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基本面量化系列之六：银行行业基本面量化模型构建本站

　　1)银行行业标的划分； 2)银行行业逻辑梳理；3)银行行业逻辑量化表达；4)银行行业投资逻辑应用。

　　1、回溯历史，定性复盘银行行业历史表现：兴证银行团队对银行行业历史表现进行深入复盘，挖掘银行股每轮上涨底层驱动因素，提出银行行业历轮上涨行情多数是在“宽货币-宽信用-经济企稳”的过程中，在经济修复预期加强、或者持续得到验证的情况下，银行板块通常能有较好的表现，并对历史表现优异个股进行分析，帮助投资者深入把握银行股上涨逻辑。

　　2、自上而下，宏观+微观两维度构建银行投资体系：银行股受宏观经济影响较大，因此本文借鉴自上而下投资思路从宏观与微观两维度展开研究。在宏观维度，我们基于货币信用周期划分市场状态，并对银行股在不同市场环境下表现进行分析；在微观维度，我们拆解银行股净利润重要驱动因素，提取银行股核心选股指标。

　　3、深入结合，定性+定量构建银行业基本面量化模型：我们基于量化方式转换定性逻辑，如采用定量方式刻画货币信用周期，获取可预测货币信用周期结果，并在此基础上运用“紧货币紧信用银行股绝对收益较差”的理论周期结果构建择时策略。同时验证银行股重要驱动因素选股效果，构建银行行业选股因子，最终将两者进行结合，实证效果显著。

　　最终在投资实践维度，本文进行了度应用尝试，效果均较为显著：1)宏观视角下的银行配置策略：多头策略2006.12-2022.5 月年化收益率达15.29%，较中信银行行业的6.03%明显提升，同时最大回撤下降明显；2)静态选股策略：基于银行行业有效选股因子合成综合选股因子，运用合成因子构建定比策略年化收益率为13.39%，较行业亦有明显提升；3)叠加景气度择时的选股策略：我们在静态选股策略的基础上叠加景气度择时。以定比策略为例，叠加景气度择时后年化收益率达22.75%，表现优异。

　　风险提示：报告中的结果均通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。

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