【广发金融工程】领涨与补涨的轮动规律

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所属分类:赛事直播

来源:广发金融工程研究

主  要  结  论

本周市场风格轮换,成长与价值强弱转化,创业板指跌1.93%,上证50涨0.78%,市值分层看,沪深300跌0.68%,中证500跌2.14%,中证1000跌0.86%,行业上,银行电子通信地产上涨,农业军工电气设备有色下跌。

每一轮牛市的基本节奏大致相同,当时最好的资产(领先板块)先涨,其后滞后板块补涨,之后再依次以相对第一轮更弱一些的涨势进行下一轮领涨与之后的切换,2007年大市值与小市值经过2次轮动,2006年3月至2006年10月小市值强于大市值,2006年10月至2007年1月,大市值强于小市值,2007年1月至2007年5月,小市值强于大市值,2007年5月至2007年11月,大市值强于小市值,至此指数见顶。2013至2015,创业板与沪深300经过1.5轮强弱轮动周期,2013年1月至2014年1月,创业板强于沪深300,其后至2015年1月,沪深300强于创业板,再至2015年6月,创业板强于沪深300,指数见顶。本轮由于注册制与退市制度的强化,北向资金持续流入带来的投资理念转变,如果以大盘成长与大盘价值对比轮动的话,2019年1月至2020年7月,大盘成长强于大盘价值,2020年7月至2020年11月,大盘价值强于大盘成长,至2021年1月大盘成长强于大盘价值,本周开始再次反转。

PPI同比数据当下可以看到正在回升,而从我们的年度报告来看,铜铝锌等大宗商品价格基本同步于PPI,而上游原材料等由于存在期货价格数据,日频价格数据对PPI未来走势进行提前揭示。从货币供应量M1同比数据看,其历史上具备领先PPI同比数据9个月的特征,而M1同比自2019年见底回升以来已经持续接近两年时间,PPI同比进入上升周期可能是比较确定的事情。而从A股历史表现看,PPI同比进入上升周期市场将先震荡后下跌,2002年3月至2004年10月PPI上行,WIND全A下行;2007年9月至2008年8月PPI上行,权益下行;2009年8月至2010年5月PPI上行,权益大震荡,后期PPI下行权益下行;2016年1月至2017年3月PPI上行,权益市场貌似在上行,其实不然,2016年1月份刚刚经历2轮股灾,指数在低位,同时PPI上行周期的2017年初,貌似权益市场在上行,但实际上仅有中证100指数在上行,其他个股基本在下行,特别是小市值公司在2016年超跌反弹之后,持续下跌至2018年4季度。因此总结来看,中国4轮较为明显的PPI上行周期,2009至2010段市场先震荡后下跌,其他三次都在熊市当中,因此我们认为工业通胀无牛市。

从货币周期看,目前仍然处于上行周期当中,但已处于尾部区域,以M1同比增速运行周期看,历史上也出现过5轮M1同比上行周期,第1次2002年2月至2004年3月,历时26个月;第2次2005年4月至2007年10月,历时30个月;第3次2009年2月至2010年2月,历时12个月,将自高点回落20%的位置计算进来,历时22个月;第4次2012年1月至2013年1月,历时12个月;第5次2014年11月至2016年8月,历时21个月。5次M1同比上行周期,第1次与第4次,权益市场处于宽幅震荡,其余三次均出现了历史级牛市,其中有4次M1同比上行最高超过20%,如果09年那一次将M1同比自高点回落20%的位置计算进来,4次平均上行时间为24个月,周期时间大致两年,当下正接近周期尾声。

综上,每一轮牛市都有领涨与补涨的轮动痕迹,如果都涨一遍称为一轮的话,2007年发生2轮上涨,2015年发生1.5轮上涨,本轮大盘成长与大盘价值没有真正意义的切换过,不能排除正在发生切换。

再汇报一下我们跟踪的几项数据:

1.日历效应,1月上证指数上涨比例57%,创业板55%。

2.主流ETF本周估算处于净流出,累计规模在8亿元左右。

3.北向资金本周净流入180亿元。

4. LLT模型在上证指数、上证50、沪深300、创业板指上看多。

1

量化模型择时结论

GFTD、LLT在沪深300指数上多空择时交易累计收益看,扣费后净值整体仍呈向上态势。

2

宏观因子看市场

宏观因子的变化体现了经济在周期内的变动,所以股市、债市、大宗商品的变化趋势与宏观因子的变化趋势密切相关。在宏观因子的选择上,我们从多个角度来考虑,对市场影响比较大的宏观因子主要包括货币政策、财政政策、流动性、通胀水平以及其他经济指标。

我们尝试利用宏观因子在最近一段时间内的走势作为未来资产趋势判断的依据,我们定义四类宏观因子事件(短期高低点、连续上涨下跌、创历史新高新低、因子走势反转)来表现宏观因子的走势,并从历史上寻找有效因子事件——即对于资产未来收益率影响较为显著的因子事件。

我们采用历史均线,将宏观因子走势分为趋势上行和趋势下行,然后统计历史上宏观指标趋势对于资产未来一个月收益率的影响,筛选在宏观指标处于不同的变化趋势下,平均收益存在显著差异的资产。当前宏观因子趋势对权益市场的影响如下表所示。

3

A股日历效应

所谓日历效应,指资产价格变动与时间节点相关的规律特征,比如春节日历效应,国庆日历效应,春季躁动等等。我们统计自2000年以来至2019年共计20个年份的历史规律。

4

市场与行业估值

沪深300与创业板指最新PE分别为16.8/67.4倍,历史50%分位数为13.6/51.7倍。

注:本报告所用PE数据均指PE(TTM)。

沪深300与创业板指最新PB分别为1.8/8.7倍,历史50%分位数为1.7/4.8倍。

注:本报告所用PB数据均指PB(LF)。

从行业指数看,最新PE距离其历史10%分位数最近的,即最接近历史底部估值的分别是农林牧渔、房地产、建筑装饰、建筑材料和公用事业。

从行业指数看,最新PB距离其历史10%分位数最近的分别是建筑装饰、房地产、商业贸易、采掘和公用事业

5

主流ETF规模变化

主流ETF本周估算处于净流出状态,累计规模在8亿元左右。

6

期权成交量看涨看跌比

上证50ETF期权成交量看涨看跌比率(CPR)最近20个交易日上穿60日布林通道上轨,该模型认为蓝筹股短期存在超买风险。

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风险提示

GFTD模型和LLT模型历史择时成功率为80%左右,并非100%,市场波动不确定性下模型信号存在失效可能。日历效应和宏观因子事件由历史数据回测得到,市场结构及交易行为的改变可能使得策略失效。因为量化模型的不同,本报告提出的观点可能与其他量化模型得出的结论存在差异。

详情请参考我们在2021年1月17日发布的报告《领涨与补涨的轮动规律:A股量化择时研究报告》。

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