• 行业动量策略有效性验证 [page::5][page::6]

- 行业配置超额潜力显著，假设年初精准选前10/20行业累计收益高达4227%和1124%。
- 近年反转行业占比从40%降至20%以下，增强行业动量策略的适用性。

• 动量时间窗口对策略效果影响分析 [page::7][page::8][page::9]

- 长期(750日)动量表现最差，容易反转，短期(20日)次之，中期(250日)动量最优，持有期胜率持续高于60%。
- 剔除最近20日短期动量对行业层面策略效果影响不大。

• 基于中期动量构建行业组合的回测表现 [page::10][page::11][page::12]

- 日频与月频再平衡均实现15.56%-16.87%年化收益，超额2.76%-3.90%。
- 剔除近期短期动量后整体收益下降约1%，未有效避开动量崩溃。
- 策略存在明显动量崩溃风险，需额外规避机制。

• 交易情绪预警机制规避动量崩溃 [page::13][page::14][page::15]

- 信号基于万得全A指数过去5年换手率高位触发警戒，监控市场换手脉冲。
- 预警机制显著降低2015年动量崩溃损失，提升逐日/逐月组合年化收益至16.64%/17.42%。

• 行业动量组合在固收加产品中的应用与表现 [page::17][page::18][page::19]

- 行业动量组合年化收益17.13%，显著优于行业等权和万得全A。
- 固收加BENCH组合通过均值方差模型约束目标波动率3%，行业动量组合波动略高于偏股混，但风险收益比表现更优。
- 战略配置下组合权益资产波动率决定资产配置中枢，行业动量组合权益资产占比长期比偏股混低2%-3%。

• 战术择时策略设计及效果 [page::20][page::21][page::22]

- 股权风险溢价ERP与红利风险溢价DRP结合滚动5年分位做择时信号，设置最短观察期h=5以防频繁调仓。
- 多空信号辅以仓位倍数调节和跟踪误差控制，实现权益暴露动态调整。
- 战术择时OPTI组合提升案例如2009-2021年收益6.87%，波动率3.23%，较BENCH组合更优，风险控制更合理。

• 资金管理及风险控制（TIPP方法优化） [page::23][page::24][page::25]

- 优化TIPP资金管理方法，设置目标最大回撤$-5\%$和回撤容忍度$-2.5\%$，引入最低权重偏差控制，防止过度调仓。
- TIPP调整后OPTI组合最大回撤降至-$4.39\%$，收益回撤比提升至1.40，风险管理效果明显。
- 资金管理策略提升了组合整体风险调整后表现，换手率有所下降。

• 固收加配置下行业动量VS偏股混组合表现对比 [page::24][page::25]

- 配置行业动量的固收加组合在风险调整后收益、最大回撤和波动率控制上优于传统偏股混组合。
- 行业动量固收加组合2009年以来年化收益不低于偏股混，且更好地控制了实际波动率，回撤风险更低。

• 行业动量组合持仓结构及变动趋势 [page::26]

- 行业组合多头权重集中于TMT、金融地产、消费、医药、制造和周期板块，随时间动态调整，且交易情绪预警应用对持仓结构影响显著。

• 各固收加组合收益风险特征详细分年分析 [page::27][page::28]

- OPTITIPP与OPTITIPP_RESET组合在历史区间表现更优，换手率较高但有效控制组合风险。
- 风险提示：策略基于历史数据，模型在市场环境变化时有失效风险。

金融研究报告详尽分析报告

报告标题： 基于行业动量的固收加产品设计
作者与机构： 金融工程与金融产品首席分析师（执业编号：S1500521070001），信达证券股份有限公司
发布时间： 2022年2月15日
研究主题： 通过行业层面的动量策略，设计并优化固收加产品，实现资产配置结构的风险调整后收益提升。

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一、元数据与概览

本报告作为信达证券资产配置研究系列的第二篇，聚焦于行业动量策略的构建及其在固收加产品中的应用。作者致力于揭示行业轮动规律，从而有效选取持仓行业实现超额收益，并提出交易情绪预警机制以规避动量崩溃风险。报告核心观点如下：

• 行业动量策略在28个中信一级行业中的表现优异，相较基准获得了明显超额收益，逐月再平衡年化收益达17.42%；

- 交易费用和换手率被严格控制，策略结合TIPP资金管理调整能有效控制最大回撤；

• 通过设置交易情绪预警，有效规避策略失效，提升收益稳定性；

- 行业动量策略与固收加产品的风险收益匹配良好，优化后的组合在风险调整后表现优于配置传统偏股混合的组合；

• 风险提示强调策略基于历史数据，模型在未来市场环境变化时可能失效。

总体而言，报告聚焦于理论与实证结合，验证动量策略在行业层面的适用性及其固收加产品设计的实操价值，提出了完整的策略框架与风险管理方案。报告向资产配置投资者推荐结合行业动量的固收加组合，突出其以稳健方式实现超额收益的能力。[page::0,1,4]

