目錄
01 權(quán)益策略
部分消費明顯改善，關(guān)注地產(chǎn)政策動向——行業(yè)比較月報2022年7月
高端制造業(yè)績增速重占優(yōu)——2022H1業(yè)績預(yù)告點評
全球衰退預(yù)期升溫，如何影響A股
今年和2020年黃金坑行情對比啟示錄
成長繼續(xù)領(lǐng)航，把握消費復(fù)蘇彈性——行業(yè)比較月報2022年6月
如何看待漲價鏈后續(xù)表現(xiàn)？
成長領(lǐng)軍的底層邏輯——中信建投策略-20220605
2022年中期投資策略報告：低位布局，成長領(lǐng)軍
疫情受損與修復(fù)：同與不同（一）
當(dāng)前投資者如何看待市場——投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建與應(yīng)用
俄烏沖突之后，高油價下的通脹魅影
前路波折，穩(wěn)字當(dāng)先——2022年春季策略展望
美聯(lián)儲貨幣正?；郝窂竭x擇與市場影響
02 新股策略
經(jīng)濟穩(wěn)步復(fù)蘇，小市值成長占優(yōu)——中證1000指數(shù)投資價值研究
數(shù)字經(jīng)濟投資圖譜
復(fù)工復(fù)產(chǎn)，科創(chuàng)領(lǐng)先 ——復(fù)工復(fù)產(chǎn)專題
03 智能量化策略
量價因子策略庫
陸股通持倉風(fēng)格分析——業(yè)績歸因分析第二期
美國通脹歸因分析——量化擇時策略第三期
預(yù)測整體盈利下行，農(nóng)林牧漁行業(yè)由空轉(zhuǎn)多
權(quán)益類公募基金量化標(biāo)簽庫
CNE7經(jīng)典版多因子模型——因子表現(xiàn)與模型解釋力度分析（更新）
市場定價已從兩周期向三周期切換
基于歷史波動率和VIX指數(shù)的擇時研究——量化擇時策略第一期
FOF基金投資量化策略–基于機器學(xué)習(xí)
多因子擁擠度模型
權(quán)益策略研究
部分消費明顯改善，關(guān)注地產(chǎn)政策動向
——行業(yè)比較月報2022年7月
截至7月27日，萬得全A/上證綜指/創(chuàng)業(yè)板指月漲跌幅分別為-2.1%/-3.6%/-3.4%，表現(xiàn)最佳的寬基指數(shù)為中證1000；高市盈率指數(shù)(-0.67%)跑贏低市盈率指數(shù)(-6.15%)，風(fēng)格中穩(wěn)定類表現(xiàn)居前。從股權(quán)風(fēng)險溢價來看，當(dāng)前萬得全A股權(quán)風(fēng)險溢價處于7年90%分位數(shù)附近，仍具較高性價比。行業(yè)表現(xiàn)上，漲幅排名前三的申萬一級行業(yè)為環(huán)保、機械設(shè)備、通信。
5-6月我們建議消費+成長雙輪驅(qū)動，把握疫后復(fù)蘇彈性+確定性，優(yōu)選能源金屬、汽車、光伏、軍工、食品飲料、鋰電，重視養(yǎng)殖業(yè)底部反轉(zhuǎn)機會；7月建議增配消費醫(yī)療，關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)周期反轉(zhuǎn)機會。截至7月27日，6月至今行業(yè)組合跑贏滬深300 +3.72%。
從7月行業(yè)景氣及估值高頻跟蹤看：1）新能源板塊景氣高位持平，短期大幅催化有限，估值經(jīng)前期修復(fù)后重回5年75-100%分位，22Q2基金超配比例高企；2）消費緩慢復(fù)蘇，期間疫情擾動致使本地消費需求恢復(fù)偏穩(wěn)，遠距離出行鏈復(fù)蘇偏慢，低頻高端消費疫后回補明顯韌性更佳；主流板塊估值處于5年50-70%分位，板塊擁擠度整體位于19年來中等水平；3）地產(chǎn)復(fù)蘇波折，各項指標(biāo)仍在下探，交付風(fēng)險有所發(fā)酵，基本面預(yù)期再度下調(diào)，后續(xù)關(guān)注政策走向；4）TMT整體估值偏低且基金低配，其中電子/半導(dǎo)體整體延續(xù)下行大周期判斷不變，通信部分環(huán)節(jié)如光纖光纜估值低位+超預(yù)期，傳媒部分環(huán)節(jié)如游戲受益于政策回暖。
綜合景氣、估值、擁擠度綜合考慮，我們預(yù)計8月結(jié)構(gòu)上或面臨高景氣快速修復(fù)后的滯脹階段，短期市場或有一定高低位切換。8月關(guān)注三條線索：1）估值相對低位且基本面預(yù)期較佳：醫(yī)療服務(wù)/醫(yī)美（邊際顯著改善）、啤酒（期待旺季表現(xiàn)）、免稅、軍工、綠電、生豬養(yǎng)殖、互聯(lián)網(wǎng)；2）低位防御關(guān)注白電；3）進攻選擇處于滲透率爆發(fā)期的汽車、新能源新方向：一體化壓鑄、汽車智能化、光伏新技術(shù)、海風(fēng)等。Q4仍有景氣加速預(yù)期的新能源車/光伏仍維持中期配置建議不變。
風(fēng)險提示：數(shù)據(jù)統(tǒng)計存在誤差、宏觀出現(xiàn)大幅下行風(fēng)險
高端制造業(yè)績增速重占優(yōu)
——2022年半年報業(yè)績預(yù)告點評
截至7月15日，A股共近1700家上市公司披露2022年半年度業(yè)績預(yù)告，數(shù)量占比35%，以預(yù)告上下限的算術(shù)平均值計，當(dāng)前披露率下的上市公司2022年半年度盈利增速總量上體現(xiàn)出疫情沖擊，結(jié)構(gòu)上分化尤為明顯：2022H1全部A股歸母凈利潤同比增速達19.2%，可比口徑下相比22Q1下滑6.1pct；剔除金融后歸母凈利潤同比增速達22.5%，可比口徑下相比22Q1下滑8.7pct。考慮到業(yè)績較佳的企業(yè)有較強的提前披露動力，因此當(dāng)前披露率下的盈利相較總體實際情況而言偏樂觀。我們預(yù)計22H1總體上市公司實際業(yè)績增速累計同比在-10%左右。
景氣結(jié)構(gòu)上，漲價鏈+新能源引領(lǐng)。同比增速超100%的個股仍集中在漲價化工品/鋰/煤炭/新能源車/光伏/半導(dǎo)體/CXO等板塊。但不同行業(yè)間分化差距明顯擴大，出行消費及地產(chǎn)鏈對全A業(yè)績造成大幅拖累。從風(fēng)格來看，成長板塊盈利重新登頂占優(yōu)（以高端制造板塊的業(yè)績貢獻為主，TMT景氣疲弱），資源板塊維持高位但環(huán)比回落，消費觸底，地產(chǎn)依舊低迷，銀行則偏穩(wěn)定。值得關(guān)注的是，從二季報業(yè)績預(yù)告看，產(chǎn)業(yè)周期變遷對板塊業(yè)績的影響在逐步驗證和確立，典型如養(yǎng)殖業(yè)、半導(dǎo)體、消費電子。
業(yè)績預(yù)告披露當(dāng)月，當(dāng)季業(yè)績對漲跌幅具有較強的指示意義；而放眼到后期，景氣趨勢和持續(xù)性則是更為重要的影響因素。以業(yè)績預(yù)告均值計，將申萬二級板塊的業(yè)績增速進行三檔歸類，展望三季度值得關(guān)注的景氣方向是：1）第一梯隊（業(yè)績>50%）中仍有加速可能性的細分：能源金屬/光伏/逆變器/儲能/新能源車鏈/軍工，同時CXO/半導(dǎo)體設(shè)備/IGBT/新材料預(yù)計仍將維持高景氣；2）第二梯隊(業(yè)績介于-30%~50%間)中有可能實現(xiàn)景氣躍升的板塊：風(fēng)電設(shè)備/啤酒/白酒/食品；3）第三梯隊中的確定性改善線索：汽車零部件/養(yǎng)殖/休閑食品/電力，值得進一步觀察的是需求景氣弱復(fù)蘇但盈利有望明顯改善的品種如裝修建材/航空。需規(guī)避的則是上半年大概率已達到景氣高點的部分資源品/新冠產(chǎn)業(yè)鏈等。
進一步的，下沉到企業(yè)微觀層面，通過對近1700家企業(yè)的業(yè)績預(yù)告內(nèi)容梳理，可得出的超預(yù)期景氣線索主要集中在：電解液/隔膜/鋰（量價齊升）、逆變器（需求爆發(fā)式增長）、光伏（硅料超預(yù)期上行，組件需求旺盛）、軍工（裝備/電子元器件高景氣）、光伏設(shè)備、半導(dǎo)體設(shè)備/IGBT、新冠產(chǎn)業(yè)（檢測需求）、CXO、化工品漲價鏈（純堿/磷化工/農(nóng)藥化肥）、煤炭、油運、水電（上半年來水量大增）、千兆寬帶、海纜等方向。
風(fēng)險提示：數(shù)據(jù)統(tǒng)計存在偏差、疫情大幅爆發(fā)風(fēng)險
全球衰退預(yù)期升溫，如何影響A股
多種指標(biāo)共同指向全球經(jīng)濟衰退臨近。全球PMI進入下降周期，經(jīng)濟衰退正在臨近；美國下半年面臨衰退風(fēng)險，美國經(jīng)濟數(shù)據(jù)中多個前瞻指標(biāo)暗示衰退，另外大宗商品價格下跌、消費者信心受損、地產(chǎn)周期共同發(fā)出衰退信號；歐洲情況可能比美國更糟，在高通脹的同時經(jīng)濟增長預(yù)期不如美國，德國首次出現(xiàn)貿(mào)易逆差，歐元匯率暴跌；多種指標(biāo)共同指向全球經(jīng)濟衰退臨近。
大類資產(chǎn)輪動順序表明經(jīng)濟處于加息后經(jīng)濟將走弱或衰退的過渡期，但過高的通脹壓力可能使得美聯(lián)儲加息持續(xù)到通脹真正下行以后。加息后大類資產(chǎn)價格下跌順序為先股市再大宗，股市順序為先新興再發(fā)達，大宗商品順序為先有色再其他，當(dāng)前資產(chǎn)下跌情況為股市已經(jīng)下跌，有色金屬開始下跌，顯示當(dāng)前經(jīng)濟處于進入加息到經(jīng)濟即將走弱或衰退的過渡階段，大宗商品牛市或已結(jié)束。利率因素影響和失業(yè)與通脹的權(quán)衡將影響美聯(lián)儲停止加息的時間，當(dāng)前的通脹情況與20世紀(jì)70年代有類似之處，硬著陸預(yù)期下美聯(lián)儲當(dāng)前鷹派態(tài)度可能表明加息結(jié)束時間可能像 1981年，美聯(lián)儲需要忍受經(jīng)濟衰退和高失業(yè)率直到通脹真正下行再停止加息。
全球衰退預(yù)期升溫主要通過全球經(jīng)濟衰退、商品價格下跌、美債收益率止?jié)q三條路徑影響A股。第一、美股或因衰退預(yù)期下行，A股中期可能存在一定沖擊引發(fā)震蕩行情，但無法逆轉(zhuǎn)當(dāng)前筑底回升格局，歷史上來看美國衰退對A股影響小于對美股影響。第二、美債收益率止?jié)q，貨幣政策更獨立，成長壓力緩解。美國衰退預(yù)期成為共識，美債上行壓力緩解；人民幣貶值壓力已經(jīng)得到很大釋放，有利于國內(nèi)貨幣政策獨立性，預(yù)計將出臺更強有力的穩(wěn)增長政策；美債上行壓力緩解削弱對成長估值壓制，成長風(fēng)格壓力得到緩解；外資對A股成長風(fēng)格持續(xù)配置導(dǎo)致中美成長股關(guān)聯(lián)增強，但美債收益上行不一定導(dǎo)致A股成長風(fēng)格下跌。第三、美國衰退期間商品價格大概率下行，利好中下游企業(yè)盈利修復(fù)。中游制造業(yè)原材料成本占比較高的行業(yè)隨著上游價格下跌最為受益，尤其是有色金屬原材料占比較高的風(fēng)電、汽車、白電、輸變電設(shè)備等。
風(fēng)險提示：全球衰退超預(yù)期，國內(nèi)經(jīng)濟增長不及預(yù)期。
今年和2020年黃金坑行情對比啟示錄
——關(guān)于今年和2020年的六問六答
