【华泰金工林晓明团队】今年股票表现佳，A股7月或反弹——每周观点20190630

摘要
今年以来，股票资产表现较好，欧美国家债券优于亚太国家债券
今年以来，大类资产中股票相对表现更好。在全球主要股票指数中，俄罗斯RTS表现最好，其次为深证成指，纳斯达克指数涨幅排名第三。日经225与韩国综合指数表现欠佳，除这两个指数之外，其余主要股票指数涨幅均在10%以上。各国债券表现有所分化，中国十年期国债期货仅上涨0.09%，德国与美国的十年期国债期货涨幅较高，分别上涨5.46%、4.10%。商品中，原油今年以来上涨较多，ICE布油年初至今已经上涨19.21%。黄金6月份涨势喜人，上涨7.96%。综合来看，今年股票资产表现较好，欧美国家债券优于亚太国家债券，商品中原油涨幅较大，近期黄金表现更好。

A 股大市值风格占优，主要指数基钦周期即将筑底
今年A股从风格上看，1月大市值占优，2月、3月中小创占优，4月大市值占优，5月市场普跌，6月大市值再次占优。整体来看，大市值、价值风格表现更好。上证综指今年以来同比序列整体处于上升状态，目前来看其基钦周期大概率8月见底，之后短周期将迎来上行。100个月周期目前也已经是底部位置，未来大概率开始上行。标普500指数的42个月基钦周期目前进入底部区域开始筑底，底点可能出现7月底或者8月底。CRB综合现货指数的42个月基钦周期大概率7月底为最低点，之后将会进入三周期共同上升的状态。

华泰量价择时模型对7月看多，短期可能出现反弹
华泰量价择时模型基本逻辑是通过行业收盘价和累积成交量的同比来对市场进行择时，同时叠加均线在日度上进行操作。模型的特点是较为保守，只有在较为明确的趋势之后才会入场，同时采用均线控制回撤，所以在上升趋势中依然有较多交易来降低波动。模型在18年躲过了主要的下跌。模型上一次信号发生在4月25日，收盘后对市场看空离场。五月六月模型空仓等待机会，6月28日收盘后模型对7月份看多，市场短期可能出现反弹。量价模型结合均线的策略从2007年至今，取得了14.79%的年化收益，年化波动13.16%，夏普比率1.12，最大回撤只有14.69%。

华泰大类资产周期进取策略近期表现回顾
华泰金工基于市场统一周期理论，提出了大类资产定价模型，在回测中取得了良好的业绩表现。我们将该资产配置策略应用于全球大类资产，精选优质可投资标的，根据周期轮动规律配置中国和海外的股指、债券和商品类资产，逐月调仓，构建“华泰大类资产周期进取策略”。该策略指数在Wind与Bloomberg金融终端同步更新（Wind代码CI001801.WI，Bloomberg代码 WI001801）。策略指数近七日收益0.05%，最近3个月收益2.02%，最近一年收益7.48%。

“华泰周期轮动”基金组合近期表现回顾
华泰金工基于择时、板块轮动、资产配置相关研究成果提出了一个完整的基金配置体系，自上而下分为4层：宏观择时、板块轮动、组合优化、落地配置，样本内回测取得了良好的业绩表现。截止到目前，7.5%目标波动策略上周收益0.07%，近一个月收益0.44%，本年度以来收益为3.29%，最近一年收益6.92%。根据最新的6月底建模结果，择时模型已经转多，板块轮动模型最看好周期上游，最新的持仓如下：南方中证申万有色金属ETF联接C（2.88%）、富国中证煤炭（2.88%）、易方达中债新综合C（94.24%）。

风险提示：模型根据历史规律总结，历史规律可能失效。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。

今年以来风险资产表现更好，基钦周期已经处于底部位置
今年以来大类资产表现分析

对全球主要大类资产进行统计分析，今年以来，股票相对表现更好。在全球主要股票指数中，俄罗斯RTS表现最好，今年以来上涨29.18%，其次为深证成指，上涨26.78%，纳斯达克指数涨幅排名第三，上涨20.66%。日经225与韩国综合指数表现欠佳，涨幅只有6.30%和4.39%，除这两个指数之外，其余股票指数涨幅均在10%以上。各国债券表现有所分化，中国十年期国债期货仅上涨0.09%，德国与美国的十年期国债期货涨幅较高，分别上涨5.46%、4.10%。商品中，原油今年以来上涨较多，ICE布油年初至今已经上涨19.21%。黄金6月份涨势喜人，上涨7.96%。综合来看，今年以来，股票资产表现较好，欧美国家债券优于亚太国家债券，商品中原油涨幅较大，近期黄金表现更好。

