核心观点 - 报告提出了一种兼容追涨与抄底的行业与ETF轮动策略，该策略通过结合“均线策略”识别趋势强度和“资金流策略”筛选资金共识，旨在选择具有明确趋势且资金行为趋于稳定的指数进行投资[1][39][42] 均线策略识别趋势强度 - 均线策略通过三个指标合成“均线综合得分”来识别指数中短期趋势强度[3][13] - **指标一：均线排列形态**：通过统计短期、中短期、中长期、长期四条均线之间呈多头或空头排列的次数进行计分，最强烈的多头形态（三条均线呈多头排列）计4分，最强烈的空头形态计-4分[4][7] - **指标二：均线扩散间距**：计算四条均线之间差异幅度的均值，用于定量判断均线位置差异，该指标大于0通常表示指数处于短期上涨状态[8][9] - **指标三：均线时序变化**：度量当前日期均线相对于前一日的变化方向及数量，统计四条均线上升或下降的条数进行计分[10][12] - **得分合成与应用**：根据均线扩散间距的正负，将均线排列形态得分和均线时序变化得分（或其绝对值）与扩散间距相乘，得到均线综合得分，得分越高表明中短期上涨特征越明显[13][15][17] - **组合构建**：选择均线综合得分绝对值排名前5的指数构建轮动组合，该做法同时包含了处于明显上涨（追涨）和明显下跌（抄底）趋势的行业，历史组合中两者占比各接近50%[21] 资金流策略筛选资金共识 - 资金流策略旨在通过分析资金流动的稳定性（波动率）而非方向来筛选形成共识的指数[26][31] - **指标来源与类别**：使用Wind数据库的股票日频资金流指标，合成至指数层面，指标维度包括投资者量级、买卖方向、金额/量/单数/占比、开盘/尾盘/全部、主动/全部等[28] - **数据聚合方式**：对指数过去一段时间的日频资金流数据进行聚合，方式包括加总（衡量净流动）、标准差（衡量波动）、求绝对值后加总（衡量总变动）[29] - **策略应用**：采用聚合方式（1）和（2），得到资金流波动指标，并选择时间序列上资金流波动率收敛（即波动下降）排名前5的指数构建组合，回测显示该组合能取得更好走势，表明资金波动变化比资金流动变化更重要[30][31] 趋势强度与资金共识的平衡 - 最终策略将均线策略与资金流策略相结合，分别按照均线综合得分绝对值（降序）和资金流波动率变化（升序）对指数进行打分，加总后选择总分排名靠前的5个指数构建轮动组合[39][42] - **策略逻辑**：均线策略（关注趋势明确）通过绝对值选择兼容了追涨和抄底，但无法判断趋势持续性；资金流策略（关注资金稳定）通过选择资金流波动率收敛的指数，解决了趋势是否稳定的问题；两者结合旨在选择“趋势明确+资金共识”的指数[42] - **对下跌趋势的解释**：在下跌趋势中，资金流波动率收敛可能意味着卖出力量衰竭、资金行为趋于一致，从而隐含了向上反转的信号，而非预示继续下跌[41][42] - **策略表现**： - **行业轮动组合**：在2015年至2025年11月的回测期内，组合在多数年份跑赢行业等权基准，例如2020年组合收益为76.84%，超额收益达53.93%；2025年1-11月组合收益为28.48%，超额收益为10.96%[49][50] - **ETF轮动组合**：在2016年至2025年11月的回测期内，组合同样在多数年份跑赢ETF等权基准，例如2019年组合收益为70.78%，超额收益达30.33%；2024年组合收益为34.29%，超额收益为27.95%[51][52]

核心观点 - 中银多策略行业配置系统当前重点配置有色金属(15.3%)、非银行金融(12.9%)、综合(7.3%)等行业，采用七种量化策略复合配置，通过负向波动率平价模型动态分配策略权重[1][55][56] - 行业轮动复合策略年初至今累计收益20.2%，超越中信一级行业等权基准2.3个百分点，其中S2隐含情绪动量策略超额收益达8.9%表现最佳，S6财报因子失效反转策略表现最差(-5.8%)[3][61] - 本周市场表现分化显著，电力设备及新能源板块上涨2.4%领涨，国防军工板块大跌11.9%领跌，30个行业平均周收益率为-3.0%[3][10][11] - 