主要结论：行业全视角雷达简介及应用
■本报告结合前期有关周期温度计、拥挤度和赚钱效应等研究成果以及行业估值、盈利预测一致预期等其他指标，构建了一个较为完整的行业比较框架--行业全视角雷达。该框架主要使用的指标有：
1）趋势强度：基于均线系统构建的描述不同级别趋势强度的定量指标。我们一般会同时监控各个标的在过去2年以及过去1年视角下的两种趋势强度状态。
2）位置优势：基于周期温度计模型得到的，各个标的在自身不同级别的周期波动中所处的位置，是偏高位还是偏低位。正所谓，“周期是投资者最重要的事”，该指标已经把这个最重要的事做了一个定量刻画，而且我们同时监控了中频、低频和超低频三个不同的周期，方便从不同的时间维度评估标的所处的周期状态。
3）拥挤度：从自身过去1年以及过去3年的角度，计算单个行业当周成交金额与市场整体成交金额占比所处的历史分位点。该指标可以用来跟踪行业的拥挤程度，也可以看成是观察市场对某个行业关注程度的代理变量。有时稍微拥挤可能正好对应着市场关注度较高，而且如果该行业的趋势较为健康，且赚钱效应较强，稍有拥挤并非一定是坏事。
4）赚钱效应：近5个交易日中某个行业内强势个股的占比。指标数值越高往往意味着赚钱效应越强，但到了极端高点之后也有可能存在一定的盈利兑现风险；数值越低往往对应着近期表现越差，但到极端低点之后也有可能意味着调整基本到位。
5）北向资金：近5个交易日内北向资金流入金额在所有申万一级行业中的排名。
6）估值优势：某个行业最新的PETTM在其自身过去1年内的分位点。
7）盈利预测增速：某个行业未来1年盈利预测增速绝对值在申万一级行业中的排名。
8）盈利预测变化：某个行业未来1年盈利预测增速变化在申万一级行业中的排名。
■本报告选择的案例主要是电力设备、煤炭、军工、汽车以及房地产等几个关注度较高的行业，方便今后更为全面和准确的跟踪对应行业的走势。我们将在未来定期或不定期的跟踪各个行业的相关变化。
■风险提示：根据历史信息及数据构建的模型在市场急剧变化时可能失效。
摘要：
行业全视角雷达：指标详解
1.1. 趋势强度
1.2. 位置优势
1.3. 拥挤度
1.4. 赚钱效应
1.5. 北向资金
1.6. 估值优势
1.7. 盈利预测增速
1.8. 盈利预测变化
行业全视角雷达：案例分析
2.1. 电力设备行业
2.2. 煤炭行业
2.3. 汽车行业
2.4. 国防军工行业
2.5. 房地产行业
行业全视角：横向比较
风险提示
我们近几年围绕行业比较和行业择时做了大量研究。其中，《北向资金交易能力一定强吗》中讨论了北向资金在行业选择上的效果；《有关行业拥挤度的那些事》从拥挤度和赚钱效应的角度不但探讨了如何监控行业过于拥挤的风险，而且还创新性的提出了如何基于这两个指标构建行业买点模型，比如牛回头模型和蓄势埋伏模型。
近期，我们对早前研发的周期分析模型《黑科技原理揭秘之一：周期分析理论》进行了大幅简化，最终得到了周期温度计模型，试图通过简单的均线系统来定位各个标的在不同级别周期波动中的位置，定量刻画其所在的更大级别的趋势状态，并将这一趋势状态在横截面上进行定量比较。该指标系统用到的至少是半年线以上的均线，因此对应的观点和结论有效期一般在一个月以上，甚至有的观点的有效期可达一个季度以上。
本报告结合前期研究成果以及行业估值、盈利预测一致预期等其他指标一起，构建了一个全视角的行业比较框架。
1. 行业全视角雷达：指标详解
1.1. 趋势强度
基于均线系统构建的描述不同级别趋势强度的定量指标。我们一般会同时监控各个标的在过去2年以及过去1年视角下的两种趋势强度状态。
对于过去2年的视角，采用的是200日均线与400日均线的乖离率；对于过去1年的视角，采用的是半年线与年线的乖离率。因为均线金叉之后，乖离率越大说明对应上行趋势状态越强，因而该指标能够在横截面上衡量不同标的的趋势状态。
这里使用的是相对较大级别的均线，因此该指标尤其是2年视角下的趋势强度指标是一个慢变量，能够较为稳定的描述一个标的的趋势状态，不至于轻易受到一两周走势波动的影响。
1.2. 位置优势
