【华泰金工林晓明团队】历次大底之前强势风格都出现补跌——华泰金工林晓明团队每周观点20181216

论坛 期权论坛 期权     
华泰金融工程   2018-12-18 23:19   3542   0
摘要
对历次下行行情分阶段统计,发现市场见底之前强势风格都会出现补跌
以上证综指为分析标的,将历次大幅下行行情分为下跌前半段和后半段,从市值风格的角度研究前后分化,结果表明下跌后半段都出现了强势风格的补跌:1、2004-04-07至2005-06-06:前半段大市值组合显著强于小市值,后半段出现补跌,表现弱于小市值。2、2007-10-16至2008-10-28:前半段小市值风格占优,后半段出现补跌,跌幅远大于大市值组合。3、2011-04-18至2013-06-25:前半段大市值组合显著占优,后半段出现补跌,表现显著弱于小市值。4、2015-06-12至2016-01-27:前半段大市值组合显著占优,后半段大市值出现补跌,优势减弱。

18年初至今的下行行情中,大市值相对抗跌,未来可能出现补跌
统计年初高点1月29日至10月18日市值组合的涨跌幅,可以看到大市值组合(-19.57%)显著优于小市值组合(-36.43%),按照历史规律,未来大市值组合可能出现补跌,风格上可能弱于小市值组合。实际上自10月19日市场震荡企稳以来,风格已经有逆转迹象,截止到12月14日,小市值组合的区间涨幅高达9.24%,而大市值组合收跌5.19%,分化明显。从周期建模结论来看,未来基钦周期持续下行,企业盈利有回落风险,流动性宽松预期下,更利好长久期的小盘成长风格。我们预计基钦周期将于19年三季度前后见底,届时盈利有望触底回升,大的市场底部才会出现。

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)。策略指数连续强势后本周出现回撤,本周收益-0.23%,本季度收益2.26%,本年收益8.10%。

华泰量价择时模型本月根据均线试多,做多机会仍不明朗
量价模型结合均线的策略从2007年至今,取得了15.28%的年化收益,年化波动13.21%,夏普比率1.16,最大回撤只有14.69%,是一个适合绝对收益的策略。模型12月最新状态:月度信号上对12月看多,之后一直等待日度信号配合。12月3日沪深300收盘后站上20日均线,模型在4日开盘买入,6日标的下穿20日均线,模型在7日开盘卖出,本次操作亏损2.11%。12月13日沪深300再次站上20日均线,模型在14日开盘买入,14日收盘沪深300下穿20日均线,模型将于12月17日开盘卖出。模型最近两次操作并不成功,这是类趋势追踪策略的在震荡市中的成本。

周期视角下的行业配置模型目前持有周期下游板块
周期视角下的行业配置模型依托华泰金工周期研究相关方法,从定性和定量两个角度研究了金融经济体三大驱动周期对行业轮动的影响,得到了库兹涅茨周期、朱格拉周期、基钦周期三个不同视角下的行业投资时钟,并构建了纯定量的行业配置模型。截止到目前(18年12月14日),模型在样本外小幅跑赢等权基准,其中,18年前10个月模型一直配置的周期中游,可见调仓频率相对较低,直到18年10月底触发第一次调仓,切换到周期下游,对应行业为建筑材料、建筑装饰、汽车、机械设备。


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。


历次市场大底之前强势风格都会出现补跌
对历次下行行情分阶段统计,发现市场见底之前强势风格都会出现补跌
以上证综指为分析标的,对历次大幅下行行情进行分阶段统计,阶段划分明细如下表:




对于每一段下行区间,以市值风格的表现来刻画下行区间前后两段的分化,具体做法如下:
1. 按照考察区间初始时刻获取全部A股。
2. 剔除初始时刻处于ST状态或停牌的个股,以及上市未满半年的个股。
3. 对剩余股票池按照市值从大到小排序,剔除市值最小的20%股票,排除壳价值股的影响。
4. 将剩余股票池分为大市值、中市值、小市值三类,具体划分标准为:累计市值占比前30%的股票作为大市值组合,累计市值占比30%~70%的股票作为中市值组合,剩余股票作为小市值组合。
5. 对于每个组合,按照市值加权的方式统计每个组合的区间涨跌幅。




对上述四段下行行情进行分阶段统计,发现下跌后半段都出现了强势风格的补跌:
1. 下行行情1:前半段大市值组合显著强于小市值,后半段出现补跌,表现弱于小市值。
2. 下行行情2:前半段小市值风格占优,后半段出现补跌,跌幅远大于大市值组合。
3. 下行行情3:前半段大市值组合显著占优,后半段出现补跌,表现显著弱于小市值。
4. 下行行情4:前半段大市值组合显著占优,后半段大市值出现补跌,优势减弱。

