五维行业轮动模型简介与构建方法 [page::0][page::1]

• 以东吴金工特色多因子体系为基础，将微观因子划分为波动率、估值、成交量、情绪、动量五大类。

- 利用行业内部股票风格差异，构建行业内部离散指标和牵引指标，合成五维行业因子实现行业轮动。

• 五维维度均衡考量，多因子组合提升行业轮动效果和稳定性。

模型回测绩效表现及指标详解 [page::1][page::2][page::3]

| 绩效指标 | 波动率因子 | 基本面因子 | 成交量因子 | 情绪因子 | 动量因子 | 合成因子 |
|----------------|------------|------------|------------|----------|----------|-----------|
| 年化收益率 | 10.48% | 7.04% | 8.03% | 8.24% | 11.50% | 21.10% |
| 年化波动率 | 10.41% | 12.12% | 11.78% | 12.79% | 10.59% | 10.84% |
| 信息比率 | 1.01 | 0.58 | 0.68 | 0.64 | 1.09 | 1.95 |
| 胜率 | 59.38% | 56.25% | 59.38% | 64.84% | 61.42% | 72.36% |
| 最大回撤 | 14.81% | 26.32% | 18.40% | 14.79% | 13.52% | 13.30% |

• 合成因子多空对冲年化收益21.10%，最大回撤13.30%，信息比率1.95，绩效优异。

- 多头对冲全市场行业等权组合年化收益10.36%，信息比率1.58，月度胜率69.92%。

• 五维因子中情绪因子近期表现最为优秀，贡献显著。

最新持仓行业及因子收益贡献分析 [page::3][page::4]

| 因子维度 | 多头收益率 | 空头收益率 | 综合收益率 |
|----------|------------|------------|------------|
| 波动率 | -3.72% | 4.21% | -0.28% |
| 基本面 | 2.10% | -2.56% | 2.00% |
| 成交量 | 0.19% | 1.57% | |
| 情绪 | 4.89% | 1.44% | |
| 动量 | -1.95% | -2.43% | |
| 合成因子 | 2.00% | -0.28% | |

• 2025年10月持仓重点行业：基础化工、医药生物、建筑材料、银行、煤炭。

- 情绪与基本面因子为当月多头组合带来主要超额收益贡献。

• 模型风险提示包括历史数据局限、单因子波动与测算误差，需结合风险管理。

风险提示及应用建议 [page::0][page::4]

• 模型全历史绩效不保证未来表现。

- 单因子收益波动较大，实际应用需资金和风险控制。

• 量化模型仅为策略工具，非直接投资建议。

【东吴金工 行业轮动月报】从微观出发的五维行业轮动月度跟踪202510 — 详尽分析报告

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一、元数据与概览

报告标题： 《【东吴金工 行业轮动月报】从微观出发的五维行业轮动月度跟踪202510》

作者与发布机构： 原创作者为高子剑、凌志杰，来自东吴证券金融工程团队。

发布时间： 2025年10月17日 10:18（上海时间）

主体对象与主题： 本报告焦点是基于微观多因子风格构建的五维行业轮动模型，目的是对中国A股申万一级行业进行行业轮动策略的绩效跟踪，报告内容涉及模型构建方法、历史回测表现、月度行业持仓以及风险提示。

报告核心论点：

• 东吴金工基于微观多因子体系，构建了一个包含波动率、估值、成交量、情绪、动量5个维度的行业轮动模型。

- 此模型通过对申万一级行业股票进行多维度评分，实现行业轮动，且自2015年以来回测表现优秀，尤其多空对冲策略年化收益率达到21.10%，信息比率高达1.95，具有稳定且较高的收益风险比。