中国股债市场今年以来表现分析

今年A股上涨主要集中在2月、3月，下跌集中在4月、5月，1月与6月行情有所分化。从风格上看，1月大市值占优，2月、3月中小创占优，4月大市值占优，5月市场普跌，6月大市值再次占优。整体来看，大市值、价值风格表现更好。

对于国内债券市场而言，今年以来表现较弱。转债受益与股票上涨，所以表现较好。中债新综合财富指数今年以来上涨1.82%，信用债总财富指数上涨2.48%，国债总财富指数上涨1.04%，信用债表现好于利率债。

全球主要资产当前周期状态

上证综指今年以来同比序列整体处于上升状态，目前来看其基钦周期大概率8月见底，之后短周期将迎来上行。100个月周期目前也已经是底部位置，未来大概率开始上行。标普500指数的100个月周期已经上行18个月，但是200个月周期依然处于下行状态，其42个月基钦周期目前进入底部区域开始筑底，底点可能出现7月底或者8月底。CRB综合现货指数的同比序列与42个月周期对应效果最好，按照周期预测，其42个月基钦周期大概率7月底为最低点，之后将会进入三周期共同上升的状态。

华泰量价择时模型对7月看多，短期可能出现反弹

华泰量价择时模型基本逻辑是通过行业收盘价和累积成交量的同比来对市场进行择时，同时叠加均线在日度上进行操作。模型的特点是较为保守，只有在较为明确的趋势之后才会入场，同时采用均线控制回撤，所以在上升趋势中依然有较多交易来降低波动。模型在18年躲过了主要的下跌。模型上一次信号发生在4月25日，收盘后对市场看空离场。五月六月模型空仓等待机会，6月28日收盘后模型对7月份看多，市场短期可能出现反弹。量价模型结合均线的策略从2007年至今，取得了14.79%的年化收益，年化波动13.16%，夏普比率1.12，最大回撤只有14.69%，是一个适合绝对收益的策略。

华泰金工模型跟踪
华泰大类资产周期进取策略近期表现回顾

华泰金工周期系列之《周期三因子定价与资产配置模型》仿照FAMA三因子模型，基于市场统一周期理论，提出了大类资产定价模型。根据定价模型外推预测的资产表现排序结果构建了资产配置策略，在回测中取得了良好的业绩表现。我们将该资产配置策略应用于全球大类资产，精选优质可投资标的，根据周期轮动规律配置中国和海外的股指、债券和商品类资产，逐月调仓，构建“华泰大类资产周期进取策略”。该策略指数在Wind与Bloomberg金融终端同步更新（Wind代码CI001801.WI，Bloomberg代码 WI001801），我们在月报中跟踪该策略的表现，供投资者参考。

大类资产周期进取策略以沪深300指数、标普500指数、欧洲斯托克50指数、恒生指数、日经225指数、iShares MSCI新兴市场指数ETF、中国10年期国债期货、美国10年期国债期货、英国10年期国债期货、德国10年期国债期货、日本10年期国债期货、彭博商品指数为投资标的，各标的指数代码及货币单位如下表所示。

策略从2010年5月开始回测，回测至今取得优异的表现。无论从收益指标还是收益风险比率都超越各大类资产。截至2019年6月27日，策略的收益表现如下图表所示。

“华泰周期轮动”基金组合近期表现回顾

在《“华泰周期轮动”基金组合构建》和《“华泰周期轮动”基金组合改进版》报告中，我们提出了一个自上而下的、开放式的基金配置体系，构建原理如下：1、宏观择时，核心是给出股票市场的多空判断，灵活调整股、债权重配比，力争在权益市场上行期加大股票资产配置，博取弹性收益；在权益市场下行期加大债券资产配置，减少回撤风险。2、板块轮动，核心是通过轮动模型给出板块超、低配观点，进一步增厚模型收益；3、组合优化，首先结合择时和板块轮动结果，给不同资产分配相应的风险预算，求解初始权重，然后基于目标波动约束进一步调整资产权重，将整个组合的风险控制在相对稳定的水平，这里为了满足不同投资者的风险偏好需求，我们设置了5%、7.5%、10%三个目标波动版本；4、落地配置，将权重优化结果映射到对应基金标的上进行配置。

