用分析师预期表征行业景气度卖方分析师调研频繁，对基本面预测具有前瞻性，龙头公司的分析师一致盈利预测能较好地刻画行业景气度。基于Wind分析师预期的明细数据，我们计算了同一分析师预期指标变化率，定义为分析师SAC因子（Sef_Attitude_Change），追踪到同一分析师前后态度变化，指标较一致预期数据有进一步提升。合成分析师SAC因子在中信一级行业维度Rank_IC均值达到10.87%,年化ICIR1.54。
行业轮动上的动量效应A股存在一定的行业动量效应，但多头组表现稍弱。基于动量及动量形成过程中市场的分歧程度，我们将动量因子和振幅因子结合构造路径动量，改善动量因子多头组表现。在中信一级行业维度Rank_IC均值达到7.8%，年化ICIR达到0.79。
使用盈利惊喜刻画行业基本面超预期盈余公告后价格漂移（PEAD）效应在A股市场具备一定显著性，本报告将基于企业财务指标的边际表现构建了SUE因子，在中信一级行业维度Rank_IC均值达到5.71%，年化ICIR达到0.8。
规避过度拥挤的行业市场分歧度加剧往往伴随高换手率，也同时意味高拥挤。为规避高拥挤度行业，我们根据换手率计算了过去25个交易日平均换手率历史分位数（1250个交易日）。当历史分位数达到90%以上时，平均年化损失为-8%。
行业轮动策略结合分析师预期、动量效应和盈利惊喜，同时规避高拥挤度行业，采用中信一级行业构建行业轮动策略。合成行业轮动因子Rank_IC均值为12.89%，年化ICIR为1.63，IC_T达到4.99，IC月胜率为67.25%。
五行业等权组合年化收益达到26.07%，相对于行业等权指数年化超额收益为14.14%。
在指数增强和基金行业轮动上的应用我们将行业轮动策略应用在指数增强、权益基金行业轮动上。
使用行业轮动策略优化沪深300指数行业配置，2013年至今平均年化超额收益达到11.73%，信息比率IR为1.41。
在我们定义的公募高仓位主动权益型基金持仓中，运用行业轮动进行增强。
策略2013年至今平均年化收益达到24.66%，信息比率IR为1.04；在如上绩优基金持仓里，策略过去十年平均年化收益为35.05%，信息比率IR为1.42。
风险提示本报告均基于历史数据与模型进行测试，历史回测结果不代表未来收益，在未来市场环境变化时不排除模型失效的风险，本文仅供投资者参考。
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