经过10月的震荡行情后,在宏观预期转暖的刺激下,A股市场于上周量价齐升,收益表现强于海外,主要股指均呈上行趋势,其中风格分化上,小盘股表现优于大盘股。上周美股和美元指数的上行趋势较强,我们判断短期内美股上涨行情或具有一定的可持续性,而中长期美元的配置价值相对占优。从最新持仓来看,AI行业轮动模型主要聚焦在银行、饮料、煤炭等偏红利和消费特征的行业主题上,整体风格偏防御和稳健。月频行业轮动模型由综合景气度和残差动量结合计算每月调仓信号。模型11月份最新持仓的5个行业是煤炭、工业金属、贵金属、家电、通信。模型上周上涨2.06%,超额收益-3.91%,其中通信和工业金属贡献了主要的收益。
短期事件驱动下美股上涨或可持续,中长期看美元配置价值或占优
上周美股和美元指数的上行趋势较强,我们判断短期内美股上涨行情或具有一定的可持续性,而中长期美元的配置价值相对占优:对于美股,全球市场因子处于基钦周期上行收尾阶段,或支撑股票市场延续上升趋势至明年1季度,同时基于美国大选事件驱动视角,我们发现标普500指数在大选结果出来的当日与未来两周内的收益方向具有一致性,而上周标普500录得正收益,短期内上涨行情或可持续;对于美元,中长期视角下,特朗普“内松外紧”的政策风格叠加康波周期下行,美国可能重现高通胀、高利率环境,具有保值性的美元未来收益或相对占优。
AI轮动模型推荐银行、饮料、煤炭等偏红利和消费特征的行业板块
上周三个AI轮动模型均录得上涨,但由于板块风格轮动较快,仅有AI主题轮动模型录得正收益:1、AI行业轮动模型上周上涨5.22%,超额收益录得-0.96%,最新持有银行、饮料、煤炭、交通运输、石油石化5个行业;2、AI主题指数轮动模型上周上涨8.65%,超额收益1.49%,最新持有上证金融、CS物流等10个主题指数;3、AI概念指数轮动模型上周上涨3.89%,超额收益-4.35%,最新持有银行精选、贵金属等10个概念指数。从最新持仓来看,AI行业轮动模型主要聚焦在银行、饮料、煤炭等偏红利和消费特征的行业主题上,整体风格偏防御和稳健。
月频行业轮动模型最新持有煤炭、工业金属、贵金属、家电、通信
月频行业轮动模型由综合景气度和残差动量结合计算每月调仓信号。模型11月份最新持仓的5个行业是煤炭、工业金属、贵金属、家电、通信。模型上周上涨2.06%,超额收益-3.91%,其中通信和工业金属贡献了主要的收益。我们在大类资产趋势信号和月频行业轮动模型的基础上构建了绝对收益ETF模拟组合,模型上周上涨0.31%,今年以来稳步上行,累计上涨6.61%。11月最新一期持仓中,权益内部持有工业金属、贵金属、家电、煤炭、通信等相关标的,商品内部持有黄金ETF、有色金属ETF。由于近期A股波动较大,模型根据风险平价计算权重,权益仓位相对较低。
01 量价齐升A股重回上涨行情,上周收益表现强于海外市场
上周海外主要国家股指存在一定的分化,美股三大股指走强,其中纳斯达克指数上涨5.74%,标普500上涨4.66%,道琼斯工业指数上涨4.61%;欧洲股票市场则表现相对较弱,其中英国富时100下跌1.28%,法国CAC40下跌0.95;利率市场也存在分化,英国和日本长期利率上行,美国等其他主要国家长期利率则有所回落;商品品种中,海外LME铜等主要商品品种均有所回调;美元指数震荡上行,周度收益录得1.02%。美东时间11月6日凌晨,特朗普凭借票数优势在美国总统选举中获胜,当日标普500上涨2.53%,美元指数上涨1.7%。参考历史经验,特朗普未来推行的政策或呈现去监管、加关税等特征,短期内或可支撑美股等资产上行,但中长期视角下,“内松外紧”的政策导向叠加康波周期下行,美国或出现高通胀、高利率并存的环境,资产中美元可能收益表现相对占优,在下一节中我们将对美国大选后美股等资产的可能走势展开更详细的讨论。
上周A股市场量价齐升,表现强于海外,主要股指均呈上行趋势,其中风格分化上,小盘股表现优于大盘股,创业板指收涨9.32%,科创50收涨9.14%;境内商品中,有色板块和油脂油料板块表现较强。经过10月的震荡行情后,在宏观预期转暖的刺激下,A股市场于上周开启二次上涨,截至11月8日收盘,中证2000、万得微盘股等小盘股指数,有色金属、房地产、非银金融、电子等行业指数,其点位均已超过9月底第一次上涨行情中的高点。政策端上,上周五推出的化债等政策符合市场预期,后续可关注政策落地的具体情况。近几周行业指数相对整体市场的beta标准差回落至今年以来的低位水平,或表明当前行业轮动节奏较快,从RSI指标看,银行等金融类行业、煤炭等资源类行业RSI处于50以上的强势区间,而并未到80以上的超买区间,未来上涨潜力可能相对更高,在快轮动节奏下或可持续关注。
02 短期事件驱动下美股上涨或可持续,中长期美元价值或较高
上周海外市场中,主要是美股和美元指数的上行趋势较强,我们基于周期和美国总统大选事件驱动的视角,判断短期内美股上涨行情或具有一定的可持续性,而中长期美元的配置价值相对占优:
