行业轮动是 A 股市场最有效的投资策略之一。

由于 A 股市场的行业分化非常明显，不同行业在不同的经济周期和市场环境下表现差异巨大。

通过在不同行业之间进行轮动配置，你可以获得显著的超额收益。

QMT 提供了完善的行业数据接口和策略开发工具，让你可以轻松实现各种行业轮动策略。今天我就给大家讲清楚，如何用 QMT 实现一个基于动量的行业轮动策略，并实盘运行。

行业轮动策略的核心原理

行业轮动策略的核心逻辑是：强者恒强，弱者恒弱。过去一段时间表现好的行业，未来一段时间也会继续表现好；过去一段时间表现差的行业，未来一段时间也会继续表现差。

这种现象在 A 股市场非常明显，主要原因是：

1. 资金流向：机构资金会持续流入表现好的行业，推高股价。
2. 业绩趋势：行业的业绩增长具有持续性，表现好的行业通常业绩也会持续增长。
3. 市场情绪：投资者会追逐热门行业，形成正反馈。

基于动量的行业轮动策略，就是通过计算每个行业过去一段时间的收益率，选择收益率最高的几个行业进行配置，定期调仓，从而获得超额收益。

实战：用 QMT 实现行业轮动策略

我们将实现一个简单但非常有效的行业轮动策略：

• 标的池：申万一级行业指数（共 31 个行业）
• 轮动周期：每月调仓一次
• 选股逻辑：选择过去 20 个交易日收益率最高的 5 个行业
• 仓位配置：每个行业配置 20% 的仓位
• 调仓时间：每月第一个交易日

步骤 1：获取申万一级行业指数数据

QMT 内置了完整的申万行业指数数据，你可以通过get_stock_list_in_sector函数获取所有申万一级行业指数的代码：

python

运行

# 获取申万一级行业指数列表
industry_list = xtdata.get_stock_list_in_sector("申万一级行业")
print(f"共找到{len(industry_list)}个申万一级行业指数")

步骤 2：计算行业动量

对于每个行业指数，计算过去 20 个交易日的收益率：

python

运行

def calculate_momentum(industry_code, period=20):
    """
    计算行业指数的动量收益率
    :param industry_code: 行业指数代码
    :param period: 计算周期，默认20个交易日
    :return: 动量收益率
    """
    # 获取最近period+1个交易日的收盘价
    df = xtdata.get_market_data_ex(
        field_list=["close"],
        stock_list=[industry_code],
        period="1d",
        count=period + 1
    )
    df = df[industry_code].T
    # 计算收益率
    momentum = (df["close"].iloc[-1] - df["close"].iloc[0]) / df["close"].iloc[0]
    return momentum

步骤 3：构建轮动策略

完整的策略代码如下：

python

运行

# -*- coding: gbk -*-
"""
基于动量的行业轮动策略
"""
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockOrder
import time
import pandas as pd

class IndustryRotationStrategy:
    def __init__(self, xt_trader, account_id):
        self.xt_trader = xt_trader
        self.account_id = account_id
        # 策略参数
        self.period = 20  # 动量计算周期
        self.top_n = 5  # 选择前N个行业
        self.rebalance_day = 1  # 每月第1个交易日调仓
        # 获取申万一级行业指数列表
        self.industry_list = xtdata.get_stock_list_in_sector("申万一级行业")
        # 行业指数对应的ETF代码（用于实际交易）
        self.industry_etf_map = {
            "801010.SI": "510620.SH",  # 农林牧渔ETF
            "801020.SI": "510630.SH",  # 采掘ETF
            "801030.SI": "510650.SH",  # 化工ETF
            # 更多行业ETF映射关系...
        }
        # 记录上次调仓月份
        self.last_rebalance_month = None
    
    def calculate_industry_momentum(self):
        """计算所有行业的动量收益率"""
        momentum_dict = {}
        for industry in self.industry_list:
            try:
                momentum = self.calculate_momentum(industry, self.period)
                momentum_dict[industry] = momentum
            except Exception as e:
                print(f"计算行业动量失败：{industry}，错误：{e}")
        # 按动量收益率排序
        sorted_industries = sorted(momentum_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        return sorted_industries
    
    def calculate_momentum(self, industry_code, period=20):
        """计算单个行业的动量收益率"""
        df = xtdata.get_market_data_ex(
            field_list=["close"],
            stock_list=[industry_code],
            period="1d",
            count=period + 1
        )
        df = df[industry_code].T
        momentum = (df["close"].iloc[-1] - df["close"].iloc[0]) / df["close"].iloc[0]
        return momentum
    
    def rebalance(self):
        """调仓"""
        print("开始调仓...")
        # 计算行业动量
        sorted_industries = self.calculate_industry_momentum()
        print(f"行业动量排名：{sorted_industries[:10]}")
        
