2026 年 02 月 27 日 行业动量分域视角： 再论行业转 莫型的因子化 申万金工因子观察第 4 期 20260226 相关研究 证券分析师 邓虎 A0230520070003 denghu@swsresearch.com 方思齐 A0230525090002 fangsq@swsresearch.com 联系人 邓虎 A0230520070003 denghu@swsresearch.com 股票基金 目录 | 1. 再论行业轮动模型的因子化 3 | | --- | | 1.1 拆解行业轮动模型在选股上的增量信息…………………………………………………………………………………………………3 | | 1.2 行业动量因子的表现 | | 2. 行业动量分或视角下的因子表现 | | 2.1 行业动量分域下低波因子：近年来差异明显 | | 2.2 行业动量分域下反转因子： 差异明显 | | 2.3 行业动量分域下动量因子：差异明显 | | 2.4 行业动量分域下低流动性因子：分化不大…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ...

2026 年 02 月 27 日 行业动量分域视角：再论行业轮动 模型的因子化 ——申万金工因子观察第 4 期 20260226 相关研究 证券分析师 邓虎 A0230520070003 denghu@swsresearch.com 本研究报告仅通过邮件提供给 博时基金 博时基金管理有限公司(researchreport@bosera.com) 使用。1 权 益 量 化 研 究 证 券 研 究 报 告 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 股 票 基 金 - ⚫ 直接因子化可能是使用行业轮动模型的较优方式。行业轮动模型因偏动量的逻辑可以和 现有的量价因子形成互补，也能在上行行情里体现出较好的进攻性，成为解决当前中证 500 指数增强超额回撤的重要思路之一。但行业轮动模型面临着如何与传统指数增强框 架去结合的问题，我们给出的答案是：直接因子化可能是使用行业轮动模型的较优方式。 ⚫ 行业动量是行业轮动模型能够贡献的重要增量信息，是行业模型因子化的基础。因此，我 们剥离了行业轮动模型里的信息增量，传统行业轮动模型框架里有一部分如财报、资金流 等信息与选股信息是重叠的，而基于行业动量和拥挤度的技术面属于与选股不 ...

Summary of Conference Call Notes Industry or Company Involved - The discussion revolves around the **industry rotation model** and its factorization within the context of quantitative investment strategies. Core Points and Arguments - The traditional price-volume factors tend to favor reversal strategies, which may fail in rapidly rising market conditions, creating an opportunity for strong momentum characteristics in industry rotation model factorization [1] - Traditional quantitative industry rotation models aim for excess stability, which often contrasts with investors' desire for high elasticity in industry targets; however, robust excess returns and long-short performance provide a foundation for the factorization of industry rotation models [1] - The **Shenwan Jinkong industry rotation model** has been transformed into a stock selection factor, achieving a monthly Information Coefficient (IC) of **5.3%** and an Information Coefficient Information Ratio (ICIR) of **4.0**, indicating excellent performance with high elasticity and strong aggressiveness in recent years [1] - Incorporating industry rotation factors into traditional multi-factor frameworks can effectively improve the stability of excess returns, continuously contributing to excess returns over the past two years [1] Other Important but Possibly Overlooked Content - In the context of the index enhancement framework, optimizing industry constraints may somewhat limit the performance of industry rotation factors; it is suggested to consider relaxing industry constraints moderately while maintaining personal deviation constraints to enhance excess returns and reduce maximum drawdown, with tracking error remaining nearly unchanged [2]

邓虎 A0230520070003 denghu@swsresearch.com 联系人 邓虎 A0230520070003 denghu@swsresearch.com 2026 年 02 月 02 日 行业轮动模型的因子化：减少当前 超额回撤的思路之一 ——申万金工因子观察第 2 期 20260201 相关研究 证券分析师 权 益 量 化 研 究 证 券 研 究 报 告 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 本研究报告仅通过邮件提供给 中庚基金 使用。1 股 票 基 金 - ⚫ 传统量价因子的集体失效与其整体偏反转的逻辑相关，为偏动量特征的行业轮动模型的因 子化提供了场景。 2026 年以来，低波、反转、市值、低流动性因子反向，对策略超额 影响较大，其集体失效的原因与行情热度持续、逻辑偏反转的因子失效。如果能有一个偏 动量特征的因子进行一定的调和，或许能增强组合超额的稳定性。 ⚫ 量化行业轮动模型追求的超额稳健性，为行业轮动模型的因子化提供了基础。一直以来， 量化的行业轮动模型缺乏较好的使用场景，量化策略追求超额的稳定性，使得行业轮动模 型所选出的行业往往不会很极致，而这个稳健特征如果只是对标所有行 ...