【华泰金工林晓明团队】关注资金流向,谨防回撤风险——华泰金工大类资产配置3月月报20190317

论坛 期权论坛 期权     
华泰金融工程   2019-3-18 15:15   6183   0
摘要
全球股市反弹,债券、美元指数尚处高位显示避险情绪仍存
全球股市在2019年初迎来反弹,连续两月大幅上涨,截至2019年3月15日,9个主要股指平均涨幅约为13%,其中A股反弹力度最大,上证综指上涨幅度超过20%。但从全球避险资产表现来看,中美利率下行使得债券指数有所上涨,美元指数震荡向上,在97附近上下波动,反映出投资者避险情绪未被股市上涨所驱散。


各类资产周期趋势未有显著变化,短期A股上涨难以持续
从各类资产的滤波结果来看,近期全球股市的反弹并未扭转系统的周期状态,股市周期拐点位置也未出现大幅偏移。我们倾向于认为本轮A股上涨是超跌反弹叠加“春节效应”所致。而历史规律表明,后续的“两会行情市场往往偏向于震荡,同时机构资金的撤离、北向资金的减少以及基金仓位提升不多都表明机构投资者对于后市可能持观望谨慎态度。
  
华泰周期进取策略全收益策略2月微跌0.04%,但今年以来屡创新高
华泰周期进取策略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。该策略指数于2018年10月在Wind(代码CI001801.WI)与Bloomberg(代码 WI001801)金融终端上线以来屡创新高,截至2019年3月15日,全收益策略近1年涨幅为8.39%,2月份虽收跌0.04%,但本月以来涨幅为0.65%。


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。


境内外大类资产近期表现回顾
近期全球股票市场大幅反弹,表现明显优于债券、商品。MSCI全球指数去年12月27日前后跌入谷底,本轮反弹幅度较大,目前指数价格接近去年7月;中美利率方面,美国十年期国债利率于2019年1月3日达低点,小幅反弹后持续震荡,短期内利率再次下跌;中国十年期国债收益率年初大幅下降,近一周有所企稳。大宗商品市场中,CRB现货指数持续小幅波动,暂未出现趋势性变化;美元指数高位震荡,近期多次触碰到97点位。





全球股市年后迎来大幅反弹
2018年12月27日前后,全球股市纷纷创低点,上证综指于2019年1月4日盘中触及2441点,随后连续上涨两个月,近两周增速继续扩大,本轮反弹最高点触及3129点,约28%的涨幅领跑全球主要股指,近两周上证综指在3000点附近震荡;标普500于2019年12月24日创低点,随后两个月连续上涨,至3月1日最高反弹幅度达19.25%,在全球主要股指中反弹幅度较大,随后连续5个交易日下跌,累计跌幅2.16%;恒生指数、日经225、富时100、法国CAC40、德国DAX、澳洲标普200在经历了12月底1月初的低点后也迎来一轮反弹,短期内有小幅下跌,截至2019年3月15日反弹幅度分别为15.57%、11.98%、9.77%、17.54%、12.56%、13.46%;孟买SENSEX30指数近期低点在2018年10月26日,进入12月份以来高位震荡,本轮反弹幅度不够明显。


A股反弹力度全球领先
本轮全球股市反弹,A股主要股指反弹幅度超过20%,创业板指涨幅领先。上证综指、上证50、沪深300、中证500以及创业板指自2018年至今主要经历了2018年10月18日附近和2019年1月3日附近两轮低点,自2019年1月3日附近至3月15日反弹幅度分别为22.62%、21.79%、26.31%、30.30%、36.90%。2019年3月13日起连续两个交易日,国内主要股指下跌。









债券指数小幅上行,美元指数高位震荡
中美债券指数震荡向上,利率近期小幅下跌;大宗商品价格持续波动;美元指数高位震荡;黄金避险价值略有减弱。目前债券指数、美元指数和黄金暂未出现趋势性下跌,大宗商品趋势也暂不明朗,在与股票市场的相互佐证之下,我们判断投资者暂未放弃债券等资产的避险价值。


中美利率近期下跌,债券指数震荡向上
中美利率近期有所下跌,债券指数震荡向上。利率方面,中美英十年期国债利率自2018年11月起总体呈波动下降。债券指数方面,巴克莱美国债券总指数、巴克莱泛欧债券总指数、巴克莱中国债券总指数持续高位震荡,自2018年11月起总体呈上升趋势。  