• 2025年9月及10月持仓推荐行业分别发布，显示模型的实时应用指导意义。

- 同时强调了模型的历史回测基础及未来市场的不确定性风险。

评级与目标价： 本报告不包含明确的个股评级或目标价，而是侧重行业轮动模型的绩效表现和持仓建议。

作者主要想传达的信息是：

• 五维度多因子行业轮动模型是一种切实有效的行业投资策略。

- 该模型具有良好的历史业绩表现和稳定性，特别表现在情绪因子维度上。

• 结合多空对冲策略能够极大提升风险调整后的收益。

- 投资者在运用模型时需注意未来不确定风险以及模型测算误差。

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二、逐节深度解读

1. 五维行业轮动模型简介

本章节介绍了模型构造的核心理念及方法论：

• 模型基础： 建立在东吴金工特色选股多因子体系之上，依据报告《万流归宗多因子系列研究（一）》中的多因子决策树划分标准。

- 五类风格因子： 将微观选股因子归纳为波动率、估值、成交量、情绪、动量五大类。这些均是市场风格和个股表现的关键维度。

• 行业内部风格差异利用： 在申万一级行业内部，模型通过对股票进行风格指标划分，结合离散指标和牵引指标，形成五类合成行业因子，实现更细致的行业轮动。

- 逻辑支撑： 行业内部风格差异驱动股票不同表现，利用细粒度微观数据可以捕捉更多alpha机会。五维因子互为补充，覆盖多个市场逻辑面。

这部分明确了模型设计基于微观数据驱动的多因子框架，强调了对行业内差异化因子的深入挖掘。[page::1]

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2. 五维行业轮动模型绩效跟踪

2.1 五维行业轮动模型评分

• 评分体系： 利用2025年4月至9月历史回看数据，对模型各因子的收益能力和稳定性进行评估。

- 图表解读：
- 图1（收益能力评分）显示情绪因子表现最好，动量和波动率也较高，基本面和成交量相对较弱。
- 图2（稳定性评分）情绪因子同样领先，表明其超额收益更稳定。

• 推论： 情绪因子作为短期市场心理与投资者行为的代表，对于捕捉行业轮动机会效果突出，且相对稳定。

该部分数据和图形展示了五维模型中各个因子的相对贡献和稳健性，为后续综合因子构建提供依据。[page::1]

2.2 回测绩效表现

• 回测区间： 2015年1月1日至2025年9月30日的长周期表现分析。

- 关键绩效指标（见表1）：
- 合成因子多空对冲策略年化收益率高达21.10%，显著优于单因子，年化波动率10.84%，信息比率1.95，胜率72.36%，最大回撤13.30%，表现稳健。
- 单独因子表现中，动量因子收益最高（11.50%），基本面收益最低（7.04%），情绪因子波动率最高（12.79%）。

• 净值走势（图3）分析：

- 多头组净值稳步上升，而空头组下跌趋势明显。
- 多空对冲策略净值差体现出模型的alpha捕捉能力。

• 多头组合表现（表2、图4）：

- 年化收益率10.36%，波动率6.57%，信息比率1.58。
- 超额收益波动较低，胜率达到69.92%，最大回撤9.36%。

• 含义： 五维模型通过量化选股与行业轮动组合，能够为投资者带来良好的风险调整后回报，同时具备较强的抗跌能力和较低的剧烈回撤风险。

回测绩效数据充分说明模型在过去十年内具备持续有效的因子识别与行业轮动能力，尤其多空对冲策略的高信息比率体现了模型的优越性。[page::1, page::2, page::3]

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3. 月度多空收益及行业持仓跟踪

• 2025年9月表现（表3）：

- 多头组合回报2.00%，基准超额1.53%。
- 在五个单因子中，情绪因子贡献最大（多头收益4.89%）。
- 波动率及动量因子出现负收益，显示风格波动性。

• 10月最新持仓（表4、5）：

- 综合推荐行业包括基础化工、医药生物、建筑材料、银行、煤炭。
- 持仓分布体现模型兼顾防御与周期性行业，结合短期情绪与估值等因素。
- 历史持仓变化反映模型对市场环境的持续适应与风格轮动响应。

