文章来源：中金点睛
作者：胡骥聪 王浩等
在行业轮动系列的前序报告中，我们主要探讨的重心在于如何有效利用各类数据信息来构建一套能对未来行业截面收益具有显著预测能力的行业轮动模型。本文以投资落地为目标，讨论了行业轮动观点在ETF投资上的应用方式与可行性。通过构建细分行业体系与ETF基金组合优化的方式，构建了基于行业轮动观点的ETF投资模型。
构建更贴合投资可行性的细分行业体系
以方便行业投资作为目的，参考GICS经济部门的板块划分，以Wind3级与4级行业为基础，通过拆分与拼接行为构建新的细分行业体系。构建过程中着重考虑了同质性、投资性和完备性三大原则：1. 根据产业的经济活动逻辑和行业发展的驱动因素，并充分考虑需求端的同质性与差异性；2. 要求行业具备一定的市场关注度与成交活跃度。除电信服务、保险等极个别具备自身独特风格的特殊行业外，考虑分散个股风险，控制行业成分股数量不少于十个；3. 分类方式基本实现对A股上市公司的全覆盖，且不存在一家公司同时属于多个行业的情况。同时兼顾行业间规模的尽可能接近，做到行业间可比。
最终构建而成的细分行业体系，在划分上由11个板块，71个细分行业构成。
结合宏观、中观、微观的行业轮动模型在细分行业体系上效果优异
在中信一级行业体系上效果优秀的行业轮动模型，应用到新的细分行业体系下仍然显示出较为不错的行业截面预测能力，分组单调性优异。以每期等权持有8个细分行业作为行业组合，在2010年2月至2021年6月近12年的样本区间内，组合年化收益21.3%，夏普比率0.89， 最大回撤47.8%。相对于全细分行业等权基准年化超额收益11.5%，信息比率1.36，最大相对回撤14.6%。
通过组合优化法，将细分行业观点转化为可投资的ETF组合
根据行业轮动组合所有持仓行业指数所构成的完整成份股权重分布作为拟合对象，用所有的ETF基于其各自的成份股数据，通过组合优化的方式，使得最终的ETF组合的成份分布与我们希望实现的细分行业配置尽可能的相近。
从2016年开始，通过该方法构造的ETF组合基本可以实现行业轮动观点带来的收益，并且借由ETF跟踪指数在编制上带来的选股配置优势，最近3年甚至能在原有的行业组合基础上进一步增厚组合收益。在2016年至2021年6月样本期间，组合优化法ETF组合的年化收益率18.1%，夏普比率0.82，最大回撤35%，各项数据均小幅好于对应细分行业组合表现。
8月最新ETF组合持仓观点
推荐跟踪以下指数的ETF组合：中证细分化工产业主题指数，中证钢铁指数，中证全指家用电器指数，中证新能源汽车指数，中证煤炭指数，中证500信息技术指数，中华交易服务半导体芯片行业指数。
编辑/yabo