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目录
AIA策略旨在提供一站式行业配置建议 3
综合考虑宏观、中观和交易层面信息以构建框架 3
1.2. 2020年来年化对冲收益25.4%,4月对冲收益为-1.80% 3
基于周期模型结论选择可变权重组合 5
中国美林周期处于非典型复苏阶段 5
本期使用通用型权重组合进行行业相对吸引力打分 5
行业打分表结合主观分析,凝练下月行业配置建议 7
排名高低方面,化工、医药、有色、电新、地产等居前 7
边际变化方面,医药、地产、石化、有色、银行等排名上升73.3. 风格动线方面,典型金融地产排名升至首位 8
权重敏感性方面,化工、医药、有色、电新、非银与地产等行业在不同权重下的平均排名居前 9
模拟组合方面,更新下月行业组合,多头组合变化率更低 9
风险因素 11
AIA策略旨在提供一站式行业配置建议
综合考虑宏观、中观和交易层面信息以构建框架
AIA(ActiveIndustryAllocation)框架融合了策略、宏观、量化和技术分
析的思想,结合中宏观和主被动,提供“一站式”的战术行业配置方案。
中观因子方面,我们参考经典策略分析框架,结合机构投资者的思维习惯,筛选被广泛关注的6个中观维度(景气度、相对估值、夏普比、拥挤度、产业资本、北向资金)并假设其在经济学和金融学意义上具有长期有效性。为便于定量分析,为6因子设置打分规则,控制各因子的得分范围于-1到1之间,某行业某方面的相对吸引力和相关因子得分成正比。
因子权重方面,现实中投资者常对不同中观维度赋予不同的关注度,且投资者在不同宏观环境中的关注重点也不同。因此采用非均匀的因子权重有助于更好地把握行业配置决策中的主要矛盾,而可变的因子权重更可引入宏观beta对行业alpha的解释力。具体地,我们依据宏观因子进
行周期状态的划分(详请见发布于2022年5月11日的《“板块配置轮盘”之初探》专题报告)并选取合适的权重组合。
1.2.2020年来年化对冲收益25.4%,4月对冲收益为-1.80%
2020年初以来,多头组合年化超额收益率为18.3%,对冲组合年化超额
收益率为-7.1%,多头组合信息比率为1.4,多空对冲组合年化累计收益率达到25.4%。
2023年初以来,多头组合年化超额收益率为9.3%,对冲交易组合年化超额收益率为-3.6%,多头组合信息比率为1.1,多空对冲组合年化累计收益率达到12.9%。其中,2024年4月(2024年3月25日至2024年4月30日)多空对冲超额收益为-1.80%,低于上期的1.57%。
说明:
(1)2023年以来,AIA策略基本能客观地抓住月度板块轮动的部分主线,例如2023年一月的消费金融、二月开始的TMT、五月的公用、六月的汽车、七月的机械、八月的地产、九月及十月的医药、电子、十一月的汽车等。
然而单看部分月份的表观超额收益数据却存在偏差,其原因之一是我们为响应广大客户对时效性的需求,将月报更新时间提前到了当月结束前一周左右。使用不完备的当月数据会导致报告预测能力无法覆盖下个月整月。建议客户更多关注数据结果背后的逻辑主线而非数据结果本身,以我们的研究结论为参考,根据自己的规模和久期微调行业配置。
目前行业轮动速度处于历史较高水平,若行业轮动频率高于一个月
/次,即便是半量化的AIA行业轮动月度报告也可能会跟不上市场的节奏,除非提高数据更新频率。
若某月市场整体发生无差别的上涨或下跌,使得行业表现同质化,则多空对冲组合收益会更不显著。
若某月宏观环境发生超预期波动,使得我们定义的因子权重变得不合时宜,则会降低获取超额收益的概率。
图1:AIA模拟组合净值曲线 表1:AIA模拟组合业绩评价
回测与评估
万得全A
多头组合
对冲组合
多空组合
年化累计收益率
2020年1月以来
0.9%
18.3%
-7.1%
25.4%
2023年1月以来
-5.2%
4.0%
-8.8%
12.9%
夏普
2020年1月以来
0.0
0.7
-0.4
2023年1月以来
-0.4
0.2
-0.6
年化累计超额收益率
2020年1月以来
-
17.4%
-8.0%
2023年1月以来
-
9.3%
-3.6%
信息比率
2020年1月以来
-
1.4
-0.9
2023年1月以来
-
1.1
-0.4
无风险利率:
2%
截至:
2024/4/30
行业分类:
中信一级
数据来源:,注:数据截至2024年4月30日
数据来源:,注:数据截至2024年4月30日
基于周期模型结论选择可变权重组合
中国美林周期处于非典型复苏阶段
在发布于2
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