利用行业轮动模型与ETF产品构建绝对收益策略的
近年来，市场行业和主题凸显，相应的ETF产品也越来越丰富。这为机构投资者实施配置策略提供了便利，也为各种轮动策略提供了充足的工具，以更好地捕捉市场风格/行业切换的节奏。在之前的报道中，我们介绍过海通的产业轮动模式。自2018年样本外追踪以来，已实现年化超额收益10%以上，今年累计超额收益已达13%。本文主要采用这种行业轮动模型，结合市场上已发行的行业/主题ETF产品，构建绝对收益策略。
目前市场上共有252只股票ETF产品，其中行业或主题类ETF产品140只，占总数的55%； ETF总规模超过6000亿，行业及主题类产品总规模超过3000亿，占比近50%；从近半年的交易情况来看，股票ETF日均交易量约为200亿以上，而行业和主题ETF日均交易量约为129亿，占ETF交易量的58%。股票ETF。 。无论是总规模、数量，还是产品流动性和活跃度，行业和主题产品在股票ETF中都占有非常重要的地位，是重要的产品分支。
丰富的产品类型和活跃的交易为行业轮动策略提供了良好的基础。并且随着后续更多行业ETF的发行，将有更多投资者参与行业配置，这将进一步增强产品的流动性。
1.1
行业轮动基准池和全行业池
在之前构建的行业轮动策略中，我们以中信30个一级行业为基准池，但并非所有一级行业都有配套的ETF产品。因此，我们根据市场ETF跟踪指数对中信一级行业进行匹配，共筛选出14只一级行业标的和57只匹配ETF产品。后续将针对这14个行业进行轮动策略。
下表为ETF产品匹配的行业指数目标。
虽然目前看来，30个行业指数中，只有14个行业指数入选进入轮换策略基准池。但这14个标的在整个产业池中是非常具有代表性的。下图我们从总市值、营业收入、净利润三个角度展示了行业轮动基准池（14个标的）和全样本池（30个标的）。数据采用2019年年报数据。从市值来看，行业轮动池占市场总量近70%；从营业收入来看，占比接近50%；从净利润来看，占比超过70%。总体来看，这14个可轮换的行业标的贡献了整个样本池的大部分利润，在规模上也能代表市场的主流品种。
1.2
行业轮换ETF基准池和ETF全样本池
根据行业指数与ETF跟踪标的的匹配情况，我们共筛选出57只行业/主题ETF产品。行业/主题ETF全样本池中所选产品的具体数量、规模及交易状况如下表所示。规模数据截至2020年一季度报告，交易数据截至2020年4月30日。
从数量上看，行业轮换ETF基准池中产品数量占比不是很高，占对应ETF样本池的41%，但从规模上看，占比超过50%而从交易情况看，入选的ETF产品交易非常活跃，占比超过80%，是市场热点的代表。这些可轮换的ETF产品也是市场交易的焦点，为轮换策略的操作提供了良好的流动性。
行业轮动策略相对于行业基准池的影响
在确定了可用于行业轮动的行业指数目标以及相应的可用于构建投资组合的ETF目标后，我们再利用之前介绍的行业轮动模型在筛选池中构建新的策略。
为了验证策略的有效性，我们首先使用前文确定的14个行业标的的等权基准作为行业轮动策略的基准，检验该策略相对于行业基准池的轮动效果。在我们的行业轮动跟踪报告中，我们发布了两种行业组合：单因素多策略和复合因素策略。
单因素多策略：选择每个因素得分最高的行业作为极值行业，并从所有因素的极值行业中构建等权重的行业组合，以下简称策略1；
复合因子策略：对所有因子进行等权重加权，得到复合因子，根据复合因子得分对行业进行排名，选择排名靠前的行业构建等权重组合，下文称为策略2。 （本文中，为了与策略1持仓数量基本一致，策略2选择持仓4个行业。）
策略收益和基准收益的计算如下：
1）每月通过模型筛选推荐行业指数目标；
2）选择与行业指数目标相匹配的ETF产品。如果当期没有对应的ETF产品上市，则持有该指数对应的所有ETF产品的追踪指数，各指数加权平均。例如，假设本期推荐食品饮料行业，有3只跟踪同类食品饮料指数的ETF产品，且均未上市，则这3只跟踪该指数的产品收益为与推荐行业收入同等权重；
