历史上,大盘10天20%的涨幅后如何演绎?

文摘   财经   2024-10-15 17:27   广东  






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目录


1.市场概况

▫ 主要市场及行业指数表现

 ▫ 近期经济日历

 ▫ 市场宏观环境概况

 ▫ 中期权益配置视角

2.行业配置视角

 ▫行业配置策略观点

 ▫有效择时指标跟踪

 ▫微盘股指数择时与轮动指标监控

3.量化因子视角

 ▫选股因子

 ▫转债因子


摘要


投资逻辑 

过去一周,国内主要市场指数中,上证50、沪深300指数、中证500指数、中证1000指数涨跌幅分别为-2.72%、-3.25%、-4.74%和-5.12%。


过去一周,市场通过震荡回落的方式消化国庆期间快速抬升的市场预期。然而我们还是能看到政府对于稳经济并且稳市场预期方面的决心。在10月12日,财政部通过国新办新闻发布会及时与大众汇报今年以来财政政策实施情况,以及表明近期仍会陆续推出一揽子有针对性增量政策举措,且多项政策已经进入决策流程。但受限于《中华人民共和国预算法》,对于政策具体规模的公布需要通过全国人大的表决通过。我们能期待在10月下旬的全国人大常委会召开之后,具体政策规模的确认。虽然从政策底到盈利地仍需时间,但是从政策层面的拐向以及我们在上周周报中阐述的政府对证券市场的重新关注来看,我们都认为虽然短期市场可能仍有震荡,但是对于中期的权益市场无需过分的悲观。


本次周报,我们统计了过去历史上,上证指数在经历了阶段回撤之后(下跌10%以上),处于阶段低位,而后在10个交易日内上涨20%涨跌幅以上的历史阶段。一共有4段类似的行情(包括1992年11月,1994年7月,1995年5月和1999年5月)。除了1995年5月在快速上涨之后又经历了快速下跌结束了行情以外,其余三次都在快速上涨之后,通过震荡或者短期回落调整之后,重新走出了第二波的上涨走势。而1995年之所以快速下跌部分原因是因为在股市快速上涨几天之后,国务院证券委快速通过会议发声表明,要“加大监管力度,完善法规制度,规范市场行为,抑制过度投机,在稳定中求发展。”,从而平抑了市场的走势。而目前我们并未看到类似的发声迹象。所以我们预期后续的行情走势可能更为接近另外的三次。


而在这几次当中,从宏观角度的对比来看,1999年的环境与目前经济环境是更为的相近。经济增速(GDP同比)都有所下滑,供给端开始回暖(PPI同比底部回升),但是需求仍然不足(核心CPI同比仍在下行,1999年没有核心CPI数据,但我们从CPI同比数据来看也是下行)。类似的宏观环境,我们能够看到在1999年上证指数再调整之后再次开启了上行走势。虽然历史不会完全一致的重复,但是我们可以借此有个方向性的判断。以史为鉴,所以在当下我们并不会对后市过于悲观。在整体的配置思路上,我们还是维持前期看法,我们建议核心仓位维持大盘成长,而战术性仓位维持在以科技为代表的新质生产力板块。


另外我们的短期价量行业配置模型,对未来一周给出行业配置建议为:电力及公用事业、钢铁、建筑、非银行金融、通信及计算机。回顾上周表现,上期推荐的六个行业的平均收益为-3.46%,略高于除综合金融外的29个行业的平均收益-4.92%,超额收益为1.45%。


从中期来看,根据我们构建的宏观择时策略给出的信号,10月份的权益建议配置比例为30%,较9月有所提升。拆分来看,模型对9月份经济增长层面维持保守观点,信号强度为0%;模型对货币流动性层面信号强度为60%。策略2024年年初至今收益率为2.06%,同期Wind全A收益率为8.24%。


过去一周市场震荡回落,市场风险偏好回落明显,使得量价类因子(技术和低波因子)表现良好。而且资金和我们上周判断的一致,开始回归对于基本面的关注,一致预期和成长因子表现良好。未来一周,这样的趋势我们预期会继续延续,建议加大对于一致预期与成长因子的关注。


风险提示

以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成,在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。



正文





市场概况

主要市场及行业指数表现

过去一周,国内主要市场指数中,上证50、沪深300、中证500和中证1000指数震荡下行。其中,上证50、沪深300、中证500和中证1000指数的涨跌幅分别为-2.72%、-3.25%、-4.74%和-5.12%。


