資產(chǎn)配置月報(bào)：二月配置視點(diǎn)：市場非理性與破凈策略

目錄市場非理性與破凈策略 3下行行情中的價(jià)值機(jī)遇 3破凈行業(yè)配置策略 4大類資產(chǎn)量化觀點(diǎn) 6權(quán)益：各因素邊際改善，節(jié)后市場或回暖 6利率：2月利率或下行7BP至2.36% 11黃金：短工雇傭降溫，或驅(qū)動(dòng)黃金上漲 12地產(chǎn)：供需壓力齊升，量價(jià)繼續(xù)負(fù)增 15市場風(fēng)格量化觀點(diǎn) 17價(jià)值成長紅利：一月超額大增，繼續(xù)看好價(jià)值 17大小市值：季節(jié)效應(yīng)看好小盤，但擁擠風(fēng)險(xiǎn)仍存 20行業(yè)配置量化觀點(diǎn) 23行業(yè)推薦：勝率與賠率 24行業(yè)推薦：出清反轉(zhuǎn)策略 25行業(yè)推薦：宏觀驅(qū)動(dòng)戴維斯雙擊策略 28風(fēng)險(xiǎn)提示 29插圖目錄 30表格目錄 31市場非理性與破凈策略市場非理性下跌行情下應(yīng)注意把握價(jià)值機(jī)遇。2024年1月，在市場悲觀預(yù)期與情緒波動(dòng)的主導(dǎo)下A股整體出現(xiàn)了較大幅度的下跌。本輪下跌過后，許多資產(chǎn)的估值已落入極低水平，長期價(jià)值投資角度來看，當(dāng)前估值較低同時(shí)基本面較好的資產(chǎn)的配置價(jià)值凸顯。以滬深300、中證1000為例，二者的PB和PE水平已經(jīng)接近歷史下沿水平。截至2024年1月31日，滬深300的PE為10.61，PE分位數(shù)13.22%，PB1.18，PB0.64%；1000PE28.9，PE10.33%，PB1.65，PB0.09%。當(dāng)前二者的估值或已壓縮至極點(diǎn)狀態(tài)。7000100%16,000100%600014,00090%500070%12,000400060%70%50%10,00060%300040%7000100%16,000100%600014,00090%500070%12,000400060%70%50%10,00060%300040%8,00050%200030%6,00040%10004,00030%2,00010%00%2014/12/312016/12/312018/12/312020/12/312022/12/31PB分位數(shù)右軸) PE分位數(shù)右軸) 滬深300 PB分位數(shù)(右軸) PE分位數(shù)右軸) 中證10000 0%

20%資料來源：wind， 資料來源：wind，萬得破凈概念指數(shù)（8841126.WI）近兩年相較萬得全A超額顯著。萬得破凈概念指數(shù)由PB<1的股票構(gòu)建，因其估值較低，近年來在下行行情中有著較好的防守屬性；同時(shí)市場情緒等非理性因素導(dǎo)致的估值被過度壓低的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，也有望通過估值修復(fù)貢獻(xiàn)收益。自2022年以來，破凈指數(shù)相較于萬得全A年化超額收益達(dá)到15.98%。圖3：萬得破凈概念指數(shù)相較萬得全A凈值超額（2018-05-31日開始）資料來源：wind，我們以中信三級行業(yè)指數(shù)為資產(chǎn)池，嘗試構(gòu)建破凈行業(yè)配置策略。我們給出兩條篩選標(biāo)準(zhǔn)：1.行業(yè)PB<1；2.行業(yè)ROE_PB打分在全行業(yè)前50%（ROE_PB打分為全行業(yè)ROE排名-全行業(yè)PB排名。我們在篩選破凈行業(yè)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步剔除基本面表現(xiàn)較差的一部分行業(yè)。