【华泰金工林晓明团队】短线、长线模型皆看多且港股或更强——华泰金工2月量化资产配置月报

来源:华泰金融工程

林晓明    S0570516010001    研究员

             SFC No. BPY421

黄晓彬    S0570516070001    研究员

张   泽    S0570520090004    研究员

刘依苇    S0570119090123    联系人

报告发布时间:2021年2月8日

摘要

港股连涨4个月,上涨仍可期,未来表现大概率会强于A股

港股市场2020/10-2021/1区间涨幅可观,AH溢价指数从高点有所回落,但目前仍处于2014年沪港通开通以来的历史较高水平,前期研究我们发现AH溢价指数回落过程中港股涨幅一般会高于A股。我们将恒生指数与沪深300的PE_TTM做差来衡量估值差异,将收盘价相除来观察相对表现,目前二者数值均处于较低水平,反转概率大,后续上行时港股往往更优。南向资金在2021年规模大幅增加,规模迈上新台阶后一般较难下降,未来或成为支撑港股的重要力量。综上我们仍然看好港股后市表现,并认为港股或强于A股。

1月亚太股市优于欧美,CRB商品涨幅减弱,中国国债利率上涨

近一月(2021/1/1-2021/1/31)全球股票表现涨跌不一,商品涨幅减弱。全球主要股指中,中国创业板指领涨,欧洲股市领跌。A股各行业涨跌参半,银行业表现亮眼,综合金融等行业调整。今年以来周期和消费股表现较优,其中消费股PE_TTM分位数已处于自2013年的历史高位。1月CRB指数中,金属现货上涨较多。1月中国国债利率上涨,美国中长期限国债利率走高,欧盟中长期公债利率下降。中债新综合净价指数、国债净价指数、信用债净价指数近一月总体平稳。美元指数则受美债长期利率上行的影响而在1月转头上行。

周期模型显示实体经济复苏,股票商品或加速上行,债市机会或在明年

基于金融经济系统的整体性视角,根据大宗、PPI、CPI、利率(债券)、股票、美元等六大类指标的周期相位关系,研判2021年大类资产投资机会与风险。2021年全球实体经济持续复苏是主旋律,股票、大宗或将延续2020年行情,债券逐渐盘底走稳,美元大周期下行,黄金避险价值凸显。全球主要金融经济指标在三周期上的相位差体现了周期同源异象性的规律,反映出价值沿生产链条传导的逻辑,实体经济与虚拟经济的相互引导与竞争关系,自然资源与信贷资源供需变化的周期特征。

2月股市短线观点:6个量化资产择时模型全部看涨

对于1月沪深300所代表的股市走势,6类量化资产择时模型分别给出了多空观点。其中量价择时模型、利用PE变动指标构建量化择时策略、根据波动率和换手率构造牛熊指标、风险收益一致性择时模型、双均线择时策略和北向资金布林带择时策略均看涨市场。

风险提示:本文基于系列研究对全球各类经济金融指标长达近百年样本的实证检验结果,确定使用的市场周期长度。然而市场存在短期波动与政策冲击,就每轮周期而言,暂无法判断具体长度。基于历史规律的总结存在失效风险。

1月境内外大类资产表现:欧美股指、黄金小幅下跌

近三月(2020/11/01-2021/1/31)商品表现优异,股票指数整体稳中有升,中债-新综合财富指数先跌后涨,美元指数略有下跌。

全球股市:涨跌不一,A股银行与石油石化行业发力

全球股指:中国股市表现较优,欧美股市下跌,法国CAC40跌3.58%

1月份全球股市涨跌不一,中国股市整体上涨,欧美股市表现不佳。主要股指中创业板指表现最优,上涨7.87%。A股中证1000表现相对较差。

A股市场:石油石化和银行等行业表现亮眼,金融、消费板块调整

1月石油石化指数收益最高,上涨8.42%;银行行业指数次之,为6.40%,基础化工、有色金属和电力设备及新能源等行业涨幅靠前。在下跌的行业指数中,非银金融跌幅达8.48%;综合金融、国防军工和房地产等行业也表现落后。

