策略研究|证券研究报告—总量深度2025年5月28日
策略深度报告
基于XGBoost模型的AI行业配置系统
本报告以“周期-信号-动量”行业配置系统为基础，基于XGBoost模型构建AI行
业配置系统，实现月度行业配置输出。
?市场轮动加速驱动行业配置模型升级。近年来，A股市场风格频繁切
换、主线热点轮动加快，传统依赖主观经验或静态因子打分的行业配置
策略日益难以有效捕捉结构性机会。行业轮动背后的驱动因素具有多维
性和阶段性，估值、成长、情绪、资金行为等因子交替主导，而经济周
期、货币政策等宏观变量则进一步增强了市场表现的非线性特征。这对
策略研究提出了更高要求：模型不仅要具备预测能力，更需具备可解释
性与实战落地性。为此，报告基于XGBoost非线性机器学习算法，结合
中银策略“周期-信号-动量”配置框架，构建了一套数据驱动、结构清
晰、逻辑可循的行业配置系统，以支持策略判断与行业轮动决策。
?“周期-信号-动量”行业配置框架概述。“周期-信号-动量”行业配置框架可
以概括为周期定风格、信号找行业、动量辅助择时。在宏观维度，通过
资本开支周期与库存周期识别中短周期变化形成风格方向；在中观层
面，结合“次年g-复合g”模型与行业特有信号体系，依据行业景气判断
投资机会；而在时点判断上，则引入市场动量指标辅助择时，增强策略
的动态适应能力。
?“周期-信号-动量”行业配置体系信号系统。将申万一级行业分为周期资
源品、地产建筑、公用事业、必选消费、可选消费、硬科技、软科技、
大金融等八大行业，不同行业均有相关性较高的宏观或中观信号。如资
源品业绩与经济周期关系密切，市场行情则与大宗商品价格高度相关；
地产具有较强的逆周期特征，行情与地产周期高度相关；公用事业行业
在历史行情之中表现出了较强的防御属性，在市场偏好弱势的环境下往
往有较为坚挺的市场表现；必选消费防御性较强，行业的价格驱动效应
明显；可选消费行情往往受居民收入及消费预期有催化，与社零同比有
较高相关性；科技和高端制造业（硬科技、软科技）具有显著的产业周
期驱动特征，且充裕的流动性会对行情形成明显助推；金融行业行情则
受金融周期驱动，与社融、M2等金融指标相关度较高。
?AI行业配置模型构建与实证方法。本