可以看到,四轮下行行情中,前半段相对强势的风格在后半段都出现补跌,表现一般会弱于前半段弱势的风格。其中,下行行情1、3、4中,都是前半段大市值风格更抗跌,而后半段出现补跌。




下行行情1:前半段大市值组合显著强于小市值,后半段出现补跌,表现弱于小市值
在2004年4月7日至2005年6月6日的下行行情中,大市值组合和小市值组合分别下跌27.26%、40.36%,大市值风格显著占优,跌幅只有小市值组合的67.57%;而后半段风格逆转,大市值组合的跌幅(17.50%)略大于小市值组合(16.64%),出现补跌。









下行行情2:前半段小市值风格占优,后半段出现补跌,跌幅远大于大市值组合
在2007年10月16日至2008年10月28日的下行行情中,大市值组合和小市值组合分别下跌39.76%、35.66%,小市值风格相对占优;而后半段风格逆转,小市值组合的跌幅(57.49%)显著大于大市值组合(44.42%),出现补跌。









下行行情3:前半段大市值组合显著占优,后半段出现补跌,表现显著弱于小市值组合
在2011年4月18日至2013年6月25日的下行行情中,大市值组合和小市值组合分别下跌16.34%、42.83%,大市值风格显著占优,跌幅只有小市值组合的37.29%;而后半段风格逆转,大市值组合的跌幅(16.94%)显著大于小市值组合(9.65%),出现补跌。









下行行情4:前半段大市值组合显著占优,后半段大市值出现补跌,优势减弱
在2015年6月12日至2016年1月27日的下行行情中,大市值组合和小市值组合分别下跌8.89%、49.13%,大市值风格显著占优,跌幅只有小市值组合的18.10%;而后半段大市值组合出现补跌,虽然跌幅相比于小市值组合仍然更小,但优势已经不明显。









18年初至今的下行行情中,大市值相对抗跌,未来可能出现补跌
统计年初高点1月29日至10月18日市值组合的涨跌幅,可以看到大市值组合(-19.57%)显著优于小市值组合(-36.43%),按照前文梳理的规律,未来大市值组合可能出现补跌,风格上可能弱于小市值组合。实际上自10月19日市场震荡企稳以来,风格已经有逆转迹象,小市值组合的区间涨幅高达9.24%,而大市值组合收跌5.19%,分化明显。









从估值角度,大市值指数当前的分位数水平要高于小市值指数
从主要指数最新的估值分位数来看,以上证50、中证100、沪深300为代表的大盘指数目前的PE_TTM绝对值较低,但分位数均在15%以上,离历史底部仍有一定距离;而以中证500、中证1000、创业板指为代表的小盘指数目前的PE_TTM分位数都已经处于3%以下,相较而言比较安全。







周期建模显示基钦周期下行期,流动性有宽松预期,更利好小盘成长风格
华泰金工“周期系列研究”思路如下:
1. 基于信号处理算法对海量数据的实证分析,证明了金融经济体存在三个共同周期,分别是42个月的基钦周期、100个月的朱格拉周期、200个月的库兹涅茨周期。
2. 利用三个周期对主要资产价格序列和宏观经济指标回归,拟合程度较高,说明三周期是金融经济体的主要驱动力。
3. 在所有资产中,大宗商品最贴近实体经济,可以从中提取三周期表征基本面运行状态。




回顾05年以来全市场(剔除金融股)ROE同比增量与实体经济三周期的走势,可以发现每轮基钦周期下行期,盈利水平都出现了不同程度的下滑,同时也伴随着政策对冲手段的出台。本轮基钦周期自17年底见顶回落,目前仍处于下行趋势,这会带来两方面的影响:
1. 当前市场盈利水平仍然处于相对高位,未来基钦周期持续下行,盈利有回落风险,市场的整体估值水平也有下行压力,因此我们判断,在盈利探底前难言市场底部。
2. 按历史规律,基钦周期下行期一般都会出台相应的政策手段来对冲经济下滑预期,此时流动性环境有边际宽松预期,更利好长久期的小盘成长风格。
按周期长度推演,基钦周期预计于19年三季度前后见底,届时盈利有望触底回升,大的市场底部才会出现。





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
华泰金工周期系列报告之《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)。

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2018年12月13日,策略的收益表现如下图表所示。策略指数连续强势后本周出现回撤,本周收益-0.23%,本季度收益2.26%,本年收益8.10%。








华泰量价择时模型本月根据均线试多,做多机会仍不明朗
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,18年2月1日模型开始空仓,12月之前没有发出做多信号,回避了今年主要的市场下跌,期间(2月1日至11月30日)沪深300已经下跌25.80%。量价模型结合均线的策略从2007年至今,取得了15.28%的年化收益,年化波动13.21%,夏普比率1.16,最大回撤只有14.69%,是一个适合绝对收益的策略。