策略等權(quán)配置篩選出符合標(biāo)準(zhǔn)的行業(yè)，并20121圖4：回測凈值曲線76543212012/12012/72013/12012/12012/72013/12013/72014/12014/72015/12015/72016/12016/72017/12017/72018/12018/72019/12019/72020/12020/72021/12021/72022/12022/72023/12023/72024/1萬得全A凈值 PB<1ROE_PB_Rank>1/2 PB<1&ROE_PB_Rank>1/2資料來源：wind，僅篩選破凈行業(yè)的策略組合年化收益率11.15%，相較于萬得全A基準(zhǔn)的年2.72%；ROE_PB15.19%，相較于萬得全A基準(zhǔn)的年化超額收益率5.44%，表現(xiàn)有了顯著的提升。組合主要在市場下行行情中貢獻(xiàn)較多超額收益，且近期超額顯著，2022年以來年化收益率4.54%，超額年化收益23%，24116.54%。圖5：破凈行業(yè)輪動(dòng)組合凈值與超額 7 16 0.85 0.64 0.43 0.22 01 -0.22012/12012/82013/32012/12012/82013/32013/102014/52014/122015/72016/22016/92017/42017/112018/62019/12019/82020/32020/102021/52021/122022/72023/22023/9超額凈值右軸) 破凈組合凈值 萬得全A凈值資料來源：wind，2024年2月符合條件的中信三級行業(yè)為：煉油、國有大型銀行III、全國性股份制銀行III、城商行、港口、棉紡織品、房建建設(shè)、農(nóng)商行、租賃。大類資產(chǎn)量化觀點(diǎn)2024年2月大類資產(chǎn)量化觀點(diǎn)如下：大類資產(chǎn)觀點(diǎn)權(quán)益核心：各因素邊際改善，節(jié)后市場或回暖1大類資產(chǎn)觀點(diǎn)權(quán)益核心：各因素邊際改善，節(jié)后市場或回暖1利率核心：2月利率或下行7BP至2.36%20231185%；1PMI210Y黃金核心：短工雇傭降溫，或驅(qū)動(dòng)黃金上漲2023862%；ASA地產(chǎn)核心：供需壓力齊升，量價(jià)繼續(xù)負(fù)增0.650.74；資料來源：，1月景氣度繼續(xù)回升，市場走勢繼續(xù)背離。根據(jù)民生A股景氣度指數(shù)監(jiān)測，202382023Q2、2023Q3、2023Q4+0.1、-1.0、+5.5。2024Q11+1.7，整體處于平穩(wěn)回升中。上證指數(shù)凈利潤同比2023Q3實(shí)際收斂到-1.8%，按照景氣2023Q4、2024Q1 2024.01.31） 圖6：當(dāng)前景氣上行趨勢與歷史6波上行周期平均趨勢 圖7：2020 2024.01.31） 資料來源：wind，，注：橫軸為日歷日天數(shù)，縱軸為標(biāo)準(zhǔn)化景氣度變化幅度

資料來源：wind，，注：景氣度指數(shù)計(jì)算詳見專題報(bào)告《分歧度、流動(dòng)性、景氣度——三維指數(shù)擇時(shí)框架》，全文同圖8：A股景氣度指數(shù)與上證指數(shù)凈利潤同比（%） 資料來源：wind，信用連續(xù)五個(gè)月小幅擴(kuò)張，政府債回落，企業(yè)債回升。我們預(yù)測社融1為5.99萬億元，同比減少0.01萬億元，社融TTM環(huán)比約為-0.03%；社融存量同比增速約為9.44%。從結(jié)構(gòu)來看，信貸與去年同期基本持平，企業(yè)債券融資回PMI行，信貸整體來說難有超預(yù)期表現(xiàn)。企業(yè)債券凈融資下顯著多增，相較去年同期1圖9：上證指數(shù)、A股景氣度及社融TTM環(huán)比MA6變化 資料來源：wind，，注：圖中上證指數(shù)為放縮調(diào)整后的趨勢示意總量預(yù)測2024年1月預(yù)測值2023年總量預(yù)測2024年1月預(yù)測值2023年1月2023年12月預(yù)測值2023年12月新增社融59852599561960619401社融TTM環(huán)比-0.03%-0.56%1.88%1.81%結(jié)構(gòu)預(yù)測2023年12月預(yù)測值2022年12月2023年11月預(yù)測值2023年11月人民幣貸款14819144011204711120→企業(yè)貸款+居民短貸119751158196396579→居民中長貸1990186510882