3）若当期市场上已存在该行业指数对应的ETF产品，则对上市产品近一个月的交易情况进行排序，选择交易最活跃的第一个ETF产品作为代表行业，其跟踪的指数回报将是推荐行业效益。
4）行业基准池收益的计算是按照上述方法匹配所有行业指标对应的收益，并等权重加权得到的。
在公开发布的报告中，从2018年开始的样本外跟踪期间，策略1始终表现较好。下表展示了两种策略构建方法在新行业标杆池中的轮换效果。相对而言，策略1表现较好，相对于等权重行业基准池，年化超额收益为14%，月度胜率为66%，信息比为1.51。
产业轮换策略的相对广泛的影响
上一篇文章验证了基准池中行业轮动策略的有效性。进一步分析了该策略相对于沪深300和沪深500大盘指数的超额收益。因为绝对收益产品的一个重要分支是套期保值产品，而沪深300期货和沪深500期货是重要的投资组合套期保值工具。如果该策略相对于这两个基础广泛的指数的超额回报足够稳定且足够高，则可以构建对冲策略以实现绝对回报。
下表为策略1相对于沪深300、中证500、行业基准池的收益数据，以及行业基准池相对于沪深300、中证500的收益数据。
1）我们选择的行业基准池长期相对于沪深300和沪深500具有超额收益，年化收益分别为4%和2%。因为我们之前提到过，这些行业是市场的主流品种，贡献了大部分利润，因此长期能够跑赢大基。 2）该策略能够稳定跑赢行业基准池，贡献约14%的年化超额收益。 3）与沪深300和沪深500相比，该策略年化可分别获得17%和16%的超额收益。由于中证500行业分布相对分散，其中标率和信息比均高于中证500指数，分别为64%和1.44。
产业轮动策略相对动态基准
除了选择固定宽基作为比较基准，或者选择固定期货品种进行套期保值外，还有一种选择是绝对收益产品，可以动态确定当期的套期保值类型。选择套期保值产品的方式有很多种，比如基差收益、展期收益等。本节我们简单提一下4种动态确定基准的方法供参考，可以作为固定基准的替代。
在本节的分析中，我们不会考虑期货套期保值的实际情况，而是主要以广义指数收益为基准，在不考虑期货套期保值成本影响的情况下，讨论动态基准是否优于固定基准。 、展期费用等。如果是，您可以选择在后续的产品套保过程中动态调整套保类型。
在下表中，我们列出了 4 种动态选择基准的方法。方法一和方法二是基于仓位样本与广基指数的风格匹配。每个基准选取一个指数，即沪深300或中证500。 方法三 方法四采用沪深300和中证500的一定组合，按照一定的权重进行加权，得到综合基准。该表显示了策略 1 相对于四个基准的回报。
从表中可以看出，1）在综合基准下，虽然策略的超额收益没有明显提升，但策略信息比进一步提升，回撤也有一定程度的降低； 2）该策略相比沪深300年年化超额收益为17%，采用动态单一基准（方法一），年化收益提升至21%。相对沪深300信息比率1.07，相对动态基准（方法1）信息比率提高至1.31。总体而言，在动态基准下，策略的信息比率可以得到一定程度的提高，因此对冲效果会更加稳定。
考虑到在实际操作过程中，复合对冲的策略管理难度较大。另外，从超额收益的角度来看，方法一的收益最高，所以我们以后主要使用方法一来构建策略基准。这个方法也被运用到了之后的对冲绝对收益投资组合的构建中。
行业轮动在绝对收益策略中的应用
5.1
股债混合策略
我们在股债再平衡策略中加入了时机视角，其中时机视角是利用《股债混合配置与衍生品对冲》报告中构建的宏观动量月度时机模型生成的。头寸仅根据股票时机角度进行调整。如果模型看好股票，则股债比调整为30%和70%；如果模型做空股票，则股债比例调整为10%和90%。股票资产是ETF投资组合。
纳入时机视角的股债20/80再平衡策略年化收益率为11.19%，夏普比率和卡马尔比率分别为1.85和1.09。与不考虑时机视角的策略相比，年化收益超过2.61%。
