臨近年底轉(zhuǎn)債市場需要關(guān)注哪些變量

1、目 錄TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _TOC_250010 一、2020 年轉(zhuǎn)債市場回顧 3 HYPERLINK l _TOC_250009 2020 年轉(zhuǎn)債市場一波三折，總體呈上漲態(tài)勢 3 HYPERLINK l _TOC_250008 轉(zhuǎn)債市場繼續(xù)擴(kuò)容，發(fā)行與贖回數(shù)量創(chuàng)歷史新高 4 HYPERLINK l _TOC_250007 “爆炒行情”時隱時現(xiàn)，對估值造成擾動 5 HYPERLINK l _TOC_250006 二、臨近年底，轉(zhuǎn)債市場需要關(guān)注哪些因素？ 6 HYPERLINK l _TOC_250005 社融拐點(diǎn)：社融見頂回落，股市通常先下后上 6 HYPE

2、RLINK l _TOC_250004 風(fēng)險偏好：大選靴子落地短期提振市場情緒，但持續(xù)性和空間或有限 7 HYPERLINK l _TOC_250003 新券供給：供給旺季來臨，轉(zhuǎn)債估值有一定壓縮空間 9 HYPERLINK l _TOC_250002 春季躁動：beta 機(jī)會或需等待“春季” 10 HYPERLINK l _TOC_250001 三、近期轉(zhuǎn)債操作和個券投資建議 12 HYPERLINK l _TOC_250000 風(fēng)險提示 14一、2020 年轉(zhuǎn)債市場回顧2020 年轉(zhuǎn)債市場一波三折，總體呈上漲態(tài)勢2020 年轉(zhuǎn)債市場在疫情、疫情后復(fù)蘇、美國大選等因素的影響下走勢較為曲折，但

3、整體呈上漲態(tài)勢。年初至 2020 年 11 月 9 日，中證轉(zhuǎn)債指數(shù)的累計漲幅約為 5.93%左右，同期上證綜指上漲 10.61%。如果將 2003 年以來中證轉(zhuǎn)債指數(shù)的年度漲跌幅排序，2020 年的表現(xiàn)處于歷史上的中等水平。分階段來看：2020 年一季度，經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的預(yù)期被突如其來的疫情打斷，股市和轉(zhuǎn)債市場圍繞疫情和疫情后的政策波動。1 月初，在海外PMI 改善、以及國內(nèi) 5G、基建、地產(chǎn)竣工等預(yù)期的推動下，股市和轉(zhuǎn)債市場表現(xiàn)較好。2 月，受疫情影響節(jié)后開盤股價和轉(zhuǎn)債大跌，之后隨著寬貨幣寬財政政策的密集出臺、再融資新規(guī)正式落地、國內(nèi)疫情出現(xiàn)拐點(diǎn)等利好因素逐漸出現(xiàn)，股市和轉(zhuǎn)債市場快速回升。 3

4、月，隨著海外疫情快速擴(kuò)散，全球股市大幅波動，國內(nèi)股市和轉(zhuǎn)債市場也出現(xiàn)大幅下跌，與此同時轉(zhuǎn)債市場出現(xiàn)了一輪“爆炒行情”，轉(zhuǎn)債估值上升至較高水平。2020 年二季度，在國內(nèi)經(jīng)濟(jì)快速修復(fù)、海外復(fù)工復(fù)產(chǎn)逐步推進(jìn)的背景下，股市呈上漲態(tài)勢，但轉(zhuǎn)債市場遭遇估值壓縮而出現(xiàn)下跌，與股市走勢出現(xiàn)背離。2020 年 4-6 月，轉(zhuǎn)債市場經(jīng)歷了長達(dá) 3 個月的估值壓縮，5 月初“泰晶”轉(zhuǎn)債強(qiáng)贖加速了前期“爆炒行情”的降溫，轉(zhuǎn)債大幅下跌， 6 月受估值拖累也未有效跟漲。2020 年三季度，經(jīng)濟(jì)持續(xù)復(fù)蘇的背景下股市和轉(zhuǎn)債市場大幅走牛。7 月，經(jīng)濟(jì)逐步回暖推動股票走牛，同時轉(zhuǎn)債估值再次回升，轉(zhuǎn)債市場大幅上漲。8 月，國內(nèi)經(jīng)

5、濟(jì)復(fù)蘇仍在持續(xù)，但中美關(guān)系反復(fù)、7 月金融數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不及預(yù)期，股市和轉(zhuǎn)債市場小幅上漲。9 月，歐洲二次疫情爆發(fā)、海外股市下跌等因素影響，股市和轉(zhuǎn)債市場大幅下跌。2020 年 10 月以后，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)持續(xù)改善、十四五規(guī)劃制定、美國大選靴子落地等因素的影響下，股市和轉(zhuǎn)債市場再次上漲。10 月，節(jié)后部分資金回流，股市和轉(zhuǎn)債指數(shù)快速上行，下半月受歐洲多國宣布啟動二次封等因素影響出現(xiàn)小幅調(diào)整，轉(zhuǎn)債方面“爆炒行情”再現(xiàn)，估值有所回升。 11 月，美國大選靴子落地，風(fēng)險偏好回升推動股市和轉(zhuǎn)債市場上漲，轉(zhuǎn)債估值壓縮漲幅不及股指。圖 1：2020 年中證轉(zhuǎn)債指數(shù)的漲幅處于歷年來的中等水平圖 2：中證轉(zhuǎn)債指數(shù)與

