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1、请务必阅读末页的免责条款和声明2022年年11月月23日日机器学习系列：投资应用专题机器学习系列：投资应用专题聚焦景气、政策与流动性，探索基本面量化投资应用聚焦景气、政策与流动性，探索基本面量化投资应用张若海，伍家豪张若海，伍家豪，王博隆，汤可欣，张强，王博隆，汤可欣，张强中信证券研究部中信证券研究部数据科技组数据科技组2核心观点核心观点A股行业间投资表现差异化显著股行业间投资表现差异化显著，近年行业间收益分化加剧近年行业间收益分化加剧，聚焦行业配置策略创新聚焦行业配置策略创新。近年行业涨跌幅分化且轮动加速近年行业涨跌幅分化且轮动加速，配置收益不断增厚配置收益不断增厚。中信证券一级行业月度涨跌

2、幅标准差，从2020年的3.9上涨至2022年6月的6.1，导致行业配置能获取到的超额收益也在不断增加。2011年至2022年，所有行业相对上证指数的月度超额涨跌幅的平均极值差达到20.67%。面向基本面量化挖掘新指标面向基本面量化挖掘新指标，同时服务基本面研究与量化研究同时服务基本面研究与量化研究。基本面量化逐步成为基本面研究与量化研究的共同新趋势，基本面研究以高频、客观的数据为基础面向行业配置给与决策支持，量化研究通过引入基本面因子降低决策频率并提升产品容量。借助技术支点搭建景气借助技术支点搭建景气、政策与流动性等行业特征数据政策与流动性等行业特征数据，形成基本面量化指标形成基本面量化指标

3、，探索把握行业轮动节奏探索把握行业轮动节奏。基本面指标与传统行业轮动指标的相关性低且频率低基本面指标与传统行业轮动指标的相关性低且频率低，更加适合低频配置策略的构建更加适合低频配置策略的构建。我们以月频行业配置作为指标应用场景，借助技术手段将大量基本面指标、政策文本、流动性指标处理成为政策情绪、景气分位、流动性三个综合指标，结合不同指标特征进行处理与回测。单指标的参数测试与行业配置回测单指标的参数测试与行业配置回测。（1）景气分位回测对年内边际变化相对更加敏感，当前市场不适合仅仅对景气度指标进行过长时间分位数处理。分位数取12个月单指标月度配置3个行业年化超额收益率为9.98%，最大回撤为-1

4、6.20%。（2）政策情绪博取收益的两类来源分别是短期主题和长期配置，单指标月度配置3个行业年化超额收益率为10.02%，最大回撤为-17.62%。（3）流动性指标回看时间越长，回测收益相对更高且更加稳定。行业配置数量为1时存在流动性过热风险，我们选择主动降低流动性最高行业的打分，以避免该情况的影响。基于相关性较低的多个基本面量化指标基于相关性较低的多个基本面量化指标，以线性模型构建综合行业配置策略以线性模型构建综合行业配置策略。以政策情绪与景气分位两个因子作为行业选择的主要信息以政策情绪与景气分位两个因子作为行业选择的主要信息，融入流动性因子稳定行业配置结果融入流动性因子稳定行业配置结果，并

5、进行指标融合的参数测试并进行指标融合的参数测试。回测从2018年1月至2022年10月，策略绝对收益率、相对全行业等全配置超额收益率、相对沪深300超额收益率分别：90.02%、88.83%、102.98%，最大回撤为-16.75%，相对沪深300年度超额胜率、月度配置超额胜率、月度行业配置超额胜率分别为80%、77.27%、54.39%。风险提示：统计模型依赖的历史规律可能会失效；数据覆盖度不足风险提示：统计模型依赖的历史规律可能会失效；数据覆盖度不足。ZV9UrUtZcVrVpMbR9R7NnPnNoMoMfQrQrQfQpNsO9PmMxOxNqMpNuOpNtQ目录目录CONTENTS

6、31.1.短期行业轮动速度加速，中观行业配置有效性提升短期行业轮动速度加速，中观行业配置有效性提升A股具有明显的行业轮动特征，行业配置是重要的收益来源行业配置的指标体系梳理2.2.基于基本面量化通用指标的投资应用测试基于基本面量化通用指标的投资应用测试3.3.综合中观行业配置策略构建与测试综合中观行业配置策略构建与测试41.1 A股具有明显的行业轮动特征，行业配置是重要的收益来源股具有明显的行业轮动特征，行业配置是重要的收益来源各年行业表现差异和行业轮动情况各年行业表现差异和行业轮动情况资料来源：wind，中信证券研究部测算；注：红色范围表示最大超额收益至最小超额收益的区间，基准为上证指数20

7、11年年2012年年2013年年2014年年2015年年2016年年涨涨跌跌幅幅前前三三名名银行房地产传媒非银行金融计算机食品饮料食品饮料非银行金融计算机建筑消费者服务家电传媒建筑通信房地产通信银行涨涨跌跌幅幅后后三三名名电子商贸零售建筑石油石化银行国防军工有色金属纺织服装房地产食品饮料石油石化交通运输电力设备及新能源计算机钢铁传媒钢铁消费者服务0246810121416-40-30-20-------102014-0

8、-----------------072022-10最大值最小值行业涨跌幅标准差（右轴）标准差均值（过去12月/右轴）2017年年2018年年2019年年202

9、0年年2021年年今年以来今年以来涨涨跌跌幅幅前前三三名名食品饮料消费者服务食品饮料电力设备及新能源电力设备及新能源煤炭家电银行电子食品饮料基础化工交通运输煤炭石油石化家电消费者服务有色金属消费者服务涨涨跌跌幅幅后后三三名名综合金融机械石油石化综合农林牧渔食品饮料国防军工传媒商贸零售建筑房地产综合金融计算机有色金属电力及公用事业通信家电建材历年行业涨跌幅最高与最低的轮动历年行业涨跌幅最高与最低的轮动资料来源：wind，中信证券研究部51.2 中观行业配置新方向聚焦：政策情绪、景气分位、流动性综合聚焦中观行业配置新方向聚焦：政策情绪、景气分位、流动性综合聚焦资料来源：中信证券研究部目录目录CON

