金融工程-广发证券-深度学习研究报告
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分类： 宏观研究
股市研报宏观策略
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金融工程-广发证券-行为金融研究系列
金融工程-广发证券-行为金融研究系列
文件夹 PATH 列表：
20170603-广发证券-行为金融因子研究之一：资本利得突出量CGO与风险偏好.pdf
20180115-广发证券-行为金融因子研究系列三：结合凸显理论的选股研究.pdf
20180130-广发证券-行为金融因子研究之三：结合凸显理论的选股研究.pdf
20190307-广发证券-行为金融因子研究之四：基于V型处置效应的选股策略研究.pdf
20190510-广发证券-行为金融因子研究之五：情绪Beta因子在选股中的应用.pdf
20201102-广发证券-行为金融研究系列之六：A股羊群效应投资策略研究.pdfPDF打包，10.2M
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东吴证券-“技术分析拥抱选股因子”系列研究
金融工程-东吴证券-“技术分析拥抱选股因子”系列研究
文件夹 PATH 列表：
东吴证券-“技术分析拥抱选股因子”系列研究（一）：高频价量相关性，意想不到的选股因子.pdf
东吴证券-“技术分析拥抱选股因子”系列研究（二）：上下影线，蜡烛好还是威廉好？.pdf
东吴证券-“技术分析拥抱选股因子”系列研究（五）：CPV因子移位版，价量自相关性中蕴藏的选股信息.pdf
东吴证券-“技术分析拥抱选股因子”系列研究（四）：换手率分布均匀度，基于分钟成交量的选股因子.pdfPDF打包，6.88M
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金融工程-华安证券-量化基本面系列3篇
金融工程-华安证券-量化基本面系列
华安证券-量化基本面系列报告之一：留存收益、投入资本视角下的估值因子改进
华安证券-量化基本面系列报告之二：成长因子再升级，盈利加速度
华安证券-量化基本面系列报告之三：当价值遇见成长，均衡估值因子
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光大证券-机器学习系列报告（5篇）
光大证券-机器学习系列报告
金融领域尚是机器学习下一 片 蓝海 。21 世纪开始，尤其是最近 10 年，虽然机器学习的研究与应用成果在自然科学领域有了突飞猛进的进步，但在金融领域的应用却受到了挑战。 基于对海外主流投行在机器学习应用情况的数量，我们认为机器学习在金融服务方面已经崭露头角，而在金融投资领域则有待观察。
量化投资结合机器学习的趋势不可阻挡。。量化投资是机器学习天然的应用场景，我们从 整体环境的改变 ， 机器学习实现难度的降低 ， 传统量化遇到的瓶颈这三个角度论证了量化投资为何要研究机器学习。在这三个方
面相互作用下，机器学习在未来量化研究中的作用将越来越大，如何找到机器学习合适的运用方式就成了当前量化研究领域最有前景的研究方向之一。
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广发证券-交易性择时策略研究（16篇）
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广发证券-交易性择时策略研究专题 （更新至十六）广发证券-交易性择时策略研究之十六：创业板涨跌幅扩大后的趋势投资分析-200614 张超，安宁宁
广发证券-交易性择时策略研究之十五：金融工程，125个经典技术指标择时分析-200103 张超，罗军
广发证券-交易性择时策略研究之十四：基于V型处置效应的择时研究-190610 陈原文，罗军
广发证券-交易性择时策略研究之十三：基于条件随机场的周频择时策略-180403 张超
广发证券-交易性择时策略研究之十二：虚拟遗憾最小化应用于量化择时与交易-170706 张超
广发证券-交易性择时策略研究之十一：广发TD线，在趋势中把握波段-170703 张超
广发证券-交易性择时策略研究之十：德州扑克AI算法在量化择时不交易中的应用-170605 张超
广发证券-产品创新专题报告系列之十二：Smart Beta深度解析-160324 马普凡，严佳…