6、上證綜指的走勢120%100%80%60%40%20%0%-20%中證轉(zhuǎn)債指數(shù)年漲幅35003400330032003100300029002800270026002500上證指數(shù)中證轉(zhuǎn)債（右）歐美二次疫情海外疫情擴(kuò)散美國大選靴子落地經(jīng)濟(jì)持續(xù)復(fù)蘇疫情爆發(fā)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)快速修復(fù)，海外陸續(xù)復(fù)工復(fù)產(chǎn)390380370360350340330320 2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年-40%數(shù)據(jù)來源：Wind,&數(shù)據(jù)來源：Wind,&轉(zhuǎn)債市場繼續(xù)擴(kuò)容，發(fā)行與贖回數(shù)

7、量創(chuàng)歷史新高受益于良好的市場行情，轉(zhuǎn)債發(fā)行和贖回（退市）數(shù)量均創(chuàng)出歷史新高，市場規(guī)模持續(xù)增長。2020 年年初至今（2020 年 11 月 10 日）共發(fā)行 157 只轉(zhuǎn)債，發(fā)行數(shù)量超過 2019 年全年的水平（130 只），新券上市首日價格無一例破發(fā)。全年共退市 54 只，均為強(qiáng)贖退市，贖回（退市）數(shù)量同樣創(chuàng)出歷史新高。截止 2020 年 11 月 9 日，轉(zhuǎn)債和公募 EB 存量規(guī)模約為 5817 億，待發(fā)行規(guī)模約為 3165 億，合計接近 9000 億。再融資新規(guī)出臺并未對轉(zhuǎn)債供給產(chǎn)生明顯分流，大股東發(fā)行轉(zhuǎn)債和配售熱情高漲。對于同時滿足轉(zhuǎn)債和定增發(fā)行條件的上市公司，定增具有節(jié)省債券融資額度

8、、快速實(shí)現(xiàn)股權(quán)融資等優(yōu)勢，但轉(zhuǎn)債的溢價發(fā)行、沒有鎖定期、不受發(fā)行時間間隔的限制等優(yōu)點(diǎn)也將確保其仍將是上市公司再融資的重要工具。從 2019 年 11 月再融資征求意見稿出臺以來，轉(zhuǎn)債新增預(yù)案數(shù)量并未出現(xiàn)明顯下降。下修博弈機(jī)會則相對偏少。截至 2020 年 11 月 10 日，共有 9 只轉(zhuǎn)債下修。從下修原因看，防回售、促轉(zhuǎn)股、改善資本結(jié)構(gòu)降低財務(wù)費(fèi)用的情況均有。9 只下修轉(zhuǎn)債中，有 3 只可能與防回售有關(guān)（輝豐回售期內(nèi)，濟(jì)川、洪濤臨近回售期）；無錫下修或與促轉(zhuǎn)股有關(guān)；均達(dá)、維格、搜特存在財務(wù)費(fèi)用占利潤的比重較高，且大股東股權(quán)質(zhì)押比例較高的特點(diǎn)，可能有改善資本結(jié)構(gòu)、降低財務(wù)費(fèi)用的訴求。圖 3：轉(zhuǎn)

9、債市場規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)容，存量已超過 5000 億圖 4：轉(zhuǎn)債贖回數(shù)量創(chuàng)下歷史新高6000.00轉(zhuǎn)債+公募EB市場存量規(guī)模轉(zhuǎn)債贖回只數(shù)5428181988 870 1 0 3 132 0 33 260億元5000.00504000.00403000.00302000.00201000.00100.001996年2001年2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2017年2018年2019年2020年0數(shù)據(jù)來源：Wind,&數(shù)據(jù)來源：Wind,&“爆炒行情”時隱時現(xiàn)，對估值造成擾動轉(zhuǎn)債“爆炒行情”成為估值波動的一

