景氣度模型表現(xiàn)較好電新、汽車、農(nóng)林牧漁新調(diào)入本期組合

行業(yè)輪動復(fù)模型簡介行業(yè)配置研究框架證券市場是一個復(fù)雜系統(tǒng)，受基本面、技術(shù)面、資金面和情緒面等多重因素共同影響，不同時期影響市場運(yùn)行的主導(dǎo)因素不一定相同，主要因素和次要因素在一定條件下可以相互轉(zhuǎn)換行業(yè)板塊在基本面技術(shù)面、資金面和情緒面等各維度可能出現(xiàn)共振，也存在相互約束的情形。我們通過定量分析多維度建模，研究各行業(yè)板塊的基本面、技術(shù)面、資金面和情緒面等多維度的邊際變，按照兩條主線進(jìn)行業(yè)配置：基景氣度、超預(yù)期和資金流等動量模型優(yōu)先配置景氣度邊際改善、業(yè)績超預(yù)期、資金持凈流入的行業(yè)板塊；基于擁擠等頂部擇避險(xiǎn)模型，規(guī)因微觀交結(jié)構(gòu)惡化而導(dǎo)致行下跌風(fēng)險(xiǎn)。景氣度：財(cái)報(bào)、快報(bào)、預(yù)告分析師預(yù)景氣度：財(cái)報(bào)、快報(bào)、預(yù)告分析師預(yù)期機(jī)構(gòu)資金：北上資金基金持倉基本面資金面技術(shù)面面擁擠度：波動率、流動性、相、布微觀結(jié)構(gòu)市緒：輿情數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源：行業(yè)輪動復(fù)合模型簡介目前我們借鑒股票多因子研究方法完成基行業(yè)景氣度業(yè)績超預(yù)期和資金（北向資金維度的多個行業(yè)輪動模的開（具體模型構(gòu)建方法見附錄并基于經(jīng)濟(jì)邏輯和測算結(jié)果為上述模型賦予權(quán)重生成復(fù)合因子作為行業(yè)選擇標(biāo)；基于擁擠度模實(shí)時監(jiān)控行業(yè)交易擁擠信號，規(guī)避行業(yè)交易擁擠下跌風(fēng)復(fù)合模型運(yùn)行框架如下：月度調(diào)倉每月初按照行輪動復(fù)合因子排篩選前5個行為多頭組，等權(quán)持有月。實(shí)時監(jiān)控：每日實(shí)時監(jiān)控行業(yè)是否觸發(fā)交易擁擠狀態(tài)。動態(tài)調(diào)整：對于觸發(fā)交易擁擠狀態(tài)的行業(yè)持倉當(dāng)日收盤前置換為現(xiàn)金倉位對于觸發(fā)交易擁擠狀態(tài)0交易日內(nèi)的行業(yè)繼續(xù)以現(xiàn)金倉位替代對于觸發(fā)交易擁擠狀態(tài)滿0交易日的行業(yè)從現(xiàn)金倉位切換回行業(yè)持倉。市場基準(zhǔn)：剔除“綜合”和“綜合金融”后的中信一級行業(yè)指。圖2：行業(yè)輪動復(fù)合模型超額收益

201年1月至2022年8月，行業(yè)輪復(fù)合模型多頭組合年化收益為6.49%，超額年化收益為0.90%，組合最大回撤為28.1%，信息比率為1.41。超額年度勝率為100%月度勝率為67.14%年度單邊換手率均值為427%。2%5%多頭基準(zhǔn)市場基準(zhǔn)擁擠度合模型最大回撤86420注：統(tǒng)計(jì)區(qū)間為20110104到20220826。行業(yè)輪動復(fù)模型0月收統(tǒng)計(jì)行業(yè)輪動復(fù)合模型在2022年10月的多頭組合為食品飲料通信基礎(chǔ)化工、家電、煤；空頭組合為鋼鐵、建材、商貿(mào)零售、消費(fèi)者服務(wù)綜合10月份多頭組合收益率-9.24%相對市場基準(zhǔn)的超額收益-5.85%空頭組合收益率-4.64%相對市場基準(zhǔn)的超額收益-1.25%。