广发证券-交易性择时策略研究之八：指数高阶矩择时策略-150520 张超
广发证券-交易性择时策略研究之七：基于加权傅里叶变换的长期趋势预测-140828 张超
广发证券-交易性择时策略研究之六：探寻抛物线逼近下的创业板拐点-140711 安宁宁
广发证券-交易性择时策略研究之五：从希尔伯特变换到波浪理论择时-140102 安宁宁
广发证券-短线择时策略研究之四：相位指标在短线择时中的应用-130902 安宁宁
广发证券-短线择时策略研究之三：低延迟趋势线与交易性择时-130726 张超
广发证券-短线择时策略研究之二：希尔伯特变换下的短线择时策略-130617 安宁宁
广发证券-短线择时策略研究之一：基于股指期货在A股非交易时间表现的短线择时研究 安宁宁 -
财通证券-“星火”多因子专题报告（12篇）
财通证券-“星火”多因子专题报告（十四）：将事件驱动融入因子选股-200602 金融工程→专题报告 财通证券 陶勤英，张宇
……以“复合基本面因子”为Alpha信号，介绍两种不同的方法对其进行融合。 好风凭借力，送我上青云——“好风借力”组合 介绍以“分析师评级上调”作为第一层筛选条件，以复合基本面因子进行排序作为第二层筛选条件，构建“好风借力”组合。截至2020年5月22日，该组合今年的超额收益为15.21%，表现较为抢眼。 将事件驱动融入指数增强型策略 以“个股预期收益”为桥梁，打通“事件驱动”和“因子选股”之间的隔阂。通过将因子暴露和事件触发转化为个股预期收益，我们构建了复合预期因子，并通过组合优化的方法构建指数增强型组合。 截至2020年5月22日，采用如上方法构建的中证500增强组合（全市场选股）超额收益为5.23%，沪深300增强组合（全市场选股）超额收益为10.08%。……
2020-06-02 | 1152KB | 共14页 |
财通证券-“星火”多因子专题报告（十三）：从事件驱动角度看分析师评级上调带来的Alpha-200512 金融工程→专题报告 财通证券 陶勤英，张宇
……从报告内容上来讲，一篇典型的个股深度报告至少应该包含盈利预测、分析师评级、目标价三个方面。 尽管近几年来券商分析师及研究员的数量在不断走高，但分析师覆盖的公司从绝对数量和相对占比上都呈现出明显的下降趋势。 困境：一致预期因子近年相继回撤 传统来讲对于一致预期数据处理可以分为因子选股和事件驱动两个部分。 我们将一致预期因子划分为目标收益类、估值类、盈利类、成长类，回测发现除目标收益类数据仍有稳定的超额收益，其余类别的因子在近年均出现了一定程度的回撤。 破解：由于分析师研究报告的发布更多地能够提升投资者对公司的短期关注度，因此从事件驱动角度考察分析师对市场造成的短期影响是一种更为直观也更符合逻辑的做法……
2020-05-12 | 1721KB | 共18页 |
财通证券-“星火”多因子专题报告（十二）：从质量到质量增长，挖掘公司基本面改善带来的Alpha-200310 金融工程→专题报告 财通证券 陶勤英，张宇
……nkICIR加权构建综合质量因子，其在全样本中的RankIC均值达到5.5%，胜率73.8%，RankICIR达到2.13，多空组合的年化IR达到1.88，但是在2014-2015期间的回撤较为明显。 从质量到质量增长 我们参考业绩超预期因子的构建方式，发现质量因子的边际改善能够带来更为稳定的Alpha。与质量因子相比，质量增长因子在收益端稍显落后，但在稳定性上却更胜一筹。 通过将质量和质量增长因子进行融合，我们构建的复合因子RankIC均值达到4.8%，胜率75.4%，RankICIR达到2.61。多空对冲组合年化IR达到2.36，且多头部分能够稳定地跑赢基准。此外，复合因子在中证500成分股和沪深300成分股中分组单调性都较好，但其对冲组合及多头组合在中证500中的表现都更为优异……
2020-03-10 | 共22页 |
财通证券-“星火”多因子专题报告（十一）-：在下跌中寻找惊喜，业绩超预期与反转因子的融合-200304 金融工程→专题报告 财通证券 陶勤英，张宇
……和业绩快报的引入能够很大程度地提高因子表现，二者具有不可忽视的信息增量。 在全市场中，SUE因子月均RankIC达到4.6%，T值为11.05，月胜率88.4%，对空对冲组合的年化IR达到3.89。与传统的价量因子不同，SUE因子的多头组合能够持续稳健地超过基准指数。此外，该因子在沪深300及中证500中的表现同样优异。 在下跌中寻找惊喜：业绩超预期与反转效应的融合 PEAD效应的形成主要源于投资者的反应不足，而反转效应的形成主要源于投资者反应过度，我们将两种效应进行融合，……