美元指数高位震荡,大宗商品表现平稳
近期大宗商品整体价格波动不大,CRB综合现货指数于2018年12月呈现小幅下滑,进入2019年后价格相对平稳;黄金在2018年四季度全球股市的下跌中逐步凸显避险属性,自2018年10月至2019年2月末价格连续上涨,本月价格小幅回落;美元指数高位震荡,目前徘徊在97点附近。






股市周期趋势未被扭转,短期大概率震荡走弱
当前全球股市基钦周期向下的趋势未发生根本逆转,同时大宗、债券、美元的价格走势与周期状态也未发生背离。A股连续五个季度下跌后的超跌反弹,叠加上“春节效应”使得本轮反弹较为强劲。然而我们根据历史数据统计发现,A股在“两会行情”中大概率震荡偏弱。从资金面上来看,目前机构投资者偏向谨慎,前两周基金仓位仅有小幅上升,近几日资金持续呈现净流出趋势,但散户资金在加速入场。同时北向资金入场意愿减弱,每周流入金额逐步递减。


目前A股长周期处于底部区域,我们对历史相似情况分析发现,不管当前处于市场最低点的左侧还是右侧,连续上涨之后市场继续上涨的空间可能已经不大,大概率转为震荡行情,未来的震荡行情将是良好的市场观察期,未来或将出现更好的买点。


股市的周期趋势并未发生扭转
全球股指的周期拐点位置未有大幅偏移
我们将全球各类资产价格数据更新到3月1日,并利用华泰金工周期滤波方法再次判断拐点位置,并与2018年年末的测算结果进行对比,我们发现全球主要股指周期拐点并未出现大幅偏移,周期拐点出现时间仍集中在2019年下半年。






各大类资产滤波结果显示系统周期状态保持稳定
我们对大宗商品、利率、美元的价格同比进行滤波分析。当前各资产价格同比走势与其三周期拟合序列走势基本保持一致,二者并未发生趋势性背离,仅上证综指短期走势有较大波动。另外观察全球各个大类资产的周期状态和价格走势,也发现单一股票资产短期的波动未对其他类资产的周期趋势造成显著影响。








A股超跌反弹后机构资金出现净流出
自2017年四季度以来,A股连续下跌5个季度,直至2019年一季度出现反弹。我们统计了全球主要股指自上世纪80年代以来,股指连续下跌不小于5个季度的历史情况,并对连续下跌5个季度后,下一个季度的涨跌幅进行汇总:







上证综指分别在2004-2005年、2007-2008年和2017-2018年经历过股指连续下跌五个季度。其中2008年结束下跌之后一个季度的反弹幅度达到30.34%。而全球主要股指下跌5个季度后的第6个季度一般表现不佳。目前A股在连续下跌5个季度后,主要股指反弹幅度已超20%。


类比A股2004-2005年的超跌反弹
从周期状态来看,我们认为当前A股更类似于04-05年,都处于短周期行将见底、长周期上行至正值区间的情况。从2004年4月开始,上证综指一路下跌至2005年1月底创出低点,随后“春节效应”凸显,股指放量上涨约11%,紧接着的“两会行情”市场震荡走弱,股指随后一路下跌,至年6月6日盘中触及998新低,而后超跌反弹,站稳1000点之后拉开了牛市的大幕。


对比2004-2005年其他大类资产表现,2004年国债利率大幅上行,上证综指全年下跌,2005年债券利率出现趋势性下行,流动性边际宽松。2005年年中开始,上证综指触底反弹,大宗商品也开启上行,美元指数在2006年4月之后便略有下降,同时国内利率维持低位,继续提供宽松环境,上证综指于2006年6月震荡调整后继续冲高,牛市得以确认。


本轮基钦周期下行从2018年1月开始,上证综指下跌近12个月于2019年1月4日盘中触及2440.91的低点。之后“春节效应”开始出现,至2019年3月15日,本次反弹幅度已超20%,但3月份开始的“两会行情”市场往往偏向震荡。我们认为连续上涨之后市场继续上涨的空间可能已经不大,大概率会延续震荡行情,但震荡行情将成为良好的市场观察期,未来A股或将出现更好的买点。








A股存在明显的“春节效应”与“两会行情”
在前期周报的统计中我们发现,春节效应平均发生在腊月十八至正月十八,且春节前往往大市值价值股表现较好,春节后往往小市值成长股表现较好(具体见1月6日周报、1月20日周报、1月27日周报)。对应到今年恰好是1月23日至2月22日行情,期间上证综指上涨8.70%,沪深300上涨11.99%,创业板指上涨16.30%。同时确实出现了年前价值股表现较好,年后成长股表现较好的情况。





