1、请阅读最后评级说明和重要声明 1 / 22 研究报告 因子轮动系列 2018-2-23 经济周期经济周期视角下的视角下的强者恒强强者恒强效应效应 金融工程专题报告 报告要点 报告主要解决四个问题 为什么会产生动量效应，其本质是什么？ 什么属性，什么行业的股票拥有更强的动量效应？ 为什么 A 股市场存在明显的“个股反转，行业动量”现象？ 动量效应与经济周期是否存在内在联系？ 动量效应的根源是盈利的强动量性，而必要条件是估值的低波动性 在 A 股市场，盈利变化具有很强的持续性，而估值变化则具有弱反转性。因此，只有当盈利变化波动大于估值变化波动时，市场才会呈现出动量效应。收益分解理论很好地解释了动量
2、和反转因子的内在驱动机制以及预判了因子轮动。 大盘股易动量，小盘股易反转 大盘股因为盈利动量更强且估值变化波动率较低，比较适合动量因子，而小盘股因为估值反转特征更强且估值变化波动率较高，更适合反转因子。 动量因子在中游制造和下游消费两大板块内表现更好 盈利持续性是行业内动量因子表现的核心影响因素，而中游制造和下游消费的盈利持续性强于周期上游和大金融板块，因此动量因子表现更好。 A 股市场的行业动量策略有效性来自于行业盈利的高持续性 当行业盈利变化波动大于行业估值变化波动时，即当行业盈利主导行业涨跌的时候，行业动量策略的表现往往较好。 动量因子在经济复苏阶段表现较好，在经济衰退阶段表现较弱 在经
3、济复苏阶段，盈利动量变强，盈利波动变大，估值呈现动量效应，估值波动易被利率上行压制，市场容易呈现出强者恒强现象，动量因子表现会更好。 全球动量因子表现的同步性源于全球经济周期的同步性 美国动量因子表现滞后于经济周期，而中国动量因子表现则明显领先于经济周期。从历史表现来看，动量因子的三个底部：2009 年初，2012 年初以及 2015年底，平均领先名义 GDP 增速的底部 1-2 个季度。 分析师分析师 覃川桃覃川桃 （8621）61118766 执业证书编号：S0490513030001 联系人联系人 林志朋林志朋 （8621）61118706 风险提示： 因子表现以及适用性条件均为历史经验
4、所得，不保证未来同样适用。 请阅读最后评级说明和重要声明 2 / 22 金融工程丨专题报告 目录 动量效应：从表象说起 . 4 2017：动量策略 . 4 波动率是核心影响因素 . 5 报告解决的问题 . 5 从收益分解的视角 . 6 盈利的动量效应 . 7 估值的反转效应 . 7 散步的人与乱跑的狗 . 8 2017 年强动量效应的来源 . 9 去伪存真：动量何处寻？ . 10 为什么动量因子青睐大盘股？ . 10 动量因子在什么行业表现更好? . 12 A 股行业动量之谜 . 14 行业动量策略 . 14 盈利动量+估值动量 . 15 当前时点如何看待行业动量策略？ . 16 从经济周期视
5、角看待动量效应 . 18 动量效应与经济周期的关系 . 18 动量崩溃现象与经济领先性 . 19 总结 . 21 参考文献 . 21 请阅读最后评级说明和重要声明 3 / 22 金融工程丨专题报告 图表目录 图 1：横截面动量策略 . 4 图 2：时间序列动量策略 . 4 图 3：动量因子、反转因子与市场波动率之间的关系. 5 图 4：价格运动规律的内在驱动机制 . 6 图 5：上市公司盈利增速具有显著动量效应 . 7 图 6：上市公司的估值变化具有月度反转效应 . 7 图 7：盈利变化的波动高于估值变化的波动 . 8 图 8：估值变化的波动高于盈利变化的波动 . 8 图 9：盈利变化波动率曲
6、线与估值变化波动率曲线 . 9 图 10：2016 年 10 月至今盈利动量主导股票涨跌 . 9 图 11：2016 年 10 月至今估值变化呈现出动量效应 . 9 图 12：动量因子在沪深 300 和中证 500 中的表现 . 10 图 13：反转因子在沪深 300 和中证 500 中的表现 . 10 图 14：不同指数成分里的盈利动量与估值反转特性 . 11 图 15：不同行业内动量因子的表现. 12 图 16：EPS 持续性与动量因子表现的关系 . 12 图 17：PE 持续性与动量因子表现的关系 . 12 图 18：EPS 波动率与动量因子表现的关系 . 13 图 19：PE 波动率与
