2024年低拥挤度动量子策略收益表现 [page::4]

• 策略收益率27.6%，年化超额收益率33.1%。

- 主要选择低拥挤行业中动量得分最高的3个行业进行配置。

• 2024年7月持仓行业为油气石化、公用事业、银行。

低拥挤度基本面子策略表现与构建 [page::5]

• 基本面策略收益率9.1%，超额收益率14.5%。

- 结合成长性、盈利能力、现金流因素评分，月度选3个得分最高行业。

• 策略特征为低换手和低波动，适宜作为底仓配置。

ETF匹配与轮动组合回测 [page::6][page::18][page::19]

• 通过计算行业指数与ETF跟踪指数间持仓权重差异度，实现行业观点的ETF组合落地。

- 自2019年以来，动量策略对应ETF组合年化收益显著优于基准，但存在ETF产品覆盖不足行业导致收益差异。

• 2024年动量策略ETF组合收益18.4%，超额23.9%；基本面策略ETF组合收益10.2%，超额15.6%。

量化因子构建及行业配置逻辑 [page::4][page::5]

• 动量因子综合行业动量及拥挤度风险，筛选低拥挤行业动量最高的行业。

- 基本面因子结合成长性、盈利能力和现金流综合评分。

• 每月初发布信号，执行行业轮动，核心持仓覆盖油气石化、公用事业、交通运输、银行。

长江证券2024年低拥挤度动量与基本面策略深度报告解析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题： 金融工程｜深度报告 — 年初至今低拥挤度动量策略收益率超27%

- 发布机构： 长江证券股份有限公司研究所

• 发布日期： 2024年7月21日

- 分析师： 覃川桃（SAC:S0490513030001，SFC:BUT353），邓越（SAC:S0490517070010）

• 研报主题： 聚焦于2024年以来“低拥挤度动量及基本面”行业轮动策略的表现及其对应ETF投资组合的匹配与收益分析

- 核心论点：
- 低拥挤度动量策略及基本面策略在2024年表现出显著优势，收益远超市场基准
- 结合行业拥挤度指标和动量、基本面指标对行业进行甄选，强化收益和风险控制
- 详细展开行业指数与ETF产品映射关系，便于策略在实际中落地操作

• 报告目标与意图： 传达通过“低拥挤度+动量/基本面”组合筛选及ETF落地，可获得超额收益，显示策略长期有效性和实操可行性，并提供7月持仓行业对应ETF产品推荐，为投资决策提供具体工具。[page::0,1,2]

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2. 逐节深度解读

2.1 报告要点与策略跟踪

报告开篇总结了两条主策略2024年以来的收益表现：

• 低拥挤度动量子策略收益率达27.6%，相对Wind偏股混基指数超额收益约33.1%；

- 低拥挤度基本面子策略收益率9.1%，超额收益约14.5%；

• ETF轮动组合层面，动量策略收益18.4%、基本面策略收益10.2%，均有15%以上超额收益。

2024年7月持仓行业分布集中于油气石化、公用事业、银行、交通运输等传统及防御性行业。策略信号按月更新，强调动态调整和择时能力。[page::1,2,4,5]

推理依据： 结合长江证券研究对行业动量分数、拥挤度风险和基本面指标（成长性、盈利性、现金流）综合打分，并依据每月定期更新筛选行业。策略的核心逻辑是低拥挤度行业中的积极选股，规避高拥挤度带来的反转风险，高效捕获行业动量及业绩稳定提升带来的超额收益。

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2.2 低拥挤度动量子策略

• 动量效应在低拥挤行业依然显著，反转不确定性降低，成本更低。

- 2024年截至7.15，策略收益率27.6%，远高于Wind偏股混指数。自2013年以来，年化收益保持在34%左右，对比同期Wind基准9%年化收益带来24%年化超额[page::4]。

• 图1（页4）展示了2024年初以来动量策略收益的线性增长，红线走势明显优于基准指数(Wind偏股混及中证红利)，且与动量BOTTOM组及策略基准形成鲜明对比，显示筛选行业具备显著动量优势。