10、個擾動因素。轉(zhuǎn)債靈活的交易機(jī)制、產(chǎn)品特性（價格上漲后存量規(guī)?？赡軙捎谵D(zhuǎn)股而減少）、投資者結(jié)構(gòu)的多元化，為轉(zhuǎn)債的爆炒提供了土壤。今年以來，轉(zhuǎn)債“爆炒行情”多次出現(xiàn)，進(jìn)一步提高了投資者對該產(chǎn)品的關(guān)注和認(rèn)知。與此同時，資金的追逐和消退也增加了對轉(zhuǎn)債估值的擾動。3 月轉(zhuǎn)債首次遇到爆炒，估值大幅走擴(kuò)；4-6月，隨著滬深交易所將部分轉(zhuǎn)債納入重點(diǎn)監(jiān)管、“泰晶”強(qiáng)贖后價格大跌，炒作情緒降溫帶動估值壓縮；7-9 月，轉(zhuǎn)債估值小幅回升并維持在中位數(shù)略偏高的水平；10 月爆炒行情短暫再現(xiàn)，監(jiān)管政策及時出擊（可轉(zhuǎn)債管理辦法征求意見稿、深交所推出臨時停牌機(jī)制）后，11 月估值再次回落。目前，轉(zhuǎn)債市場的估值水平大約處于

11、歷史 60%分位數(shù)附近。截止 2020 年 11 月 13 日，轉(zhuǎn)債和公募 EB 的平均隱含波動率（無風(fēng)險利率=1 年定存）為 30.11%，高于歷史上 60%左右的時間。圖 5：轉(zhuǎn)債和公募 EB 的平均隱含波動率走勢圖 6：2020 年 1 月-10 月期間，轉(zhuǎn)債市場的主要驅(qū)動力平均隱含波動率（無風(fēng)險利率=1年定存）%歷史中位數(shù)4038363432302826242220數(shù)據(jù)來源：Wind,&數(shù)據(jù)來源：Wind,&二、臨近年底，轉(zhuǎn)債市場需要關(guān)注哪些因素？社融拐點(diǎn)：社融見頂回落，股市通常先下后上回顧近 5 次社融存量增速出現(xiàn)拐點(diǎn)前后的股市表現(xiàn)，可以看到：社融存量增速見頂回落、經(jīng)濟(jì)上行的階段，股

12、市通常先下后上；社融存量增速和經(jīng)濟(jì)（工業(yè)增加值同比、PMI）雙雙下行的階段，股市通常呈下跌態(tài)勢。2003 年 8 月社融存量增速見頂，9 月開始回落，經(jīng)濟(jì)于 2004 年 4 月見頂（工業(yè)增加值累計同比），2003 年 8 月-2004 年 4 月期間（社融回落、經(jīng)濟(jì)上行）股市先下后上；2004 年 5 月-2005年 12 月（社融經(jīng)濟(jì)雙雙下行），股市呈下跌態(tài)勢；2008 年 2 月社融存量增速見頂，3 月開始回落，經(jīng)濟(jì)于 2008 年 4 月見頂（PMI），2008 年2 月-2008 年 4 月期間（社融回落、經(jīng)濟(jì)上行）股市先下后上；2008 年 5 月-2008 年 11 月（社融經(jīng)濟(jì)

13、雙雙下行），股市呈下跌態(tài)勢；2010 年 1 月社融存量增速見頂，2 月開始回落，經(jīng)濟(jì)于 2009 年 12 月見頂（PMI），2010 年1 月-2007 年 7 月（社融經(jīng)濟(jì)雙雙下行），股市呈下跌態(tài)勢；2013 年 5 月社融存量增速見頂，6 月開始回落，經(jīng)濟(jì)于 2013 年 10 月見頂（PMI），2013 年5 月-2013 年 10 月期間（社融回落、經(jīng)濟(jì)上行）股市先下后上；2013 年 11 月-2014 年 2 月（社融經(jīng)濟(jì)雙雙下行），股市呈下跌態(tài)勢；2016 年 4 月社融存量增速見頂，5 月開始回落，經(jīng)濟(jì)于 2017 年 3 月見頂（PMI），2016 年4 月-2017 年

14、 3 月期間（社融回落、經(jīng)濟(jì)上行）股市先下后上；2017 年 4 月-2017 年 5 月（社融經(jīng)濟(jì)雙雙下行），股市下跌。圖 7：社融見頂回落、經(jīng)濟(jì)上行的階段，股市大多為先下后上7,000社融見頂回落、經(jīng)濟(jì)上行社融經(jīng)濟(jì)雙雙下行萬得全A（左）中證轉(zhuǎn)債*10（左）社融存量增速（右）35%6,00030%5,00025%4,00020%3,00015%2,00010%1,0005%00%數(shù)據(jù)來源：Wind，&具體到月份，社融增速回落的首月股市下跌的幾率最大，之后反而會有所回升。實(shí)際社融增速見頂當(dāng)月（此時數(shù)據(jù)尚未披露），股市下跌的頻率為 60%（3/5），上漲頻率為 40%（2/5）；實(shí)際社融增速回落

