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市場確認日線級別下跌，但調整仍不夠充分
北京新浪網 (2019-05-12 18:12)

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來源：留富兵法

1. 市場走勢分析

上周市場繼續巨幅調整，終於確立了日線級別下跌。雖然在之前的周報中我們提到市場確立日線下跌時便是考慮回調加倉時，但我們依然認為目前的日線下跌不夠充分，理由有二:1、上證綜指、中證500、中小板指以及創業板指日線下跌在30分鐘線上只走了1浪結構，下跌結束概率僅有10%；2、上證50、滬深300目前還沒有確認日線下跌，基於50、300與上證綜指的高度相關性，50與300大概率還要繼續下跌方能確認日線下跌。因此我們認為目前的日線下跌仍不夠充分，周五的反彈僅僅是一波30分鐘級別反彈，大概率還有創新低的第三波30分鐘級別下跌。當然，市場中期走勢結構依然沒有發生任何變化:50、300、上證指數、深證成指、中證500以及創業板指處於周線級別上漲中，而且僅走了1波，中期上漲趨勢剛剛開始。

1.1 市場確認日線級別下跌，但下跌仍不夠充分

市場中期走勢結構依然沒有發生變化:50、300、上證指數、深證成指、中證500以及創業板指處於周線級別上漲中，而且僅走了1波，中期上漲趨勢剛剛開始。從行業層面看，周線上漲已經全面鋪開，目前已有軍工、計算機、電子、通信、銀行、非銀、房地產、汽車、煤炭、電力設備、機械、建築、輕工、食品飲料、家電、農林牧漁、電力及公用事業、餐飲旅遊18個行業確認了周線級別上漲，剩餘行業基本處於確認周線上漲的邊緣。

預測雖有對錯之分，操作卻只有好壞之別。雖然我們認為目前市場的日線級別下跌還不夠充分，但對不同偏好投資者的操作建議卻是不一樣的。對於風險偏好較高的中線投資者而言，當下就是最好的回調加倉時機，因為市場的中期上漲尚未結束，畢竟相較於3200點買不到量而言，現在的時點加倉又便宜又有量。對於風險偏好較低的短線投資者而言，我們的建議是再等等，畢竟50、300還沒有確認日線級別下跌，而上證綜指、中證500、中小板指、創業板指日線下跌也僅跌了1浪結構，等市場迎來第三波30分鐘級別下跌再考慮加倉也不遲。

1.2 創業板中期佔優，短期下跌不充分

創業板目前處於周線級別上漲中，這波上漲對應的是創業板自2015年6月以來的周線級別下跌。所謂下跌越充分，上漲越有力，我們認為未來很長一段時間風格將切向小盤股，以創業板為代表的小盤股大概率既有相對收益，又有絕對收益。短期創業板指上周確認了日線級別下跌，目前下跌僅走了1浪結構，日線下跌結束概率僅有10%，日線級別下跌大概率沒結束，短線介入時點還需要再等一等。

其它規模指數的投資機會分析具體可參見附錄中的指數分析及投資建議。

2. 市場行業分析

2.1 中期可關注調整充分及剛確立趨勢的行業

2015年以來調整最充分的行業是傳媒，當下基本上是這個行業的中期底部，未來1-2年會有較大的投資機會。當下傳媒的下行空間已非常有限，投資者可擇機介入。

目前軍工、計算機、電子、通信、非銀行金融、房地產、汽車、煤炭、家電、食品飲料、餐飲旅遊、農林牧漁均已經形成周線級別上漲，從結構上來看，周線上漲才剛剛開始，建議積極介入。

2.2 15個行業確認日線級別下跌

上周經過大幅調整后，15個行業確認日線級別下跌，其中有色金屬、電力及公用事業、基礎化工、建築、汽車、商貿零售、房地產、通信日線下跌只走了1浪結構，下跌遠遠不充分。由於市場的下跌也不夠充分，因此剩下的10多個未確認日線下跌的行業，大概率也會確認日線級別下跌。就我們的分段體系而言，短期沒有行業推薦。

其它行業的投資機會分析具體可參見附錄的行業分析及投資建議。

3. 因子擇時參考

3.1 因子Spread視角下的長周期風格判斷

基於因子動量的因子配置方法常常會面臨著因子擁擠以及風格快速切換的尾部風險，因此，我們嘗試構造一個因子的反轉指標。以規模因子為例，在某一時點，我們按照全市場所有股票的流通市值排序，分為10組，計算市值最大的一組以及市值最小一組的市值差作為規模因子的Spread，即：

因子Spread = 因子排序第10組的因子平均值 - 因子排序第1組的因子平均值

當前時點，我們發現規模因子Spread（市值差）處於歷史高位，已經接近2013年創業板上漲前的水平，而價值因子Spread（估值差）已經回落到相對低位，這意味著小盤股的市值已經跌到了一個有足夠安全邊際的位置，長期來看未來小盤風格將會復甦，價值風格可能會有所衰退。

3.2 貨幣-信用-波動三因素框架下的因子思考

我們檢驗了大量宏觀指標與因子收益的關係，發現A股市場反覆出現因子輪動的核心原因在於因子在宏觀變數上的暴露方向和暴露程度有所區別。如圖表所示，小盤因子和反轉因子在國債收益率下行、信用利差下行和市場波動率較高的時候表現較好，而質量因子、動量因子和價值因子在國債收益率上行、信用利差上行和市場波動率較低的時候表現較好。

根據我們的研究，貨幣-信用-波動三因素框架可以較好地解釋A股歷史上的風格切換。

中性偏緊貨幣：從趨勢的角度考慮，利率正在從下行趨勢擺脫並進入上行趨勢。從匯率穩定的角度考慮，中美利差或成為利率的短期下行約束。從經濟的角度考慮，最新的6大發電集團耗煤量同比明顯下滑，社融-M2同比略有下行，而PMI新訂單-PMI產成品庫存指標仍在邊際改善，目前經濟企穩現象依然明顯，但是需要提防「偽拐點」的風險。