- 图2（页4）为2013年至今策略的历史回溯，红色曲线持续跑赢基准，证明策略的长期稳定性与有效性。

关键推断和假设：

• 使用行业动量和拥挤度综合评分机制，意味着策略强调不仅捕获动量，还关注拥挤度风险的量化规避。

- 持续收益领先体现了策略规避了拥挤度高导致的折价和业绩反转风险，且有效利用了周期与结构性机会。

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2.3 低拥挤度基本面子策略

• 通过对成长性、盈利能力及现金流等指标的综合评分，选出低拥挤行业中的三大基本面最优行业，侧重稳健性和低波动特征，适合作为底仓配置以获取增强收益。

- 2024年收益达到9.1%，年化超额收益14.5%。自2013年以来，年化收益21%，表现优于市场基准[page::5]。

• 图3（页5）显示了2024年基本面策略自年初以来净值稳健上扬，优于偏股混合指数。

- 图4（页5）的历史回测显示长期收益领先基准，且策略回撤小于动量策略，证明其稳健特性。

推理依据：

• 基本面子策略通过指标体系促进中长期资产选择的稳定性，抵御市场短期波动风险。

- 低换手率和低波动大幅降低交易成本和投资组合波动性，适合配置于整体组合的防御底仓。

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2.4 ETF匹配技术与结果

• 随着ETF发行提速，行业ETF和主题ETF大量涌现，为行业策略落地提供具体投资工具。

- 匹配方法基于计算行业指数和相应ETF跟踪指数之间成分股权重“差异度”（公式详见第6页）：

$$
Deviationi = \frac{1}{2}Weighti^{industry} \times |Weighti^{industry} - Weighti^{index}| + \frac{1}{2}Weighti^{index} \times |Weighti^{industry} - Weight_i^{index}|
$$

• 综合成分股权重差异，判断ETF对行业指数的复制度，差异度越小代表ETF越精准跟踪该行业。

- 报告配备多张表格(表1至表16)详列医药、消费、科技、制造、周期、金融地产等各行业对应的ETF及指数匹配。比如“油气石化”匹配“国证油气”、“石化产业”等指数，ETF包括“鹏华国证石油天然气ETF”、“华夏中证石化产业ETF”等[page::6-21]。

重要解读：

• 匹配表详尽列出每个一级行业的对应ETF代码、基金名称及简称，方便投资者将行业精选信号直接落地至基金产品。

- 此匹配关系构建行业推荐与实际可交易产品的桥梁，提高策略可操作性和现实执行价值。

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2.5 ETF轮动组合收益率表现

• 将策略选出的行业信号映射到对应ETF，测算“ETF轮动组合”收益，验证策略实际操作价值。

- 图5与图6（页18）展示了2019年以来动量及基本面策略对应ETF轮动组合的回测净值：
- 动量策略通过ETF实现的收益较原策略有较大差异，主要因部分行业（如检测服务）缺乏对应ETF。
- 基本面策略对应ETF组合净值与策略净值更为贴近，凸显稳健行业及对应ETF产品配置的匹配度较好。

