核心观点：行业模型形成共振，聚焦TMT与金融周期板块 [page::0][page::1]

• 当前行业主线模型、景气度模型和趋势模型共振，重点推荐银行、有色、钢铁、传媒、通信等行业。

- TMT行业拥挤度明显回落，多数处于强趋势-高景气象限，适宜超配。

• 实践中形成左手稳定价值（周期性行业）+右手科技（通信、传媒）的哑铃型配置策略。

行业相对强弱指数(RS)模型详解及年度复盘 [page::2][page::3]

| 序号 | 行业名称 | 2024年涨跌幅 | 4月底前出现RS>90%信号 | 信号后绝对收益 | 信号后相对收益 |
|------|----------------|--------------|------------------------|----------------|----------------|
| 1 | 银行 | 34% | 2024-01-19 | 32.1% | 13.4% |
| 3 | 通信 | 29% | 2024-03-01 | 24.0% | 14.0% |
| 17 | 有色金属 | 3% | 2024-01-04, 03-15 | 2.2%, -3.5% | -12.5% |

• RS模型验证了多个行业成为市场行情主线，尤其以高股息、资源品、出海和AI为年度四大配置方向。

- 2025年同样观测到17个行业出现高RS信号，形成与行业轮动模型的有效共振，值得关注。

行业景气度-趋势-拥挤度模型及绩效表现 [page::3][page::4]

• 行业景气度+趋势模型多头年化收益21.2%，超额14.1%，夏普比率1.54，最大回撤-8.0%，月度胜率68%。

- 2023至2025年该策略均实现正超额收益。

• ETF行业组合基于此框架至2025年累计超额中证800达8.1%。

行业ETF配置及选股策略表现与重仓股推荐 [page::5]

| 股票代码 | 个股简称 | 所属行业 | 权重 |
|----------------|------------|-----------|----------|
| 002958.SZ | 青农商行 | 银行 | 5.9% |
| 000708.SZ | 中信特钢 | 钢铁 | 4.6% |
| 300308.SZ | 中际旭创 | 通信 | 2.7% |
| 601899.SH | 紫金矿业 | 有色金属 | 3.9% |
| 600908.SH | 无锡银行 | 银行 | 4.1% |

• 结合行业权重与PB-ROE选股模型，构建高性价比股票组合，景气度选股策略年化收益高达25.8%，信息比率1.7。

- 重仓股多集中于金融周期和TMT核心细分行业。

左侧库存反转模型介绍与表现 [page::6]

• 新研发的库存反转模型聚焦困境行业的补库存机会，侧重赔率与胜率角度，成功捕获反弹行情。

- 2023年绝对收益13.4%，2024年25.9%，2025年至今13.6%，相对行业等权超额显著。

• 推荐细分行业包括农用化工、普钢、建筑装修、贵金属等。

风险提示与合规声明 [page::6]

• 所有模型基于历史和统计数据，未来可能因市场变化失效。

- 报告仅供专业投资者参考，不构成具体投资建议。

国盛量化研究报告详尽解析

报告标题：

《行业模型形成共振，指向TMT $+$ 金融周期板块》

作者及机构：

国盛金融工程团队（团队联系人：刘富兵、林志朋、汪宜生）

发布日期：

2025年8月8日

报告主题：

基于量化行业配置模型，分析当前市场行业配置机会，重点指出TMT与金融周期板块的配置价值。

---

1. 元数据与概览

本报告由国盛证券金融工程团队出品，旨在剖析当前A股市场中行业配置模型的最新动态。报告利用一系列行业主线模型、景气度-趋势-拥挤度等多维度量化方法，形成共振观点，明确推荐了银行、有色金属、钢铁、传媒及通信等板块，建议投资者进行哑铃型配置：左手“稳定价值”——金融周期及资源品，右手“科技”——TMT板块。报告配合具体ETF配置方案和选股模型，体现了系统化、策略化的投资建议细节。总体观点明确，评级为“配置建议”，无具体目标价，报告重点在于行业配置方向的量化验证和历史表现回顾。[page::0,1]