7、动量因子表现的关系 . 13 图 20：不同行业内的盈利动量强度. 13 图 21：行业动量策略历史表现 . 14 图 22：行业指数具有极强的盈利动量效应 . 15 图 23：行业指数具有微弱的估值动量效应 . 16 图 24：盈利变化波动率呈现中枢式下降 . 16 图 25：盈利变化波动率主导时行业动量策略表现较好. 17 图 26：行业的盈利持续性近一年来高于历史平均水平. 17 图 27：经济变量的历史走势 . 18 图 28：全球动量因子表现 . 19 图 29：美国经济周期与动量因子表现 . 20 图 30：中国经济周期与动量因子表现 . 20 表 1：不同指数中的EPS 与PE
8、的相关数据 . 11 表 2：动量因子在不同的宏观变量走势情况下的收益区别 . 18 表 3：2016-2017 年动量因子表现良好的原因分析 . 19 请阅读最后评级说明和重要声明 4 / 22 金融工程丨专题报告 动量效应：从表象说起 在美国以及很多的欧洲国家中，动量因子和价值因子是普遍有效的两个因子。许多国外知名的对冲基金公司（Vanguard，PIMCO 和 AQR 等）甚至把动量因子和价值因子扩展到跨资产配置中。在中国的 A 股市场中，价值因子依然是非常有效的因子，然而奇怪的是，国际普遍有效的动量策略在 A 股市场的表现较差，动量策略的表现远不如反转策略。下面我们将简单介绍 A 股市
9、场动量策略的表现和特点。 2017：动量策略 2017 年，反转因子（过去 23 个交易日涨跌幅）表现较差，而动量因子（过去 252 个交易日扣除最近 23 个交易日的涨跌幅）表现较好。在专题报告基于 HSAR 算法的阻力位和横盘突破时点识别中我们提出一个基于阻力位突破的时间序列动量策略，该策略在 2017 年相比基准超额收益达 10%。综合来看，2017 年无论是横截面动量策略还是年无论是横截面动量策略还是时间序列动量策略均表现较好。时间序列动量策略均表现较好。 图 1：横截面动量策略 0.970.970.990.991.011.011.031.031.051.052017-012017-0
10、12017-032017-032017-052017-052017-072017-072017-092017-092017-112017-112018-012018-01动量动量- -纯因子组合纯因子组合反转反转- -纯因子组合纯因子组合 资料来源：Wind, 长江证券研究所 图 2：时间序列动量策略 0.950.951.001.001.051.051.101.101.151.151.201.202017-012017-012017-032017-032017-052017-052017-072017-072017-092017-092017-112017-112018-012018-01上证
11、指数走势上证指数走势阻力位突破策略阻力位突破策略 资料来源：Wind, 长江证券研究所 请阅读最后评级说明和重要声明 5 / 22 金融工程丨专题报告 波动率是核心影响因素 在专题报告因子轮动系列（二） ：宏观周期与因子投资时钟 ，我们提出市场波动率的市场波动率的高低是影响反转因子和动量因子表现的核心高低是影响反转因子和动量因子表现的核心因素因素。市场波动率较高的时候，反转因子表现较好，而市场波动率较低的时候，动量因子表现更好。2017 年的市场波动率降到了历史的低点，动量因子和反转因子的表现也确实符合我们因子择时的预期。不过波动率只是一个市场的最终结果， 上篇报告我们依然没有很好地解释为什么
12、市场波动率对动量因子和反转因子的影响如此显著。 图 3：动量因子、反转因子与市场波动率之间的关系 0 0101020203030404050506060707080800.90.91.11.11.31.31.51.51.71.71.91.92.12.12005200520062006200720072008200820092009201020102011201120122012201320132014201420152015201620162017201720182018动量因子动量因子反转因子反转因子市场波动率市场波动率( (右轴右轴)(%)(%) 资料来源：Wind, 长江证券研究所 报告