本周中信行业指数跌多涨少。综合金融行业指数上涨靠前,其中综合金融行业指数涨幅最大,周涨幅达5.15%,房地产、传媒、消费者服务等行业指数下跌,其中消费者服务行业指数跌幅最大,周跌幅达-8.72%。


近期经济日历

我们汇总了过去一周和未来一周的重点事件,以辅助投资者对时间节点的把控。未来一周,中国方面,投资者可关注9月进出口数据、工业增加值和固定资产投资等数据的公布;而美国方面,可关注美国的9月零售数据以及美联储官员的发言。


市场宏观环境概况

过去一周,市场通过震荡回落的方式消化国庆期间快速抬升的市场预期。然而我们还是能看到政府对于稳经济并且稳市场预期方面的决心。在10月12日,财政部通过国新办新闻发布会及时与大众汇报今年以来财政政策实施情况,以及表明近期仍会陆续推出一揽子有针对性增量政策举措,且多项政策已经进入决策流程。但受限于《中华人民共和国预算法》,对于政策具体规模的公布需要通过全国人大的表决通过。我们能期待在10月下旬的全国人大常委会召开之后,具体政策规模的确认。虽然从政策底到盈利地仍需时间,但是从政策层面的拐向以及我们在上周周报中阐述的政府对证券市场的重新关注来看,我们都认为虽然短期市场可能仍有震荡,但是对于中期的权益市场无需过分的悲观。


本次周报,我们统计了过去历史上,上证指数在经历了阶段回撤之后(下跌10%以上),处于阶段低位,而后在10个交易日内上涨20%涨跌幅以上的历史阶段。一共有4段类似的行情(包括1992年11月,1994年7月,1995年5月和1999年5月)。除了1995年5月在快速上涨之后又经历了快速下跌结束了行情以外,其余三次都在快速上涨之后,通过震荡或者短期回落调整之后,重新走出了第二波的上涨走势。而1995年之所以快速下跌部分原因是因为在股市快速上涨几天之后,国务院证券委快速通过会议发声表明,要“加大监管力度,完善法规制度,规范市场行为,抑制过度投机,在稳定中求发展。”,从而平抑了市场的走势。而目前我们并未看到类似的发声迹象。所以我们预期后续的行情走势可能更为接近另外的三次。


而在这几次当中,从宏观角度的对比来看,1999年的环境与目前经济环境是更为的相近。经济增速(GDP同比)都有所下滑,供给端开始回暖(PPI同比底部回升),但是需求仍然不足(核心CPI同比仍在下行,1999年没有核心CPI数据,但我们从CPI同比数据来看也是下行)。类似的宏观环境,我们能够看到在1999年上证指数再调整之后再次开启了上行走势。虽然历史不会完全一致的重复,但是我们可以借此有个方向性的判断。以史为鉴,所以在当下我们并不会对后市过于悲观。在整体的配置思路上,我们还是维持前期看法,我们建议核心仓位维持大盘成长,而战术性仓位维持在以科技为代表的新质生产力板块。


流动性方面,本周央行通过7天逆回购投放3469亿元,到期16951亿元,整体通过公开市场操作净回笼13482亿元。短端1周SHIBOR和DR007,分别报1.526%和1.8462%,较上周分别上升0.4BP和1.38BP。1个月SHIBOR和3个月SHIBOR分别报1.82%和1.841%,较上周分别下降0BP和上升0.1BP。


结合经济面和流动性来看,对于未来一周,我们建议核心仓位维持大盘成长,而战术性仓位维持在以科技为代表的新质生产力板块。


中期权益配置视角

从中期来看,根据我们构建的宏观择时策略给出的信号,10月份的权益建议配置比例为30%,较9月有所提升。拆分来看,模型对9月份经济增长层面维持保守观点,信号强度为0%;模型对货币流动性层面信号强度为60%。


择时策略2024年年初至今收益率为2.06%,同期Wind全A收益率为8.24%。关于模型具体细节请参阅我们在2022年12月9日发布的研究报告《Beta猎手系列:基于动态宏观事件因子的股债轮动策略》。