---

2. 逐节深度解读

2.1 核心观点总结

报告强调，当前行业主线模型、景气趋势模型与拥挤度模型形成共振，指向TMT与金融周期板块。具体表现为：

• 银行、有色、钢铁、传媒和通信等行业同时获得主线模型和趋势模型推荐。

- TMT板块的拥挤度得到明显缓解，多数行业处于“强趋势-高景气”区间，具备较强超配价值。

• 建议采取哑铃型配置策略，一手配置银行、非银、资源品等稳健价值，另一手配置通信、传媒等科技成长型板块。[page::0,1]

2.2 行业主线模型构建及复盘

• 报告从31个一级行业计算过去20、40、60个交易日的相对强弱指标RS，构建综合RS平均指标。

- RS大于90%的信号被视为行业领涨信号，2024年主要信号集中于煤炭、电力、家电、银行、通信、有色等行业，验证了模型的预测效力。

• 2025年4月底共17个行业产生RS高信号，主要围绕TMT、银行、制造业和部分消费行业。

- 表3罗列了2024年和2025年行业涨跌幅与信号出现时间，显示信号出现后行业普遍实现正收益并有明显超额收益。
核心结论是RS指标为捕捉年度行业主线提供有效信号，提高了行业配置的科学性和前瞻性。[page::2,3]

2.3 行业景气度-趋势-拥挤度框架

• 报告提出了两种互补的右侧行业配置解决方案：

1. 高景气＋强趋势，并规避高拥挤度，偏同步进攻型策略；
2. 强趋势＋低拥挤，规避低景气，强调顺势操作。

• 回测数据显示两模型多头年化收益21.2%，超额14.1%，最大回撤-8%，月度胜率68%，2023～2025年均实现富有竞争力的超额收益。

- 该框架的8月行业配置推荐（银行20%、有色17%、钢铁15%、非银13%、通信10%、传媒9%、建材9%、农林牧渔7%），ETF层面对应相关指数如中证银行、中证钢铁等。

• 图谱清晰显示科技龙头（通信、传媒、军工）聚集于强趋势高景气象限，且其拥挤度持续回落，具备超配优势。[page::3,4]

2.4 ETF配置及选股模型

• 报告进一步将行业配置策略落地至ETF组合，历史年化超额收益15.8%（基准中证800），信息比率1.8，2023～2025年超额效应显著（2025年超额8.1%）。

- 结合行业内PB-ROE模型，筛选性价比高个股，选定约40%优质股票，提升组合质量。

• 选股模型表现出年化25.8%收益（超额Wind全A指数20%），风险调整后同样表现优异，最新重仓股主要涵盖银行（青农商行、无锡银行等）、钢铁（中信特钢）、有色金属（紫金矿业）、通信（中际旭创）等代表行业龙头。[page::5]

2.5 左侧库存反转模型介绍

• 针对景气和动量因子衰退，研发基于“赔率-胜率”的困境反转模型，关注库存反弹行业及分析师持续看好板块，挖掘补库周期的潜在机会。

- 历史表现优异，2023年策略实际收益13.4%，相对行业等权超额17%；2024年绝对收益25.9%，相对超额14.8%；2025年至今表现持续稳健。

• 细分行业推荐聚焦农用化工、普钢、建筑装修、贵金属、光学光电等，提供新兴投资领域补充选择。[page::5,6]

---

3. 图表深度解读

图表1：行业ETF景气度-趋势-拥挤度图谱[page::1]

• 横轴代表行业景气度（右侧高），纵轴代表行业趋势强度（上侧强），气泡颜色与大小表示拥挤度（蓝色大气泡低拥挤，红色大气泡高拥挤）。

- 体现出TMT板块（如中证传媒、中证通信）聚集于“强趋势-高景气”区域，且拥挤度明显下降（偏蓝），符合超配条件。

• 银行、有色金属、钢铁等金融周期行业同样位于景气-趋势正向区域，推荐权重较高，符合“哑铃型”配置策略。

图表2和3：2024年及2025年行业相对强弱指数复盘[page::2,3]

• 表格列明行业涨跌幅、信号确认时点及信号之后的绝对与相对收益。

- 2024年银行（34%）、通信（29%）、家电（25%）等行业股票表现优异，且信号有效指引涨势。

• 2025年有色金属（25%）、医药生物（22%）、通信（21%）表现良好，信号同样有效，验证模型前瞻性。

- 数据显示RS指标在行业轮动中具有信号识别的实际参考价值。

图表4和5：策略净值及超额收益表现[page::4]

