2022年行業(yè)配置研究報告

1、2022年行業(yè)配置研究報告1、 行業(yè)配置研究體系國海行業(yè)配置研究體系由勝率和賠率組成，勝率和賠率是差異化的定價目標(biāo)， 但兩者之間又會相互影響。勝率強調(diào)截面上不同行業(yè)與其他行業(yè)的相對強弱關(guān)系， 追求組合跑贏基準(zhǔn)的勝率，是一個比較出來的結(jié)果，本質(zhì)是相對收益的邏輯；賠 率模型討論預(yù)期收益，強調(diào)當(dāng)下買入此行業(yè)的安全邊際，注重遠(yuǎn)期的未來收益， 它只跟行業(yè)自身有關(guān)，本質(zhì)是絕對收益的邏輯。這篇報告是我們行業(yè)配置系列研 究的第四篇，我們重點討論如何在勝率和賠率之間尋求平衡。海行業(yè)配置的研究框架是一個二階模型，通過對賠率和勝率的刻畫，尋求 一致性的定價要素，最終根據(jù)行業(yè)勝率和賠率在時間序列和截面上的狀態(tài)做出行

2、業(yè)配置決策。二階模型讓我們更加清晰地看到?jīng)Q策路徑以及行業(yè)配置背后的風(fēng)險 和收益特征。2、 為什么需要平衡行業(yè)勝率和賠率只考慮勝率的策略存在賠率風(fēng)險：勝率策略多頭自 2021 年 Q4 以來平均賠 率快速下滑，這部分風(fēng)險導(dǎo)致行業(yè)勝率策略超額收益在 2021 年 Q4 遭遇了歷史 上的最大回撤。只考慮賠率的策略存在勝率風(fēng)險：考慮到賠率策略多頭的平均勝率不高，市 場大多數(shù)時刻更偏向勝率，這意味著押注賠率的投資策略獲取收益的交易效率效 率不高，在路徑上，不考慮行業(yè)間的相對勝率存在顯著的無法戰(zhàn)勝其他投資者的 風(fēng)險。綜上，行業(yè)配置中勝率和賠率是相輔相成的，共同決定了投資組合的風(fēng)險收 益結(jié)構(gòu)，優(yōu)秀的投資策略

3、需要平衡組合的勝率和賠率。3、 勝率和賠率截面平衡3.1、 交叉分組根據(jù)行業(yè)的勝率和賠率排序，可以將行業(yè)分成四個象限，這本質(zhì)是一種交叉 分組的方法。象限圖可以幫助我們判斷每個行業(yè)所處的勝率、賠率位置，除此之外我們還可 以做進(jìn)一步精細(xì)化的分析，每月末將勝率、賠率各自分成高中低三檔，取兩兩交 叉，構(gòu)建不同象限的勝率賠率組合，觀察其超額收益表現(xiàn)?；販y選取中信一級行 業(yè)除綜合、綜合金融外的 28 個行業(yè)，每月末確定標(biāo)的，次月初第一個交易日開 盤價買入，基準(zhǔn)為中信一級行業(yè)等權(quán)。通過回測，我們發(fā)現(xiàn)中、低勝率組內(nèi)行業(yè)賠率對行業(yè)收益的提升作用不明顯。同樣，中、低賠率組內(nèi)勝率對行業(yè)收益的提升作用不明顯。高勝率組

4、內(nèi)賠率分組效果明顯，高賠率組內(nèi)勝率分組效果明顯，說明勝率賠 率是相互的補充：高勝率的邊際提升在賠率，高賠率的邊際提升在勝率。高勝率高賠率的行業(yè)絕對收益突出，相對收益也較為穩(wěn)定。從 2015 年初至 2022 年 6 月底，高勝率高賠率組合年化絕對收益 23.7%， 相對基準(zhǔn)的超額年化收益為 17.1%，信息比率達(dá)到 1.99。3.2、 勝率與賠率的線性組合交叉分組中高勝率高賠率組合表現(xiàn)優(yōu)異，但分組交叉不能滿足靈活多樣的 行業(yè)配置需求，問題在于： 1) 高勝率高賠率的行業(yè)數(shù)量每期不可控，且平均來看數(shù)量不多； 2) 無法有效指導(dǎo)行業(yè)超低配。針對這兩個問題，一個解決辦法是行業(yè)勝率和賠率做線性組合：

