「華泰金工林曉明團隊」50估值較低,遠期貼水可能是機會——每週觀點 20200412

林曉明S0570516010001 研究員

李 聰S0570519080001 研究員

劉志成 S0570518080005 研究員

王佳星S0570119090074 聯繫人

報告發布時間:2020年4月12日

摘要

美股出現較大反彈,但仍然處於極端行情中

上週美股在四個交易日中出現了較大幅度的反彈。出現如此大幅度的反彈是否意味著美股將要重回上升通道?歷史上看,美股短期出現如此大幅度反彈的情況非常少,1990年以來僅僅只發生過7次。我們統計1928年以來標普500在連續四個交易日內漲幅大於10%的情況,歷史上一共發生了42次。從歷史數據來看,可以認為短期大漲多發生在市場下跌的後期,但發生大漲並不意味著底部已經明確。當下VIX指數正在逐漸迴歸,但距離歷史平均還有較遠的距離,底部可能已經不遠,但美股仍然處於一個比較極端的行情之中。

上證50估值較低,遠期貼水帶來投資機會

A股目前仍然處於震盪狀態,隨著基欽週期的上行,長期方向不需要太多地擔心。以上證50ETF期權隱含波動率計算的隱波加權指數目前正在迅速回歸正常。從估值上來看,上證50當前估值處於歷史較低水平,PE_TTM僅有8.7倍,PB_LF僅有1.08倍,估值繼續下跌概率較低,配置價值凸顯。同時,當前上證50期貨遠期合約貼水較多,年化貼水7.57%,在指數配置中直接採用遠期期貨替代可能是不錯的投資選擇。

行業景氣度跟蹤:食品飲料、農林牧漁行業景氣度較高

我們結合財務報表、業績快報、業績預告、一致預期等多個維度數據,構建了12個景氣度指標來對各行業景氣狀態進行月度打分(該指標景氣度向好打1分,惡化打-1分,無信號打0分,綜合打分數值越高,意味著該行業越景氣)。根據2020年3月底的最新建模結果,目前景氣度打分排名前五的行業分別是:食品飲料、綜合、農林牧漁、電力設備及新能源和傳媒。

行業擁擠度跟蹤:農林牧漁和醫藥行業出現擁擠

我們以量價數據為基礎,構建了收盤價乖離率、換手率與收盤價相關係數、成交量與收盤價的相關係數、峰度、換手率乖離率以及換手率這六項擁擠度指標,用以刻畫行業指數是否存在過熱交易風險。將上述指標的打分結果加總即可得到各行業的複合擁擠度打分,複合擁擠度大於零即可表明該行業處於擁擠狀態,有一定的交易過熱風險。市場整體擁擠度較低,大部分行業都是非擁擠狀態。農林牧漁行業換手率乖離率上週一直處於歷史高位,擁擠度較高;醫藥行業近期收益率分佈形態出現異常,近60日收益率峰度處於歷史低位,也處於擁擠狀態。

上週全球股市均出現上漲,A股消費佔優,貴金屬漲幅較多

股票方面,全球主要股票均出現上漲,美股上漲幅度較大;國內股市震盪上揚,消費板塊佔優。債券方面,中國短端利率下降較多,美國和歐洲利率出現上漲。商品方面,除原油外主要商品均出現上漲,南華商品指數、工業品指數、能化指數上漲均超過4%,貴金屬上漲幅度較大,倫敦金現和倫敦銀現分別上漲4.86%和7.06%。

風險提示:模型根據歷史規律總結,歷史規律可能失效。市場出現超預期波動,導致擁擠交易。

資產價格跟蹤:上週美股大幅反彈,原油價格下跌

統計全球主要股票指數近期表現:1、國際市場上,全球股票市場均出現上漲,美股出現大幅度的反彈,標普500上漲12.10%,道瓊斯工業指數上漲12.67%,納斯達克指數上漲10.59%;2、上週A股震盪反彈,上證綜指上漲1.18%,中證1000和創業板指分別上漲2.37%和2.27%,消費板塊表現最好。

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從全球市場利率指標來看,中國利率出現下降,特別是短端利率下降較快,歐洲、美國的利率均出現一定程度的上漲。從國內主要債券指數的表現來看:長久期債券漲幅高於短久期債券,中債-新綜合財富(7-10年)指數上週上漲1.02%。

從全球主要商品資產的表現來看,上週除原油外主要商品均出現上漲,南華商品指數、工業品指數、能化指數上漲均超過4%,貴金屬上漲幅度較大,倫敦金現和倫敦銀現分別上漲4.86%和7.06%;原油出現下跌,ICE布油下跌7.56%。

「华泰金工林晓明团队」50估值较低,远期贴水可能是机会——每周观点 20200412
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美股出現較大反彈,但仍然處於極端行情中