331→企業(yè)票據(jù)融資854114613202092外幣貸款-263-1665-211-357委托貸款12-10137-386信托貸款-2911-764-1308197未貼現(xiàn)銀行承兌匯票-1396-554-272203企業(yè)債券-2112-48879861330政府債券967428091153711512非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資5011443381359存款類金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)支持證券-102-152-160-1355貸款核銷13841384625742資料來源：，預(yù)測波動(dòng)率底部回升，流動(dòng)性仍未形成趨勢，市場風(fēng)險(xiǎn)未解除。當(dāng)前景氣度處于上行趨勢，分歧度底部回升，流動(dòng)性有所回升但未形成趨勢，整體市場仍處在高風(fēng)險(xiǎn)象限。但從股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)來看，市場當(dāng)前處于賠率極值，對于以美債利率計(jì)算成本的外資來說，雖然股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)角度仍不具吸引力，但是短期內(nèi)北向資金已由持續(xù)流出轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)流入，理論上外資當(dāng)前未有明顯負(fù)面影響。當(dāng)下市場回暖有賴流動(dòng)性的持續(xù)回升。即便分歧度繼續(xù)上升，景氣度上升趨勢下若流動(dòng)性回升，市場有機(jī)會(huì)震蕩上漲。因此春節(jié)后如若市場交易活躍度回升，有望帶來指數(shù)回暖。圖10：分歧度、流動(dòng)性、景氣度變化趨勢資料來源：wind，圖11：滬深300ERP分位數(shù)（中債/美債為底）資料來源：wind，民生金工三維擇時(shí)框架通過將量價(jià)情緒與宏觀景氣有機(jī)結(jié)合判斷市場漲跌概率，同時(shí)通過股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)（ERP）等因素補(bǔ)充刻畫極端賠率狀態(tài)修正判斷，能夠低頻且有效抓取市場上漲區(qū)間，規(guī)避市場高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間。詳細(xì)內(nèi)容請參考報(bào)告《分歧度、流動(dòng)性、景氣度——三維指數(shù)擇時(shí)框架》。圖12：分歧度-流動(dòng)性-景氣度三維擇時(shí)框架 資料來源：繪制圖13：中證800走勢與北上資金近期關(guān)系 資料來源：wind，，注：指數(shù)的數(shù)值調(diào)整目的為在坐標(biāo)軸中與其他指標(biāo)可比利率：27BP2.36%利率的本質(zhì)是資金的價(jià)格。利率變動(dòng)由資金的供需因素共同決定，民生金工利率預(yù)測框架采用結(jié)構(gòu)化靜態(tài)因子模型（trctdtaticacorl，從精選的宏觀指標(biāo)中抽象出四大因子：經(jīng)濟(jì)增長、通貨膨脹、債務(wù)杠桿、短期利率，共同刻畫利率的變動(dòng)方向。圖14：10Y國債利率驅(qū)動(dòng)因素模型資料來源：繪制以此框架進(jìn)行月度利率擇時(shí)，2006年以來樣本內(nèi)外均有70%左右勝率。模型通過靜態(tài)因子模型預(yù)測下月10Y國債利率變動(dòng)方向，并通過累加或者累減實(shí)際變動(dòng)以表示預(yù)測效果，以2019年初為樣本內(nèi)外節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，總體保持較高勝率。2023年以來樣本外有11個(gè)月方向判斷正確，勝率為85%。圖15：靜態(tài)因子模型歷史月度利率擇時(shí)效果資料來源：wind，，注：擇時(shí)結(jié)果計(jì)算方法為利率月度變動(dòng)的累加（看多）或累減（看空）210Y7BP2.36%。