TMT產(chǎn)業(yè)專題研究：細(xì)分賽道輪動(dòng)模型

1、TMT產(chǎn)業(yè)專題研究：細(xì)分賽道輪動(dòng)模型 HYPERLINK /SH600999.html 1 TMT賽道基本面解析TMT是當(dāng)前被動(dòng)資金（ETF）覆蓋占比最高的大行業(yè)我們統(tǒng)計(jì)了當(dāng)前行業(yè)主題類ETF在各中信一二級(jí)行業(yè)中的資金分布，發(fā)現(xiàn)電子行業(yè)中的半導(dǎo)體、 計(jì)算機(jī)行業(yè)中的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)受被動(dòng)資金配置的比例最高。在通信和傳媒上也有極高的被動(dòng)資金配 置比例。對(duì)細(xì)分行業(yè)進(jìn)行輪動(dòng)具備現(xiàn)實(shí)意義。我們統(tǒng)計(jì)了布局TMT（科技、傳媒、通信）產(chǎn)業(yè)的ETF產(chǎn)品。截止2022年3月18日，在全部的 550只股票型ETF中，有約60只產(chǎn)品布局在TMT行業(yè)，整體規(guī)模達(dá)到了783億元。科技板塊在2015年前后出現(xiàn)過機(jī)構(gòu)抱團(tuán)歷史上，也

2、曾出現(xiàn)過科技板塊的抱團(tuán)，在2014至2016年科技板塊曾在公募基金的持倉中占比頗 高，而且由于科技板塊彈性高，在2015年的牛市期間曾給產(chǎn)品帶來的最大的收益貢獻(xiàn)。當(dāng)前仍有 部分細(xì)分行業(yè)和個(gè)股是公募基金的重倉熱門。電子電子產(chǎn)業(yè)是一個(gè)豐富多樣化的產(chǎn)業(yè)。縱向來看，電子產(chǎn)業(yè)具有豐富的產(chǎn)業(yè)鏈，包括上游的半導(dǎo)體 材料和設(shè)備生產(chǎn)，中游的電子元器件和集成電路制造等。橫向來看，電子通過手機(jī)、PC、穿戴設(shè) 備、汽車電子、LED照明、安防和5G應(yīng)用等方式潛移默化地影響著人們，已經(jīng)成為現(xiàn)代信息社會(huì) 發(fā)展不可或缺的組成部分。 電子產(chǎn)業(yè)是全球近幾十年來發(fā)展演變較快的產(chǎn)業(yè)部門，“”對(duì)我國的工業(yè)化和信息化起 到積極的促進(jìn)作用

3、。計(jì)算機(jī)云計(jì)算：2016年以來，全球云計(jì)算市場規(guī)模呈現(xiàn)增長態(tài)勢，在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，終端的運(yùn)算向云 端前移的需求提升，降低終端硬件的成本，云游戲、云手機(jī)、云電腦已成為當(dāng)下的需求的趨勢。 此外，云辦公、云教育、云醫(yī)療的需求量大幅提升，車聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域也在逐步擴(kuò)大。5G與智能物聯(lián)：隨著5G網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模部署、AIoT的升級(jí)，信息化將進(jìn)入一個(gè)全新的時(shí)代。由于 5G具備高速度、低功耗、低時(shí)延、萬物互聯(lián)的特點(diǎn)和能力，這些能力將提升物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和智 能學(xué)習(xí)的能力，并將這些各自具備特點(diǎn)的能力形成新的聚合效應(yīng)。通信通信在近幾年中最大的投資邏輯就是5G建設(shè)。由于5G技術(shù)將在多個(gè)重要領(lǐng)域得到廣泛且深度的應(yīng)

4、用，5G將是支撐改變未來科技生活的支柱性產(chǎn)業(yè)，5G將帶來巨大的投資機(jī)會(huì)。與此同時(shí)，5G產(chǎn) 業(yè)也是國家政策重點(diǎn)投入、重點(diǎn)扶持的產(chǎn)業(yè)。 5G的應(yīng)用，將給社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來巨大的價(jià)值。它將調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)增長； 通過5G+AI+大數(shù)據(jù)、5G+云計(jì)算+邊緣計(jì)算，引發(fā)應(yīng)用乘數(shù)效應(yīng)；促進(jìn)從要素競爭到“要素+能 力”競爭，提升科技創(chuàng)新構(gòu)筑商業(yè)核心能力，推動(dòng)商業(yè)競爭變遷，加速信息消費(fèi)升級(jí)。傳媒在文娛產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用中，發(fā)展方向目前初步集中于云游戲、超高清視頻和VR/AR等方向。5G解決云 游戲時(shí)延、卡頓問題，也為超高清視頻流暢畫質(zhì)提供保障，云端計(jì)算模式使得傳統(tǒng)VR計(jì)算能力不 足、密集型數(shù)據(jù)處理慢的應(yīng)用

