每周六，我都会在 EarlETF 中跟踪申万31个一级行业指数的行业相对强弱 RS 指标，以期捕捉行业变迁的冷暖。
关于这个指标，我在旧文《新利器！捕捉行业的一飞冲天与否极泰来》中介绍过，脱胎于国盛证券2022 年基于威廉・欧奈尔的 CAN SLIM 法则设置的一个指标：
国盛证券最初的思路是在每年前四个月出现 RS 大于 90 的行业，有望成为当年的主线行业，有希望出现超额。
这是国盛证券在最新研报《如何寻找 2025 年的领涨行业？》中的历史总结：
为什么RS>90不是万能药？
当然，RS 大于 90，虽然是一个重要的相关条件，却不是致富的必胜法宝。依然是上面这篇研报中对 2024 年的回顾，可以看到出现 RS 大于 90 的信号后，有的行业是强弩之末，有的则是一发不可收拾。
如何在 RS 大于 90 的基础上进一步“精选”。
在 2024 年初，国盛证券另一篇研报有一个思路：用 RS大于 90 作为另一个量化轮动模型的过滤器。
国盛证券金工团队除了跟踪 RS 相对强弱指数之外，还有一套趋势-拥挤度轮动模型。在《20240119-国盛证券-量化分析报告：为什么高股息风格有望成为全年主线？》中，国盛证券提到：
当行业进入强趋势&低拥挤象限时，往往代表聪明钱看好该行业，行业基本面预期向好且拥挤度不高，行业仍具备上涨的潜力。基于“强趋势+低拥挤”构建的行业轮动策略，自 2011 年以来相对中证 800 年化超额为 13.2%，2023 年超额收益为12.8%。
双重验证：给行业景气度加个保险栓
国盛金工团队进一步发现，将趋势-拥挤度轮动模型的行业选择结果与 RS 大于 90 模型结果取交集之后，有 1+1>2的效果。
基于这样的思路，国盛证券金工团队在最新的那期研报中，也回顾了下截至 2 月 11 日的 RS 大于 90 的行业。当然我也自行计算了一下，截至 2 月 14 日，出现 RS 大于 90 的行业和出现时机为以下行业，均为申万31个一级行业指数口径：
电子:2025-02-07
纺织服饰:2025-01-02
商贸零售:2025-01-02
综合:2025-01-07
计算机:2025-02-07
传媒:2025-02-11
通信:2025-01-22
银行:2025-01-02
汽车:2025-01-21
机械设备:2025-01-23
基于上面的 RS 大于 90 行业，和国盛金工最新的趋势-拥挤度行业轮动模型，交集后他们是如此评价这些行业的：
国盛这个思路，的确挺有启发性。单一模型出错率肯定增加，通过双重模型过滤，肯定应该是会好点。
当然，双重模型，另一重可以是国盛自己的趋势-拥挤度轮动，也可以考虑其他的模型，比如喜欢做趋势的，可以盯着上述几个行业做均线趋势，喜欢做动量的，只在这几个模型中强中选强做动量，倒的确都是可以考虑的思路。
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