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本报告导读：
本报告研究学术和投资中常用的价格动量因子在行业轮动上的效果。通过因子测试筛选出传统动量、基于市值的龙头股动量、行业残差动量和夏普率动量用于合成行业复合因子。回测发现，2010 年以来动量因子行业轮动策略年化收益13.51%，相对基准年化超额8.62%。策略2023 年8 月最新持仓为：传媒、通信、综合金融、非银行金融、计算机；截至8 月4 日，2023 年以来收益为11.01%，超额收益为4.70%。
摘要：
行业动量因子 介绍。对学术研究和实际投资中常用的动量因子进行梳理，主要有四类动量因子：传统动量因子、分解增强因子、路径类因子和风险调整类因子。其中，后三类属于对传统动量因子的改进和增强。
单因子行业轮动测试。本报告对四类各种动量因子选取不同参数值进行计算和详细测试。通过计算因子IC 与分组回测，挑选出4 个投资逻辑较强、历史回测效果好的的备选因子用于合成复合因子：回望期240 天剔除期20 天的传统动量因子、基于市值计算的龙头股因子（λ=60，回望期120 天）、行业残差动量因子和回望期为180 天的夏普率因子。
复合因子分组测试效果比较。回测发现，使用基于市值的龙头股动量因子和残差动量因子等权构建复合因子效果最好：2010 年2 月至2023 年7 月，多头组年化收益为13.93%，相对基准（中信行业等权）的年化超额收益为8.60%，超额最大回撤10.71%；输家组合相对基准的年化超额收益-5.63%；复合因子年化多空收益为14.22%；IC 值8.70%。
复合因子行业轮动策略历史回测较为优秀。2010 年1 月至2023 年8月4 日，利用两因子组成的复合因子构建策略组合（选前5 行业）年化收益为13.51%，相对于基准的年化收益4.89%，年化超额收益8.62%，超额收益最大回撤13.43%，信息比率0.94。换手率方面，年度双边换手率平均值为434%。复合因子行业轮动策略2023 年8月持仓为：传媒、通信、综合金融、非银行金融、计算机。截止8月4 日，2023 年以来策略收益为11.01%，超额收益为4.70%。
风险提示：量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险。
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