13、解决的问题 从上述数据我们可以看到，2017 年以来动量因子似乎有所复苏，但是动量效应从何而来、因何而动以及是否能够持续，这些问题似乎依然没有明确的答案，因此本文希望解决以下四个问题： 1） 为什么会产生动量效应，其本质是什么？ 2） 什么属性，什么行业的股票拥有更强的动量效应？ 3） 为什么 A 股市场存在明显的“个股反转，行业动量”现象？ 4） 动量效应与经济周期是否存在内在联系？ 请阅读最后评级说明和重要声明 6 / 22 金融工程丨专题报告 从收益分解的视角 过去我们考察动量或者反转效应往往只从股价本身的涨跌出发， 然而价格运动往往包含了基本面的变化以及市场情绪的变化， 因此在这里我们
14、尝试使用一个简单的收益分解方法来解构价格运动（为了表述简洁，斜体的 P 代表 Ln(P)） ： P = EPS PE P = EPS + (PE) 股价由两部分构成，一部分来自于基本面的盈利，另一部分来自于市场的估值。因此股价的变化自然可以延伸为以下公式： = + 上述公式告诉我们，股价的变化股价的变化一部分一部分来自于来自于 EPS 的变化的变化，一部分一部分来自于来自于 PE 的变化的变化，而从时间序列的角度来看： = + +1= +1+ +1 Pt 为股价过去的变化，Pt+1 为股价未来的变化，这两者的关系决定了股价到底呈现动量现象还是反转现象， 而这两者的关系取决于EPS 的特点以及P
15、E 的特点。 因此我们可以根据根据EPSEPS 和和PEPE 的特性的特性将股价的内在驱动机制划分为将股价的内在驱动机制划分为四种四种情况情况，进而进而通过通过研究研究EPSEPS 和和PEPE 的动量反转特性来判断股价未来的运动特点。的动量反转特性来判断股价未来的运动特点。 图 4：价格运动规律的内在驱动机制 资料来源：长江证券研究所 请阅读最后评级说明和重要声明 7 / 22 金融工程丨专题报告 盈利的动量效应 我们以归属母公司净利润归属母公司净利润 TTM（Profit）作为盈利的代理变量，则对于报告期 T，我们计算相邻两期截面盈利增速环比的秩相关系数（Spearman） ： = cor
16、(1,+1) 从图 5 可见，A 股市场的上市公司的股市场的上市公司的净利润净利润 TTM 环比增速具有显著的动量效应环比增速具有显著的动量效应。2005年至今，相邻两期的盈利环比增速的秩相关系数平均值高达 27%。 图 5：上市公司盈利增速具有显著动量效应 27%27%0%0%10%10%20%20%30%30%40%40%50%50%2004123120041231200612312006123120081231200812312010123120101231201212312012123120141231201412312016123120161231 资料来源：Wind, 长江证券研究
17、所 估值的反转效应 我们采用 PE-TTM（总市值（总市值/归属母公司净利润归属母公司净利润 TTM）作为股票估值的代理变量，在每个月的月初，我们计算相邻两个月截面估值变化的秩相关系数（Spearman） 。从图 6 来看，A 股市场股市场上市公司的估值变化有较显著的月度反转效应上市公司的估值变化有较显著的月度反转效应，即如果上一个月估值有所提升，下一个月估值大概率会回调。 图 6：上市公司的估值变化具有月度反转效应 - -7%7%-60%-60%-40%-40%-20%-20%0%0%20%20%40%40%200620062007200720082008200920092010201020
18、112011201220122013201320142014201520152016201620172017 资料来源：Wind, 长江证券研究所 请阅读最后评级说明和重要声明 8 / 22 金融工程丨专题报告 散步的人与乱跑的狗 “一个人带着他的狗在街上散步，狗总是一会儿跑到主人的前面，一会儿又折返回来,和主人并排行走，一会儿跟在主人的后面，有时又会跑到主人的前面。最后，主人和狗都到达了同一个目的地。 主人慢悠悠地走了一公里， 狗却跑了四公里。 这个人就是经济，而狗就是股市。 ” 著名投资大师，安德烈 科斯托兰尼 上述的研究已经表明，盈利变化具有显著动量效应，而估值变化具有显著的反转效应，因
