市场日线调整正迎来第三波下跌

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留富兵法   2019-5-25 05:38   4329   0

1. 市场走势分析
上周市场先扬后抑,周五以暴跌收盘。在我们的分段体系里,上周市场的扬隶属于30分钟级别反弹,而周五的暴跌基本意味着30分钟级别反弹的结束,新一波30分钟级别下跌的开始。在高级别处于日线下跌的情况下,低级别30分钟级别反弹的幅度与时间不够是极其正常的。当下,我们认为市场的日线调整正迎来第三波30分钟级别下跌,这波下跌跌破第一波30分钟下跌的低点应该是起码的。从这个角度而言,短期的调整仍不够充分,短期投资者仍应该耐心等待。当然,市场中期走势结构依然没有发生任何变化:50、300、上证指数、深证成指、中证500以及创业板指处于周线级别上涨中,而且仅走了1波,中期上涨趋势刚刚开始。对于中期投资者而言,目前的下跌空间已经比较充分,后面是逢回调加仓不错的时点。

1.1 市场日线调整正迎来第三波下跌         

上周市场先扬后抑,周五以暴跌收盘。在我们的分段体系里,上周市场的扬是一波30分钟级别反弹,而周五的暴跌基本意味着30分钟级别反弹的结束,新一波30分钟级别下跌的开始。在高级别处于日线下跌的情况下,低级别30分钟级别反弹的幅度与时间不够是极其正常的。当下,我们认为市场的日线调整正迎来第三波30分钟级别下跌,这波下跌跌破第一波30分钟下跌的低点应该是起码的。此外,上周周报中给出的日线调整不充分的两个理由仍然成立:1、上证综指、中证500、中小板指以及创业板指日线下跌在30分钟线上只走了1浪结构,下跌结束概率仅有10%;2、上证50、沪深300目前还没有确认日线下跌,50与300唯有创出本轮下跌的新低方能确认日线下跌,基于50、300与上证综指的高度相关性,市场继续下跌是大概率事件。

市场中期走势结构依然没有发生变化:50、300、上证指数、深证成指、中证500以及创业板指处于周线级别上涨中,而且仅走了1波,中期上涨趋势刚刚开始。从行业层面看,周线上涨已经全面铺开,目前已有军工、计算机、电子、通信、银行、非银、房地产、汽车、煤炭、电力设备、机械、建筑、轻工、食品饮料、家电、农林牧渔、电力及公用事业、餐饮旅游18个行业确认了周线级别上涨,剩余行业基本处于确认周线上涨的边缘。







对于短期投资者而言,由于第三波30分钟级别下跌还没确认,大概率还要破前期低点,因此我们建议再耐心等待买点;对于中期投资者而言,下跌空间已经比较充分,后面应该是逢回调加仓的不错时点。

1.2 创业板中期占优,短期下跌不充分          创业板目前处于周线级别上涨中,这波上涨对应的是创业板自2015年6月以来的周线级别下跌。所谓下跌越充分,上涨越有力,我们认为未来很长一段时间风格将切向小盘股,以创业板为代表的小盘股大概率既有相对收益,又有绝对收益。短期创业板指上周确认了日线级别下跌,目前下跌仅走了1浪结构,日线下跌结束概率仅有10%,日线级别下跌大概率没结束,短线介入时点还需要再等一等。




其它规模指数的投资机会分析具体可参见附录中的指数分析及投资建议。

2. 市场行业分析

2.1 中期可关注调整充分及刚确立趋势的行业
2015年以来调整最充分的行业是传媒,当下基本上是这个行业的中期底部,未来1-2年会有较大的投资机会。当下传媒的下行空间已非常有限,投资者可择机介入。






目前军工、计算机、电子、通信、非银行金融、房地产、汽车、煤炭、家电、食品饮料、餐饮旅游、农林牧渔均已经形成周线级别上涨,从结构上来看,周线上涨才刚刚开始,建议积极介入。