今年以来,周期风格指数涨幅领先,稳定股表现较弱。消费股的PE_TTM分位已高于自2013年以来90%的历史高位,周期股的PE_TTM分位仍有上涨空间,目前为自2013年以来72%的历史高位。

大宗商品:CRB金属现货上涨较多,黄金小幅下跌1%

1月份商品市场涨跌品种不一,CRB金属现货涨幅最高,为7.90%。美油和布油价格持续回升,分别上涨6.72%和7.73%。黄金价格持续下跌,伦敦金跌幅0.40%,上海金下跌1.42%。

近三月来,在经济短周期上行的推动下,铜、锌、铝、铁等基本金属期货价格指数呈现上行趋势,近一月有小幅下跌。近一月,LME铜跌幅0.54%,LME铝跌幅达到2.61%, LME锌跌幅为8.11%, DCE铁矿石下跌2.89%。

全球债市:中国国债利率均上涨,美欧短期和长期利率走势分化

近一月(截至2021/1/31)中国国债利率上行。美国3个月短期限国债利率下跌超过28BP,中长期国债利率上行。欧盟中长期公债利率下行。中国中债新综合、国债和信用债净价指数总体保持平稳。

美元指数:美债长期利率上行带动美元指数转头向上波动

按照资产配置年报中的周期滤波结果,当前美元指数处于三周期共振下行的周期状态,但今年以来美债收益率的持续上行暂停了美元指数下跌的趋势,推动美元指数转头上行。今年以来美元指数整体呈现出小幅震荡,总体上行的趋势。

每月新观察:港股连涨4个月,未来表现大概率仍强于A股

AH溢价指数仍处于近6年的较高水平,回落过程中港股涨幅高于A股

在2020年9月26日的周报《AH溢价创新高,港股后市或更优》中,我们提示沪港AH 溢价指数创十年新高,后续港股表现或强于A 股。经统计发现,当AH 溢价指数从高位回落时,沪深300 的后续表现往往不及恒生指数。AH 溢价指数能反映沪港两地同时有A 股及H 股上市公司群体的两地股票交易折溢价水平,近十年来A 股相对港股大多呈现溢价状态。2020年9月下旬时AH 溢价指数创十年新高,我们认为后续回落概率较大,港股相对A 股或表现更优。

2020/10-2021/1期间港股表现优于A股,10月、11月恒生中国企业指数涨幅高于沪深300、中证500和创业板指,12月、1月也依然是正收益。所以在此期间AH溢价指数有所回落,从10月9日的154最高点下降到1月29日的140点。这一点位依然是2014年12月沪港通开通以来的历史较高水平,后续仍有下行的空间,也就意味着港股相对A股或更强。

恒生指数与沪深300的估值差异和价格比值偏低,反转上行时港股更优

我们将沪深300和恒生指数的PE_TTM做差值,来代表AH股的估值差异,并重点关注2014年12月沪港通开通后估值差异的走势。从图上可以看出,从沪深港通开通以来,A股与港股的估值差异整体上逐渐缩窄,2019年初虽有所扩张,但从2020年下半年开始大幅下降,当前正处于自2014年12月以来的较低水平。

我们将AH股的估值差异与恒生指数以及恒生指数相对沪深300的表现进行对比观察。其中恒生指数相对沪深300的表现我们采用恒生指数收盘价除以沪深300的收盘价来刻画,当该比值上升,说明恒生指数相对更优,反之则是沪深300表现更优。

下方左图显示,在2017年5月和2019年1月估值差异较低的两个时点,后续恒生指数仍延续了上涨,说明AH股估值差异的缩小并不是港股走势的决定性因素,当估值差异触底时,往往港股处于上涨的中段,后续仍有投资机会。下方右图显示,2015年5月至2019年3月,恒生指数表现整体强于沪深300,随后这一趋势发生反转,恒生指数收盘价/沪深00收盘价快速下行,当前比值已与2015年5月相当,后续比值触底反弹的概率相对较大,这就意味着恒生指数走势相对沪深300会更强。

