1、在“藍(lán)海啟航”系列研究之五：基于供應(yīng)鏈動(dòng)量溢出效應(yīng)的選股策略中，我們采用不同的方法全面分析了上市公司之間的供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)關(guān)系，研究結(jié)果表明：供應(yīng)鏈成員之間具有顯著的基本面?zhèn)鲗?dǎo)效應(yīng)以及股價(jià)溢出效應(yīng)，以此構(gòu)建的量化選股策略在各類股票池中均獲得了顯著的超額收益。作為供應(yīng)鏈投資研究系列的第二篇，本報(bào)告將研究焦點(diǎn)放在行業(yè)層面，重點(diǎn)研究行業(yè)間是否也存在價(jià)格聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，并以此構(gòu)建有效的行業(yè)輪動(dòng)與指數(shù)增強(qiáng)策略。一、供應(yīng)鏈指標(biāo)體系簡(jiǎn)介本報(bào)告將繼續(xù)采用來自秩鼎公司的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行分析與研究。秩鼎公司是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的一家另類數(shù)據(jù)服務(wù)提供商，其核心團(tuán)隊(duì)來自全球領(lǐng)先的金融信息服務(wù)商 Thomson Reuters，是中國(guó)保

2、險(xiǎn)資產(chǎn)管理業(yè)協(xié)會(huì)成員、聯(lián)合國(guó)責(zé)任投資原則 UN PRI 成員、Bloomberg 中國(guó)境內(nèi)的首家另類數(shù)據(jù)提供商、ICE 洲際交易所合作伙伴。秩鼎公司提供包括 ESG 指標(biāo)、ESG 風(fēng)險(xiǎn)事件、碳足跡、供應(yīng)鏈、產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化、環(huán)境排放、專利等覆蓋全市場(chǎng)的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，同時(shí)提供了資產(chǎn)評(píng)估、組合分析、因子開發(fā)等投研工具，對(duì) 7,000 多家上市公司、20,000 多家發(fā)債企業(yè)和 1,300,000 多家非公眾企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤和績(jī)效分析。截至目前，秩鼎公司已通過 ISO9001 質(zhì)量管理體系、 ISO27001 信息安全管理體系、ISO20000 信息技術(shù)服務(wù)管理體系認(rèn)證。數(shù)據(jù)來源當(dāng)前市面上供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)來源廣泛，

3、但大多指標(biāo)合成構(gòu)建的方式并不清晰，對(duì)于大多數(shù)投資者而言，透明度是評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)優(yōu)劣的核心標(biāo)準(zhǔn)之一。秩鼎采用人工智能以及自然語言處理等技術(shù)，以日度為頻率，從各類公開披露信息如公司公告（定期報(bào)告、臨時(shí)公告等）、第三方披露信息（審計(jì)報(bào)告、招中標(biāo)公告等）獲取公司供應(yīng)鏈信息，并根據(jù)公司的實(shí)時(shí)股權(quán)比例設(shè)計(jì)股權(quán)穿透算法，在極高透明度下構(gòu)建了公司供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)指標(biāo)體系。最后，為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量及可溯性，所有數(shù)據(jù)均經(jīng)過人工復(fù)核，并提供原始披露出處備查，具體流程如圖 1 所示。圖 1：秩鼎數(shù)據(jù)處理流程資料來源：、秩鼎指標(biāo)體系供應(yīng)鏈指標(biāo)體系分為全量數(shù)據(jù)和公司數(shù)據(jù)兩大類。全量數(shù)據(jù)基于產(chǎn)品、地域、事件類型等分類標(biāo)準(zhǔn)和重點(diǎn)行業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)

4、絡(luò)框架，提供了多維度的研究視角和應(yīng)用場(chǎng)景如基本面分析、事件驅(qū)動(dòng)分析和因子化分析等；公司數(shù)據(jù)方面，通過反向披露、股權(quán)穿透等方式，構(gòu)建了可視化的供應(yīng)鏈圖譜和因子化的供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度。截至目前，供應(yīng)鏈樣本已覆蓋 4,000+A 股，2,000+港股，100+美股，20,000+發(fā)債主體以及 1,300,000+非公眾企業(yè)，數(shù)據(jù)穿透至全 A 股、港股和各發(fā)債主體，豐富多樣的另類數(shù)據(jù)來源有助于更全面挖掘企業(yè)定量信息，為投資策略的構(gòu)建打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。具體如圖 2 所示。圖 2：供應(yīng)鏈指標(biāo)體系資料來源：、秩鼎基于供應(yīng)鏈全量數(shù)據(jù)，秩鼎利用反向披露機(jī)制追蹤到每筆交易記錄，在全市場(chǎng)發(fā)掘交易對(duì)手方披露的供應(yīng)鏈信息。進(jìn)一步

5、，通過股權(quán)穿透算法精確解析企業(yè)背后的股權(quán)結(jié)構(gòu)，將交易主體與交易對(duì)手方進(jìn)行匹配，并基于實(shí)際交易金額和公司年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建可視化的供應(yīng)鏈圖譜和因子化的供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度。以寧德時(shí)代（股票代碼：300750.SZ）作為示例，供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)圖譜對(duì)寧德時(shí)代的供應(yīng)商與客戶關(guān)系進(jìn)行了詳盡梳理，并記錄了公司主體及對(duì)手方公司之間的關(guān)鍵信息，具體如圖 3 所示。在下一章中，我們將利用公司供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)圖譜中記錄的供應(yīng)商數(shù)量、客戶數(shù)量、交易金額、關(guān)聯(lián)度等定量信息，基于中信一級(jí)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)將上市公司映射至對(duì)應(yīng)的行業(yè)，并構(gòu)建行業(yè)的供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度，嘗試將供應(yīng)鏈相關(guān)的量化分析從公司層面提升至行業(yè)層面。圖 3：寧德時(shí)代（300750.SZ）

6、供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)圖譜資料來源：、秩鼎二、行業(yè)供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度的計(jì)算與統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算方法在上一篇報(bào)告“藍(lán)海啟航”系列研究之五：基于供應(yīng)鏈動(dòng)量溢出效應(yīng)的選股策略中，我們介紹了個(gè)股供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度的構(gòu)建及應(yīng)用?；谏鲜鲅芯砍晒?，本文利用個(gè)股的供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)圖譜，從供應(yīng)關(guān)系數(shù)量和供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度兩個(gè)不同的角度構(gòu)建了基于中信一級(jí)行業(yè)的行業(yè)供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度，時(shí)間區(qū)間為 2017 年 12 月 31 日至 2022 年 5 月 31 日，數(shù)據(jù)頻率為季度。需要注意的是，由于供應(yīng)鏈存在雙向關(guān)系（供應(yīng)商、客戶），限于篇幅，我們?cè)诒竟?jié)中僅對(duì)供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度的計(jì)算進(jìn)行舉例。具體的合成方法如下：. 基于供應(yīng)關(guān)系數(shù)量合成我們對(duì)各行業(yè)之間的供應(yīng)商數(shù)量進(jìn)行