2020-03-04 | 1225KB | 共20页 |
财通证券-“星火”多因子专题报告（九）：博彩偏好还是风险补偿？高频特质偏度因子全解析-191210 金融工程→专题报告 财通证券 陶勤英，张宇
……基于特质偏度异象的成因，学术界大致将其划分为“博彩偏好”和“风险补偿”两类。通过构建“暴涨因子”和“暴跌因子”，我们将两种效应剥离开来并检验其在A股市场上的表现情况。结果显示，“暴涨因子”的选股能力显著强于“暴跌因子”，“博彩偏好”效应在个人投资者居多的A股市场占主导地。 通过个股的非流动性指标、是否有分析师覆盖、是否是股指期货指数成分股、是否为融券标的，我们将A股进行了不同样本的划分，并检验了特质偏度因子在不同样本中的表现情况。结果显示，……
2019-12-10 | 1214KB | 共18页 |
财通证券-“星火”多因子专题报告（八）：组合风险控制，协方差矩阵估计方法介绍及比较-191015 金融工程→专题报告 财通证券 陶勤英
……方法主要分为两大类，一种需要真实协方差矩阵，一种不需要真实协方差矩阵。 需要真实协方差矩阵的评价方法有MAD/RMSE指标法、组合风险度量法、基于特征距离等，不需要真实协方差矩阵的评价方法可以通过观察实际波动与预测波动相关性、GMV组合及MVO组合的样本外表现来进行评价。 实证检验 从组合的风险预测来看，经过多步调整的多因子模型效果显著更好。GMV组合的实际风险均显著小于基准组合，说明协方差矩阵的估计起到良好的效果。多因子模型在指数增强型产品的构建中能够精确控制跟踪误差。 综合以上结论表明，多因子模型的协方差矩阵估计的效果最佳，……
2019-10-15 | 1364KB | 共23页 |
财通证券-星火多因子专题报告（六）：Alpha因子重构，引入协方差矩阵的因子有效性检验-190827 金融工程→专题报告 财通证券 陶勤英
……从点到面：财通金工Alpha因子库构建 财通金工从Beta、规模、动量、波动、换手、估值、成长、质量、盈利、杠杆和特色因子出发，构建57个基础因子，并对其有效性进行检验。 我们综合考虑大类因子覆盖率及子类因子表现进行手动筛选，最终选取14个基础Alpha因子，作为信号选择来源。 集众之长：Alpha因子合成效果检验常用的因子合成法有等权法、RankICIR加权法、Qian（2007）方法等。 实证结果表明，基于Qian_Shrink方法得到的合成Alpha因子效果最佳，在全样本中，多空对冲组合的信息比率达到3.51，月胜率达到84%，且纯多头组合相较基准存在稳健的超额收益。……
2019-08-28 | 1166KB | 共17页 |
财通证券-“星火”多因子专题报告（五）：源于动量，超越动量，特质动量因子全解析-190521 金融工程→专题报告 财通证券 陶勤英
……特质动量因子在大市值中的表现仍然较好，并不会出现传统价量因子在大市值成分股中的失效情况。
特质动量因子多空组合的 Beta 差值绝对值要明显小于传统动量因子，这是其最大回撤明显更小的主要原因。
通过 Overlapping 组合构建法发现，特质动量因子和传统动量因子在中长期也不会出现明显的反转现象。
风险提示：本报告统计数据基于历史数据，过去数据不代表未来，市场风格变化可能导致模型失效。
……2019-05-21 | 2245KB | 共32页 |
财通证券-“星火”多因子专题报告（四）：基于持仓的基金业绩归因，始于Brinson，归于Barra-190410 金融工程→专题报告 财通证券 陶勤英
……边际风险贡献的乘积，然而偏导数的概念相对模糊，指导意义不强。
三要素分解法：将风险分解为因子暴露（x）、因子波动（sigma）和因子-组合相关系数（rho），对风险的分解更为透彻，更有利于投资经理对风险进行控制。Brinson 模型中主动收益与多因子模型中组合残差收益不完全相等，这是由组合在某些行业中权重为0 导致的。……2019-04-10 | 2563KB | 共31页 |
财通证券-“星火”多因子专题报告（三）：Barra模型深化，纯因子组合构建-190214 金融工程→专题报告 财通证券 陶勤英