今年與2020年市場演繹階段比較類似，第一階段同樣受疫情爆發(fā)的影響市場不斷下挫，第二階段伴隨著貨幣政策的寬松以及疫情緩解后復(fù)工復(fù)產(chǎn)，市場逐步修復(fù)，在修復(fù)的過程中均上演一輪券商行情。因而，市場近期對二者的類比比較關(guān)注。
今年與2020年相比市場演繹階段大概率相似，但是市場演繹節(jié)奏和級別可能不同。2020年市場行情共經(jīng)歷了基本面惡化到形成一致預(yù)期（1.2-3.23）、情緒底到情緒修復(fù)（3.24-7.12）、甜蜜窗口期后的震蕩（7.13-9.30）、重回基本面的錨（10.1-12.31）等四個階段。2022年市場行情已走過基本面惡化到形成一致預(yù)期（3.1-4.26）階段，目前正在經(jīng)歷情緒底到情緒修復(fù)（4.27-7.1）階段。從衰退階段來看，2020年的衰退完全是由于突如其來的疫情所致，而2022年的衰退由國內(nèi)經(jīng)濟下行周期及全球通脹不斷飆升所致，疫情只是加劇了對經(jīng)濟的負面沖擊。從復(fù)蘇階段來看，與2020年全球均采取積極的財政政策和寬松的貨幣政策不同，本輪中美處于不同的金融周期，美聯(lián)儲的不斷加息也對A股的風(fēng)險偏好形成抑制。同時，與前一輪央行寬貨幣向?qū)捫庞脗鲗?dǎo)順暢不同，當(dāng)前信用數(shù)據(jù)仍反復(fù)橫跳，結(jié)構(gòu)尚未好轉(zhuǎn)。
當(dāng)前市場處于本輪情緒底到情緒修復(fù)的階段，且前期券商行情已經(jīng)表明當(dāng)下的修復(fù)相對到位，借鑒2020年的階段演繹，后續(xù)大概率將會迎來“甜蜜窗口期后的震蕩”和“重回基本面的錨”。
1）甜蜜窗口期后的震蕩：2020年市場在管理層預(yù)期調(diào)控和中美沖突不斷加劇的壓力下，出現(xiàn)了長達3個月的震蕩格局。當(dāng)下貨幣政策仍維持寬松，但本輪基本面修復(fù)不利，情緒不及前一輪高漲，政策打壓風(fēng)險偏好可能給市場帶來更大的沖擊。此外，政策的退出往往都是漸變的，2020年的政策退出從5月就開始，市場完全關(guān)注到卻要到7月以后，也成為了震蕩開啟的催化。當(dāng)前來看市場可能受到的風(fēng)險偏好沖擊包括管理層預(yù)期調(diào)控、全球衰退預(yù)期升溫、科創(chuàng)板三周年解禁壓力等。
2）重回基本面的錨：全球衰退預(yù)期正在壓倒通脹擔(dān)憂，而中美利差倒掛的壓力也在緩解。隨著風(fēng)險因素釋放，市場結(jié)束震蕩后大概率重回基本面的錨，2020年基本面的錨相對穩(wěn)健，出口替代成為事實，國內(nèi)修復(fù)順暢，但今年后續(xù)的基本面的錨可能面臨一些壓制因素：1）疫后生產(chǎn)和需求能否有效復(fù)蘇；2）全球衰退是否會壓制國內(nèi)需求。
總的來看，2020年的市場演繹主要與疫情狀況相關(guān)，貨幣政策實現(xiàn)了有效傳導(dǎo)，出口帶動下復(fù)蘇也較為順暢，因而跟隨疫情的爆發(fā)和緩解，在緊湊的時間內(nèi)經(jīng)歷了衰退到復(fù)蘇。而2022年本身處于經(jīng)濟下行周期，衰退持續(xù)的時間更久，經(jīng)濟的復(fù)蘇也面臨著各種各樣的壓制因素，因而復(fù)蘇過程也更為漫長。
風(fēng)險提示：經(jīng)濟下行超預(yù)期、疫情反復(fù)、海外衰退超預(yù)期。
成長繼續(xù)領(lǐng)航，把握消費復(fù)蘇彈性
——行業(yè)比較月報2022年6月
截至6月27日，萬得全A/上證綜指/創(chuàng)業(yè)板指月漲跌幅分別為9.0%/6.0%/17.7%，表現(xiàn)最佳的寬基指數(shù)為創(chuàng)業(yè)板指；高市盈率指數(shù)(12.2%)跑贏低市盈率指數(shù)(1.9%)，風(fēng)格中成長/消費表現(xiàn)居前。從股權(quán)風(fēng)險溢價來看，當(dāng)前萬得全A股權(quán)風(fēng)險溢價處于7年90%分位數(shù)附近，仍具較高性價比。行業(yè)表現(xiàn)上，漲幅排名前三的申萬一級行業(yè)為電力設(shè)備、汽車、有色金屬；漲幅排名前五的申萬二級行業(yè)為家電零部件、非金屬材料、電池、能源金屬、乘用車。
3月底我們判斷，二季度層面上調(diào)高消費板塊和中游制造景氣看法，目前基本兌現(xiàn)。4月底積極推薦布局疫情改善后具確定性復(fù)蘇彈性的品種如汽車、餐飲鏈；5月基于景氣韌性+復(fù)蘇彈性/確定性雙占優(yōu)推薦汽車(6月漲幅20.3%)、食品飲料(10.2%)、軍工(8.7%)、光伏(18.2%)、能源金屬(25.4%)、煤炭(0.4%)、基建(-0.8%)，行業(yè)組合跑贏滬深300+1.87%。
從6月最新高頻數(shù)據(jù)看，整體宏觀需求端恢復(fù)節(jié)奏依舊偏慢，但中觀線索已出現(xiàn)較多邊際向好趨勢。從產(chǎn)業(yè)景氣角度：1）隨疫情管控放松，相比整體經(jīng)濟需求服務(wù)業(yè)復(fù)蘇展現(xiàn)出相對彈性，目前18城地鐵客運量（對應(yīng)本地生活鏈）、執(zhí)行航班計劃數(shù)（對應(yīng)出行鏈）已恢復(fù)至疫情前約60~70%的水平，4月低點這一值為20~40%。2）地產(chǎn)已出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性弱復(fù)蘇，30大中城市商品房銷售面積同比近期回暖明顯；3）新興產(chǎn)業(yè)需求維持極強韌性，尤其仍處于產(chǎn)業(yè)上行周期的新能源板塊需求再超預(yù)期。從企業(yè)盈利角度：4）大宗商品見頂回落，經(jīng)濟需求回升仍在途中，中下游行業(yè)盈利有望改善。
隨著多數(shù)板塊景氣回暖趨勢已得到驗證，后續(xù)在板塊選擇上我們建議更加重視景氣彈性，即在以上四條中觀線索中優(yōu)選：1）需求韌性較強的消費；2）景氣仍有加速可能性的成長。在此基礎(chǔ)上，6月板塊建議關(guān)注：食品飲料（餐飲鏈）/消費醫(yī)療、鋰電/能源金屬、光伏、軍工、煤炭；同時在中期關(guān)注產(chǎn)業(yè)周期底部向上的機會：養(yǎng)殖業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)。
二季度業(yè)績?nèi)杂型S持較高增速板塊：鋰電材料、光伏、鋰電設(shè)備、軍工、半導(dǎo)體設(shè)備/材料/IGBT、醫(yī)藥（新冠產(chǎn)業(yè)、CXO）、煤炭、新能源金屬、化工（氟化工/化肥）、航運、綠電。有望超預(yù)期板塊：CXO、免稅、電池、鋰電設(shè)備。
風(fēng)險提示：數(shù)據(jù)統(tǒng)計存在誤差、宏觀出現(xiàn)大幅下行風(fēng)險
如何看漲價鏈后續(xù)表現(xiàn)?
當(dāng)前全球范圍的高通脹一方面來自于前期貨幣超發(fā)及需求復(fù)蘇拉動，另一方面則受供應(yīng)鏈問題及投入品價格上行的影響。尤其繼疫情后，22年初爆發(fā)的地緣沖突進一步了阻礙全球資源的流通與分配，而占全球GDP比重近30%的美國經(jīng)濟需求依然維持較強勁水平，疊加前期低資本開支引致的資源品低庫存水平無法形成有效緩沖墊，多數(shù)周期品價格自年初以來明顯上行，且近期漲價鏈已出現(xiàn)繼續(xù)向下傳導(dǎo)的趨勢，成本推動型通脹隱憂漸現(xiàn)。
從中觀角度看，漲價主要來源于兩大驅(qū)動力：1）供需不匹配推動；2）成本推動。供需不匹配推動下的漲價周期品重在判斷價格拐點，從歷史復(fù)盤來看價格上行前半段超額收益明顯，而價格上行后半段股價領(lǐng)先價格拐點先行下探，行業(yè)超額收益漸從β轉(zhuǎn)為α；成本推動下的漲價品種關(guān)注點則在于漲價后是否能順利傳導(dǎo)，盈利是否能得以修復(fù)，部分中游品種需警惕量/盈利雙頭擠壓的風(fēng)險。
供需缺口型：供給端角度，多數(shù)周期品普遍處于五年庫存水平低位、05年以來產(chǎn)能利用率高分位。但往后看，隨著前期供給的缺口和受限逐步被認(rèn)知且漸“明牌”，供需缺口的邊際變化將成為關(guān)注的重點。下半年有明顯供給釋放預(yù)期的資源品包括硅料、新能源車上游電解液/六氟磷酸鋰等，傳統(tǒng)周期品中原油、動力煤、銅、鐵礦石、化肥供給亦有較明確的增量。對于需求端，多數(shù)周期品需求或跟隨整體宏觀需求周期，如工業(yè)金屬、原油、鋼鐵等；部分則由自身產(chǎn)業(yè)邏輯帶動，如硅料、鋰、養(yǎng)殖鏈。我們認(rèn)為后續(xù)一階段的需求端表現(xiàn)大概率為：海外需求韌性<國內(nèi)傳統(tǒng)投資鏈需求韌性<自身產(chǎn)業(yè)周期需求韌性。從行業(yè)比較角度，期待找到的是價格仍處于上漲中前期的方向，即供需缺口后續(xù)仍難以明顯收窄。但隨著供給側(cè)沖擊從擔(dān)憂漸變?yōu)楝F(xiàn)實，而需求端的驅(qū)動力逐步漸退，多數(shù)資源品漲價或已步入本輪中后期階段。目前我們重點推薦關(guān)注仍處于漲價初期的養(yǎng)殖板塊（豬價開啟反轉(zhuǎn)周期）。后續(xù)，在需求端依舊向好及供給剛性下，農(nóng)產(chǎn)品/農(nóng)化鏈、能源金屬預(yù)計能持續(xù)較高景氣；同時由國內(nèi)需求回升驅(qū)動的周期品表現(xiàn)預(yù)計較全球定價品種更具確定性，但彈性上仍需觀察，其中供需格局最優(yōu)的為煤炭。
成本推動型：對于成本推動下的漲價鏈品種而言，價格的上漲未必帶動超額收益表現(xiàn)，核心在于漲價跟隨后利潤端是否能順利回升，以及需求是否能夠支撐。典型如22Q1的水泥、鋼鐵，在高成本推動下價格上行，但地產(chǎn)需求疲軟下利潤端卻大幅受損；再如近期的化纖鏈，價格隨成本提升，但終端服裝業(yè)需求尚未明顯回暖下，盈利恐難以支撐。去年以來中游多數(shù)環(huán)節(jié)在成本壓力下均有漲價動作，往后看PPI到CPI的傳導(dǎo)是較為確定的方向，但從目前需求端的傳導(dǎo)情況看仍有分化。表現(xiàn)較好的主要包括光伏組件/電池、新能源汽車鏈、白酒/啤酒等，而CPI鏈上的調(diào)味品、地產(chǎn)鏈相關(guān)的建材/家居/家電在需求沖擊和成本依舊高位背景下，目前仍未有明顯的景氣提振，后續(xù)待進一步驗證。
從行業(yè)周期把握機會與風(fēng)險
——策略角度看預(yù)期差
在我們的行業(yè)比較體系中，對產(chǎn)業(yè)/行業(yè)周期的判斷是我們把握各行業(yè)景氣及趨勢的基石，并輔之高頻數(shù)據(jù)的跟蹤及產(chǎn)業(yè)信息的匯總加以驗證判斷。隨著我國經(jīng)濟體量規(guī)模擴張，除政策大幅超預(yù)期，否則宏觀周期彈性日漸趨弱。而行業(yè)層面的超預(yù)期表現(xiàn)則是可穩(wěn)定跟蹤，可交叉驗證且較容易產(chǎn)生預(yù)期差和大貝塔行情的方向。因此行業(yè)層面預(yù)期差的識別是策略角度發(fā)掘近些年最容易產(chǎn)生預(yù)期差的來源之一。
一般而言，多數(shù)行業(yè)的發(fā)展遵循一定的周期規(guī)律，本文中對近三年來較典型的處于周期上行階段行業(yè)的股價表現(xiàn)、估值變化、基本面驅(qū)動力進行了簡要復(fù)盤。所涵蓋的十一個行業(yè)大致可分為四類：
1）周期成長行業(yè)：半導(dǎo)體、鋰、（消費）建材、光伏、生豬養(yǎng)殖，；2）傳統(tǒng)周期行業(yè)：航運；
