【广发策略】“景气预期”由行业比较到个股筛选——“景气预期”行业比较框架系列（三）
●为什么要构建“景气预期”框架？我们在22.7.26和22.10.20通过两篇系列报告向投资者介绍了广发策略“景气预期”行业比较框架，提出：“盈利增速是有效的，但是是后验的！”因此我们基于“动态”的行业景气预期变化，构建广发策略“景气预期”行业比较框架。当“景气预期”在上行时，不仅代表分子端在改善，更代表分母端的盈利预期的变动，因此“景气预期”行业比较框架具备对股价的“分子端+分母端”双重指示作用。
●如何通过“景气预期”框架横向比较行业？对不同行业进行全面的打分：从排序得分、趋势得分两个维度分别反映行业景气预期变化的显著程度及变化趋势，最后加总得到行业的“景气预期”综合得分。排序得分关注的是行业景气预期的“动态”边际变化，而非静态的绝对值，帮助我们实现横向比较。趋势得分则关注行业的产业周期趋势：“景气预期”的趋势可以理解为“市场上所有卖方分析师（wind数据库纳入的）对于该行业的产业周期趋势的理解”，而这也解释了为何景气预期可以充分解释股价走势：即“人们理解的产业趋势”决定了股价走势。
●“景气预期”行业做多/回避组合：抓住超额收益的β，回避景气边际回落的行业！我们根据行业最终得分，在一级和二级行业层面，筛选出得分最高/最低的前三或前五优势行业，构建做多/回避组合。①16.1.31至23.8.31，“景气预期”行业做多四大组合年化收益率均超过10%，最高能达到15.1%，均超过了同期万得偏股混合型基金指数的9.5%，即“景气预期”做多行业组合仅仅利用了高景气行业的beta，便能够跑赢在组合中进一步筛选了alpha的偏股混合基金指数。②我们反向操作“景气预期”行业做多组合，获得行业回避组合，四大组合在策略净值、年化收益率、夏普比率与最大回撤方面均大幅落后于wind全A，同时跑赢wind全A的年度胜率均为0%！
●“景气预期”框架下沉至个股：构建3大“景气预期”精选个股组合。我们以景气预期框架作为打分基础，以月度频率选取景气预期改善幅度靠前的200只股票作为景气预期基础池。从回测结果来看，所筛选的基础池夏普比率已超过了wind全A和偏股混合型基金指数，且相对wind全A的年度胜率达到了100%！在印证“景气预期”框架在个股维度上也有效后，我们进一步构建三大“景气预期”精选个股组合。自2016年至今，3大“景气预期”精选个股组合话收益率均接近甚至超过20%，实现相较偏股混合基金指数至少5倍以上的夏普比率。
●核心假设风险：疫情反复，全球经济下行超预测，海外不确定性。本策略结论不代表相关行业结论。策略回溯结果不能代表未来。
报告正文
一“景气预期”框架回顾：如何指引股价？
我们在22.7.26《如何通过“景气预期”实现行业比较》和22.10.20《行业比较新范式：“景气预期多空组合”》中向投资者介绍了广发策略“景气预期”行业比较框架。本文将深入挖掘“景气预期”框架如何构建组合进行投资，介绍“景气预期”框架在行业比较和个股筛选上的应用：①行业比较上，“景气预期”行业比较框架不仅能够构建出景气预期改善对股价上行有指引的行业组合，同时能够通过筛选出景气预期相对恶化的行业，构建回避行业组合；②个股筛选上，“景气预期”个股筛选框架具有显著的阿尔法筛选能力，同时我们基于“景气预期”框架构建3大高收益、高夏普比率“景气预期”股票组合，实现投资框架的有效落地。
在进一步介绍如何应用“景气预期”框架构建行业多空组合之前，我们先回顾“景气预期”框架的理论基石——“景气预期”框架是如何构建的？它为什么能够作为行业比较乃至个股筛选的基础理论？
（一）“景气预期”框架如何构建？
我们在前期系列报告中提到：“盈利增速是有效的，但是是后验的！”因此我们基于“动态”的行业景气预期变化，构建广发策略“景气预期”行业比较框架——
1. 广发策略“景气预期”行业比较框架如何构建？