南向资金成为支撑港股的重要力量,规模迈上新台阶

互联互通机制下,内地投资者日益关注港股市场并成为重要参与者,南向资金的规模在2021年初大幅增长,且整体上南向资金累计净买入规模大于北向资金,二者差值自2020年2月开始逐步扩大,2021年南向资金净买入规模迅速扩大,一定程度上带动港股上涨。我们认为未来南向资金规模相较前期会上一个新台阶,类似北向资金规模在2018年扩大后,成交净买入明显高于2014-2017年,这种扩大趋势短期内较难改变,南向资金规模也许不能一直维持在1月份的水平,但总体上应该会高于2014-2020年的平均值水平。在这样的背景下,港股市场仍会继续吸引内地投资者的注意,南向资金有望继续成为支撑港股的重要力量。

周期模型长线观点:股商或延续上涨,债券趋势性机会在明年

在2017年5月9日发布的《金融经济系统周期的确定》以及2017年8月19日发布的《周期三因子定价与资产配置模型》等华泰金工周期系列报告中,我们发现全球宏观经济和资产价格数据中,普遍存在42个月左右、100个月左右和200个月左右的三个周期。这三个周期作为经济波动变化中能量占比高且稳定的成分,能解释经济金融系统中绝大部分变量的运动规律,我们依此构建华泰金工周期三因子模型,对各类资产价格的对数同比序列进行滤波分解,并将周期滤波外推进行预测。

在本章中,我们将使用1月31日最新资产价格数据,运用华泰金工周期三因子模型,对各个大类资产当前所处的周期状态进行判断,并对其同比序列的未来走势进行拟合预测。

风险资产周期状态:实体经济基钦周期持续上行,股票商品或延续上涨行情

股市大概率好于去年,A股相对全球具有高贝塔优势,出现拐点风险较低

我们首先对上证指数、恒生指数、标普500和DAX指数等主要股指进行三周期分解,发现全球股指当前多处于短周期上行接近顶部、中周期上行的周期状态。历轮基钦周期实际市场涨跌时长不对称,平均而言上升阶段更长。具体可以参看年度策略《2021全球主要市场量化资产配置年度观点》(20210119)和《2021中国市场量化配置年度观点》(20210201)。

随后,我们选取上证综指、香港恒生、纳斯达克、标普500、日经225、英国富时100、法国CAC40、德国DAX、澳洲标普200、孟买SENSEX30等全球主要股指,提取其同比序列的42个月、100个月、200个月周期滤波序列并分别合成相位,形成全球股指的三周期序列,以便能够综合地观察全球股指的三周期状态。

CRB指数三周期上行状态类似2003-2004,2021年大概率延续牛市表现

CRB综合现货指数的三周期滤波结果显示,目前大宗商品长周期上行,中周期下行,能量最强的短周期处于上行阶段。

避险资产周期状态:利率大概率走平或上行,债市趋势性投资机会或在明年

全球重要国家债券利率短周期上行,压制债券表现,流动性大幅宽松概率不大

我们首先对中国、美国、日本、德国和英国十年期国债利率的月度数据进行12期差分处理,并处于统一表述的目的将其定义为利率的同比序列,随后对此同比序列进行三周期分解,发现各国利率当前多处于短周期上行接近顶部、中周期上行、长周期处于顶部区域的周期状态。

随后,我们选取中国、美国、日本、德国、英国、法国和澳大利亚等重要国家的十年期国债利率,提取其同比序列(意为12个月差分序列)的42个月、100个月、200个月周期滤波序列并分别合成相位,形成全球利率的三周期序列,以便能够综合地观察全球利率的三周期状态。我们发现,当前全球重要国家利率合成后的同比序列,处于短周期上行,中周期上行,长周期位于顶部区域的状态。

美元指数受长周期影响最大,三周期共振下行带动美元指数大概率向下

对美元指数进行三周期分解后,我们发现美元指数走势受长周期影响最大,200个月的长周期决定了美元指数长期运行方向;100个月和42个月的短周期决定了美元指数中短期次级趋势。当前美元指数短、中、长三周期共振下行,美元指数未来或呈现出下行趋势。

6个择时模型短线观点:所有模型均看涨2月股市

华泰金工在2016年9月《华泰价量择时模型》,2016年11月《技术指标与周期量价择时模型的结合》,2017年5月《华泰风险收益一致性择时模型》,2019年9月《波动率与换手率构造牛熊指标》的等深度报告中相继开发多类择时模型,具体包括:

