我们认为，全球是一个统一的整体，这个统一的整体在运动的过程中是有规律的，统一受到基钦周期、朱格拉周期、库兹涅茨周期三个核心变量的驱动。基于这个假设，一方面，可以站在长、中、短三个不同周期视角下，定性梳理随着目标周期波动所展现的行业轮动规律；另一方面，可以基于统一的周期驱动三因子构建定价方程，拟合行业指数的波动，并预测未来走势，构建纯定量的行业配置模型。实证结果表明，该模型能有效把握行业轮动的规律，并获取稳健的超额收益。
在股票、债券、大商品、房地产四大类资产中，按照贴近实体经济的程度排序，应该是大商品 股票 债券 房地产，也就是说大商品对实体经济的变化最，最适合作为观测基本面运行状态的实时窗口。本文统一选取CRB综合现货指数为参考基准，从中提取基钦周期、朱格拉周期、库兹涅茨周期三个核心驱动周期，并分别梳理了每个周期视角下的行业轮动规律。结果表明：库兹涅茨周期反映了经济基本面的长期趋势，决定投资风格；朱格拉周期反映了无风险利率的中期，决定市场估值水平；基钦周期反映了市场牛熊趋势，决定短期方向。
华泰金工周期系列报告已经通过海量数据反复论证了基钦周期（42个月附近）、朱格拉周期（100个月附近）、库兹涅茨周期（200个月附近）的稳定存在，然而这是全球视角下的统计结论。如果将目光聚焦到A股市场，仅仅关注行业本身的波动起伏，可以发现最显著的三个驱动周期是21个月、42个月和100个月。其中，全球视角下统计显著的库兹涅茨长周期影响较小，取而代之的是其他国家股票市场上影响并不显著的21个月周期分量，这有可能跟我国仍处于发展中阶段，资本市场尚不成熟有关。
周期三因子行业配置模型原理：1、在每个截面处，基于训练窗口内数据合成六大板块等权指数，高斯滤波提取其21个月、42个月、100个月三个周期信号，作为统一的定价因子；2、基于统一的定价因子，对训练窗口内每个板块的对数同比序列进行多元线性回归，训练定价方程，拟合样本内的资产价格波动；3、基于训练得到的定价方程和周期三因子信号外延结果，预测每个板块的下一期走势，根据预测涨跌幅排名进行相应配置。实证结果表明，在单边千五的手续费下，该策略年化收益率达到28.89%，夏普比率0.85，年化超额收益12.86%，回测区间为2005年3月至2018年1月。
本文所提出的行业配置模型中，除了三周期长度之外，还有几个核心参数：1、训练窗口长度，该值太长容易出现钝化，无法反应资产价格实时的运行状态，太短则会过于，容易出现相位跳变，本文统一设置为50个月；2、傅里叶变换长度，在傅里叶变换之前，需要在原序列头部或尾部补零来提升频域分辨率，而补零长度需要在分辨率的精细度和计算开销之间权衡，本文统一设置补零后序列的总长度为4096；3、高斯滤波器衰减系数，该值过大会导致干扰成分通过，影响预测的稳定性，太小又会对谱峰的抖动过于，退化到类似于线谱滤波器的情形，本文统一设置为10。
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