2022年以來行業(yè)輪動復(fù)合模型多頭組合收益率%相對市場基準(zhǔn)的超額收益為2.74%空頭組合收益率為-17.32%相對市場基準(zhǔn)的超額收益為2.37%。從行業(yè)來看，本食品飲（-22.14%）相對基準(zhǔn)超額-18.76%；通信6.41%相對基準(zhǔn)超額為9.80%基礎(chǔ)化（-5.62%相對基準(zhǔn)超額為-2.23%家（-12.26%相對基準(zhǔn)超額-8.87%煤（-12.58%相對基準(zhǔn)超額-9.20%通板塊為組合貢絕大部超額收益食品飲料、煤炭、家板拖累了組合表現(xiàn)。從單模型效果來看本月行業(yè)景氣度、業(yè)績超預(yù)期和北向資金流行業(yè)輪動模型多頭組相對市場基超額收益率分別為0.28%0.16%和-2.04%。表1：行業(yè)輪動多維模型0月收益及及 -.3%.2-9匯總.%-5匯總%-.2匯總%-.1匯總%.5-1煤炭%.4通信%-.4有色金屬%2-.基礎(chǔ)化工%.2-1家電%.6-5基礎(chǔ)化工%.1-6農(nóng)林牧漁%-.5有色金屬%.6-5基礎(chǔ)化工%.2-1家電%.4通信%-.2電力設(shè)備及新能源%.4通信%.4醫(yī)藥%電力設(shè)備%.1通信%-.1食品飲料%-.1食品飲料%.5-1煤炭%.8-1煤炭模型持倉 本月收益模型持倉 本月收益模型持倉 本月收益模型持倉本月收益復(fù)合模型資金流模型超預(yù)期模型景氣度模型行業(yè)輪動復(fù)模型1月最持倉下表為行業(yè)輪動復(fù)合模型2022年3月以來每月持倉明細(xì)。其中2022年1月多頭組最新持倉為電力設(shè)備及新能源農(nóng)林牧漁汽車煤炭、通信；空頭組最新持倉為非銀行金融、消費(fèi)者服務(wù)、紡織服裝、鋼鐵建材電力設(shè)備及新能源農(nóng)林牧漁汽新調(diào)入本期多頭組合，食品飲料、基礎(chǔ)化工、家調(diào)出多頭組合。調(diào)倉日 行業(yè)1 行業(yè)2 行業(yè)3 行業(yè)4 行業(yè)5 調(diào)倉日 行業(yè)1 行業(yè)2 行業(yè)3 行業(yè)4 行業(yè)5 多頭組合基準(zhǔn)收益超額收益煤炭銀行交通運(yùn)輸有色金屬基礎(chǔ)化工月收益.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%2%有色金屬銀行煤炭基礎(chǔ)化工電子月收益-.%-.%-.%-.%-.%-8.%-8.%-0%煤炭基礎(chǔ)化工有色金屬電力設(shè)備及銀行月收益.%.%.%.%-.%7.%6.8%1.%煤炭有色金屬基礎(chǔ)化工銀行交通運(yùn)輸月收益.%.%.%.%.%.%8.%-1%食品飲料有色金屬銀行煤炭基礎(chǔ)化工月收益-.%-.%-.%-.%-.%-.%-2.%-2%煤炭有色金屬通信基礎(chǔ)化工銀行月收益.%-.%-.%-.%-.%-.%-.0%.%電力設(shè)備及新基礎(chǔ)化工食品飲料煤炭銀行月收益-.%-.%-.%.%-.%-.5%-.0%.%食品飲料通信基礎(chǔ)化工家電煤炭月收益-.%.%-.%-.%-.%-.%-.%-5.%電力設(shè)備及新農(nóng)林牧漁汽車煤炭通信年收益-.5%-.0%.%.....IND，調(diào)倉日月收益月收益月收益調(diào)倉日月收益月收益月收益月收益月收益月收益月收益月收益年收益行業(yè)1紡織服-.%房地產(chǎn)-.%農(nóng)林牧漁.