一、景气度追踪法概述
什么是行业景气度？
行业景气度，说白了就是判断一个行业「现在好不好、未来会不会更好」。
我做了十几年量化，见过太多人把精力花在K线形态上。但说实话，真正决定ETF长期走势的，是行业本身的景气周期。你想想看，一个行业如果基本面在恶化，再漂亮的技术图形也撑不住。
行业景气度有几个核心维度：
- 供需格局——供给端产能是否过剩？需求端是否在扩张？
- 价格信号——产品价格在涨还是跌？毛利率在扩张还是收缩？
- 库存周期——企业库存是主动补库还是被动去库？
- 盈利预期——分析师在上调还是下调盈利预测？
- 政策环境——产业政策是扶持还是打压？
我个人习惯把景气度分成四个阶段：复苏→繁荣→衰退→萧条。ETF配置的核心，就是在复苏期介入，繁荣期持有，衰退期撤离。
核心观点：行业景气度是ETF配置的「导航仪」。没有它，你就是在黑夜里开车。
为什么景气度追踪是ETF配置的核心？
这个问题我问过自己很多次。答案是：ETF本身就是一篮子股票，你没法像选个股那样做深度调研。那靠什么？靠行业贝塔。
我举个例子。2020年新能源车行业景气度爆发时，你随便买一只新能源车ETF，收益都不会差。但如果你在2022年光伏产能过剩时还死扛，那结果就很惨了。
ETF配置的本质，就是赚行业趋势的钱。而行业趋势的驱动力，就是景气度。
这里有三个关键逻辑：
- 景气度领先于股价——基本面变化通常提前3-6个月反映在股价上
- 景气度决定资金流向——机构资金会优先配置高景气行业
- 景气度提供安全边际——高景气行业即使短期回调，也有基本面支撑
我的经验：我曾经在2021年三季度发现半导体行业库存开始累积，果断减仓了半导体ETF。当时很多人觉得我太保守，结果四季度半导体板块跌了20%。嗯，这就是景气度追踪的价值。
课程目标与学习路径
这门课的目标很明确：让你掌握一套可执行的行业ETF景气度追踪方法。
具体来说，学完这门课你能做到：
- 看懂行业景气度的核心指标
- 建立自己的景气度跟踪框架
- 根据景气度信号做ETF调仓
- 避开景气度陷阱（比如伪复苏、假繁荣）
学习路径我建议这样走：
| 阶段 | 内容 | 建议时间 |
|---|---|---|
| 第一阶段 | 理解景气度概念和核心指标 | 1-2天 |
| 第二阶段 | 学习数据获取和处理方法 | 2-3天 |
| 第三阶段 | 构建景气度评分模型 | 3-5天 |
| 第四阶段 | 实战回测和调仓策略 | 2-3天 |
注意：景气度追踪不是万能药。它解决的是「买什么行业」的问题，但解决不了「买在最低点、卖在最高点」的问题。别指望它能给你精确的买卖点。
景气度追踪的核心框架
下面这张图是我自己一直在用的框架，分享给你：
这个框架看起来简单，但每个环节都有坑。比如数据输入层，很多人直接用官方数据，但官方数据往往滞后。我习惯用高频替代指标，比如用招聘数据判断行业扩张意愿，用专利数量判断技术迭代速度。
指标计算层更关键。不同行业的景气度驱动因素不一样。比如：
- 周期行业（钢铁、有色）——看PPI和库存周期
- 成长行业（新能源、半导体）——看渗透率和资本开支
- 消费行业（白酒、医药）——看居民收入和消费意愿
嗯，这里要注意：别用一个模板套所有行业。我见过有人用同样的指标去算煤炭和芯片的景气度，结果可想而知。
一句话总结：景气度追踪不是看一个指标，而是看一套体系。数据→指标→评分→决策，每一步都要有逻辑支撑。
好了，这一章就到这里。记住，景气度追踪的核心不是预测未来，而是感知变化。当你发现行业景气度开始拐头时，别犹豫，该调仓就调仓。