上週美股在四個交易日中出現了較大幅度的反彈,標普500指數上漲12.10%,道瓊斯工業指數上漲12.67%,納斯達克指數上漲10.59%。出現如此大幅度的反彈是否意味著美股將要重回上升通道?歷史上看,美股短期出現如此大幅度反彈的情況非常少,1990年以來僅僅只發生過7次,而今年就發生了兩次。30年的時間區間已經無法為當前市場情況提供充足的參考,我們統計1928年以來標普500在四個交易日內漲幅大於10%的情況,歷史上一共發生了42次,其中有24次發生在1929年至1933年之間,5次發生在1937年至1940年,在1974年、1987年、2002年、2008年和2020年分別發生了兩次,另外3次發生在1970年、1982年和2009年。

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在1929年至1933年大蕭條期間,短期大漲既發生在下跌時期也發生在下跌之後的反彈期,當時市場波動率非常高,短期大漲暴跌較為普遍,實際上,2020年以來短期波動率水平曾經接近過大蕭條時期。1937年至1940年標普500處於一個較長期的下跌通道中,短期的大漲並沒有帶來市場趨勢性的改變。在此之後,1970年以來,短期的大漲常常發生在市場的底部附近,但多發生在底部的左側,從歷史數據來看,可以認為短期大漲多發生在市場下跌的後期,但發生大漲並不意味著底部已經明確。當下VIX指數正在逐漸迴歸,但距離歷史平均還有較遠的距離,底部可能已經不遠,但美股仍然處於一個比較極端的行情之中。

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上證50估值較低,遠期貼水帶來投資機會

A股目前仍然處於震盪狀態,但是隨著基欽週期的上行,長期方向不需要太多的擔心。以上證50ETF期權隱含波動率計算的隱波加權指數目前正在迅速回歸正常。從估值上來看,上證50當前估值處於歷史較低水平,PE_TTM僅有8.7倍,PB_LF僅有1.08倍,估值繼續下跌概率較低,配置價值凸顯。同時,當前上證50期貨遠期合約貼水較多,年化貼水7.57%,在指數配置中直接採用遠期期貨替代可能是不錯的投資選擇。

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行業景氣度跟蹤:食品飲料、農林牧漁景氣度較高

在華泰金工行業輪動系列報告《景氣度指標在行業配置中的應用》(2019-9-12)中,我們結合財務報表、業績快報、業績預告、一致預期等多個維度數據,構建了12個景氣度指標來對各行業景氣狀態進行月度打分(該指標景氣度向好打1分,惡化打-1分,無信號打0分,綜合打分數值越高,意味著該行業越景氣)。根據2020年3月底的最新建模結果,目前景氣度打分排名前五的行業分別是:食品飲料、綜合、農林牧漁、電力設備及新能源和傳媒。

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行業擁擠度跟蹤:醫藥和農林牧漁行業出現擁擠狀態

在前期報告《擁擠度指標在行業配置中的應用》(2020-02-09)中,我們從控制交易風險的角度出發,構建擁擠度指標對各行業的交易過熱風險進行衡量。具體而言,我們以量價數據為基礎構建六個單項行業擁擠度指標,並進一步合成複合指標。複合擁擠度指標大於零即可表明該行業處於擁擠狀態。歷史統計來看,出現擁擠信號的行業在未來一個月出現下跌可能性較大,建議降低倉位。

市場整體擁擠度較低,大部分行業都是非擁擠狀態。農林牧漁、紡織服裝、消費者服務、食品飲料和醫藥等消費類行業近期換手率顯著增加,值得關注。其中農林牧漁行業換手率乖離率上週一直處於歷史高位,擁擠度較高;醫藥行業近期收益率分佈形態出現異常,近60日收益率峰度處於歷史低位,也處於擁擠狀態。

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資金面跟蹤:北向資金流入,食品飲料行業淨流入最多

北向資金上週呈總計淨流入92.21億元。淨流入最多的行業分別是食品飲料(30.27億元)、機械設備(13.37億元)、醫藥生物(7.08億元),淨流出最多的行業是電子(4.42億元)、房地產(1.91億元)和汽車(1.52億元)。

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風險提示

1. 模型根據歷史規律總結,歷史規律可能失效。

2. 市場出現超預期波動,導致擁擠交易。

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林曉明

執業證書編號:S0570516010001

金融週期系列研究(資產配置)

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【華泰金工林曉明團隊】週期三因子定價與資產配置模型(一)——華泰金工週期系列研究

【華泰金工林曉明團隊】華泰金工週期研究系列 · 基於DDM模型的板塊輪動探索

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【華泰金工林曉明團隊】金融經濟系統週期的確定(上)——華泰金工週期系列研究