5、障礙得以掃除，目前相關(guān)廠商已經(jīng)開始布局，伴隨5G基礎(chǔ)設(shè)施的逐 步完善，預(yù)計(jì)相關(guān)應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)鏈會(huì)進(jìn)入快速推進(jìn)發(fā)展階段。 電影、樓宇廣告等受疫情影響板塊逐漸復(fù)蘇，電影院、樓宇廣告上半年受疫情沖擊較大，但至暗 時(shí)刻已經(jīng)過去。TMT細(xì)分賽道的產(chǎn)業(yè)輪動(dòng)邏輯剖析過去11年TMT產(chǎn)業(yè)走勢，縱向來看，上述中信行業(yè)指數(shù)均出現(xiàn)了多次回撤，有時(shí)單次回撤的 幅度比較大；橫向看，不同細(xì)分賽道之間有此起彼伏的輪動(dòng)效應(yīng)，因而對(duì)TMT細(xì)分賽道進(jìn)行輪動(dòng)， 有較高的挖掘價(jià)值。 也就是說，不同的細(xì)分賽道在不同時(shí)間段都有自身的獨(dú)立行情，比如，2013年的傳媒、對(duì)2015 年的計(jì)算機(jī)以及近兩年的電子行業(yè)。 之所以會(huì)產(chǎn)生這樣的輪動(dòng)現(xiàn)象，一

6、方面是行業(yè)本身存在生命周期，在景氣度上升階段，行業(yè)會(huì)面 臨快速擴(kuò)張，繼而反映在股價(jià)上；另一方面，有些時(shí)候會(huì)受到政策引導(dǎo)的影響，比如前兩年的5G 行情，對(duì)部分子賽道均會(huì)產(chǎn)生影響。 綜上，我們對(duì)細(xì)分賽道進(jìn)行輪動(dòng)，會(huì)獲得高于大賽道本身的超額收益。2 細(xì)分賽道分析與量化模型邏輯TMT細(xì)分賽道的輪動(dòng)指標(biāo)分配每個(gè)細(xì)分行業(yè)的輪動(dòng)數(shù)據(jù)均由三個(gè)大類組成，分別是宏觀數(shù)據(jù)與行業(yè)中觀指標(biāo)、景氣度指標(biāo)和技 術(shù)指標(biāo)。 宏觀數(shù)據(jù)與行業(yè)中觀指標(biāo)由4個(gè)細(xì)分賽道共用，因?yàn)樗谐煞止啥急┞对谙嗤暮暧^環(huán)境中，同時(shí) 由于宏觀數(shù)據(jù)對(duì)不同細(xì)分賽道的影響是不一樣的，我們不預(yù)設(shè)理論方向。細(xì)分賽道的景氣度指標(biāo)由歷史時(shí)點(diǎn)上的該細(xì)分賽道的成分股財(cái)

7、務(wù)數(shù)據(jù)等權(quán)合成，由于基本面含義 明確，我們預(yù)設(shè)了理論方向，若測試結(jié)果與理論方向違背，則予以剔除。 技術(shù)指標(biāo)是根據(jù)細(xì)分賽道的凈值曲線進(jìn)行計(jì)算的，由于不同的時(shí)間維度下，技術(shù)指標(biāo)將有不一樣 的后市指導(dǎo)作用，故而也未設(shè)置理論方向。3 數(shù)據(jù)事件化指標(biāo)數(shù)據(jù)信號(hào)化的原因宏觀數(shù)據(jù)、景氣度對(duì)個(gè)股走勢的影響通常是非線性的，直接進(jìn)行線性相關(guān)系數(shù)的分析，恐難實(shí)現(xiàn) 指標(biāo)的有效篩選，且外推效果不理想（泛化能力弱）。 相關(guān)系數(shù)高不代表存在因果關(guān)系，模型預(yù)測能力較差，該問題在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中尤為突出。有時(shí) 候當(dāng)趨勢、幅度到達(dá)某個(gè)閾值之后，才會(huì)對(duì)個(gè)股走勢有顯著影響。根據(jù)最優(yōu)領(lǐng)先期數(shù)對(duì)宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行滯后使用同樣不符合直觀投資邏輯，

