01
行业轮动概述
什么是行业轮动？为什么会出现行业轮动？行业轮动对选股的意义。
核心概念入门
02
美林时钟理论
美林投资时钟的四个阶段，如何根据经济周期配置行业。
宏观周期
03
宏观驱动因素
货币政策、财政政策、CPI、PPI、PMI等宏观指标如何影响行业轮动。
宏观指标
04
产业链传导逻辑
上游、中游、下游行业的轮动顺序与逻辑。
产业链逻辑
05
资金流向分析
北向资金、主力资金、行业ETF资金流如何判断轮动方向。
资金ETF
06
动量与反转策略
行业动量效应与反转效应的识别与交易策略。
动量反转
07
相对强弱指标（RSI）
RSI在行业轮动中的应用，如何识别超买超卖行业。
技术指标RSI
08
行业景气度评估
如何通过财报数据（营收、利润、ROE）评估行业景气度。
基本面景气
09
估值分位数法
PE、PB、PS等估值指标的分位数在行业轮动中的应用。
估值分位数
10
拥挤度与交易热度
换手率、成交额占比、融资余额占比等指标如何判断行业拥挤度。
拥挤度情绪
11
事件驱动策略
政策利好、突发事件、行业会议等事件对行业轮动的影响。
事件驱动
12
量化因子构建
如何构建行业轮动因子（动量因子、质量因子、低波因子等）。
量化因子
13
多因子打分模型
构建多因子打分系统，对行业进行综合评分与排序。
多因子评分
14
机器学习入门
随机森林、XGBoost等模型在行业轮动预测中的应用。
机器学习预测
15
数据获取与清洗
使用Tushare、AkShare等库获取行业指数数据与财务数据。
数据Python
16
Python实战：基础指标
计算行业收益率、波动率、夏普比率等基础指标。
Python指标
17
Python实战：动量回测
实现行业动量策略的回测框架。
回测动量
18
Python实战：估值分位数回测
实现行业估值分位数策略的回测。
回测估值
19
Python实战：多因子模型
构建多因子行业轮动模型并回测。
多因子回测
20
Python实战：机器学习预测
使用机器学习预测行业未来一个月收益率。
机器学习预测
21
回测评估指标
年化收益率、最大回撤、夏普比率、卡玛比率、胜率等。
评估风险
22
过拟合与风险控制
如何避免回测过拟合，实盘中的风险控制措施。
风控过拟合
23
实盘交易细节
交易成本、滑点、流动性对行业轮动策略的影响。
实盘细节
24
组合构建与再平衡
如何构建行业轮动组合，再平衡频率的选择。
组合再平衡
25
行业ETF轮动
使用行业ETF实现轮动策略，降低个股风险。
ETF轮动
26
跨市场轮动
A股、港股、美股之间的行业轮动逻辑与实操。
跨市场全球
27
情绪指标应用
融资融券余额、股指期货升贴水、VIX指数等情绪指标。
情绪衍生品
28
宏观因子模型
构建基于宏观因子的行业轮动模型（如GDP、利率、通胀）。
宏观因子
29
策略绩效归因
Brinson归因分析，拆解行业轮动策略的超额收益来源。
归因Brinson
30
课程总结与展望
行业轮动策略的局限性，未来研究方向与AI赋能。
总结AI