此部分展示模型的具体应用价值，提供了行业配置建议，为实操投资方案提供参数与调仓参考。[page::3, page::4]

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4. 风险提示

报告强调多方面风险：

• 未来市场环境变化风险： 历史数据基础的模型可能无法完全预测未来极端变化。

- 单因子波动风险： 单因子报警信号不稳定，实际应与资金和风险管理并用。

• 测算误差及不确定性： 所有模型输出均有误差范围，不构成投资建议。

风险提示部分体现了报告的谨慎态度，提醒投资者勿盲目依据模型，须结合宏观环境与风险管理策略。[page::4]

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三、图表深度解读

图1、图2：五维行业轮动模型收益能力评分与稳定性评分

• 内容描述： 雷达图展示5个维度因子对模型的贡献。

- 解读趋势： 情绪因子在收益与稳定性方面表现领先，显示市场情绪指标是当前提升超额收益的关键。其他因子如动量、波动率贡献次之，基本面与成交量表现较弱，可能因其信号延迟或波动较大。

• 文本联系： 作者据此认为情绪因子是近期“明星”因子，建议重视其在行业轮动中的作用。

- 局限性： 雷达图中未显示具体数值，且仅呈现短期回看（半年度），长期稳定性需结合更多数据检验。[page::1]

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表1：五维行业轮动模型多空对冲绩效指标（2015/01-2025/09）

• 内容描述： 五个单因子与合成因子的综合收益、波动、信息比率、胜率、最大回撤、IC及相关指标。

- 数据及趋势分析：
- 合成因子年化21.10%收益远高于各单因子。
- 单因子信息比率1.01到1.09区间，而合成因子1.95显著更高。
- 最大回撤合成因子为13.30%，低于多数单因子（基本面最大回撤26.32%）。
- IC和ICIR对合成因子为负，暗示可能因因子内部相关性或估值影响，需关注因子构造细节。

• 结论联系： 合成因子有效融合多维信号，实现收益与风险均衡，提升行业轮动模型稳定性。[page::2]

图3：五维行业轮动模型合成因子六分组及多空对冲净值走势（2015/01-2025/09）

• 内容描述： 各分组净值走势及第一组与第六组差值（多空对冲）。

- 趋势解读： 第一组表现最优，净值稳步攀升；第六组持续下滑。多空对冲曲线平滑而上，证明模型强劲的择时与选股能力。

• 数据解释： 净值曲线展现时间跨度内穿越市场波动的超额收益能力。

- 局限性： 无具体标注事件，对极端行情下表现缺少细节解读。[page::2]

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表2、图4：多头超额绩效指标与净值走势

• 表2数据解读： 多头组合年化收益9.38%，相较基准-0.88%超额10.36%。波动率较低，信息比率优于基准，表明多头投资决策有效提升收益。

- 图4趋势说明： 多头组合净值曲线稳步上涨，基准平缓波动，超额净值持续增长，显示模型在实战中有良好表现。

• 表格与图表结合： 紧密表明多头策略稳健且优于等权基准，增强投资者信心。

- 分析细节： 最大回撤仍有一定幅度，提醒需结合风险管理。[page::3]

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表3：2025年9月多空收益拆解

• 数据明显： 情绪因子多头贡献显著（4.89%），基础化工等因子表现积极，波动率和动量9月表现波动负面。

- 推论应用： 该数据及时展示模型因子短期收益波动情况，帮助投资者动态调整仓位。

• 限制： 短期单月数据波动较大，不能完全代表全年表现。[page::3]

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表4、表5：最新及历史持仓行业分布（2025年10月）

• 持仓构成： 各维度偏好行业分别有基础化工、钢铁、农林牧渔等，显示模型对行业的多层次判断。

- 行业轮动趋势： 历史持仓由有色金属、电子到煤炭、建筑材料逐渐演进，反映市场风格和经济周期变化。

• 投资指导： 提供行业配置优化建议，是模型成果对投资实务的直接输出。

- 潜在风险： 行业集中度较高，存在行业风险，需要严控仓位。[page::4]