…… 纯因子组合构建 如同立体世界可以用三维坐标来丈量，纯因子组合的提出有利于将投资者从风格因子的协同变化中解放出来，形成单一的、纯粹的、正交的资产组合工具。传统的Smart Beta指数在风格因子上的暴露并不纯粹，其在目标因子上进行主动正向暴露的同时，会给其他因子带来正向或反向暴露，如何构建纯粹的风格因子成为本报告探讨的主要问题。构建方法：完全复制法VS最优化复制法完全复制法：能够保证组合的收益即为纯因子的收益，但无法约束组合的事前风险……
2019-02-14 | 1689KB | 共21页 |
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中泰量化行业轮动系列之二：极端情绪行业预警系统
中泰量化行业轮动系列之二：极端情绪行业预警系统
对于情绪过热或者过冷的行业，股价波动难以被基本面所解释，其短期走势规律也容易超出传统的因子投资框架。本文从市场情绪指标出发，通过刻画过冷过热信号识别极端情绪行业，并探讨此类行业短期内配置价值。
情绪遇冷行业：极端被冷落行业反转概率大
换手率对遇冷行业的刻画效果较好。当某行业相对换手率创短期新低时，往往是一个趋势确认信号，而当相对换手率创过去5年新低时，短期出现反弹概率接近七成。此外三年维度上相对换手率低于一个标准差的离群行业，短期内跑输基准概率大，可做为负面因子使用。
情绪过热行业：风险补偿较低
用筹码浮盈率指标刻画情绪过热行业，信号识别出的过热行业短期内大概率跑输基准，并且相对表现的年化波动率达到23%，相比较于基准的15%。从收益率或者风险补偿的角度考量，情绪过热行业在短期配置中性价比较低。
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中泰量化行业轮动系列之一：基于筹码浮盈率的行业动量因子构建
中泰量化行业轮动系列之一：基于筹码浮盈率的行业动量因子构建
行业与个股呈现出不同的动量 行业与个股呈现出不同的动量/ 反转效应学术界跟业界对动量效应进行了深入挖掘，在 A 股的实证发现，月频上个股表现出较强的反转效应，而行业指数层面却有趋势效应。此种背离说明行业内个股涨跌存在领涨（跌）-补涨（跌）的规律，本报告从此领涨股效应出发，尝试构建新的行业动量因子。
基于筹码浮盈率的行业动量效果显著 基于筹码浮盈率的行业动量效果显著尝试两种方法构建动量因子：1）仅利用涨跌幅构建的行业动量因子（传统方法），多头组合年化收益率为 13%，多空策略的信息比率 0.8。2）基于筹码浮盈率构建动量因子，借鉴《情绪择时周报》中的筹码浮盈率指标，该指标能更好的刻画个股赚钱效应，最终基于筹码浮盈率的行业动量因子实现多头组合年化收益率 12.9%（基准的年化收益率 8.7%），多空组合信息比率达到1.2，策略的信息比率和胜率均提升明显。
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中信证券-量化策略专题研究：行业趋势配置模型研究
▮量化策略专题研究：行业趋势配置模型研究-金融工程-中信证券 赵文荣，刘方，王兆宇
……统动量模型进行改进： 传统模型采用了绝对收益率作为动量指标，夏普率、路程调整动量等风险调整后收益指标对组合风险收益的改善效果有限； 行业配置组合为纯多头，结合时序动量和截面动量，可以筛选向上趋势显著的行业； 由于各行业指数间年化波动率差异较小、相关性较高，波动率倒数加权、风险平价模型等加权方式对组合风险收益的改善有限； 采用月度再平衡，月中所选具体再平衡日对组合表现影响较小，即路径依赖不强； 加入适当的止损机制，能够一定程度控制月中大幅回撤的风险； 我们结合时序动量、截面动量和止损机制构建了综合的行业趋势配置模型。2006年1月至2020年2月，年化收益为32%，年化波动26%，夏普比率1.23。 投资建议: 截至2020年2月末，月度收益率为正，且排名TOP6的行业为：计算机、通信、农林牧渔、建材、电子、综合 风险提示： 流动性风险、模型失效风险等……
2020-03-25 |1900KB |共24页|
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“技术分析拥抱选股因子”系列研究：高频价量相关性，意想不到的选股因子
▮东吴证券-“技术分析拥抱选股因子”系列研究（一）：高频价量相关性，意想不到的选股因子-200223 金融工程→专题报告 东吴证券 高子剑
……“技术分析拥抱选股因子”系列研究，旨在将技术分析的思想应用于选股因子的构建。作为系列研究第一篇，本报告从最简单的价量关系入手，考察高频价量相关性中蕴藏的选股信息。