10、TENTS61.1.短期行业轮动速度加速，中观行业配置有效性提升短期行业轮动速度加速，中观行业配置有效性提升2.2.基于基本面量化通用指标的投资应用测试基于基本面量化通用指标的投资应用测试自主构建的基本面量化指标说明景气分位、政策情绪、流动性3个指标的参数测试与单因子回测3.3.综合中观行业配置策略构建与测试综合中观行业配置策略构建与测试72.1 自主构建的基本面量化指标说明自主构建的基本面量化指标说明资料来源：中信证券研究部本章节将以中观景气度中观景气度、政策热度政策热度和流动性流动性视角信息，标准化处理至中信证券一级行业与月频两个标准维度，并探讨单因子行业配置策略的构建以及策略的回测效果。

11、各类型基本面量化指标介绍各类型基本面量化指标介绍指标类型指标类型指标名称指标名称数据来源数据来源逻辑概述逻辑概述指标处理流程指标处理流程景气度中观景气度Wind、国家统计局、工信部、财务部、商务部等识别各行业的有效经济数据，并通过机器学习模型合成行业景气度指数，计算历史分位数确定高景气行业，并构建合适的行业配置组合获取收益。政策政策情绪中共中央、国务院、国家部委、各地方政府基于政策文本数据库，通过NLP方法，在时序上统计得到个股政策情绪指标，自下而上归集得到对应行业政策情绪指标。流动性成交量Wind、Choice、同花顺等从成交量、机构行为和融资融券三个维度，在每个维度下将成分股指标按照月度进

12、行加总，得到月度个股原始流动性指标，并将个股归集到对应行业得到行业流动性指标。机构行为两融资金景气回看时间范围确定分位数长短期比例确定平滑参数设置行业轮动因子个股政策情绪计算自下而上行业归集平滑参数设置行业轮动因子个股多维指标聚合自下而上行业归集滑动窗口设置行业轮动因子8行业景气度得分计算如下：=1 行业的近12个月分位数+2 行业的近48个月分位数，其中1、2为分位数长短期比例。景气度指标需要设置的参数有：分位数长短分位数长短期比例期比例、平滑参数平滑参数以及行业配置数量行业配置数量。其中，我们分别回看12个月和48个月计算分位数，从而刻画行业在长短期内景气水平；另外，平滑参数用于刻画行业景

13、气度的延续性，参数越大，历史景气度影响越大；每次调仓时我们会分别选取景气度打分排名靠前的1、3、5、10或15个行业进行配置。以平滑参数为零为例，我们选取分位数长短期比例和行业配置数量进行实验。可以看到分位数短期比重越大时策略收益越高，以12个月计算分位数时，三行业轮动策略的收益率达到78.25%，每月IC平均值为3.85%。2.2 景气分位回测对年内边际变化相对更加敏感，当前市场不适合对景气分位回测对年内边际变化相对更加敏感，当前市场不适合对景气度进行过长时间分位处理景气度进行过长时间分位处理资料来源：wind，中信证券研究部测算景气度参数设置和景气度参数设置和各参数下策略收益各参数下策略收

14、益情况情况 行业配置数量分位数长短期比例1351015平均收益率每月IC平均值（不平滑）12月:48月=1:078.25%61.35%40.05%21.56%3.99%41.04%3.85%12月:48月=0.95:0.0544.51%71.98%44.59%22.92%3.82%37.57%3.76%12月:48月=0.9:0.127.82%72.95%43.66%20.65%4.60%33.94%3.66%12月:48月=0.85:0.1534.84%46.15%38.91%18.77%4.68%28.67%3.56%12月:48月=0.8:0.249.70%42.05%44.42%21.

15、54%5.22%32.58%3.46%12月:48月=0.75:0.2549.70%45.97%39.20%19.08%3.01%31.39%3.35%12月:48月=0.7:0.352.08%42.13%34.36%20.96%3.08%30.52%3.24%12月:48月=0.65:0.3549.51%33.68%34.10%17.50%4.07%27.77%3.13%12月:48月=0.6:0.426.57%27.95%35.44%19.87%1.74%22.31%3.01%12月:48月=0.55:0.4526.55%24.50%37.17%16.88%3.34%21.69%2.88%

16、12月:48月=0.5:0.526.71%25.47%37.96%16.80%4.39%22.27%2.75%12月:48月=0.45:0.5538.55%27.38%30.89%15.17%4.75%23.35%2.61%12月:48月=0.4:0.642.38%35.79%30.20%14.01%5.78%25.63%2.47%12月:48月=0.35:0.6542.38%32.40%30.09%11.60%5.99%24.49%2.31%12月:48月=0.3:0.742.53%26.37%25.62%12.27%5.28%22.41%2.15%12月:48月=0.25:0.7537.5

17、5%19.99%28.40%10.23%4.20%20.07%1.99%12月:48月=0.2:0.838.66%10.93%19.18%11.68%2.27%16.55%1.81%12月:48月=0.15:0.8568.26%10.87%10.50%14.16%1.51%21.06%1.63%12月:48月=0.1:0.967.88%8.27%11.95%14.53%3.41%21.21%1.45%12月:48月=0.0.5:0.9572.98%-3.05%8.36%14.49%3.72%19.30%1.26%12月:48月=0:175.07%-2.08%12.75%13.50%1.95%2

18、0.24%1.07%平均收益率47.26%31.48%30.37%16.58%3.85%25.91%9以近12个月的分位数为例，我们选取不同平滑参数和行业配置数量进行实验。为了刻画和解决景气度模型存在的跳变问题，我们对景气度进行一定的平滑处理，行业 景 气 分 位 计 算 方 式 为：=平滑参数 +(1 平滑参数)1，其中为行业当月景气分位。从2018年至2022年回测结果看，景气度短期平滑的回测效果优于长期平滑，该指标对于短期边际变化相对更加敏感。在进行一定量平滑操作后一定程度避免了景气度模型引起的少量跳变情况，头部配置行业的收益率存在明显提升。2.2 景气度源自高频基本面指标，回测中直接使

19、用当月值优于平滑后的景气度源自高频基本面指标，回测中直接使用当月值优于平滑后的结果结果景气度参数设置和景气度参数设置和各参数下策略收益各参数下策略收益情况情况资料来源：wind，中信证券研究部测算 行业配置数量 平滑参数1351015平均收益率每月IC平均值078.25%61.35%40.05%21.56%3.99%41.04%3.85%0.05151.35%71.06%47.85%11.20%7.37%57.77%3.64%0.1138.87%70.37%48.60%11.81%7.47%55.43%3.44%0.15138.98%68.69%43.13%9.51%7.88%53.64%3.