2.2 15个行业确认日线级别下跌

上周经过大幅调整后,15个行业确认日线级别下跌,其中有色金属、基础化工、建筑、电力设备、商贸零售、房地产、通信日线下跌只走了1浪结构,下跌远远不充分。由于市场的下跌也不够充分,因此剩下的10多个未确认日线下跌的行业,大概率也会确认日线级别下跌。短期传媒再有下跌可以关注起来了。

其它行业的投资机会分析具体可参见附录的行业分析及投资建议。

3. 因子择时参考
3.1 因子Spread视角下的长周期风格判断
基于因子动量的因子配置方法常常会面临着因子拥挤以及风格快速切换的尾部风险,因此,我们尝试构造一个因子的反转指标。以规模因子为例,在某一时点,我们按照全市场所有股票的流通市值排序,分为10组,计算市值最大的一组以及市值最小一组的市值差作为规模因子的Spread,即:

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

当前时点,我们发现规模因子Spread(市值差)处于历史高位,已经接近2013年创业板上涨前的水平,而价值因子Spread(估值差)已经回落到相对低位,这意味着小盘股的市值已经跌到了一个有足够安全边际的位置,长期来看未来小盘风格将会复苏,价值风格可能会有所衰退。




3.2 货币-信用-波动三因素框架下的因子思考
我们检验了大量宏观指标与因子收益的关系,发现A股市场反复出现因子轮动的核心原因在于因子在宏观变量上的暴露方向和暴露程度有所区别。如图表所示,小盘因子和反转因子在国债收益率下行、信用利差下行和市场波动率较高的时候表现较好,而质量因子、动量因子和价值因子在国债收益率上行、信用利差上行和市场波动率较低的时候表现较好。





根据我们的研究,货币-信用-波动三因素框架可以较好地解释A股历史上的风格切换。


中性货币:从趋势的角度考虑,利率正在从下行趋势摆脱并进入上行趋势。从经济的角度考虑,最新的6大发电集团耗煤量同比明显下滑,社融-M2同比略有下行,而PMI新订单-PMI产成品库存指标仍在边际改善,但是改善幅度趋弱。叠加中美贸易谈判的影响,投资者需要提防“伪拐点”的风险,一旦经济指标持续下滑,货币可能再次边际宽松。  

宽信用:不同评级的信用利差均有下滑趋势,信用风险得到缓解。

中高波动:A股波动率持续处于高位,美股隐含波动率有明显上行迹象。

我们预计,根据我们的框架,利率决定价值成长风格,信用决定优质垃圾风格,波动率决定动量反转风格,因此我们认为未来一段时间里面,市场表现较好的风格可能是小盘、成长和反转。











4. 基金评价与配置

4.1 基金仓位测算:4月小市值配置继续增加
通过对主动偏股型以及灵活配置型基金的测算,可以得到规模加权的市场机构仓位估计。截至4月底,公募基金主动型偏股基金仓位测算下来季度平滑值为76.36%,较上个月下降-0.61%。





风格上,沪深300仓位增加0.19%,中证500仓位下降-5.39%,中证1000仓位上升4.59%。中大市值中价值和成长仓位各变化-2.71%、-2.49%。其中价值仓位在沪深300中下降,在中证500中下降,成长在沪深300中上升,在中证500中下降。






4.2 大类资产观察:利率影响因素表现
通过宏观逻辑量化验证的状态匹配法,我们检验了大量宏观因子(月可得数据)对利率的领先性,在经济增长、通货膨胀和社会融资等方面各找到了一些有效指标,其当前的状态与对未来一个月利率(10年期国债收益率)走势观点如下:





当前共有7个宏观经济指标看多利率,10个宏观经济指标看空利率,看多利率的指标主要为部分经济增长数据和社会融资数据,看空利率的指标主要为通货膨胀数据。我们将宏观指标因子化并等权组合,其历史走势如下图所示:





5. 情绪指标择时和主题投资机会
5.1 情绪指标择时
我们通过爬虫爬取了东方财富论坛数据,并通过对每条数据进行情感打分,构造出投资者情绪指标,该指标从市场情绪角度对大盘进行择时判断,如下图所示。





从历史数据不难看出,情绪指标指数大部分时候都在[0.6,1.4]的区间内波动,如果构造其上下轨曲线,则两个轨道极值也在0.6到1.4的区间内波动。该指标对于短期极端异常情绪有较好的指示作用。