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行業指數頻譜分析及配置模型:市場的週期分析系列之三

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【華泰金工林曉明團隊】市場的輪迴——金融市場週期與經濟週期關係初探

週期起源

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華泰金工林曉明團隊】週期是矛盾雙方穩定共存的結果——華泰週期起源系列研究之四

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【華泰金工林曉明團隊】週期趨同現象的動力學系統模型——華泰週期起源系列研究之二

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【華泰金工林曉明團隊】養老目標基金的中國市場開發流程--目標日期基金與目標風險基金產品設計研究

【華泰金工】生命週期基金Glide Path開發實例——華泰FOF與金融創新產品系列研究報告之一

【華泰金工林曉明團隊】市值因子收益與經濟結構的關係——華泰因子週期研究系列之三

【華泰金工林曉明團隊】週期視角下的因子投資時鐘--華泰因子週期研究系列之二

【華泰金工林曉明團隊】因子收益率的週期性研究初探

【華泰金工林曉明團隊】波動率與換手率構造牛熊指標——華泰金工量化擇時系列

【華泰金工林曉明團隊】A股市場低開現象研究

【華泰金工林曉明團隊】華泰風險收益一致性擇時模型

【華泰金工林曉明團隊】技術指標與週期量價擇時模型的結合

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【華泰金工林曉明團隊】不同協方差估計方法對比分析——華泰行業輪動系列報告之十

【華泰金工林曉明團隊】景氣度指標在行業配置中的應用——華泰行業輪動系列報告之九

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【華泰金工林曉明團隊】估值因子在行業配置中的應用——華泰行業輪動系列報告之五

【華泰金工林曉明團隊】動量增強因子在行業配置中的應用——華泰行業輪動系列報告之四

【華泰金工林曉明團隊】財務質量因子在行業配置中的應用——華泰行業輪動系列報告之三

【華泰金工林曉明團隊】週期視角下的行業輪動實證分析——華泰行業輪動系列之二

【華泰金工林曉明團隊】基於通用迴歸模型的行業輪動策略——華泰行業輪動系列之一

【華泰金工林曉明團隊】重劍無鋒:低波動 Smart Beta——華泰 Smart Beta 系列之四

【華泰金工林曉明團隊】投資優質股票:紅利類Smart Beta——華泰Smart Beta系列之三

【華泰金工林曉明團隊】博觀約取:價值和成長Smart Beta——華泰Smart Beta系列之二

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【華泰金工林曉明團隊】Smartbeta在資產配置中的優勢——華泰金工Smartbeta專題研究之一

【華泰金工林曉明團隊】華泰單因子測試之歷史分位數因子——華泰多因子系列之十三

【華泰金工林曉明團隊】桑土之防:結構化多因子風險模型——華泰多因子系列之十二

【華泰金工林曉明團隊】華泰單因子測試之海量技術因子——華泰多因子系列之十一

【華泰金工林曉明團隊】因子合成方法實證分析 ——華泰多因子系列之十

【華泰金工林曉明團隊】華泰單因子測試之一致預期因子 ——華泰多因子系列之九

【華泰金工林曉明團隊】華泰單因子測試之財務質量因子——華泰多因子系列之八

【華泰金工林曉明團隊】華泰單因子測試之資金流向因子——華泰多因子系列之七

【華泰金工林曉明團隊】華泰單因子測試之波動率類因子——華泰多因子系列之六

【華泰金工林曉明團隊】華泰單因子測試之換手率類因子——華泰多因子系列之五

【華泰金工林曉明團隊】華泰單因子測試之動量類因子——華泰多因子系列之四

【華泰金工林曉明團隊】華泰單因子測試之成長類因子——華泰多因子系列之三

【華泰金工林曉明團隊】華泰單因子測試之估值類因子——華泰多因子系列之二

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【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之數據標註方法實證——華泰人工智能系列之十七

【華泰金工林曉明團隊】再論時序交叉驗證對抗過擬合——華泰人工智能系列之十六

【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之卷積神經網絡——華泰人工智能系列之十五

【華泰金工林曉明團隊】對抗過擬合:從時序交叉驗證談起

【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之損失函數的改進——華泰人工智能系列之十三

【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之特徵選擇——華泰人工智能系列之十二

【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之Stacking集成學習——華泰人工智能系列之十一

【華泰金工林曉明團隊】宏觀週期指標應用於隨機森林選股——華泰人工智能系列之十

【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之循環神經網絡——華泰人工智能系列之九

【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之全連接神經網絡——華泰人工智能系列之八

【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之Python實戰——華泰人工智能系列之七

【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之Boosting模型——華泰人工智能系列之六

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【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之樸素貝葉斯模型——華泰人工智能系列之四

【華泰金工林曉明團隊】人工智能選股之支持向量機模型— —華泰人工智能系列之三

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