估值预警系统显示商贸零售、传媒、计算机和国防军工四个行业PB估值处于过去6年95%分位点以上，触发高估值预警[15][16] 近期行业表现回顾 - 本周收益率前三行业：电力设备及新能源(2.4%)、食品饮料(0.8%)、医药(0.5%)；表现最差行业：国防军工(-11.9%)、计算机(-9.8%)、电子(-9.7%)[3][10] - 近一月平均收益率3.1%，年初至今平均收益率17.9%[3][10] - 年初至今收益率前三行业：通信(55.7%)、有色金属(49.3%)、传媒(30.0%)；表现最差行业：煤炭(-4.6%)[11] 行业估值风险预警 - 采用滚动6年PB数据(剔除前10%极值)计算分位数，超过95%分位点触发高估值预警[14][16] - 当前高估值预警行业：商贸零售(100.0%)、传媒(100.0%)、计算机(100.0%)、国防军工(95.9%)[16] - 估值较低行业：食品饮料(9.5%)、交通运输(23.6%)、建筑(21.7%)[16] 单策略表现与配置 S1高景气行业轮动策略(周度) - 当前推荐前三行业：有色金属、非银行金融、农林牧渔[18] - 年初至今超额收益5.1%，近一周收益-2.1%[3][60] - 基于盈利预期原值、斜率和曲率三个维度构建多因子模型[17] S2隐含情绪动量策略(周度) - 当前推荐前三行业：通信、有色金属、电子[22] - 年初至今超额收益8.9%，近一周收益-6.9%[3][60] - 通过剥离"预期内情绪"获取"未证伪情绪"构建动量因子[20][21] S3宏观风格轮动策略(月度) - 当前推荐前六行业：综合金融、计算机、通信、国防军工、电子、传媒[25] - 年初至今超额收益-3.7%，近一周收益-8.8%[3][60] - 基于经济增长、通货膨胀等宏观指标预测四种风格多空情况[23][24] S4中长期困境反转策略(月度) - 当前推荐行业：综合、钢铁、基础化工、医药、农林牧渔、电力设备及新能源[28] - 年初至今超额收益7.5%，近一周收益-3.6%[3][60] - 结合2-3年反转、1年动量和低换手率三个因子构建[28] S5资金流策略(月度) - 当前推荐行业：煤炭、综合金融、综合、纺织服装、交通运输[32] - 年初至今超额收益-3.8%，近一周收益-2.6%[3][60] - 基于机构单净买入和尾盘资金流向两个维度构建[31][32] S6财报因子失效反转策略(月度) - 当前推荐行业：非银行金融、国防军工、汽车、煤炭、有色金属[38] - 年初至今超额收益-5.8%，近一周收益-4.6%[3][60] - 利用长期有效因子阶段性失效后的均值回复特性构建[36][37] S7多因子打分策略(季度) - 当前推荐行业：电子、电力设备及新能源、有色金属、家电、非银行金融、银行[42] - 年初至今超额收益6.4%，近一周收益-2.8%[3][60] - 从动量、流动性、估值和质量四个维度优选因子[40][41] 策略复合与配置 - 采用负向波动率平价模型分配策略权重，当前权重最高为S1(21.4%)，最低为S2(6.0%)[3][56] - 复合策略行业配置前五：有色金属(15.3%)、非银行金融(12.9%)、综合(7.3%)、农林牧渔(7.1%)、电子(6.8%)[57] - 本周调仓动向：加仓上游周期和医药板块，减仓TMT、消费和中游周期板块[3] - 复合策略近一周收益-4.1%，超额基准-1.1个百分点[3][60] 历史业绩表现 - 2014年以来复合策略累计超额收益显著，各单策略中S2和S4表现持续领先[61][65] - 2020年以来复合策略在波动市场中保持稳定超额收益[66][68] - 策略换仓频率结合周度、月度和季度调仓，采用分层资金分配机制[45][46][48]