7、計(jì)數(shù)，以供應(yīng)商數(shù)量的多少來衡量該行業(yè)與其它行業(yè)供應(yīng)關(guān)系的緊密程度，如圖 4 所示。其中，公司 b 指向公司 a 的虛線表明公司 b 為公司 a 的供應(yīng)商。通過統(tǒng)計(jì)可以得到，從行業(yè) B 指向行 業(yè) A 的供應(yīng)關(guān)系線共有兩條，因此以行業(yè) A 為主體與對(duì)手方行業(yè) B 之間的供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度為 2；以此類推，行業(yè) A 內(nèi)部的供應(yīng)關(guān)聯(lián)度為 1，以行業(yè)C 為主體與對(duì)手方行業(yè) B 之間的供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度為 1。圖 4：行業(yè)間供應(yīng)關(guān)系示例（以供應(yīng)關(guān)系數(shù)量衡量）資料來源：. 基于供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度合成上述計(jì)算方法是一種最簡(jiǎn)單的情形。然而在實(shí)際交易中，一家公司涉及的交易合同總金額越大，該公司在行業(yè)中具有越高的地位，如蘋果產(chǎn)業(yè)鏈

8、由蘋果公司（APPL.O）作為中心主導(dǎo)，該公司對(duì)于行業(yè)間供應(yīng)關(guān)系的影響系數(shù)理應(yīng)更高。因此，我們采用另一種方式，以合同總金額 TCV（Total Contract Value）作為權(quán)重，為核心企業(yè)賦予更高的供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度，再進(jìn)一步計(jì)算行業(yè)間的關(guān)聯(lián)性，我們稱之為以供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度衡量的行業(yè)關(guān)聯(lián)度。以圖 5 為例，以行業(yè) A 為主體與對(duì)手方行業(yè) B 之間的供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度為 2*TCV_a；以此類推，行業(yè) A 內(nèi)部的供應(yīng)關(guān)聯(lián)度為1*TCV_a，以行業(yè) C 為主體與對(duì)手方行業(yè) B 之間的供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度為 1*TCV_c。圖 5：行業(yè)間供應(yīng)關(guān)系示例（以供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度衡量）資料來源：行業(yè)供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度的統(tǒng)計(jì)特征時(shí)間序列特

9、征從時(shí)間序列的角度看，近年來行業(yè)間供應(yīng)鏈關(guān)系正逐漸清晰。我們以中信一級(jí)行業(yè)分類中的房地產(chǎn)、建材和機(jī)械行業(yè)之間的供應(yīng)商關(guān)系的數(shù)據(jù)量變化作為示例，如圖 6 和圖 7 所示。從圖中我們可以發(fā)現(xiàn)：近幾年無論是以供應(yīng)關(guān)系數(shù)量還是以供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度衡量的行業(yè)關(guān)聯(lián)度，相關(guān)的數(shù)據(jù)量均出現(xiàn)明顯上升，供應(yīng)鏈關(guān)系隨著數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)越來越清晰，我們認(rèn)為主要的原因有以下兩項(xiàng)：一方面，近幾年上市公司數(shù)量的增長(zhǎng)速度較快，2018 年末 A 股共有 3600 余只標(biāo)的，而截止 2022 年 5 月 31 日，A 股總股票數(shù)量已突破 4700 只。股票標(biāo)的作為行業(yè)供應(yīng)鏈的底層數(shù)據(jù)支撐，股票基數(shù)的擴(kuò)大往往會(huì)使供應(yīng)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)出現(xiàn)成倍

10、的增長(zhǎng)。另一方面，由于近年來上市公司對(duì)于各類信息披露的積極性在不斷提高，同時(shí)披露對(duì)象的非匿名化趨勢(shì)比 較明顯，亦使得供應(yīng)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯的增長(zhǎng)。在較早的年份，上市公司往往不會(huì)在公司年報(bào)中披露重 要供應(yīng)商與客戶的真實(shí)名稱，通常以“供應(yīng)商 1”、“供應(yīng)商 2”等標(biāo)識(shí)替代，這些匿名數(shù)據(jù)通常沒辦法納入 數(shù)據(jù)庫中。而近兩年披露非匿名化的趨勢(shì)較為明顯，越來越多公司把供應(yīng)商和客戶的真實(shí)名稱寫進(jìn)年報(bào)中，極大地?cái)U(kuò)充了供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)的容量。除此以外，我們還應(yīng)看到，兩類行業(yè)關(guān)聯(lián)度之間也存在一定的差異。若以供應(yīng)關(guān)系數(shù)量衡量行業(yè)關(guān)聯(lián)度，截至 2022 年 5 月，房地產(chǎn)行業(yè)內(nèi)部的供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度顯著高于其與外部行業(yè)的供應(yīng)商關(guān)

11、聯(lián)度，數(shù)據(jù)偏離度較大；但若以供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行衡量，房地產(chǎn)行業(yè)內(nèi)部的供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度和其與外部行業(yè)的供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度較為均衡。圖 6：近年來相關(guān)數(shù)據(jù)量變化（以供應(yīng)關(guān)系數(shù)量衡量）圖 7：近年來相關(guān)數(shù)據(jù)量變化（以供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度衡量）資料來源：、秩鼎資料來源：、秩鼎截面特征從截面角度看，行業(yè)供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度呈現(xiàn)出覆蓋度較廣的特征。我們展示了部分行業(yè)的關(guān)聯(lián)度分布，如表 1 和表2 所示。從表中我們可以發(fā)現(xiàn)：（1）整體而言，各行業(yè)主體與其它大部分行業(yè)均存在供應(yīng)鏈關(guān)系，行業(yè)供應(yīng)鏈覆蓋 度較廣；（2）與上文的發(fā)現(xiàn)一致，按供應(yīng)關(guān)系數(shù)量計(jì)算的行業(yè)關(guān)聯(lián)度中，行業(yè)主體與自身的供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度普遍更高。如表所示，在按供應(yīng)關(guān)系數(shù)量計(jì)算的行

12、業(yè)關(guān)聯(lián)度中，基礎(chǔ)化工行業(yè)與自身的關(guān)聯(lián)度最強(qiáng)；而在按供應(yīng)強(qiáng)度計(jì)算的行業(yè)關(guān)聯(lián)度中，基礎(chǔ)化工行業(yè)與石油石化行業(yè)的關(guān)聯(lián)性顯著高于其它行業(yè)。表 1：供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度（以供應(yīng)關(guān)系數(shù)量衡量）行業(yè)供應(yīng)商石油石化 煤炭 有色金屬 電力及公用事業(yè) 鋼鐵 基礎(chǔ)化工 建筑 建材 輕工制造 機(jī)械石油石化811034649106046煤炭932133151883130有色金屬10310623628163130電力及公用事業(yè)72843130326268131111行業(yè)主體鋼鐵34991866121111144基礎(chǔ)化工1093160492044221132062建筑13715664341212667123建材1163126141