3）周期變?nèi)鹾蟮慕Y(jié)構(gòu)升級行業(yè)：白酒、啤酒；
4）處于快速爆發(fā)期的科技成長行業(yè)：TWS耳機，新能源汽車，可發(fā)現(xiàn)周期上行階段行業(yè)普遍能有50%以上的漲幅機會，若不同周期共振則彈性更強。
從策略角度層面，識別產(chǎn)業(yè)/行業(yè)周期才能更好的進行行業(yè)機會的把握及跨行業(yè)比較：
1）識別行業(yè)上行周期=識別持續(xù)時間較長且幅度較強的投資機會。2）把握行業(yè)周期可更好的識別區(qū)分短期波動與中長期趨勢。行業(yè)周期長度通常在1年以上，可指導(dǎo)的是偏持續(xù)性的趨勢和機會。中長期景氣方向一旦確立，短期或因事件造成行業(yè)表現(xiàn)有所波動（在流動性環(huán)境沒有顯著變化時，通常情況下持續(xù)時間短、機會空間?。?，但若不改整體趨勢，則我們能更好識別錯殺的機會或短期情緒過熱的風(fēng)險。3）行業(yè)周期有較強的可預(yù)判性。4）多數(shù)行業(yè)具有核心驅(qū)動力及景氣跟蹤指標(biāo)，以周期的視角理解，對于數(shù)據(jù)的把握就不會僅僅停留在解釋層面，更重要的則是抓住背后是否反映出景氣趨勢方向的轉(zhuǎn)變。對于數(shù)據(jù)的把握重預(yù)判，而非重解釋，對于景氣方向的把握才能有前瞻性而非滯后的效果。5）界定行業(yè)周期后才可更好的進行跨行業(yè)比較。在不同的中觀線索影響下，行業(yè)的景氣周期決定了其波動彈性的大小，行業(yè)景氣周期的不同位置還決定了機會是否有可持續(xù)性，如部分偏主題性的機會實則難以與偏趨勢性的機會進行同一維度的對比，所采取的投資方式也應(yīng)有所不同。
風(fēng)險提示：數(shù)據(jù)統(tǒng)計存在誤差、行業(yè)發(fā)生大規(guī)模變化、經(jīng)濟下行超預(yù)期
成長領(lǐng)軍的底層邏輯
——2022年6月5日
小盤成長引領(lǐng)反彈行情的底層支撐
當(dāng)前市場各類風(fēng)格對于分子分母端的敏感度正重新發(fā)生變化。絕大多數(shù)傳統(tǒng)投資鏈及消費板塊二季報業(yè)績預(yù)期低迷，往后看，目前工業(yè)企業(yè)庫存水平升至13年以來高位，后續(xù)大概率要面對著較為嚴(yán)峻的去庫壓力。然而與傳統(tǒng)經(jīng)濟周期相關(guān)性較低的成長新興產(chǎn)業(yè)則在量的支撐下，二季度仍維持了相對較佳的韌性表現(xiàn)，預(yù)計成長板塊盈利及增速將重新占優(yōu)，而這將構(gòu)成成長風(fēng)格相對占優(yōu)的底層支撐。且從分母端影響來看，美債利率影響后期大概率也將逐步趨于弱化。
投資者的另一憂慮是，前期成長普遍有估值及擁擠度過高的問題，在經(jīng)歷前期急速下跌后，當(dāng)前成長估值是否趨向合理？進一步細拆發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前估值偏高的主要為大盤成長方向，而中小盤成長估值仍處于合理分位。與傳統(tǒng)行業(yè)中，疫情沖擊影響下中小盤受到明顯的市占率擠壓不同的是，在需求支撐和前期盈利支撐下，不少景氣中小盤仍處于加速擴張、市占率提升的通道，典型如電池二線廠商，同時，傳統(tǒng)賽道集中度的顯著提升及疫情沖擊亦帶動中小盤企業(yè)尋求轉(zhuǎn)型創(chuàng)新，尤以21年的鋰電化學(xué)品、汽車電子賽道最為典型，景氣中小盤方向仍存在估值提升空間。
科創(chuàng)板是成長風(fēng)格的板塊性機會，目前在基本面、資金情緒以及政策環(huán)境上均類似于2012年創(chuàng)業(yè)板牛市前夕。我們自5月起就持續(xù)提示科創(chuàng)板機會，截止6月2日，我們提出的科創(chuàng)板重點公司組合累計收益14.1%，超額收益8.9%。在成長占優(yōu)的背景下，科創(chuàng)板作為成長結(jié)構(gòu)牛的板塊性方向需要得到戰(zhàn)略性重視。當(dāng)前科創(chuàng)板與2012年創(chuàng)業(yè)板牛市前夜環(huán)境類似。從基本面、資金情緒和政策環(huán)境三個維度考量，有以下三大共同點：（1）盈利領(lǐng)跑全市場，衰退背景下景氣獨立。與2013年Q1創(chuàng)業(yè)板類似，當(dāng)前科創(chuàng)板盈利增速領(lǐng)跑全A，且科創(chuàng)板成分股主要分布在新經(jīng)濟方向，相對免疫于原材料上漲，后續(xù)受益于國產(chǎn)替代和需求爆發(fā)，預(yù)計科創(chuàng)板盈利將保持強勢；（2）估值歷史底部，資金持續(xù)流入。目前科創(chuàng)50估值僅40倍已至歷史底部，同時北向資金里的各類資金均對科創(chuàng)板持續(xù)流入，幾乎沒有出現(xiàn)大幅賣出，且跟蹤科創(chuàng)板相關(guān)指數(shù)的ETF產(chǎn)品也獲得了較多的凈申購；（3）經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型期，鼓勵科創(chuàng)相關(guān)政策暖風(fēng)頻吹?？苿?chuàng)板設(shè)立后基本上幾乎每次資本市場相關(guān)政策均有提及，最新的科創(chuàng)板做市商制度也將使板塊流動性再次加強。
總的來說，我們認(rèn)為市場中期面臨總量增速偏弱，流動性相對充裕的環(huán)境。從市場整體看，短期A股市場在“黃金坑”反彈行情之后，悲觀預(yù)期已經(jīng)得到很大程度修復(fù)，后續(xù)也需要注意一些來自基本面以及海外形勢的挑戰(zhàn)。從結(jié)構(gòu)看，我們認(rèn)為成長領(lǐng)軍的風(fēng)格特征還將繼續(xù)，雖然科創(chuàng)板短期快速上漲，但從中期角度依然值得戰(zhàn)略性重視，后續(xù)逢調(diào)整可考慮再布局。行業(yè)配置關(guān)注：汽車鏈、餐飲鏈、軍工、光伏、基建。主題關(guān)注：科創(chuàng)板、數(shù)字經(jīng)濟、國企改革等。
風(fēng)險提示：經(jīng)濟下行超預(yù)期、地緣政治風(fēng)險、疫情反復(fù)
2022年中期投資策略報告
低位布局，成長領(lǐng)軍
中國經(jīng)濟告別舊地產(chǎn)周期，新動能仍在積蓄力量，經(jīng)濟將經(jīng)歷一個階段必要的調(diào)整換軌。
中期看A股將神似2012下半年-2014上半年：總量增速偏弱，流動性充裕且不斷改善，成長風(fēng)格占優(yōu)，中小盤風(fēng)格占優(yōu)。市場的最強主線將是中小盤中有持續(xù)增長預(yù)期支撐的方向—“景氣中小盤”。
短期A股市場在“黃金坑”反彈行情之后，依然面臨一系列基本面挑戰(zhàn)，投資者需要保持耐心，等待逢低布局，預(yù)計在新一輪政策加碼后，市場在三季度有望再次上攻，且成長風(fēng)格將領(lǐng)先。
行業(yè)重點關(guān)注：軍工、光伏、新能源車產(chǎn)業(yè)鏈、汽車、食品飲料、煤炭、券商等。
主題重點關(guān)注：數(shù)字經(jīng)濟、國企改革等。
指數(shù)中期戰(zhàn)略性關(guān)注科創(chuàng)板。
風(fēng)險提示：盈利低預(yù)期、疫情反復(fù)、美股波動風(fēng)險、地緣政治風(fēng)險等。
疫情受損與修復(fù)：
同與不同（一）
參考歷次疫情沖擊，消費端受損程度：零售必選<本地消費<遠距離消費；消費需求修復(fù)遵循的順序為：必選高端可選品。再從復(fù)蘇后消費品表現(xiàn)來看，則有兩點值得注意：1）社零同比至今仍未恢復(fù)至19年同期水平，整體復(fù)蘇彈性較弱。2）受宏觀經(jīng)濟環(huán)境影響程度上，零售必選<本地消費<遠距離消費。消費相關(guān)上市公司業(yè)績復(fù)蘇節(jié)奏與分行業(yè)限額以上企業(yè)盈利復(fù)蘇節(jié)奏大致相當(dāng)。
從市場表現(xiàn)看，歷次疫情修復(fù)交易中也呈現(xiàn)出從必選到可選的輪動規(guī)律，但預(yù)期往往快于現(xiàn)實：必選消費（農(nóng)產(chǎn)品加工、食品加工等）超額收益最高的時期在疫情爆發(fā)高峰期前后；隨著確診人數(shù)明顯回落、疫情影響漸退后（通常為拐點半個月之后），則是物流、餐飲鏈、出行鏈體現(xiàn)出更強的股價表現(xiàn)及彈性。歷次疫后修復(fù)行情中，旅游景區(qū)、酒店、航空等遠距離消費相關(guān)板塊超額收益表現(xiàn)最強。疫情拐點后3個月內(nèi)，必選/物流/餐飲鏈/出行鏈均能獲得相對收益表現(xiàn)。
本輪疫情新增確診于4月13日見頂，但截至4月20日，新增確診人數(shù)仍在高位，處于疫情爆發(fā)高峰期階段。本輪疫情存在幾點不同：1）病毒傳染性加強，后續(xù)演繹形勢存在更強不確定性；2）上海作為疫情爆發(fā)中心，占全國的消費及經(jīng)濟比重非武漢可比擬，且對周圍的輻射效應(yīng)亦更強。疊加相對20年更長時間的封控及更糟糕的物流環(huán)境，對經(jīng)濟以及二季度的消費恐將有更強沖擊?？紤]到我們此前分析：經(jīng)濟環(huán)境及收入預(yù)期的沖擊影響中，遠距離消費>本地消費>必選，故前兩者本輪的實際修復(fù)或更緩慢，而必選補庫效應(yīng)或相對較強。
再結(jié)合估值水平看，1）修復(fù)速度更快、確定性更高的必選消費（農(nóng)產(chǎn)品加工、食品加工）+本地消費（港股餐飲、休閑食品、醫(yī)療服務(wù)、影視等）具有更為合意的估值水平；2）歷次疫情復(fù)蘇行情中，遠距離消費板塊彈性最強，但考慮到目前相關(guān)細分板塊PB（LF）已超過2019年，PB十年分位處于高位，且在疫情擴散形勢較難判斷、跨省出行恢復(fù)恐更緩慢的條件不變下，板塊行情存在較強不確定性，收益率預(yù)期也恐需降低。板塊行情催化條件預(yù)計較前期嚴(yán)格：疫情擴散形勢確認(rèn)得到合理有效控制/防疫政策再度邊際寬松，但供給側(cè)出清邏輯則值得期待；3）家電、電子相關(guān)的宅經(jīng)濟效應(yīng)因產(chǎn)品周期較長恐難再現(xiàn)。
當(dāng)前投資者如何看待市場
——投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建與應(yīng)用
市場情緒對行情具有預(yù)測能力
行為金融學(xué)的研究指出，即使在流動性和信息公開度較好的市場內(nèi)，股票價格也并不完全反映內(nèi)在價值，而是會受到投資者情緒的影響。情緒對市場走勢的可預(yù)測性表現(xiàn)為：情緒是投資者預(yù)期的體現(xiàn)、情緒具有自我實現(xiàn)的能力、情緒包含了錯誤定價的信息。
中信建投策略-投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建
為了捕捉A股市場情緒，我們使用換手率、偏股基金新發(fā)量、融資買入3個成交量類指標(biāo)，隱含風(fēng)險溢價、股債收益差、股指期貨升貼水、超60周MA、超買超賣5個價格類指標(biāo)，共8個對走勢具有預(yù)測能力的客觀指標(biāo)合成了中信建投策略-投資者情緒指數(shù)。