（1）“景气预期”包含2大维度，即收入景气预期和盈利景气预期；
（2）收入（盈利）景气预期的计算逻辑是“景气预期同比增速”：
收入（盈利）景气预期=当前全行业下一年（T+1）的收入（盈利）预测/去年同期同口径公司下全行业下一年（T）的收入（盈利）预测-1
（3）由于分析师对于个股预期的覆盖更新最高频率可以达到日度，“景气预期”行业比较框架理论上可以实现最高达到日度的高频动态变化跟踪。考虑到实用性，我们推荐使用月度数据跟踪行业的景气预期变化。
2. 如何解读框架的输出结果？
“斜率比位置更重要”：在解读“景气预期”框架时，我们需要更为关注边际变化，而非“景气预期同比增速”的绝对值。即当“景气预期”框架呈现斜率为正时，行业的景气预期在持续改善，具有更强的投资价值。
3. “景气预期”行业比较框架的内在金融学原理是什么？
①关注边际变化而非绝对值的原因：虽然卖方评价并不全面、准确；但这依然是市场上最可得、最贴近投资者的预期数据。因此我们进一步考虑：虽然卖方更喜欢上调预期而非下调，但在行业/公司景气度确实持续改善时，卖方会具有更为频繁地发报告、更大幅度上调业绩预期的动力；而当行业/公司景气度不佳时，由于不再推荐，行业分析师则往往会推迟更新业绩预期的时间、降低频率甚至不发报告。因此我们可以利用这个特性，追踪盈利预期的边际变化：当行业景气改善时，卖方对行业/公司会更频繁地更新报告、更大幅度地上调预期的时候，盈利/收入的增速预期会更快上行；反之行业/公司的盈利/收入的增速预期上行速度减缓甚至下行。从图像上来看，斜率为正时行业的景气预期在改善即实现了“超预期”，斜率为负是行业的景气预期在恶化即“低预期”。
② “景气预期”为何对股价有指引？“景气预期”行业比较框架在DDM三要素上的解释：当“景气预期”在上行时，不仅代表分子端在改善，更代表分母端（“景气预期”是估值的决定要素之一，“景气预期”的边际变化往往更先体现在估值端，而后才落地到分子端）的盈利预期的变动。因此“景气预期”行业比较框架具备对“分子端+分母端”的双重指示作用。
（二）“景气预期”框架与股价有显著的相关性
1. 一级行业：“景气预期”对80.6%的一级行业股价有解释能力
从收入景气预期与股价绝对或相对走势、盈利景气预期与股价绝对或相对走势共四个维度来看，景气预期与行业股价走势在申万一级行业层面存在强相关性。以汽车、石油石化、有色金属、基础化工四个行业为例，景气预期与股价走势在不同维度上具有高相关性，对股价走势具有较强指引作用
“景气预期”框架对31个申万一级行业中的25个行业股价走势具有一定的解释效果，即“景气预期”框架对于申万一级行业的有效率达到了80.6%（25/31）。其中，电力设备和传媒无论在收入预测下的绝对走势和相对走势相关性，还是盈利预测下的绝对走势和相对走势相关性这“景气预期”四大维度来看，均达到了高相关性；汽车、电子则与三大“景气预期”维度达到了高相关；计算机、基础化工、有色则与两大“景气预期”维度达到了高相关；石油石化、环保、钢铁则与一大“景气预期”维度达到了高相关；农林牧渔、纺织服饰、社会服务、通信、煤炭、美容护理等行业则是与两大“景气维度”达到了中相关性。
2. 二级行业：“景气预期”对63.4%的二级行业股价有解释能力
申万二级行业层面，收入或盈利景气预期与股价绝对（相对）走势同样存在强相关性，对二级行业股价走势具有显著的指引作用。以光学光电子、炼化及贸易、玻璃玻纤、小金属四个行业为例，景气预期与股价走势在不同维度上具有高相关性，对股价走势具有较强解释效果。