13、02106輕工制造81993314155311機(jī)械194402762543058273截止日期：2022/5/31；資料來源：、秩鼎表 2：供應(yīng)商關(guān)聯(lián)度（以供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度衡量）行業(yè)供應(yīng)商石油石化 煤炭 有色金屬 電力及公用事業(yè) 鋼鐵 基礎(chǔ)化工 建筑 建材 輕工制造 機(jī)械石油石化1184346508450184611543194558508409煤炭198550429896723112106518714有色金屬22238375438148964033092822471電力及公用事業(yè)1865505511181278510705153703203817行業(yè)主體鋼鐵1654124477181137171

14、4162785232253271基礎(chǔ)化工816197601488118176626068204484建筑54235991060445471402518095683028211519建材21252356372017175840205輕工制造146242512191088514機(jī)械113443402783719377143949截止日期：2022/5/31；資料來源：、秩鼎我們認(rèn)為，由于以供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算的行業(yè)關(guān)聯(lián)度在邏輯上更為合理，且各行業(yè)與其它行業(yè)的供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)關(guān)系是本文更加關(guān)注的重點(diǎn)。因此在下文中，我們選擇以供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算的行業(yè)關(guān)聯(lián)度為核心，對(duì)行業(yè)供應(yīng)鏈動(dòng)量因子進(jìn)行計(jì)算。供應(yīng)關(guān)系穩(wěn)定性在計(jì)算

15、得到行業(yè)間關(guān)聯(lián)度后，我們對(duì)行業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系的穩(wěn)定性進(jìn)行了觀察。同樣以房地產(chǎn)行業(yè)為例，我們選取了與房地產(chǎn)關(guān)聯(lián)度最高的五個(gè)行業(yè)，分別是建筑、建材、房地產(chǎn)、機(jī)械、電力及公用事業(yè)。其中，房地產(chǎn)行業(yè)與建筑行業(yè)的關(guān)聯(lián)度最強(qiáng)，關(guān)聯(lián)度中樞穩(wěn)定在 0.4 附近，顯著高于其它行業(yè)。整體而言，計(jì)算得到的行業(yè)供應(yīng)關(guān)系較為穩(wěn) 定，在樣本期內(nèi)并未出現(xiàn)劇烈的波動(dòng)。圖 8：前五大關(guān)聯(lián)行業(yè)（房地產(chǎn)行業(yè)）資料來源：、秩鼎三、行業(yè)供應(yīng)鏈動(dòng)量因子的構(gòu)建與測(cè)試?yán)碚摶A(chǔ)與因子構(gòu)建方法理論基礎(chǔ)供應(yīng)鏈相關(guān) Alpha 是一類重要的 Alpha 因子，其有效性已經(jīng)在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)研究中被廣泛證實(shí)。Shahru(2010) 以22 個(gè)國(guó)家的上市公司作為

16、樣本，構(gòu)建了客戶行業(yè)收益指數(shù)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)這一指標(biāo)對(duì)供應(yīng)商行業(yè)公司的收益率具有顯著的預(yù)測(cè)作用。目前學(xué)術(shù)界關(guān)于供應(yīng)鏈價(jià)格聯(lián)動(dòng)效應(yīng)來源的研究主要分為三個(gè)部分：通過物流傳導(dǎo)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)、通過成本/資金流傳導(dǎo)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)和通過信息流傳導(dǎo)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。與物流相關(guān)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)最典型的是 Lee et al.(1997)關(guān)于牛鞭效應(yīng)的研究以及 Chen 和Samroengraja(2000)等學(xué)者關(guān)于啤酒游戲的研究。牛鞭效應(yīng)也可以稱為“需求變異加速放大原理”，指的是市場(chǎng)需求在供應(yīng)鏈傳遞的過程中由于無法有效地實(shí)現(xiàn)信息共享，使得信息扭曲，最終導(dǎo)致了需求信息出現(xiàn)逐級(jí)放大的波動(dòng)，就像甩出去的趕牛鞭子，如圖 9 所示。啤酒游戲則

17、是牛鞭效應(yīng)的一個(gè)具體實(shí)驗(yàn)，指的是由一群人分別扮演門店、經(jīng)銷商、生產(chǎn)商三類角色，彼此根據(jù)下游客戶的需求來確定最優(yōu)的產(chǎn)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，從顧客需求到零售商、從批發(fā)商到制造商，需求變化和庫存量被逐級(jí)放大，而且呈現(xiàn)出明顯的滯后特征，最終導(dǎo)致供給量往不合理的方向變化。圖 9：牛鞭效應(yīng)示意圖資料來源：供應(yīng)鏈原材料成本的變化以及資金流的變動(dòng)也會(huì)導(dǎo)致供應(yīng)鏈價(jià)格聯(lián)動(dòng)效應(yīng)的產(chǎn)生。一方面，當(dāng)上游原材料成本發(fā)生變化時(shí)，由于短期價(jià)格黏性的普遍存在，行業(yè)間價(jià)格傳遞的過程往往伴隨著一定的時(shí)滯。另一方面，Kiyotaki 和Moore (1997)通過對(duì)供應(yīng)鏈成員的借貸關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)公司資金流不良狀況的存在同樣會(huì)對(duì)供應(yīng)鏈

18、上其它成員的資金流產(chǎn)生影響，具體如圖 10 所示。圖 10：成本/資金傳導(dǎo)路徑資料來源：最后，信息流相關(guān)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)是指行業(yè)和公司在傳遞某些信息時(shí)，也間接傳遞了一些沒有在信息中明確表示的信息，而這些信息會(huì)被投資人捕捉到，并反映在供應(yīng)鏈其他行業(yè)和公司上。Jacobs 和 Singhal (2020)研究了大眾汽車的排放丑聞對(duì)其供應(yīng)商和客戶的影響。結(jié)果表明，除了公司主體本身的股票暴跌以外，供應(yīng)商和客戶公司的股價(jià)也隨之大跌。圖 11：信息傳導(dǎo)路徑資料來源：可見，大量的研究結(jié)果均表明：無論在公司層面還是行業(yè)層面，外部沖擊除了對(duì)主體本身的價(jià)格產(chǎn)生連續(xù)且長(zhǎng)久影響，其動(dòng)量效應(yīng)還會(huì)延續(xù)至供應(yīng)鏈上下游行業(yè)和公司，

19、對(duì)供應(yīng)商與客戶的證券價(jià)格產(chǎn)生影響。在本系列的上一篇報(bào)告中，我們對(duì)股票層面的供應(yīng)鏈動(dòng)量效應(yīng)進(jìn)行了驗(yàn)證，本報(bào)告將研究焦點(diǎn)放在行業(yè)層面，重點(diǎn)研究行業(yè)供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度是否存在明顯的價(jià)格聯(lián)動(dòng)效益，嘗試將其應(yīng)用于行業(yè)的分析與選擇中，并以此構(gòu)建有效的行業(yè)輪動(dòng)策略。構(gòu)建方法構(gòu)建行業(yè)供應(yīng)鏈動(dòng)量因子所使用的核心數(shù)據(jù)為行業(yè)供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度以及中信一級(jí)行業(yè)指數(shù)收盤價(jià)，因子頻率為季度，時(shí)間區(qū)間為 2017 年 12 月 31 日至 2022 年 5 月 31 日。此外，由于供應(yīng)鏈存在雙向關(guān)系（供應(yīng)商、客戶），因此兩類因子需要分別進(jìn)行構(gòu)建，具體的因子構(gòu)建步驟如下：第一步：計(jì)算對(duì)手方（供應(yīng)商/客戶）行業(yè)歷史動(dòng)量在每季度末分別計(jì)算對(duì)

