量11 表7：高收益率组-低收益率组的年化月均收益（加权）12 表8：高收益率组-中收益率组的年化月均收益（加权）12 表9：低收益率组-中收益率组的年化月均收益（加权）13 表10：高收益率组-低收益率组的年化月均收益（观察期与持有期间隔1个月）13 表11：高收益率组-中收益率组的年化月均收益（观察期与持有期间隔1个月）14 表12：低收益率组-中收益率组的年化月均收益（观察期与持有期间隔1个月）14 表13：高收益率组-低收益率组的年化月均收益（改进策略）17 表14：高收益率组-中收益率组的年化月均收益（改进策略）18 表15：低收益率组-中收益率组的年化月均收益（改进策略）18 表16：最优持有期统计（改进策略）21 表17：高收益率组-低收益率组的月均收益的T统计量（加权）25 表18：高收益率组-中收益率组的月均收益的T统计量（加权）25 表19：低收益率组-中收益率组的月均收益的T统计量（加权）25 表20：高收益率组-低收益率组的月均收益的T统计量（观察期与持有期间隔1个月）25 表21：高收益率组-中收益率组的月均收益的T统计量（观察期与持有期间隔1个月）26 表22：低收益率组-中收益率组的月均收益的T统计量（观察期与持有期间隔1个月）26 表23：高收益率组-低收益率组的月均收益的T统计量（改进策略）26 表24：高收益率组-中收益率组的月均收益的T统计量（改进策略）26 表25：低收益率组-中收益率组的月均收益的T统计量（改进策略）26 动量效应的内涵 股票历史收益率与股票未来期收益率具有较强的相关性，在预测股票未来期收益率中展现出了较高的胜率，股票收益率表现为正自相关，则为动量效应；股票收益率表现为负自相关，则为反转效应。一般而言，股票的收益率在中期呈现动量效应，长期表现为反转效应。自20世纪90年代以来许多研究已经证明了动量投资策略可以取得显著的超额收益。动量效应在发达国家的成熟资本市场中得到广泛验证，在走向成熟化的新兴市场股市中也逐步开始推广。 在实际投资中，动量策略可划分为时序动量策略和截面动量策略。在时序动量策略中，投资者关注投资标的的绝对走势，假定投资标的可以延续历史趋势，投资者倾向于买入先前上涨趋势明显的投资品，同时卖空先前下跌趋势显著的投资品；在截面动量中，投资者关注投资标的的相对走势，假定投资标的强者恒强，投资者会买入之前表现较好的投资品，并卖空表现相对较差的投资品。 动量效应的超额收益来源的两种主要解释，即风险补偿和投资者行为偏差。传统金融学理论基于有效市场假说，通过风险收益匹配的框架解释动量效应，认为动量效应的超额收益源于风险补偿，那么基于这一思路，在因子模型中加入新的风险因子，超额收益理应消失，不过，从现有的研究结果来看，传统金融学理论似乎难以对动量效应提供充分的合理解释。另一种解释是动量效应超额收益源于投资者行为偏差，行为金融学理论认为投资者是有限理性的，有限理性人常常存在心理认识偏差，他们的行为受到多种心理和情绪因素的影响，这些因素导致他们无法总是做出最优的投资决策，投资者可能会因为过度自信、归因偏差等心理偏差，对信息做出非理性反应，从而导致股票价格偏离其基本价值，最终表现为动量效应。 目前，针对A股市场的研究集中于个股层面，这些研究得出的结论显示出较高的一致性。大量个股层面上的研究表明，动量效应在国内股市的表现却有所不同，动量效应国内股票市场仅能维持半年左右，超过半年则逐渐呈现收益反转现象。相较于个股层面的动量效应研究，针对行业动量的探讨还相对较少，行业动量研究关注的是整个行业走势的持续性，而非单一股票的表现。行业动量（IndustryMomentum）是指在金融市场中，某些行业的股票作为一个整体，在经历了一段时期的强势表现（或弱势表现）之后，倾向于在接下来的一段时间内继续保持这种表现的现象，本文旨在弥补现有研究的不足，对行业动量的存在性及特征进行回测分析，以期对行业择时提供有效参考。 慢与快：顺势而为&动量策略捕捉投资机遇 2023年，A股市场经历了大幅的波动和频繁的轮动，行业轮动和主题投资成为市场结构性主线。经济复苏进程中叠加风险情绪的拖累，A股市场步入震荡行情，近期A股轮动速度维持中速区间，但仍高于长期中枢水平。在题材与风格频繁轮动格局下，应对的思路之一是逆市而动，找到长期具有高胜率和强弹性的资产，避免频繁的调仓切换。如果单独看胜率，近四年国内市场债券类投资的胜率一直颇高，预计在中长期老龄化语境下依然成立；但是该类资产弹性角度来讲年化回报率却不算高。弹性较高的几类资产如2019-2021年的老赛道（电新、电子、医药等），行情持续性均不强且抱团瓦解时回撤幅度颇高，甚至同质化产品交易在尾部风险释放时容易产生踩踏风险。因此景气投资策略盛行/失效的阶段也是基于ROE+△ROE进行行业筛选时跑赢/跑平的时期，同时对应着公募偏股型基金的投资策略大行其道/黯然失色区间。 我们此前构造了中观行业景气指数，并基于该指数应用在行业配置层面。中观行业景气指数构造基于以下三方面数据——与超额回报具有相关性的高频指标、基于调查获取的与行业自身逻辑高度相关的产业指标、部分行业的信用环境（针对信用对利润传导流畅的行业），对一级行业的景气度进行跟踪，部分行业的景气指数展现出对行业超额收益较好的领先性。我们可以根据景气的绝对水平和边际变化情况划分出四种组合：1、高位上行（高景气+景气上行）；2、高位回落（高景气+景气下行）；3、低位上行（低景气+景气上行)；4、低位下行（低景气+景气下行）。当前景气值在近3年历史分位数x%以上（基准情形下x=50）为高景气，景气值大于近三个月的均值为景气上行。 图1：中观行业景气组合构建流程 资料来源：国信证券经济研究所绘制 回测结果显示