19、此我们认为盈利变化就是散步的人，其运动具有明显的持续性，而估值盈利变化就是散步的人，其运动具有明显的持续性，而估值变化就是乱跑变化就是乱跑的狗的狗，其运动特点是明显的，其运动特点是明显的反转反转特性特性。 如果盈利变化的波动高于估值变化的波动， 则高抛低吸的行为反而会容易错失股票的上涨行情，买入持有是最佳的策略（见图 7） 。如果估值变化的波动高于盈利变化的波动，则频繁的高抛低吸反而更容易获取超额收益，买入持有策略的风险较大（见图 8） 。 图 7：盈利变化的波动高于估值变化的波动 图 8：估值变化的波动高于盈利变化的波动 实际价格实际价格EPSEPSPEPE 实际价格实际价格EPSEPSPE
20、PE 资料来源：长江证券研究所 资料来源：长江证券研究所 我们根据历史数据计算每个截面的盈利变化波动率以及估值变化波动率，其中 盈利变化年化波动率 = 季度盈利变化的截面标准差sqrt(4) 估值变化年化波动率 = 月度估值变化的截面标准差sqrt(12) 数据如图 9 所示， 我们可以看到 A 股市场的盈利变化长期来看虽有波动， 但是短期极其稳定， 而 A 股市场的估值变化短期波动剧烈， 历史上曾出现两个峰值， 一次源自于 2007年的牛市，另一次来自于 2015 年的牛市，估值变化的波动率曲线与指数波动率曲线高度吻合。从历史上看，盈利变化波动率有三段时间显著高于估值变化波动率： 1）200
21、5-01 至 2006-03； 2）2009-03 至 2013-03； 3）2016-09 至今； 这三段时间恰恰是动量因子历史上表现最强的三这三段时间恰恰是动量因子历史上表现最强的三个区间， 收益分解理论很好地解释了动个区间， 收益分解理论很好地解释了动量因子和反转因子的内在驱动机制以及预判了因子的轮动量因子和反转因子的内在驱动机制以及预判了因子的轮动。 请阅读最后评级说明和重要声明 9 / 22 金融工程丨专题报告 图 9：盈利变化波动率曲线与估值变化波动率曲线 151520202525303035354040454550505555200520052006200620072007200
22、82008200920092010201020112011201220122013201320142014201520152016201620172017盈利变化截面波动率（盈利变化截面波动率（% %）估值变化截面波动率（估值变化截面波动率（% %） 资料来源：Wind, 长江证券研究所 2017 年强动量效应的来源 2017 年横截面动量策略（动量因子）和时间序列动量策略（阻力位突破策略）均有较好的表现，其原因我们认为有二： 1） 自 2016 年 10 月以来，由于经济复苏，监管趋严以及利率上行等原因，A 股市场股市场盈利变化的波动率明显高于估值变化的波动率盈利变化的波动率明显高于估值变化
23、的波动率， 市场涨跌由个股盈利以及成长能力主导，市场更容易表现为强者恒强； 2） 自 2016 年 10 月以来，估值变化一改历史的反转特征，反而呈现出估值变化一改历史的反转特征，反而呈现出弱弱动量效应动量效应，即前期估值提升的股票未来估值将继续提升， 具体表现为以消费股为代表的白马股估值持续提升， 以创业板为代表的成长股估值持续下滑。 专题报告 基于因子 spread的因子估值体系与因子轮动策略中提到的因子 Spread 指标可以较好地解释这种估值变化的动量特性。 一句话总结一句话总结，动量效应的根源是盈利的强动量性，而必要条件则是估值的低波动动量效应的根源是盈利的强动量性，而必要条件则是估
24、值的低波动性。性。 图 10：2016 年 10 月至今盈利动量主导股票涨跌 图 11：2016 年 10 月至今估值变化呈现出动量效应 15152020252530303535404045455050555520052005200620062007200720082008200920092010201020112011201220122013201320142014201520152016201620172017盈利变化截面波动率（盈利变化截面波动率（% %）估值变化截面波动率（估值变化截面波动率（% %） - -7%7%-60%-60%-40%-40%-20%-20%0%0%20%20%4