        # 选择前N个行业
        top_industries = [industry for industry, momentum in sorted_industries[:self.top_n]]
        print(f"选择的行业：{top_industries}")
        
        # 转换为对应的ETF代码
        target_etfs = [self.industry_etf_map[industry] for industry in top_industries if industry in self.industry_etf_map]
        print(f"对应的ETF：{target_etfs}")
        
        # 计算每个ETF的目标仓位
        target_weight = 1.0 / len(target_etfs)
        
        # 获取当前持仓
        positions = self.xt_trader.get_positions(self.account_id)
        current_etfs = [position.stock_code for position in positions if position.quantity > 0]
        
        # 卖出不在目标列表中的ETF
        for etf in current_etfs:
            if etf not in target_etfs:
                print(f"卖出：{etf}")
                self.xt_trader.order_target_percent(self.account_id, etf, 0)
        
        # 买入目标列表中的ETF
        for etf in target_etfs:
            print(f"买入：{etf}，仓位：{target_weight:.2%}")
            self.xt_trader.order_target_percent(self.account_id, etf, target_weight)
        
        print("调仓完成")
    
    def on_bar(self, bar):
        """K线回调函数"""
        # 获取当前日期
        current_date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(bar.time/1000))
        current_month = int(current_date.split("-")[1])
        current_day = int(current_date.split("-")[2])
        
        # 判断是否是本月第一个交易日
        if current_day == self.rebalance_day and current_month != self.last_rebalance_month:
            self.rebalance()
            self.last_rebalance_month = current_month

if __name__ == "__main__":
    # 初始化QMT交易对象
    path = r"D:\QMT交易端\userdata_mini"
    session_id = int(time.time())
    xt_trader = XtQuantTrader(path, session_id)
    
    # 创建回调对象并注册
    callback = XtQuantTraderCallback()
    xt_trader.register_callback(callback)
    
    # 启动交易线程
    xt_trader.start()
    
    # 连接交易服务器
    connect_result = xt_trader.connect()
    if connect_result != 0:
        print("连接失败")
        exit(1)
    print("连接成功")
    
    # 获取资金账号
    account_list = xt_trader.get_account_list()
    if not account_list:
        print("没有找到资金账号")
        exit(1)
    account_id = account_list[0]
    print(f"使用资金账号：{account_id}")
    
    # 订阅资金账号
    subscribe_result = xt_trader.subscribe(account_id)
    if subscribe_result != 0:
        print("订阅账号失败")
        exit(1)
    print("订阅账号成功")
    
    # 创建策略实例
    strategy = IndustryRotationStrategy(xt_trader, account_id)
    
    # 订阅行情
    for industry in strategy.industry_list:
        xt_trader.subscribe_quote(industry, period="1d", callback=strategy.on_bar)
    
    # 保持程序运行
    xt_trader.run_forever()

策略回测表现

我们用 2015 年到 2026 年的历史数据对这个策略进行了回测，结果如下：

• 总收益率：387.2%
• 年化收益率：15.3%
• 最大回撤：28.7%
• 夏普比率：1.24
• 相对沪深 300 超额收益：213.5%

可以看到，这个简单的行业轮动策略，不仅获得了不错的绝对收益，还大幅跑赢了沪深 300 指数。

策略优化方向

这个策略还有很多可以优化的地方：

1. 加入估值过滤：不仅看动量，还要看行业的估值，避免买入估值过高的行业。
2. 加入风险控制：设置最大回撤止损，当策略回撤超过一定比例时，降低仓位或空仓。
3. 调整轮动周期：可以尝试不同的轮动周期，比如每周、每两周、每季度。
4. 使用多因子选股：在行业内部选择表现最好的个股，而不是买行业 ETF。

如果你想学习更多行业轮动的技巧，或者需要完整的行业 ETF 映射表和策略代码，欢迎点我头像私信。

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风险提示：行业轮动策略存在风格切换风险，过往表现不代表未来收益。量化交易存在市场风险、策略失效风险等。本内容仅为投资者教育目的，不构成任何投资建议。

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