行业配置视角

当前通过技术指标构建的国金证券短期价量行业配置模型对未来一周给出行业配置建议为:电力及公用事业、钢铁、建筑、非银行金融、通信及计算机。本周策略保留电力及公用事业、钢铁、建筑、非银行金融、通信并将其余行业替换为计算机。


回顾上周表现,上期推荐的六个行业的平均收益为-3.46%,略高于除综合金融外的29个行业的平均收益-4.92%,超额收益为1.45%。


截至2024年10月11日,行业轮动策略的年化收益率为11.58%,夏普比率为0.56,显著高于基准组合。行业轮动策略的年化超额收益率为6.91%,信息比率为0.75。从分年度的表现可以看出,今年以来,行业轮动策略组合的收益率为2.87%。


有效择时指标跟踪

并且我们持续跟踪各个指标在不同行业上的择时胜率的最新情况。在构建行业轮动策略时,我们用择时胜率指标来衡量近期单个行业上使用该指标进行择时的有效性。在计算该指标时,我们选取了最近60个交易日的数据滚动计算。计算公式如下:

其中,Rj为不择时行业j指数,ri,j为指标i在行业j指数上的择时策略的日收益率。


行业择时指标的预测能力较上期小幅上升,变为55.02%。具体来说,择时指标在非银行金融、通信、钢铁、建筑和计算机等行业上的择时胜率比较高在食品饮料、农林牧渔、传媒、轻工制造和消费者服务等行业上的择时胜率比较低。


拆分到逐个技术指标来看预测能力,本周择时因子表现均高于50%。其中VWAP平均胜率最高,有55.84%;MACD因子的平均胜率为55.77%;DPO、EMV和DMA因子胜率分别为54.53%、55.44%和53.54%。较上周,所有因子的胜率均下降。综合来看,在行业选择上,近期VWAP因子较其他技术指标仍有比较好的指示作用。


微盘股指数择时与轮动指标监控

在这个部分,我们关注与微盘股指数走势较为相关的各类指标,供投资者参考。


微盘股茅指数轮动信号方面,微盘股茅指数相对净值在8月23日触发上穿年线的信号。而且微盘股与茅指数的20日收盘价斜率均为负值,所以目前轮动策略后续更看好微盘指数的相对表现。


另外,在微盘择时模型中,我们使用2个中期风险预警指标:1)十年国债利率同比指标和2)波动率拥挤度同比指标。在4月15日,偏体现市场交易情绪的波动率拥挤度指标重新上升到阈值之上,触发了波动率拥挤度风险预警信号;而偏基本面的利率同比指标数值为-20.45%未触发利率风控阈值0.3。所以目前微盘择时模型的波动率拥挤度同比单指标触发风控,所以对于希望长期持有微盘股风格的投资者,还是可以继续持有,但需要注意短期风险。


量化因子视角

选股因子

我们对八个大类选股因子在不同的股票池中的表现进行跟踪(各类因子的具体构建已放在了附录中)。


量化选股因子方面,我们对八个大类选股因子在不同的股票池中的表现进行跟踪(全部A股、沪深300、中证500和中证1000)。从IC结果可以得出,上周一致预期、成长、波动率因子在全部4个股票池中表现较好,而其他因子表现比较一般。


过去一周市场震荡回落,市场风险偏好回落明显,使得量价类因子(技术和低波因子)表现良好。而且资金和我们上周判断的一致,开始回归对于基本面的关注,一致预期和成长因子表现良好。未来一周,这样的趋势我们预期会继续延续,建议加大对于一致预期与成长因子的关注。


转债因子

我们针对可转债构建了量化择券因子,并定期对五个择券因子的表现进行跟踪。正股因子主要从正股与可转债的相关关系出发,从预测正股的因子来构建可转债因子。转债估值因子选取了平价底价溢价率。


从IC结果可以看出正股一致预期、正股成长、正股财务质量、转债估值因子上周表现较为不错。从择券因子多空组合净值来看,上周正股一致预期、正股成长、正股财务质量、转债估值因子取得了正的多空收益。


附录

风险提示

1、以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成,在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险;


2、当政策环境发生变化,模型测算的资产与相关风险因子的稳定关系存在消失的风险;