“景气预期”框架对134个申万二级行业中的85行业股价走势具有一定的解释效果，即“景气预期”框架对于申万一级行业的有效率达到了63.4%（85/134）。风格方面，“景气预期”框架同样与细分行业中的成长、周期、消费行业的股价走势相关性均较高，金融风格相关性相对偏弱。其中，玻璃玻纤、电池、影视院线、旅游及景区与“景气预期”四大维度来均呈现高相关性；小金属、其他电子、游戏、广告营销、冶钢原料则与三大“景气预期”维度达到了高相关。而15个与两大“景气预期”维度达到了高相关的二级细分行业当中，有4个属于消费类、7个属于成长类、4个属于周期类。金融风格中，除多元金融外，其余二级行业相关性均不显著。
二如何通过“景气预期”框架横向比较行业？
对于多数的行业来说，“景气预期”框架对股价有显著的指引。那我们能否以“景气预期”框架为介质，实现不同行业之间股价前景的比较呢？答案是肯定的。我们对不同行业进行全面的打分，从排序得分、趋势得分两个维度分别反映行业景气预期变化的显著程度及变化趋势，最后加总排序与趋势得分，得到行业的“景气预期”综合得分。基于每个行业四个维度的“景气预期”综合得分的平均，得到每个行业的最终评价，从而实现不同行业之间的横向比较。每个行业的最终评价有高有低，因此通过最终评价，我们不仅可以寻找出“景气预期”改善最强的行业，还可以定位出“景气预期”恶化最为明显的行业。
（一）“景气预期”排序得分：反映景气预期变化的显著程度
“景气预期”排序得分，是通过比较每个行业景气预期在纵向时间维度上的变化程度，从而实现横向的行业之间景气预期优劣比较的方法——
1. 排序得分的具体计算方法
构建排序得分所使用的具体数据指标为：收入或盈利预测增速较1个月前、较2个月前的变化量。
（1）首先计算每个行业收入或盈利预测增速较1个月前的变化量，反映行业收入或盈利景气预期在近期内的变化程度。
（2）对不同行业收入或盈利预测增速较1个月前的变化量进行排序，变化量越大的排序越高，相应的赋分越高：以申万一级行业为例，排序第一的行业赋值1分（31/31）,排序第二的行业赋值30/31分，排序第三的行业赋值29/31分，排序第四的行业赋值28/31分，以此类推。申万二级行业的打分方式类似，为了保证在同一个基准上进行打分，二级行业赋值的分母为125（二级行业总数）。
（3）计算每个行业收入或盈利预测增速较2个月前的变化量，利用该变化量，重复第（2）步的打分。
（4）对较1个月前变化量排序得分赋予0.6权重，对较2个月前变化量排序得分赋予0.4权重，加权平均得到排序得分总分。
即，排序得分=较1个月前变化量排序得分*0.6 + 较2个月前变化量排序得分*0.4。
2. 为何关注排序得分？捕捉景气预期的“动态”边际变化，实现行业横向比较
排序得分关注的是行业景气预期的“动态”边际变化，而非静态的绝对值。我们利用景气预期较1个月前、2个月前的变化量，捕捉动态边际变化。我们在前文提到，解读“景气预期”框架时，我们需要更为关注边际变化，而非“景气预期同比增速”的绝对值。根据有效市场假说，“动态”的预期的边际变化，而非静态的预期的绝对值，才能反映“超预期”或“低预期”的信息，从而引起股价的变化。
排序得分帮助我们实现横向比较。为实现行业比较，仅仅追踪单个行业的景气预期变化是不足够的，需要不同行业之间的比较。对于不同行业来说，虽然最终产品、业务形态完全不相同，但景气预期是一个实现跨行业比较的中介指标，而排序得分则是利用景气预期变化量在行业间的大小排序，实现行业间的相互比较。
（二）“景气预期”趋势得分：反映景气预期变化的趋势
排序得分反映的是行业景气预期在短期内的变化程度，但无法反映行业自身景气预期的长期的变化趋势。景气预期短期改善显著的行业，有可能处在长期恶化的趋势当中；而短期景气预期恶化的行业，也有可能正处在长期改善的趋势当中。因此我们可以在排序得分的基础上，针对每一个行业增加一个加分/减分项，即当行业处于景气预期趋势持续向好的趋势当中时给与一定的加分调整项，而当行业处于景气预期持续恶化的趋势当中，则给与一定的减分项。
1. “景气预期”趋势得分的具体计算方法
（1）对比收入或盈利预测增速当前与3个月前、6个月前的大小，如果符合当前>3个月前>6个月前，趋势得分为排序得分的一个标准差。