20、手方行業(yè)的歷史動(dòng)量因子。為保證結(jié)果的可靠性，我們采用三種不同的方式對(duì)動(dòng)量因子進(jìn)行構(gòu)建，分別為傳統(tǒng)動(dòng)量、Rank 動(dòng)量以及 Shift 動(dòng)量。傳統(tǒng)動(dòng)量：指過去 N 個(gè)交易日剔除最近 20 個(gè)交易日后，市場(chǎng)價(jià)格的漲跌幅；Rank 動(dòng)量：指過去N 個(gè)交易日剔除最近 20 個(gè)交易日后，日漲跌幅排名的均值；Shift 動(dòng)量：即“位移/路程動(dòng)量”，指過去 N 個(gè)交易日剔除最近 20 個(gè)交易日后，累計(jì)漲跌與每日漲跌絕對(duì)值之和的比值。第二步：合成行業(yè)主體的供應(yīng)商/客戶動(dòng)量因子進(jìn)一步，我們采用中信一級(jí)行業(yè)分類作為標(biāo)準(zhǔn)，以行業(yè)供應(yīng)關(guān)聯(lián)度為權(quán)重，按關(guān)聯(lián)度加權(quán)的方式將對(duì)手方動(dòng)量合成為行業(yè)主體的供應(yīng)商/客戶動(dòng)量因子。具

21、體的構(gòu)建方法如下式所示：_, = _, ,=1_, = _, ,=1其中， _, 為行業(yè)主體 第 期的供應(yīng)商動(dòng)量因子； _, 為行業(yè)主體 第 期的客戶動(dòng)量因子；_,為供應(yīng)商第期的動(dòng)量；_,為供應(yīng)商第期的動(dòng)量；,為主體與對(duì)手方在第期的行業(yè)關(guān)聯(lián)度。IC 測(cè)試為檢驗(yàn)供應(yīng)鏈動(dòng)量與行業(yè)未來一季度收益率之間的相關(guān)性，我們?cè)?30 個(gè)中信一級(jí)行業(yè)指數(shù)中對(duì)供應(yīng)商動(dòng)量、客戶動(dòng)量指標(biāo)進(jìn)行了 IC 測(cè)試。同時(shí)，我們分別對(duì)不同的窗口期長(zhǎng)度、不同類型行業(yè)關(guān)聯(lián)度、不同類型動(dòng)量指標(biāo)構(gòu)建的因子進(jìn)行了對(duì)比，以保證測(cè)試結(jié)果的可靠性。不同窗口期長(zhǎng)度的選擇我們選擇 60 個(gè)交易日至 120 個(gè)交易日的供應(yīng)鏈動(dòng)量因子進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果如表

22、 3 和表 4 所示。從 IC 測(cè)試的結(jié)果我們可以看到：（1）無論是供應(yīng)商動(dòng)量還是客戶動(dòng)量，其與行業(yè)指數(shù)下季度收益率之間的相關(guān)性均顯著為正；（2）以 70 至 100 個(gè)交易日作為窗口期的因子效果最優(yōu)，IC 測(cè)試的 t 統(tǒng)計(jì)量均能夠達(dá)到 3 以上，IC 勝率達(dá)到 70%以上，其余窗口期的因子表現(xiàn)同樣不俗，表明供應(yīng)鏈動(dòng)量因子在不同窗口期下均能獲得較穩(wěn)定的表現(xiàn)；（3）相比之下，以100 個(gè)交易日為窗口期構(gòu)建的供應(yīng)鏈動(dòng)量因子綜合表現(xiàn)較優(yōu)。供應(yīng)商動(dòng)量 MOM_s100 的 IC 均值為 0.206，t 統(tǒng)計(jì)量為 3.456，IC 勝率為 85.7%；客戶動(dòng)量 MOM_c100 的 IC 均值為 0.1

23、19，t 統(tǒng)計(jì)量為 1.959，IC 勝率為 71.4%。指標(biāo)平均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值IC_IRt統(tǒng)計(jì)量勝率MOM_s600.0750.237-0.3240.5340.3171.18564.3%MOM_s700.1690.211-0.1690.6010.8012.99878.6%MOM_s800.1730.196-0.0830.5760.8823.30285.7%供應(yīng)商動(dòng)量MOM_s900.1820.188-0.2060.5310.9693.62785.7%MOM_s1000.2060.223-0.1710.6550.9243.45685.7%MOM_s1100.1340.274-0.3110

24、.6400.4891.82971.4%MOM_s1200.1060.286-0.2830.6250.3711.38764.3%表 3：IC 測(cè)試統(tǒng)計(jì)量供應(yīng)商動(dòng)量樣本區(qū)間：2017/12/31-2021/06/30；資料來源：、Wind指標(biāo)平均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值IC_IRt統(tǒng)計(jì)量勝率MOM_c600.0750.193-0.2540.3930.3891.45557.1%MOM_c700.1090.204-0.1870.3890.5331.99571.4%MOM_c800.1080.208-0.1900.4730.5171.93471.4%客戶動(dòng)量MOM_c900.1170.202-0.1460.

25、3910.5772.16057.1%MOM_c1000.1160.221-0.2120.4320.5231.95971.4%MOM_c1100.0930.254-0.2990.4770.3671.37564.3%MOM_c1200.0940.259-0.2600.4450.3621.35464.3%表 4：IC 測(cè)試統(tǒng)計(jì)量客戶動(dòng)量樣本區(qū)間：2017/12/31-2021/06/30；資料來源：、Wind不同的行業(yè)關(guān)聯(lián)度合成方式根據(jù)上文的介紹，構(gòu)建供應(yīng)鏈動(dòng)量因子所使用的行業(yè)關(guān)聯(lián)度分為兩種，分別是基于供應(yīng)關(guān)系數(shù)量合成的行業(yè)關(guān)聯(lián)度以及基于供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度合成的行業(yè)關(guān)聯(lián)度。因此，我們以 100 個(gè)交易日的