子來看，經(jīng)濟(jì)增長因子保持回升，通貨膨脹因子再次回落，債務(wù)杠桿因子小幅上行，短期利率因子開始回落，1月原材料購進(jìn)價(jià)格PMI2圖16：利率驅(qū)動(dòng)因子長期變化趨勢 資料來源：wind，圖17：10Y國債利率2月預(yù)測各因子貢獻(xiàn) 圖18：2018年以來模型預(yù)測值與實(shí)際值對比 資料來源：wind， 資料來源：wind，黃金的本質(zhì)是“高級別的保底信用”。當(dāng)前信用最強(qiáng)貨幣為美元，因此黃金走勢目前主要對標(biāo)美元信用。美元信用主要體現(xiàn)在美國經(jīng)濟(jì)強(qiáng)弱、信用擴(kuò)張強(qiáng)弱，美元實(shí)際利率等因素中。因此我們從精選的宏觀指標(biāo)中抽象出四大因子：美國經(jīng)濟(jì)、美國就業(yè)、美國財(cái)政、美國負(fù)債，共同刻畫黃金的變動(dòng)方向，并采用結(jié)構(gòu)化靜態(tài)因子模型進(jìn)行黃金的判斷。圖19：黃金驅(qū)動(dòng)因素模型資料來源：繪制以此框架進(jìn)行月度黃金擇時(shí)，2008年以來有64%左右勝率。長期來說四因子模型對黃金走勢有較高的解釋度。黃金本身并無未來現(xiàn)金流，傳統(tǒng)金融定價(jià)公式無法直接定價(jià)，本身交易價(jià)格受到敘事與情緒影響較大，四因子雖有較高解釋度，但框架仍是開放的。2023年以來樣本外有8個(gè)月方向判斷正確，勝率為62%。圖20：靜態(tài)因子模型歷史月度黃金擇時(shí)效果資料來源：wind，美國就業(yè)因子大幅回落，或驅(qū)動(dòng)黃金上漲。我們在之前的報(bào)告中判斷在財(cái)政赤字、債務(wù)上限擴(kuò)張影響下，對美元信用的擔(dān)憂將促進(jìn)黃金反彈。本月來看美國對外負(fù)債因子小幅回落，就業(yè)因子大幅下行（主要為ASA員工統(tǒng)籌指數(shù)貢獻(xiàn)，代表短工雇傭水平，經(jīng)濟(jì)因子小幅回升，財(cái)政因子繼續(xù)上升，就業(yè)的快速回落或給黃金帶來上漲驅(qū)動(dòng)力。圖21：黃金驅(qū)動(dòng)因子長期變化趨勢資料來源：wind，圖22：倫敦金現(xiàn)2月預(yù)測各因子貢獻(xiàn)資料來源：wind，從賠率因素來看，實(shí)際利率近期走平但仍處高位，黃金上漲空間仍存。美國實(shí)際利率可視為黃金機(jī)會(huì)成本，歷史上與黃金走勢呈較為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。雖然在美國政府高赤字率，美債信用評級下降背景下，與黃金走勢的相關(guān)性有所減弱。但從賠率的角度來理解，實(shí)際利率絕對值仍處高位，未來若繼續(xù)下行，對黃金仍是利好驅(qū)動(dòng)。圖23：黃金與美國實(shí)際利率走勢 圖24：美國通脹預(yù)期 資料來源：wind， 資料來源：wind，民生金工房地產(chǎn)行業(yè)壓力指數(shù)的構(gòu)建目標(biāo)是追蹤市場核心指標(biāo)變化，衡量房地產(chǎn)市場的承壓狀態(tài)。我們采用擴(kuò)散指數(shù)的方式，通過房地產(chǎn)市場供給與需求各鏈路中的關(guān)鍵指標(biāo)，從絕對水平和邊際變動(dòng)兩個(gè)維度打分，加總標(biāo)準(zhǔn)化得到房地產(chǎn)行業(yè)壓力指數(shù)。房地產(chǎn)行業(yè)壓力指數(shù)的值越大表示當(dāng)前房地產(chǎn)市場低迷并有形勢繼續(xù)惡化的潛在可能?；仡櫄v史市場表現(xiàn)，房地產(chǎn)板塊獲得較大超額收益的時(shí)與寬松政策的持續(xù)發(fā)布期基本吻合，其核心邏輯為高壓力驅(qū)動(dòng)寬政策，進(jìn)而修復(fù)市場預(yù)期。