20、24%0.2110.63%67.46%44.89%6.56%8.88%47.68%3.04%0.2598.42%61.24%42.07%9.20%7.04%43.60%2.84%0.3108.20%49.32%33.50%8.54%7.43%41.40%2.65%0.35104.29%64.14%30.97%6.90%4.58%42.18%2.46%0.489.44%55.55%33.59%2.83%1.15%36.51%2.27%0.4581.01%49.25%37.91%5.58%-2.02%34.35%2.09%0.547.04%28.21%43.17%2.80%-0.55%24.13%

21、1.91%0.5576.00%8.36%46.02%-0.19%-1.18%25.80%1.74%0.660.10%18.91%38.00%-4.14%0.57%22.69%1.57%0.65106.37%31.40%26.99%0.49%-0.08%33.03%1.39%0.7140.25%23.47%22.17%3.24%-2.22%37.38%1.17%0.75134.14%17.68%21.81%2.33%-3.58%34.48%0.88%0.8111.49%15.54%13.90%5.43%1.62%29.60%0.45%0.85161.97%14.69%15.97%6.66%1.4

22、3%40.14%-0.17%0.944.27%33.69%15.58%8.39%-5.51%19.28%-0.97%0.9577.99%-6.95%-2.57%-3.94%-4.33%12.04%-1.42%平均收益率102.95%40.17%32.18%5.74%2.00%36.61%10进行行业配置时，景气度策略选取历史12个月计算分位数，平滑参数设置为零，每月选中得分最高的三个行业进行等全配置，回测区间为2018-01至2022-10，不考虑手续费。结果显示，在2020年之前景气度策略的超额收益不太显著，随后策略获取超额收益能力逐渐增强；回测区间内，策略相对中信证券一级行业等权组合，年化

23、超额收益率为9.98%，最大回撤为-16.20%。2.2 景气度单指标进行行业配置回测结果景气度单指标进行行业配置回测结果单因子景气度策略业绩表现单因子景气度策略业绩表现单因子景气度策略净值曲线单因子景气度策略净值曲线资料来源：wind，中信证券研究部测算注：超额净值相对于行业等权组合资料来源：wind，中信证券研究部测算组合名称组合名称年化收益率年化收益率最大回撤最大回撤夏普率夏普率每月平均每月平均IC值值景气度策略10.0%-16.20%0.383.85%等权组合策略0.02%-16.03%-0.05-0.100.10.20.30.40.50.60.70.800.511.522.52018

24、-01-012018-02-142018-03-302018-05-132018-06-262018-08-092018-09-222018-11-052018-12-192019-02-012019-03-172019-04-302019-06-132019-07-272019-09-092019-10-232019-12-062020-01-192020-03-032020-04-162020-05-302020-07-132020-08-262020-10-092020-11-222021-01-052021-02-182021-04-032021-05-172021-06-302021

25、-08-132021-09-262021-11-092021-12-232022-02-052022-03-212022-05-042022-06-172022-07-312022-09-132022-10-27超额净值（右轴）沪深300景气度组合行业等权组合11政策情绪得分基于政策文本数据库，通过NLP方法在时序上统计得到行业政策情绪指标。为了刻画政策情绪的时效性，行业政策情绪计算如下：=平滑参数 +(1 平滑参数)1，其中为行业当月政策情绪得分政策情绪指标需要设置的参数有：平滑参数平滑参数以及行业配置数量行业配置数量。与景气度一致，平滑参数用于刻画行业政策情绪的延续性，参数越大，历史景气度

26、影响越大；每次调仓时我们会分别选取景气度打分排名靠前的1、3、5、10或15个行业进行配置。从结果来看，政策情绪在短期平滑和长期平滑均能获得较客观的超额收益，对应短期主题和长期配置两个思路。从当前市场回测结果看，根据1-2月内的政策情绪进行行业选择回测收益更高。2.3 政策情绪博取收益的两类来源：短期主题和长期配置政策情绪博取收益的两类来源：短期主题和长期配置资料来源：中国政府网，各部委官网，wind，中信证券研究部测算 行业配置数量平滑参数1351015平均收益率每月IC平均值024.10%57.31%36.23%10.46%11.66%27.95%0.0514.84%70.56%51.18

27、%20.77%14.94%34.46%3.39%0.134.76%65.09%57.00%22.21%14.03%38.62%3.45%0.1562.61%73.66%51.26%20.96%13.73%44.44%3.48%0.262.61%61.33%43.88%19.90%13.98%40.34%3.49%0.2578.50%55.35%38.68%18.76%12.63%40.79%3.49%0.3108.45%44.08%41.74%22.54%11.79%45.72%3.47%0.3587.66%46.84%43.01%21.29%11.82%42.12%3.44%0.487.88

28、%43.73%38.63%20.33%11.56%40.43%3.38%0.45130.92%34.36%35.84%19.57%13.00%46.74%3.30%0.5148.41%28.06%21.32%14.20%12.07%44.81%3.20%0.55150.16%28.14%18.39%17.41%11.15%45.05%3.08%0.6175.96%31.82%11.46%14.89%10.24%48.87%2.94%0.65131.61%10.14%15.61%15.58%12.11%37.01%2.80%0.777.09%17.08%23.81%16.38%9.10%28.6