25、0%40%200620062007200720082008200920092010201020112011201220122013201320142014201520152016201620172017 资料来源：Wind, 长江证券研究所 资料来源：Wind, 长江证券研究所 请阅读最后评级说明和重要声明 10 / 22 金融工程丨专题报告 去伪存真：动量何处寻？ 通过上述的研究， 我们已经证明了 A 股市场动量效应的根源是盈利的强动量性， 而必要条件则是估值的低波动性。但是如果想在实际投资中利用动量效应来盈利，我们还需要对 A 股市场动量效应进行更深入的研究， 核心在于什么股票更容易出现动
26、量效应， 什么什么股票更容易出现动量效应， 什么股票更容易出现强者恒强的现象，什么股票会成为长牛股？股票更容易出现强者恒强的现象，什么股票会成为长牛股？ 为什么动量因子青睐大盘股？ 我们分别在沪深 300 和中证 500 成分股内测试动量因子和反转因子的历史表现，其中动量因子定义为过去 252 个交易日扣除最近 23 个交易日的涨跌幅，反转因子定义为过去 23 个交易日的涨跌幅。 从净值曲线来看，动量因子在沪深动量因子在沪深 300300 成分股内表现较好成分股内表现较好，而反转因子，而反转因子则则在中证在中证 500500成分股内表现较好成分股内表现较好。 图 12：动量因子在沪深 300
27、和中证 500 中的表现 0.50.50.70.70.90.91.11.11.31.31.51.51.71.71.91.92007200720082008200920092010201020112011201220122013201320142014201520152016201620172017沪深沪深300300- -动量因子多空表现动量因子多空表现中证中证500500- -动量因子多空表现动量因子多空表现 资料来源：Wind, 长江证券研究所 图 13：反转因子在沪深 300 和中证 500 中的表现 0 01 12 23 34 45 56 67 72007200720082008200
28、920092010201020112011201220122013201320142014201520152016201620172017沪深沪深300300- -反转因子多空表现反转因子多空表现中证中证500500- -反转因子多空表现反转因子多空表现 资料来源：Wind, 长江证券研究所 请阅读最后评级说明和重要声明 11 / 22 金融工程丨专题报告 我们同样是从收益分解的角度来思考为什么动量因子和反转因子在沪深300和中证500中表现有巨大的差别。 表 1 分别展示了在不同的指数成分股中EPS 与PE 的自相关系数与波动率，我们基本上可以得出三个结论： 1） 股票市值越大，则EPS 自
29、相关系数越大（即盈利动量越强） ，同时PE 波动率会越小（即估值变化波动越小） 。大盘股的盈利增速具有很好的持续性且估值波动小，因此业绩主导了大盘股的涨跌，股票容易表现为强者恒强； 2） 股票市值越小，则PE 自相关系数越小（即估值反转特征越明显） ，同时PE 波动率会越大（即估值变化的波动越大） 。由于小盘股兼具估值反转特性强且估值波动大的特点，反转因子在小盘股中表现会更好； 3） 综合上述两点，大盘股因为盈利动量大盘股因为盈利动量更强且更强且估值变化估值变化波动率较低，比较适合动量因波动率较低，比较适合动量因子，而小盘股子，而小盘股因为因为估值反转特征更强且估值反转特征更强且估值变化估值变
30、化波动率较高，比较适合反转因子。波动率较高，比较适合反转因子。 表 1：不同指数中的EPS 与PE 的相关数据 EPSEPS自自相关系数相关系数 PEPE自自相关系数相关系数 EPSEPS波动率波动率 PEPE波动率波动率 中证100 36.84% -1.86% 19.13% 26.16% 沪深300 34.56% -5.22% 22.85% 30.75% 中证800 30.11% -5.01% 24.98% 32.49% 中证500 25.56% -6.27% 26.27% 31.03% 中证1000 24.37% -8.45% 27.61% 35.98% 中证1000以外 22.46% -