26、窗口期為例，對(duì)使用不同類型行業(yè)關(guān)聯(lián)度構(gòu)建的供應(yīng)鏈動(dòng)量因子進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果如表 5 所示。從 IC 測(cè)試的結(jié)果我們可以看到：（1）使用兩類行業(yè)關(guān)聯(lián)度構(gòu)建的供應(yīng)鏈動(dòng)量因子均能獲得較優(yōu)秀的表現(xiàn)，IC 測(cè)試均在 5%的置信水平下顯著；（2）相比之下，以供應(yīng)關(guān)系強(qiáng)度合成的行業(yè)關(guān)聯(lián)度效果更優(yōu)。我們認(rèn)為：由于供應(yīng)鏈成員存在公司規(guī)模、行業(yè)地位、交易合同金額上的差異，僅以供應(yīng)關(guān)系數(shù)量衡量供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度的大小并非最準(zhǔn)確的方法。與之相比，以合同總金額加權(quán)的供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度更能體現(xiàn)供應(yīng)鏈雙方關(guān)系的強(qiáng)弱，并創(chuàng)造更多的增量信息。指標(biāo)平均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值IC_IRt 統(tǒng)計(jì)量勝率供應(yīng)商動(dòng)量客戶動(dòng)量MOM_s100(數(shù)量)0.16

27、60.269-0.2990.6520.6162.30571.4%MOM_s100(強(qiáng)度)0.2060.223-0.1710.6550.9243.45685.7%MOM_c100(數(shù)量)0.1250.268-0.3260.5360.4681.74978.6%MOM_c100(強(qiáng)度) 0.116 0.221-0.2120.4320.5231.95971.4%表 5：IC 測(cè)試統(tǒng)計(jì)量不同關(guān)聯(lián)度合成方式樣本區(qū)間：2017/12/31-2021/06/30；資料來源：、Wind不同動(dòng)量指標(biāo)的選擇進(jìn)一步，我們對(duì)上文所介紹的三類供應(yīng)鏈動(dòng)量因子進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，結(jié)果如表 6 所示。從 IC 測(cè)試的結(jié)果我們可以看到

28、：（1）無論是傳統(tǒng)動(dòng)量、Rank 動(dòng)量還是 Shift 動(dòng)量，供應(yīng)鏈動(dòng)量因子對(duì)行業(yè)下季度收益率均具有顯著的預(yù)測(cè)能力；（2）在供應(yīng)商動(dòng)量因子中，三類動(dòng)量因子的顯著性從高到低分別為傳統(tǒng)動(dòng)量Shift 動(dòng)量Rank 動(dòng)量；在客戶動(dòng)量因子中，三類動(dòng)量因子的顯著性從高到低分別為 Rank 動(dòng)量Shift 動(dòng)量傳統(tǒng)動(dòng)量。指標(biāo)平均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值IC_IRt 統(tǒng)計(jì)量勝率MOM_s1000.2060.223-0.1710.6550.9243.45685.7%供應(yīng)商動(dòng)量MOM_rank_s1000.1900.277-0.3440.7230.6852.56478.6% MOM_shift_s1000.1930

29、.242-0.3680.6280.7992.99192.9%MOM_c1000.1160.221-0.2120.4320.5231.95971.4%客戶動(dòng)量MOM_rank_c1000.1720.218-0.1760.4630.7892.95278.6%MOM_shift_c1000.1340.237-0.2910.4320.5652.11578.6%表 6：IC 測(cè)試統(tǒng)計(jì)量不同動(dòng)量指標(biāo)樣本區(qū)間：2017/12/31-2021/06/30；資料來源：、Wind與行業(yè)動(dòng)量因子對(duì)比在投資實(shí)踐中，行業(yè)動(dòng)量作為行業(yè)景氣度的代表，常常被用于行業(yè)的篩選，最為常見的是 20 日動(dòng)量與 250 日動(dòng)量，大量的

30、實(shí)踐證明其具有較好的行業(yè)景氣度篩選效果?；谇拔牡慕榻B我們可以得知，供應(yīng)鏈動(dòng)量因子是以對(duì)手方行業(yè)的動(dòng)量來預(yù)測(cè)行業(yè)主體的未來收益，可能有投資者會(huì)提出一個(gè)疑問：供應(yīng)商動(dòng)量與行業(yè)主體自身的動(dòng)量有何差異？我們將供應(yīng)鏈動(dòng)量因子與行業(yè)主體動(dòng)量因子進(jìn)行對(duì)比后發(fā)現(xiàn)：從 IC 均值及其顯著性看，在 100 個(gè)交易日的中等長(zhǎng)度窗口下，供應(yīng)商動(dòng)量因子和客戶動(dòng)量因子對(duì)行業(yè)未來收益率的預(yù)測(cè)能力要優(yōu)于行業(yè)主體自身的動(dòng)量因子，如表7 所示。其邏輯亦較好理解：（1）行業(yè)內(nèi)部的信息傳導(dǎo)速度較快，價(jià)格變化的滯后期相對(duì)較短，而行業(yè)間的價(jià)格滯后期相對(duì)更長(zhǎng)；（2）供應(yīng)商動(dòng)量因子中既納入了行業(yè)主體內(nèi)部的供應(yīng)鏈信息，同時(shí)也包含了行業(yè)主體與

31、外部行業(yè)之間的供應(yīng)鏈信息。因此與主體動(dòng)量因子相比，供應(yīng)鏈動(dòng)量因子中包含的信息更加全面，具有一定的信息增量。指標(biāo)平均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值IC_IRt 統(tǒng)計(jì)量勝率供應(yīng)商動(dòng)量MOM_1000.2060.223-0.1710.6550.9243.45685.7%客戶動(dòng)量MOM_1000.1160.221-0.2120.4320.5231.95971.4%行業(yè)主體動(dòng)量MOM_1000.1160.303-0.4180.6600.3841.43578.6%表 7：IC 測(cè)試統(tǒng)計(jì)量供應(yīng)鏈動(dòng)量因子 VS 行業(yè)主體動(dòng)量因子樣本區(qū)間：2017/12/31-2021/06/30；資料來源：、Wind分位數(shù)測(cè)試從 IC

32、 測(cè)試的結(jié)果我們得知，供應(yīng)商動(dòng)量因子和客戶動(dòng)量因子與行業(yè)未來一季度收益率之間具有顯著的相關(guān)性。為了測(cè)試指標(biāo)實(shí)際選擇行業(yè)的能力，我們分別根據(jù)過去 100 個(gè)交易日的供應(yīng)商動(dòng)量因子和客戶動(dòng)量因子將 30 個(gè)一級(jí)行業(yè)指數(shù)從小到大進(jìn)行排序，均勻分為 5 組，并對(duì)每一組以等權(quán)的方式進(jìn)行回測(cè)。調(diào)倉日期為每季度結(jié)束后的首個(gè)交易日，回測(cè)區(qū)間為 2018 年 1 月至 2021 年 6 月。表 8 和圖 12 分別為供應(yīng)商動(dòng)量因子在一級(jí)行業(yè)里進(jìn)行分位數(shù)測(cè)試的評(píng)價(jià)指標(biāo)和凈值曲線。其中，Top 組合是供應(yīng)商動(dòng)量最高的行業(yè)組合，Bottom 組合為供應(yīng)商動(dòng)量最低的行業(yè)組合?？梢园l(fā)現(xiàn)：（1）Top 組合整體表現(xiàn)最好，年