这个指标是基于周期温度计模型得到的，衡量各个标的在自身不同级别的周期波动中所处的位置，是偏高位还是偏低位。正所谓，“周期是投资者最重要的事”，该指标已经把这个最重要的事做了一个定量刻画，而且我们同时监控了中频、低频和超低频三个不同的周期，方便从不同的时间维度评估标的所处的周期状态。
所谓周期温度计模型，主要是由各标的的K线相对于左移处理后均线的乖离率计算而成。根据A股投资者的关注习惯以及经济周期的基本特征，我们使用了常见的半年线、年线、40周、80周、160周均线等作为不同频率维度的基准均线。基准均线的参数越大或者说周期越长，对应指标的有效期越长。
其中，中频周期温度计描述的大概是围绕半年线级别的趋势状态上下波动的偏离程度，考虑到趋势级别的对称性以及在极端情形下的极值点左偏或右偏的情形，往往对应的信号系统有效期会在1个月左右。同样，低频温度计描述的大概是围绕年线级别的趋势状态上下波动的偏离程度，信号的有效期往往在2个月及以上。而超低频温度计描述的大概是围绕80周均线级别的趋势状态上下波动的偏离程度，信号的有效期往往在1个季度甚至更长的时间。
在得到K线收盘价与左移均线的偏离幅度之后，再滚动计算这一偏离幅度在过去一段时间内的相对分位点，从而得到对应频率的周期温度计指标值。
温度计指标的取值范围一般是【0，100】。当温度计取值较低（比如说低于20或低于10）时，往往意味着该标的越接近对应周期波动的底部区域，而当温度计取值较高（比如说高于80或高于90）时，往往意味着该标的越接近周期波动的顶部区域。
该指标本质上是一个均值回复指标，但其对应的基准均线是一个趋势指标（也即前面的趋势强度指标）。两者配合起来可对趋势状态进行很好的跟踪，此时若再叠加更低频的温度计指标状态，可以很好的规避震荡类指标在趋势市中容易失效的问题。
之所以称之为周期温度计，主要原因有二：一是因为对应均线参数与资产价格序列的周期波动特性有关，二是因为滚动分位点的比较区间也是基于对应的周期长度来选取的。
1.3. 拥挤度
从自身过去1年以及过去3年的角度，计算单个行业当周成交金额与市场整体成交金额占比所处的历史分位点。
由于随着市场环境的变化，牛市的成交金额往往较大，熊市的成交金额往往较小，因此需要从时间序列的角度衡量当下的成交金额占比是否真正较为拥挤。一般采用的做法是计算对应行业过去一段时间（比如说1年、2年或3年的）成交金额占比的分位点（比如60%、80%或90%），一旦某日某行业的成交金额占比超出了该行业过去某段时间内成交金额占比的一定分位点，那么就可以初步判定该行业当日的交易有过于拥挤的嫌疑。
该指标可以用来跟踪行业的拥挤程度，也可以看成是观察市场对某个行业关注程度的代理变量。有时稍微拥挤可能正好对应着市场关注度较高，而且如果该行业的趋势较为健康，且赚钱效应较强，稍有拥挤并非一定是坏事，甚至有时这种拥挤的状态可能持续相当长的时间。这种现象在结构性牛市中可能会表现得非常明显，此时需要结合基本面趋势以及赚钱效应等其他维度进行辅助判断。
此外，如果某个标的在下跌的过程中缩量，在上涨的过程中放量，对应的都是相对健康或者说相对正常的量能变化现象。
还有一种情形，对于某些估值逻辑相对稳定、行业或产业格局比较稳定的行业，对应的成交金额占比是有一定的历史天花板的。在3年视角下甚至8年视角下，某行业的成交金额占比指标到达历史最高值的时候，往往代表着该行业的确处于极度拥挤的状态，往往意味着风险可能随时到来（除非该行业的基本面逻辑、基本面趋势或者估值框架发生了翻天覆地的变化）。
1.4. 赚钱效应
我们经常听到一种说法，“赚指数不赚钱”，也即有时指数的表现可能会失真，因此我们往往需要从个股的维度来更清晰的描述指数的拥挤程度。
赚钱效应的具体定义为，每天滚动统计过去一段时间（比如过去5日或过去20日）内个股的涨跌幅并进行排序，把涨幅排序靠前（比如前10%）的股票找到，再统计对应股票所属的行业，从而可以得到各行业内部的强势个股占比情况，再把各行业的强势个股占比情况在申万一级行业中进行横截面上的排序，从而得到最终的行业赚钱效应指标。
从定义可知，该因子已经综合考虑了行业指数内个股的表现以及行业指数间在横截面上的相对强弱，并且能够每日进行动态跟踪，在我们的行业比较框架中是一个变化相当快的快变量。