15、的首月（此時披露上月社融增速為最高值），股市下跌的頻率為 80%（4/5），上漲頻率為 20%（1/5）；社融存量增速回落的次月（此時披露上月社融增速確認(rèn)下行），股市上漲頻率為 80%（4/5），下跌頻率為 20%（1/5）。根據(jù)我們的測算，11 月社融存量增速或現(xiàn)高點(diǎn)，2021 年一季度開始社融存量增速明顯下行，結(jié)合社融見頂前后的歷史規(guī)律，年底或存在一定壓力。圖 8：對社融增速測算的不同情景設(shè)定圖 9：不同情境假設(shè)下，社融存量增速走勢 單位：%相對樂觀假設(shè)相對中性假設(shè)相對悲觀假設(shè)信貸新增信貸同比增速 20Q4:1021Q1:5 ;21Q2:5新增信貸同比增速 20Q4:521Q1:-5 ;2

16、1Q2:-5新增信貸同比增速 20Q4:021Q1:-10 ;21Q2:-10表外融資每季度凈融資0億每季度凈融資-1000億每季度凈融資-2000億企業(yè)債券20Q4凈融資4500億21年上半年為2019年同期凈融資額20Q4凈融資4500億21年上半年為2018-2019年同期凈融資額均值20Q4凈融資4500億21年上半年為2018年同期凈融資額股票每季度凈融資4000億每季度凈融資3000億每季度凈融資1500政府債券20年國債、一般債三四季度平均發(fā)行。專項(xiàng)債10月底前發(fā)完。 21年前兩季度凈融資降至19年同期水平。20年國債、一般債三四季度平均發(fā)行。專項(xiàng)債10月底前發(fā)完。 21年前兩季

17、度凈融資降至19年同期水平。20年國債、一般債三四季度平均發(fā)行。專項(xiàng)債10月底前發(fā)完。 21年前兩季度凈融資降至19年同期水平。其他取19、20年同一季度均值水平相對樂觀假設(shè)相對中性假設(shè)相對悲觀假設(shè)15.0014.5014.0013.5013.0012.5012.0011.5011.0010.502019-032019-052019-072019-092019-112020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021-0510.00數(shù)據(jù)來源：Wind，&數(shù)據(jù)來源：Wind，&風(fēng)險偏好：大選靴子落地短期提振市場情緒，但持續(xù)性和空

18、間或有限VIX 指數(shù)可以反映股市的避險情緒，VIX 指數(shù)越大代表避險情緒越濃厚、風(fēng)險偏好越低，反之風(fēng)險偏好越高，1990 年以來標(biāo)普 500 的 VIX 指數(shù)的平均值約為 19.46，中位數(shù)約為 17.42。從 1992 年以來的美國大選日前后的 VIX 指數(shù)來看， VIX 大多在低位運(yùn)行，說明美股的風(fēng)險偏好并未受到壓制。1992-2016 年大選前后 VIX 大多在歷史均值以下的區(qū)間低位運(yùn)行，包括三個連任年（1996 年、2004 年、2012 年）和三個換屆年（1992 年、2000 年、2016 年），僅 2008年、2020 年在大選前出現(xiàn)了 VIX 指數(shù)的階段性抬升和高位運(yùn)行的情況。

19、這說明，美國大選并不會制約美股的市場情緒。從美股走勢來看，大日選前通常表現(xiàn)較好，上漲概率和平均漲跌幅均高于大選后。無論是總統(tǒng)連任或是換屆年份，股市都有可能出現(xiàn)上漲、下跌、先上后下、先下后上等不同形態(tài)的走勢。此外，從 1932 年-2016 年的 22 次大選的情況來看，無論是基于上漲概率和平均漲跌幅，大選日前 20 個交易日美股表現(xiàn)好于大選日后 20 個交易日。圖 10：換屆年份，美國大選日前后的標(biāo)普 500 的 VIX 走勢圖 11：連任年份，美國大選日前后的標(biāo)普 500 的 VIX 走勢1992年（老布什連任失?。?000年（克林頓兩任期滿換屆）2008年（小布什兩任期滿換屆）2016年（

20、奧巴馬兩任期滿換屆）2020年908070605040302010T-100日 T-90日 T-80日 T-70日 T-60日 T-50日 T-40日 T-30日 T-20日 T-10日 T-1日 T+5日 T+15日 T+25日 T+35日 T+45日 T+55日 T+65日 T+75日 T+85日T+95日01996年（克林頓連任）2004年（小布什連任）2012年（奧巴馬連任）24222018161412T-100日 T-90日 T-80日 T-70日 T-60日 T-50日 T-40日 T-30日 T-20日 T-10日 T-1日 T+5日 T+15日 T+25日 T+35日 T+45

21、日 T+55日 T+65日 T+75日 T+85日 T+95日10數(shù)據(jù)來源：Wind，&數(shù)據(jù)來源：Wind，&A 股對美國大選的反應(yīng)和美股有所不同，臨近大選日 A 股通常表現(xiàn)不佳，大選日之后行情有所好轉(zhuǎn)。但是，大選對風(fēng)險偏好的影響是短暫的，大約 25 個交易日以后逐漸消退。從 1996 年- 2016 年的 6 次美國大選日前后的 A 股表現(xiàn)來看，大選日前 10 個交易日 A 股以下跌為主，大選日之后 A 股上漲的概率有所上升，但上漲概率和幅度從大選日后 25 個交易日以后有所回落。美股和 A 股對大選的情緒有所不同的主要原因可能在于，大選前候選人可能將釋放一些有利于選票的利好信號，A 股則可