核心观点 - 中银多策略行业轮动系统采用七种量化策略进行复合配置，当前重点配置非银行金融、综合、通信、电子、有色金属等行业，2025年以来复合策略累计收益17.5%，超越行业等权基准2.1个百分点 [1][3][55][59] - 系统通过负向波动率平价模型动态分配七种策略权重，当前S4中长期困境反转策略权重最高达21.2%，S3宏观风格轮动策略权重最低为9.4% [3][54] - 本周复合策略加仓金融板块并减仓消费板块，当前金融板块配置权重达20.4%，消费板块权重降至14.8% [3][56] - 估值预警显示商贸零售、国防军工、传媒、计算机四个行业PB分位数超过95%警戒线，已被排除在策略测算之外 [13][14] 市场表现回顾 - 中信一级行业近一周平均收益率0.8%，近一月平均收益率4.2% [10][11] - 通信行业表现最佳，周收益率达6.5%，年初以来累计收益34.2%；综合金融周收益6.0%位居第二 [10][11] - 银行板块表现最差，周收益率为-2.1%，国防军工和纺织服装周收益率均为-1.7% [10][11] - 有色金属行业年初以来累计收益36.3%，在30个行业中排名第一 [11] 单策略表现与配置 S1高景气轮动策略 - 基于盈利预期三维度筛选，当前推荐有色金属、非银行金融、通信行业 [15][16] - 年初至今超额收益2.2%，近一周超额收益2.0% [3][59] - 采用周度换仓频率，每周选取3个景气度最高行业等权配置 [15] S2未证伪情绪策略 - 通过剥离换手率影响捕捉市场情绪，当前推荐机械、通信、轻工制造行业 [18][20] - 年初至今超额收益2.9%，但近一周出现-0.4%负超额 [3][59] - 基于残差动量构建因子，每周选取3个行业等权持有 [19] S3宏观风格轮动策略 - 结合宏观指标与风格暴露度，当前看好综合金融、计算机、传媒、国防军工、综合、非银行金融 [21][23] - 年初至今超额收益4.9%，月度换仓频率 [3][59] - 从经济增长、通胀、货币等维度构建宏观指标体系 [21] S4中长期困境反转策略 - 结合长期反转、中期动量和低拥挤度因子，本月推荐综合、汽车、电子、银行、基础化工、农林牧渔 [26][27] - 年初至今超额收益6.3%，为所有策略中最高 [3][59] - 采用月度换仓，每月选取5个行业等权配置 [26] S5资金流策略 - 基于机构单和尾盘资金流构建，本月看好煤炭、综合金融、钢铁、综合、农林牧渔 [29][30] - 年初至今超额收益-2.0%，近一周超额收益-0.3% [3][59] - 月度换仓频率，选取资金流入强度最高的5个行业 [29] S6财报因子失效策略 - 利用因子有效性均值回复规律，本月推荐纺织服装、电力及公用事业、传媒、石油石化、食品饮料 [33][34] - 年初至今超额收益-1.6%，近一月超额收益-2.6% [3][59] - 聚焦连续跑输基准的财报因子进行反转配置 [33] S7多因子打分策略 - 从动量、流动性、估值、质量四个维度选股，本季度推荐电子、电力设备及新能源、有色金属、家电、非银行金融、银行 [37][39] - 采用季度换仓频率，年初至今超额收益4.1% [3][59] - 剔除中证800权重低于2%的行业 [37] 复合策略配置 - 当前行业配置前五为：非银行金融(8.9%)、综合(8.5%)、通信(7.7%)、电子(7.6%)、有色金属(7.5%) [1][55] - 采用三层调仓机制：季度首日调全部7策略，月度首日调6个周月频策略，每周四调2个周频策略 [42][44][46] - 通过负向波动率倒数计算策略权重，波动率越高配置比例越低 [40][45] - 策略权重映射行业权重时采用等权分配方式 [47][48] 业绩表现 - 复合策略近一周收益1.0%，超额收益0.2%；近一月收益5.2%，超额收益0.1% [59] - 2014年以来复合策略持续跑赢行业等权基准，累计超额收益显著 [61] - 2020年以来策略表现稳定，超额收益曲线呈现上升趋势 [65] - 交易成本按万分之2.5双边收取，已计入回测结果 [59] 估值预警系统 - 采用滚动6年PB数据，剔除前10%极端值后计算分位数 [12] - 当前四个行业触发预警：商贸零售(100%)、国防军工(100%)、传媒(100%)、计算机(98.5%) [13][14] - 食品饮料行业估值最低，PB分位数仅5.6% [14] - 估值超过95%分位数的行业不参与策略测算 [12]