3、市场环境发生变化,国际政治摩擦升级等可能带来各大类资产同向大幅波动的风险。



往期报告


量化观市系列

  1. 《量化观市:政策拐点显现,机构投资者后市一致看法如何?》

  2. 《量化观市:海外预防性降息过后,国庆前该如何布局?》

  3. 《量化观市:降息幅度突现分歧,成长是否延续演绎?》

  4. 《量化观市:中美降息降准将至,成长弹性有望显现》

  5. 《量化观市:银行股回落,对红利板块的拖累大吗?》

  6. 《量化观市:历史上看,美联储降息落地后续市场走势》

  7. 《量化观市:核心仓位红利8月企稳回升》

  8. 《量化观市:外流动性冲击修复后,风格需如何切换应对?》

  9. 《量化观市:海外宏观环境剧烈波动,国内配置该如何调整?》

  10. 《量化观市:降息超预期落地是否能带动市场企稳回升?》

  11. 《量化观市:会议定调后续哪些板块将受益?》

  12. 《量化观市:在市场企稳后,风格会如何演绎?》

  13. 量化观市:市场技术分析来看,当前市场是否出现企稳信号?

  14. 量化观市:红利或仍是宏观阻力最小的配置方向

  15. 量化观市:ETF净流入异动,大盘有望企稳?

  16. 《量化观市:美联储降息预期提升,风格拐点即将临近

  17. 量化观市:红利风格仍占优,但成长风格在走强?

  18. 《量化观市:哑铃策略当前还是最佳配置方案吗?》

  19. 《量化观市:市场切换防守配置,耐心等待下一个主线》

  20. 《量化观市:地产政策组合拳下是否会带动新一轮主线切换?》

  21. 《量化观市:社融转负后该关注哪类资产?》

  22. 《量化观市:全球资金回流中国能否持续?》

  23. 《量化观市:上周五市场大涨的驱动逻辑几何?》

  24. 《量化观市:微盘股轮动信号再次发生切换?》

  25. 《量化观市:新“国九条”出台对红利与微盘等风格的演绎有何影响?》

  26. 《量化观市:全球景气度的回升是否会导致后续市场主线出现切换?》

  27. 《量化观市:PMI回升明显,市场情绪或将再次升温》

  28. 《量化观市:Kimi概念板块是否能带动成长板块继续上行?》

  29. 《量化观市:近期微盘监控指标有哪些重大变化?》

  30. 《量化观市:两会闭幕,新质生产力是否仍为市场主线?》

  31. 《量化观市:两会期间,市场风格是否会出现短期切换?》

  32. 《量化观市:小微板块领涨,反弹行情是否延续?》

  33. 《量化观市:从历史上看,“开门红行情”将如何演绎?》

  34. 《量化观市:今年以来量价行业轮动模型超额明显》

  35. 《量化观市:从资金面和技术面角度看好大盘股止跌回升》

  36. 《量化观市:开年红利风格走强,微盘现阶段风险如何?》

  37. 《量化观市:跨年行情值得期待,重点关注成长板块》

  38. 《量化观市:节前建议配置价值因子》


主动量化系列

  1. 《主动量化研究之二:当绩优基金重仓股遇到调研会发生什么“共振”?》

  2. 主动量化研究之一:择时、选股、选基——自主可控概念量化投资指南


Alpha掘金系列

  1. 《Alpha掘金系列之九:基于多目标、多模型的机器学习指数增强策略》

  2. 《Alpha掘金系列之八:FinGPT对金融论坛数据情感的精准识别——沪深300另类舆情增强因子》

  3. Alpha掘金系列之七:ChatGLM医药行业舆情精选策略——大模型微调指南》

  4. Alpha掘金系列之六:弹性与投资者耐心——基于高频订单簿的的斜率凸性因子

  5. 《Alpha掘金系列之五:如何利用ChatGPT挖掘高频选股因子?》

  6. 《Alpha掘金系列之四:基于逐笔成交数据的遗憾规避因子》

  7. Alpha掘金系列之三:高频非线性选股因子的线性化与失效因子的动态纠正

  8. 《Alpha掘金系列之二:基于高频快照数据的量价背离因子》

  9. Alpha掘金系列:多维度卖方分析师预测能力评价——券商金股组合增强策略


Beta猎手系列

  1.Beta猎手系列之六:基于宏观量价信号叠加的微盘股茅指数择时轮动策

  2.Beta猎手系列之五:Beta猎手系列之五:基于机构调研热度和广度视角的行业配置策略 

  3.Beta猎手系列之四:如何利用ChatGPT解析卖方策略观点并构建行业轮动策略? 