%農(nóng)林牧漁.%綜合.%鋼鐵-.%綜合-.%鋼鐵-.%行業(yè)2農(nóng)林牧.%輕工制-.%房地產(chǎn)-.%鋼鐵.%紡織服裝-.%房地產(chǎn).%商貿(mào)零售-.%建材-.%行業(yè)3商貿(mào)零-.%行業(yè)4房地產(chǎn).%鋼鐵.%行業(yè)5輕工制-.%消費(fèi)者服務(wù).%消費(fèi)者服務(wù).%空頭組合基準(zhǔn)收益超額收益-.%-.%.%電力及公用商貿(mào)零售-.%-.%輕工制造.%-.%-.%.%.%.%-.%建材 非銀行金融 輕工制造.% .% .% .% .% .%非銀行金融輕工制造 鋼鐵-.% -.%非銀行金融建材.%.%輕工制造.%-.% -.% .%-.%-.%-.%.%建材-.%商貿(mào)零售-.%消費(fèi)者服務(wù) 鋼鐵-.%消費(fèi)者服務(wù) 綜合-.%-.%-.% -.% -.%.%-.%-.%-.%非銀行金融消費(fèi)者服務(wù)紡織服裝 鋼鐵建材-.% -.% .%IND，行業(yè)輪動多模型1月邊變化行業(yè)景氣度模型邊際變化行業(yè)景氣度模型顯示2022年三季報(bào)景氣度排名前五的行業(yè)為農(nóng)林牧漁、汽車、電力設(shè)備及新能源、食品飲料、家；排名后五的行業(yè)為：基礎(chǔ)化工、房地產(chǎn)、鋼鐵、紡織服裝、建材。022年季報(bào)相二季景氣度提升較多的行業(yè)為農(nóng)林牧漁消費(fèi)者服務(wù)、汽車、商貿(mào)零等；景氣度下降較多的行業(yè)為通信、建材、基礎(chǔ)化工、石油石、煤炭等。表4：行業(yè)景氣度邊際變化行業(yè) 二季報(bào)景氣度 三季報(bào)景氣度 景氣度變化農(nóng)林牧漁-.0.6.5汽車.2.2.1電力設(shè)備及新能源.6.3-.3食品飲料.4.8.4家電.0.2.2有色金屬.4.7-.7商貿(mào)零售-.8.2.9電力及公用事業(yè).7.8.1醫(yī)藥.8.1-.6煤炭.7.0-.7銀行.9.0-.9機(jī)械.9.9.0綜合-.5.6.1消費(fèi)者服務(wù)-.7.5.2計(jì)算機(jī)-.1-.4.6交通運(yùn)輸-.8-.8.0傳媒-.8-.6.3建筑.4-.2-.6非銀行金融.0-.5-.5國防和軍工-.9-.5-.6通信.0-.9-.9綜合金融-.5-.9-.3輕工制造-.2-.6-.4電子.4-.9-.3石油石化.5-.6-.1基礎(chǔ)化工.8-.8-.6房地產(chǎn)-.1-.0-.0鋼鐵-.7-.6.1紡織服裝-.6-.1-.4建材.0-.7-.7業(yè)績超預(yù)期模型邊際變化業(yè)績超預(yù)期模型顯示2022年1月份超預(yù)期排名前五的行業(yè)為通信、汽車、電力設(shè)備及新能源、農(nóng)林牧漁、銀；排名后五的行業(yè)為非銀行金融、綜合金融、消費(fèi)者服務(wù)、鋼鐵、建。022年1月相較10月超預(yù)期提升較多的行業(yè)為汽車機(jī)械交通運(yùn)等；超預(yù)期下降較多的行業(yè)為石油石化、電力及公用事業(yè)、煤炭、基礎(chǔ)化工、非銀行金等。-.5-.