5、組合因子 = ? 勝率因子 + (1 ?) 賠率因子，勝 率權(quán)重 從 0.1開始遍歷到1.0，觀察勝率賠率因子在不同權(quán)重下線性組合的超額收益表現(xiàn)。觀察發(fā)現(xiàn)，不同權(quán)重下的線性組合呈現(xiàn)不同的風(fēng)險收益特征，組合超額表現(xiàn) 與勝率權(quán)重大小呈非線性關(guān)系：勝率權(quán)重較為均衡時較好，一方權(quán)重過大過小都 不好。以勝率權(quán)重 0.6 為例，勝率賠率均衡時能夠達(dá)到較好的行業(yè)配置效果。當(dāng)然，線性組合也存在一定的問題，比如策略選到的可能是綜合來看最優(yōu)秀 的行業(yè)而非在每個維度都很優(yōu)秀的行業(yè)，這與我們追求勝率與賠率平衡可能存 在矛盾。針對這個問題，我們觀察因子線性組合后所選多頭行業(yè)的勝率賠率分位 結(jié)構(gòu)，以勝率權(quán)重 0.6 為例

6、，前 6 名的行業(yè)其勝率賠率分位均比較靠前，維持在 80%左右，說明該組合實現(xiàn)了較理想的勝率與賠率平衡。行業(yè)勝率賠率按照 0.6 和 0.4 的權(quán)重線性組合后因子分組單調(diào)，多空收益顯 著，其中多頭年化超額收益達(dá)到 14.4%，空頭組年化超額收益為-5.9%。此外收 益累計曲線顯示超額收益隨持有月份的增加而增加，但是斜率存在快速衰減的結(jié) 構(gòu)，所以從換倉頻率來講，月頻換倉依然是比較理想的選擇。4、 勝率賠率平衡更加多元立體的嘗試我們發(fā)現(xiàn)，行業(yè)勝率和賠率的平衡本質(zhì)上是截面和時間序列這兩個邏輯的平 衡，不僅可以考慮截面上的高勝率高賠率行業(yè)，還可以將時間序列結(jié)合起來，加 入勝率賠率邊際變化的信息。如下圖

7、所示，可以尋找高賠率下勝率邊際改善的行 業(yè)以及高勝率下賠率邊際改善的行業(yè)。4.1、 高賠率象限內(nèi)勝率邊際改善策略在每月末首先選取賠率排名前 10 的行業(yè)，在這 10 個行業(yè)內(nèi)選取勝率邊際 改善前 6 的行業(yè)。我們發(fā)現(xiàn)組合相對收益不強，原因是容易選到勝率邊際改善較 大但絕對排名靠后的行業(yè)。這表明對勝率而言，勝率排名靠后的行業(yè)即便邊際大 幅改善，其超額收益也不夠突出。在考慮勝率時，不僅要考慮其邊際改善，也要考慮它的絕對排名。所以我們 在賠率前 10 的行業(yè)內(nèi)選取勝率排名和勝率邊際改善兩個指標(biāo)綜合排名前 6 的行 業(yè)，組合的相對收益改善明顯。但我們發(fā)現(xiàn)相對收益從 2021 年起開始走平并出現(xiàn)持續(xù)性回

8、撤。本質(zhì)原因是 經(jīng)過 2020 年的結(jié)構(gòu)性行情，勝率較高的行業(yè)大多估值較高，賠率出現(xiàn)明顯下滑， 反過來，賠率較高的行業(yè)普遍勝率較低，所以從賠率前 10 的行業(yè)內(nèi)根據(jù)勝率選 出的行業(yè)其勝率絕對排名大多不高，導(dǎo)致相對收益出現(xiàn)長時間回撤。4.2、 高勝率象限內(nèi)賠率邊際改善的組合在每月末首先選取勝率排名前 10 的行業(yè)，在其中根據(jù)賠率月度邊際改善指 標(biāo)選取前 6 行業(yè)。組合相對收益波動較大，原因跟之前類似，可能選到賠率邊際 大幅改善但賠率絕對值仍較差的行業(yè)。同樣，我們加入賠率絕對值的考慮，在勝率前 10 的行業(yè)內(nèi)選取賠率排名和 賠率邊際改善兩個指標(biāo)綜合排名前 6 的行業(yè)，組合相對收益提升明顯，跟蹤誤差

9、 降低。4.3、 在約束賠率的基礎(chǔ)上最大化行業(yè)勝率尋找高勝率（賠率）下賠率（勝率）邊際改善的行業(yè)，本質(zhì)是在平衡勝率賠 率時做的二叉樹決策，其仍存在分組交叉的問題。對此，我們提出一種更加靈活 的平衡方法：在約束組合賠率下界的條件下最大化勝率。5、 尋求行業(yè)勝率賠率的動態(tài)平衡市場由勝率和賠率所共同驅(qū)動，但在不同時間階段，市場對勝率和賠率的側(cè) 重不一樣。比如 2020 年到 2021 年這兩年是比較明顯的結(jié)構(gòu)性牛市行情，市場 大多數(shù)時間更側(cè)重于勝率；但我們看到去 2021 年 Q4 包括 2022 年 1 月份，單 純押注勝率的組合回撤風(fēng)險較大，彼時市場是比較明顯的交易賠率的邏輯。如果我們能夠在市場