（2）对比收入或盈利预测增速当前与3个月前、6个月前的大小，如果符合当前<3个月前<6个月前，趋势得分为排序得分一个标准差的负数。
（3）如果不符合上述两种情况，趋势得分为0，即景气预期在过去半年内的变化无明显趋势。
总结来说，一个行业的趋势得分可能会有3种分值——
趋势得分=排序得分的一个标准差（if 收入或盈利预测增速符合当前>3个月前>6个月前）
趋势得分=负的排序得分的一个标准差（if 收入或盈利预测增速符合当前<3个月前<6个月前）
趋势得分=0（if 收入或盈利预测增速不符合上述两种情况）
2. 为何关注趋势得分？“景气预期”的趋势与产业周期息息相关
对于任一行业来说，“景气预期”的趋势可以理解为“市场上所有卖方分析师（wind数据库纳入的）对于该行业的产业周期趋势的理解”，而这也解释了为何景气预期可以充分解释股价走势：即“人们理解的产业趋势”决定了股价走势。另一方面，产业趋势往往是中周期的趋势，它带有一定的“动量”，即一个行业前期产业趋势持续上行，往往在未来一个月产业趋势大概率会延续前期的方向继续向上，小概率突发反转向下；反之亦然。因此趋势得分是一个重要的修正项：当一个行业的景气预期趋势是持续的，我们就认可该趋势的持续性，并将其反映在最终的行业“景气预期”打分当中。
（三）“景气预期”综合评价：综合反映行业预期的边际变化和趋势变化
经过前两步的打分，我们分别对于每一个行业，在四大维度①收入景气预期-绝对走势 、②收入景气预期-相对走势、 ③盈利景气预期-绝对走势 、④盈利景气预期-相对走势上，用同样的方法分别赋予排序得分和趋势得分。在最后一步当中，我们加总排序得分和趋势得分，得到行业总评分，再对四个层面的行业总评分进行平均，得到行业最终评价。
（1）在每个层面上，加总排序得分和趋势得分，得到行业总评分，综合反映收入或盈利景气预期变化的显著程度及趋势。
（2）平均四个层面的行业总评分，得到行业最终评价，综合反映收入和盈利景气预期的变化。
三“景气预期”行业做多/回避组合
利用“景气预期”框架能够识别出景气预期改善对于股价指引最为显著的行业，基于这些行业构建做多行业组合，不仅能够相对wind全A获得显著的超额收益，甚至能够跑赢偏股混合基金指数；另一方面，“景气预期”令人惊讶的效果体现在“反向做多”组合上，即选取出的景气预期恶化最为显著的行业构建的组合能够持续大幅跑输市场，给投资者选取回避行业做出指引。
（一）“景气预期”行业做多组合构建方法
组合构建方法：
1. 总共构建2个行业组合：一级行业组合和二级行业组合；
2. 行业选取：景气预期综合得分最为靠前的前三以及前五行业；
3. 权重和换仓频率：选取的行业均等权配置，月度调仓。
（二）“景气预期”行业做多组合表现：均跑赢偏股混合基金指数
“景气预期”框架构建的做多行业组合不仅相对wind全A获得显著超额收益，还跑赢了万得偏股混合型基金指数！2016年1月31日至2023年8月31日，“景气预期”行业做多四大组合年化收益率均超过11%，最高能达到14.5%，不仅大幅跑赢同期的wind全A的5.4%年化收益率，甚至超过了同时期万得偏股混合型基金指数11.5%的年化收益率。考虑到“景气预期”行业做多组合仅仅是在标准的行业指数上进行配置，仅仅利用了高景气行业的beta，便能够跑赢在组合中进一步筛选了alpha的偏股混合基金指数，足以证明“景气预期”行业做多组合的有效性。同时，做多行业组合在胜率上也具有良好的表现，尤其是一级行业层面构建的组合相对wind全A的年度胜率高达85.7%，在2022-2023年市场表现不佳时均能持续获得超额收益。
（三）“景气预期”行业回避组合：协助选取回避行业
四“景气预期”框架如何下沉至个股？