不同目标波动策略近期表现如下，以7.5%目标波动版本为例，上周收益0.07%，近一个月收益0.44%，本年度以来收益为3.29%，最近一年收益6.92%。根据最新的6月底建模结果，择时模型已经转多，板块轮动模型最看好周期上游，最新的持仓如下：南方中证申万有色金属ETF联接C（2.88%）、富国中证煤炭（2.88%）、易方达中债新综合C（94.24%）。注意，由于过去一年股票市场整体运行于低位区间，波动较小，没有触发目标波动约束，所以三个版本的持仓权重近期业绩都一样。

风险提示：模型根据历史规律总结，历史规律可能失效。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。

免责申明
本报告仅供华泰证券股份有限公司（以下简称“本公司”）客户使用。本公司不因接收人收到本报告而视其为客户。

本报告基于本公司认为可靠的、已公开的信息编制，但本公司对该等信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在不同时期，本公司可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。同时，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态。本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。

本公司力求报告内容客观、公正，但本报告所载的观点、结论和建议仅供参考，不构成所述证券的买卖出价或征价。该等观点、建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对客户私人投资建议。投资者应当充分考虑自身特定状况，并完整理解和使用本报告内容，不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，本公司及作者均不承担任何法律责任。任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。

本公司及作者在自身所知情的范围内，与本报告所指的证券或投资标的不存在法律禁止的利害关系。在法律许可的情况下，本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，也可能为之提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务。本公司的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。

本报告版权仅为本公司所有。未经本公司书面许可，任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人等任何形式侵犯本公司版权。如征得本公司同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“华泰证券研究所”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。本公司保留追究相关责任的权力。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。

本公司具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格，经营许可证编号为：91320000704041011J。
全资子公司华泰金融控股（香港）有限公司具有香港证监会核准的“就证券提供意见”业务资格，经营许可证编号为：AOK809
版权所有2019年华泰证券股份有限公司

林晓明
执业证书编号：S0570516010001

华泰金工深度报告一览
金融周期系列研究（资产配置）
【华泰金工林晓明团队】二十载昔日重现，三四年周期轮回——2019年中国与全球市场量化资产配置年度观点（下）
【华泰金工林晓明团队】二十载昔日重现，三四年周期轮回——2019年中国与全球市场量化资产配置年度观点（上）
【华泰金工林晓明团队】周期轮动下的BL资产配置策略
【华泰金工林晓明团队】周期理论与机器学习资产收益预测——华泰金工市场周期与资产配置研究
【华泰金工林晓明团队】市场拐点的判断方法
【华泰金工林晓明团队】2018中国与全球市场的机会、风险 · 年度策略报告（上）
【华泰金工林晓明团队】基钦周期的量化测度与历史规律 · 华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型（四）——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型（三）——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型（二）——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型（一）——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】华泰金工周期研究系列 · 基于DDM模型的板块轮动探索
【华泰金工林晓明团队】市场周期的量化分解
【华泰金工林晓明团队】周期研究对大类资产的预测观点
【华泰金工林晓明团队】金融经济系统周期的确定（下）——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】金融经济系统周期的确定（上）——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】全球多市场择时配置初探——华泰周期择时研究系列
行业指数频谱分析及配置模型：市场的周期分析系列之三
【华泰金工林晓明团队】市场的频率——市场轮回，周期重生
【华泰金工林晓明团队】市场的轮回——金融市场周期与经济周期关系初探

FOF与金融创新产品
【华泰金工】生命周期基金Glide Path开发实例——华泰FOF与金融创新产品系列研究报告之一

因子周期（因子择时）
【华泰金工林晓明团队】市值因子收益与经济结构的关系——华泰因子周期研究系列之三
【华泰金工林晓明团队】周期视角下的因子投资时钟--华泰因子周期研究系列之二
【华泰金工林晓明团队】因子收益率的周期性研究初探

择时
【华泰金工林晓明团队】A股市场低开现象研究
【华泰金工林晓明团队】华泰风险收益一致性择时模型
【华泰金工林晓明团队】技术指标与周期量价择时模型的结合
【华泰金工林晓明团队】华泰价量择时模型——市场周期在择时领域的应用

行业轮动
【华泰金工林晓明团队】“华泰周期轮动”基金组合改进版——华泰行业轮动系列报告之七
【华泰金工林晓明团队】“华泰周期轮动”基金组合构建——华泰行业轮动系列之六
【华泰金工林晓明团队】估值因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之五
【华泰金工林晓明团队】动量增强因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之四
【华泰金工林晓明团队】财务质量因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之三
【华泰金工林晓明团队】周期视角下的行业轮动实证分析——华泰行业轮动系列之二
【华泰金工林晓明团队】基于通用回归模型的行业轮动策略——华泰行业轮动系列之一