中信建投策略-投資者情緒指數(shù)的應(yīng)用
投資者情緒指數(shù)變化對于A股未來走勢具有一定的預(yù)測性，通常情況下兩者運動方向相同。當(dāng)情緒指數(shù)到達到亢奮區(qū)（90以上）或恐慌區(qū)（10以下）時，則往往意味著投資者情緒處于極端水平，市場走勢可能隨著情緒變化而出現(xiàn)反轉(zhuǎn)。當(dāng)情緒指數(shù)從亢奮區(qū)的高點開始快速下降，表明投資者從極度亢奮的情緒中清醒，股市隨之出現(xiàn)下跌；當(dāng)情緒指數(shù)從低潮中開始回升，則預(yù)示著投資者重新抱有樂觀期待，股指隨之上升。我們可以總結(jié)出情緒指數(shù)的三大應(yīng)用策略：逃頂、抄底和變盤策略。
1、預(yù)警頂部風(fēng)險：2015年6月3日、2015年7月20日、2019年3月27日、2020年7月15日幾次逃頂空倉信號均提前于股市大幅下跌時點。
2、提示抄底時機：2015年9月17日、2016年5月30日、2017年6月8日、2019年1月10日發(fā)出抄底滿倉信號，之后市場走出上漲行情。
3、捕捉變盤波動：2016年1月4日、2017年4月17日、2022年1月24日提示空倉，2019年12月3日、2021年4月6日提示滿倉，及時根據(jù)市場和情緒指數(shù)波動調(diào)整。
當(dāng)前中信建投策略-投資者情緒指數(shù)處于低位，抄底時機尚未到來
2022年1月情緒指數(shù)大幅下降到10左右，年后降至10以下，2月份有所回暖，但隨著俄烏沖突爆發(fā)和疫情形勢嚴(yán)峻，情緒指數(shù)再次快速下降，至3月25日已降至5.4，為2019年以來的最低點。由于情緒指數(shù)仍處于低谷，尚未突破10，我們認(rèn)為抄底時機仍未到來。
風(fēng)險提示：模型基于歷史數(shù)據(jù)，對未來預(yù)測能力有限
俄烏沖突之后
高油價下的通脹魅影
俄烏沖突與平均每2-3年就會發(fā)生一次的局部摩擦不同，其本質(zhì)是美俄角力，可能導(dǎo)致全球進入“新冷戰(zhàn)時代”或引發(fā)全球滯脹。因此不能用簡單的歷史復(fù)盤判斷沖突和高油價的后續(xù)影響，需要對事態(tài)保持密切的跟蹤，后續(xù)各種意外發(fā)生仍有較大可能性。
歐美對俄制裁的底牌幾乎出盡，制裁手段難以進一步升級，后續(xù)歐洲面臨“能源危機”威脅，烏克蘭/歐洲何時妥協(xié)是未來看點。投資者押注上游資源品時需要明確自己交易的是俄烏沖突（制裁擴大）還是中長期供給受限的邏輯。若是前者，則烏克蘭/歐洲是否妥協(xié)或俄羅斯是否斷供油氣將產(chǎn)生巨大的不確定性。
俄烏沖突將推升歐洲對光伏等新能源的需求，同時擾亂全球供應(yīng)鏈體系，關(guān)注原油、煤炭、鋁、玉米、小麥、航運的機會。
資產(chǎn)凍結(jié)引發(fā)擔(dān)憂，全球資本同時削減在不友好國家的配置權(quán)重，回流本國或?qū)で笃渌茱L(fēng)港，再配置期間全球權(quán)益類資產(chǎn)首先遭遇拋售，引發(fā)全球股市動蕩。
其他潛在的危機：若制裁禁令導(dǎo)致俄債務(wù)違約，歐洲銀行業(yè)將面臨巨大的風(fēng)險敞口，威脅全球金融體系穩(wěn)定。為了避免美元流動性危機的出現(xiàn)，近期美聯(lián)儲應(yīng)該注入流動性而非收緊。土耳其等抗通脹能力較弱的國家可能遭遇困境。北非、中東等對俄烏糧食依賴較大的地區(qū)可能出現(xiàn)糧食危機。
風(fēng)險提示：制裁推升全球通脹、制裁影響超預(yù)期引發(fā)金融危機、戰(zhàn)爭的不確定性引發(fā)大宗商品價格大幅波動。
前路波折，穩(wěn)字當(dāng)先
大勢研判：短期反擊未完，中期反轉(zhuǎn)要等。
前路波折：
當(dāng)前市場可類比2012
經(jīng)濟見底期帶來業(yè)績下行壓力、政策有其節(jié)奏與力度、美聯(lián)儲加息周期、美國中期選舉年的對華政策。
穩(wěn)字當(dāng)先：把握“三低一改”：低位低估值低擁擠度基礎(chǔ)上有基本面邊際改善預(yù)期
逆周期上行：
盈利邊際改善：食品飲料、電力、基建、建材
行業(yè)周期迎向上拐點：智能汽車整車及配件、畜牧養(yǎng)殖
漲價周期鏈：原油鏈
高股息策略：盈利穩(wěn)定、高分紅、防御性強：地產(chǎn)、銀行、鋼鐵、煤炭、交運、公用事業(yè)
低配行業(yè)籌碼再均衡：電力、銀行、計算機、通信
行業(yè)重點關(guān)注：食品飲料、電力、銀行、基建、化工、免稅、智能汽車及配件、光伏
風(fēng)險提示：經(jīng)濟下行超預(yù)期、美聯(lián)儲加息進度超預(yù)期、地緣政治風(fēng)險、疫情反復(fù)
美聯(lián)儲貨幣正?；?/p>
路徑選擇與市場影響
美聯(lián)儲強化“鷹派”預(yù)期，非農(nóng)不達預(yù)期無礙加息、縮表進程，美債存在超調(diào)風(fēng)險
北京時間1月6日凌晨美聯(lián)儲公布12月的FOMC會議紀(jì)要，縮表進度超出市場的預(yù)期。導(dǎo)致美聯(lián)儲提前縮表的因素主要是通脹過高和長端利率過低。非農(nóng)不及預(yù)期，但無礙加息和縮表，因為經(jīng)濟仍具有韌性，通脹才是第一位的考慮。美債出現(xiàn)大幅上行，可能存在超調(diào)，流動性縮緊預(yù)期導(dǎo)致市場以防御為主。
貨幣政策正?；穆窂健坝雄E可循”，當(dāng)前處于加息前夕
美聯(lián)儲的貨幣正?；窂接忻鞔_可參照的原則和計劃。美聯(lián)儲的貨幣正?；窂綖榭s減購買量（Taper）、前瞻指引、加息和縮表四步，當(dāng)前美聯(lián)儲的貨幣正常化處于Taper即將結(jié)束和加息即將開始的階段，有較大可能在今年3月首次加息。本次縮表提前，可能會加強加息的效果。
美聯(lián)儲兩次加息縮表面臨的環(huán)境不同，這一次有強“鷹”需求
上一輪加息的經(jīng)濟較為疲軟，但通脹較低，加息條件不夠充分，而縮表時期經(jīng)濟強勁，通脹溫和，縮表環(huán)境較佳。本次加息縮表周期下通脹過高，而經(jīng)濟不算太差，當(dāng)前美聯(lián)儲的強“鷹”態(tài)度是較為合理的。
這一輪的加息和縮表可能會比上輪更緊湊
上一輪加息和縮表的節(jié)奏較慢，而本次加息縮表有一定緊迫性，節(jié)奏可能會比上一輪更緊湊?？s表的目的之一在于提高長端利率，與加息是打配合，因此為了加強加息效果，可能會輔以縮表。在縮表的方式和相對規(guī)模方面可能會參照上一輪，但絕對規(guī)模由于美聯(lián)儲資產(chǎn)負債表的基數(shù)效應(yīng)會顯得更大。
復(fù)盤上一輪，關(guān)注首次加息和縮表加速對新興市場和成長股沖擊
在加息預(yù)期階段，股債便開始提前反應(yīng)，新興市場首先出現(xiàn)資金流出，回流發(fā)達市場，成長股由于景氣度支撐跑出相對收益。加息落地帶來一次性沖擊較大，全球成長股普跌，債市則由于充分預(yù)期并未出現(xiàn)較大波動?？s表預(yù)期階段和開啟初期，全球股市、資金面、市場風(fēng)格沒有受到明顯影響?？s表加速后全球流動性受到實質(zhì)性影響，美債長短端利率一同上行，期限利差收窄加速，發(fā)達市場股債資金流入暫緩，新興市場股債均出現(xiàn)資金流出，一定程度上使得新興市場和成長風(fēng)格的市場表現(xiàn)持續(xù)承壓。
短期關(guān)注美債超調(diào)風(fēng)險和隨后成長股反彈機會
美股在首次加息和縮表加速階段出現(xiàn)的波動可能會影響A股情緒。短期關(guān)注美債超調(diào)風(fēng)險和隨后成長股反彈機會。
風(fēng)險提示：美國經(jīng)濟衰退、美國政治不確定性
中信建投權(quán)益策略團隊
陳果 S1440521120006
中信建投證券董事總經(jīng)理（MD）、研委會副主任、首席策略官。復(fù)旦大學(xué)理學(xué)學(xué)士，上海交通大學(xué)金融碩士，曾任安信證券首席策略師，研究中心副總經(jīng)理。因市場把握準(zhǔn)確聞名，2020年疫情沖擊下的市場底部提出“黃金坑”與“復(fù)蘇牛”。2021年提出從茅指數(shù)到寧組合，是“寧組合”的首創(chuàng)者。曾多次榮獲新財富、水晶球和金牛獎中國最具價值分析師等獎項，也是A股市場最具影響力的策略分析師之一。
張雪嬌 S1440521120007
南京大學(xué)國際經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)士，復(fù)旦大學(xué)金融學(xué)碩士。3年賣方工作經(jīng)驗，7年買方工作經(jīng)驗。目前主要負責(zé)行業(yè)比較、金股組合和專題研究。
夏凡捷 S1440522230005
中信建投資深策略分析師，說是畢業(yè)于武漢大學(xué)金融工程專業(yè)，曾任安信證券高級策略分析師，長期從事市場策略、專題研究和金股配置方面的工作。新財富、水晶球、金牛獎策略分析師。
李家俊 S1440522070004
中信建投證券策略分析師，上海財經(jīng)大學(xué)金融碩士，主要研究行業(yè)比較、外資及投資者行為。
鄭佳雯 權(quán)益策略組研究助理 負責(zé)領(lǐng)域：行業(yè)比較、估值跟蹤。
何盛上海交通大學(xué)工學(xué)學(xué)士、控制工程碩士，目前主要負責(zé)大勢研判、專題研究的領(lǐng)域。
姚皓天 復(fù)旦大學(xué)本科，碩士。目前主要負責(zé)大勢研判、主題策略。
中信建投王牌研究之權(quán)益策略團隊：團隊未來將強化產(chǎn)業(yè)鏈研究，借助中信建投平臺和機構(gòu)銷售團隊，覆蓋全市場各類型主要機構(gòu)投資者。做立體化的投資策略研究。既能夠承接總量研究，銜接行業(yè)研究，又能落地到股票組合，同時還包括新股策略研究和智能量化策略研究，一站式滿足各類機構(gòu)投資者實戰(zhàn)需求。
新股策略研究
經(jīng)濟穩(wěn)步復(fù)蘇，小市值成長占優(yōu)
——中證1000指數(shù)投資價值研究
國內(nèi)經(jīng)濟穩(wěn)步復(fù)蘇，寬裕流動性下小市值成長股表現(xiàn)優(yōu)秀
時至2022年7月中旬，北京、上海等重點城市的疫情防控重回“動態(tài)清零”的常態(tài)化軌道，全國各地復(fù)工復(fù)產(chǎn)有序推進，整體來看我國經(jīng)濟穩(wěn)步復(fù)蘇。且流動性維持充裕且存進一步改善的可能，市場有望維持成長風(fēng)格占優(yōu)的局面，以“細分賽道的隱形冠軍”在內(nèi)的一大批小盤股將存在持續(xù)性的投資機會，半導(dǎo)體設(shè)備、高端制造、新能源、新材料和生物醫(yī)藥等各個行業(yè)都有催化小盤股投資機會的空間。由于小盤成長股的基本面變化快、篩選的時間成本相對高，因此對于多數(shù)投資者來說，采用指數(shù)投資是最優(yōu)選擇。考慮到近期市場風(fēng)格，我們本次建議投資者更加關(guān)注以中證1000為代表的寬基小盤指數(shù)。
中證1000指數(shù)的投資價值與優(yōu)勢分析
中證1000指數(shù)是從滬深兩地上市A股中剔除中證800指數(shù)成份股后，選取規(guī)模偏小但流動性較好的1000只標(biāo)的組成，能夠充分反映出當(dāng)前A股市場中一批小市值公司的股票價格表現(xiàn)。且其一大批成分股涵蓋了細分賽道的“隱形冠軍”企業(yè)，代表了我國未來重要發(fā)展和布局的產(chǎn)業(yè)方向，指數(shù)的成長性良好。