(1)量价择时模型与华泰金工周期模型的思想一脉相承,采用行业价量的同比数据进行择时判断;

(2)风险收益一致性择时模型从行业贝塔与收益的相关关系判断市场环境;

(3)考虑股市估值因素,利用PE变动指标构建量化择时策略;

(4)根据波动率和换手率构造牛熊指标以刻画市场涨跌状态;

(5)另有利用经典的双均线指标开发一个简单的择时策略;

(6)借助北向资金可以构建布林带策略用以股票择时。

每个择时模型都会在月末发出看多或者看空的信号,如果我们综合各类择时模型的多空观点,加总可得到对于股市的最终看多信号个数。

量价择时模型

华泰金工在2016年9月和2016年11月分别推出《华泰价量择时模型》和《技术指标与周期量价择时模型的结合》两篇深度报告,构建量价择时模型并回测分析模型表现。模型构建的理念是,当A股大牛市来临时,所有行业都会上涨,熊市期间也少有行业能够独善其身,因此可以从行业层面对A股的整体市场环境进行观察。正所谓春江水暖鸭先知,当大级别行情来临之前,部分行业可能已经出现了一些迹象,这些行业的表现会是观察整体市场的领先指标。华泰量价择时模型从行业出发,根据价量信息对每个行业做出看多或者看空的判断,然后综合所有行业的多空观点对大盘做出判断。

成交价和成交量是反映行业表现的关键指标,二者的原始序列有较高的正相关性,但成交量的长期趋势斜率更大,两个数据匹配效果欠佳。然而对价格序列取和累积成交量取对数同比变换之后,二者的相关性有所增强。这一步的处理方法与我们华泰金工周期理论的数据处理方法一脉相承,我们认为使用同比序列观察价量关系更容易观测到供需理论中价量同涨同跌的效应。

本文采用的量价择时模型判断市场多空的具体规则如下:

1) 针对剔除综合以外的29个中信一级行业,提取该行业指数的月末收盘价和当月累计成交量

2) 计算月度收盘价同比 A_n 与累计成交量同比 B_n

3) 若行业的累计成交量同比序列 B_n > 0、行业当月累计成交量同比大于上月值 B_n > B_n-1、且行业当月价格同比大于上月值 A_n > A_n-1,则该行业信号为1,否则为0

4) 将所有行业的信号进行加总,如果大于5则看多整体A股市场,否则看空整体A股市场

风险收益一致性择时模型

华泰金工在2017年5月推出《华泰风险收益一致性择时模型》,利用行业收益率与贝塔之间的关系构造择时模型。根据资本资产定价模型,行业的当期收益率为市场组合当期收益率乘以行业贝塔。在行业贝塔相对稳定的情况下,当市场上涨,高贝塔行业将会有更高的涨幅,当市场下跌,低贝塔行业更具有防守性质。这是市场涨跌相对稳定的结构关系,贝塔一定程度上反映了市场风险在资产上的表达密度。行业收益率与其贝塔之间存在相对稳定的关系,贝塔也是风险的度量。

基于此,华泰风险收益一致性择时模型的基本思想是,当行业的收益率与其贝塔呈现较好的正相关时,可以认为市场收益率为正,市场处于上涨状态;当行业的收益率与其贝塔呈现负相关时,可以认为市场收益率为负,市场处于下跌状态,利用这种关系即可构造择时模型。

本文采用的风险收益一致性模型判断市场多空的具体规则如下:

1) 选取沪深300指数与中信一级行业指数作为市场基准数据与行业基准数据,获取各自的周频数据,并计算行业贝塔值

2) 以Spearman秩相关系数衡量行业贝塔与收益的一致性,秩相关系数的绝对值越大,说明贝塔与收益趋于一致,即高贝塔的行业收益更高时,反之则是高贝塔的行业收益更低

3) 当Spearman秩相关系数的绝对值大于阈值,则记一次看多/空指令,连续两次看多/空则发出正式多空信号

4) 将周频信号转为月频,以每月最后一周的持仓信号作为下一个月的持仓信号

PE指标择时策略

PE是市场的估值指标之一,是衡量股市贵贱的重要参考指标。PE原始序列波动大且具有趋势项,不利于作为择时指标。然而PE的变动值与股票指数的变动有着很强的相关性。当PE变动率增加且大于0的时候,股票指数上涨的概率也很大。本文采用的PE动量择时指标判断市场多空的具体规则如下:

