【华泰金工林晓明团队】市场不确定性增加，黄金价格上涨--资产配置11月月报20181108

摘要

10月美股下跌，避险情绪上升，全球大类资产表现排序：债券>大宗>股票
10月境内大类资产表现排序：债券>大宗商品>股票，股市下跌，债市小幅上涨，境外大类资产表现排序：债券>大宗商品>股票。股票、债券、大宗商品指数同比的三周期滤波预测结果显示：债券避险价值凸显；大宗商品预期短期横盘震荡，存在温和下行可能，长期看未来或有所回暖；股票趋势性投资机会不大；美元指数长周期承压，预计短期内仍有一定上行空间。机器学习方法预测结果显示：未来半年，债券表现最优，存在相对较佳的配置价值；大宗商品配置价值略有回升，2019年开始或出现趋势性投资机会；股票配置价值最低，建议回避股票市场风险。

境内外大类资产表现回顾
10月境内主要大类资产涨跌互现，股票市场风险增加：境内资产表现分化，股市下跌，债市小幅上升，金价强势上涨：沪深300、中证500和中证1000分别下跌8.29%、11%和11.76%；中债国债、中债企业债小幅增长；大宗商品市场表现分化，黄金避险属性凸显，金属和能化维持震荡。境外市场受美股下跌影响，避险情绪上升：标普500和纳斯达克指数分别下跌 6.94%和9.20%；美股下跌推高全球避险情绪，黄金价格上涨1.66%；美元指数小幅上升；恐慌情绪蔓延，发达国家股市调整，新兴国家市场下跌。市场不确定性增加，大部分资产10月波动率达到近半年峰值。

资产周期状态量化分析：股票趋势性投资机会不大，债券避险价值凸显
股票、大宗商品、债券和美元指数的三周期滤波（以42月为短周期，100月为中周期，200月为长周期）结果显示：A股处于下行轨道，趋势性投资机会不大；大宗商品短周期下行，中周期见顶，长周期向上，受益于供给侧改革，短期大概率横盘震荡，存在温和下行的可能；债券短周期向上，避险价值相对明显；美元指数长周期承压，短期内仍有一定上行空间。

机器学习方法深度挖掘周期状态与资产收益的关系，进一步确认周期判断
在周期三因子预测结果的基础上，我们也使用了机器学习方法挖掘大类资产与各类资产价格涨跌规律，预测资产未来表现。具体操作原理为：结合周期三因子外推预测结果，使用机器学习方法，并借鉴周期信号理论，挖掘大类资产价格同比序列与资产价格涨跌的关系规律，预期各类资产未来预期表现，寻找投资机会。机器学习方法预测结果显示：未来半年，债券表现预期最优，存在相对较佳的配置价值；大宗商品配置价值略有回升但仍不显著，2019年开始或出现趋势性投资机会；股票配置价值最低，建议回避股票市场风险。

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。

境内外大类资产近半年表现回顾
境内：主要大类资产涨跌互现，市场不确定性上升
10月境内主要大类资产涨跌互现，股市下跌，债市小幅上升，金价强势上涨，股票市场风险增加。A股下跌，沪深300、中证500和中证1000分别下跌8.29%、11%和11.76%。债券小幅增长，中债国债、中债企业债分别小幅上涨1.15%和0.94%。大宗商品市场涨跌互现，黄金避险属性凸显，金属和能化维持震荡。过去一月，黄金和南华金属分别涨3.69%和1.7%，南华能化、南华农产品和南华工业品分别跌2.37%、0.86%和0.19%。总体市场风险上升，大部分资产10月波动率处于近半年高位，市场不确定性上升。

境外：全球股市下跌，风险增大，黄金避险价值凸显
境外大类资产方面：1）股市：受美国十年期国债收益率上涨影响，本月美股下跌，标普500和纳斯达克指数分别下跌6.94%和9.20%；港股下跌10.11%；美股下跌引发全球市场震荡，境外市场均出现不同程度的下跌，欧洲主要市场跌幅均超过5%，新兴市场也受重挫，日本股市跌9.12%，为本月境外主要市场中跌幅最高，印度市场跌4.93%。2）大宗商品：表现分化，黄金表现最好，COMEX黄金上涨1.66%，避险价值凸显；3）美元指数：受避险因素推动，上涨1.2%。市场风险方面，资产的波动率增高，不确定性增加。