29、9%2.70%0.7551.70%35.48%29.29%24.01%10.96%30.29%2.65%0.820.77%34.57%27.56%24.77%10.13%23.56%2.68%0.85-10.85%15.30%28.62%24.71%13.16%14.19%2.77%0.91.08%11.85%27.44%14.78%16.70%14.37%2.89%0.959.78%10.14%10.35%23.86%12.48%13.32%2.93%平均收益率72.40%38.74%32.57%19.37%12.36%35.09%政策情绪参数设置和政策情绪参数设置和各参数下策略收益各参数下

30、策略收益情况情况12进行行业配置时，政策情绪策略的平滑参数设置为零，每月选中三个行业进行等全配置，回测区间为2018-01至2022-10，不考虑手续费。结果显示，政策情绪策略在2020年之前难以获取超额收益，随后获取超额收益能力逐渐增强，主要因为是随着2020年之后市场对政策关注度提升，策略超额收益也开始逐渐增强；回测区间内，策略相对中信证券一级行业等权组合，年化超额收益率为10.02%，最大回撤为-17.62%。2.3 政策情绪单指标进行行业配置回测结果政策情绪单指标进行行业配置回测结果单因子政策情绪策略业绩表现单因子政策情绪策略业绩表现单因子政策情绪策略净值曲线单因子政策情绪策略净值曲线

31、资料来源：中国政府网、各部委官网，wind，中信证券研究部测算注：超额净值相对于行业等权组合资料来源：中国政府网、各部委官网，wind，中信证券研究部测算组合名称组合名称年化收益率年化收益率最大回撤最大回撤夏普率夏普率每月平均每月平均IC值值政策情绪策略10.4%-17.62%0.303.49%等权组合策略0.02%-16.03%-0.05-0.2-0.100.10.20.30.40.50.60.70.80.900.511.522.52018-01-012018-02-142018-03-302018-05-132018-06-262018-08-092018-09-222018-11-052

32、018-12-192019-02-012019-03-172019-04-302019-06-132019-07-272019-09-092019-10-232019-12-062020-01-192020-03-032020-04-162020-05-302020-07-132020-08-262020-10-092020-11-222021-01-052021-02-182021-04-032021-05-172021-06-302021-08-132021-09-262021-11-092021-12-232022-02-052022-03-212022-05-042022-06-172

33、022-07-312022-09-132022-10-27超额净值（右轴）沪深300政策情绪组合行业等权组合13从成交量、机构行为和融资融券三个维度，在每个维度下将成分股指标按照月度进行加总，并将个股归集到对应行业得到行业流动性指标，行业流动性得分计算如下：=(+1,)，其中为滑动窗口大小。流动性指标需要设置的参数有：平滑求和参数平滑求和参数以及行业配行业配置数量置数量。平滑求和参数为回看月数，用于刻画行业流动性的延续性，参数越大，历史景气度影响越大；每次调仓时我们会分别选取景气度打分排名靠前的1、3、5、10或15个行业进行配置。从结果来看，回看月数越多，策略倾向于具有越高的收益，每月IC平

34、均值也更高。不过行业配置数量为1时也会存在过热交易的风险，在后续的操作中选择主动降低流动性最高行业的打分，以避免该情况的影响。2.4 回看时间越长，流动性指标的回测收益相对更高且更加稳定回看时间越长，流动性指标的回测收益相对更高且更加稳定资料来源：wind，中信证券研究部测算流动性参数设置和流动性参数设置和各参数下策略收益各参数下策略收益情况情况 行业配置数量 滑动求和参数1351015平均收益率 每月IC平均值1-53.27%-35.47%-22.12%1.44%5.40%-20.81%-1.69%2-49.45%-7.15%3.03%6.61%6.06%-8.18%0.39%3-40.31

35、%68.92%9.43%10.64%7.35%11.21%2.65%47.58%50.30%42.05%16.72%10.02%25.33%4.09%5-0.94%55.47%39.86%24.47%10.49%25.87%4.65%6-12.04%40.80%54.58%28.49%9.11%24.19%5.04%74.13%9.20%46.20%30.65%7.47%19.53%5.55%8-41.59%16.64%35.34%29.45%6.37%9.24%5.29%9-16.43%34.63%40.22%34.20%8.76%20.28%5.50%1013.55%29.46%43.38

36、%36.06%15.61%27.61%6.13%113.01%32.33%32.02%40.00%17.81%25.03%6.37%127.41%18.58%47.41%37.01%20.35%26.15%6.02%平均收益率-14.86%26.14%30.95%24.64%10.40%15.45%14进行行业配置时，流动性策略的平滑求和参数设置为六个月，单因子回测区间位2018-01至2022-10，不考虑手续费，每月选中三个行业进行等全配置。结果显示，流动性策略的波动性较大，在2021年之后策略开始获取显著的超额收益；回测区间内，策略相对中信证券一级行业等权组合，年化超额收益率为7.79%

37、，最大回撤为-22.05%。由于Top1行业存在过热风险，没有对流动性指标进行额外处理前在2020年之前整体收益率不高。但经过处理的流动性指标与其他基本面指标相结合，可以很好的提升短期流动性健康的行业得分，使得行业配置结论与收益更加稳定。2.4 低频市场指标的合理引入可以提升流动性健康的行业得分，稳定低频市场指标的合理引入可以提升流动性健康的行业得分，稳定行业配置收益行业配置收益单因子流动性策略业绩表现单因子流动性策略业绩表现单因子流动性策略净值曲线单因子流动性策略净值曲线资料来源：wind，中信证券研究部测算注：超额净值相对于行业等权组合资料来源：wind，中信证券研究部测算组合名称组合名称