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二、逐节深度解读

1. 动量能否在行业轮动中奏效？

1.1 动量策略与行业轮动

报告指出行业轮动规律存在明显的潜在超额收益可能。通过统计过去的28个中信一级行业分年累计收益，理想情况下如果能准确预测年度表现最佳的10或20个行业，则累计收益率提升显著（最高4227%和1124%）。相反选错行业则造成显著亏损，显示行业轮动预测的投资价值和风险。

图1和图2直观展示了精选行业表现的累计收益率对比，优胜行业表现持续向上，表现最差行业则累计跌落，体现行业轮动的强烈表现差异。

同时，报告观察到行业超额持续性有限，优异行业也存在“物转星移”，但从2017年起，市场中“反转行业”比例显著下降（图3），增强了动量策略的适用性，这意味着行业表现从前一年延续到次年更频繁，行业动量策略收益的稳定性因此提高。

报告通过表1提供了详细的行业年收益率数据，丰富支持了行业表现分化、轮动与反转的实证论证。在统计上，定义“反转行业”并跟踪占比，大幅减少的趋势是动量策略可行性的核心基础。[page::5,6]

1.2 短期动量、中期动量和长期动量

报告分类行业动量的时间尺度为短期（≤60个交易日）、中期（120-250个交易日）、长期（500-750个交易日），并用20、250、750交易日分别计算代表性动量指标。

以2009-2021的回测结果（表3-6）为分析核心，发现多头组合（持有动量前三区中表现最好的行业）均优于基准及其他组合。特别中期动量（250个交易日）表现最佳，整体胜率超过60%，长期动量表现最弱，容易遭遇反转且胜率较低。

剔除最近20个交易日的短期收益（避免短期反转影响）对中期动量效果无显著影响，说明该时间尺度的动量信号较为稳健。该部分数据及分析为后续基于中期动量构建行业组合提供了数据支撑和理论依据。[page::7,8,9]

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2. 基于中期动量构建行业组合

2.1 实现方式与表现

行业组合由过去250交易日动量最高的10个行业等权配置，采用逐日或逐月再平衡两种频率。假定交易全部以收盘价执行，暂不计成本。

回测显示，逐日及逐月再平衡组合年化收益分别为15.56%、16.87%，较等权基准超额分别2.76%、3.90%。图4、图5展示了净值增长及累计超额走势，突出2017年后动量组合表现持续超越基准。

但对近20交易日收益剔除的调整略微降低年化收益约1%，且未能有效规避动量崩溃，尤其体现在2009年和2015年异常年份的负超额。相关指标详见表7和表8，表明纯动量策略虽有效，但存在风险暴露。

2.2 交易情绪预警机制

基于市场换手率脉冲，构建了动量崩溃预警机制。当万得全A过去5年换手率分位超过95%则发出信号，低于85%且持续20个交易日则撤销。该机制重点警示出市场状态拐点，如2014年末至2015年中发出明显信号（图8、图9）。

通过预警机制调控投资，避开多头组合于高风险时段配置，结果是年化收益率较未预警增强至16.64%-17.42%，超额利润亦相应提升（表9）。对剔除近期动量版本同样适用，进一步提升策略的稳定性（图10-13，表10）。

报告展示了该机制对2015年动量崩溃的有效缓释作用，且费用敏感分析表明策略对交易费率与成交价格变化具备稳健性（表11，表12）。[page::10,11,12,13,14,15,16]

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3. 行业动量组合在固收加产品设计的应用

3.1 战略配置（BENCH组合）

将行业动量组合作为权益资产替代传统偏股混合指数，债券资产配置为中长期纯债指数，目标波动率设3%，回测2009-2021年，行业动量组合的年化收益5.73%，略优于偏股混的5.57%（表13、表14）。

图14和图15显示行业动量组合净值及其相对基准累计超额的优势。行业动量组合波动率较偏股混略高，但通过均值-方差模型优化后，整体配置权重使组合波动率维持目标范围（图16-19）。组合权益资产占比与波动率关系清晰，行业动量组合权益占比略低，反映了其较高的主动风险暴露。