22、能面臨中美關(guān)系的不確定性，制約風(fēng)險偏好和市場情緒。圖 12：美國大選日前后的美股表現(xiàn)統(tǒng)計（1932-2016 年）圖 13：美國大選日前后的 A 股表現(xiàn)統(tǒng)計（1996-2016 年）標(biāo)普500指數(shù)平均漲跌幅漲跌幅0的概率（右）萬得全A平均漲跌幅漲跌幅0的概率（右）2.50%100%90%2.00%80%1.50%70%1.00%60%50%0.50%40%0.00% 30%20%-0.50%10%-1.00%0%12.00%90%10.00%80%8.00%70%60%6.00%50%4.00%40%2.00%30%0.00%20%-2.00%10%-4.00%0%數(shù)據(jù)來源：Wind，&數(shù)據(jù)來

23、源：Wind，&此外，從目前 A 股市場的風(fēng)險溢價來看，當(dāng)前的市場風(fēng)險偏好并不低。根據(jù)戈登模型計算（計算方法可參考報告風(fēng)險偏好，因誰起舞？中的詳細(xì)說明），2010 年 1 月至 2020 年 10 月期間，上證綜指與 10 年國債收益率的風(fēng)險溢價均值約為 6.42%，滬深 300 指數(shù)與 10 年國債收益率的風(fēng)險溢價均值為 6.72%左右，截止 11 月 13 日二者的最新數(shù)值分別為 6.23%、6.32%，處于 20%- 30%歷史分位數(shù)。由于風(fēng)險溢價是對風(fēng)險的收益補(bǔ)償，風(fēng)險溢價越低，風(fēng)險偏好越高，由此來看目前市場風(fēng)險偏好相對偏高，進(jìn)一步抬升空間亦有限。圖 14：上證綜指、滬深 300 的風(fēng)

24、險溢價處于歷史 20-30%分位數(shù)上證綜指與10年國債的風(fēng)險溢價滬深300與10年國債的風(fēng)險溢價8.0%7.5%7.0%6.5%6.0%5.5%5.0%4.5%4.0%數(shù)據(jù)來源：Wind，&新券供給：供給旺季來臨，轉(zhuǎn)債估值有一定壓縮空間四季度是轉(zhuǎn)債的發(fā)行高峰，尤其是 12 月的發(fā)行數(shù)量往往為同年的最高值，2017-2019 年四季度，轉(zhuǎn)債估值大多以下行和震蕩為主。2017-2019 年期間，10 月、11 月、12 月的轉(zhuǎn)債發(fā)行數(shù)量平均為 9.5 只、11.3 只、20 只。截止 2020 年 11 月 13 日，待發(fā)行轉(zhuǎn)債中于 20 年取得證監(jiān)會核準(zhǔn)批文的有 30 只、606 億（18 年以

25、來證監(jiān)會核準(zhǔn)至發(fā)行公告日平均耗時 47 天左右）。目前轉(zhuǎn)債估值偏高，存在一定的壓縮空間。截止 2020 年 11 月 13 日，轉(zhuǎn)債和公募 EB 的平均隱含波動率（無風(fēng)險利率=1 年定存）為 30.11%，處于歷史 60%分位數(shù)，而信用風(fēng)險發(fā)酵、新券發(fā)行頻率上升等也不利于估值抬升。圖 15：2017 年以來，12 月轉(zhuǎn)債發(fā)行數(shù)量較多圖 16：2017-2020 年四季度，隱含波動率以下行和震蕩為主2017年2018年2019年2020年只353025201510-12月平均隱含波動率（無風(fēng)險利率=1年定存）%45403530252010152017-01-012017-04-012017-07

26、-012017-10-012018-01-012018-04-012018-07-012018-10-012019-01-012019-04-012019-07-012019-10-012020-01-012020-04-012020-07-012020-10-0151001月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月數(shù)據(jù)來源：Wind，&數(shù)據(jù)來源：Wind，&春季躁動：beta 機(jī)會或需等待“春季”A 股有春季躁動的說法。所謂“春季躁動”，是指股票市場一般在 1 月至 3 月會有較大概率的階段性上漲行情。2006 年-2019 年，A 股（萬得全 A）一季度上漲

27、頻率顯著高于其他季度。分月來看，2 月 A股上漲的頻率（85%）和漲幅最高，貢獻(xiàn)了“春季躁動”行情的大部分收益?！按杭驹陝印毙星榭赡苡袔追矫嬖颍?、數(shù)據(jù)真空期； 2、保費(fèi)“開門紅”、部分公司年底結(jié)賬、發(fā)放獎金等因素增加資產(chǎn)配置需求； 3、兩會一般在每年的 3 月召開，會前市場可能存在政策預(yù)期，有助于提升風(fēng)險偏好。分板塊來看，2 月-3 月期間滬深 300 指數(shù)的表現(xiàn)大概率不及中小板指、創(chuàng)業(yè)板指，4 月表現(xiàn)大概率好于中小板指、創(chuàng)業(yè)板指，或與上市公司業(yè)績披露的時點(diǎn)有關(guān)，4 月通常是上市公司密集披露年度報告的時段。圖 17：A 股一季度上漲頻率較高（2006-2019 年期間）圖 18：滬深 30