Smartbeta
【华泰金工林晓明团队】Smart Beta：乘风破浪趁此时——华泰Smart Beta系列之一
【华泰金工林晓明团队】Smartbeta在资产配置中的优势——华泰金工Smartbeta专题研究之一

多因子选股
【华泰金工林晓明团队】桑土之防：结构化多因子风险模型——华泰多因子系列之十二
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之海量技术因子——华泰多因子系列之十一
【华泰金工林晓明团队】因子合成方法实证分析 ——华泰多因子系列之十
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之一致预期因子 ——华泰多因子系列之九
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之财务质量因子——华泰多因子系列之八
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之资金流向因子——华泰多因子系列之七
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之波动率类因子——华泰多因子系列之六
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之换手率类因子——华泰多因子系列之五
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之动量类因子——华泰多因子系列之四
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之成长类因子——华泰多因子系列之三
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之估值类因子——华泰多因子系列之二
【华泰金工林晓明团队】华泰多因子模型体系初探——华泰多因子系列之一
【华泰金工林晓明团队】五因子模型A股实证研究
【华泰金工林晓明团队】红利因子的有效性研究——华泰红利指数与红利因子系列研究报告之二

人工智能
【华泰金工林晓明团队】基于CSCV框架的回测过拟合概率——华泰人工智能系列之二十二
【华泰金工林晓明团队】基于遗传规划的选股因子挖掘——华泰人工智能系列之二十一
【华泰金工林晓明团队】必然中的偶然：机器学习中的随机数——华泰人工智能系列之二十
【华泰金工林晓明团队】偶然中的必然：重采样技术检验过拟合——华泰人工智能系列之十九
【华泰金工林晓明团队】机器学习选股模型的调仓频率实证——华泰人工智能系列之十八
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之数据标注方法实证——华泰人工智能系列之十七
【华泰金工林晓明团队】再论时序交叉验证对抗过拟合——华泰人工智能系列之十六
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之卷积神经网络——华泰人工智能系列之十五
【华泰金工林晓明团队】对抗过拟合：从时序交叉验证谈起
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之损失函数的改进——华泰人工智能系列之十三
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之特征选择——华泰人工智能系列之十二
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Stacking集成学习——华泰人工智能系列之十一
【华泰金工林晓明团队】宏观周期指标应用于随机森林选股——华泰人工智能系列之十
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之循环神经网络——华泰人工智能系列之九
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之全连接神经网络——华泰人工智能系列之八
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Python实战——华泰人工智能系列之七
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Boosting模型——华泰人工智能系列之六
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之随机森林模型——华泰人工智能系列之五
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之朴素贝叶斯模型——华泰人工智能系列之四
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之支持向量机模型— —华泰人工智能系列之三
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之广义线性模型——华泰人工智能系列之二

指数增强基金分析
【华泰金工林晓明团队】再探回归法测算基金持股仓位——华泰基金仓位分析专题报告
【华泰金工林晓明团队】酌古御今：指数增强基金收益分析
【华泰金工林晓明团队】基于回归法的基金持股仓位测算
【华泰金工林晓明团队】指数增强方法汇总及实例——量化多因子指数增强策略实证

基本面选股
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之相对市盈率港股模型——相对市盈率港股通模型实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之FFScore模型
【华泰金工林晓明团队】相对市盈率选股模型A股市场实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之现金流因子研究——现金流因子选股策略实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰基本面选股之低市收率模型——小费雪选股法 A 股实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰基本面选股之高股息率模型之奥轩尼斯选股法A股实证研究

基金定投
【华泰金工林晓明团队】大成旗下基金2018定投策略研究
【华泰金工林晓明团队】布林带与股息率择时定投模型——基金定投系列专题研究报告之四
【华泰金工林晓明团队】基金定投3—马科维茨有效性检验
【华泰金工林晓明团队】基金定投2—投资标的与时机的选择方法
【华泰金工林晓明团队】基金定投1—分析方法与理论基础

其它
【华泰金工林晓明团队】A股市场及行业的农历月份效应——月份效应之二
A股市场及行业的月份效应——详解历史数据中的隐藏法则

【华泰金工林晓明团队】今年股票表现佳，A股7月或反弹——每周观点20190630

浏览过的版块