• 2024年动量ETF轮动组合收益为18.4%，超额23.9%；基本面策略ETF组合为10.2%，超额15.6%[page::18-19]。

- 图7与图8（页19）显示2024年ETF轮动组合短期表现趋势，持续优于Wind偏股混指数，验证策略的实盘应用潜力。

分析说明：

• ETF组合的表现虽略微弱于原策略，反映市场产品覆盖和流动性限制，但依然具备显著超额收益。

- 策略的ETF化为基金经理和大户提供了可投资的工具集，降低了完全复制行业指数的操作门槛。

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2.6 风险提示

• 量化模拟结果不代表未来真实收益，历史数据的参考价值有限[page::22]。

- 模型风险—行业分类差异、数据质量、指标计算方法等不确定因素可能影响策略效果。

针对风险，报告提醒投资者需保持谨慎，结合自身情况进行合理配置。

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2.7 投资评级说明与免责声明

• 报告不含具体的买卖个股或行业评级，仅对策略效果进行展示，投资者需结合实际风险偏好。

- 研究逻辑相对独立，分析师未与具体投资业务直接关联，确保客观性。

• 报告版权归属长江证券，严禁未经授权的复制或转载[page::23-24]。

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3. 图表深度解读

• 图1与图2（页4）直观体现低拥挤度动量策略的历史表现优异，且与Wind偏股混指数分化明显，验证了低拥挤度筛选的有效性。

- 图3与图4（页5）用于展示基本面策略的波动性更低、收益稳定，凸显其作为组合底仓的价值。

• 表格1至表16（页6-21）为行业与ETF匹配的详尽产品库，覆盖从医药、消费、科技到周期、金融地产等全市场主要板块，为策略落地提供实务依据。

- 图5至图8（页18-19）显示ETF组合虽然存在一定收益折价，但仍提供超额收益，表明实际操作和策略形成闭环，降低模型到实盘的转化难度。

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4. 估值分析

本报告为策略研究，未涉及传统个股估值模型（DCF、PE等）；估值方面主要体现于策略收益率比较及行业指数相对超额表现，无专门估值模型。ETF匹配与收益回测构成实操层面的收益估计，策略和ETF轮动组合收益率是核心估值指标。

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5. 风险因素评估

• 历史模拟误差风险： 量化回测仅基于历史数据，不能保证未来表现，市场环境变化可能导致策略失效。

- 模型风险： 行业分类、数据选择及指标计算差异，均可能对策略表现产生影响。

• 产品匹配风险： 部分行业缺乏对应ETF，导致策略ETF化后表现弱于原策略。

- 报告未详述缓解措施，强调投资者需审慎对待策略的推广和应用。[page::22]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告展现的策略收益极为突出，但量化策略受制于数据质量、行业定义及模型参数，可能存在过拟合风险。

- 动量策略在ETF产品少的行业表现下滑，反映产品覆盖不足风险，实际投资中复制策略难度增大。

• 基本面策略虽稳健，但收益增速较动量策略低，应用中需权衡风险收益。

- ETF产品匹配表详尽，但对产品流动性、费率及跟踪误差影响未详细分析，存在隐含执行成本。

• 报告对策略可能遭遇的市场极端波动和系统性风险关注较少。

- 标识最新持仓行业均为传统行业，策略偏好较为保守，反映对低拥挤度行业稳健性的强调。

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7. 结论性综合

长江证券发布的这份深度金融工程报告系统介绍了基于“低拥挤度+动量/基本面”策略筛选行业的逻辑、回测表现及ETF实操匹配机制。报告显示：

• 低拥挤度动量子策略2024年年初以来取得27.6%收益，远超市场指数33.1%超额收益，且自2013年以来保持34%的年化收益率。

- 低拥挤度基本面子策略尽管波动较小，但仍获得9.1%的年初至今收益，以及21%的长期年化收益。

• 精准构建行业指数与ETF跟踪指数的映射关系，系统梳理行业与相应ETF基金，增强策略落地实用性。

- ETF轮动组合验证了策略在实际基金产品层面的执行效果，动量策略ETF组合收益18.4%，基本面策略ETF组合收益10.2%，均明显优于市场基准，体现出策略和产品匹配的有效性。

• 报告真实反映了策略的风险因素，包括历史模拟与模型限制、分类标准差异等，并提示投资者谨慎使用。

- 详尽的匹配表和行业持仓推荐提供了操作性强的投资工具，特别在油气石化、公用事业、银行和交通运输行业形成了明显优势。

• 报告未提供具体买入卖出评级，属于策略类研究报告，适合主导资产配置与行业轮动的机构投资者参考。

总体来看，报告通过清晰的量化逻辑、丰富的历史和近期数据呈现，以及全面的ETF映射，形成了一套具有理论与实践结合的行业轮动投资方案，为投资者在当前市场环境下提供了低拥挤度行业中兼具超额收益与风险控制的有效工具。[page::0-24]

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图表示例（Markdown格式引用）

• 图1：2024年低拥挤度动量子策略收益率趋势（红线动量策略显著跑赢基准）

• 图5：2019年以来动量策略对应ETF轮动组合回测净值

• 图7：2024年动量策略对应ETF轮动组合回测净值

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报告