  4.《Beta猎手系列之三:行业超预期的全方位识别与轮动策略》

  5.《Beta猎手系列之二:熵池模型:如何将纯主动观点纳入量化配置模型》

  6.Beta猎手系列:基于动态宏观事件因子的股债轮动策略


智能化选基系列

  1. 《智能化选基系列之五:如何如何刻画基金经理的交易动机并进行基金优选?》

  2. 《智能化选基系列之四:如何用LLM生成基金经理调研报告并构建标签体系?》

  3. 《智能化选基系列之三:基金经理多维度能力评价因子优化》

  4. 《智能化选基系列之二:风格轮动型基金的智能识别与量化优选》

  5. 《智能化选基系列:如何通过全方位特征预测基金业绩并构建跑赢指数的基金组合》


量化漫谈系列

  1. 《量化漫谈系列之八:传统因子如何通过线性转换增强因子表现?》

  2. 《量化漫谈系列之六:为大模型插上翅膀——ChatGLM部署与Langchain知识库挂载》

  3. 量化漫谈系列之六:如何精确跟踪微盘股指数?——低成交量下的抽样复制策略》

  4. 量化漫谈系列之五:中证2000指数发布,如何构建微盘股指数增强策略?》

  5. 《量化漫谈系列之四:成长价值和大小盘双风格轮动基金如何识别与优选?》

  6. 《量化漫谈系列之三:有多少基金从新能源切换到了AI?》

  7. 《量化漫谈:卖方分析师团队评价体系与特征全景》

  8. 量化漫谈:预期差视角下的业绩预喜个股机会梳理


量化掘基系列

  1. 《量化掘基系列之十九:量化视角下,央企概念有哪些投资机会?

  2. 《量化掘基系列之十八:汇聚龙头,启航新境——华泰柏瑞中证A50ETF

  3. 《量化掘基系列之十七:红利叠加低波会碰撞出怎样的火花?

  4. 《量化掘基系列之十六:控制微盘风格暴露,机器学习赋能量化投资

  5. 《量化掘基系列之十五:低波因子是否才是中证 500 选股真正利器?

  6. 《量化掘基系列之十四:“哑铃”策略的一头,红利策略哪只强?》

  7. 《量化掘基系列之十三:多重利好驱动小微盘行情,中证2000指数迎配置机遇》

  8. 《量化掘基系列之十二:高成长高弹性,掘金科创100估值底》

  9. 《量化掘基系列之十一:高股息+低估值,顺周期行业配置首选》

  10. 《量化掘基系列之十:行业龙头强强联合,中韩半导体产业迎布局机遇

  11. 《量化掘基系列之九:量化视角把握专精特新“小巨人”投资机会》

  12. 量化掘基系列之八:国企改革持续推进,现代能源产业投资正当其时

  13. 量化掘基系列之七:低利率环境下的投资法宝——招商中证红利ETF

  14. 量化掘基系列之六:如何从多个维度衡量ETF的景气度特征》

  15. 《量化掘基系列之五:震荡行情下的投资利器——华泰柏瑞中证红利低波动ETF》

  16. 《量化掘基系列之四:量化择时把握创业板50指数投资机会》

  17. 量化掘基系列之三:ChatGPT概念加速起飞,大数据产业链投资指南

  18. 量化掘基系列之二:量化择时把握港股通大消费板块投资机会

  19. 量化掘基:银河基金罗博:机器学习赋能主动量化投资


CTA金点子系列

  1. 《CTA金点子系列之二:基于日内高频博弈信息的商品CTA策略

  2. 《CTA金点子系列之一:基于ChatGPT新闻情感分析的原油期货策略》


年度投资策略

  1. 《金融工程2023年度投资策略:拨云见日终有时》

  2. 《金融工程2024年度策略:小盘股为帆,AI量化掌舵》




报告信息

证券研究报告:《量化观市:历史上,大盘10天20%的涨幅后如何演绎?


对外发布时间:2024年10月14日

报告发布机构:国金证券股份有限公司


证券分析师:高智威

SAC执业编号:S1130522110003

邮箱:gaozhiw@gjzq.com.cn


联系人:许坤圣  

邮箱:xukunsheng@gjzq.com.cn







量化智投
国金证券金融工程高智威团队。研究范围涵盖了量化选股、资产配置、基金研究以及衍生品投资等领域。
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