寬信用：不同評級的信用利差均有下滑趨勢，信用風險得到緩解。

中高波動：A股波動率持續處於高位，美股隱含波動率有明顯上行跡象。

我們預計，根據我們的框架，利率決定價值成長風格，信用決定優質垃圾風格，波動率決定動量反轉風格，短期來講利率與信用因素存在衝突，因此我們認為未來一段時間裏面，市場將無明顯的價值成長風格，更具有確定性的是反轉風格。

4. 基金評價與配置

4.1 基金倉位測算：4月小市值配置繼續增加

通過對主動偏股型以及靈活配置型基金的測算，可以得到規模加權的市場機構倉位估計。截至4月底，公募基金主動型偏股基金倉位測算下來季度平滑值為76.36%，較上個月下降-0.61%。

風格上，滬深300倉位增加0.19%，中證500倉位下降-5.39%，中證1000倉位上升4.59%。中大市值中價值和成長倉位各變化-2.71%、-2.49%。其中價值倉位在滬深300中下降，在中證500中下降，成長在滬深300中上升，在中證500中下降。

4.2 大類資產觀察：利率影響因素表現

通過宏觀邏輯量化驗證的狀態匹配法，我們檢驗了大量宏觀因子（月可得數據）對利率的領先性，在經濟增長、通貨膨脹和社會融資等方面各找到了一些有效指標，其當前的狀態與對未來一個月利率（10年期國債收益率）走勢觀點如下：

當前共有8個宏觀經濟指標看多利率，9個宏觀經濟指標看空利率，看多利率的指標主要為通貨膨脹和社會融資，看空利率的指標主要為經濟增長。從可得數據來看，通貨膨脹呈現上行趨勢，而經濟總體仍未明顯改善，企業債券融資有拐頭跡象。我們將宏觀指標因子化並等權組合，其歷史走勢如下圖所示：

5. 情緒指標擇時和主題投資機會

5.1 情緒指標擇時

我們通過爬蟲爬取了東方財富論壇數據，並通過對每條數據進行情感打分，構造出投資者情緒指標，該指標從市場情緒角度對大盤進行擇時判斷，如下圖所示。

從歷史數據不難看出，情緒指標指數大部分時候都在[0.6,1.4]的區間內波動，如果構造其上下軌曲線，則兩個軌道極值也在0.6到1.4的區間內波動。該指標對於短期極端異常情緒有較好的指示作用。

從3月18日開始，情緒指標回落到正常區間，不觸發信號。

5.2 人造牛奶概念股機會

主題挖掘演算法是我們根據新聞和研報文本，通過對文本處理，主題關鍵詞提取，主題個股關係挖掘，主題活躍周期構建，主題影響力因子構建等多個維度描述主題投資機會。根據演算法，本周挖掘到新概念：人造牛奶概念，其驅動事件為：人造牛奶是一種不含有乳糖和膽固醇的牛奶，研究小組表示這些成份是多餘的，全球四分之三人口不耐受牛奶中的乳糖，尤其是亞洲地區居民。預計未來100年，人造牛奶將成為全球居民的標準營養飲料。研究小組預計2015年7月將製造出概念驗證的人造牛奶，有望未來3年投入市場。人造牛奶概念股如下：

5.3 基於頂端優化演算法的因子配置

使用頂端優化演算法進行alpha因子配置時，只考慮多方股票組合的排序，忽略空方組合的排序，從而解決傳統線性回歸模型或者IC等因子評價指標對整個因子截面進行評價的不足。我們基於盈利、增長、價值、情緒、反轉、流動性、交易量和換手率等大類因子，每周根據頂端優化演算法，推薦出重點配置的因子，並給出當期配置組合。

上周策略基準中證500收益率-4.583%，頂端優化組合收益率-3.361%，跑贏基準1.222%。2019年至今，組合相對中證500指數超額收益8.301%，最大回撤3.82%。

本周根據頂端優化模型，高配換手率、盈利和交易量因子，組合持倉如下：

6. 市場風格分析

我們參照BARRA因子模型，對A股市場構建十大類風格因子，包括：市值（SIZE）、BETA、動量（MOM）、殘差波動率（RESVOL）、非線性市值（NLSIZE）、估值（BTOP）、流動性（LIQUIDITY）、盈利（EARNINGS_YIELD）、成長（GROWTH）和槓桿（LVRG）。

6.1 風格因子表現

回顧本周市場風格，量價類風格呈現出低彈性，高動量、低波動和低流動性特點；價值、盈利、成長等基本面因子表現較差；市值回撤，非線性市值因子收益為負，中小盤股表現更優。

6.2 市場主要指數收益風格歸因

因子模型一個重要應用在於對投資組合的績效歸因分析，並以此理解策略收益的來源。指數作為市場上投資者較為關心的一類組合，我們也同樣可以採用績效歸因的方式，對這類組合的表現進行分析。

本周不同指數間的歸因結果各有不同。通過對相對於市值加權組合的超額收益分解，我們發現上證綜指、上證50和滬深300超額收益分解較為相似，非線性市值貢獻主要正超額市值貢獻主要負超額收益；中證500的負超額收益集中於非線性市值、BETA和流動性；中小板指中除槓桿和盈利外其他風格因子貢獻負收益；創業板指中除動量、槓桿、市值和盈利外其他風格貢獻負收益；深證成指中除動量、槓桿和盈利外其他風格因子貢獻負超額收益；wind全A除市值、動量、槓桿和盈利外其他風格因子貢獻負收益。

主要指數收益歸因統計：