Sector Rotation

行业轮动分析

概述

基于A股申万行业分类体系，通过景气度评分、动量排名、估值比较、资金流向四个维度进行行业轮动分析，输出行业超配/低配建议。

申万行业分类体系

一级行业（31个）

行业周期属性

景气度评分框架

评分维度（满分100）

景气度变化信号

景气度上行信号（超配）:
1. 行业PMI连续2个月>50且环比改善
2. 龙头公司订单/收入同比加速
3. 产品价格上行（涨价周期）
4. 产能利用率>80%且在提升
5. 政策催化（补贴/准入/国产替代）

景气度下行信号（低配）:
1. 行业PMI连续2个月<50
2. 存货周转天数上升（库存积压）
3. 产品价格下行
4. 产能过剩（利用率<60%）
5. 政策收紧（环保/反垄断/集采）

行业动量排名方法

价格动量

def sector_momentum(sector_returns: pd.DataFrame, lookback: int = 60, skip: int = 5) -> pd.Series:
    """
    Args:
        sector_returns: 行业日收益率，columns=行业名
        lookback: 回看窗口（交易日）
        skip: 跳过最近N天（避免短期反转）
    Returns:
        行业动量得分排名
    """
    cum_return = (1 + sector_returns).rolling(lookback).apply(lambda x: x[:-skip].prod() - 1)
    return cum_return.iloc[-1].rank(ascending=False)

盈利动量

盈利动量 = 当季ROE同比变化 - 上季ROE同比变化
正值 = 盈利加速（超配信号）
负值 = 盈利减速（减配信号）

综合动量排名

综合得分 = 0.4 × 价格动量排名 + 0.3 × 盈利动量排名 + 0.3 × 资金流排名
取 Top 5 行业超配，Bottom 5 行业低配

产业链上下游传导

典型传导链条

上游（原材料）→ 中游（制造加工）→ 下游（消费/应用）

示例1: 锂电产业链
  碳酸锂（上游）→ 正极材料（中游）→ 电池（中游）→ 新能源车（下游）
  传导：锂价↑ → 正极成本↑ → 电池价格↑ → 车企毛利率↓

示例2: 半导体产业链
  设备/材料（上游）→ 晶圆制造（中游）→ 封测（中游）→ 消费电子（下游）
  传导：手机需求↑ → 封测订单↑ → 晶圆产能紧 → 设备资本开支↑

示例3: 地产产业链
  土地/融资（上游）→ 开发建设（中游）→ 销售/物业（下游）
  传导：政策宽松 → 销售回暖(下游先) → 新开工↑(中游) → 拿地↑(上游)

传导规律

行业比较框架

估值比较

盈利比较

资金流比较

输出格式

## 行业轮动分析

### 景气度排名 Top 10
| 排名 | 行业 | 景气度 | 变化 | 核心逻辑 |
|------|------|--------|------|---------|
| 1 | 电子 | 85 | ↑+8 | AI算力需求爆发 |
| 2 | 汽车 | 80 | ↑+5 | 出口+新能源双轮驱动 |
| ... | ... | ... | ... | ... |

### 行业配置建议
| 配置 | 行业 | 权重建议 | 核心逻辑 |
|------|------|---------|---------|
| 超配 | 电子、汽车、通信 | 各10-15% | 景气上行+政策催化 |
| 标配 | 食品饮料、医药 | 各5-8% | 防御属性，估值合理 |
| 低配 | 地产、建材 | 各0-3% | 景气下行，政策效果待观察 |

### 产业链机会
- **AI产业链**: 算力(上游)→模型(中游)→应用(下游)，当前上游最确定
- **新能源车**: 碳酸锂价格见底，电池环节盈利修复预期

### 风险提示
- ...

注意事项

1. 周期股估值陷阱：低PE可能是盈利顶点（如2021年煤炭PE仅5x但是顶部），用PB更安全 2. 政策变量权重大：A股行业轮动受政策驱动明显（集采、碳中和、AI），政策拐点>基本面拐点 3. 主题投资干扰：短期主题炒作（如AI概念）会扭曲行业动量信号，注意区分主题 vs 景气 4. 数据滞后：财报数据滞后1-2个月，高频数据（PMI/开工率/价格）更及时 5. 行业ETF替代：建议用行业ETF代码而非个股实现行业配置，降低个股风险 6. 轮动频率：行业轮动不宜太频繁，月度/季度调仓为宜