33、化收益率和夏普比率分別為 13.19%和 0.416，Bottom 組合的表現(xiàn)較差，年化收益率和夏普比率分別為-5.50%和- 0.40；（2）從 Top 組合到 Bottom 組合，年化收益率、年化超額收益率和夏普比率呈現(xiàn)良好的線性遞減趨勢(shì)，表明供應(yīng)商動(dòng)量越高的行業(yè)，回測(cè)表現(xiàn)越好，符合供應(yīng)商動(dòng)量因子的邏輯；（3）從凈值曲線來看，表現(xiàn)最好的 Top 組合一直在最上方波動(dòng)，表現(xiàn)最差的 Bottom 組合一直在最下方波動(dòng)，各組合的凈值曲線在整個(gè)樣本內(nèi)符合線性關(guān)系；總收益率年化收益年化超額年化波動(dòng)夏普比率最大回撤平均換手率Bottom-17.46%-5.50%-10.41%21.26%-0.4038

34、.39%62.54%Group2-17.26%-5.43%-10.34%21.14%-0.39937.02%77.45%Group32.12%0.62%-4.29%21.45%-0.11138.01%78.94%Group434.09%9.03%4.12%22.56%0.26731.33%65.24%Top52.22%13.19%8.28%24.51%0.41633.80%62.25%表 8：分位數(shù)測(cè)試評(píng)價(jià)指標(biāo)（供應(yīng)商動(dòng)量）樣本區(qū)間：2017/12/31-2021/06/30；資料來源：、Wind圖 12：分位數(shù)測(cè)試凈值曲線（供應(yīng)商動(dòng)量）因子類別為傳統(tǒng)動(dòng)量；樣本區(qū)間：2017/12/31-20

35、21/06/30；資料來源：、Wind表 9 和圖 13 分別為客戶動(dòng)量因子在一級(jí)行業(yè)里進(jìn)行分位數(shù)測(cè)試的評(píng)價(jià)指標(biāo)和凈值曲線。其中，Top 組合是客戶 動(dòng)量最高的行業(yè)組合，Bottom 組合為客戶動(dòng)量最低的行業(yè)組合?？梢园l(fā)現(xiàn)：（1）Top 組合整體表現(xiàn)最好，年化收益率和夏普比率分別為 8.37%和 0.226，Bottom 組合的表現(xiàn)最差，年化收益率和夏普比率分別為-7.23%和-0.481；（2）從 Top 組合到 Bottom 組合，年化收益率、年化超額收益率和夏普比率整體的區(qū)分度較好，表明客戶動(dòng)量越高的行業(yè)，回測(cè)表現(xiàn)越好，符合客戶動(dòng)量因子的邏輯；（3）從凈值曲線來看，表現(xiàn)最好的 Top 組

36、合一直在最上方波動(dòng)，各組合 的凈值曲線在整個(gè)樣本內(nèi)符合線性關(guān)系；總收益率年化收益年化超額年化波動(dòng)夏普比率最大回撤平均換手率Bottom-22.47%-7.23%-12.13%21.28%-0.48137.97%65.00%Group2-12.32%-3.80%-8.71%21.64%-0.31441.82%78.96%Group321.19%5.83%0.92%21.37%0.13235.77%74.02%Group430.67%8.21%3.30%22.61%0.2330.10%73.73%Top31.36%8.37%3.47%23.79%0.22631.56%60.93%表 9：分位數(shù)測(cè)試

37、評(píng)價(jià)指標(biāo)（客戶動(dòng)量）樣本區(qū)間：2017/12/31-2021/06/30；資料來源：、Wind圖 13：分位數(shù)測(cè)試凈值曲線（客戶動(dòng)量）因子類別為 Rank 動(dòng)量；樣本區(qū)間：2017/12/31-2021/06/30；資料來源：、Wind四、供應(yīng)鏈動(dòng)量行業(yè)輪動(dòng)策略的構(gòu)建與回測(cè)行業(yè)輪動(dòng)策略構(gòu)建基于前文對(duì)供應(yīng)商動(dòng)量因子和客戶動(dòng)量因子進(jìn)行的測(cè)試，我們對(duì)兩類因子篩選行業(yè)的能力有了初步的了解，為高供應(yīng)鏈動(dòng)量組合超額收益的來源找到了堅(jiān)實(shí)的底層邏輯支撐。在本節(jié)中，我們將在中信一級(jí)行業(yè)里應(yīng)用供應(yīng)商動(dòng)量因子和客戶動(dòng)量因子設(shè)計(jì)具體的行業(yè)輪動(dòng)策略。需要注意的是，由于因子的構(gòu)建過程涉及參數(shù)的選擇，例如動(dòng)量因子窗口長(zhǎng)度、

38、動(dòng)量因子的類型等等。因此，我們將樣本按時(shí)間序列分割為樣本內(nèi)與樣本外，根據(jù)樣本內(nèi)區(qū)間確定最優(yōu)參數(shù)，并綜合考察樣本內(nèi)外策略的綜合表現(xiàn)。策略的主要構(gòu)建步驟如下：根據(jù)樣本內(nèi)的區(qū)間設(shè)置選擇最優(yōu)參數(shù)，以行業(yè)供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)度為權(quán)重加權(quán)合成供應(yīng)商/客戶動(dòng)量因子。其中，樣本內(nèi)區(qū)間為 2018 年 1 月 4 日至 2021 年 6 月 30 日；分別根據(jù)供應(yīng)商動(dòng)量因子和客戶動(dòng)量因子從高到低進(jìn)行排序，選擇因子值最高的前 5 和前 10 個(gè)行業(yè)，以等權(quán)方式形成組合；調(diào)倉日為每季度末下一個(gè)交易日，成交價(jià)為當(dāng)天行業(yè)指數(shù)收盤點(diǎn)數(shù)，單邊交易費(fèi)用為 0.3%；比較基準(zhǔn)為中信一級(jí)行業(yè)的等權(quán)組合；回測(cè)時(shí)間區(qū)間：2018 年 1 月

39、4 日至 2022 年 5 月 31 日。策略回測(cè)結(jié)果表 10、圖 14 分別是在中信一級(jí)行業(yè)內(nèi)，以供應(yīng)商動(dòng)量為核心構(gòu)建的行業(yè)輪動(dòng)策略回測(cè)指標(biāo)及凈值曲線。從中可知：(1)供應(yīng)商動(dòng)量前五行業(yè)和前十行業(yè)形成的策略表現(xiàn)均顯著優(yōu)于基準(zhǔn)指數(shù)，其中，前五行業(yè)形成的組合表現(xiàn)最突出，年化收益率和 Sharpe 比率比率分別為 13.93%和 0.438，前十行業(yè)形成的組合表現(xiàn)稍遜，年化收益率與 Sharpe 比率分別為 9.46%和 0.279；(2) 從凈值走勢(shì)來看，供應(yīng)商動(dòng)量前五行業(yè)組合一直位于最上方，兩個(gè)多頭組合與基準(zhǔn)指數(shù)具有較明顯的區(qū)分度，多空組合凈值曲線呈穩(wěn)定上升的趨勢(shì)；（3）無論在樣本內(nèi)還是樣本外