8、通常最新公布的數(shù)據(jù)會(huì)對(duì) 股價(jià)造成主要影響，因而考察最近一期在歷史上的位置尤為重要。為改善對(duì)行業(yè)景氣度的預(yù)測能力，我們將宏觀數(shù)據(jù)、景氣度、技術(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)事件化處理，構(gòu)建關(guān) 于數(shù)據(jù)變化趨勢持續(xù)性、變動(dòng)幅度、以及近期相對(duì)位置的各類事件， 力圖通過跟蹤最新數(shù)據(jù)情況 判斷細(xì)分賽道走勢。以下我們將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)事件化測試框架，并對(duì)TMT產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)細(xì)分賽道數(shù) 據(jù)有效性進(jìn)行分析。指標(biāo)數(shù)據(jù)信號(hào)化對(duì)于數(shù)據(jù)事件的測試，當(dāng)數(shù)據(jù)趨勢達(dá)到某種要求的時(shí)候，形成事件，并發(fā)出做多/空信號(hào)。我們采 用統(tǒng)計(jì)信號(hào)發(fā)出后的下一期風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益的方法，通過比較不同信號(hào)發(fā)出后細(xì)分賽道指數(shù)的 風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益指標(biāo)，分析信號(hào)的有效性。對(duì)宏觀數(shù)據(jù)與

9、行業(yè)中觀指標(biāo)、景氣度指標(biāo)和技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理（包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)歷史實(shí)際 可得性調(diào)整）后，我們針對(duì)每項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建了不同事件類型。 事件類型可分為三類：變化幅度，變 化趨勢持續(xù)性、近期高/低位；每個(gè)事件類型分別具有不同的參數(shù)。具體構(gòu)建方式如下:變動(dòng)幅度：我們關(guān)注數(shù)據(jù)變動(dòng)幅度。 我們通過當(dāng)期指標(biāo)值相對(duì)于上期指標(biāo)值的變化幅度構(gòu)建指標(biāo) 大幅上升/ 下降事件。由于不同數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍不同，我們對(duì)上升/下降超過 0.1%至 10%之間的不 同閾值進(jìn)行了測試。變化趨勢持續(xù)性：數(shù)據(jù)變化趨勢持續(xù)性類事件通過數(shù)據(jù)值連續(xù)N期上升/下降來構(gòu)造， 指標(biāo)參數(shù)包 括連續(xù)上升/下降 1 期、3 期、6 期，分別代表數(shù)據(jù)短期、中期、

10、長期的變化趨勢持續(xù)性。近期高/低位：除數(shù)據(jù)變化情況外，我們還構(gòu)建了數(shù)據(jù)近期高位/低位指標(biāo)。我們?cè)跁r(shí)間序列上計(jì) 算了指標(biāo)值滾動(dòng)1年的標(biāo)準(zhǔn)分(Z-score)，通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)分設(shè)定不同閾值（0.5、1、2），構(gòu)建指標(biāo)值 近期高低位。有效信號(hào)事件的篩選邏輯將數(shù)據(jù)事件化后，我們需要篩選出有效的數(shù)據(jù)事件。我們把 2010 年1月4日至 2022 年 2月 28 日作為指標(biāo)測試期。在測試時(shí)，我們依據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)公布滯后時(shí)間，將數(shù)據(jù)均滯后1個(gè)月使用（行 業(yè)數(shù)據(jù)滯后期1個(gè)季度），并觀察數(shù)據(jù)事件觸發(fā)后下一個(gè)月細(xì)分賽道指數(shù)的收益表現(xiàn)。我們將從以 下幾個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行評(píng)判：Sharpe比率絕對(duì)值從優(yōu)（量化指標(biāo)）：我們計(jì)算了