10、側(cè)重勝率的時候盡可能偏向勝率，側(cè)重賠率的時候盡可 能偏向賠率，那組合的獲取收益控制回撤的能力應(yīng)該有進(jìn)一步的提升。在本章節(jié)， 我們著重討論勝率賠率的動態(tài)平衡，在路徑上做勝率和賠率的動態(tài)平衡。5.1、 理解勝率賠率的相關(guān)關(guān)系勝率和賠率的多頭超額收益呈現(xiàn)明顯負(fù)相關(guān)性，說明成功 的勝率賠率擇時能夠提高策略表現(xiàn)。具體如何進(jìn)行勝率和賠率的擇時和平衡，我 們首先觀察勝率因子和賠率因子在截面上的相關(guān)性。勝率賠率的因子值在截面上 的相關(guān)性有高有低，2019 年初到 2020 年底是勝率賠率共振明顯的時間段，勝 率賠率共振是否對策略收益有一定影響？勝率賠率相關(guān)性較高時，勝率策略和賠率策略多頭超額收益均較強，比如

11、2015 年中-2018 年中以及 2019 年初至 2020 年底，都是明顯的勝率賠率共振周 期。進(jìn)一步，根據(jù)秩相關(guān)性分組，發(fā)現(xiàn)秩相關(guān)性大小能明顯影響策略收益，表現(xiàn) 在高秩相關(guān)性時勝率和賠率的月均超額均顯著高于低秩相關(guān)性時的勝率賠率收 益?，F(xiàn)在，我們知道勝率賠率共振時兩個策略的收益均更好，但是相關(guān)性高的時候應(yīng)該選勝率還是選賠率呢？我們觀察勝率賠率相關(guān)性與勝率因子 RankIC 的對應(yīng)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)勝率賠率相 關(guān)性越高，勝率因子 RankIC 越大，這說明勝率和賠率共振的時候，勝率因子表 現(xiàn)越好。此外，圖 39 說明勝率賠率相關(guān)性較高時，勝率與賠率 RankIC 之差越 大，說明勝率表現(xiàn)強于賠率，

12、也就是當(dāng)行業(yè)的勝率和賠率一致性較強時，此時權(quán) 重偏向勝率的投資組合表現(xiàn)更好，因為從獲取收益的效率上講，勝率是優(yōu)于賠率 的。所以我們可以利用勝率賠率的相關(guān)性進(jìn)行勝率和賠率的擇時和平衡。5.2、 勝率賠率動態(tài)平衡策略在行業(yè)勝率賠率框架中，我們認(rèn)為勝率負(fù)責(zé)獲取收益，賠率更多是控制 組合的風(fēng)險。所以兩者秩相關(guān)性高時偏向勝率，相關(guān)性低時要注意賠率的風(fēng) 險，此時應(yīng)偏向賠率。動態(tài)平衡策略自 2015 年初至 2022 年 6 月底每一年都戰(zhàn)勝了行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)， 年化絕對收益 21.2%，相對收益 14.7%，信息比率達(dá)到 2.17，相對最大回撤僅 5.6%，月度勝率 73.3%，單邊換手率 326.7%。體現(xiàn)

13、出高信息比，高勝率，低回 撤，以及低換手的特征。歷史上看，貢獻(xiàn)超額收益前 3 名的行業(yè)為食品飲料、基礎(chǔ)化工、家電，貢獻(xiàn) 超額收益后 3 名的行業(yè)為電力及公用事業(yè)、有色金屬、傳媒。5.3、 動態(tài)平衡策略與勝率策略對比2021 年 4 到 9 月份，勝率策略凈值上漲迅速，彈性大于動態(tài)平衡策略；2021 年 9 月至 2022 年 1 月中，勝率策略出現(xiàn)了歷史最大回撤，動態(tài)平衡策略大幅戰(zhàn) 勝單純勝率策略。具體來看，2021 年 Q2、Q3，勝率策略的超額收益集中在以基礎(chǔ)化工、煤 炭為代表的周期板塊，此時收益彈性大于動態(tài)平衡策略。以 7 月份為例，單純勝 率超額收益達(dá)到 12.8%，原因是周期板塊中的有色金屬、鋼鐵表現(xiàn)突出。2021 年 12 月，勝率策略選擇了電新、有色、電子等景氣度較高勝率排名靠 前的行業(yè)，由于賠率和勝率的相關(guān)性變低，此時動態(tài)平衡策略更加注重賠率，選 擇了建筑、交運等安全邊際較高的行業(yè)，有效控制了回撤。6、 行