對比于同為寬基小盤指數(shù)的中小100指數(shù)、國證2000指數(shù)，中證1000指數(shù)具備短期順應(yīng)風(fēng)格演繹、中長期穿越風(fēng)格變化的能力，在投資收益率、風(fēng)險控制能力方面取得了較好的平衡。
當(dāng)下的市場風(fēng)格利于中證1000指數(shù)揚長避短，獲取超額收益。從風(fēng)險特征來看，中證1000指數(shù)的波動較高、彈性較強，結(jié)合歷史表現(xiàn)，在小盤風(fēng)格帶動的市場上漲中通常會有更好的收益，在風(fēng)格切換過程中相對其它的寬基小盤指數(shù)也能有較好表現(xiàn)。從行業(yè)分布來看，中證1000指數(shù)納入了較多的成長期標(biāo)的，符合我國未來經(jīng)濟發(fā)展的長期趨勢，成長股的強彈性賦予了更多投資機遇。且中證1000的編制方式?jīng)Q定了其成分股整體交易偏活躍，成交量和換手率相對更高。從估值來看，中證1000指數(shù)目前處于相對低位。在小盤成長股占優(yōu)的風(fēng)格持續(xù)演繹下，中證1000指數(shù)配置性價比凸顯。同時，中證1000指數(shù)期貨近期即將掛牌交易，指數(shù)期貨完善風(fēng)險配置渠道，加大指數(shù)投資吸引力。
從投資工具來看，我們重點推薦配置追蹤指數(shù)的中證1000 ETF（159629.OF）。
風(fēng)險提示：投資組合的風(fēng)險、管理風(fēng)險、合規(guī)性風(fēng)險、操作風(fēng)險、ETF基金的特定的風(fēng)險以及其他風(fēng)險
數(shù)字經(jīng)濟投資圖譜
產(chǎn)業(yè)革命視角下的數(shù)字經(jīng)濟正處于第五次長波階段
從經(jīng)濟學(xué)的角度看，工業(yè)革命實質(zhì)是“技術(shù)——經(jīng)濟”范式的演進，技術(shù)與制度幾乎同時展開一波激烈而密集的創(chuàng)新。一次工業(yè)革命代表著一輪經(jīng)濟增長的長波：即當(dāng)科技和經(jīng)濟積累到一定程度后，首先是若干關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新取得突破，隨之整個技術(shù)體系都發(fā)生躍遷，進而推動新一輪經(jīng)濟增長。從18世紀(jì)以來，人類社會一共經(jīng)歷了三次工業(yè)革命的五次長波，目前正處于第五次長波階段，即以能源和信息革命為代表的新一輪技術(shù)革命。數(shù)字經(jīng)濟將成為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟之后的主要經(jīng)濟形態(tài)。
后疫情時代結(jié)構(gòu)性失業(yè)與收入差距擴大，促進數(shù)字經(jīng)濟成為增長新動力
數(shù)字化和信息化技術(shù)推動的自動化對傳統(tǒng)勞動力產(chǎn)生了替代作用。數(shù)字化一方面創(chuàng)造了大量新崗位和新技能需求、引起產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，但同時引發(fā)嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性失業(yè)。其次，數(shù)字化推動全球化。制造業(yè)通過數(shù)據(jù)聯(lián)系極大減少了在全球范圍對生產(chǎn)要素的搜索成本和追蹤成本，助推了國際勞動力市場的建立，為跨國外包制造提供了有效渠道。于各國而言，快速建立與數(shù)字化經(jīng)濟及生態(tài)相匹配的新型人力資本儲備、發(fā)展數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、完善法律監(jiān)管體系、重視創(chuàng)新及知識產(chǎn)權(quán)保護尤為重要。
數(shù)字經(jīng)濟在傳統(tǒng)經(jīng)濟的低迷中表現(xiàn)出旺盛的生命力，帶來巨大效益
從海外數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展經(jīng)驗來看，發(fā)達國家發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，不僅依靠其雄厚的經(jīng)濟實力和人力資源，還通過建立數(shù)字經(jīng)濟的戰(zhàn)略規(guī)劃，對涉及的重點方向進行持續(xù)扶持，并持續(xù)加強相關(guān)法律及知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)新機制建設(shè)。當(dāng)前，全球經(jīng)濟增長動能減弱、不穩(wěn)定因素明顯增多，但各國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展仍取得了明顯成效。英國、美國、德國數(shù)字經(jīng)濟在GDP中已占據(jù)絕對主導(dǎo)地位，英國數(shù)字經(jīng)濟GDP占比達到61.2%，美國占比為60.2%，德國占比為60.0%，位列前三位。
數(shù)字經(jīng)濟有望帶來中國經(jīng)濟增長新動能
對中國而言，數(shù)字經(jīng)濟既能為經(jīng)濟增長提供新動能，又有利于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。疫情沖擊之后，中國傳統(tǒng)經(jīng)濟增長面臨諸多挑戰(zhàn)，伴隨新一輪信息技術(shù)創(chuàng)新及新型基礎(chǔ)設(shè)施投資，數(shù)字經(jīng)濟有望成為新的增長點。“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展主要指標(biāo)指出，2025年我國數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重提升至10%，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用普及率45%。參考發(fā)達國家，假設(shè)2025年中國數(shù)字經(jīng)濟占GDP比重逐步提升到40%-50%左右，則保守估算2025年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模將超60萬億元。
從生產(chǎn)工具來看，在數(shù)字經(jīng)濟中，云和網(wǎng)絡(luò)將成為重要基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)和算力將成為核心生產(chǎn)要素
計算機的發(fā)明使人類擺脫了思維器官和手工勞動在計算速度、信息收集和信息存儲等諸多方面不可逾越的生理局限性，智力勞動效率極大提高。數(shù)字經(jīng)濟中，互聯(lián)網(wǎng)的普及導(dǎo)致了“信息大爆炸”和知識共享，推動了知識生產(chǎn)的指數(shù)性增長和技術(shù)革命步伐的日益加快。移動網(wǎng)絡(luò)、云計算的發(fā)展推動“萬物上云”，促使一系列移動設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用落地。自動化車間、黑燈工廠的應(yīng)用大大降低企業(yè)人力成本，提升生產(chǎn)效率的同時也有利于產(chǎn)品質(zhì)量的把控和統(tǒng)一。數(shù)字經(jīng)濟時代將以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為主要載體，以信息通信技術(shù)融合應(yīng)用、全要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動力，促進公平與效率更加統(tǒng)一。
從動力方面來看，全球能源結(jié)構(gòu)正在發(fā)生重大變化，從不可再生能源不斷發(fā)展過度到風(fēng)能、太陽能等清潔的可再生能源，將是持續(xù)的能源發(fā)展趨勢
電力方面，由于成本下降和政府政策支持，可再生能源逐步成為發(fā)電商的首選。為實現(xiàn)清潔能源的儲存，將不斷推進電力系統(tǒng)與儲能技術(shù)的改革。IEA預(yù)測，到2040年，可再生能源發(fā)電量將比2018年增加2倍，占到全球電力消費總量的40%。運輸和取暖方面的可再生能源使用量也將增長。到2040年，可再生能源在全球取暖能源中的份額將較當(dāng)前增加5個百分點，達到15%。
海外數(shù)字經(jīng)濟中股票市場的表現(xiàn)：信息技術(shù)行業(yè)市值占比不斷提升，引領(lǐng)股票市場表現(xiàn)
2009年3月6號道指和標(biāo)普見熊市底，納指于2009年3月9號見熊市底，之后美股開啟10年大牛市，截止2021年12月31日，標(biāo)普500和道瓊斯工業(yè)指數(shù)累計分別上漲401%和324%，而納斯達克綜合指數(shù)漲幅高達784%，納斯達克綜指中信息技術(shù)行業(yè)占比高達60%，是高科技等新型經(jīng)濟體的代表。美股FANNGM六大科技巨頭（Facebook、蘋果、亞馬遜、Netflix、谷歌母公司Alphabet、微軟）的市值增量占納斯達克市值總增量的近40%，市值增量集中體現(xiàn)在先進制造產(chǎn)業(yè)群和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)群構(gòu)成的創(chuàng)新經(jīng)濟體集群。
復(fù)工復(fù)產(chǎn)，科創(chuàng)領(lǐng)先
——復(fù)工復(fù)產(chǎn)專題
進入2022年5月下旬后，上海疫情進入尾聲，北京的封控也進入尾聲。中國經(jīng)濟進入了復(fù)工復(fù)產(chǎn)為主導(dǎo)階段。供應(yīng)鏈恢復(fù)，經(jīng)濟需求恢復(fù)成為主導(dǎo)市場的關(guān)鍵因素。由于2022年中國還有5.5%的經(jīng)濟增長目標(biāo)。因此，加快復(fù)工復(fù)產(chǎn)，恢復(fù)經(jīng)濟就成為關(guān)鍵工作。
復(fù)工復(fù)產(chǎn)會帶來企業(yè)盈利的持續(xù)改善，特別是政府加大了推進復(fù)工復(fù)產(chǎn)的力度，各種政策刺激措施有助于企業(yè)盈利改善顯著超預(yù)期。從刺激的方向來看，中國經(jīng)濟已經(jīng)不再以來傳統(tǒng)的基建和地產(chǎn)進行經(jīng)濟刺激，而是通過科技創(chuàng)新實現(xiàn)了新的發(fā)展。