“景气预期”框架下的行业做多组合能够获得显著的超额收益，证明了“景气预期”改善最为明显的行业在股价表现上能够有领先的表现，同时 “景气预期”框架筛选表现差劲的行业的能力也十分突出。我们认为：既然这个框架在行业上有显著的效果，在个股的筛选上应该也有效。进一步的，我们将景气预期框架下沉至个股，我们发现以景气预期框架下构建的个股组合同样也能获得超额收益，叠加其他选股策略的效果更佳。
（一）“景气预期”对行业有效的逻辑是否可以在个股上面实现？
“景气预期”对行业有效，原因是我们把景气预期抽象且标准化后，发现不同行业的景气预期边际改善幅度不一样，选取预期改善幅度更强的行业，可以指引盈利和估值。对于个股，我们认为这个逻辑同样适用。
“景气预期基础池”印证“景气预期”框架在个股筛选上具备显著效果——我们以景气预期框架作为打分基础，以月度频率选取景气预期改善幅度靠前的200只股票作为景气预期基础池。从回测结果来看，所筛选的基础池夏普比率已超过了wind全A和偏股混合型基金指数，且相对wind全A的年度胜率达到了100%！
印证“景气预期”框架在个股维度上也有效后，我们进一步构建三大“景气预期”精选个股组合。自2016年至今，3大“景气预期”精选个股组合话收益率均接近甚至超过20%，实现相较偏股混合基金指数至少5倍以上的夏普比率。具体构建方法和策略表现如下文——
（二）如何实现在个股方面的进一步筛选？三大“景气预期”个股组合
1. 景气预期+PE+ROE个股组合
基于景气预期基础池，我们将PE和ROE这两种传统的选股指标纳入我们的框架，选择PE(TTM)历史分位数小于30%，且ROE(TTM)位于行业前30%、近两期ROE环比变化率>0%的股票，兼顾赔率和胜率。近7年的回测来看，该选股策略能够达到约19.2%的年化收益率，相比万德全A具有100%的胜率，策略效果佳。
2. 景气预期+北向资金个股组合
景气预期框架量化了市场中的分析师预期，我们进一步考虑市场中的另一重要参与者——北向资金。北向资金在历史上被投资者称为“聪明资金”，是外资看多或看空A股的风向标，对A股走向具有重要的实时指引作用。我们将北向资金净流入这一指标纳入选股框架，在基础池中选取当月北向资金净流入靠前的股票，最后选取前20支的股票。从回测来看，景气预期+北向资金个股组合年化超过基础池收益约12%，胜率较偏股型基金提升10%。
3. 景气预期+净利润断层个股组合
净利润断层是指公司发布超预期的业绩公告后股价跳空上涨，这一选股策略是基本面和技术面的有机结合。我们最早在2020年5月已经向市场介绍了净利润断层在A股当中的应用，在2021年7月的《净利润断层如何获得更高收益？》中则进一步深度介绍了8大净利润断层策略在如何在A股获得优异的超额收益。这里我们将这一动量策略纳入框架，以月度频率从景气预期基础池和净利润断层基础池中筛选出两种特征都较为优秀的股票。从回测来看，每月筛选出的个股数量约为15个，过去7年以来的年化收益率高达20.1%，胜率为100%。
四 风险提示
疫情反复，疫情发酵超预期，疫情对需求的冲击带来持续影响，导致国内内需复苏低于预期；
全球经济下行超预期，需求衰退过快，全球性需求回落导致出口相关业务营收不及预期；
全球通胀超预期，导致全球货币政策持续鹰派，全球流动性收紧导致新兴市场风险偏好遭受显著冲击。
本策略结论基于“景气预期”框架，不代表广发证券发展研究中信相关行业研究团队结论。本策略回溯结果仅基于历史数据，不能代表未来。
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本报告信息
对外发布日期：2023年10月22日
分析师：
韦冀星：SAC 执证号：S0260520080004
戴 康：SAC 执证号：S0260517120004，SFC CE No. BOA313
杨泽蓁：联系人
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