40、區(qū)間中，供應(yīng)商動(dòng)量多頭組合仍然能夠相對(duì)等權(quán)基準(zhǔn)以及行業(yè)傳統(tǒng)動(dòng)量獲得顯著的超額收益，多空組合上升趨勢(shì)明顯。總收益率年化收益年化超額年化波動(dòng)夏普比率最大回撤平均換手率全樣本供應(yīng)商動(dòng)量(前五行業(yè))74.69%13.93%12.81%24.94%0.43830.99%68.78%供應(yīng)商動(dòng)量(前十行業(yè))47.20%9.46%8.34%23.18%0.27932.88%51.17%行業(yè)動(dòng)量32.29%6.76%5.64%24.76%0.15236.71%69.94%行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)4.86%1.12%-20.90%-0.0933.84%-多空組合(前五行業(yè))68.90%13.04%-11.01%0.91210

41、.86%-供應(yīng)商動(dòng)量(前五行業(yè))71.62%17.26%13.19%24.92%0.57230.99%65.29%供應(yīng)商動(dòng)量(前十行業(yè))48.28%12.32%8.25%23.22%0.40132.88%51.90%樣本內(nèi)行業(yè)動(dòng)量29.20%7.85%3.78%24.51%0.19836.71%69.76%行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)14.51%4.07%-21.13%0.05133.84%-多空組合(前五行業(yè))51.63%13.06%-10.35%0.97210.86%-表 10：供應(yīng)商動(dòng)量行業(yè)輪動(dòng)策略回測(cè)指標(biāo)樣本外供應(yīng)商動(dòng)量(前五行業(yè))3.97%4.50%13.03%24.88%0.0624.82%86.

42、88%供應(yīng)商動(dòng)量(前十行業(yè))0.92%1.04%9.57%22.98%-0.08525.60%51.22%行業(yè)動(dòng)量3.83%4.36%12.89%25.72%0.05327.52%74.09%行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)-7.58%-8.53%-19.96%-0.57825.44%-多空組合(前五行業(yè))12.72%14.51%-13.21%0.87110.70%-樣本內(nèi)區(qū)間：20180104-20210630；樣本外區(qū)間：20210701-20220531；資料來源：、Wind圖 14：供應(yīng)商動(dòng)量行業(yè)輪動(dòng)策略回測(cè)凈值曲線樣本內(nèi)區(qū)間：20180104-20210630；樣本外區(qū)間：20210701-202205

43、31；資料來源：、Wind表 11、圖 14 分別是在中信一級(jí)行業(yè)內(nèi)，以客戶動(dòng)量為核心構(gòu)建的行業(yè)輪動(dòng)策略回測(cè)指標(biāo)及凈值曲線。從中可知：(1)前五行業(yè)和前十行業(yè)形成的策略表現(xiàn)均顯著優(yōu)于基準(zhǔn)指數(shù)，其中，前五行業(yè)形成的組合表現(xiàn)最突出，年化收益率和 Sharpe 比率比率分別為 7.43%和 0.187，前十行業(yè)形成的組合表現(xiàn)稍遜，年化收益率與 Sharpe 比率分別為5.98%和 0.132；(2) 從凈值走勢(shì)來看，客戶動(dòng)量前五行業(yè)組合一直位于最上方，兩個(gè)多頭組合與基準(zhǔn)指數(shù)具有較明顯的區(qū)分度，多空組合凈值曲線呈穩(wěn)定上升的趨勢(shì)；（3）客戶動(dòng)量前五行業(yè)在樣本外區(qū)間的表現(xiàn)略差于供應(yīng)商動(dòng)量及行業(yè)動(dòng)量?？偸找?/p>

44、率年化收益年化超額年化波動(dòng)夏普比率最大回撤平均換手率全樣本客戶動(dòng)量(前五行業(yè))35.85%7.43%6.31%23.63%0.18729.70%64.33%客戶動(dòng)量(前十行業(yè))28.22%5.98%4.86%22.65%0.13228.33%48.30%行業(yè)動(dòng)量32.29%6.76%5.64%24.76%0.15236.71%69.94%行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)4.86%1.12%-20.90%-0.0933.84%-多空組合(前五行業(yè))30.20%6.37%-9.93%0.33915.40%-客戶動(dòng)量(前五行業(yè))52.93%13.34%9.27%24.06%0.4329.70%62.26%客戶動(dòng)量(前十

45、行業(yè))32.05%8.54%4.47%22.91%0.24228.33%48.83%樣本內(nèi)行業(yè)動(dòng)量29.20%7.85%3.78%24.51%0.19836.71%69.76%行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)14.51%4.07%-21.13%0.05133.84%-多空組合(前五行業(yè))34.60%9.15%-9.35%0.6589.46%-表 11：客戶動(dòng)量行業(yè)輪動(dòng)策略回測(cè)指標(biāo)樣本外客戶動(dòng)量(前五行業(yè))-9.52%-10.70%-2.17%21.74%-0.6319.29%68.19%客戶動(dòng)量(前十行業(yè))-1.28%-1.45%7.08%21.54%-0.20723.16%45.13%行業(yè)動(dòng)量3.97%4.50

46、%13.03%25.66%0.05827.52%74.09%行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)-7.58%-8.53%-19.96%-0.57825.44%-多空組合(前五行業(yè))-2.39%-2.70%-11.87%-0.4811.84%-樣本內(nèi)區(qū)間：20180104-20210630；樣本外區(qū)間：20210701-20220531；資料來源：、Wind圖 15：客戶動(dòng)量行業(yè)輪動(dòng)策略回測(cè)凈值曲線樣本內(nèi)區(qū)間：20180104-20210630；樣本外區(qū)間：20210701-20220531；資料來源：、Wind4.3 參數(shù)敏感性檢驗(yàn)我們對(duì)計(jì)算兩類因子所使用的時(shí)間窗口進(jìn)行微調(diào)，以檢驗(yàn)策略組合對(duì)參數(shù)的敏感性。結(jié)果如圖 1

47、6 和圖 17 所示，當(dāng)對(duì)時(shí)間窗口進(jìn)行微調(diào)時(shí)，供應(yīng)商動(dòng)量策略的年化收益中樞整體穩(wěn)定在 14%左右，客戶動(dòng)量策略的年化收益中樞整 體穩(wěn)定在 8%左右。整體而言，策略對(duì)動(dòng)量時(shí)間窗口參數(shù)的敏感性不高，供應(yīng)商動(dòng)量策略具有收益更高、穩(wěn)定性更強(qiáng)的特性。圖 16：不同窗口期下策略表現(xiàn)（供應(yīng)商動(dòng)量）圖 17：不同窗口期下策略表現(xiàn)（客戶動(dòng)量）資料來源：、秩鼎資料來源：、秩鼎五、行業(yè)供應(yīng)鏈動(dòng)量因子在指數(shù)增強(qiáng)策略中的應(yīng)用指數(shù)增強(qiáng)策略構(gòu)建構(gòu)建指數(shù)增強(qiáng)策略時(shí)，除了從自下而上角度篩選優(yōu)質(zhì)個(gè)股以獲得高于基準(zhǔn)指數(shù)的超額收益以外，還可以從自上而下的角度，通過對(duì)行業(yè)的篩選與輪動(dòng)獲得高于基準(zhǔn)指數(shù)的超額收益。在本節(jié)中，我們將行業(yè)供應(yīng)