模型12月最新状态:月度信号上对12月看多,之后一直等待日度信号配合。12月3日沪深300收盘后站上20日均线,模型在12月4日开盘以开盘价买入,12月6日沪深300下穿20日均线,模型在12月7日开盘卖出,本次操作模型亏损2.11%。12月13日沪深300再次站上20日均线,模型在12月14日开盘买入,14日收盘沪深300下穿20日均线,模型将于12月17日开盘卖出。模型最近两次操作并不成功,这是类趋势追踪策略的在震荡市中的成本。






模型的基本思想为通过指数价格同比和成交量的同比来进行择时,对于股票市场来讲,在市场整体上涨之前,往往部分行业已经提前有一些表现,因此模型会借助行业层面来判断全市场。同比数据在月度周期上给出看多看空的信号,在日线操作上我们结合均线进行判断。模型择时步骤如下:
1. 计算29个行业指数的价格对数同比和累积一年成交量的对数同比序列(月度数据月底计算),若某个行业指数的两个同比序列同时向上(当前值与上月值相比是增加的)则认为这个行业给出了看多信号,若某个行业指数的两个同比序列同时向下则认为这个行业给出了看空信号。
2. 当有5个以上行业(含5个)给出看多信号,同时少于5个行业给出看空信号的时候,给出月度操作信号对下月看多,其余情况月度操作信号皆为空仓。
3. 计算标的(沪深300)的20日均线,当收盘价高于20日均线时给出日度操作信号看多,反之看空。
4. 当月度操作信号和日度操作信号同时看多时,下一个交易日开盘买入标的指数,若其中一个信号看多状态消失,则在下一交易日开盘卖出标的指数。


周期视角下的行业配置模型目前持有周期下游板块
华泰金工行业轮动系列报告《周期视角下的行业轮动实证分析》依托华泰金工周期研究相关方法,从定性和定量两个角度研究了金融经济体三大驱动周期对行业轮动的影响,得到了库兹涅茨周期、朱格拉周期、基钦周期三个不同视角下的行业投资时钟,并基于如下逻辑构建了纯定量的行业配置模型:
1. 基于K-means算法将申万一级行业聚类成周期上、中、下游,大金融,消费与成长六大板块,板块内采用等权方式合成板块指数。
2. 基于傅里叶变换与MUSIC算法等定量实证结果表明,六大板块在21个月、42个月、100个月附近具备共同的驱动周期。
3. 在每月末,采用过去50个月窗口期内的共同驱动周期对六大板块对数同比序列进行回归定价,并预测下个月的同比变化值,配置最看多的一个板块。

模型样本内回测(2005年3月至2017年12月)以及样本外(2018年至今)跟踪的表现如下,其中对照基准为六大板块等权。截止到目前(18年12月14日),模型在样本外小幅跑赢等权基准,其中,18年前10个月模型一直配置的周期中游,可见调仓频率相对较低,直到18年10月底触发第一次调仓,切换到周期下游,对应行业为建筑材料、建筑装饰、汽车、机械设备。













本周市场表现回顾
本周主要指数全面回调,大盘指数相对抗跌
本周主要指数全面回调,其中,以中证100、上证50、沪深300为代表的大盘指数相对抗跌,跌幅均在0.5%以内;而以创业板指、中小板指、中证1000为代表的小盘指数表现较差,跌幅分别为2.28%、2.22%、1.90%。




自10月18日市场开启反弹行情以来,大盘整体呈现出震荡上行的走势,目前震荡区间正逐步收窄,未来或将面临方向上的选择。我们认为:基钦周期自17年底见顶回落后,目前仍然处于下行区间,大的底部预计在19年三季度前后出现。





行业层面,仅有家电、建筑、食品饮料、房地产、石油石化5个行业收红
本周大部分行业下跌,仅有5个行业收红,分别为:家电(1.88%)、建筑(1.57%)、食品饮料(0.96%)、房地产(0.74%)、石油石化(0.39%);跌幅前五的行业为:农林牧渔(-3.34%)、医药(-3.2%)、综合(-2.93%)、计算机(-2.77%)、国防军工(-2.32%)。




将一级行业聚类成周期上、中、下游,大金融,消费与成长六大板块,板块内采用等权方式合成板块指数。可以看到六大板块普遍回调,其中周期下游表现相对较好,微跌0.08%。目前周期视角下的行业配置模型配置的就是周期下游。




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
【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】对抗过拟合:从时序交叉验证谈起
【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】酌古御今:指数增强基金收益分析
【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】基于回归法的基金持股仓位测算
【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】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】指数增强方法汇总及实例——量化多因子指数增强策略实证
【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】Smartbeta在资产配置中的优势——华泰金工Smartbeta专题研究之一
【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】A股市场及行业的农历月份效应——月份效应之二
【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】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】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】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】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】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
【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】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】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】人工智能选股之朴素贝叶斯模型——华泰人工智能系列之四




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