1. 从周期视角出发,我们在刚发布的年度策略报告《基钦周期量短期,康波周期辨长期》(2024-11-03)中曾指出,基钦周期是推动美股等股票类资产价格变化的关键因素,而目前由全球资产价格同比序列构筑的市场因子处于上行周期的收尾阶段,股票市场的见顶一般会滞后于市场因子3-4个月左右,所以我们判断美股的上升行情可持续到明年1季度;
2. 同样是基于周期视角,相比股票等资产,近期美元指数走势可能受到康波周期的影响更大,当前全球或处于康波下行期,信用资产紧缩,信用成本上升,推升利率中枢和通胀水平上行,由于美元是全球最重要的支付货币,在信用成本上升的环境中反而会被动升值,因此康波下行催化下美元易涨难跌。同时也正是因为康波周期下行的影响,本应在基钦上行期表现较弱的美元指数也能在近几个月支撑在100点位以上,而未来随着基钦周期转为下行,美元指数与其它资产相比,配置价值可能相对占优;
3. 在更短期的角度上,我们统计了2000年~2020年间各次美国大选结果确定后,美股等资产当日和未来两周收益率的情况,结果发现,美股和美元指数受大选事件驱动的行情具有持续性,以标普500为例,从统计结果上看,标普500在大选结果确定当日的收益率和未来两周的收益率具有一致性,即如果当日录得正收益,则未来两周的收益率也为正。在统计样本中,标普500的这种一致性特征出现概率为100%,上周美股受特朗普大选获胜时间驱动的上涨行情短期内或可持续;
4. 上周四,美联储降息25个基点,符合市场预期,而从特朗普2016年~2020年的执政风格看,他的政策呈现“松监管、高关税”的内松外紧风格,这种风格下可能对美联储的未来的降息进程带来一定的扰动,同时关税的加征也可能助推通胀回升,叠加上文所述的康波下行期影响,未来美国或重现高利率+高通胀的环境,资产端也利好美元。
03 AI轮动模型推荐银行、饮料、煤炭等偏红利和消费的行业板块
上周三个AI轮动模型均录得上涨,但由于板块风格轮动较快,仅有AI主题轮动模型录得正收益:
1. AI行业轮动模型上周上涨5.22%,超额收益-0.96%,今年以来超额收益29.40%。
2. AI主题轮动模型上周上涨8.65%,超额收益1.49%,今年以来超额收益-7.79%。
3. AI概念指数上周上涨3.89%,超额收益-4.35%,今年以来超额收益-1.48%。
从最新持仓来看,三个AI轮动模型主要聚焦在银行、饮料、煤炭、交运等偏红利和消费的行业板块上,整体风格偏稳健:
1. AI行业轮动模型最新持有银行、饮料、煤炭、交通运输、石油石化5个行业。
2. AI主题轮动模型最新持有上证金融、CS物流、上证央企、中证红利、中证旅游、央企股东回报、浙江国资、绿色电力、小康指数、国证油气10个主题指数。
3. AI概念指数轮动模型最新持有银行精选指数、贵金属指数、电力指数、中特估指数、房地产精选指数、中药精选指数、万得微盘股指数、仿制药指数、猪产业指数、万得进仓100指数。
04 月频行业轮动模型最新持有有色、通信、煤炭、家电
上周月频行业轮动模型持仓及涨跌幅分别为:煤炭(2.01%)、工业金属(3.29%)、贵金属(-4.26%)、家电(2.46%)、通信(6.79%),模型累计上涨2.06%,超额收益-3.91%。通信和工业金属贡献了主要的收益。通信、煤炭和家电为11月最新持仓中新调入的行业,综合景气度排序靠前。
下表展现了月频行业轮动模型最近12个月的持仓资产,最新一期持仓相比于上一期仅保留了工业金属和贵金属两个行业,剔除了电子、国防军工、汽车三个行业,新增了通信、煤炭、家电三个行业,从成长风格转向红利风格。
05 绝对收益ETF模拟组合:今年以来稳步上行,累计上涨6.61%
境内绝对收益ETF模拟组合的大类资产配置权重主要根据各类资产近期趋势进行计算,趋势较强的资产赋予较高的权重;权益资产内部配置权重则直接采用月频行业轮动模型的每月观点。模型上周上涨0.31%,今年以来累计上涨6.61%。
下表展示了绝对收益ETF模拟组合2024年11月持仓资产,权益内部持有工业金属、贵金属、家电、煤炭、通信等相关标的,商品内部持有黄金ETF、有色金属ETF。由于近期A股波动较大,模型根据风险平价计算权重,权益仓位相对较低。
06 全球资产配置模拟组合目前超配股票和商品
基于周期三因子定价模型对全球大类资产未来收益率进行预测排序,截至2024-11-02,预测排序为商品、股票、债券、外汇。采用“动量选资产,周期调权重”的风险预算框架,构建全球资产配置模拟组合,策略目前超配股票和商品。模拟组合在回测区间内年化收益率为7.80%,夏普比率1.61,近一周收益率0.89%,今年以来收益10.31%。目前策略赋予较高风险预算的资产为股票、黄金、铜等。
风险提示:
1) 周度观点基于数据和逻辑推演,无法保证永远正确;
2) 相关模型均根据历史规律总结,历史规律可能失效。
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