-.5-.7-.2建材-.9-.1-.2鋼鐵.2-.5-.7消費(fèi)者服務(wù).9-.0-.9綜合金融-.2-.9-.7非銀行金融.9-.8-.8商貿(mào)零售-.5-.8.7石油石化-.7-.7-.0電子.1-.4-.6傳媒-.3-.4-.1紡織服裝.4-.3-.7綜合.2-.1-.3輕工制造.8-.7-.5計(jì)算機(jī)-.3-.2.1電力及公用事業(yè)-.3-.5.8房地產(chǎn)-.2-.0.2基礎(chǔ)化工.71.1-.6交通運(yùn)輸-.7.1.8食品飲料-.7.2.90有色金屬.4.3.9醫(yī)藥-.5.7.2國防軍工.71.4-.3機(jī)械.9.2.3建筑-.2.5.7煤炭.8.3.6家電.0.41.4銀行.90..01農(nóng)林牧漁.12..11電力設(shè)備及新能源5.38..3汽車.61..51通信年月底超預(yù)期 年月底超預(yù)期 業(yè)績超預(yù)期變化行業(yè)資金流模型邊際變化北向資金流模型顯示2022年1月資金流排名前五的行業(yè)為煤炭、有色金屬電力設(shè)備及新能源石油石化房地排名后五的行業(yè)為：輕工制造、商貿(mào)零售、綜合、家電、食品飲。022年1月相較10月北向資金流提升較多的行業(yè)為煤炭電力設(shè)備及新能源房地產(chǎn)農(nóng)林牧漁有色金等資金流下降較多的行業(yè)為：食品飲料、家電、醫(yī)等。行業(yè) 年月底北向資金流年行業(yè) 年月底北向資金流年月底北向資金流北向資金流變化煤炭-.1.31.2有色金屬.8.61.8電力設(shè)備及新能源-.0.4.4石油石化-.3.81.1房地產(chǎn)-.3.5.8消費(fèi)者服務(wù).5.7.3汽車-.1.0.1電子.4.5.2通信.0.1-.9傳媒.3.7-.6機(jī)械.2.0.7農(nóng)林牧漁-.3.51.8綜合金融-.6.8.4交通運(yùn)輸.2.4-.8銀行.4.6-.8電力及公用事業(yè)-.2.2.4建筑-.0-.3.7國防軍工-.7-.9-.2非銀行金融-.3-.01.3基礎(chǔ)化工.2-.4-.6醫(yī)藥.5-.2-.6鋼鐵.7-.1-.9計(jì)算機(jī).1-.4-.5紡織服裝.1-.6-.7建材-.1-.3-.2輕工制造-.4-.4-.0商貿(mào)零售-.4-.5-.1綜合-.2-.2-.0家電.1-.1-.2食品飲料.5-.5-.0擁擠度模型信跟蹤日期行業(yè)簡稱日期行業(yè)簡稱日期行業(yè)簡稱石油石化電力設(shè)備及新能源農(nóng)林牧漁石油石化汽車日期行業(yè)簡稱日期行業(yè)簡稱日期行業(yè)簡稱石油石化電力設(shè)備及新能源農(nóng)林牧漁石油石化汽車農(nóng)林牧漁石油石化汽車農(nóng)林牧漁石油石化消費(fèi)者服務(wù)銀行煤炭消費(fèi)者服務(wù)銀行煤炭消費(fèi)者服務(wù)銀行煤炭消費(fèi)者服務(wù)銀行煤炭消費(fèi)者服務(wù)非銀行金融煤炭消費(fèi)者服務(wù)非銀行金融煤炭消費(fèi)者服務(wù)非銀行金融電力及公用事業(yè)紡織服裝非銀行金融電力及公用事業(yè)紡織服裝非銀行金融鋼鐵紡織服裝非銀行金融鋼鐵紡織服裝房地產(chǎn)鋼鐵紡織服裝房地產(chǎn)基礎(chǔ)化工紡織服裝房地產(chǎn)建筑食品飲料房地產(chǎn)建筑食品飲料房地產(chǎn)建筑食品飲料房地產(chǎn)建筑食品飲料交通運(yùn)輸建筑農(nóng)林牧漁通信建筑農(nóng)林牧漁通信建筑農(nóng)林牧漁通信機(jī)械農(nóng)林牧漁電力設(shè)備及新能源農(nóng)林牧漁注：統(tǒng)計(jì)區(qū)間為2021年7月至今附錄：因子義及構(gòu)方法目前行業(yè)輪動復(fù)合模是我們借鑒股票多因子研究方法基于景氣度、超預(yù)期和北向資金流3個細(xì)分模型根據(jù)一定權(quán)重復(fù)合而成未來隨著我們研究的深入，將有更多細(xì)分模型加入其中。