晶圓廠的大規(guī)模資本開支，光伏風(fēng)電等新能源、新能源汽車的持續(xù)推進，這是當(dāng)前復(fù)工復(fù)產(chǎn)的核心。我們能夠觀察到相關(guān)行業(yè)持續(xù)高景氣，映射到資本市場種表現(xiàn)為創(chuàng)業(yè)板50指數(shù)、科創(chuàng)創(chuàng)業(yè)50和科創(chuàng)50等相關(guān)指數(shù)呈現(xiàn)出顯著的優(yōu)異表現(xiàn)。從風(fēng)格上看，小盤強于大盤，成長強于價值，科創(chuàng)50指數(shù)在主要股指中漲幅最高，達到24.4%，技術(shù)上標(biāo)志著科創(chuàng)板進入牛市。
從策略角度來看，我們權(quán)益策略組認(rèn)為，市場底部已經(jīng)基本確認(rèn)，且估值指標(biāo)里，市盈率、股權(quán)風(fēng)險溢價和股債性價比也已達到了歷史底部水平。根據(jù)微觀流動性和板塊景氣預(yù)期不同，底部市場風(fēng)格上可分為三階段：下跌期、見底期、以及回升期。下跌期小市值和消費成長板塊占優(yōu)，金融、周期板塊較弱；見底期大市值和金融穩(wěn)定板塊占優(yōu)，消費、成長較弱；回升期小市值和成長、消費走強。4月見底后投資者對于疫情好轉(zhuǎn)，基本面修復(fù)和流動性改善預(yù)期迅速回升，市場迅速從第二階段-見底期（大市值和金融穩(wěn)定板塊占優(yōu)）向第三階段-回升期（小市值和成長、消費走強）切換。這是由于只要市場形成了底部確認(rèn)，反彈開啟的共識，有限的資金就會向最具彈性的品種集中。鑒于當(dāng)前有限的市場資金，小盤股比大盤股更具有彈性。同時由于前期巨大的跌幅，成長板塊估值修復(fù)的動力更強。
我們認(rèn)為：中國經(jīng)濟總量增速偏弱，流動性充裕且不斷改善，成長風(fēng)格占優(yōu)，中小盤風(fēng)格占優(yōu)的特征?？苿?chuàng)板和創(chuàng)業(yè)板將顯著占優(yōu)。我們認(rèn)為半導(dǎo)體設(shè)備、高端制造、新能源、新材料和生物醫(yī)藥等每個行業(yè)都將存在持續(xù)性的機會，因此我們本次推薦科創(chuàng)創(chuàng)業(yè)指數(shù)、創(chuàng)業(yè)板50指數(shù)和科創(chuàng)50指數(shù)等寬基指數(shù)作為重點。如果投資者有能力把握細分賽道的投資機會，我們也推薦半導(dǎo)體與芯片方向、新能源與智能汽車方向、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)方向等細分賽道。
從投資工具來看，追蹤上述指數(shù)的的創(chuàng)50ETF（588380.OF）、創(chuàng)業(yè)板ETF（159971.SZ）、智能汽車ETF（515250.OF）、大數(shù)據(jù)ETF（515400.OF）和芯片龍頭ETF（516640.OF）等產(chǎn)品值得配置。
風(fēng)險提示：經(jīng)濟下行超預(yù)期、戰(zhàn)爭風(fēng)險、通脹風(fēng)險、疫情反復(fù)
中信建投新股策略團隊
張玉龍 S1440518070002
策略聯(lián)席首席分析師、新股策略團隊首席分析師。北京大學(xué)光華管理學(xué)院金融學(xué)博士。2016年新財富策略分析師第5名（團體）核心成員，2017年帶領(lǐng)團隊獲得金融界行業(yè)配置第4名，2018年Wind中國金牌分析師第四名。2019年新浪金麒麟策略新銳分析師第3名，2019年金融界行業(yè)配置第5名，2020年Wind中國金牌分析師第2名，每市金股組合第5名。張玉龍先生2013-2015年就職于中國工商銀行總行風(fēng)險管理部，負責(zé)全球主權(quán)風(fēng)險管理和海外頭寸控制，并代表工商銀行赴英國展開工作交流。2016年加入中信建投證券，擁有豐富的金融研究經(jīng)歷，致力于經(jīng)濟與金融前沿理論創(chuàng)新和應(yīng)用，先后在《金融研究》、《管理世界》、《經(jīng)濟學(xué)季刊》等頂級學(xué)術(shù)雜志上發(fā)表多篇論文，深度參與了科創(chuàng)板的設(shè)計研究工作，發(fā)起了中證科技50策略指數(shù)和科技50ETF基金設(shè)計工作，著有《科創(chuàng)板投資策略十講》。
邱季 S1440520070016
上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)士、中國人民大學(xué)金融學(xué)碩士，2018年加入中信建投證券。
毛晨 中信建投策略&新股組成員，武漢大學(xué)學(xué)士，南開大學(xué)碩士，負責(zé)產(chǎn)業(yè)賽道研究、新股研究。曾就職于長江證券策略組（新財富入圍），專注中游制造產(chǎn)業(yè)鏈研究。
趙子鵬 S1440522070004
中信建投證券新股策略研究員，南開大學(xué)理學(xué)學(xué)士、金融碩士，2021年加入中信建投證券研究發(fā)展部。
中信建投王牌研究之新股策略團隊：團隊研究涵蓋大勢判斷、行業(yè)配置、風(fēng)格分析。張玉龍先生擁有豐富的金融研究經(jīng)歷，致力于經(jīng)濟與金融前沿理論創(chuàng)新和應(yīng)用，先后在《金融研究》、《管理世界》、《經(jīng)濟學(xué)季刊》等頂級學(xué)術(shù)雜志上發(fā)表多篇論文，并代表北京大學(xué)在中國金融學(xué)年會、中國金融學(xué)國際年會上發(fā)表演講。
智能量化策略研究
量價因子策略庫
高頻量價因子庫
本報告介紹了智能量化策略團隊量價因子庫，因子體系包含376個日頻量價因子，包含放縮量刻畫、日內(nèi)成交刻畫、上下行統(tǒng)計量等7類，因子庫旨在挖掘能夠帶來短周期Alpha的因子。
因子測試方法
基于日頻量價因子的特點，本報告從日頻調(diào)倉換手應(yīng)用場景對因子進行逐個評估，從IC、ICIR、多空組合表現(xiàn)等角度對整個因子庫進行統(tǒng)計評估，并對整個因子庫的因子表現(xiàn)進行了統(tǒng)計分析。對于部分類別下較有代表性因子的測試情況進行了進一步展示。從整個因子庫的表現(xiàn)來看，大部分因子能在線性分層、多空組合凈值上表現(xiàn)出有效性。
因子庫測試結(jié)果分析
從整個因子庫的多空凈值、分層效果方面的評測結(jié)果來看，因子庫中半數(shù)以上因子多空凈值夏普比率超過1，年化收益以10%為分布中心，在線性維度上整個因子庫大部分因子具備一定分層選股能力。
從單因子換手層面看，整個因子庫近半數(shù)以上因子年化換手率在100倍以上。對高頻因子而言，高換手率既是超額收益的來源，也是制約收益的一大因素。
概述
本報告旨在從短周期量價維度提供因子來源，以及該類因子庫的評估、維護和使用的思路，基于高頻調(diào)倉的多因子策略在實際執(zhí)行過程中除了受策略信號質(zhì)量影響以外，組合優(yōu)化層面的風(fēng)格約束、換手限制的程度、因子合成過程中對于非線性信息的挖掘程度、下單算法的執(zhí)行效率等都是保證策略收益穩(wěn)定性的重要環(huán)節(jié)。
風(fēng)險提示：模型計算偏誤，因子收益率為歷史收益率，不代表未來走勢。
陸股通持倉風(fēng)格分析
——業(yè)績歸因分析第二期
互聯(lián)互通擴容納入ETF
互聯(lián)互通交易下的ETF交易將于2022年7月4日（下周一）開始，ETF正式步入互聯(lián)互通階段。我們整理了本次擴容ETF名單后發(fā)現(xiàn)，本次擴容以覆蓋半導(dǎo)體、生物科技和新能源、碳中和概念的行業(yè)類ETF為主，其次為跟蹤指數(shù)的寬基類ETF，最后為大盤價值類為主的風(fēng)格類ETF。
北向資金流入概況
我們總結(jié)了自滬股通、深股通開通以來的北向資金流動規(guī)律，總體來看除2020年疫情影響外，北向資金自2017年以來加速流入A股市場。對比歷史2次北向資金反彈情況，并結(jié)合當(dāng)今外部環(huán)境、疫情防控、市場政策等方面，我們初步判斷未來中短期北向資金將延續(xù)6月份持續(xù)流入的趨勢。
北向資金持倉業(yè)績歸因分析
我們根據(jù)CNE7經(jīng)典模型對北向資金持股組合進行業(yè)績歸因后發(fā)現(xiàn)：風(fēng)格因子對北向資金組合的超額收益貢獻度最高，約51.79%；行業(yè)和市場因子的收益貢獻相近，分別約26.52%和21.65%；選股收益，即股票特異性收益約為13.95%。
風(fēng)格因子和行業(yè)因子貢獻
風(fēng)格因子的超額收益主要因為北向資金組合超配動量、大小盤和Beta因子，這3個風(fēng)格因子在分析區(qū)間內(nèi)收益為正且量級較大，其中動量因子收益最為強勁；同時北向資金低配了流動性、中盤、杠桿等收益表現(xiàn)較差的因子，這也為超額收益帶來了正向貢獻。
行業(yè)因子中，白酒、電力設(shè)備、基礎(chǔ)化工、航空和食品飲料對北向資金組合超額收益的累計總貢獻較大，其中白酒的收益貢獻高達32.66%。相比之下，非銀、銀行、房地產(chǎn)、家用電器、傳媒等因子表現(xiàn)相對較弱，但因金融行業(yè)具有低估值的高性價比特點，長期來看，北向偏向超配該類行業(yè)。
北向資金重倉股點評
總收益貢獻前十個股主要集中于白酒、航空和電力設(shè)備行業(yè)中歷史表現(xiàn)較好的大盤藍籌股。另外，商貿(mào)零售龍頭中國中免受疫情改善、政策支持等利好，歷史表現(xiàn)也相對較好，個股的特異性貢獻最高。
風(fēng)險提示：基于歷史數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計偏誤和模型風(fēng)險。
美國通脹歸因分析-宏觀對沖策略
——量化擇時策略第三期
美國高通脹
針對近期美國持續(xù)的高通脹現(xiàn)象，研究基于該國近100年的高通脹分析，從美國GDP、衰退期就業(yè)率變化等方面對比此次高通脹與歷史上其他時期的差異，并從CPI、美元指數(shù)等指標(biāo)分析美國高通脹現(xiàn)狀。
在此基礎(chǔ)上，研究從美聯(lián)儲降息、疫情導(dǎo)致的消費心理轉(zhuǎn)變、經(jīng)濟刺激計劃、地緣政治及商品供應(yīng)等方面，系統(tǒng)地對此次高通脹進行歸因分析。
美國的美林時鐘分析
研究根據(jù)美林時鐘投資理論，對美國2000年至今的市場進行周期劃分，分析了不同周期下市場、大類資產(chǎn)的收益和風(fēng)險。
（1）復(fù)蘇期：市場小幅增長。商品、黃金、美債等收益表現(xiàn)較好，美股整體收益為負；商品風(fēng)險最大，美債風(fēng)險最小。
（2）過熱期：市場強勢上漲。美股收益最高且風(fēng)險相對較低，黃金整體收益強于復(fù)蘇期且風(fēng)險可控。
（3）滯漲期：市場顯著下跌、波動增大。商品、黃金和美元的收益表現(xiàn)最好；其中，美元的收益率較高并且波動風(fēng)險最低，商品波動性最大。
（4）衰退期：市場先跌后漲、波動較大。商品、美股的收益較高，商品的風(fēng)險遠大于美股。
美國通貨膨脹傳導(dǎo)機制
本研報重點研究2000年以來美國歷次通脹與歐洲、日本、中國等地區(qū)通脹發(fā)展的關(guān)系。整體而言，美國高通脹與歐洲、日本具有強相關(guān)性和高同步性，其政府采取的貨幣政策也趨于一致；美國高通脹對中國通脹發(fā)展具有一定的傳導(dǎo)作用，但近年來相關(guān)性逐漸減小，貨幣政策的一致性也逐步減弱。
宏觀對沖策略觀點