本文简介：技术分析的众多指标中，成交量是最简单又最明确的。例如，天量出天价，意即在上升趋势中，成交量创出新高被认为是上升趋势的终结。然而，对成交量的观察，多数停留在日频。本研究试图从高频数据，即包含成交价和成交量的分时走势图中，寻找新的选股因子。 价量相关性的平均数因子：平均数因子利用成交量的信息，修正了传统反转因子对股票价格涨跌的判断，即价格涨跌的反转不完全由价格自己决定，还需看成交量的信息，若有量的确认，则月度行情的反转效应更强；若没有量的确认，则月度行情更容易呈现动量效应。 价量相关性的波动性因子：波动性因子则从价量形态稳定性的角度，对反转因子进行了改进，即无论股票价格过去的涨跌，只要每日价量……
2020-02-24 | 2081KB |共19页 |
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金融工程-华泰证券-华泰行业轮动系列（12篇）
拥挤度指标在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之十二
本文 基于量价数据构建了行业拥 挤度指标 ， 提示市场的 交易过热风险
文主要从控制交易风险的角度出发，构建拥挤度指标以定量分析各行业的交易过热风险，为交易过程提出警示，主要研究内容包括：1.从动量、流动性和量价相关性等多个角度进行了拥挤度指标的构建；2.采用显著性检验、信号胜率检验、回归收益检验和过拟合检验等多种方法对拥挤度指标进行筛选；3.通过打分法将可靠性高的单项拥挤度指标进行复合，构建表现更稳定的复合拥挤度指标。实证结果表明，拥挤度指标可以作为有效的风险预警指标和其他策略进行搭配，在交易过程中规避行业指数可能出现的下跌风险，提高其他行业轮动策略的表现。
构建 拥挤度指标 的 目的在于捕捉市场的交易过热状态
构建拥挤度指标的关键目的是捕捉市场的交易过热状态，规避行业指数“拥挤”交易的风险。本研究以量价数据为基础，从市场的异常成交信息和收益分布特征等多个角度，构建了动量指标、流动性指标、乖离率指标、量
价相关性、波动率指标和分布特征指标六类拥挤度指标。我们通过量价指标的历史分位数是否达到规定阈值来判断某个行业指数当前是否处于拥挤状态。在考虑每项拥挤度指标的参数设定下，最终构建了 20 项总计 272
个拥挤度指标。将多项检验方式结合可以 筛选……
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金融工程-民生证券-文献推荐系列：文献启示录（共8篇）
文献推荐系列：文献启示录（第1期）报告摘要:
估值择时靠谱么？
本文评估了估值指标对美股市场择时的表现，研究发现完全基于估值的择时策略容易陷入估值陷阱。出于收益特性和分散化的考虑，尝试融入趋势信息以改进择时信号，取得了更为有效、稳健的择时效果。
新角度下的非流动性指标
本文从全新角度刻画了非流动性因子，更贴合流动性的分布，并能更好的体现出流动性的不确定性的情况。与公认的流动性度量方法比较后，新指标对收益的预测能力效果更优且含有独特信息。
盈利溢价解释之争——Q理论VS错误定价
本文检验了中国股票市场中盈利能力对股票预期收益的预测能力，发现中国股票市场存在显著的盈利溢价效应，且该效应更符合投资Q 理论而不是错误定价理论，为盈利溢价效应的研究提供实证参考。
风险提示：
本报告内容来源于国内外相关文献，不构成投资建议。
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短周期交易策略研究之一：基于集合竞价分时走势的A股T+0策略
海通证券-短周期交易策略研究之一：基于集合竞价分时走势的A股T+0策略-190714 金融工程→专题报告 海通证券 冯佳睿，姚石
…… T+0 交易策略。每个交易日选择开盘价不高于一定阈值（0%）、阶段 2 持续上行、集合竞价量比大于一定阈值（4）的股票作为 T+0 交易标的，以开盘价等权重买入，持有至收盘卖出，在双边千五的交易成本下，单笔交易收益率均值和中位数分别为 1.58%和 0.63%，胜率 58.8%。T+0 策略按日统计的收益率均值为 1.27%，中位数 0.88%，胜率 67.2%。若按单利计算，策略年化收益率407.9%，夏普比率 36，最大回撤 3.1%。每日持有个股数量均值和中位数分别为 6.92 只和 4 只。