目前，各細(xì)分模型使用因子定義及構(gòu)建方法簡要說明如下：行業(yè)景氣度模型我們通財(cái)務(wù)質(zhì)、盈利能力和成長能力三類因子衡量行業(yè)景氣度，基于正式財(cái)報(bào)業(yè)績預(yù)告和業(yè)績快報(bào)共設(shè)計(jì)了108個因子通過單因子IC測試與分組測試篩選出3類8個因子合行業(yè)景氣復(fù)合因子具體因子含義及構(gòu)建方法如下，詳細(xì)內(nèi)容行業(yè)配系列深報(bào)告如何基于景氣度構(gòu)建行業(yè)輪動策_(dá)行業(yè)配置研究系列01_20220412《如何使用業(yè)績預(yù)告和業(yè)績快報(bào)改進(jìn)景氣度行業(yè)輪動模型_行業(yè)配置研究系列0_20220611》。財(cái)務(wù)質(zhì)類因子客戶議價力環(huán)比增量客戶議價力ntrgnPow，指行業(yè)對下游經(jīng)銷商或客戶議價能力，高客戶議價力代表行業(yè)對下游經(jīng)銷商或客戶議價能力高、行業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)競爭力?？蛻糇h價力環(huán)比增客戶議價指標(biāo)通環(huán)比增方式構(gòu)建。供應(yīng)商議價力環(huán)比增量供應(yīng)商議價力SuppyrgnPow，指行業(yè)對上游供應(yīng)商議價能力，高供應(yīng)商議價力代表行業(yè)對上游供應(yīng)商議價能力高、行業(yè)競爭地位強(qiáng)。供應(yīng)商議價環(huán)比增是供應(yīng)商議價指標(biāo)通環(huán)比增方式構(gòu)建。盈利能力類因子）銷售凈利率1單季同比增量銷售凈利S指行業(yè)扣非歸母凈利/行業(yè)營業(yè)收入可以衡量行業(yè)整體銷售對應(yīng)的凈利潤水平，高銷售凈利率代表行業(yè)產(chǎn)品服務(wù)銷售獲利能力強(qiáng)銷售凈利率1單季同比增是通過正式財(cái)報(bào)業(yè)績快報(bào)計(jì)算，采單季指同比增量方式構(gòu)建。成長能力類因子核心利潤單季同比增長率核心利（orProft指行業(yè)公司營業(yè)收入扣除營業(yè)成本稅金銷管財(cái)三費(fèi)等公司所得稅扣減前的利潤總和。與營業(yè)利潤相比，核心利潤剔除掉與公司經(jīng)營無關(guān)的損益，可以更好地刻畫公司實(shí)際利潤水平核心利潤單季同比增長是單核心利指標(biāo)通過同比增長率方式構(gòu)建。歸母凈利潤2單季同比增長率歸母凈利潤（tProftwnr2采用業(yè)績預(yù)告或業(yè)績快報(bào)觀察報(bào)告期時指行業(yè)公司歸屬于母公司股東的凈利潤之和；采用正式財(cái)報(bào)觀察報(bào)告期時指核心利潤orProft，即行業(yè)公司營業(yè)收入扣除營業(yè)成本、稅金、銷管財(cái)三費(fèi)等公司所得稅扣減前的利潤總和歸母凈利潤2單季同比增長是單歸母凈利潤2指標(biāo)通過同比增長率方式構(gòu)建。預(yù)收款項(xiàng)同比增長率預(yù)收款dvPym指行業(yè)預(yù)收款項(xiàng)與合同負(fù)債之和可以衡量行業(yè)產(chǎn)品服務(wù)競爭力和業(yè)績保障程度高低，高預(yù)收款項(xiàng)代表行業(yè)下游經(jīng)銷商先打款后拿貨等情況較多、產(chǎn)品服務(wù)競爭力和業(yè)績保障程度高預(yù)收款項(xiàng)同比增長是預(yù)收款項(xiàng)指標(biāo)通過同比增長率方式構(gòu)建。