28、0 和創(chuàng)業(yè)板指的相對表現(xiàn)統(tǒng)計上漲頻率一季度二季度三季度四季度萬得全A64.2950.0050.0057.14滬深30057.1450.0050.0064.29中小板指64.2957.1450.0050.00創(chuàng)業(yè)板指55.5644.4444.4433.33平均漲跌幅一季度二季度三季度四季度萬得全A8.442.822.196.22滬深3005.932.171.177.69中小板指9.322.282.243.21創(chuàng)業(yè)板指9.670.510.100.13100%90%80%70%60% 50%40%30%20%10%0%滬深300漲跌幅中小板漲跌幅的頻率（2006-2019）滬深300漲跌幅創(chuàng)業(yè)板漲跌

29、幅的頻率（2011-2019）1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月數(shù)據(jù)來源：Wind，&數(shù)據(jù)來源：Wind，&圖 19：股票指數(shù)的平均月度漲跌幅（2006-2019 年）上漲頻率1月萬得全A57.14滬深30057.14中小板指50.002月85.7171.4385.713月57.1457.1457.144月42.8657.1435.715月42.8664.2964.296月50.0042.8650.007月64.2964.2964.298月50.0042.869月10月11月 71.43 64.29 57.14 71.4371.43 57.14 57.

30、1457.14 50.0057.1412月57.1457.1457.14創(chuàng)業(yè)板指33.3377.7855.5633.3355.5644.4433.3377.7855.5666.6755.5633.33平均漲跌幅1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月萬得全A0.334.293.113.632.14-3.242.69-2.050.960.861.813.56滬深3000.683.061.614.010.87-3.092.26-2.290.841.381.394.68中小板指0.025.453.111.673.79-3.362.13-0.870.50-0.721.392.97創(chuàng)業(yè)板指

31、-1.807.163.88-0.373.50-2.15-1.15-0.151.081.030.87-1.52數(shù)據(jù)來源：Wind，&春季躁動行情中，由于上市公司業(yè)績處于真空期，政策和事件主題容易成為行情的驅(qū)動力。十四五規(guī)劃為我們尋找主題提供了較好的參考，可以關(guān)注以下幾個方向：1、科技創(chuàng)新。 “十四五”規(guī)劃中提到，“堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐，面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場、面向國家重大需求、面向人民生命健康，深入實(shí)施科教興國戰(zhàn)略、人才強(qiáng)國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，完善國家創(chuàng)新體系，加快建設(shè)科技強(qiáng)國?！贝送猓募刑岬健懊闇?zhǔn)人工智能、量子信息、集

32、成電路、生命健康、腦科學(xué)、生物育種、空天科技、深地深海等前沿領(lǐng)域，實(shí)施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項(xiàng)目”、“加快壯大新一代信息技術(shù)、生物技術(shù)、新能源、新材料、高端裝備、新能源汽車、綠色環(huán)保以及航空航天、海洋裝備等產(chǎn)業(yè)。推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等同各產(chǎn)業(yè)深度融合，推動先進(jìn)制造業(yè)集群發(fā)展”、“系統(tǒng)布局新型基礎(chǔ)設(shè)施，加快第五代移動通信、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心等建設(shè)”。（關(guān)鍵詞：人工智能、集成電路、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、新能源、新材料、新能源汽車、生物技術(shù)等）2、新能源。“十四五”規(guī)劃中提到，“構(gòu)建生態(tài)文明體系，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型，建設(shè)人與自然和諧共生的現(xiàn)代化”。此外，文件提到“加快壯

33、大新一代新能源、新材料、高端裝備、新能源汽車、綠色環(huán)保等產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)生態(tài)文明建設(shè)新進(jìn)步”。一方面 “支持綠色技術(shù)創(chuàng)新，推進(jìn)清潔生產(chǎn)，發(fā)展環(huán)保產(chǎn)業(yè)。推進(jìn)重點(diǎn)行業(yè)和重要領(lǐng)域綠色化改造；合理配置能源資源，提高利用效率，減少主要污染物排放總量，改善生態(tài)環(huán)境，重視新污染物治理，轉(zhuǎn)型綠色生產(chǎn)生活方式”；另一方面 “推進(jìn)能源革命，完善能源產(chǎn)供儲銷體系”，包括“加強(qiáng)國內(nèi)油氣勘探開發(fā)，加快油氣儲備設(shè)施建設(shè)，加快全國干線油氣管道建設(shè)，建設(shè)智慧能源系統(tǒng)”、“加強(qiáng)水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升水資源優(yōu)化配置和水旱災(zāi)害防御能力”、“實(shí)施國家節(jié)水行動，建立水資源剛性約束制度。提高海洋資源、礦產(chǎn)資源開發(fā)保護(hù)水平”、“加快構(gòu)建廢舊物資