• 图4呈现2013年以来行业景气趋势策略净值稳步提升，超额净值明显上扬，表现远优于Wind全A指数。

- 图5对比趋势拥挤度策略和景气度趋势策略及两者并行策略的超额表现，持续领跑，说明模型互补且协同增效。

图表7~9：ETF配置及选股模型历史表现与个股分布[page::5]

• 图7显示自2016年以来行业ETF配置组合净值走势，稳健超越中证800，且稳步积累超额收益。

- 图8为景气度投资选股策略净值，同类优选个股策略持续跑赢大盘，净值大幅增长。

• 图9列出具体重仓个股及其行业归属和权重，集中于金融周期（银行）、资源品（钢铁、有色）、科技（通信）龙头标的。

图表10：库存景气反转策略净值表现[page::6]

• 显示2016年以来库存景气反转模型表现，明显优于等权行业基准，2024年及后续表现突出，具备强劲投资潜力。

---

4. 估值分析

本报告核心为行业配置的量化模型推荐，未具体展开个股或板块估值折现或具体目标价定价。

估值输入隐含于：

• PB-ROE选股模型，筛选成本较低且盈利能力较强的股票，以实现价值与增长的平衡。

- 使用相对景气度和趋势指标指导行业权重分配，本质上是一种基于行业景气周期和市场趋势的相对估值调整。

报告未具体披露折现率、永续增长率等估值参数，重心偏量化择时与配置模型。

---

5. 风险因素评估

报告明示风险提示：

• 当前所有结论均基于历史数据和统计模型的测算，未来若市场环境明显变化，则模型可能失效。

- 行业景气及动量因子在某些阶段表现有所衰退，存在短期失效风险。

• 拟采用的配置策略、选股策略不保证一定成功，投资者需警惕市场极端波动风险与模型适应性风险。

风险管理未给出具体缓解方案，强调需密切关注市场变化及模型信号有效性。[page::0,6]

---

6. 批判性视角与细微差别

• 量化模型基于历史数据回测，虽表现优秀，但对极端黑天鹅或政策变动敏感，模型保持其适用性需市场结构基本稳定。

- 拥挤度指标虽有指导意义，但在市场集中爆发时或存逆向风险，需结合基本面评估。

• 报告对选股层面采用PB-ROE选股，偏向价值成长平衡，但未涉及成长性极强或创新驱动型个股的额外考量，可能忽视部分高成长赛道的超配机会。

- 量化模型可能略显机械，对于突发事件或新经济形态的捕捉能力有限。

• ESG、宏观政策等非量化因素未纳入核心考虑部分，未来可能成为优化点。

---

7. 结论性综合

本期国盛金工团队报告严谨全面地构建起多维度行业配置量化框架，基于相对强弱指数（RS）、行业景气度-趋势-拥挤度指标及库存景气反转模型，形成共振配置信号。经过历史数据验证，银行、有色金属、钢铁、传媒与通信等行业具备较强的投资优势，其中TMT板块拥挤度已显著回落，进入超配区间，展现成长与稳健价 值的共振。
结合ETF配置及PB-ROE 选股模型，整体策略持续跑赢市场，2023年至2025年均实现显著超额收益，且回撤控制良好。库存反转模型为配置优化提供了新的视角，覆盖传统模型短板区域，拓宽了投资思路。

图表显示，行业ETF组合及选股策略净值持续上升，超额收益率稳健，具有较强的实操参考价值。哑铃型布局策略明确提出——一边固收与周期资源价值稳定区，另一边拓展科技成长的TMT龙头，合理平衡风险和收益。

风险方面，模型依赖历史规律，在极端市场变动或结构性变化中存在失效风险，投资者须严控策略持仓并动态调整。
综合来看，报告提供了极具系统性和实战意义的行业配置与选股框架，建议投资者重点关注报告推荐的TMT与金融周期板块，执行哑铃型配置策略，以期达成收益稳健增长。

---

参考文献及数据来源

• Wind数据库

- 国盛证券研究所行业指数与个股数据库

• 报告附带图表与表格均来源于国盛研究及Wind数据[page::0-7]

---

报告中涉及的所有数据、图表和结论均来源于报告原文，所有引用均已标注页码方便溯源。

报告