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tmt是什么意思(TMT产业专题研究：细分赛道轮动模型)

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发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

近期高/低位：除数据变化情况外，我们还构建了数据近期高位/低位指标。我们在时间序列上计 算了指标值滚动1年的标准分(Z-score)，通过对标准分设定不同阈值（0.5、1、2），构建指标值 近期高低位。

有效信号事件的筛选逻辑

将数据事件化后，我们需要筛选出有效的数据事件。我们把 2010 年1月4日至 2022 年 2月 28 日作为指标测试期。在测试时，我们依据数据的数据公布滞后时间，将数据均滞后1个月使用（行 业数据滞后期1个季度），并观察数据事件触发后下一个月细分赛道指数的收益表现。我们将从以 下几个方面对其进行评判：

Sharpe比率绝对值从优（量化指标）：我们计算了单指标单事件下的Sharpe比率，类似于因子 的多空组合Sharpe比率的计算，一般夏普比率的绝对值越大越优。

符合经济学逻辑：景气度指标有较明确的经济学指示意义，对于Sharpe比率方向不符合理论逻辑 的，直接予以剔除；宏观数据和技术指标没有预设理论方向，故而根据实际的Sharpe比率的绝对 值择优入选。同时考察单指标不同事件指向的稳定性，实际数据并未出现方向突变的情况。

相似事件只取最优一项：对于相似事件，比如净利润上升1%、3%和5%这三个事件的Sharpe比 率绝对值均较为优秀，为了防止信号重复和多重共线性等问题，我们只选择Sharpe比率绝对值最 高的一种事件，另两种进行剔除。

开仓次数符合最低要求：若事件在过去11年中发生的次数过少（少于10次），则不能给最终组合 贡献足够的收益，同时也无法满足Sharpe比率计算的准确性，这类事件予以剔除。

4 组合构建与结果展示

组合构建方式

根据筛选得到的信号事件进行各细分赛道的得分然后根据得分进行权重的配置，月频调仓进行组 合构建。具体步骤如下： 根据Sharpe比率的符号来确定信号事件属于正向还是负向事件（后验指标）； 在每月月底最后一个交易日分别计算TMT产业链电子、计算机、通信、传媒的事件是否触发了做 多信号（由于A股市场做空的可行性不强，避免出现最后得分为负的情况，我们暂时忽略做空信 号）。若触发了做多信号，则单事件记1分，否自记0分。

对所有事件的得分进行加总，各细分赛道单独计算，最后各细分赛道每月的得分在 ， 分之间。 根据各细分赛道的得分进行权重配置。比如某月底电子得分为5，计算机得分为3，通信得分为2， 传媒的得分是10，则电子的仓位为25%，计算机15%，通信10%，传媒50%。 按月调仓，计算加权轮动组合收益。并以上述指数的行业指数的等权组合作为基准进行比较。

不同指标配比下，轮动组合的超额收益比较

在完备指标组合下，超额收益的稳定性最为突出，最大回撤、波动率和Sharpe比率均为最优。 剔除技术指标后，尽管超额收益有较为显著的提升，但是也会增加收益风险指标。而剔除宏观指 标或者景气度指标，则会使超额收益有明显的收窄。（报告来源：未来智库）

总结

TMT产业当前是被动资金覆盖占比最高的行业，可轮动的标的丰富，经过此前的调整，估值已经 相对合理。对TMT行业的配置和策略增强将有较强的现实意义。剖析过去11年TMT产业走势，纵向来看，出现了多次回撤，有时单次回撤的幅度比较大；横向看， 电子、计算机、计算机、传媒有此起彼伏的轮动效应，因而对TMT细分赛道进行轮动，有较高的 挖掘价值。

我们对指标分3大类进行讨论，分别是宏观与TMT行业指标、景气度指标和技术指标，对各类指 标进行信号事件化处理，根据单事件细分赛道的多空组合风险调整后的收益进行指标筛选，兼顾 经济学逻辑和实操可行性。对各细分赛道总结出18个有效信号事件。

对事件发出的做多信号进行打分，按得分对各细分赛道的仓位进行调整，实现产业内部的细分赛 道轮动，得到加权轮动之后的组合。模型通过指标初筛、多空检验、多事件打分构建组合提升稳 定性，整体框架成熟，指标灵活性高。总体来看，轮动组合对基准组合有显著增强，而且增强效果较为稳健。在完备指标组合下，超额 收益的稳定性最为突出，最大回撤、波动率和Sharpe比率均为最优。

报告节选：

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库】。未来智库 - 官方网站


本文到此结束，希望对大家有所帮助呢。

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