房地產(chǎn)行業(yè)壓力指數(shù)的更多細(xì)節(jié)請參考報(bào)告《視角透析：房地產(chǎn)行圖25：房企、居民、金融機(jī)構(gòu)、地方政府鏈路關(guān)系 資料來源：繪制截止至2024年1月31日，三個(gè)月移動(dòng)平均的房地產(chǎn)行業(yè)壓力指數(shù)為0.76（前值0.652，行業(yè)整體壓力再次回升。從細(xì)分指標(biāo)層面看，同比顯著降低，而成交土地溢價(jià)率則略有回暖；70負(fù)增長，降幅依舊與上月持平，環(huán)比為-0.4%；商品房銷售面積30負(fù)增長，且降幅連續(xù)三個(gè)月擴(kuò)大，而個(gè)人住房貸款同比轉(zhuǎn)負(fù)；房屋新開工面積同比再度轉(zhuǎn)負(fù)，未能延續(xù)增長態(tài)勢。從供需層面來看，供給側(cè)的房地產(chǎn)開工狀況與需求測的個(gè)人住房貸款雙雙回落，均未能形成增長趨勢，供給和需求兩側(cè)的壓力再次上升。圖26：民生金工房地產(chǎn)行業(yè)壓力指數(shù)（2024.01）資料來源：wind，圖27：細(xì)分指標(biāo)當(dāng)期評分（2024.01）資料來源：wind，繪制圖28：供需兩側(cè)壓力（2024.01） 資料來源：wind，繪制市場風(fēng)格量化觀點(diǎn)2024年2月市場風(fēng)格量化觀點(diǎn)如下：市場風(fēng)格觀點(diǎn)價(jià)值成長紅利核心：一月超額大增，繼續(xù)看好價(jià)值/，1市場風(fēng)格觀點(diǎn)價(jià)值成長紅利核心：一月超額大增，繼續(xù)看好價(jià)值/，120186115.732大小市值核心：季節(jié)效應(yīng)看好小盤，但擁擠風(fēng)險(xiǎn)仍存152資料來源：，對于價(jià)值/成長的輪動(dòng)，1個(gè)月相對收益動(dòng)量策略在2018年6月后表現(xiàn)穩(wěn)健。成長/價(jià)值相對收益（中證800成長/中證800價(jià)值）2005年以來年化為-2.6%，價(jià)值略占優(yōu)。而按照最近1個(gè)月、3個(gè)月、6個(gè)月、12個(gè)月占優(yōu)風(fēng)格外推下一月占優(yōu)風(fēng)格的策略中，僅1個(gè)月動(dòng)量策略表現(xiàn)較好，并且其在2018年6月后表現(xiàn)大幅提升。1月價(jià)值風(fēng)格繼續(xù)延續(xù)，策略單月獲得15.73%超額收益。圖29：價(jià)值/成長相對收益動(dòng)量輪動(dòng)策略年化收益（2004.12-2024.01）

圖30：價(jià)值/成長1個(gè)月動(dòng)量輪動(dòng)策略表現(xiàn)（2004.12-2024.01） 8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%-2.0%

6.8%

1.3%

3.4% 3.7%

2018.06后2018.06后賠率：1.9:12018年6月A股首次納入MSCI3210.5成長/價(jià)值相對凈值 1個(gè)月動(dòng)量輪動(dòng)策略凈值資料來源：wind， 資料來源：wind，策略有效背后的主要因素可能是“跟隨投資”與“公募擴(kuò)容”導(dǎo)致的調(diào)倉粘性上升。如果風(fēng)格切換后有更多資金跟隨，即便在50%預(yù)測勝率下，動(dòng)量策略也能夠通過高賠率獲得正的預(yù)期收益。外資-內(nèi)資-散戶的定價(jià)能力落差催生“跟隨投資”現(xiàn)象。2018年6月A股納入MSCI后“跟隨投資”以更高頻的方式得以發(fā)生和傳導(dǎo)，疊加公募擴(kuò)容下的調(diào)倉粘性增加，或使得成長/價(jià)值風(fēng)格動(dòng)量延續(xù)性提升。動(dòng)量策略什么情況下有效？圖31：動(dòng)量策略什么情況下有效？動(dòng)量策略什么情況下有效？資料來源：繪制基于此規(guī)律延續(xù)的假設(shè)，價(jià)值/成長輪動(dòng)可以做右側(cè)投資，截至2024年1月價(jià)值風(fēng)格延續(xù)，按規(guī)則2024年2月建議繼續(xù)配置價(jià)值。