全自动构建全一级行业景气指数的方法

核心观点

本文提出了一种自动化构建全一级行业景气指数的方法，主要努力方向包括：

• 快速构建大部分一级行业的景气指数。
• 兼顾主观逻辑与数据规律。
• 考虑不同时间段内指标的稳定性。
• 参数选取兼顾收益和稳健性。

方法论

• 指标库构建： 建立包含近一千个宏、中观指标的数据库。
• 指标预处理： 对指标进行滞后、同比和降频处理，并计算一阶差分。
• 择时模型设置：
  • 使用历史分位数窗口和滤波处理指标。
  • 提出连续非线性的仓位函数作为基本面指标与行业收益的纽带。
• 指标方向确定与指标筛选：
  • 通过逻辑方向标定和实验方向计算，结合不同时间段内指标方向的稳定性，筛选出最终指标方向。
  • 使用距离最小法选取模型参数，增强样本外效果。

研究结论

• 样本内回测： 样本内年化超额收益为35.4%。
• 样本外回测： 样本外年化超额收益为8.1%，在景气度投资普遍失效的2022至今取得年化8.1%的超额已较为可观。
• 最新景气预测： 8月模型打分最高的行业为石油石化、钢铁、公用事业、通信和国防军工。

风险提示

• 模型根据历史数据建立，随着市场环境的变化，指标的作用方向和作用强度可能发生变化，最优参数亦可能发生变化。
• 当市场环境不适用景气度投资时，模型的收益可能下降，请注意模型失效的可能性。