牛熊指标择时模型

2019年9月和2020年4月华泰金工分别推出《波动率与换手率构造牛熊指标》和《牛熊指标在择时轮动中的应用探讨》两篇报告,基于波动率和换手率构造出牛熊指标并对市场进行择时判断。波动率和换手率是常见的市场监测指标。对于股票市场来说,下跌时的波动率往往比上涨时的波动率更高。换手率的上升与下降往往与股票市场本身有强相关性。借助于波动率与换手率能够很好的将市场进行分类,牛市与熊市都有与之对应的明确的组合特征。

我们借助于波动率与换手率可以将市场分为四种状态:波动率换手率同时上行、波动率换手率同时下行、波动率上行换手率下行、波动率下行换手率上行。在波动率上行、换手率下行的状态下,市场是典型的熊市特征,市场的下跌一方面会使得波动率上行,另一方面会使成交量萎缩;在波动率和换手率同时上行时,市场是典型的牛市特征,市场快速上涨使得波动率上行,投资者的交易热情高涨使得换手率上行;波动率下行、换手率上行时,市场表现也比较好,这个阶段经常是牛市的初期或者熊市之后的反弹;波动率和换手率同时下行,往往发生在震荡市中,市场方向不明确。

利用波动率和换手率能够构造出与市场长期走势明显负相关的指标,而且指标趋势性较好,可以用来判断股市牛熊。牛熊指标能够弥补单一使用波动率、换手率对震荡市涨跌方向无法判断的情况。当波动率和换手率都出现下行时,若波动率的下行速度更快,说明市场趋于稳定的速度要大于交易热情衰退的速度,这时牛熊指标下行,市场表现为上涨。若换手率下行速度更快,说明市场交易热情衰减的速度更快,牛熊指标表现为上升,市场发生下跌。

本文采用的牛熊择时指标判断市场多空的具体规则如下:

1) 提取沪深300指数收盘价及换手率数据,构造牛熊指标,即波动率与换手率的比值

2) 分别滚动计算过去20天和60天的牛熊指标均值 A_n 和 B_n。当 A_n < B_n,发出看多信号,反之发出看空信号

将日频信号转为月频,以每月最后一天的持仓信号作为下一个月的持仓信号

双均线择时策略

均线是股票交易最常使用的指标,其简单、有效、直接,在趋势指标中也许不是最优的,但是属于最经典的之一。在上述的择时模型当中,我们也多次利用到了双均线的思想,其中也专门探讨过量价择时模型与均线的结合。因此这里可以基于双均线指标构建一个简单的择时策略。本文采用的牛熊择时指标判断市场多空的具体规则如下:

1) 提取沪深300指数收盘价数据

2) 分别滚动计算过去20天和120天的收盘价均值 A_n 和 B_n,当 A_n > B_n 时,发出看多信号

3) 将日频信号转为月频,以每月最后一天的持仓信号作为下一个月的持仓信号

北向资金布林带择时策略

我们在2020年8月2日推出的资产配置月报《北向资金走向预示市场短期或震荡》中发现北向资金与沪深300相关系数自陆股通开通以来逐渐攀升至0.5以上,相关性较高,并且基于北向资金变动数据构建布林带择时策略能有效判断市场短期涨跌。我们可以通过择时模型的回测表现来进行观测。为此,我们基于北向资金的流入规模数据构建布林带策略:

(1)     当该日北向资金流入规模 > 过去252个交易日的北向资金均值 + 1.5倍标准差,则全仓买入沪深300

(2)     当该日北向资金流入规模 < 过去252个交易日的北向资金均值 – 1.5倍标准差,则清仓卖出沪深300

风险提示

本文基于系列研究对全球各类经济金融指标长达近百年样本的实证检验结果,确定使用的市场周期长度。然而市场存在短期波动与政策冲击,就每轮周期而言,暂无法判断具体长度。基于历史规律的总结存在失效风险

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