如果把该指标和拥挤度指标放在一起，可以找到一些非常有意思的模式。比如，如果随着量能的逐步放大（对应的拥挤度指标不断提升），行业的赚钱效应也逐步提升，那就意味着此时行业量价齐升，一般是走势良好的表现；即使此时成交金额占比超过了历史一段时间的较高分位点，也未必意味着当下就已经过于拥挤了，或者说即使当下已经较为拥挤了，也未必有马上掉头向下的风险。
此外，赚钱效应指标优势也会出现一些特殊的现象。比如，指标数值越高往往意味着赚钱效应越强，但到了极端高点之后也有可能存在一定的盈利兑现风险；数值越低往往对应着近期表现越差，但到极端低点之后也有可能意味着调整基本到位。此时，更需要结合该标的整体的趋势状态，以及在不同级别波动周期中的位置定位，甚至要结合基本面的情况进行综合判断。比如，如果某个标的处于非常强势的上行趋势状态，但短期有所调整，而且赚钱效应指标下降到了冰点，此时往往对应着牛回头型的较好的买点。
1.5. 北向资金
具体定义为近5个交易日内北向资金流入金额在所有申万一级行业中的排名。有关该指标的讨论特别多，我们也写了相应的专题报告《北向资金交易能力一定强吗》来阐述该指标在行业选择上的效果，因此本公告不再详细讨论该指标的用法。
但从博弈的角度看，我们至少可以通过该指标的变化来跟踪对应行业指数涨跌的过程中，北向资金的参与程度和动向如何。
1.6. 估值优势
具体定义为：某个行业最新的PETTM在其自身过去一段时间内的分位点。考虑到我们计划以周度的频率来跟踪行业各个维度的指标状态，因此这里主要观察行业当前的PETTM值在过去1年内的分位点。数据来源为Wind资讯。
考虑到市场的波动有时会比较大，因此指标是一个变化相对比较快的快变量。
1.7. 盈利预测增速
具体定义为：某个行业未来1年盈利预测增速绝对值在申万一级行业中的排名。
数据来源为Wind资讯。
1.8. 盈利预测变化
具体定义为：某个行业未来1年盈利预测增速变化在申万一级行业中的排名。
数据来源为Wind资讯。
2. 行业全视角雷达：案例分析
近期市场恰好有较为明显的反弹，我们就从近期市场的低点以及上周五收盘作为节点来展示一下，在反弹过程中行业全视角雷达是如何看待几个关注度较高的行业的。
全视角雷达图，有12个具体的指标变量，除了中间的圆外，还有5个圆环。一旦某些指标触及到最里面的圆环，往往意味着此时值得关注是否短期存在涨幅较大、是否进入了趋势性下行趋势、是否过于拥挤或者存在某些其他的风险点，因此我们把这个圆环所在区域称作“内环观察区”。
除了一些特殊情形外（对应的逻辑见前文），每个维度越靠近外环，对应的往往是趋势越强、周期波动位置越低、交易越不拥挤、赚钱效应越强、北向流入资金越多、估值越便宜、盈利预测增速越快以及向上调整的变化越大，因此这个最外面的圆环可称之为“外环舒适区”。
也就是说，简单来看，雷达图中12个指标所围成的圈的面积越大，往往代表着该标的越具有继续持有或买入价值，而其中哪几个维度越靠近外环，就代表着该标的在对应的维度上具有相对优势。尤其是，如果监控到某些维度的跳跃式的变化，而此时又有其他的信号系统触发的话，将十分值得关注。
2.1. 电力设备行业
本轮反弹前的低点附近，电力设备行业无论是周期位置优势，还是近几年大的趋势强度，以及估值优势和盈利预测增速等维度，大多处于外环舒适区，而且交易也不拥挤，北向资金在不断买入，最终12个指标维度所围成的区域面积足够大，因此后续潜在反弹力度较大。
很有意思的是，在4月27日之前的一个月内，行业的一致预期盈利增速优势越来越明显，这是一个非常重要的边际变化，或需是电力设备行业本轮反弹表现得十分强势的重要原因。
随着反弹的开展，到5月20日时，电力设备行业的估值优势和业绩优势仍然保持较好的状态，而且从超低频周期的角度看仍然处于相对较低的位置，低频周期大概处于中间偏下的位置，只是近期反弹相对较大，处于相对较为拥挤和中频周期相对偏高的位置。但是考虑到该板块属于过去一两年内人气非常高的板块，整体趋势强度非常高，所以应该稍微拉长一点时间来看，仍然有望保持向上的态势。
2.2. 煤炭行业
煤炭行业自5月10日之后表现得十分强势，甚至成为反弹最大的板块之一。但是在4月27日到5月10日之前，煤炭行业的表现并不抢眼。
