文章核心观点 - 报告旨在通过分析行业指数相对于沪深300的偏离与回撤规律，构建一个基于“偏离修复”的左侧交易策略模型[1] - 该策略通过迭代算法筛选出适用于该模型的行业，并设置合理的入场阈值以提供高质量的左侧买点，为行业在回调阶段的配置提供区间建议[1] - 策略模型可作为后续模型改进和效果评估的基准[1] 行业指数与沪深300表现对比 - 在2010年1月至2025年3月的考察区间内，31个行业中有17个行业的回报率超过了沪深300指数[4] - 以简单平均配置行业组合为例，可以在区间内获得34%的超额回报[7] - 但买入并持有单一行业相对于沪深300，可能会产生较大的回撤和较长的回撤时间，存在择时必要性[7] 单纯偏离回归策略的局限性 - 单纯从相对沪深300偏离回归的角度构建策略存在三个问题：无法把握单向偏离机会、同点位偏离值随时间变化、每次偏离的极限位置不同难以把握[14] - 考察行业指数相对沪深300的前三大回撤发现，钢铁和石化行业几乎处于单次回撤周期中，而食品饮料、商贸零售、建筑材料、非银金融等行业的最大回撤与其他回撤差距较大[13] - 部分行业指数与沪深300的共同点在于，样本区间内的历史高点出现过早，导致样本数据一直处于单次回撤中[17] 有效偏离回撤的筛选算法 - 报告提出了两种筛选算法来识别“有效偏离回撤”[22][25] - 算法一（均值标准差法）：计算初筛有效回撤数组的均值与标准差，保留在[m-3std, m+3std]区间内的元素，但该方法筛选效果较差，对大多数行业无法作出进一步筛选[27][30][35] - 算法二（迭代法）：对初筛有效回撤数组进行迭代，反复选取数值权重占比等于或大于80%的元素集合，直至结果稳定或元素少于3个，该方法能更有效地处理掉小型回撤噪声[29][33][35][37] 偏离修复策略的构建与适用性 - 策略使用迭代法计算出的有效回撤数组V，若无法得到V，则判定该行业不适合此策略[35] - 选取V中最大回撤值的80%作为入场阈值T，当实时回撤值W大于T时，发出看多信号（s=1）；当W为0时平仓（s=0）；其他情况信号值维持前值[35] - 部分行业不适用该策略：钢铁、零售、建材、非银金融、机械、石化行业未能满足策略使用条件[31][39] - 部分行业表现不理想：有色金属、纺织服装、公用事业、房地产、计算机、煤炭、环保、美容护理[39] 策略特点与后续展望 - 该偏离修复策略是一种偏向风险规避的配置策略，但对于没有历史数据的突发单边行情可能会出现踏空[46] - 随着时间推移，该策略对于波动模式较为平稳的行业更有参考价值[46] - 后续展望包括：优化有效偏离回撤的筛选模式并调整进场阈值设置方式，以及配合趋势跟踪策略使用，在拐点区域降低趋势跟踪策略的波动风险[46]