核心利潤TTM同比增長率環(huán)比增量核心利潤TTM同比增長率環(huán)比增是核心利潤TTM同比增長率指標(biāo)通過環(huán)比增量方式構(gòu)建。歸母凈利潤2TTM同比增長率環(huán)比增量歸母凈利潤2TTM同比增長率環(huán)比增量是歸母凈利潤2TTM同比增長率指標(biāo)通過環(huán)比增量方式構(gòu)建。業(yè)績超預(yù)期模型我們通過對超預(yù)期因子進(jìn)行單因子IC測試與分組測試，篩選出5類12個因子并按照等權(quán)加權(quán)合成北向資金復(fù)合因子具體因子含義及構(gòu)建方法如下詳細(xì)內(nèi)容見報(bào)告如何基于PD超預(yù)期因子構(gòu)建行業(yè)輪動策略——行業(yè)配置研究系列02_20220426》。盈余公告前后異常收類因子先計(jì)盈余公（正式報(bào)告業(yè)績預(yù)告業(yè)績快報(bào)前N日至公告后M日的每日超額收益之，然后自由流通市值加權(quán)得到行業(yè)因子。公告后1天異常收益公告后3天異常收益之和公告后跳空計(jì)算方法是股票業(yè)績公告后t日的開盤價相對t-1日收盤價的收益率減去中證500的收益。SE類因子SE因子計(jì)算公式

??????

=???????(????)????標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)期外單季度歸母凈利-帶漂移項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)期外單季度營業(yè)利潤單季度歸母凈利潤超分析師預(yù)期幅度使分析師預(yù)期數(shù)據(jù)作為預(yù)期凈利潤的估，計(jì)算個股1）單季度歸母凈利潤超分析師預(yù)期幅，然后自由流通市值加權(quán)得到行業(yè)因子。SE衍生類因子我們還使用、A等財(cái)務(wù)指標(biāo)替換公式中的凈利潤，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)期外標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)期外A等SE衍生因子計(jì)算公式和方法與SE因子相同。標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)期外單季度歸母-帶漂移項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)期外單季度歸母（TT）券商/報(bào)告上下調(diào)比類因子使用分析師預(yù)測數(shù)據(jù)計(jì)算個股過去N日分析師預(yù)測上調(diào)減去下調(diào)比例然后自由流通市值加權(quán)得到行業(yè)因子。過去0日券商上-下調(diào)比例過去90日券商上調(diào)比-下調(diào)比=（上調(diào)家-下調(diào)家數(shù)/總家數(shù)。過去80日報(bào)告上-下調(diào)比例過去180日報(bào)告上調(diào)比-下調(diào)比=（上調(diào)-下調(diào)報(bào)告數(shù)/總報(bào)告數(shù)過去0日報(bào)告上調(diào)比例過去90日報(bào)告上調(diào)比=上調(diào)報(bào)告/總報(bào)告。預(yù)測調(diào)整類因子）過去0天盈利調(diào)整首計(jì)算股票s在過去90日分析師凈利潤上調(diào)幅。1??