大类资产表现的量化预测：基于周期状态与收益表现的关系规律
经济周期是大部分经济指标、资产价格运动变化的“动力源”。经济活动呈现周期波动的特征。大量实证研究发现，经济金融受到三个主要周期的影响，分别是基钦周期（库存周期，持续时间为42个月）、朱格拉周期（产能周期，持续时间100个月左右）和库兹涅茨周期（建筑周期，持续时间200个月左右）。有关周期研究的具体内容详见华泰金工周期系列研究报告：《市场的频率》、《市场周期的量化分解》与《金融经济系统周期的确定》等。

全球股市风险持续累积，预期未来一段时间仍处于下行阶段
周期三因子模型研究结果显示，全球主要市场2017年陆续见顶，全球主要股指2018年二季度进入下行周期。华泰金工周期系列研究发现，短周期决定市场“牛熊”，中周期影响市场估值，长周期影响投资风格。对全球主要市场股指同比序列的历史数据的分析结果显示，从2016年2月开始，全球市场进入短周期上行阶段，2017年底陆续见顶。考虑到股指拐点常常比同比拐点滞后4.5个月，全球主要股指在2018年二季度进入下行周期，市场风险增加。以下两张图表展示了全球主要股票市场短周期的运行状态：

10月全球资本市场下行可能主要与美国10年国债收益率上涨有关。2018年三季度，全球经济复苏态势分化，美国经济增长强劲，欧元区和日元区增速略有下滑，但总体保持温和增长，部分新兴经济体增长动能减弱。受发达国家收紧货币政策全球流动性紧缩、原油价格上涨刺激通胀预期、为支持特朗普减税所增发的美国国债推升利率三方面因素影响， 10月美国10年期国债收益率上行速度明显加快。特朗普减税政策在降低个人所得税、企业所得税及海外利润回流方面重点发力，根据美国税务联合委员会的测算，预计将在未来十年内带来1万亿美元以上的财政赤字。据美国联邦预算委员会测算，在2027年之前，该税改方案将导致美国国债余额额外增加1.9-2.2万亿美元，约占目前美国国债总额的10%。联邦财政赤字的扩大将增加国债供给量，推升利率。美国10年期国债收益率是全球金融市场重要的基础价格，其快速飙升在压低美股估值的同时，也冲击了全球资本市场。10月MSCI全球指数、全球国债指数以及新兴市场货币指数均有不同程度下跌。面对全球性负面冲击，经济尚在复苏阶段的新兴经济体所受影响尤为明显。

美国10年国债收益率上涨引发的美股回调可能难以在短期内结束，预测资本市场未来一段时间内仍会处于下行阶段。美国股市是全球风险资产价格和避险情绪的“风向标”。美股调整期间，全球风险资产价格低迷，投资者避险情绪增加，国际资本回流主要发达国家市场，导致新兴经济体面临资本外流和货币贬值压力，股市、债券价格承压。新兴经济体的央行在外部压力下或不得不采取加息政策，从而对国内股债市场产生不利的影响。因此，在美联储货币政策对资产价格的负面冲击下，预计全球金融风险水平将继续保持高位，在中美贸易摩擦的影响下不确定性较强，甚至有进一步上升的可能。

短周期下行阶段A股缺乏趋势性投资机会，价值投资风格主导市场
将周期三因子模型运用于A股市场的研究结果表明，现阶段A股处于下行通道，市场风险上升。以沪深300、中证500、中证1000的合成指数作为代表，我们发现：A股市场短、中周期已经进入下行通道，长周期处于复苏阶段。合并三周期得到的拟合曲线呈现向下趋势，这表明市场存在较大风险。

大小盘风格反转，市场估值承压，预计长周期来看A股市场将以价值投资风格为主导。以沪深300指数代表大盘股，中证1000指数代表小盘股，构造反映市场风格的大小盘相对强弱指标——大小盘对数价格比。2016年大小盘对数价格比反转呈上行趋势，市场风格切换。代表经济基本面的大宗商品中长周期持续上行，表明全球经济处于中长周期的复苏阶段，将带动利率中长周期的上行，压低资产估值，小盘股估值承压。因此，我们判断当前市场处于估值下行周期，估值水平较高的股票风险更大，靠业绩驱动的股票预期将有超额收益。长周期来看，价值投资风格大概率将主导A股市场。

