CANSLIM 行业轮动策略

如果提到缠论就会联想到缠中说禅，那么提到CANSLIM就自然联想到欧奈尔，读者都知道我是《笑傲股市》的拥簇者，也是量化和趋势交易的信徒，但在过去一年里，A股和公募基金都遭遇大幅回撤，那些在过去十年里长期有效的因子大多失效，新出现的总是从未见过的情况，投资的难度极端增大。

在宏观趋势的巨轮下，也没有几个人真正的能够预测下跌，我在一年前预测了下跌的开始，但同样没有预料到下跌的周期长度，以及反弹力度，投资就是不断学习和修行的旅途，只要在市场里活的足够久，相信就可以见到阳光明媚的那一天。

本篇介绍国信金工的最新量化策略：《CANSLIM 行业轮动策略》，具体研报自行获取。

策略的核心是多因子策略，建构的本质是依据欧奈尔的CANSLIM法则，在每个维度搜索符合直觉的因子，通过回测确定最终的因子选择。

策略的标的是28个中信一级行业指数，更具体的是每个行业的成交量优先的ETF。

策略最终选定的多因子如下：

通过行业内创新高与创新低股票数量来判断行业拥挤度，选取过去一个月行业成交额前30%的股票计算创新高对创新低的比例，来衡量该行业的过热程度，一旦资金大量涌入热门行业，行业股价大幅拉升，在未来一个月的视角上回撤的概率更高。

通过研报标题和研报净上调建立分析师视角，这一点衡量了金融机构对本行业的观点，超预期的净利润上升一直都是一个非常有效的因子，个股的净利润或许难以预测，但是从研报中可以获得一个行业的景气度，这一点毋庸置疑。

基本面分析，以SUE和ROE为核心对行业进行基本面评价，这一点和分析师指标同源，都是分析行业景气度，但更聚焦在现有的财务指标上，是对趋势即将延续的一种认可。

以北上资金作为聪明资金，观察北上资金动向，也是近几年非常有效的因子之一。

技术面上，通过衡量公募基金重仓股动量代替传统动量，认可公募基金的聪明度和公募基金重仓股的指示性，是典型的技术指标，但比传统的动量策略更加有效。

以公募基金调仓和券商金股构建针对行业的机构观点，这一点是对公募基金视角的认可，即公募基金和券商的方向大概率是正确的方向。

通过社融和十年期国债对信用周期和货币周期进行分析，利用划分的不同货币周期对行业估值进行打分，在紧缩+利率上行期，提高低估值行业的分值。

以上就是CAMSLIM全部7个因子的构建，可以看出全部因子的构建都是围绕着聪明资金+趋势+宏观周期的思路进行的，从理论上可以说言之凿凿无懈可击。

具体实施细节上，选在每个月最后一个交易日进行调仓，选取多因子指标前五的行业进行等权构建：

自 2013 年以来 CANSLIM 行业轮动组合年 化收益29.54%，相对行业等权基准年化超额收益19.57%，相对最大回撤12.07%， 信息比为 1.78，收益回撤比 1.62，月度胜率 74.34%，表现较为优异

本篇研报站在新世纪量化视角上，完美复刻并升级了欧奈尔的CANSLIM，其中大多数思想与近两年的趋势交易者完全一致，可以说在量化的角度已经做到了极致，把趋势投资者形而上的一些内容进行了具体化，例如对行业的基本面和景气度分析、行业和个股动量排序、宏观指标和指数风险评价等。

该策略的缺点也比较明显，首先alpha收益不够高，是一个明确的beta策略，也就意味着在策略不具有择时因素，在市场下跌时完全跟随，在市场上涨时赚取beta收益，整体走势和A股重合，我想如果仅使用7个因子中的部分因子，也可以达到同样的效果。

甚至说，单独拿一个因子出来做单因子策略，也是典型的beta策略，收益趋势与该策略一致。

当然这是不可避免的，世界上没有完美的策略，beta策略降低了风险波动率，针对行业进行选择提高了策略的资金容量，同时在可解释性上几乎满分，我完全赞成文中的所有观点，后续还将对每个因子进行详细的分析，时间充足的情况下会尝试自己进行量化。

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以上，祝愿我的每个读者多吃肉，少挨打~

华尔街之狗

欧奈尔信徒

全部身家在股市