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多策略行业轮动体系构建：多维轮动，更上层楼。

子模块业绩跟踪

宏观维度主要刻画了行业对于经济周期的敏感度。宏观维度 20240331 样本外跟踪以来，多头累计超额 9.5%，宏观模块在 2024 年 9-10 月诸多模型回撤时仍保持了稳定正超额表现。 财务模块旨在挑选财务状况较优的行业。复合财务因子 20220531 样本外以来，多头累计超额 0.2%，其中回撤主要发生 在 2022 年下半年，之后因子超额反转，持续修复，2024 年超额 行业等权 6.8%。 分析师预期因子主要为了捕捉预期边际上行的动量效应。分 析师预期因子 20220531 样本外以来，多头累计超额-6%，其中回 撤主要发生在 2022 年下半年，之后因子超额反转，持续修复， 近期由于 2024 年 9 月 10 月的政策式行情，因子仍在回撤期。 被动基金资金流-ETF 份额变动拟合了份额变动的反转能力。 ETF 份额变动模块 20241031 样本外跟踪三个月以来多头累计超 额 4%。 主动基金资金流-跟踪全体公募基金模块刻画了全体公募基 金的行业选择能力。本模块 20220228 样本外跟踪以来多头累计 超额-4%，主因全体公募基金 2022 年开始的持续回撤。 主动基金资金流-跟踪优选基金模块刻画了长期能力选基因 子筛选基金的行业选择能力。本模块 20230630 样本外跟踪以来 多头累计超额-6.5%。 事件动量模块主要刻画行业的非线性动量效应。事件动量模 块 20231130 样本外跟踪以来，多头累计超额-1.2%，其中回撤主 要发生在 2024 年上半年，主要原因可能是同一时期基本面类因 子显著修复，市场短期动量效应较弱，与之对应的是，2024 年 9 月 10 月基本面类因子普遍失效时，事件动量因子超额显著修复。

复合策略构造

复合策略参考因子动量的思想，每月底选择近期超额表现较为优秀的一半维度作为下月决策的依据。复合策略 2011 年以来多头年化超额 15.53%，月度胜率 69%，空头年化超额-7.47%，月度胜率 40.76%，分年来看，多头 每年都可以获得正超额，并且每一年基本都优于绝大多数的单一维度。2019 年以来子维度数据完整，同期策略 年化超额行业等权 23.6%，月度超额胜率 76.7%，空头超额年化-10.5%，月度胜率 34%，均显著好于早期各维度 不完整时的业绩。 将新迭代的复合策略与旧版打分式策略进行对比。从超额收益相对走势可以看出，2018 年以来新策略显著跑赢 旧策略，而 2018 年以前则不如旧策略，这主要是因为 2018 年以前市场定价因素轮动速度较慢，等权打分方式 要优于轮动方式，而 2018 年之后因子动量复合方式更能适应多变的市场，具有更好的胜率与赔率。

行业 FOF 及 ETF 策略构造

在行业轮动组合的基础上，我们构建了 5 层递补可交易指数轮动策略，标的池选择成立超过 24 个月的 ETF，策 略组合同样月频调仓。经过测试，五层递补法对行业轮动指数组合进行增强后，可以获得年化超过 12%的收益 提升，同时在每期组合的规划求解上也能更好的贴近期望效果。 2025 年 2月（0131-0228）行业轮动主动权益基金组合收益3.97%，超额收益0.73%，全时段策略年化收益 19.43%， 相对基准超额收益 13.56%，信息比 1.11。 行业轮动 ETF 组合收益 3.26%，超额收益-1.42%。全时段策略年化 收益 19.22%，相对基准超额收益 16.63%，信息比 1.58。