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钢铁行业A股走势分析工具:择时模型和轮动模型

时间:2018-12-23 07:56来源:未知 作者:站长 点击:
钢铁行业在A股的表现,不光跟本身的经营情况有联系,还跟整体的宏观经济形势密切相关。如何构建预测钢铁行业在A股的走势模型?选择M1同比、PMI、钢材表观消费量同比和黑色金属冶

  钢铁行业在A股的表现,不光跟本身的经营情况有联系,还跟整体的宏观经济形势密切相关。如何构建预测钢铁行业在A股的走势模型?选择M1同比、PMI、钢材表观消费量同比和黑色金属冶炼及压延加工业利润累四个指标构建钢铁行业择时模型,相比单纯持有行业指数,表现有明显的提升。钢铁行业是宏观经济中重要的中游行业,上游原料包括铁矿石、煤炭、有色金属、电力等,而下游需求中以基建、房地产、汽车为主。钢铁行业由于产品同质性较强,行业竞争度较高,CR5很低,因此适合自上而下的分析。我们参考中信行业指数和申万行业指数对钢铁二级子行业的划分,并结合各个公司的主营业务,将钢铁行业分成板材、长材、特钢和铁矿石四个子行业。本文主要从宏观经济和行业业绩两个角度构建了钢铁行业的择时模型。我们从流动性、经济增长和利率水平三个方面选取8个宏观经济指标,行业业绩方面选取了6个指标,经过相关性检验、收益均值T检验和超额收益检验,最终选取M1同比、PMI、黑色金属冶炼及压延加工业利润累计同比和钢材表观消费量同比四个指标构建钢铁行业的择时模型,经过择时之后,相比于单纯持有行业指数,表现有了明显的提升。我们从两个角度构建了钢铁子行业的轮动模型--因子模型和主营产品价格驱动模型,因子模型根据量化选股中多因子模型的思路,从个股的财务、价量等微观数据出发,构建钢铁行业的子行业轮动模型,主营产品价格驱动模型根据各子行业主营产品价格的变化幅度来设计轮动策略两个模型均能相对行业指数产生10%左右的年化超额收益,其中因子模型表现相对稳定一些,超额收益部分的波动率和回撤更小。结合这两个模型构建的综合模型表现比因子模型表现更好,月超额收益均值更高一些,并且能大幅降低因子模型的最大回撤。1、本文均是从规则性策略的角度来分析因子的有效性和设计择时策略,后续可以扩展到回归预测模型的角度进行分析。

  基本面量化系列专题之一_钢铁行业择时及子行业轮动模型研究_2018-07-18_渤海证券.pdf

(责任编辑:站长)
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