3.2 战术择时（OPTI组合）

依据股权风险溢价（ERP）和红利风险溢价（DRP）结合滚动分位设定择时信号（图20-22），配合仓位调整机制：见多则放大股票权重至基准的4倍，见空时缩减至0.5倍，非卖空环境。基于动量组合构造的OPTI组合年化收益6.87%，略低于偏股混6.88%，但风险调整后表现优于偏股混，最大回撤较小（表16、表17，图23、图24）。

3.3 资金管理（OPTITIPP和OPTITIPPRESET组合）

优化TIPP资金管理体系，将目标最大回撤、回撤容忍度等参数精准化，控制风险资产敞口，具体数学模型与资金调整公式详见（3）至（7）式。

优化模型成功控制最大回撤在5%以内，收益回撤比明显提升（表18）。在保证资金安全的同时，结合交易成本（1‰）后组合依旧保持6.80%年化收益，波动率、最大回撤指标均优于简单OPTI组合。与偏股混相比，配置行业动量组合的固收加策略在风险调整后收益上表现更佳，换手率及实际波动更贴近目标，组合收益表现不逊色于甚至略优于偏股混配置方案（表19，图26、27）。

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4. 附录与持仓结构

报告附录详细展示了各组合尤其是行业动量组合在不同条件下的板块配置动态分布（图28-31），显示行业动量组合中TMT、金融地产、消费及医药等板块配置交替出现，体现行业轮动的特性与行业动量策略的有效捕捉。

附录还详细列举了OPTITIPP及RESET组合的年度收益、波动、回撤及换手等指标，辅助验证算法细节，强化实证支持（表20-23）[page::26,27,28]

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5. 风险因素

报告明确提示，所有结论基于历史数据，策略可能因未来市场环境变化而失效，实际效果依赖于动量稳定性及交易情绪指标准确度，投资者应警惕潜在的回撤风险及动量崩溃风险。[page::28]

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三、图表深度解读

图1、2：【行业不同分组累计收益】

展示2009-2021年中表现前10/20与后10/20行业年累计收益，收益顶部行业呈显著正增长趋势，尾部反向明显下滑，强化了行业选择在资产配置中的价值。
趋势揭示：精确抓取年度优胜行业能显著提升组合收益，避免劣势行业降低风险暴露。

图3：【反转行业占比趋势】

2007年至今反转行业占比大幅下降至20%以下，说明行业表现的持续性增强，动量策略的有效窗口加长，降低策略遭遇反转的风险。

表1：【行业分年收益率明细】

涵盖所有二十多中信一级行业，不同行业波动剧烈如煤炭、有色、基础化工显示大周期性回报特征，支持行业间轮动现象。

图4-7：【中期动量行业组合净值走势】

体现逐日与逐月再平衡组合净值趋势，月度调仓稍优，但两者均表现稳健。剔除近20日短期动量后，年化收益下降但波动节奏平滑，显示短期反转削弱部分超额收益。

图8-9：【市场换手率与动量失效预警机制】

换手率热点脉冲对应市场大波动期（如2015年股灾），预警区间与指数走势明显关联，验证换手率作为动量失效指标的合理性。

图10-13：【考虑交易情绪的行业组合净值】

引入换手率预警后组合净值更加平稳且高于无预警版本，明显降低了趋势性大跌时的回撤。

图14-15：【行业动量组合与基准对比】

动量组合净值及累计超额较等权、万得全A与偏股混持续优异，验证策略带来的长期风格优势。

图16-19：【固收加BENCH组合表现及风险】

行业动量组合使战略组合在维持目标波动率下取得更高收益，权益资产占比表现说明其风险主动调整能力。

图20-22：【战术择时信号形成与应用】

ERP、DRP的计算逻辑及其与市场指数走势的关系清晰，择时信号合理过滤市场噪声，跟踪最短观察期有助于策略平稳过渡。

图23-24：【OPTI组合净值与波动率】

战术择时结合行业动量虽稍牺牲部分年化收益，但在风险控制上显著优于偏股混，提升收益波动比。

图25-27：【资金管理机制与最终组合演进】

图例详细阐释TIPP资金管理的现金比例调整，通过渐进风险释放匹配资金回撤，最终形成的组合稳定性及风险回报展现策略实用价值。

图28-31：【持仓行业轮动分布热图】

多维行业的动态配置显示高频轮动与低频趋势共存，结合交易情绪预警后的持仓更趋合理分布，有助减少特定周期风险暴露。

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四、估值分析

本报告主要聚焦策略构建与组合表现分析，未单独进行传统意义上的公司估值分析。其估值部分实质为：

• 采用战略均值方差模型构建股债权重（目标波动率3%），调整权益端资产为行业动量组合或传统偏股混。

- 战术择时基于股权/红利风险溢价信号，调整权益资产敞口（0.5倍到4倍权重的动态调整）。

• 资金管理利用TIPP方法动态调节股票资产比例控制最大回撤，参数化目标和警戒线实现风险限制。

以上策略层面设计综合构成估值体系框架，保障组合风险调整后收益的优化和波动率的控制。[page::17,19,20,23,24]

