市场出现回调,大盘股或有短期性机会

admin12个月前研报603

观点速览

导读


综合结论:本周(2023/7/17-2023/7/21)市场整体出现回调,这与我们上周的观点相近。展望后市,技术面指标信号仍以看空信号为主。从大盘指数上看,模型对上证指数与上证50指数发出看多信号。沪深300短期上涨概率并未超过中期上涨概率,模型暂时发出看空信号。中小盘指数上涨概率偏低。此外,万得全A指数的上涨概率同样偏低。综上,目前市场以看空信号为主,整体观点仍以谨慎为主,大盘股或存在短期机会。目前市场进入比较明显震荡期,不定期择时信号周内或出现反转,如有实际需求烦请联系兴证金工团队。



利率债择时观点:择时模型本期对利率债发出看平观点。从基本面跟踪的因子来看,最新一期公布的工业增加值同比差分数值大于0,对债券发出看空信号;从通胀角度观察,本期公布的CPI同比数据较上月下降0.2%,CPI同比差分指标目前发出看多信号;从债券市场技术面指标来看,最近20个交易日以来债券净价指数处于上行趋势;从短期资金流向角度观察,A股最近40个交易日的收益率略高于历史中位数,资金有可能从债市流向股市。

近期市场回顾

01


本周市场调整,Wind全A周度下跌1.88%;从大小盘的表现来看,沪深300指数下跌1.98%,创业板指下跌2.74%;从市场风格分析,中信五大风格指数均有不同程度的下跌,其中消费风格相对跌幅较小,周微跌0.04%;成长风格相对表现弱势,周度下跌3.93%。



在往期报告中,我们构建出了具有自适应性的波段划分模型。该模型对MACD体系做出改进,以DIF和DEA同号累计差值作为上下行区域的衡量指标。此外,我们加入了自动化的异常端点修正算法,以保证端点是波段极值点。我们的波段划分模型可以在不同的标的上做出适合的波段划分。模型构建的细节详见往期报告《花开股市,相似几何系列二 – 基于点位效率理论的个股趋势预测研究》。


首先我们回顾当下市场主要宽基指数的波段划分结[文]果:本周市场各类指数出现回调。截至目前,各个[章]下方跟踪的大部分指数波段仍处于下行波段,少数[来]指数转入上行波段。具体来说,模型确定沪深30[自]0指数前一低点为3789点,指数转入上行波段[1],目前在该波段内已经上涨约0.86%,涨幅收[7]窄。此外,模型判断万得全A指数的前一个高点为[量]5052点,目前该指数价格约为4913,在本[化]波段内下跌幅度为2.75%。中证500指数处[ ]于下行波段。目前下方跟踪的指数趋势不一。当下[ ]的波段划分结果是下文中后市走势推演的基础,具[ ]体预测分析请详见章节2.3。


A股择时观点

02


我们使用了不同的方法分别构建了季度和周度的择时模型,且不同期限的择时模型具有不同的重点关注信息、信号生成方式和择时目标。在季度择时模型中,我们重点关注估值;在周度与日度(不定期)择时模型中,我们基于点位效率理论中的中期及短期的上涨概率,同时考虑概率指标的绝对大小和相对大小,共同作用以发出信号。


2.1

最新市场择时观点汇总

季度观点:截至2023年6月30日,用股息率计算的风险溢价因子数值为3.38%,目前处于季度数据的偏高水平;基于Wind全A的股权风险溢价为3.04%,两因子显示当前配置权益资产的性价比较高,在季度层面仍然发出看多的信号。


周度观点:截至2023年7月21日,市场各指数在本周内出现回调。技术面指标的信号以看空信号为主。从大盘指数上看,模型对上证指数与上证50指数发出看多信号。沪深300短期上涨概率并未超过中期上涨概率,模型暂时发出看空信号。从中小盘指数上看,中证800与中证1000指数的上涨概率偏低,模型予以看空。此外,对于全市场而言,万得全A指数的上涨概率同样偏低,模型予以看空。综上,目前市场以看空信号为主,整体观点仍以谨慎为主,大盘股或存在短期反弹的机会。目前不定期择时模型对沪深300、中证500、中证800、中证1000与万得全A指数发出看空信号,对上证指数与上证50指数发出看多信号。


2.2

季度择时模型观点

无论是A股择时还是个股投资,估值指标都是长期择时判断的有效参考,因为低估值的资产更加“便宜”,逢低便是很好的买入时机,一旦估值修复投资者就能获得极为可观的回报;而高估值反映了投资者风险偏好的提升,进而对资产中长期的要求回报率下降,因而从中长期来看市场的实际投资回报可能降低。


长期择时模型使用股息率计算的风险溢价指标作为择时因子,每个季末生成信号并对市场进行择时。截至2023年6月30日,用股息率计算的风险溢价因子数值为3.38%,目前处于季度数据的偏高水平;基于Wind全A的股权风险溢价为3.04%,两因子显示当前配置权益资产的性价比较高,在季度层面仍然发出看多的信号。