占優(yōu)風(fēng)格動(dòng)量模型判斷判斷對錯(cuò)2022年1月價(jià)值價(jià)值√2022年2月占優(yōu)風(fēng)格動(dòng)量模型判斷判斷對錯(cuò)2022年1月價(jià)值價(jià)值√2022年2月價(jià)值價(jià)值√2022年3月價(jià)值價(jià)值√2022年4月價(jià)值價(jià)值√2022年5月成長價(jià)值×2022年6月成長成長√2022年7月價(jià)值成長×2022年8月價(jià)值價(jià)值√2022年9月價(jià)值價(jià)值√2022年10月價(jià)值價(jià)值√2022年11月價(jià)值價(jià)值√2022年12月成長價(jià)值×2023年1月成長成長√2023年2月價(jià)值成長×2023年3月價(jià)值價(jià)值√2023年4月價(jià)值價(jià)值√2023年5月價(jià)值價(jià)值√2023年6月成長價(jià)值×2023年7月價(jià)值成長×2023年8月價(jià)值價(jià)值√2023年9月價(jià)值價(jià)值√2023年10月成長價(jià)值×2023年11月價(jià)值成長×2023年12月√2024年1月√2024年2月資料來源：，自2016年外資大量流入A股開始，美債利率對A股紅利/成長相對強(qiáng)弱產(chǎn)生顯著影響。邏輯上來說，紅利資產(chǎn)現(xiàn)金流分布較為平均，久期較短，而成長資產(chǎn)現(xiàn)金流分布近小遠(yuǎn)大，久期較長，對資金成本的敏感性上來說后者更甚，因而美債利率會(huì)對兩者的定價(jià)造成一定的影響。從過去規(guī)律來看，拐點(diǎn)上美債利率領(lǐng)先紅利/成長相對收益，大約領(lǐng)先3-6個(gè)月不等。當(dāng)前美債利率初步有拐頭跡象，紅利切成長的大拐點(diǎn)或許也還未到來，紅利風(fēng)格仍可能繼續(xù)有表現(xiàn)。圖32：紅利/成長相對收益與美債利率 1中證紅利MA20/創(chuàng)業(yè)板相對表現(xiàn)趨勢十年期美債收益率右軸) 美債利率趨勢(右軸)資料來源：wind，當(dāng)下價(jià)值擁擠度下降，成長擁擠度上升，離散度方面價(jià)值仍優(yōu)于成長。因子擁擠度刻畫了市場交易的風(fēng)格集中性，目前來看，價(jià)值擁擠度有所下降，成長擁擠度有所提升但未到極值。因子離散度刻畫了不同風(fēng)格的潛在機(jī)會(huì)水平，目前來看價(jià)值因子離散度仍高，價(jià)值風(fēng)格仍有較多值得挖掘的機(jī)會(huì)，而成長因子離散度低，也即潛在機(jī)會(huì)較少，繼續(xù)耐心等待。圖33：價(jià)值/成長擁擠度 圖34：價(jià)值/成長離散度 資料來源：wind， 資料來源：wind，大盤/小盤的輪動(dòng)大趨勢上與機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)度有較高相關(guān)性。我們使用過去30日的平均調(diào)研次數(shù)作為機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)度的代理指標(biāo)。大盤/小盤（滬深300/中證1000）的相對收益在月度頻率上輪動(dòng)較為頻繁，但大趨勢上與機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)度強(qiáng)弱有較高的一致性，且機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)度強(qiáng)弱的拐點(diǎn)一定程度上領(lǐng)先大盤/小盤輪動(dòng)大趨勢拐點(diǎn)，大小盤的輪動(dòng)或與注意力機(jī)制相關(guān)。圖35：小盤/大盤市場機(jī)構(gòu)關(guān)注度強(qiáng)弱 3 22.5 1.52 11.5 0.51 0小盤/大盤相對收益凈值(左軸) 小盤/大盤機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)弱資料來源：wind，，注：機(jī)構(gòu)關(guān)注度強(qiáng)弱指標(biāo)都做了MA12處理當(dāng)前小盤相對大盤關(guān)注度已基本拐頭向下。