31、8.97% 31.97% 37.23% 资料来源：Wind, 长江证券研究所 图 14：不同指数成分里的盈利动量与估值反转特性 中证中证100100沪深沪深300300中证中证800800中证中证500500中证中证10001000中证中证10001000以外以外-10%-10%-8%-8%-6%-6%-4%-4%-2%-2%0%0%15%15%20%20%25%25%30%30%35%35%40%40%估值反转强度估值反转强度盈利动量强度盈利动量强度 资料来源：Wind, 长江证券研究所 请阅读最后评级说明和重要声明 12 / 22 金融工程丨专题报告 动量因子在什么行业表现更好? 我们在不
32、同的中信行业中测试动量因子（过去 252 个交易日扣除最近 23 个交易日的涨跌幅）的表现，以动量因子与个股下期收益的标准化相关系数（ICIR）作为评价标准。 从图 15 的结果来看， 历史上历史上动量因子表现最好的动量因子表现最好的 8 个行业分别为食品饮料，石油石化，个行业分别为食品饮料，石油石化，建材，医药，基础化工，家电建材，医药，基础化工，家电，机械，电子元器件，机械，电子元器件。 而且根据我们的统计， 历史上夏普比率最高的 100 只股票里面， 有 21 只属于医药行业，7 只属于电子元器件行业，6 只属于家电行业，6 只属于机械行业，4 只属于食品饮料行业，这个结果跟我们的动量因
33、子的表现是基本吻合的。 图 15：不同行业内动量因子的表现 -0.20-0.20-0.15-0.15-0.10-0.10-0.05-0.050.000.000.050.050.100.100.150.150.200.20食品饮料食品饮料石油石化石油石化建材建材医药医药基础化工基础化工家电家电机械机械电子元器件电子元器件计算机计算机纺织服装纺织服装建筑建筑交通运输交通运输商贸零售商贸零售电力设备电力设备汽车汽车有色金属有色金属通信通信轻工制造轻工制造钢铁钢铁餐饮旅游餐饮旅游传媒传媒大金融大金融电力及公用事业电力及公用事业煤炭煤炭农林牧渔农林牧渔 资料来源：Wind, 长江证券研究所 我们依然是从
34、收益分解的角度来分析动量因子在不同行业中的表现， 图 16 至图 19 分别为EPS 的持续性，PE 的持续性，EPS 的波动率以及PE 的波动率四个变量与不同行业中动量因子表现的关系。从结果来看，PE 的持续性，EPS 的波动率以及PE 的波动率对动量因子表现并无显著影响，EPS 的持续性（盈利动量的持续性（盈利动量强度强度）的强）的强弱是行业内动量因子表现的核心影响因素弱是行业内动量因子表现的核心影响因素。 图 16：EPS 持续性与动量因子表现的关系 图 17：PE 持续性与动量因子表现的关系 y = 0.55 x + 5.81 y = 0.55 x + 5.81 R = 0.31 R
35、= 0.31 0.000.005.005.0010.0010.0015.0015.0020.0020.0025.0025.0030.0030.000.00.05.05.010.010.015.015.020.020.025.025.030.030.0动量因子表现排名动量因子表现排名EPSEPS持续性排名持续性排名 y = y = - -0.10 x + 14.33 0.10 x + 14.33 R = 0.01 R = 0.01 0.000.005.005.0010.0010.0015.0015.0020.0020.0025.0025.0030.0030.000.00.05.05.010.01
36、0.015.015.020.020.025.025.030.030.0动量因子表现排名动量因子表现排名PEPE持续性排名持续性排名 资料来源：Wind, 长江证券研究所 资料来源：Wind, 长江证券研究所 请阅读最后评级说明和重要声明 13 / 22 金融工程丨专题报告 图 18：EPS 波动率与动量因子表现的关系 图 19：PE 波动率与动量因子表现的关系 y = y = - -0.14 x + 14.77 0.14 x + 14.77 R = 0.02 R = 0.02 0.000.005.005.0010.0010.0015.0015.0020.0020.0025.0025.0030.