而在“春节效应”结束之后,会迎来“两会行情”,统计发现两会期间市场往往进入偏震荡的行情(具体见2月24日周报)。





当前机构投资者趋于谨慎,散户资金加速入场,北上资金热情有所减退
春节之后的一周时间里,“春节效应”助推大盘上涨,但实际资金面上并无太大异动。在2月18日至2月22日的一周内,资金流入明显增多。直至2月25日,机构、大户、中户和散户在酝酿了一周之后当日集体放量,除散户外,其余投资者当天流入额均超千亿,沪深两市当天成交量破万亿,沪指收涨5.60%,市场情绪得到明显提振,后续两周的资金流入额和成交量大幅提升,股指也不断攀升。
  
值得注意的是,2月25日单日大涨之后的2月26日,机构和大户投资资金净流出金额随即放大,后市操作则表现得更为谨慎,几乎每日都是净流出,但期间散户资金却不断入场,成为市场资金实际的增量来源。





另外根据华泰金工的基金仓位测算方法,近期偏股混合型基金仓位在2月12日到3月初的两周内有所提升,近一周Lasso回归和逐步回归法显示约有5%的仓位提升,但即便从1月中旬的仓位开始计算,这两种测算方法的平均提升幅度也仅有10%左右,而二次规划法的提升幅度则不到2%,显示出机构投资者对于本轮反弹的谨慎态度。(测算方法的具体说明请参阅华泰金工《基于回归法的基金持股仓位测算》报告)





另一个资金增量来源则是陆港通,以下我们统计了陆港通自开通以来,每月净成交金额与上证综指的关系。可以看到,自2018年4月以来,北上资金净成交金额就开始逐步增大,仅在2018年10月上证综指和中证500等重要股指创出年内新低时有短暂净流出。进入2019年,北上资金量在1、2月份大幅增加,但近三周资金流入量有所减少。另外,自陆港通2014年开通以来,北上资金累计流入超过7000亿,但对比A股每日千亿以上的成交量来说规模较小,对股市的涨跌难以形成显著影响,我们从北上资金累计流入图与上证综指走势也可观察出二者的相关程度并不高。










华泰周期进取策略表现
策略简介
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),从本月开始,我们将在月报中跟踪该策略的表现,并每月更新该策略的持仓情况,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。





截至2019年3月收益表现回顾
华泰周期策略指数从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显著超越各大类资产。指数在2018年10月于Bloomberg和Wind正式上线,策略的收益表现如下图表所示:







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。


免责申明
本公众平台不是华泰证券研究所官方订阅平台。相关观点或信息请以华泰证券官方公众平台为准。根据《证券期货投资者适当性管理办法》的相关要求,本公众号内容仅面向华泰证券客户中的专业投资者,请勿对本公众号内容进行任何形式的转发。若您并非华泰证券客户中的专业投资者,请取消关注本公众号,不再订阅、接收或使用本公众号中的内容。因本公众号难以设置访问权限,若给您造成不便,烦请谅解!本公众号旨在沟通研究信息,交流研究经验,华泰证券不因任何订阅本公众号的行为而将订阅者视为华泰证券的客户。

本公众号研究报告有关内容摘编自已经发布的研究报告的,若因对报告的摘编而产生歧义,应以报告发布当日的完整内容为准。如需了解详细内容,请具体参见华泰证券所发布的完整版报告。

本公众号内容基于作者认为可靠的、已公开的信息编制,但作者对该等信息的准确性及完整性不作任何保证,也不对证券价格的涨跌或市场走势作确定性判断。本公众号所载的意见、评估及预测仅反映发布当日的观点和判断。在不同时期,华泰证券可能会发出与本公众号所载意见、评估及预测不一致的研究报告。

在任何情况下,本公众号中的信息或所表述的意见均不构成对客户私人投资建议。订阅人不应单独依靠本订阅号中的信息而取代自身独立的判断,应自主做出投资决策并自行承担投资风险。普通投资者若使用本资料,有可能会因缺乏解读服务而对内容产生理解上的歧义,进而造成投资损失。对依据或者使用本公众号内容所造成的一切后果,华泰证券及作者均不承担任何法律责任。

本公众号版权仅为华泰证券股份有限公司所有,未经公司书面许可,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众号发布的所有内容的版权。如因侵权行为给华泰证券造成任何直接或间接的损失,华泰证券保留追究一切法律责任的权利。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。




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(上)
【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】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】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】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】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

多因子选股
【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】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

Smartbeta
【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

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

分享到 :
0 人收藏
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

积分:1745
帖子:350
精华:0
期权论坛 期权论坛
发布
内容

下载期权论坛手机APP