38、年化收益率年化收益率最大回撤最大回撤夏普率夏普率每月平均每月平均IC值值流动性策略7.81%-22.05%0.235.04%等权组合策略0.02%-16.03%-0.05-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.50.60.700.20.40.60.811.21.41.61.822018-01-012018-02-142018-03-302018-05-132018-06-262018-08-092018-09-222018-11-052018-12-192019-02-012019-03-172019-04-302019-06-132019-07-272019-09-092019

39、-10-232019-12-062020-01-192020-03-032020-04-162020-05-302020-07-132020-08-262020-10-092020-11-222021-01-052021-02-182021-04-032021-05-172021-06-302021-08-132021-09-262021-11-092021-12-232022-02-052022-03-212022-05-042022-06-172022-07-312022-09-132022-10-27超额净值（右轴）沪深300流动性组合行业等权组合目录目录CONTENTS151.1.短期

40、行业轮动速度加速，中观行业配置有效性提升短期行业轮动速度加速，中观行业配置有效性提升2.2.基于基本面量化通用指标的投资应用测试基于基本面量化通用指标的投资应用测试3.3.综合中观行业配置策略构建与测试综合中观行业配置策略构建与测试技术手段挖掘基本面量化指标，应用于月频中观行业配置基于基本面量化指标数据，以线性模型构建行业配置综合策略行业配置综合策略回测结果最新结论16数据挖掘基本面量化指标的应用场景多样数据挖掘基本面量化指标的应用场景多样，我们同样以月频中观行业配置作为应用场景我们同样以月频中观行业配置作为应用场景，并将所有指标数据以行业配置最并将所有指标数据以行业配置最合适的方式合适的方式

41、，标准化处理成为中信一级行业与月频两个标准维度标准化处理成为中信一级行业与月频两个标准维度。在指标应用过程中在指标应用过程中，我们针对不同指标同样使用了上文提到的预处理流程我们针对不同指标同样使用了上文提到的预处理流程，并设置最合适的预处理参数：并设置最合适的预处理参数：政策指标进行平滑景气度计算历史分位数流动性进行滑动求和，并将Top1的行业减半资料来源：中国政府网、各部委官网，wind，中信证券研究部测算政策情绪与景气分位两个指标的融合参数测试政策情绪与景气分位两个指标的融合参数测试3.1 技术手段挖掘基本面量化指标，应用于月频中观行业配置技术手段挖掘基本面量化指标，应用于月频中观行业配置

42、17指标融合思路：以政策情绪与景气分位两个因子作为行业选择的主要信息指标融合思路：以政策情绪与景气分位两个因子作为行业选择的主要信息，进行指标融合的参数测试进行指标融合的参数测试。政策情绪与景气分位权重在1:2时达到一个中间稳态：从测试结果可以看到，以政策情绪或景气分位分别作为主要因子时，绝对收益率均能达到相对较高的位置，同时在政策:景气的权重比值达到3.5:6.5时，每个月度配置不同行业数量均达到相对较高的收益率。在政策:景气的权重比值选择3.5:6.5时，配置的行业越少绝对收益率越高，配置15个行业的夏普率也达到最高的0.668，行业的选择相对更加稳定。资料来源：中国政府网、各部委官网，w

43、ind，中信证券研究部测算政策情绪与景气分位两个指标的融合参数测试政策情绪与景气分位两个指标的融合参数测试3.2 基于基本面量化指标数据，以线性模型构建综合策略基于基本面量化指标数据，以线性模型构建综合策略政策权重景气权重流动性权重机构调研权重收益率月度配置行业数=1收益率月度配置行业数=3收益率月度配置行业数=5收益率月度配置行业数=10收益率月度配置行业数=15收益率均值0.010.00078.25%61.35%40.05%21.56%3.99%50.31%0.59.50096.54%80.00%49.35%19.32%9.52%61.30%1.09.00086.32%81.29%52.8

44、6%23.52%9.36%61.00%1.58.50069.35%87.39%60.86%15.86%7.18%58.36%2.08.00044.39%71.91%51.20%17.59%7.16%46.27%2.57.50079.71%54.09%41.28%22.58%5.25%49.42%3.07.000108.44%66.24%61.40%25.46%6.28%65.38%3.56.500118.34%72.66%57.84%28.83%7.99%69.42%4.06.000113.27%69.23%54.60%24.25%9.07%65.34%4.55.50083.11%88.15%

45、58.28%23.84%16.12%63.35%5.05.00076.83%78.11%45.83%25.56%19.20%56.58%5.54.50075.94%63.84%33.64%20.00%20.32%48.35%6.04.00050.54%67.45%35.41%19.93%22.82%43.33%6.53.50032.55%96.95%48.62%18.07%20.50%49.05%7.03.00046.30%112.88%53.61%20.01%16.58%58.20%7.52.50058.51%83.72%62.54%19.46%14.77%56.06%8.02.000126

46、.46%68.47%59.43%25.80%9.76%70.04%8.51.500129.23%73.06%58.44%22.51%10.03%70.81%9.01.000122.75%62.72%46.90%23.53%8.60%63.98%9.50.50090.14%46.13%57.71%15.63%13.10%52.40%10.00.00062.61%61.33%43.88%19.90%13.98%46.93%18在固定政策情绪与景气分位两个因子权重比例后在固定政策情绪与景气分位两个因子权重比例后，融入流动性因子稳定行业的选择与收益率融入流动性因子稳定行业的选择与收益率。对于流动性指标

47、的构建，我们取过去6个月的流动性总和，代表市场对于每个行业相对于过去三年的交易热度。政策情绪与景气分位作为两个纯基本面指标，在融入流动性指标后，可以一定程度融入市场因素，稳定行业的选择结果并一定程度提升收益。资料来源：中国政府网、各部委官网，wind，中信证券研究部测算流动性指标的融入参数测试流动性指标的融入参数测试3.2 基于基本面量化指标数据，以线性模型构建综合策略基于基本面量化指标数据，以线性模型构建综合策略政策权重景气权重流动性权重机构调研权重收益率月度配置行业数=1收益率月度配置行业数=3收益率月度配置行业数=5收益率月度配置行业数=10收益率月度配置行业数=15收益率_均值3.56

