第四节：行业分类与基本面特征

做行业轮动，第一步是什么？

不是跑模型，不是调参数。是先把行业搞清楚。

我刚开始做量化那会儿，上来就撸代码，结果回测曲线漂亮得不行，实盘一跑就崩。后来复盘才发现——我把钢铁和食品饮料放在同一个池子里做轮动，这能对吗？

所以这一节，咱们把行业分类、生命周期、景气度这些基本功打扎实。你想想看，连行业的基本面特征都摸不清，轮动策略就是空中楼阁。

4.1 申万一级行业分类

国内做行业轮动，最常用的分类标准就是申万一级行业。我个人习惯用这个，因为它足够细，又不会太碎。

目前申万一级行业有31个，覆盖了A股绝大部分上市公司。我列几个典型的：

行业代码	行业名称	典型特征
110000	银行	高杠杆、顺周期、利率敏感
210000	食品饮料	消费刚需、品牌壁垒高、现金流好
410000	电子	技术迭代快、周期性强、研发投入大
610000	钢铁	强周期、重资产、与基建高度相关
710000	医药生物	弱周期、政策驱动、细分领域多

嗯，这里要注意：申万行业分类每年会调整一次。我遇到过有人用旧版分类跑策略，结果某只股票被调出行业了都不知道，回测数据全是错的。

4.2 行业生命周期

每个行业都有生命周期。说白了，就像人一样，有婴儿期、青年期、中年期、老年期。

我把行业生命周期分成四个阶段：

• 导入期： 技术不成熟，市场小，亏损是常态。比如早期的光伏、现在的量子计算。
• 成长期： 需求爆发，增速快，大家都在抢市场份额。比如2019-2021年的新能源车。
• 成熟期： 增速放缓，格局稳定，龙头吃肉。比如现在的白酒、家电。
• 衰退期： 需求萎缩，产能过剩，利润薄。比如传统的煤炭、钢铁（当然最近几年供给侧改革后有所变化）。

为什么生命周期重要？因为不同阶段的行业，驱动因子完全不同。

举个例子：成长期的行业，你盯着营收增速就够了。但成熟期的行业，你得看分红率和ROE。我在项目中就吃过这个亏——用成长因子去选银行股，结果选出来的全是垃圾。

4.3 行业景气度与盈利周期

景气度这东西，听起来玄乎，其实可以量化。

我个人习惯用三个维度来衡量：

1. 价格维度： 产品价格涨跌。比如猪肉价格、螺纹钢价格、面板价格。
2. 产量维度： 开工率、产能利用率、库存水平。
3. 利润维度： 毛利率、净利率、ROE的变化趋势。

这三个维度合在一起，基本就能判断一个行业是处于上行周期还是下行周期。

我举个例子，你感受一下：

2020年下半年，我注意到面板价格连续三个月上涨，京东方和TCL的开工率接近满产，毛利率从10%飙到25%。这就是典型的景气上行信号。我当时在策略里超配了电子行业，效果还不错。

反过来，如果产品价格跌、库存堆高、毛利率下滑——那就要小心了。我曾经在2018年踩过煤炭的坑，当时觉得估值低就冲进去，结果景气度一路向下，亏得我怀疑人生。

4.4 知识体系框架

说了这么多，咱们用一张图把核心逻辑串起来：

这张图把咱们这节的核心内容串起来了。你仔细看，从左到右，其实就是行业轮动的完整链路：先分清楚行业归属，再判断它处于生命周期的哪个阶段，最后用景气度指标确认当前是不是入场时机。

我个人觉得，这套框架比那些花里胡哨的机器学习模型靠谱多了。为什么？因为基本面驱动的逻辑，市场最终会认。你想想看，一个行业产品涨价、产能满产、利润飙升，股价能不涨吗？

嗯，今天就到这儿。代码部分咱们后面章节会详细展开，到时候我会把完整的景气度打分系统用Python实现一遍，包括数据获取、因子计算、信号生成。到时候你就能直接拿去用了。

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