从3月18日开始,情绪指标回落到正常区间,不触发信号。

5.2 国产芯片概念股机会
主题挖掘算法是我们根据新闻和研报文本,通过对文本处理,主题关键词提取,主题个股关系挖掘,主题活跃周期构建,主题影响力因子构建等多个维度描述主题投资机会。根据算法,本周没有挖掘到新概念,推荐概念热度异动较高的国产芯片概念,其驱动事件为:5月17日,世界半导体大会在南京国际博览中心召开,工业和信息化部总经济师王新哲在世界半导体大会上表示,2018年,中国大陆集成电路市场规模已达到1.6万亿元,占全球市场份额接近50%。国产芯片概念股如下:




5.3 基于顶端优化算法的因子配置



使用顶端优化算法进行alpha因子配置时,只考虑多方股票组合的排序,忽略空方组合的排序,从而解决传统线性回归模型或者IC等因子评价指标对整个因子截面进行评价的不足。我们基于盈利、增长、价值、情绪、反转、流动性、交易量和换手率等大类因子,每周根据顶端优化算法,推荐出重点配置的因子,并给出当期配置组合。

上周策略基准中证500收益率-2.404%,顶端优化组合收益率-2.271%,跑赢基准0.133%。2019年至今,组合相对中证500指数超额收益8.434%,最大回撤3.82%。





本周根据顶端优化模型,高配换手率、盈利和交易量因子,组合持仓如下:











6. 市场风格分析

我们参照BARRA因子模型,对A股市场构建十大类风格因子,包括:市值(SIZE)、BETA、动量(MOM)、残差波动率(RESVOL)、非线性市值(NLSIZE)、估值(BTOP)、流动性(LIQUIDITY)、盈利(EARNINGS_YIELD)、成长(GROWTH)和杠杆(LVRG)。

6.1 风格因子表现
回顾本周市场风格,量价类风格呈现出低弹性,高动量、高波动和低流动性特点;价值、成长等基本面因子表现较差;市值回撤,非线性市值因子收益为负,小盘股表现更优。






6.2 市场主要指数收益风格归因
因子模型一个重要应用在于对投资组合的绩效归因分析,并以此理解策略收益的来源。指数作为市场上投资者较为关心的一类组合,我们也同样可以采用绩效归因的方式,对这类组合的表现进行分析。

本周不同指数间的归因结果各有不同。通过对相对于市值加权组合的超额收益分解,我们发现上证综指和上证50超额收益分解较为相似,BETA和非线性市值贡献主要正超额收益,市值和杠杆贡献主要负超额收益;沪深300的正超额收益来自于非线性市值,负超额收益来自于市值、流动性和杠杆;中证500正超额收益来自于市值和杠杆,负超额收益集中于BETA、非线性市值和流动性;中小板指中、创业板指和深证成指的主要正收益集中于杠杆和价值,负收益来自于BETA、流动性和成长,市值在中小板指中贡献负收益而在创业板指中贡献正收益;wind全A在市值、价值和杠杆上收益为正,在BETA和流动性上收益为负。

主要指数收益归因统计:




附录:指数、行业分析及投资建议











>>>>风险提示
量化周报观点全部基于历史统计与量化模型,存在历史规律与量化模型失效的风险。

本文节选自国盛证券研究所已于2019年5月19日发布的报告《量化周报:市场日线调整正迎来第三波下跌》,具体内容请详见相关报告。
刘富兵
S0680518030007
liufubing@gszq.com
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本资料不构成对具体证券在具体价位、具体时点、具体市场表现的判断或投资建议,不能够等同于指导具体投资的操作性意见,普通的个人投资者若使用本资料,有可能会因缺乏解读服务而对报告中的关键假设、评级、目标价等内容产生理解上的歧义,进而造成投资损失。因此个人投资者还须寻求专业投资顾问的指导。本资料仅供参考之用,接收人不应单纯依靠本资料的信息而取代自身的独立判断,应自主作出投资决策并自行承担投资风险。
  
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