48、.50.00118.34%72.66%57.84%28.83%7.99%57.13%3.56.50.5086.59%61.66%69.01%27.06%8.74%50.61%3.56.51.00105.86%59.14%67.87%35.89%10.20%55.79%3.56.51.50106.10%62.09%73.50%33.51%14.93%58.02%3.56.52.00109.81%73.11%70.45%34.12%17.49%61.00%3.56.52.50147.39%70.73%74.50%26.77%19.83%67.85%3.56.53.00173.32%90.89%80

49、.95%30.44%19.34%78.99%3.56.53.50132.73%94.69%74.85%28.75%17.25%69.65%3.56.54.00134.85%82.81%61.08%30.33%17.94%65.40%3.56.54.50134.00%63.70%56.42%30.16%16.76%60.21%3.56.55.00123.06%60.82%52.84%24.67%14.94%55.27%3.56.55.50136.59%61.42%68.18%25.84%15.42%61.49%3.56.56.00136.77%52.82%79.50%33.01%13.72%63

50、.16%3.56.56.50147.42%47.60%79.44%31.25%11.80%63.50%3.56.57.00156.80%52.93%75.88%27.70%9.31%64.52%3.56.57.50116.23%79.69%74.12%25.48%11.98%61.50%3.56.58.00110.43%74.11%70.43%26.28%10.95%58.44%3.56.58.5091.64%82.40%68.21%28.68%12.91%56.77%3.56.59.0088.14%87.15%62.16%30.18%12.82%56.09%3.56.59.5090.99%8

51、0.08%57.20%34.00%13.04%55.06%3.56.510.0090.99%74.77%55.58%29.39%12.38%52.62%19中观行业配置综合策略回测结果：中观行业配置综合策略回测结果：回测时间段选取：2018年1月1日至2022年10月31日。策略绝对收益率、相对全行业等全配置超额收益、相对沪深300超额收益分别：90.02%、88.83%、102.98%。策略最大回撤发生在2022年4月，达到16.76%。由于指标配置选择考虑相对长期，没有融入过多边际变化因素，所以2022年4月持仓行业列表为：电力及公用事业、基础化工、电力设备及新能源，伴随市场下跌达到了最大

52、回撤值。资料来源：中国政府网、各部委官网，wind，中信证券研究部测算行业配置策略资产净值表现行业配置策略资产净值表现3.3 行业配置综合策略回测结果行业配置综合策略回测结果-0.200.20.40.60.811.21.400.511.522.52018-01-012018-02-122018-03-262018-05-072018-06-182018-07-302018-09-102018-10-222018-12-032019-01-142019-02-252019-04-082019-05-202019-07-012019-08-122019-09-232019-11-042019-12

53、-162020-01-272020-03-092020-04-202020-06-012020-07-132020-08-242020-10-052020-11-162020-12-282021-02-082021-03-222021-05-032021-06-142021-07-262021-09-062021-10-182021-11-292022-01-102022-02-212022-04-042022-05-162022-06-272022-08-082022-09-192022-10-31超额收益（右轴）沪深300资产净值-8.00%-6.00%-4.00%-2.00%0.00%2

54、.00%4.00%6.00%02468018-01-012018-02-132018-03-282018-05-102018-06-222018-08-042018-09-162018-10-292018-12-112019-01-232019-03-072019-04-192019-06-012019-07-142019-08-262019-10-082019-11-202020-01-022020-02-142020-03-282020-05-102020-06-222020-08-042020-09-162020-10-292020-12-112021-01-232

55、021-03-072021-04-192021-06-012021-07-142021-08-262021-10-082021-11-202022-01-022022-02-142022-03-292022-05-112022-06-232022-08-052022-09-172022-10-30当天收益（右轴）回撤最大回撤行业配置策略回撤表现行业配置策略回撤表现资料来源：中国政府网、各部委官网，wind，中信证券研究部测算20资料来源：中国政府网、各部委官网，wind，中信证券研究部测算配置策略的年度收益率表现配置策略的年度收益率表现3.3 行业配置综合策略回测结果行业配置综合策略回测结果配

56、置策略在不同行业的表现配置策略在不同行业的表现资料来源：中国政府网、各部委官网，wind，中信证券研究部测算中信证券一级行业中信证券一级行业配置平均超额涨跌幅配置平均超额涨跌幅（%/相对沪深300）（%/相对沪深300）配置期数配置期数钢铁钢铁25.85351煤炭煤炭5.783710消费者服务消费者服务5.31214纺织服装纺织服装4.55912食品饮料食品饮料3.24489国防军工国防军工2.85834计算机计算机2.24539电力设备及新能源电力设备及新能源2.08256电子电子1.74188基础化工基础化工1.74107机械机械1.67034银行银行1.45634家电家电1.30543通

57、信通信1.23249医药医药0.965515石油石化石油石化0.92267轻工制造轻工制造0.82912非银行金融非银行金融0.72623电力及公用事业电力及公用事业0.71336房地产房地产0.52038传媒传媒0.46866汽车汽车0.363611有色金属有色金属0.35035农林牧渔农林牧渔-0.558214交通运输交通运输-1.55394建筑建筑-2.384310-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%200212022年1-10月沪深300涨跌幅资产年度收益率超额（右轴）中观行业配置

58、综合策略回测指标：中观行业配置综合策略回测指标：夏普率=0.5453最大回撤=16.75%相对沪深300，年度超额胜率=80%相对沪深300，月度配置胜率=77.27%相对沪深300，行业配置胜率=54.39%213.4 最新结论最新结论行业配置策略推荐结果详情行业配置策略推荐结果详情资料来源：中国政府网、各部委官网，wind，中信证券研究部测算注：最新行业涨跌幅与收益率截至2022年11月20日配置结论生成日期配置结论生成日期推荐配置行业1推荐配置行业1推荐配置行业2推荐配置行业2推荐配置行业3推荐配置行业3行业1月度收益率行业1月度收益率（%）（%）行业2月度收益率行业2月度收益率（%）（