2.3

不定期择时模型观点

除季度信号外,我们在2021年9月份推出了自适应波段划分模型,并基于此构建了点位效率理论。该理论以技术面分析为基础,通过将点、线相互结合,并结合条件概率公式,计算不同标的长、中、短期的上涨概率,用来对标的未来涨跌进行预测和推演。对于长期上涨概率,我们基于标的整体样本计算该指标;对于中期上涨概率,我们加入点位效率中的时间效率作为限制;对于短期上涨概率,我们限制判断周期为未来一周。此外,针对单一标的,我们也可以基于条件概率分布函数,做出上涨/下跌概率密度函数,以判断上涨幅度、时间之间的协同概率。


截至2023年7月21日,市场各指数在本周内[1]出现回调。技术面指标的信号以看空信号为主。从[7]大盘指数上看,模型对上证指数与上证50指数发[q]出看多信号。沪深300整体上涨概率较高,但短[u]期上涨概率并未超过中期上涨概率,模型暂时发出[a]看空信号。从中小盘指数上看,中证800与中证[n]1000指数的上涨概率偏低,模型予以看空。此[t]外,对于全市场而言,万得全A指数的上涨概率同[.]样偏低,模型予以看空。综上,目前市场以看空信[c]号为主,整体观点仍以谨慎为主,大盘股或存在短[o]期反弹的机会。

 


基于短、中、长期的上涨概率,我们构建了基于上涨概率的周度与不定期择时策略。周度择时的逻辑相对简单,我们直接基于单一上涨概率指标(如中期或短期上涨概率)发出信号。在不定期(日度)择时中,我们基于点位效率中的短期、中期上涨概率的绝对大小和相对大小,在日度上发出涨跌信号。此外,针对市场可能出现的单边上涨或下跌趋势,我们也引入了单边趋势信号模式以规避风险,或博取更高的收益


目前不定期择时模型对沪深300、中证500、中证800、中证1000与万得全A指数发出看空信号,对上证指数与上证50指数发出看多信号。


2.4

历史表现

从2006年12月29日至今,基于沪深300指数的不定期择时模型的多空年化收益率达到了19.23%,纯多头的年化收益为14.10%,同期沪深300指数的年化收益率为4.01%,模型大幅跑赢了市场。2017年12月29日以来,模型的多空年化收益率达到了18.85%,纯多头的年化收益为9.85%,同期沪深300指数的年化收益率为-0.99%。


利率债量化择时

03


债券的走势主要受到基本面的驱动,包括经济增长、物价水平、资金面、央行政策等因素;同时作为一种交易资产,债券价格也反映了市场中各方力量的博弈,我们可以从债券价格中挖掘市场情绪和风险偏好的变化;因此我们综合考虑实体经济、物价水平、债券估值、技术指标和短期资金流向指标构建了债券综合择时模型(具体请参见报告《系统化资产配置系列之十一:基于量化视角的利率债择时体系研究》2020-12-20)。


3.1

最新择时观点

根据利率债择时模型的观察,从基本面跟踪的因子来看,最新一期公布的工业增加值同比差分数值大于0,对债券发出看空信号;从通胀角度观察,本期公布的CPI同比数据较上月下降0.2%,CPI同比差分指标目前发出看多信号;从债券市场技术面指标来看,最近20个交易日以来债券净价指数处于上行趋势;从短期资金流向角度观察,A股最近40个交易日的收益率略高于历史中位数,资金有可能从债市流向股市。


目前模型中看多因子数量等于看空因子数量,本期对利率债发出看平信号



3.2

历史表现


模型等权配置各个因子,并根据每个因子投票的结果发出最终的信号。从2006年11月21日至今,全部因子等权的利率债择时模型的多空年化收益率达到了2.77%,纯多头的年化收益为1.67%,同期中债国债总净价指数的年化收益率为0.42%,模型的超额收益十分显著。

 


风险提示:择时模型结论是基于合理假设前提下结合历史数据推导得出,在市场环境转变时模型存在失效的风险。

注:文中报告节选自兴业证券经济与金融研究院已公开发布研究报告,具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。

证券研究报告:《【兴证金工】兴财富第371期:市场出现回调,大盘股或有短期性机会

对外发布时间:2023年7月22日

报告发布机构:兴业证券股份有限公司(已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格)

本报告分析师 :

郑兆磊 

SAC执业证书编号:S0190520080006


刘海燕

SAC执业证书编号:S0190520080002



自媒体信息披露与重要声明

本篇文章来源于微信公众号: XYQuantResearch

本文链接:https://17quant.com/post/%E5%B8%82%E5%9C%BA%E5%87%BA%E7%8E%B0%E5%9B%9E%E8%B0%83%EF%BC%8C%E5%A4%A7%E7%9B%98%E8%82%A1%E6%88%96%E6%9C%89%E7%9F%AD%E6%9C%9F%E6%80%A7%E6%9C%BA%E4%BC%9A.html 转载需授权!

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