37、0030.000.00.05.05.010.010.015.015.020.020.025.025.030.030.0动量因子表现排名动量因子表现排名EPSEPS波动排名波动排名 y = 0.07 x + 12.10 y = 0.07 x + 12.10 R = 0.00 R = 0.00 0.000.005.005.0010.0010.0015.0015.0020.0020.0025.0025.0030.0030.000.00.05.05.010.010.015.015.020.020.025.025.030.030.0动量因子表现排名动量因子表现排名PEPE波动排名波动排名 资料来源：Wi
38、nd, 长江证券研究所 资料来源：Wind, 长江证券研究所 我们以行业内盈利自相关系数的均值除以盈利自相关系数的标准差作为行业盈利动量的评价标准，则从 2005 年至今，盈利动量最强的盈利动量最强的 10 个行业分别为机械，医药，电子个行业分别为机械，医药，电子元器件，轻工制造，电力设备，基础化工，有色金属，汽车，食品饮料和家电。元器件，轻工制造，电力设备，基础化工，有色金属，汽车，食品饮料和家电。这些行业基本上属于中游制造和下游消费两个大类，相比于周期上游以及大金融而言，具有更强的盈利动量效应。 图 20：不同行业内的盈利动量强度 0.000.000.500.501.001.001.501
39、.502.002.002.502.503.003.00机械机械医药医药电子元器件电子元器件轻工制造轻工制造电力设备电力设备基础化工基础化工有色金属有色金属汽车汽车食品饮料食品饮料家电家电建材建材纺织服装纺织服装交通运输交通运输商贸零售商贸零售电力及公用事业电力及公用事业计算机计算机传媒传媒建筑建筑石油石化石油石化钢铁钢铁农林牧渔农林牧渔通信通信煤炭煤炭大金融大金融餐饮旅游餐饮旅游 资料来源：Wind, 长江证券研究所 请阅读最后评级说明和重要声明 14 / 22 金融工程丨专题报告 A 股行业动量之谜 上述我们已经详细阐述了 A 股市场的动量因子以及反转因子的产生原因以及影响因素，我们知道 A
40、 股市场长期来看确实存在显著的短期反转效应， 反转因子也是过去很多年里面量化策略的主要 Alpha 来源之一。 然而在 A 股市场一直有一个奇怪的现象个股层面呈现显著的短期反转效应个股层面呈现显著的短期反转效应， 而行业而行业层面呈现显著的短期动量效应层面呈现显著的短期动量效应。因此下文我们将深入分析产生行业动量的原因，跟上文一样，我们依然采用收益分解的框架来探索行业动量策略。 行业动量策略 我们以中信一级行业指数作为研究标的，总共有 29 个一级行业。每个月的月底以过去一个月涨幅最高的 5 个行业作为多头组合， 以过去一个月涨幅最低的 5 个行业作为空头组合，所有中信一级行业的等权组合作为比
41、较基准。 从图 21 来看，虽然有策略失效的时间段，但是行业动量策略在虽然有策略失效的时间段，但是行业动量策略在 A 股市场长期来看较为股市场长期来看较为有效。有效。从 2005 年至今，多头组合年化收益为 24.1%，空头组合年化收益为 10.9%，多空组合年化收益为 11.3%，多头组合相对等权组合年化超额收益达 8.3%。 图 21：行业动量策略历史表现 1 11.51.52 22.52.53 30 05 51010151520202525303020052005200620062007200720082008200920092010201020112011201220122013201
42、32014201420152015201620162017201720182018行业动量多头组合行业动量多头组合行业动量空头组合行业动量空头组合行业动量多头累计超额（右轴）行业动量多头累计超额（右轴） 资料来源：Wind, 长江证券研究所 请阅读最后评级说明和重要声明 15 / 22 金融工程丨专题报告 盈利动量+估值动量 我们以行业指数的归属母公司净利润 TTM（Profit）作为盈利的代理变量，则对于报告期 T，我们计算相邻两期截面行业盈利增速环比的秩相关系数（Spearman） ： = cor(1,+1) 从图 22 可见， A 股市场的行业盈利股市场的行业盈利环比环比增速具有极强的动
43、量效应增速具有极强的动量效应，即上一季度盈利增速高的行业下一个季度大概率会继续维持，从 2005 年起，相邻两个报告期的行业盈利增速的相关系数达 41%。 行业的盈利增速持续性显著高于个股的盈利增速持续性，其原因可能有二： 1） 个股的盈利持续性取决于个股的商业模式，经营效率以及同行业竞争等因素，而这些因素往往变化非常迅速，因此个股的盈利动量效应较弱； 2） 对于行业而言，行业的盈利更多取决于经济周期，货币周期以及国家政策等因素，这些因素的变化往往相对缓慢而且持续，因为行业的盈利动量效应更强； 图 22：行业指数具有极强的盈利动量效应 41%41%-40%-40%-20%-20%0%0%20%