基于分析，研究預(yù)測未來美聯(lián)儲加息力度可能會進一步加強，滯漲期還會持續(xù)一段時間，策略觀點為：
建議超額配置黃金，觀察大宗商品投資機會，謹(jǐn)慎操作美股，關(guān)注美國國債，關(guān)注美元價值走勢。黃金具有天然抗通脹的屬性，價格近期處于低位，建議把握投資機會；商品方面，鑒于當(dāng)前油價已出現(xiàn)較大幅度的上漲，建議密切關(guān)注石油價格的變動，謹(jǐn)慎操作；美股方面，建議適度配置抗通脹的相關(guān)行業(yè)；美國債券收益率與貨幣政策、市場預(yù)期緊密相關(guān)，需要持續(xù)關(guān)注政策走向；美元價值與美聯(lián)儲加息、市場預(yù)期等因素有關(guān)，建議密切關(guān)注美元價值變動，把握投資機會。
風(fēng)險提示：政策不確定性，疫情反復(fù)，地緣政治。
預(yù)測整體盈利下行，農(nóng)林牧漁行業(yè)由空轉(zhuǎn)多
——行業(yè)基本面量化模型跟蹤月報(2022年05月)
主要結(jié)論
全部上市公司：盈利回落，市場成交量震蕩下降
按照自下而上的分析師預(yù)期加總，預(yù)測2022Q2萬得全A和萬得全A非金融的ROE為8.42%和7.64%，分析師預(yù)期相比上月略微下調(diào)，2022Q1的ROETTM為8.91%和8.34%?；谌芷冢◣齑嬷芷?產(chǎn)能周期+人口周期）對萬得全A指數(shù)2022Q2的內(nèi)在價值估計為4,529點(2022Q3為4,457點)，目前處于指數(shù)下行階段。2022年05月萬得全A指數(shù)漲跌幅5.90%；從PB分位數(shù)來看，截至2022年05月31號，萬得全A的PB分位數(shù)為13.98%，市場整體估值相比上月略微提升。
中信一級行業(yè)：有色金屬、通信、石油石化、建筑和農(nóng)林牧漁的景氣度比較高，行業(yè)估值分化程度下降
基于財務(wù)報表、分析師預(yù)期和行業(yè)中觀數(shù)據(jù)構(gòu)建景氣度指標(biāo)，有色金屬、通信、石油石化、建筑和農(nóng)林牧漁的景氣度比較高。截至2022年05月31日，煤炭、基礎(chǔ)化工、電力設(shè)備與新能源、汽車、消費者服務(wù)和食品飲料的PB分位數(shù)超過50%，行業(yè)之間估值差異進一步下降。
行業(yè)基本面量化模型跟蹤：
1、銀行：實體經(jīng)濟影響銀行生息資產(chǎn)規(guī)模、收益率和信貸質(zhì)量，“GDP:不變價:TTM”周期下行，看空銀行；
2、房地產(chǎn)：居民購買力和房屋新開工面積處于上行期，商品房銷售面積、房屋施工面積、房屋竣工面積和百城住宅價格處于下行期；房價同比下行和首套房貸利率下行，看多房地產(chǎn)；
3、建材：水泥價格和水泥制造的ROE相關(guān)性高達0.94，水泥均價上行將帶動水泥制造行業(yè)ROE上行，看空水泥制造行業(yè)；玻璃成本價差下行將帶動玻璃制造行業(yè)的毛利率下降，看空玻璃制造行業(yè)；
4、鋼鐵：鋼鐵價格指數(shù)首月開始下行，看空鋼鐵行業(yè)；
6、化工：石腦油裂解產(chǎn)品價格指數(shù)與石油化工行業(yè)ROE相關(guān)性0.42，石腦油裂解產(chǎn)品價格指數(shù)上行預(yù)示ROE上行，看多石油化工行業(yè)；聚氨酯產(chǎn)品綜合價差指數(shù)下行預(yù)示毛利率下行，看空聚氨酯行業(yè)；
7、醫(yī)藥：中藥價格指數(shù)上行，看多中藥行業(yè)；維生素價格下行，看多原料藥行業(yè)；
8、農(nóng)林牧漁：生豬價格和農(nóng)林牧漁行業(yè)ROE相關(guān)性為0.92，對2022Q2和2022Q3的豬價預(yù)測分別為16.56元/公斤和18.85元/公斤，當(dāng)前價格為15.69元/公斤，看多農(nóng)林牧漁行業(yè)；
9、紡織服裝：基于產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)預(yù)測紡織服裝相對收益下降，看空紡織服裝行業(yè)。
綜合配置建議：有色金屬、通信、石油石化、建筑和農(nóng)林牧漁
權(quán)益類公募基金量化標(biāo)簽庫
——FOF投資策略系列
基金標(biāo)簽庫的應(yīng)用
本研報主要介紹基金量化標(biāo)簽庫的應(yīng)用。在基金研究中，基金投資者需要對基金的行業(yè)和風(fēng)格進行分析，有很多定性的指標(biāo)，但無法系統(tǒng)定量的刻畫基金的風(fēng)格，本基金標(biāo)簽庫推出就是為了解決該問題，標(biāo)簽庫覆蓋基金為所有含股票的非貨幣型公募基金的全歷史。
本研報分析區(qū)間是2020年一季度至2022年一季度。首先對非貨幣性公募基金市場概況進行統(tǒng)計，包括發(fā)行數(shù)量、管理規(guī)模、指數(shù)與非指數(shù)基金、倉位變動、基金類型和重倉股集中度等多個方面。
CNE7多因子模型
基于中國A股市場特征所構(gòu)建的股票模型CNE7經(jīng)典版選用10個風(fēng)格因子、34個行業(yè)因子和1個市場因子作為解釋股票收益的共同因子?；诟鞴蓟鹋兜某謧}信息，我們對各含股公募基金在CNE7經(jīng)典版模型的風(fēng)格及行業(yè)因子上的暴露進行了計算和分析。
基金標(biāo)簽
基金收益的正貢獻取決于基金是否前瞻性進行了風(fēng)格和行業(yè)因子配置，超配上漲的因子，或低配了下跌的因子，即能獲得正的貢獻，而負的貢獻來自于錯誤的配置即因子暴露度方向和因子走勢相反。整體含股公募基金看好中小盤、成長性及流動性高、過去表現(xiàn)良好的股票；行業(yè)上在醫(yī)療保健、工業(yè)、必選消費、信息技術(shù)上的暴露相對均較高。
基金標(biāo)簽庫的應(yīng)用案例
本研報選取易方達高端制造混合、廣發(fā)醫(yī)療保健股票A、匯添富創(chuàng)新醫(yī)藥混合3只基金，結(jié)合基金標(biāo)簽進行案例分析與對比。
風(fēng)險提示：基于歷史數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計偏誤和模型風(fēng)險。
CNE7多因子模型
——因子表現(xiàn)與模型解釋力度分析
CNE7多因子模型
多因子風(fēng)險模型在優(yōu)化投資組合及降低投資組合風(fēng)險，以及投資組合業(yè)績歸因方面應(yīng)用極為廣泛。我們基于中國A股市場特征及客戶的反饋構(gòu)建了股票模型CNE7經(jīng)典版，模型選用10個風(fēng)格因子、34個行業(yè)因子和1個市場因子作為解釋股票收益的共同因子。與Barra CNE5模型相比，CNE7經(jīng)典版在市場、部分風(fēng)格及行業(yè)因子表現(xiàn)上更為顯著，更能反映和體現(xiàn)市場行業(yè)輪動和風(fēng)格切換。但近些年隨著股票個數(shù)增多，10個大類因子框架解釋力度有所下降。
市場因子
市場因子等同于全A指數(shù)的走勢，引入市場因子可以將市場效應(yīng)與行業(yè)效應(yīng)剝離開。A股的擴容進展飛速，截至2022年4月26日，CNE7模型樣本空間中所含A股個數(shù)增幅達到273%，總市值增幅達到882%，自由流通市值約占總市值76%。
風(fēng)格因子
風(fēng)格因子包含10個大類因子，依次為Beta、殘余波動率、規(guī)模、中盤股、Earnings Yield、Book to Price、動量、杠桿率、流動性以及成長。風(fēng)格因子的構(gòu)建均采用股票流通市值。相比Barra CNE5模型，CNE7經(jīng)典版的風(fēng)格因子整體更顯著，尤其是Beta、規(guī)模、中盤股、Earnings Yield、Book to Price、流動性以及成長因子。因子計算總體方法論一致，但計算的細節(jié)有所差別。
行業(yè)因子
CNE7經(jīng)典版模型基于申萬一級行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，并將部分申萬二級行業(yè)如白酒、制藥、醫(yī)療器械等作為單獨行業(yè)因子，總共構(gòu)建了34個行業(yè)因子。當(dāng)前中國A股行業(yè)股票數(shù)量和市值規(guī)模分布較為均勻。相比Barra CNE5模型，CNE7經(jīng)典版的行業(yè)因子整體更顯著，尤其表現(xiàn)在白酒、煤炭、機械設(shè)備、商貿(mào)零售等行業(yè)上。
風(fēng)險提示：模型計算偏誤，因子收益率為歷史收益率，不代表未來走勢。
市場定價已從兩周期向三周期切換
——行業(yè)基本面量化模型跟蹤月報(2022年05月)
主要結(jié)論
全部上市公司：盈利回落，市場成交量震蕩
按照自下而上的分析師預(yù)期加總，預(yù)測2022Q2萬得全A和萬得全A非金融的ROE為8.47%和7.70%，分析師預(yù)期相比上月略微下調(diào)，2022Q1的ROETTM為8.91%和8.34% ，2021Q4的ROETTM為9.07%和8.41%?；趦芍芷冢◣齑嬷芷?產(chǎn)能周期）對萬得全A指數(shù)2022Q2的內(nèi)在價值估計為5,476點(2022Q3為5,478點)，基于三周期（庫存周期+產(chǎn)能周期+人口周期）對萬得全A指數(shù)2022Q2的內(nèi)在價值估計為4,511點(2022Q3為4,436點)，目前處于指數(shù)下行階段。2022年04月萬得全A指數(shù)漲跌幅-9.51%；從PB分位數(shù)來看，截至2022年04月29號，萬得全A的PB分位數(shù)為5.22%，市場整體估值相比上月大幅下降。
中信一級行業(yè)：有色金屬、通信、電力設(shè)備新能源、石油石化、建筑、家電和國防軍工的景氣度比較高，行業(yè)估值分化程度下降
基于財務(wù)報表、分析師預(yù)期和行業(yè)中觀數(shù)據(jù)構(gòu)建景氣度指標(biāo)，有色金屬、通信、電力設(shè)備新能源、石油石化、建筑、家電和國防軍工的景氣度比較高。截至2022年04月29日，電力設(shè)備與新能源、消費者服務(wù)和食品飲料的PB分位數(shù)超過50%，行業(yè)之間估值差異進一步下降。
行業(yè)基本面量化模型跟蹤：
1、銀行：實體經(jīng)濟影響銀行生息資產(chǎn)規(guī)模、收益率和信貸質(zhì)量，“GDP:不變價:TTM”周期上行，看多銀行；
2、房地產(chǎn)：居民購買力和房屋新開工面積處于上行期，商品房銷售面積、房屋施工面積、房屋竣工面積和百城住宅價格處于下行期；房價同比下行和首套房貸利率下行，看多房地產(chǎn)；
3、建材：水泥價格和水泥制造的ROE相關(guān)性高達0.94，水泥均價上行將帶動水泥制造行業(yè)ROE上行，看多水泥制造行業(yè)；玻璃成本價差下行將帶動玻璃制造行業(yè)的毛利率下降，看空玻璃制造行業(yè)；
4、鋼鐵：鋼鐵價格指數(shù)首月開始下行，首月看空鋼鐵行業(yè)；
6、化工：石腦油裂解產(chǎn)品價格指數(shù)與石油化工行業(yè)ROE相關(guān)性0.42，石腦油裂解產(chǎn)品價格指數(shù)上行預(yù)示ROE上行，看多石油化工行業(yè)；聚氨酯產(chǎn)品綜合價差指數(shù)下行預(yù)示毛利率下行，看空聚氨酯行業(yè)；