48、鏈動(dòng)量因子應(yīng)用于構(gòu)建指數(shù)增強(qiáng)組合，通過高配優(yōu)勢(shì)行業(yè)、低配或規(guī)避弱勢(shì)行業(yè)，進(jìn)一步提升基準(zhǔn)指數(shù)的業(yè)績(jī)表現(xiàn)，具體構(gòu)建步驟如下：計(jì)算行業(yè)間權(quán)重。計(jì)算各行業(yè)供應(yīng)商動(dòng)量因子的標(biāo)準(zhǔn)化分?jǐn)?shù)，作為基準(zhǔn)指數(shù)的行業(yè)間權(quán)重；計(jì)算行業(yè)內(nèi)個(gè)股權(quán)重。計(jì)算調(diào)倉日個(gè)股流通市值占所屬行業(yè)所有成分股總市值的比例，作為行業(yè)內(nèi)的個(gè)股權(quán)重；權(quán)重調(diào)整。指數(shù)權(quán)重每季度進(jìn)行一次調(diào)整，調(diào)整實(shí)施時(shí)間為每季度末下一交易日；成交價(jià)為調(diào)倉日當(dāng)天的股票后復(fù)權(quán)收盤價(jià)，單邊交易費(fèi)用為 0.3%，比較基準(zhǔn)分別為滬深 300 指數(shù)（000300.SH）和中證 500 指數(shù)（000905.SH）；回測(cè)時(shí)間區(qū)間：2018 年 1 月 4 日至 2022 年 5 月

49、31 日。策略回測(cè)結(jié)果以滬深 300 指數(shù)歷史成分股為初始股票池表 12 和圖 15 分別是在滬深 300 指數(shù)歷史成分股內(nèi)，以行業(yè)供應(yīng)商動(dòng)量為核心構(gòu)建的指數(shù)增強(qiáng)策略回測(cè)指標(biāo)及凈值曲線。從中可知：（1）以行業(yè)供應(yīng)商動(dòng)量因子自上而下進(jìn)行指數(shù)增強(qiáng)的策略表現(xiàn)突出，年化收益率和 Sharpe比率分別為 8.02%和 0.236，策略表現(xiàn)顯著優(yōu)于滬深 300 指數(shù)；（2）多空組合的表現(xiàn)較好，年化收益率和 Sharpe比率分別為 7.80%和 0.662；（3）從多頭策略的凈值走勢(shì)來看，策略組合的凈值曲線始終位于基準(zhǔn)指數(shù)上方，與基準(zhǔn)指數(shù)具有較明顯的區(qū)分度，多空組合的凈值曲線呈穩(wěn)定上升的趨勢(shì)，業(yè)績(jī)表現(xiàn)穩(wěn)健。

50、總收益率年化收益年化超額年化波動(dòng)夏普比率最大回撤平均換手率指數(shù)增強(qiáng)策略39.09%8.02%8.00%21.31%0.23630.38%28.68%滬深 3000.10%0.02%-20.95%-0.14234.84%-多空組合37.86%7.80%-7.25%0.6628.38%-表 12：基于行業(yè)供應(yīng)鏈動(dòng)量的滬深 300 指數(shù)增強(qiáng)策略回測(cè)指標(biāo)樣本區(qū)間：2017/12/31-2022/05/31；資料來源：、Wind圖 18：基于行業(yè)供應(yīng)鏈動(dòng)量的滬深 300 指數(shù)增強(qiáng)策略回測(cè)凈值曲線樣本區(qū)間：2017/12/31-2022/05/31；資料來源：、Wind以中證 500 指數(shù)歷史成分股為初始

51、股票池表 7 和圖 16 分別是在中證 500 指數(shù)歷史成分股內(nèi)，以行業(yè)供應(yīng)商動(dòng)量為核心構(gòu)建的指數(shù)增強(qiáng)策略回測(cè)指標(biāo)及 凈值曲線。從中可知：（1）以行業(yè)供應(yīng)商動(dòng)量因子自上而下進(jìn)行指數(shù)增強(qiáng)的策略表現(xiàn)突出，策略組合的年化收益率和 Sharpe 比率分別為 4.18%和 0.052，策略表現(xiàn)優(yōu)于中證 500 指數(shù)；（2）多空策略表現(xiàn)較好，年化收益率和 Sharpe 比率分別為 5.31%和 0.548；（3）從多頭策略的凈值走勢(shì)來看，策略組合的凈值曲線始終位于基準(zhǔn)指數(shù)上方，與基準(zhǔn)指數(shù)具有較明顯的區(qū)分度，多空組合的凈值曲線呈穩(wěn)定上升的趨勢(shì)，業(yè)績(jī)表現(xiàn)穩(wěn)健?？偸找媛誓昊找婺昊~年化波動(dòng)夏普比率最大回撤平

52、均換手率指數(shù)增強(qiáng)策略19.14%4.18%5.33%22.93%0.05236.92%30.43%中證 500-4.83%-1.15%-22.90%-0.18137.66%-多空組合24.76%5.31%-4.21%0.5484.93%-表 13：基于行業(yè)供應(yīng)鏈動(dòng)量的中證 500 指數(shù)增強(qiáng)策略回測(cè)指標(biāo)樣本區(qū)間：2017/12/31-2022/05/31；資料來源：、Wind圖 19：基于行業(yè)供應(yīng)鏈動(dòng)量的中證 500 指數(shù)增強(qiáng)策略回測(cè)凈值曲線樣本區(qū)間：2017/12/31-2022/05/31；資料來源：、Wind六、相關(guān)行業(yè)梳理根據(jù)最新的行業(yè)供應(yīng)鏈動(dòng)量數(shù)據(jù)，我們分別對(duì)供應(yīng)商動(dòng)量與客戶動(dòng)量排名最高的部分行業(yè)進(jìn)行了梳理，如表 14所示。我們接下來將持續(xù)跟蹤相關(guān)組合表現(xiàn)，并定期發(fā)布統(tǒng)計(jì)結(jié)果，歡迎各位投資者持續(xù)關(guān)注我們后續(xù)的報(bào)告！序號(hào)供應(yīng)鏈動(dòng)量客戶動(dòng)量行業(yè)指數(shù)代碼行業(yè)名稱行業(yè)指數(shù)代碼行業(yè)名稱1CI005023.WI房地產(chǎn)(中信)CI005002.WI煤炭(中信)2CI005029.WI綜合(中