行业轮动的体系大致可分为四大类：1)自上而下的宏观分析：根据宏观周期场景下利好的板块或行业，以及当前的宏观环境的变化信息，来配置相应的板块或行业；2)中观层面的行业轮动分析方法：作为行业轮动体系中承上启下的一环，中观层面的行业轮动模型主要从行业基本面层面/景气度层面出发，以构建行业轮动模型；3)自下而上的微观切割分析体系：通过分析行业内个股的特征差异(包括基本面层面、量价层面等)，挖掘行业机会以进行行业配置；4)基于量价的轮动体系搭建：利用行业价格走势进行轮动策略的搭建。这种方法弱化行业基本面的信息，通过对高频量价进行挖掘以构建行业轮动模型。

　　本文则另辟蹊径，尝试结合基本面、技术面、资金流等多个维度来构造月度调仓的行业轮动模型。具体来看，我们首先构造了基于行业残差动量、行业盈余惊喜、行业北向券商资金流的单因子行业轮动模型。结果显示，以上三个因子均展现出了相对较优的行业轮动能力。

　　由于不同维度的因子可能含有不同的信息，我们构造了基于以上三个因子的等权打分模型(月度调仓，每月等权持有五个中信一级行业)。从2014 年1 月到2022 年2 月，该综合打分行业轮动模型的年化收益为24.40%，收益风险比为0.97，相对全行业等权基准的年化超额收益率高达13.33%，月度胜率达66%。

　　风险提示：结论基于历史数据，在市场环境转变时模型存在失效的风险。

（文章来源：兴业证券）