不論是中證1000+相對于滬深300/中證500還是中證500相對于滬深300的機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)度邊際都在走弱，整體市場注意力可能正在發(fā)生切換。歷史上機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)度出現(xiàn)大拐點(diǎn)之后往往前期強(qiáng)勢風(fēng)格還有一波表現(xiàn)，隨后出現(xiàn)風(fēng)格切換。圖36：不同市值股票池機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)弱1.91.71.51.31.10.90.7機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)弱(中證滬深機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)弱(中證滬深機(jī)構(gòu)調(diào)研強(qiáng)弱(中證1000+/中證500)資料來源：wind，，注：機(jī)構(gòu)關(guān)注度強(qiáng)弱指標(biāo)都做了MA12處理，中證1000+指中證1000指數(shù)成分股及市值更小的其余股票的總和從市值因子擁擠度來看，當(dāng)前小盤風(fēng)格擁擠度接近歷史極值水平。1月小盤擁擠度有迅速上升，目前接近15年以來歷史極值水平，處于極度擁擠的狀態(tài)，需要格外關(guān)注擁擠交易的風(fēng)險(xiǎn)。圖37：市值因子擁擠度1市值因子擁擠度資料來源：wind，，注：市值擁擠度使用滬深300和中證1000計(jì)算從季節(jié)效應(yīng)來看，2010年以來2月份小盤占優(yōu)的比例達(dá)92.9%。2023年大小盤季節(jié)效應(yīng)統(tǒng)計(jì)顯著性較高的月份實(shí)際表現(xiàn)與統(tǒng)計(jì)結(jié)論較為一致，特別在2月、4月、5月、8月、12月。2月與3月統(tǒng)計(jì)顯示小盤相對占優(yōu)；特別是2月，2010年-2023年期間2月份小盤占優(yōu)比例92.9%，小盤平均跑贏大盤4.25%。圖38：2010-2022年月度大小盤收益差均值（季節(jié)效應(yīng)） 顯著性p值<0.2顯著性p值<0.2月 月 月 月 月 月 月 月 月 月 月 月10.0%0%0%0%0%0%-2.0%-4.0%-6.0%大小盤收益差大小盤收益差2023年大小盤收益差(300-(500+1000)/2)2024年大小盤收益差(300-(500+1000)/2)資料來源：wind，，注：300代表滬深300，500代表中證500，1000代表中證1000我們基于機(jī)構(gòu)關(guān)注度、市值因子擁擠度、季節(jié)效應(yīng)三個(gè)維度，構(gòu)建了大小盤輪動(dòng)擇時(shí)策略（滬深0/中證100。我們根據(jù)機(jī)構(gòu)關(guān)注度的趨勢、市值擁擠度的水平以及當(dāng)月的季節(jié)效應(yīng)對三個(gè)維度分別打分（-1表示小盤占優(yōu)，0表示沒有明顯偏重，1表示大盤風(fēng)格占優(yōu)，并以1：1：3的比例加權(quán)得到綜合分?jǐn)?shù)??????????，大盤倉位設(shè)置為0.5+0.5???????????，小盤倉位設(shè)置為0.5?0.5???????????，策略月度調(diào)倉。截止2024年1月，策略年化收益14.36%，相較于等權(quán)基準(zhǔn)超額穩(wěn)定，年化超額6.55%。圖39：大小盤輪動(dòng)策略表現(xiàn)（2005.01-2024.01） 253.5203152.510251.501超額累計(jì)收益(右軸) 策略累計(jì)收益 基準(zhǔn)累計(jì)收益資料來源：wind，2024年2月模型相對看好小盤風(fēng)格。機(jī)構(gòu)關(guān)注度維度仍看好小盤，擁擠度維度看好大盤，季節(jié)效應(yīng)維度2月更看好小盤，綜合來看模型2月更偏好于小盤風(fēng)格。