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投資策略-“景氣+”四維比較框架：行業配置如何避免“景氣失靈”？針對傳統行業比較所忽視基本面外因素造成“景氣失靈”問題，我們從 DDM 模型出發，結合景氣、流動性、估值和資金籌碼四個維度建立新的行業比較框 架。1)景氣維度是基石，客觀財務數據+主觀預期變化是衡量景氣度的核心抓 手；2)流動性維度，利率和匯率波動，對于內外資定價權不同的行業影響不一； 3）估值維度，控制估值水平能夠有效提升行業組合的勝率和賠率；4）資金籌 碼維度，擁擠度“預警”，趨勢“加油”。

整體來看，四維行業比較框架能夠有效彌補“景氣缺陷”，在準確性、收益率 以及回撤等方面均有不錯的表現：

1）收益率角度，一級行業組合自 16 年以來的年化收益約 13%，相對全 A、 滬深 300 以及股票型基金的超額收益分別為 12%、9%、11%。相對于此前僅 用景氣維度的組合收益率提升了 6 個百分點。

2）一級行業由于分類較為粗略，指標效用有所欠佳。我們對行業分類進行下 沉，二級行業組合表現顯著優于一級行業組合，同期年化收益 15%，相對全 A 的超額收益約 14%、相對滬深 300 超額約 12%、相對股票型基金超額約 13%。對比此前僅用景氣維度的二級行業組合收益率均提升了 9 個百分點。

3）行業下沉對于勝率也有明顯改善。16 年至今，二級行業組合始終能跑贏全 A，相對于滬深 300 和股票型基金也在大部分時間有超額收益，相對全 A 的 12 月滾動勝率始終在 60-80%。

4）市場出現大幅調整時，行業組合在保證收益率的情況下，也能有效控制回 撤。例如 22 年至今，二級行業組合僅 4 個月跑輸全 A，相對全 A、滬深 300 和股票型基金超額收益分別 15%、16%、20%。組合最大回撤為 14%，顯著 小于全 A 的 24%、滬深 300 的 27%、股票型基金的 23%。

5）市場風格輪動加速時，行業組合能夠敏銳的捕捉到切換。例如在 22 年 5-6 月納入了白酒等消費；6-7 月囊括了同期市場領漲的風電光伏、乘用車；11 月 新增了酒店餐飲及休閑，與同期消費復蘇趨勢較為一致；12 月包括領漲市場 的醫院；23 年 1 月推薦了工業信息化等數字經濟行業。此外，行業組合推薦 數量變動與市場走勢一致，即推薦行業數量增加，也預示著對后市更樂觀。