34、循環(huán)利用體系”等。（關(guān)鍵詞：新能源、新材料、新能源汽車、油氣管道、水利基礎(chǔ)設(shè)施等）3、民生保障?！笆奈濉币?guī)劃中提到，“堅持?jǐn)U大內(nèi)需這個戰(zhàn)略基點(diǎn)，加快培育完整內(nèi)需體系，把實(shí)施擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略同深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革有機(jī)結(jié)合起來，以創(chuàng)新驅(qū)動、高質(zhì)量供給引領(lǐng)和創(chuàng)造新需求”。在醫(yī)療方面“全面推進(jìn)健康中國建設(shè)。推進(jìn)國家組織藥品和耗材集中采購使用改革，發(fā)展高端醫(yī)療設(shè)備；堅持中西醫(yī)并重，大力發(fā)展中醫(yī)藥事業(yè)”、“實(shí)施積極應(yīng)對人口老齡化國家戰(zhàn)略，推動養(yǎng)老事業(yè)和養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，健全基本養(yǎng)老服務(wù)體系”；文化方面“全面繁榮新聞出版、廣播影視、文學(xué)藝術(shù)、哲學(xué)社會科學(xué)事業(yè)”、“發(fā)揮在線教育優(yōu)勢，完善終身學(xué)習(xí)體系，建設(shè)學(xué)習(xí)型

35、社會”；交通基建方面“加快建設(shè)交通強(qiáng)國，完善綜合運(yùn)輸大通道、綜合交通樞紐和物流網(wǎng)絡(luò)，加快城市群和都市圈軌道交通網(wǎng)絡(luò)化，提高農(nóng)村和邊境地區(qū)交通通達(dá)深度”、“實(shí)施川藏鐵路、西部陸海新通道、國家水網(wǎng)、雅魯藏布江下游水電開發(fā)、星際探測、北斗產(chǎn)業(yè)化等重大工程”。（關(guān)鍵詞：高端醫(yī)療設(shè)備、中醫(yī)藥、養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)、在線教育、軌道交通、川藏鐵路等重大工程等）4、平安中國。“十四五”規(guī)劃中提到，“堅持總體國家安全觀，實(shí)施國家安全戰(zhàn)略，維護(hù)和塑造國家安全，統(tǒng)籌傳統(tǒng)安全和非傳統(tǒng)安全，把安全發(fā)展貫穿國家發(fā)展各領(lǐng)域和全過程，防范和化解影響我國現(xiàn)代化進(jìn)程的各種風(fēng)險，筑牢國家安全屏障?！?。金融安全方面，“維護(hù)金融安全，守住不發(fā)生系

36、統(tǒng)性風(fēng)險底線”、“深化國有商業(yè)銀行改革，支持中小銀行和農(nóng)村信用社持續(xù)健康發(fā)展，改革優(yōu)化政策性金融。全面實(shí)行股票發(fā)行注冊制，建立常態(tài)化退市機(jī)制，提高直接融資比重”；國家經(jīng)濟(jì)及人民生命安全方面，“確保糧食安全，保障能源和戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源安全。維護(hù)水利、電力、供水、油氣、交通、通信、網(wǎng)絡(luò)、金融等重要基礎(chǔ)設(shè)施安全”、“強(qiáng)化生物安全保護(hù)，提高食品藥品等關(guān)系人民健康產(chǎn)品和服務(wù)的安全保障水平”、“提升洪澇干旱、森林草原火災(zāi)、地質(zhì)災(zāi)害、地震等自然災(zāi)害防御工程標(biāo)準(zhǔn)，加快江河控制性工程建設(shè)，加快病險水庫除險加固，全面推進(jìn)堤防和蓄滯洪區(qū)建設(shè)”、“完善國家應(yīng)急管理體系，加強(qiáng)應(yīng)急物資保障體系建設(shè)，發(fā)展巨災(zāi)保險，提高防災(zāi)、

37、減災(zāi)、抗災(zāi)、救災(zāi)能力”；國防安全方面 “加快武器裝備現(xiàn)代化，聚力國防科技自主創(chuàng)新、原始創(chuàng)新，加速戰(zhàn)略性前沿性顛覆性技術(shù)發(fā)展，加速武器裝備升級換代和智能化武器裝備發(fā)展”、 “優(yōu)化國防科技工業(yè)布局，加快標(biāo)準(zhǔn)化通用化進(jìn)程”。（關(guān)鍵詞：金融安全、糧食安全、生物安全、國防安全等）三、近期轉(zhuǎn)債操作和個券投資建議總的來看，近期轉(zhuǎn)債估值處于偏高水平，制約轉(zhuǎn)債整體的性價比，同時社融存量增速可能將進(jìn)入筑頂階段，建議以結(jié)構(gòu)性機(jī)會為主。1、轉(zhuǎn)債估值偏高，存在一定的壓縮空間。2、社融或?qū)⑦M(jìn)入頂部區(qū)間，警惕對股市和風(fēng)險偏好的負(fù)面影響。根據(jù)我們的測算，11 月社融存量增速或現(xiàn)高點(diǎn)， 2021 年一季度開始社融存量增速明顯下

