【震荡上行,低位布局】安信金工定量复盘20230716

admin1年前研报1107
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主要结论:震荡上行,低位布局

上周市场低开高走,再次在3200附近形成了有效支撑。事实上,最近两个月内大盘在3200以及3275这两个价值中枢之间反复震荡,有可能正在构建一个复合的头肩底形态,当前正处于该形态的颈线位置。前期已经反复论证了大盘在3200这一重要支撑位的技术逻辑,由此或可以进一步认为当前的头肩底形态最终有望向上突破颈线,只不过最多在当前位置附近再磨一下而已


从行业分歧度视角看,该指标已经来到了相对较低的区域,这说明从过去1个季度涨跌幅的角度看,大部分板块的性价比已经较为接近。考虑到当前市场整体仍处于底部磨底的阶段,短期来看,各类短期调整到位的板块或有不错的低位布局机会


从我们一直监控的四轮驱动模型看,除了偏周期类和偏高端制造业的板块机会外,近期TMT板块中的电子或有赚钱效应异动机会而备选信号中传媒和计算机板块也有值得关注的底背驰或其他潜在异动提示信号,历史统计结果显示这类背驰和其他异动信号有效期往往在5-10天左右


因为TMT板块尤其是AI方向的板块关注比较高,我们的模型显示这类板块或有短期调整到位的可能性。但从中线级别的技术面看,不排除6月中旬以来的调整级别比4月中旬那轮调整的级别要高;从这个角度看,除非未来一段时间产业基本面的季度有超预期的内容出现,否则短期内或难以有确定性的新高机会


风险提示:基于历史数据和模型得到的结论可能因为市场环境的变化而失效。

摘要:

  1.  主要结论:

          震荡上行,低位布局

  2.  主要结论来源

      3. 风险提示

 本期是《安信金工大市与行业研判》系列周报的第268期。上期观点认为市场震荡有底,可优先关注周期和制造方向的板块。事后来看,除了TMT相关板块最后两天的表现略超预期之外,其他基本符合预期。

主要结论:震荡上行,低位布局

上周市场低开高走,再次在3200附近形成了有效支撑。事实上,最近两个月内大盘在3200以及3275这两个价值中枢之间反复震荡,有可能正在构建一个复合的头肩底形态,当前正处于该形态的颈线位置。前期已经反复论证了大盘在3200这一重要支撑位的技术逻辑,由此或可以进一步认为当前的头肩底形态最终有望向上突破颈线,只不过最多在当前位置附近再磨一下而已。


从行业分歧度视角看,该指标已经来到了相对较低的区域,这说明从过去1个季度涨跌幅的角度看,大部分板块的性价比已经较为接近。考虑到当前市场整体仍处于底部磨底的阶段,短期来看,各类短期调整到位的板块或有不错的低位布局机会。


从我们一直监控的四轮驱动模型看,除了偏周期类和偏高端制造业的板块机会外,近期TMT板块中的电子或有赚钱效应异动机会;而备选信号中传媒和计算机板块也有值得关注的底背驰或其他潜在异动提示信号,历史统计结果显示这类背驰和其他异动信号有效期往往在5-10天左右。


因为TMT板块尤其是AI方向的板块关注比较高,我们的模型显示这类板块或有短期调整到位的可能性。但从中线级别的技术面看,不排除6月中旬以来的调整级别比4月中旬那轮调整的级别要高;从这个角度看,除非未来一段时间产业基本面的季度有超预期的内容出现,否则短期内或难以有确定性的新高机会。

2. 主要结论来源


图1:上证综指-周期分析结果-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图2:上证综指-温度计指标-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图3:大盘头肩底形态-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图4:沪深300-周期分析结果-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图5:沪深300-温度计指标-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图6:创业板指-周期分析结果-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图7:创业板指-温度计指标-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图8:行业北向资金跟踪-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图9:行业赚钱效应因子跟踪-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图10:行业估值结果跟踪-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图11:行业温度计跟踪-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图12:行业拥挤度跟踪-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图13:行业一致预期跟踪-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


图14:行业四轮驱动模型-2023.7.16

资料来源:wind,安信证券研究中心


3. 风险提示与免责声明

根据历史信息及数据构建的模型在市场急剧变化时可能失效。


免责声明


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本篇文章来源于微信公众号: 主动型量化

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