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四、估值分析

报告全文并未包含具体估值模型的详细说明或目标价推演。但报告中所述多因子模型虽涉及估值因子，估值因素成为五维因素之一，该因子与其他四维度共同构成合成指标，从而进行行业评分和轮动。报告中未涉及DCF、P/E等传统估值模型的直接应用和估值假设说明。

因此，此报告主要聚焦量化多因子回测与组合构建，未展开估值分析部分。

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五、风险因素评估

报告列明三大风险：

1. 未来市场未知变化风险： 历史数据的局限性导致模型可能无法有效应对未来市场环境的突变。

2. 单因子表现波动性风险： 单因子收益存在不稳定，实际应用中应配合资金和风控管理。

1. 模型测算误差风险： 量化测算不可避免误差，不能作为投资直接决策依据，须结合多重数据和人为判断。

每项风险均在报告中被陈述并强调，提醒投资者审慎对待模型结果，要求不盲从数据。

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六、批判性视角与细微差别

• 回测数据依赖历史假设： 报告多次说明结果基于历史回测，实际应用中未来市场可能截然不同，存在模型失效风险。

- 因子IC指标偏弱： 合成因子及单因子IC（信息系数）多数为负或接近零，说明预测能力有限，需进一步优化因子构建逻辑。

• 情绪因子高收益但波动最大： 情绪因子虽然收益突出，但其波动率及不确定性高，单独追踪风险显著。

- 行业集中度与持仓变化快速： 持仓策略体现调仓较频繁，行业选择或有较大短期波动，集中度较高增加特定行业风险。

• 报告针对专业投资者，缺乏一般投资者适用性说明。

综上，本报告实证充分但对模型本身的稳健性与风险管理的依赖程度较高，提示了投资者需配合多维度风险控制体系。

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七、结论性综合

本报告系统介绍了东吴证券金融工程团队构建的“从微观出发的五维行业轮动模型”，以波动率、估值、成交量、情绪、动量五大类因子为基础，结合行业内部风格差异，实现申万一级行业的动态轮动。通过长达近11年的历史回测，模型表现出色：

• 多空对冲策略的年化收益21.10%，信息比率1.95，月度胜率72.36%，最大回撤控制在13.3%以内，显示模型具有优异的风险调整后表现。

- 单因子中，情绪因子在收益和稳定性评估中表现最佳，但存在波动风险，合成因子通过多维度融合，平滑个别因子波动。

• 月度实操表现（2025年9月）中，多头组合实现2.00%收益，较基准超额1.53%。

- 最新持仓行业聚焦基础化工、医药生物、建筑材料、银行、煤炭，深刻反映行业轮动与经济周期结合的投资思路。

• 模型使用基于东吴金工多因子决策树细分因子，具有独特的微观风格识别优势。

- 风险提示明确，强调历史回测限制及模型测算误差，建议结合资金管理和风险控制。

通过对模型评分、回测数据、持仓以及风险提示的全面剖析，报告整体展现多因子+行业轮动量化策略的有效性及操作可行性，适合具备专业量化能力背景的投资者参考使用。

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附：关键图表汇总展示

• 图1&2：五维行业轮动模型各因子收益能力与稳定性雷达图，情绪因子突出。

• 图3：合成因子多空对冲净值走势，第一组与第六组表现显著分化，多空差值稳定增长。

• 图4：多头超额净值走势，表现出明显的超额收益积累。

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【全文溯源】

内容主要基于报告第0页至第4页相关数据及图表，[page::0, page::1, page::2, page::3, page::4]。

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综上所述，东吴金工五维行业轮动模型是一套扎实的量化行业投资工具，基于丰富微观因子构建，经过多年回测验证，能够为投资者提供高信息比率的行业轮动策略，具备一定应用前景和操作指导价值，但需结合风险管理与市场环境灵活应对。

报告