59、%）行业3月度收益率行业3月度收益率（%）（%）月均收益率月均收益率（%）（%）月均收益率超额月均收益率超额（%/相对沪深300）（%/相对沪深300）2021-01-312021-01-31电子电子煤炭煤炭轻工制造轻工制造-3.4117-3.41174.54334.54331.49071.49070.87410.87411.15821.15822021-02-282021-02-28食品饮料食品饮料汽车汽车医药医药-4.2953-4.2953-5.7120-5.7120-3.1066-3.1066-4.3713-4.37131.03271.03272021-03-312021-03-31电力

60、及公用事业电力及公用事业煤炭煤炭汽车汽车-7.3908-7.39084.73574.73573.20493.20490.18330.1833-0.3812-0.38122021-04-302021-04-30交通运输交通运输食品饮料食品饮料电力及公用事业电力及公用事业2.49912.49918.25048.25043.70123.70124.81694.81691.57531.57532021-05-312021-05-31交通运输交通运输煤炭煤炭食品饮料食品饮料-0.7445-0.74453.35443.3544-5.3990-5.3990-0.9297-0.92970.89420.8942

61、2021-06-302021-06-30煤炭煤炭机械机械钢铁钢铁5.32435.32432.27932.279318.544518.54458.71618.716116.025016.02502021-07-312021-07-31煤炭煤炭石油石化石油石化有色金属有色金属27.664627.66466.86516.865118.807118.807117.778917.778917.894517.89452021-08-312021-08-31石油石化石油石化有色金属有色金属电力及公用事业电力及公用事业5.70635.7063-16.4094-16.409415.411015.41101.56

62、931.56930.46580.46582021-09-302021-09-30机械机械煤炭煤炭交通运输交通运输3.23443.2344-12.3146-12.3146-0.9671-0.9671-3.3491-3.3491-4.8974-4.89742021-10-312021-10-31石油石化石油石化电力设备及新能源电力设备及新能源有色金属有色金属-4.0243-4.02433.83743.83747.44907.44902.42072.42073.98413.98412021-11-302021-11-30医药医药食品饮料食品饮料电力及公用事业电力及公用事业0.29710.29711.

63、97891.97899.58949.58943.95513.95512.12162.12162021-12-312021-12-31房地产房地产煤炭煤炭石油石化石油石化1.34351.3435-4.7374-4.7374-3.0959-3.0959-2.1633-2.16335.10565.10562022-01-312022-01-31汽车汽车医药医药基础化工基础化工0.13270.13273.93103.93108.52088.52084.19484.19483.80323.80322022-02-282022-02-28电力设备及新能源电力设备及新能源基础化工基础化工煤炭煤炭-8.724

64、6-8.7246-8.3103-8.310313.150213.1502-1.2949-1.29496.37616.37612022-03-312022-03-31电力及公用事业电力及公用事业基础化工基础化工电力设备及新能源电力设备及新能源-6.4339-6.4339-14.1044-14.1044-17.0003-17.0003-12.5129-12.5129-6.9216-6.92162022-04-302022-04-30基础化工基础化工纺织服装纺织服装电力设备及新能源电力设备及新能源10.970110.97017.90987.909812.776212.776210.552110.55

65、218.67788.67782022-05-312022-05-31汽车汽车基础化工基础化工消费者服务消费者服务14.954014.954012.158712.158723.164223.164216.758916.75895.44125.44122022-06-302022-06-30汽车汽车基础化工基础化工农林牧渔农林牧渔5.20485.2048-1.2691-1.26914.31274.31272.74952.74958.43228.43222022-07-312022-07-31建筑建筑汽车汽车计算机计算机-2.3330-2.3330-11.5130-11.5130-4.6270-4.

66、6270-6.1577-6.1577-3.9692-3.96922022-08-312022-08-31汽车汽车计算机计算机机械机械-13.9638-13.9638-10.4681-10.4681-12.3838-12.3838-12.2719-12.2719-5.6252-5.62522022-09-302022-09-30汽车汽车纺织服装纺织服装电力设备及新能源电力设备及新能源-5.0987-5.0987-5.2379-5.2379-3.2569-3.2569-4.5312-4.53123.78943.78942022-10-312022-10-31汽车汽车商贸零售商贸零售建筑建筑6.25

67、276.252712.804812.80485.17465.17468.07748.07740.72870.728722风险因素风险因素风险提示：统计模型依赖的历史规律可能会失效；数据覆盖度不足。感谢您的信任与支持！感谢您的信任与支持！THANK YOU23张若海张若海（数据科技首席分析师数据科技首席分析师）执业证书编号：S01汤可欣汤可欣（数据科技分析师数据科技分析师）执业证书编号：S02王博隆王博隆（数据科技分析师数据科技分析师）执业证书编号：S05 伍家豪伍家豪（数据科技分析师数据科技分析师）执业证书编号：S1010522

68、090002张强张强（数据科技分析师数据科技分析师）执业证书编号：S03免责声明免责声明24分析师声明分析师声明主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。一般性声明一般性声明本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责条款而言，不含CLSAgroup of compani

69、es），统称为“中信证券”。本研究报告对于收件人而言属高度机密，只有收件人才能使用。本研究报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布该研究报告的人员。本研究报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。中信证券并不因收件人收到本报告而视其为中信证券的客户。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工具，本报告的收件人须保持自身的独立判断并自行承担投资风险。本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但中信证券不保证其准确性或完整性。中信

70、证券并不对使用本报告或其所包含的内容产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他损失承担任何责任。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可跌可升。过往的业绩并不能代表未来的表现。本报告所载的资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断，可以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。中信证券并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任。中信证券通过信息隔离墙控制

71、中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域、单位、集团及其他附属机构的流动。负责撰写本报告的分析师的薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定。分析师的薪酬不是基于中信证券投资银行收入而定，但是，分析师的薪酬可能与投行整体收入有关，其中包括投资银行、销售与交易业务。若中信证券以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构为此发送行为承担全部责任。该机构的客户应联系该机构以交易本报告中提及的证券或要求获悉更详细信息。本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议，中信证券以及中信证券的各个高级职员、董事和员工亦不为（前述金融机构之客户）因使用本报告或报告载明的内容产生的直接