7、醫(yī)藥：中藥價格指數(shù)上行，看多中藥行業(yè)；維生素價格下行，看多原料藥行業(yè)；
8、農(nóng)林牧漁：生豬價格和農(nóng)林牧漁行業(yè)ROE相關(guān)性為0.92，對2022Q2和2022Q3的豬價預(yù)測分別為16.52元/公斤和18.81元/公斤，當(dāng)前價格為12.75元/公斤，對農(nóng)林牧漁行業(yè)謹(jǐn)慎。
綜合配置建議：有色金屬、通信、電力設(shè)備新能源和石油石化
基于歷史波動率和VIX指數(shù)的擇時研究
——量化擇時策略第一期
本篇為中信建投量化擇時策略第一期報告，使用歷史波動率和VIX指數(shù)來計算市場波動率，并將得到的市場波動率計算結(jié)果以三種不同角度來預(yù)測因子下期收益率進行回歸分析。
主要結(jié)論
市場因子的波動率對不同因子下期收益率具備不同的預(yù)測能力
研究發(fā)現(xiàn)，市場因子的月度波動率與下一個月度收益率呈顯著的負相關(guān)性。對于風(fēng)格因子，大部分因子的月度收益率與市場因子月度波動率呈負相關(guān)性。其中流動性、中盤股、動量和大小盤因子的回歸斜率顯著為負，僅有BETA因子回歸斜率顯著為正。在行業(yè)因子中，農(nóng)林牧漁、綜合、輕工制造、海運、傳媒、社會服務(wù)和紡織服飾6個行業(yè)回歸斜率顯著為負，機械設(shè)備、基礎(chǔ)化工、煤炭、有色金屬和鋼鐵5個行業(yè)的回歸斜率顯著為正。市場因子的月度波動率與各個行業(yè)因子收益的關(guān)系各不相同，相關(guān)性為正和相關(guān)性為負的比例大致相等。
基于滬深300期權(quán)的VIX指數(shù)與下日因子的收益率存在相關(guān)性
VIX與市場因子下期收益率的回歸斜率不顯著。風(fēng)格因子中，VIX與大多數(shù)因子呈負相關(guān)性。其中，回歸結(jié)果顯著的因子斜率也全為負，分別是BP、流動性、中盤股和殘差波動率因子。在34個行業(yè)因子中，VIX與16個行業(yè)因子回歸斜率為正，與18行業(yè)因子回歸斜率為負。在回歸斜率為負的行業(yè)中，表現(xiàn)相對顯著的因子只有煤炭和有色金屬；在回歸斜率為正的行業(yè)中，農(nóng)林牧漁、汽車、建筑材料、食品飲料、醫(yī)療器械、輕工制造和紡織服飾7個行業(yè)回歸斜率的顯著性較強，其中農(nóng)林牧漁、建筑材料和食品飲料較突出。因此，VIX與各個行業(yè)因子下日收益率在一定程度上呈現(xiàn)正相關(guān)性。
不同市場狀態(tài)下因子表現(xiàn)能力不同
市場因子在風(fēng)險下行時的收益和風(fēng)險顯著好于風(fēng)險上行時。這說明市場因子與VIX呈現(xiàn)顯著的負相關(guān)。對于風(fēng)格因子，風(fēng)險上行時，BP、成長和杠桿因子表現(xiàn)較好，其中杠桿因子收益表現(xiàn)最佳。風(fēng)險下行時，BETA、成長、中盤股和動量因子表現(xiàn)相對較好。從行業(yè)上看，風(fēng)險上行時年化收益較好的有農(nóng)林牧漁、建筑材料、基礎(chǔ)化工、煤炭、海運、有色金屬、石油石化、社會服務(wù)、鋼鐵和公用事業(yè)，其中煤炭表現(xiàn)最好。風(fēng)險下行時，收益較好的有白酒、煤炭、電力設(shè)備、有色金屬和鋼鐵，白酒表現(xiàn)最好。有部分因子表現(xiàn)與回歸相駁，例如市場因子、BP因子等回測表現(xiàn)與回歸結(jié)果相駁。
風(fēng)險提示：基于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計，模型存在偏差，過去收益不代表未來走勢。
FOF投資量化策略
——基于機器學(xué)習(xí)
研究框架
本文利用機器學(xué)習(xí)模型輸出的分類概率作為基金選擇信號，并在基金組合的基金中進行測試。利用基金凈值數(shù)據(jù)和另類數(shù)據(jù)，我們訓(xùn)練了5種分類方法，即支持向量機、邏輯回歸、 隨機森林、集成分類器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為選擇股票型和偏股型基金構(gòu)建FOF投資組合時的決策依據(jù)。我們根據(jù)模型給出的概率定義了一個基金選擇信號，它代表了模型在將下一個時間周期收益率分類為正時的預(yù)測置信度。我們定義的解釋變量包括基于基金凈值構(gòu)建的動量特征、基金風(fēng)格、基金風(fēng)險等級、基金公司、存在時間、CNE7因子暴露度和基金規(guī)模特征等。我們檢測了模型在訓(xùn)練集上的效果，并基于模型構(gòu)建量化多頭策略對模型的性能進行樣本外(測試集)檢測。
主要結(jié)論
預(yù)測概率和基金下季度回報存在正相關(guān)性。模型輸出的正類預(yù)測概率和基金下季度的收益的一元線性回歸曲線斜率為正，說明兩者存在正相關(guān)性。
機器學(xué)習(xí)的預(yù)測性能更為穩(wěn)定。機器學(xué)習(xí)預(yù)測精度的標(biāo)準(zhǔn)差小于傳統(tǒng)動量策略預(yù)測精度，且支持向量自動機的預(yù)測精度平均意義上優(yōu)于動量策略。
偏向深度學(xué)習(xí)的模型更能捕捉到基金市場上的動量效應(yīng)。在5個機器學(xué)習(xí)模型中，只有最為復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)W習(xí)到一定的動量效應(yīng)。這說明在金融領(lǐng)域運用機器學(xué)習(xí)模型時，要注意模型學(xué)習(xí)能力和希望提取的特征的復(fù)雜度相匹配。
研究展望
利用預(yù)處理、篩選等工程化方式對本文所選的特征變量進行降維，可以優(yōu)化模型的表現(xiàn)。一般而言，數(shù)據(jù)和特征決定了機器學(xué)習(xí)的上限，使用較少的動量捕獲特征，模型的準(zhǔn)確性可能會提高。傳統(tǒng)的金融變量，如基金的阿爾法或各種財務(wù)比率可能會增加額外的信息量，從而影響模型的訓(xùn)練效果。
風(fēng)險提示：研究均基于歷史數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計偏誤和模型風(fēng)險，對未來投資不構(gòu)成任何建議。
多因子擁擠度模型
——基于CNE7經(jīng)典版
主要內(nèi)容
指標(biāo)構(gòu)建
本研究報告介紹中信建投因子擁擠度模型來定量評估因子策略的擁擠程度，該模型使用一系列指標(biāo)從多個維度衡量因子的擁擠情況。指標(biāo)是6個角度進行構(gòu)建的，分別為: （1）估值指標(biāo);（2）成長指標(biāo); （3）累計收益率指標(biāo); （4）換手率指標(biāo); （5）截面波動率指標(biāo);（6）兩兩相關(guān)性指標(biāo)。
研究方法
本報告使用月度數(shù)據(jù)，以6個月為間隔，將未來兩年劃分為0~6個月、7~12個月、13~18個月以及19~24個月四個區(qū)間，對綜合擁擠度指標(biāo)及底層6個擁擠指標(biāo)與CNE7經(jīng)典版中的市場因子、37個行業(yè)因子和10個風(fēng)格因子的未來收益率與波動率進行Spearman相關(guān)性統(tǒng)計分析。
市場因子
模型結(jié)果表明，在短期0-6個月，綜合擁擠度指標(biāo)與市場因子收益負相關(guān)而與其波動率間正相關(guān)，這說明短期來看，擁擠程度越高會導(dǎo)致該因子未來收益的下降和風(fēng)險的上升。但這相關(guān)性在長期并不顯著。
行業(yè)因子
模型結(jié)果表明，綜合擁擠得分與各行業(yè)因子未來給定時間段內(nèi)的收益和風(fēng)險并不具有顯著的相關(guān)性。其細分指標(biāo)估值水平指標(biāo)與因子間的相關(guān)性最為顯著。細分行業(yè)中，電力設(shè)備行業(yè)和汽車行業(yè)均于2021年進入高擁擠度區(qū)域，計算機等行業(yè)尚位于相對安全區(qū)。
風(fēng)格因子
模型結(jié)果表明，綜合擁擠度指標(biāo)與各風(fēng)格因子未來表現(xiàn)和風(fēng)險之間相關(guān)性不一致。擁擠度細分指標(biāo)中，估值指標(biāo)和成長指標(biāo)對風(fēng)格因子未來收益與風(fēng)險的前瞻性相對較好，即與未來收益負相關(guān)，和風(fēng)險正相關(guān)。
風(fēng)險提示：研究均基于歷史數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計偏誤和模型風(fēng)險，對未來投資不構(gòu)成任何建議。
中信建投智能量化策略團隊
徐建華
中信建投證券研究發(fā)展部智能量化投研組團隊負責(zé)人，CFA，先后就職于MSCI Barra公司和標(biāo)普公司等專業(yè)研究機構(gòu)，具有十多年金融市場研究，統(tǒng)計建模等專業(yè)經(jīng)驗。曾為多家銀行，基金，和保險等資管客戶提供投資組合優(yōu)化管理，基金評價以及風(fēng)險管理等咨詢，協(xié)助投資經(jīng)理進行金融模型和系統(tǒng)軟件研究和開發(fā)，提供投資流程整體解決方案咨詢。具有扎實的金融學(xué)術(shù)基礎(chǔ)，實時跟進市場，行業(yè)以及投資風(fēng)格變動。過去已經(jīng)和國內(nèi)百余家各類資管機構(gòu)都展開了深入的合作，具有豐富量化研究以及金融科技方案實施經(jīng)驗和成功案例。
王程暢 S1440520010001
北京大學(xué)計算機技術(shù)碩士，5年基金和證券基本面量化策略研究經(jīng)驗，2019年加入中信建投研究發(fā)展部，主要從事基本面量化擇時和行業(yè)配置策略研究;Wind金牌分析師2019年第2。
陳添奕美國杜克大學(xué)經(jīng)濟學(xué)碩士，F(xiàn)RM，曾任MSCI Barra及美國貝萊德集團等，主要負責(zé)多資產(chǎn)量化模型和策略研究、指數(shù)，基金研究和FOF策略、ESG、氣候風(fēng)險，資產(chǎn)組合管理系統(tǒng)等投資研究服務(wù)。
魯植宸 中國科學(xué)院碩士，曾在大型券商自營從事量化投研和實盤管理工作，在人工智能、機器學(xué)習(xí)算法的量化應(yīng)用方面有從學(xué)術(shù)研究到策略設(shè)計、實盤落地及管理的全周期經(jīng)驗，研究方向覆蓋機器學(xué)習(xí)算法、因子-策略設(shè)計、建模訓(xùn)練過程優(yōu)化、樣本特征處理技巧等
中信建投王牌研究之智能量化策略團隊：曾為多家銀行，基金，和保險等資管客戶提供投資組合優(yōu)化管理，基金評價以及風(fēng)險管理等咨詢，協(xié)助投資經(jīng)理進行金融模型和系統(tǒng)軟件研究和開發(fā)，提供投資流程整體解決方案咨詢。具有扎實的金融學(xué)術(shù)基礎(chǔ)，實時跟進市場，行業(yè)以及投資風(fēng)格變動。過去已經(jīng)和國內(nèi)百余家各類資管機構(gòu)都展開了深入的合作，具有豐富量化研究以及金融科技方案實施經(jīng)驗和成功案例。
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