5.2
风险平价策略
接下来，我们将在股债风险平价策略中加入时机视角，进一步提高投资组合的风险回报比。
设初始股票和债券风险预算为1:1，并定义风险预算调整系数。若股票择时信号为正，则股债风险预算调整为(1/2)^(1/):1-(1/2)^(1/)；如果股票时机信号为负，则股票和债券风险预算调整为(1/2)^ :1-(1/2)^；如果股票择时信号为中性，则股票债券风险预算与债务风险预算保持1：1不变。
当=3时，该策略的年化收益率为8.46%，夏普比率和卡玛比率分别为2.81和1.77。与不考虑时机视角的策略相比，年化收益率超过1.20%。
5.3
量化对冲策略
产业轮动策略具有较高的超额收益。我们可以通过对冲股指期货来获得绝对收益。回测参数设置如下：
1、股票仓位固定70%，股指期货空头合约面值等于行业轮动多头组合市值。
2、根据行业轮动多头组合的风格特点，灵活选择沪深300股指期货（IF）或沪深500股指期货（IC）进行套期保值。
3、月初调整仓位，重新平衡多头股指期货和空头股指期货头寸。
使用当月股指期货合约进行套期保值，并按交割日前一日的交易均价进行展期。交易费用双边为0.6%。
2015年6月至9月股市异常波动期间，股指期货负基差极度扩大，套期保值成本上升。多数公开量化对冲产品大幅减持股票仓位，并将大部分仓位配置为现金和债券。 2017年初，负基差刚刚得到缓解。因此，我们于2015年7月1日至2016年12月31日平仓股票，将资金全部投资于货币基金（H11025.CSI）。
剔除股指期货大幅贴水期后，行业轮动对冲策略的年化收益率为13.19%，夏普比率和卡玛比率分别为1.43和1.10，每年都能实现正收益。
全文摘要
本报告主要研究如何利用行业轮动模型以及市场上丰富的行业和主题ETF产品，通过对冲或股债配置来实现绝对收益。
目前市场上共有252只股票ETF产品，其中行业或主题类ETF产品140只，数量占比55%，规模接近50%。从近半年的交易情况来看，行业和主题ETF日均交易量占股票ETF交易量的58%。无论是总规模、数量，还是产品流动性和活跃度，行业和主题产品在股票ETF中都占据着非常重要的地位。
中信30个一级行业中，选取14个ETF匹配的行业指数构建轮动策略。这14个行业占市场价值的70%、收入的50%、利润的70%以上。它贡献了整个样本池的大部分利润，从规模上也能代表市场的主流品种。共有57只ETF对应14个指数，占行业和主题ETF样本池总数的50%，交易占比超过80%。他们是市场热点的代表。
与等权重基准池相比，ETF轮换组合年化超额收益为14%，月胜率为66%，信息比为1.51。自 2013 年以来，它一直以 100% 的年胜率击败基准。
与沪深300和沪深500相比，轮换组合年化可分别获得17%和16%的超额收益。由于中证500行业分布相对分散，中证率和信息比均高于中证500指数，分别为64%和1.44。
构建了基于沪深300和中证500的动态基准。与动态基准相比，该策略年化超额收益为21%，月胜率为64%，信息比为1.31。
我们以ETF轮换组合为权益资产，构建了根据时机动态调整的股债再平衡策略。年化收益率为11.19%，夏普比率和卡马尔比率分别为1.85和1.09。结合时机视角的股债风险平价策略年化收益率为8.46%，夏普比率和卡马尔比率分别为2.81和1.77。
将ETF轮换组合作为多头资产持有，动态选择沪深300或沪深500期货进行对冲。 2013年2月以来，对冲策略的年化收益率为9.63%，夏普比率和卡马尔比率分别为0.87和0.45。 。剔除2015年7月至2016年股指期货深度贴水期后，该套期保值策略的年化收益率为13.19%，夏普比率和卡玛比率分别为1.43和1.10。每年均取得正回报。
风险提示
模型配置错误风险、因子失效风险和流动性风险。