44、20%40%40%60%60%80%80%100%100%20052005200620062007200720082008200920092010201020112011201220122013201320142014201520152016201620172017 资料来源：Wind, 长江证券研究所 我们采用行业指数 PE-TTM（行业总市值/行业归属母公司净利润 TTM）作为行业指数估值的代理变量，在每个月的月初，我们计算行业相邻两个月截面估值变化的秩相关系数（Spearman） 。从图 23 来看，与个股的估值反转现象不同，行业估值变化总体来看与个股的估值反转现象不同，行业估值变化总体
45、来看呈现弱动量效应呈现弱动量效应，即上一个月估值提升的行业在接下来一个月也会继续提升估值，相邻两个月的行业估值变化相关系数为 1.89%。 从行为金融学来看，个股如果盈利发生大幅好转，资金往往蜂拥而至，反应过度从而导致估值过高，因此从个股层面，估值反转现象更为显著。而当一个行业盈利开始好转的时候，因为行业指数市值庞大，市场很可能反应不足而使得行业估值提升不足，因此行业未来估值继续提升，产生估值动量效应。 请阅读最后评级说明和重要声明 16 / 22 金融工程丨专题报告 图 23：行业指数具有微弱的估值动量效应 -60%-60%-40%-40%-20%-20%0%0%20%20%40%40%60
46、%60%20052005200620062007200720082008200920092010201020112011201220122013201320142014201520152016201620172017 资料来源：Wind, 长江证券研究所 当前时点如何看待行业动量策略？ 我们从行业动量策略的历史表现可以看到，行业动量策略的表现可以分为五个阶段： 1）2005-2009 年是行业动量策略表现最好的时间段，年化超额收益达 15.7%； 2）2010-2012 年，盈利变化波动率持续下行，行业动量策略遭遇最大回撤； 3）2013-2014 年，行业动量策略复苏，年化超额收益达 13.
47、6%； 4）2015-2016 年，行业动量策略震荡下行； 5）2017 年，行业动量策略复苏，年化超额收益达 10.2%； 从图 24 我们可以看到， 行业动量策略的整体表现与全市场行业盈利波动有密切的关系。行业动量策略的整体表现与全市场行业盈利波动有密切的关系。自从市场的行业盈利变化波动率中枢从 2005-2010 年的 32%降低到 2011-2017 年的20%后，行业动量策略的表现显著降低了一个水平，策略失效概率大幅提高。 图 24：盈利变化波动率呈现中枢式下降 0 01010202030304040505060601.01.01.51.52.02.02.52.53.03.02005
48、2005200620062007200720082008200920092010201020112011201220122013201320142014201520152016201620172017行业动量策略超额收益（左轴）行业动量策略超额收益（左轴）盈利变化波动率盈利变化波动率(%)(%) 资料来源：Wind, 长江证券研究所 请阅读最后评级说明和重要声明 17 / 22 金融工程丨专题报告 在在“盈利变化强动量和估值变化弱动量”的行业特性下，决定当前行业动量策略表现好“盈利变化强动量和估值变化弱动量”的行业特性下，决定当前行业动量策略表现好坏的核心因素依然是盈利变化波动率以及估值变化波
49、动率的高低坏的核心因素依然是盈利变化波动率以及估值变化波动率的高低。从图 25 来看，当行业盈利变化波动率大于行业估值变化波动率的时候（即行业盈利主导行业指数涨跌） ，行业动量策略表现优异，从数据来看，大致上分布在三段时间： 1）2005-01 至 2009-03，盈利波动明显高于估值波动，行业动量极强； 2）2012-09 至 2014-12，盈利波动略高于估值波动，行业动量策略复苏； 3）2016-09 至今，盈利波动持续上行且高于估值波动，行业动量策略表现优异。 图 25：盈利变化波动率主导时行业动量策略表现较好 0 01010202030304040505060601.01.01.51.52.02.02.52.53.03.020052005200620062007200720082008200920092010201020112011201220122013201320142014201520152016201620172017行业动量策略超额收益（左轴）行业动量策略超额收益（左轴）盈利变化波动率盈利变化波动率(%)(%)估值变化波动率估值变化波动率(%)(%) 资料来源：Wind, 长江证券研究所 我们认为在未来一段不短的时间内，行业动量依然有不错的表现我们认为在未来一段不短的时间内，行业动量依然有不错的表现，主要原因有二： 1） 当前时点，盈利变化波动仍然显著高于估