T+1 交易策略。T+0 标的股票次日平均低开幅度-0.60%，平均高走幅度 0.46%。若以 T+1 日收盘价平仓，回撤相对较小，因而构建 T+1 策略：在期初将资金平均分配给两个通道，对于每个通道，T 日开……2019-07-15 |1977KB |共17页 |
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市场情绪体系系列-重构情绪体系，探知市场温度
▮市场情绪体系系列报告之：重构情绪体系，探知市场温度- 金融工程- 光大证券 祁嫣然
……有的市场情绪择时体系基础上进行优化，得到全新的市场情绪择时体系。在指标的逻辑处理方面，我们追求模糊的正确，而非精确的错误——通过实证分析剔除回测效果不佳的指标，保留逻辑通畅同时回测效果较优的指标。同时，我们避免了对于参数的暴力筛选，力求让模型更具有普适价值。
◆重构市场情绪择时体系：
我们对市场情绪择时体系 1.0 进行了近两年的样本外跟踪，在样本外跟踪过程中我们发现原有的体系存在若干问题，基于完善体系的目的我们从以下 3 个方面入手对市场情绪择时体系进行重构：（1）由表及里寻找市场情绪代理变量——我们分别从市场运行、市场资金变化、投资者行为三个维度对市场的“情绪结构”进行分解。（2）对单指标进行差异化特征表达——根据指标特性，分成平缓波动类指标、趋势类指标、剧烈波动类指标以及特殊状态值指标四类，对每一类指标进行差异化处理，充分利用“放大……
2019 | 2464KB |共24页|
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中泰时钟战术资产配置系列之三：大小盘风格轮动
A 股市场存在明显的大小盘轮动现象，市值因子作为重要的β收益来源，对其背后驱动力的研究至关重要。本报告从战略和战术层面对可以预测大小盘轮动的变量进行建模，并综合得到大小盘轮动配置观点。
信贷周期是大小盘轮动的驱动力
在信贷扩张周期中，小盘股从基本面和估值角度呈现“戴维斯双击”，表现强于大盘股；而在信贷收紧阶段，大盘股防御性体现，表现好于小盘股。我们利用《中泰时钟：政策维度》中的 12 个月信用扩张/ 名义 GDP 刻画
信贷周期，对中证 500 和沪深 300 指数进行轮动，最终 SAA 层面构建多空组合胜率为 58.1%，年化收益率 10.9%，最大回撤 13.1%。从关注度出发进行战术配置
我们从沪深 300 和中证 500 成分股换手率、预期……
中泰证券
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中泰时钟战术资产配置系列之二：投资钟摆，情绪周期的定量刻画
投资的钟摆理论是指投资者的情绪周期像钟摆一样摆动，时而高亢，时而低迷，这使得资产价格也随之在内在价值上下波动，因此确定当前投资者情绪摆动的位置和方向就成为把握短期市场脉搏的关键.
投资的钟摆理论
在投资中基本面和情绪面同时影响着资产的走势，基本面因素决定着资产的长期回报而情绪面决定着资产短期的波动方向和幅度。霍华德.马克斯曾提出“钟摆理论”刻画情绪周期的变化，即市场的情绪波动遵循钟摆式运动，钟摆来回摆动形成一道弧线，弧线的中点是市场的均衡点，但实际上钟摆停留在那里的时间非常短暂。相反，钟摆几乎大部分时间都在走极端，弧线两端各有一个极端点，钟摆不是在摆向极端点就是在摆脱极端点。
中泰证券
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中泰时钟战术资产配置系列之一：基于“预期差”的行业轮动模型
“预期差” 捕捉 短期机会
实证表明：只用业绩指标做行业轮动效果不佳，仅用市场情绪指标则交易信号过少，只有极端情况下才有机会。基本面和情绪面结合能够互相弥补不足，回测结果表明，高景气度和低关注度的行业存在较稳定的超额收益。
行业业绩领先指标相比财务指标明显有效
传统的 ROE、净利润增速等财报因子由于其披露时间严重滞后，依据其做行业轮动几乎没有效果。我们在已发布《寻找业绩领先指标》系列报告中，已经挖掘和构建了各个行业业绩领先指标体系，并且验证了指标对于财报发布时间的领先性。
对于某些难以寻找领先指标的行业，先用分析师预期净利润增速因子代替，由此得到业绩领先指标和分析师一致预期增速复合因子来刻画行业盈利基本面。
回测结果发现：仅用传统财报因子构建多空组合的月频胜率仅为 49%，几乎没有效果，而采用领先指标和一致预期的复合因子的月频胜率可提升到60%，效果改进明显。
中泰证券