38、行，結(jié)合歷史上社融見頂前后的規(guī)律，社融增速見頂或?qū)︼L(fēng)險資產(chǎn)產(chǎn)生一定壓力。近期建議關(guān)注以下一些個券：1、周期類，建議關(guān)注桐 20 轉(zhuǎn)債、遠(yuǎn)東轉(zhuǎn)債、楚江轉(zhuǎn)債、景興轉(zhuǎn)債等。11 月高頻數(shù)據(jù)來看，工業(yè)品價格大多維持上漲態(tài)勢，包括螺紋鋼、熱軋卷板、銅、鋁、水泥、PVC、氨綸 40D 等 11 月價格仍在上漲。桐 20 轉(zhuǎn)債（桐昆股份(601233，買入)）：公司主營民用滌綸長絲、PTA（精對苯二甲酸）的生產(chǎn)銷售，2019 年?duì)I收占比分別為 84.53%、5.62%。1、上半年疫情、石油價格波動推進(jìn)滌綸長絲行業(yè)加速整合，有助于公司市場份額的提升。2、公司通過完善產(chǎn)業(yè)鏈鞏固在滌綸長絲行業(yè)中的領(lǐng)先地位，業(yè)務(wù)向

39、產(chǎn)業(yè)鏈上游延伸，進(jìn)一步開拓“PTA聚酯紡絲加彈一體化”的產(chǎn)業(yè)鏈格局，并保持較高水平的產(chǎn)能利用率。遠(yuǎn)東轉(zhuǎn)債（遠(yuǎn)東傳動(002406，未評級)）：公司是國內(nèi)非等速傳動軸行業(yè)龍頭，市占率多年穩(wěn)居行業(yè)第一。1、下游重卡、工程機(jī)械市場需求景氣度較高，公司訂單量增長勢頭強(qiáng)勁，前三季度業(yè)績增速較高，營收和歸母凈利潤同比增速分別為 19.92%、30.06%，在中報的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升。2、拓展乘用車新業(yè)務(wù)，2019 年公司建設(shè)年產(chǎn) 200 萬套高端驅(qū)動軸智能制造生產(chǎn)線項(xiàng)目，主要用于生產(chǎn)高端等速驅(qū)動軸，該產(chǎn)品主要應(yīng)用于乘用車， 2019 年底遠(yuǎn)東公司全新產(chǎn)品等速驅(qū)動軸已開始逐步投產(chǎn)。3、公司此前承諾，至少在 1

40、1 月 24 日之前不提前贖回轉(zhuǎn)債。楚江轉(zhuǎn)債（楚江新材(002171，買入)）：銅板帶產(chǎn)品的國內(nèi)市份額居行業(yè)第一，2019 年實(shí)現(xiàn)高精度銅合金板帶材產(chǎn)量占國內(nèi)市場份額的 10.4%，子公司天鳥高新是國內(nèi)唯一產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)飛機(jī)碳剎車預(yù)制體的企業(yè)。1、新增產(chǎn)能較多。根據(jù) 2019 年年報中的規(guī)劃，20 年計劃新增精密銅帶產(chǎn)能 7.5 萬噸、產(chǎn)量 4 萬噸，新增導(dǎo)體小線產(chǎn)能 12 萬噸、產(chǎn)量 2 萬噸。2、頂立科技啟動分拆上市，公司于 6 月 29 日審議通過了關(guān)于授權(quán)公司經(jīng)營層啟動分拆子公司境內(nèi)上市前期籌備工作的議案。3、10 月底公司發(fā)布股份回購公告。景興轉(zhuǎn)債（景興紙業(yè)(002067，未評級)）：公司主要從事工業(yè)包裝原紙、紙箱紙板、生活用紙的生產(chǎn)銷售，2019 年?duì)I收占比分別約為 83.65%、9.34%、6.67%。1、公司是華東地區(qū)最主要的牛皮箱板紙和白面牛皮卡紙的專業(yè)生產(chǎn)企業(yè)之一，產(chǎn)品的最佳銷售半徑覆蓋上海、浙江、江蘇等地區(qū)，區(qū)域內(nèi)工業(yè)包裝用紙及生活用紙的需求量旺盛。2、公司三季度恢復(fù)正常盈利水平，未來馬來西亞產(chǎn)能投產(chǎn)有望緩解成本壓力。20 年前三季度，公司營收同比減少 10.56%，歸母凈利潤同比增長 33.91%；三季度單季度營收同比增長 1.