4月27日的全视角雷达图显示，虽然前期煤炭板块经过了明显的调整，价格在对应的周期波动中有所下移（对应的指标在雷达图上逐步向外环移动），位置优势逐步提升，但是毕竟前期涨幅太大，三个不同频率的周期波动位置优势都没有修复到外环舒适区。也就是说，从这几个指标维度看，煤炭当时的调整或仍未到位，至少有调整不够充分之嫌。
从截止至4月27日的拥挤度指标看，煤炭行业近期一直处于内环观察区，仍有相对拥挤的嫌疑。而且因为前期涨幅巨大，从过去一年的估值分位点看，煤炭行业的估值仍然处于相对较高的位置（对应的指标在雷达图上十分接近内环观察区）。
或许正是因为以上几个原因，本轮反弹刚开始时，煤炭板块的表现相对较为低迷。
但在5月10日附近，煤炭的估值优势出现了明显的跳跃式变化（主要是因为煤炭一季度业绩非常好），北向资金在不断买入，1年视角下的拥挤度有所下降，中频周期波动的位置优势终于进入了外环舒适区，再加上煤炭一直以来是市场的强势板块具有相当强的市场号召力，后面伴随着的走势涨幅很大。
2.3. 汽车行业
汽车行业在本轮反弹之中涨幅靠前，因此简要介绍一下如何用全视角雷达图来看汽车行业的本轮反弹。
截止至4月27日，汽车板块的估值优势十分明显（其一季度业绩相当好），拥挤度指标基本处于中间位置（意味着市场对于汽车板块的关注度并没有下降）、不同频率周期波动下的位置优势也都处于外环舒适区，而且该周的盈利预测增速优势出现了相对明显的提升。也就是说，一直处于相对低位或者说超跌的状态，叠加优秀的一季报业绩以及未来一年盈利增速的相对优势明显提升，使得本轮汽车板块的表现十分不错。
2.4. 国防军工行业
国防军工行业也是本轮反弹中关注较高的行业。从4月27日的全视角雷达图看，无论是当时的估值优势（军工行业的一季报业绩也相当不错），还是不同周期波动下的位置优势以及拥挤度的角度看，都基本处于外环舒适状态。甚至不太怎么参与军工行业的北向资金也在当时有明显的买入行为，再加上军工行业本身的趋势强度相对不错，“群众基础”较好，所以在本轮反弹的前几天内，军工板块的表现是相对最强的。
到了5月20日前后，军工行业虽然反弹幅度较大，中频周期波动的位置优势以及不太明显，甚至接近了内环观察区，但其他几个频率的周期波动位置优势仍然相对较为安全。从拥挤度的角度看，反弹这一段时间内，军工行业板块的拥挤度并未明显提升，也就是并不拥挤，而相应的估值优势还在，盈利预测增速和盈利预测变化优势竟然还在不断提升，因此应该军工行业的本轮反弹整体还处于较为良性的状态。
2.5. 房地产行业
本轮反弹过程中，房地产行业的表现相对较弱，我们也试图从全视角雷达图来分析一下原因。截止到4月27日，第一眼就可以很明显的看出，雷达图上以红色线条围住的区域面积较小，这往往意味着该行业此时的性价比或许并不太高。
从各指标的具体状态来看，截至至4月27日，此时房地产行业不论是拥挤度、估值优势、还是盈利预测优势等方面都处于内环观察区，属于十分不利于反弹的状态。而此时不同频率的周期波动位置优势指标显示，除了中频周期的位置优势进入了舒适区外，其他两个维度都没有充分调整到位。
也就是说，当时的房地产行业除了短期下跌速度有点快之外，其他的指标都仍处于相对不利的状态中，由此就很容易理解为什么房地产板块在5月份的反弹过程中表现得如此疲弱了。
一个相对较好的迹象是，5月20日的雷达图显示，对应的盈利预测增速优势和盈利预测变化优势有进入外环舒适区的迹象，如果这一盈利预测的变化能够再具体的行业基本面数据上逐步得到印证，而且对应的中频和低频位置优势进一步凸显，或许或未来存在一定的机会。
3. 行业全视角：横向比较
通过上述几个案例的分析，大致可以了解如何基于全视角雷达图来对单个行业的状态以及状态变化进行监控，了解各个板块上涨、下跌甚至是跑赢或跑输市场的原因。
虽然全视角雷达图简单明了，但是比较无法更全面的进行全行业的对比，所以我们将趋势强度指标、周期波动位置优势指标（对应着周期温度计的取值）、拥挤度指标以及赚钱效应指标这几个个性化的因子整理成若干张表，方便在任一时间节点上对不同行业进行横向比较。对应的分析结果我们会在未来以周报的形式展现出来。
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