11、單指標(biāo)單事件下的Sharpe比率，類似于因子 的多空組合Sharpe比率的計(jì)算，一般夏普比率的絕對(duì)值越大越優(yōu)。符合經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯：景氣度指標(biāo)有較明確的經(jīng)濟(jì)學(xué)指示意義，對(duì)于Sharpe比率方向不符合理論邏輯 的，直接予以剔除；宏觀數(shù)據(jù)和技術(shù)指標(biāo)沒有預(yù)設(shè)理論方向，故而根據(jù)實(shí)際的Sharpe比率的絕對(duì) 值擇優(yōu)入選。同時(shí)考察單指標(biāo)不同事件指向的穩(wěn)定性，實(shí)際數(shù)據(jù)并未出現(xiàn)方向突變的情況。相似事件只取最優(yōu)一項(xiàng)：對(duì)于相似事件，比如凈利潤上升1%、3%和5%這三個(gè)事件的Sharpe比 率絕對(duì)值均較為優(yōu)秀，為了防止信號(hào)重復(fù)和多重共線性等問題，我們只選擇Sharpe比率絕對(duì)值最 高的一種事件，另兩種進(jìn)行剔除。開倉次數(shù)符

12、合最低要求：若事件在過去11年中發(fā)生的次數(shù)過少（少于10次），則不能給最終組合 貢獻(xiàn)足夠的收益，同時(shí)也無法滿足Sharpe比率計(jì)算的準(zhǔn)確性，這類事件予以剔除。4 組合構(gòu)建與結(jié)果展示組合構(gòu)建方式根據(jù)篩選得到的信號(hào)事件進(jìn)行各細(xì)分賽道的得分然后根據(jù)得分進(jìn)行權(quán)重的配置，月頻調(diào)倉進(jìn)行組 合構(gòu)建。具體步驟如下： 根據(jù)Sharpe比率的符號(hào)來確定信號(hào)事件屬于正向還是負(fù)向事件（后驗(yàn)指標(biāo)）； 在每月月底最后一個(gè)交易日分別計(jì)算TMT產(chǎn)業(yè)鏈電子、計(jì)算機(jī)、通信、傳媒的事件是否觸發(fā)了做 多信號(hào)（由于A股市場做空的可行性不強(qiáng)，避免出現(xiàn)最后得分為負(fù)的情況，我們暫時(shí)忽略做空信 號(hào)）。若觸發(fā)了做多信號(hào)，則單事件記1分，否自記0

13、分。對(duì)所有事件的得分進(jìn)行加總，各細(xì)分賽道單獨(dú)計(jì)算，最后各細(xì)分賽道每月的得分在 ， 分之間。 根據(jù)各細(xì)分賽道的得分進(jìn)行權(quán)重配置。比如某月底電子得分為5，計(jì)算機(jī)得分為3，通信得分為2， 傳媒的得分是10，則電子的倉位為25%，計(jì)算機(jī)15%，通信10%，傳媒50%。 按月調(diào)倉，計(jì)算加權(quán)輪動(dòng)組合收益。并以上述指數(shù)的行業(yè)指數(shù)的等權(quán)組合作為基準(zhǔn)進(jìn)行比較。不同指標(biāo)配比下，輪動(dòng)組合的超額收益比較在完備指標(biāo)組合下，超額收益的穩(wěn)定性最為突出，最大回撤、波動(dòng)率和Sharpe比率均為最優(yōu)。 剔除技術(shù)指標(biāo)后，盡管超額收益有較為顯著的提升，但是也會(huì)增加收益風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。而剔除宏觀指 標(biāo)或者景氣度指標(biāo)，則會(huì)使超額收益有明顯的收窄?？偨Y(jié)TMT產(chǎn)業(yè)當(dāng)前是被動(dòng)資金覆蓋占比最高的行業(yè)，可輪動(dòng)的標(biāo)的豐富，經(jīng)過此前的調(diào)整，估值已經(jīng) 相對(duì)合理。對(duì)TMT行業(yè)的配置和策略增強(qiáng)將有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。剖析過去11年TMT產(chǎn)業(yè)走勢，縱向來看，出現(xiàn)了多次回撤，有時(shí)單次回撤的幅度比較大；橫向看， 電子、計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)、傳媒有此起彼伏的輪動(dòng)效應(yīng)，因而對(duì)TMT細(xì)分賽道進(jìn)行輪動(dòng)，有較高的 挖掘價(jià)值。我們對(duì)指標(biāo)分3大類進(jìn)行討論，分別是宏觀與TMT行業(yè)指標(biāo)、景氣度指標(biāo)和技術(shù)指標(biāo)，對(duì)各類指 標(biāo)進(jìn)行信號(hào)事件化處理，根據(jù)單事件細(xì)分賽道的多空組合風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益進(jìn)行指標(biāo)篩選，