三周期滤波结果显示，沪深300指数同比序列短周期于2017年触顶下滑，或将于2019年三季度见底。沪深300指数同比序列的三周期滤波结果显示，短周期于2017年底见顶，当前已处于下行阶段。根据此前研究结果（参见华泰金工周期系列之《市场拐点的判断方法》），价格序列的拐点往往滞后于同比序列4至6个月左右。这也与市场规律吻合，随着上升动力趋缓，大盘股将呈现震荡下行趋势。如下图所示，综合三因子回归预测结果，同比序列底部拐点或将于2019年第三季度出现。

中证500与中证1000指数的三周期状态显示：短周期于2017年到达高点拐头向下；中周期于2015年中期开始回落，当前仍处于下行阶段。

沪深300、中证500和中证1000分别代表大中小盘走势。综合上述三周期滤波结果，我们判断A股将持续震荡，缺乏趋势性投资机会。从政策面来看近期利多政策不断推出，股权质押风险有所缓和。面对美联储加息导致的全球流动性紧缩，央行10月降准补充流动性，财政部部长刘坤表态加大研究减税政策，国务院总理刘鹤和一行两会领导集体发声提振市场预期。这些政策的推出短期内取到了稳定投资者信心的作用，10月底 A股以红盘报收，重回2600关口。但长期来看，在美联储加息引发全球性调整的大背景下，受去杠杆、中美贸易摩擦等中长期因素影响，市场不确定性仍然很大，预计A股将持续震荡，缺乏趋势性投资机会。

利率仍有下行空间，债券或将成为优质避险标的
未来半年，预计债券短周期继续上升，债市将成为A股震荡行情下的避险标的。2015年以来，代表债券市场走势的中债综合财富指数同比序列经历了长达两年的趋势性下降，甚至从2017年7月开始连续5个月跌破零点。然而，2017年底市场情况出现反转，随着同比序列短周期行至底部拐点，债券市场迎来转机。当前，短周期触底反弹，进入上升通道。指数同比序列也从2017年底跌破零点后重回正向区间，并在2018年前两个季度持续攀升。因此，预期未来半年，在短周期的带动下，债券市场大概率将维持上升趋势，成为A股震荡行情下的避险标的。

10月以来，宏观政策和流动性环境表明利率或有一定下行空间。一方面，金融去杠杆下融资条件紧缩，企业分化加剧，中小企业压力上行，随着企业部门的利润下行向居民收入下行传导，预计居民消费将有所下滑，宏观经济不确定性增加，市场避险情绪将继续上升；另一方面，10月央行再次降准，银行间市场流动性充裕，但严监管下银行风险偏好下降，信用传导机制受阻，货币淤积在银行间市场，压低货币市场利率和短期债券收益率。随着银行间流动性的宽裕，短端国债利率对资金利率的利差进一步收缩，预计债市仍有上行空间。因此，在市场避险情绪上升和银行间流动性宽松的大背景下，投资者风险偏好下降，预计利率仍有下行空间，债券将成为股市震荡下的避险标的。

大宗商品市场大概率横盘震荡，存在温和下行可能
大宗商品市场未来六个月大概率将持续下行。从周期滤波的结果看，代表国内大宗商品市场走势的南华商品类指数合成的同比序列与三周期拟合序列显示，大宗商品短周期下行，中周期见顶下滑，长周期处于上升阶段，拟合序列显示南华商品指数同比序列未来四个月大概率将缓慢下行，并于2019年一季度触底。相应地，南华商品指数预期将在未来半年内持续下行。代表全球大宗商品市场走势的CRB综合现货指数与南华商品指数预期未来走势相似，42个月周期位于下行周期中部，100月周期、200月周期上行，三周期叠加，预期同比在未来六个月中将处于低位，大概率横盘震荡。

然而，受中美贸易摩擦和国内供给侧改革因素影响，当前CRB现货指数和南华综合指数出现背离。2018年以来，美联储加息节奏加快，美国国债收益率迅速抬升，流动性较快收紧。受益于特朗普减税政策落地，美国2018年经济表现在全球市场“一枝独秀”。根据美国国会预算办公室 CBO 的估计，从绝对值上看，减税额将在 2019 年达到高峰，随后 2020 年开始逐步减小。因此，随着流动性收紧和财政刺激效应趋缓，叠加外需减少、贸易摩擦抬升生产成本等因素，长期来看，美国经济可能面临下行风险，可能从较热状态回归潜在增速。CRB现货走低就可能反映了市场的悲观预期。尤其是近期美债收益率走高，美股下跌拖累整个市场情绪走弱，商品市场也未能幸免。南华综合指数上升则受国内供给侧改革影响，主因中上游行业受到环保限产冲击，推升商品价格。长期来看，受中美贸易战影响，若全球经济共振下行，国内商品或终将与全球商品价格趋同。