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∑ ?? ????????1然后自由流通市值加權(quán)得到行業(yè)因子北向資金流模型

??????????????????我通過北向資靜態(tài)持倉、動態(tài)流入、流入增速交易活躍度4類453個因子進(jìn)行單因子IC測試與分組測試篩選出3類6個因并按照等權(quán)加權(quán)合北向資金復(fù)合因子具體因子含義及構(gòu)建方法如下，詳細(xì)內(nèi)容見報(bào)告如何基于北向資金構(gòu)建行業(yè)輪動策略—行業(yè)配置研究系列03_20220610》。動態(tài)流入類因子北向資金60日凈流入占市值比使用北向資金近60個日凈流入金額除以行業(yè)平均流通市值計(jì)算。其中，行業(yè)平均流通市值等于行業(yè)內(nèi)陸股通標(biāo)的股當(dāng)期和60個交易日前的平均流通市值。北向資金120日正向凈流入占市值比使用北向資金近120日正向凈流入金額除以行業(yè)平均流通市值計(jì)算。其中正向凈流入金額為剔除賣出日期的行業(yè)凈流入金額加總，行業(yè)平均流通市值同。流入增速類因子北向資金月凈流入占市值比環(huán)比增速使用北向資金月度凈流入金額占市值比環(huán)相減計(jì)算而。券商資金10日凈流入占市值比環(huán)比增速使用券商結(jié)算資金近10個交日凈流入金額占市值比環(huán)比相減計(jì)算而得。交易活躍度類因子北向資金月度正向交易活躍度使用北向資金過去一個月每天在行業(yè)內(nèi)個股正向凈流入（剔除凈賣出數(shù)據(jù)）之和除以行業(yè)內(nèi)陸股通標(biāo)的股總成交金額計(jì)算，公式如下：????????????=∑????(??????,0)∑??????????北向資金5日正向交易活躍度計(jì)算方式與月度正向交易活躍度一致，將時間維度由一個月改為過去5天。行業(yè)擁擠度模型擁擠度是一種頂部擇時類避險(xiǎn)因子，可有彌補(bǔ)現(xiàn)景氣度、超預(yù)期和資金流動類模型的不足我們從微觀結(jié)構(gòu)、波動率、流動性、相關(guān)性等多維度構(gòu)常擁擠度因子并且應(yīng)用動量均線系進(jìn)行改，通過單因子測試和復(fù)合因子分步合測試，篩選出波動率、換手率、收盤價峰度、量價相關(guān)系數(shù)金額價格相關(guān)系數(shù)以及興登堡預(yù)等6個因子合成擁擠度復(fù)合因子具因子含義及構(gòu)建方法如下，詳細(xì)內(nèi)容見行業(yè)配置系列深度報(bào)告如何規(guī)避交易擁擠行業(yè)：通過擁擠度構(gòu)建行業(yè)輪動策略05_20220918》。波動率因子一般來說行業(yè)板塊持續(xù)上漲過程中隨著市場多空分歧加大，行業(yè)指數(shù)容易出現(xiàn)暴漲暴跌現(xiàn)象，其后往往伴隨著行業(yè)指數(shù)的大幅下跌。我們通過波動率因（行業(yè)指數(shù)日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差）來衡行業(yè)指暴漲暴跌風(fēng)險(xiǎn)大小。行業(yè)指數(shù)在t日的波動??????????為：??(?? ??)2??????????=√∑???? ?? ?????1??0其中N為計(jì)算窗口期長度?為計(jì)算窗口期行業(yè)指數(shù)日收益率均值。流動性因子一般來說行業(yè)板塊持續(xù)上漲過程中隨著市場情緒極度亢奮，行業(yè)板塊成交量成交額與換手率等流動性指標(biāo)都會顯著放大出現(xiàn)天量成交現(xiàn)象，顯示多空籌碼大量交換、市場風(fēng)險(xiǎn)上升。我們通過流動性因子來衡量行業(yè)指數(shù)成交量成交額和換手率的大小由于日度流動性指標(biāo)差異較大，我們采用窗口期數(shù)據(jù)平滑的方法計(jì)算日度數(shù)據(jù)。流動性因子中選擇換手率因