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五、风险因素评估

报告明示策略数据基于历史回测，未来市场异变存在模型失效风险。特别提醒：

• 动量策略在市场状态转折点（如牛熊转换）易遭遇崩溃，导致巨额回撤；

- 交易情绪指标作为预警虽能降低崩溃概率，但非绝对保障；

• 换手导致交易成本不可忽视，过度调仓可能降低净收益；

- 资金管理的回撤容忍边界需适当设置，容忍度过低或过高均影响收益风险；

• 组合结构和市场环境高度相关，不同市场风格周期下策略表现有所波动。

报告虽提出缓解方案（交易情绪预警、TIPP资金管理等），但未对极端市场事件进行专项压力测试。投资者须充分认识策略历史性能的局限性。[page::28,30]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告对动量有效性的强调基于历史数据覆盖了2009-2021年，但如遇未来监管政策、市场结构或宏观环境大变，动量规律可能产生显著偏离；

- 剔除近期短期动量对组合表现影响有限，表明策略敏感度较低，但也暗示传统个股动量中常见的短期反转可能在行业层面未充分显现，需警惕行业动量回归时的风险；

• 交易情绪指标依赖换手率分位值，可能在某些极端波动市场中失真，且其同步性和时效性未完全展开讨论，预警信号可能滞后或提前，具体执行复杂度和成本未充分披露；

- 报告回避了直接的估值倍数、现金流贴现等公司层面估值模型，聚焦行业轮动策略及组合优化，适用范围限定于资产配置层面，非个券投资建议，需要结合其他研究进一步决定；

• 换手率指标显示行业动量组合换手显著高于传统基准，带来潜在交易成本和税费负担，报告仅以费率模拟，市场实际滑点和冲击成本未充分量化；

- 风险控制层面TIPP与资金管理工具提升了组合稳健性，但模型参数人工设定依赖历史区间，需关注参数敏感性和过拟合风险。

整体上报告逻辑严谨，数据充分，风险揭示明确，但对模型在非典型市场周期的表现仍需持续跟踪和验证。[page::4,13,28]

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七、结论性综合

信达证券的《基于行业动量的固收加产品设计》报告深入分析了行业动量策略的有效性，并成功将其应用于固收加资产配置体系。

• 行业动量的有效性：基于28个中信一级行业的历史数据，行业动量策略显著超过了均值基准，尤其是采用中期(250个交易日)动量指标，具有较高的统计胜率和持续超额收益（年化超额3%-4%）。

- 交易情绪预警机制：结合市场换手率脉冲构建交易情绪预警，动态避开市场状态转换期动量崩溃风险，显著提升动量策略的稳定性和收益水平。

• 固收加产品创新设计：将行业动量组合作为权益资产端引入固收加产品，配合传统债券组合和均值方差优化配置，构造了战略（BENCH）、战术（OPTI）、资金管理（TIPP与RESET）三层次产品框架。

- 综合表现：基于行业动量的固收加组合在风险调整后收益、收益波动比及收益回撤比多项指标上均优于传统偏股混合配置，年化波动率控制合理，换手率及交易成本在可接受范围内，且通过资金管理有效控制最大回撤于5%以内。

• 风险与适用性：报告表明策略成果基于历史数据，未来面临动量失效及市场异常波动风险，强调需关注模型长期稳健，适度采用交易情绪预警和资金管理机制规避系统性风险。

图表方面，净值及超额收益曲线清晰展示了优势，持仓行业分布动态揭示行业轮动的实证特征，ERP/DRP多空信号及TIPP资金管理示意图提供了策略运作直观机制，换手率及回撤数据强化了实操风险控制认知。

综上，报告为资产配置领域提供了行业动量策略的创新视角及可执行方法论，尤其对于固收加产品设计具有明显的实用价值和学术贡献，为投资者在当前市场中如何平衡收益与风险提供了科学的解决方案与技术支持。[page::1,4,5-7,10-15,17-19,21-25,28]

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附录：重点图表展示示例

• 图1：每年涨幅前10、后10行业累计收益率

• 图8：市场状态转变与高换手脉冲并存（2009/1/1-2021/12/31）

• 图14：行业动量组合与各基准净值

• 图25：TIPP资金管理方法图解

• 图26：配置行业动量的固收加组合净值（交易费率$=1\text{\textperthousand}$）

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报告