因此，综合考虑宏观因素和周期状态，短期内国内大宗商品市场受中长周期和供给侧改革利好因素支撑，大幅度下跌风险可能不大，大概率将横盘震荡，存在温和下行可能。

从单个品种走势来看，南华工业品指数、南华金属指数和南华能化指数同比序列即将迎来底部拐点，今年年底将持续震荡，而南华农产品相较其它三个品种稍晚迎来拐点。对应到原始价格序列，四个指数预期将在未来半年持续震荡。预计未来半年，除农产品指数外，能化、工业品和金属指数大概率横盘震荡后温和上升，跑赢农产品指数。

美元指数预计仍有上行空间
短周期上行拉动下，预计美元指数在明年上半年之前仍存在一定的上行空间。观察美国洲际交易所编制的美元指数的周期形态，我们发现美元指数短周期已于2018年5月底触底回升，中长周期处于顶部区域。美元指数反映美元相对发达国家货币的强弱程度，从在当前时点来看，美国相对欧洲预计将有更好的经济前景，我们认为美元指数仍有上行空间。随着美联储加息进程稳步推进，美国经济或相对放缓，但减税对GDP的提振作用仍将继续释放，其发展前景预计好于欧洲。而且，美联储缩表仍在进行，我们认为利率将持续走高，美元将继续走强。与此同时，10月欧洲经济数据表现仍旧疲软，尚未出现改善迹象，欧洲经济的不景气也将会对美元指数产生托底作用。综合来看，美元近期预计仍有上行空间。

人工智能预测未来半年的机会对比：首选债券，警惕股市风险
周期理论与人工智能相结合的资产表现预测方法介绍
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。具体而言，该策略通过比较不同资产间同比序列涨跌幅的差异，对不同资产配置不同权重，同比序列涨幅越高，配置权重越大。该策略能够取得超越单类资产或固定比例资产组合的业绩表现。可见，同比序列拟合值相对于上期拟合值的涨跌幅是资产预期收益的有效先行指标，能够比较准确的预测大类资产短期表现。

为了进一步的挖掘同比序列、周期信号与资产价格涨跌的逻辑关系，以及获得更全面的预测数据，华泰金工周期系列研究报告《周期理论与机器学习资产收益预测》采用机器学习中的Softmax分类器方法，深度挖掘周期状态与资产收益之间的内在联系。在时刻T，基于周期三因子的外推延拓性质，我们可以得到任意大类资产周期三因子在未来T+n时刻的预期值，进而得到评价T+n时刻每类资产预期收益的先行指标（包括T+n时刻的同比增价值和同比拟合值）；将先行指标作为Softmax模型的输入，可以计算未来每个时点资产收益预期的评价值。

预测结果对比：债券>大宗商品>股票
人工智能预测方法利用SUMPLE算法将不同类别的细分资产指数合成为大类资产指数，使用机器学习算法，预测2018年11月至2019年4月大类资产的表现并给出评价值。运用此方法得出的过去10个月滚动预测结果如下图所示：

2018年11月至2019年4月中国大类资产SUMPLE指数预期表现结果显示：未来半年代表债券资产的债券SUMPLE指数表现最好，随着时间推移，预计大宗商品也会有一定的投资机会。随着股票市场短周期继续下行，建议回避股票市场下行风险。

对于八类细分资产，我们也利用Softmax算法对指数未来走势进行学习分析，预测2018年11月至2019年4月八类资产的表现并给出评价值。过去10个月的滚动预测结果如下图所示：

2018年11月至2019年4月中国八类细分资产指数预期表现结果显示：未来四个月中债综财富指数表现最好，并且随着时间的推移，2019年3月开始，南华能化指数有一定的投资机会。股票市场预计短周期持续下行，风险或将进一步增加。

华泰大类资产周期进取策略表现
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。

11月策略持仓：债券类资产
大类资产周期进取策略本月配置债券类资产，包括中国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年期国债期货和日本10年期国债期货。各债券标的等权配置。策略自2010年6月以来持仓情况如下图所示。

截至2018年10月收益表现回顾
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2018年10月底，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。

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林晓明
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