72、或间接损失承担任何责任。评级说明评级说明投资建议的评级标准投资建议的评级标准评级评级说明说明报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的6到12个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准；韩国市场以科斯达克指数或韩国综合股价指数为基准。股票评级买入相对同期相关证

73、券市场代表性指数涨幅20%以上增持相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于5%20%之间持有相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%5%之间卖出相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上行业评级强于大市相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%以上中性相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%10%之间弱于大市相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上证券研究报告证券研究报告2022年年11月月23日日免责声明免责声明25特别声明特别声明在法律许可的情况下，中信证券可能（1）与本研究报告所提到的公司建立或保持顾问、投资银行或证券服务关系，（2）参与或投资本报告所提到的公司的金融交易，

74、及/或持有其证券或其衍生品或进行证券或其衍生品交易。本研究报告涉及具体公司的披露信息，请访问https:/ Limited（于中国香港注册成立的有限公司）分发；在中国台湾由CL Securities Taiwan Co.,Ltd.分发；在澳大利亚由CLSA Australia Pty Ltd.（商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159）分发；在美国由CLSA（CLSA Americas,LLC除外）分发；在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.（公司注册编号：198703750W）分发；在欧洲经济区由CLSA Europe BV分发；在英国由CLS

75、A（UK）分发；在印度由CLSA India Private Limited分发（地址：8/F,Dalamal House,Nariman Point,Mumbai 400021；电话：+91-22-66505050；传真：+91-22-22840271；公司识别号：U67120MH1994PLC083118）；在印度尼西亚由PT CLSA Sekuritas Indonesia分发；在日本由CLSA Securities Japan Co.,Ltd.分发；在韩国由CLSA Securities Korea Ltd.分发；在马来西亚由CLSA Securities Malaysia Sdn B

76、hd分发；在菲律宾由CLSA Philippines Inc.（菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员）分发；在泰国由CLSASecurities(Thailand)Limited分发。针对不同司法管辖区的声明针对不同司法管辖区的声明中国大陆：中国大陆：根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可，中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。中国香港中国香港：本研究报告由CLSA Limited分发。本研究报告在香港仅分发给专业投资者（证券及期货条例（香港法例第571 章）及其下颁布的任何规则界定的），不得分发给零售投资者。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，CLSA

77、客户应联系CLSALimited的罗鼎，电话：+852 2600 7233。美国：美国：本研究报告由中信证券制作。本研究报告在美国由CLSA（CLSA Americas,LLC除外）仅向符合美国1934年证券交易法下15a-6规则界定且CLSA Americas,LLC提供服务的“主要美国机构投资者”分发。对身在美国的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所述任何观点的背书。任何从中信证券与CLSA获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报告中提及的任何证券应当联系CLSA Americas,LLC（在美国证券交易委员会注册的经纪交易商），以及 CL

78、SA 的附属公司。新加坡：新加坡：本研究报告在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.，仅向（新加坡财务顾问规例界定的）“机构投资者、认可投资者及专业投资者”分发。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，新加坡的报告收件人应联系CLSA Singapore PteLtd，地址：80 Raffles Place,#18-01,UOB Plaza 1,Singapore 048624，电话：+65 6416 7888。因您作为机构投资者、认可投资者或专业投资者的身份，就CLSA Singapore Pte Ltd.可能向您提供的任何财务顾问服务，CLSA Singapore

79、Pte Ltd豁免遵守财务顾问法（第110章）、财务顾问规例以及其下的相关通知和指引（CLSA业务条款的新加坡附件中证券交易服务C部分所披露）的某些要求。MCI（P）085/11/2021。加拿大：加拿大：本研究报告由中信证券制作。对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。英国：英国：本研究报告归属于营销文件，其不是按照旨在提升研究报告独立性的法律要件而撰写，亦不受任何禁止在投资研究报告发布前进行交易的限制。本研究报告在英国由CLSA（UK）分发，且针对由相应本地监管规定所界定的在投资方面具有专业经验的人士。涉及到的任何投

80、资活动仅针对此类人士。若您不具备投资的专业经验，请勿依赖本研究报告。欧洲经济区：欧洲经济区：本研究报告由荷兰金融市场管理局授权并管理的CLSAEurope BV 分发。澳大利亚：澳大利亚：CLSA Australia Pty Ltd(“CAPL”)(商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159)受澳大利亚证券与投资委员会监管，且为澳大利亚证券交易所及CHI-X的市场参与主体。本研究报告在澳大利亚由CAPL仅向“批发客户”发布及分发。本研究报告未考虑收件人的具体投资目标、财务状况或特定需求。未经CAPL事先书面同意，本研究报告的收件人不得将其分发给任何第三方。本段所称的

81、“批发客户”适用于公司法（2001）第761G条的规定。CAPL研究覆盖范围包括研究部门管理层不时认为与投资者相关的ASXAll Ordinaries 指数成分股、离岸市场上市证券、未上市发行人及投资产品。CAPL寻求覆盖各个行业中与其国内及国际投资者相关的公司。印度：印度：CLSA India Private Limited，成立于 1994 年 11 月，为全球机构投资者、养老基金和企业提供股票经纪服务（印度证券交易委员会注册编号：INZ000001735）、研究服务（印度证券交易委员会注册编号：INH000001113）和商人银行服务（印度证券交易委员会注册编号：INM000010619）。CLSA 及其关联方可能持有标的公司的债务。此外，CLSA及其关联方在过去 12 个月内可能已从标的公司收取了非投资银行服务和/或非证券相关服务的报酬。如需了解CLSA India“关联方”的更多详情，请联系 Compliance-I。未经中信证券事先书面授权未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报告发送或销售本报告。中信证券中信证券2022版权所有版权所有。保留一切权利保留一切权利。