行業(yè)配置量化觀點(diǎn)多維行業(yè)配置策略 勝率賠率 出清反轉(zhuǎn) 宏觀驅(qū)動(dòng)戴維斯雙擊行業(yè)表5：2024年2月推薦行業(yè)及權(quán)重多維行業(yè)配置策略 勝率賠率 出清反轉(zhuǎn) 宏觀驅(qū)動(dòng)戴維斯雙擊行業(yè)鋼鐵16.7%√√電力及公用事業(yè)10.0%√汽車10.0%√家電10.0%√食品飲料10.0%√交通運(yùn)輸10.0%√商貿(mào)零售6.7%√傳媒6.7%√資料來源：，，注：2月出清反轉(zhuǎn)策略為空倉，因此多維行業(yè)配置推薦行業(yè)總權(quán)重為80%民生金工多維行業(yè)配置策略由三個(gè)行業(yè)配置策略組合而成，采取“恒星+衛(wèi)星“的模式，其中勝率賠率策略、出清反轉(zhuǎn)以及宏觀驅(qū)動(dòng)戴維斯雙擊策略權(quán)重為3：1：1，策略內(nèi)部選取的行業(yè)等權(quán)持有。策略歷史絕對收益與超額收益顯著，2023年絕對收益2.50%，相對于中信一級行業(yè)等權(quán)的超額收益為7.06%。2024年1月份收益-8.56%，相對于中信一級行業(yè)等權(quán)的超額收益為1.73%。圖40：民生金工多維行業(yè)配置策略絕對收益 圖41：民生金工多維行業(yè)配置策略超額收益 14 712 610 58 46 34 22 12009/12/312010/12/3111/12/3112/312009/12/312010/12/3111/12/3112/31312009/12/312010/12/312011/12/312012/12/312013/12/312014/12/312015/12/312016/12/312017/12/312018/12/312019/12/312020/12/312021/12/312022/12/312023/12/31

0.0%-0.5%-1.0%-1.5%-2.0%-2.5%-3.0%-3.5%超額回撤（右軸） 超額收益資料來源：wind， 資料來源：wind，投資的期望回報(bào)取決于投資的勝率和賠率。在行業(yè)配置中，勝率是行業(yè)短周期實(shí)現(xiàn)相對市場超額收益的概率，賠率刻畫行業(yè)長周期能獲得多少絕對收益。短期看，行業(yè)景氣度往往決定了行業(yè)的勝率；長期看，行業(yè)的估值、股息率等決定了行業(yè)的賠率。高勝率的行業(yè)往往趨勢較好、景氣度較高，而高賠率的行業(yè)往往估值低長期看有絕對收益空間。我們從勝率和賠率兩個(gè)維度對中信一級行業(yè)進(jìn)行刻畫，綜合考慮勝率和賠率，推薦：交通運(yùn)輸、電力及公用事業(yè)、汽車、鋼鐵、家電、食品飲料。圖42：2024年2月行業(yè)勝率賠率刻畫 建材有色金屬計(jì)算機(jī)建材有色金屬計(jì)算機(jī)國防軍工基礎(chǔ)化工低勝率高賠率輕工制造通信 交通運(yùn)輸電力及公用事業(yè)農(nóng)林牧漁家電機(jī)械 高勝率高賠率電子食品飲料電力設(shè)備及新能源銀行傳媒建筑房地產(chǎn)汽車高勝率低賠率 鋼鐵紡織服裝石油石化煤炭非銀行金融商貿(mào)零售2520賠率15排名10500 5 10

15 20 25 30勝率排名資料來源：wind，推薦行業(yè)勝率賠率勝率&賠率交通運(yùn)輸√推薦行業(yè)勝率賠率勝率&賠率交通運(yùn)輸√√√電力及公用事業(yè)√√√汽車√√√鋼鐵√√家電√√√食品飲料√√√石油石化√通信√√輕工制造√√電子√√農(nóng)林牧漁√√資料來源：繪制策略歷史表現(xiàn)如下，樣本外超額顯著。圖43：勝率賠率策略收益 543210超額收益（右軸） 勝率賠率策略 行業(yè)平均

3.73.22.72.21.71.20.7資料來源：wind，策略介紹需求引導(dǎo)并且領(lǐng)先供給變化，在供給出清需求反轉(zhuǎn)下行業(yè)回報(bào)將大概率提升。在行業(yè)繁榮時(shí)期企業(yè)由于過度擴(kuò)張、競爭導(dǎo)致產(chǎn)能過剩，出現(xiàn)供過于求的狀態(tài)，而從該種狀態(tài)到產(chǎn)能淘汰整合，資本撤離行業(yè)的過程稱為行業(yè)出清。在出清尾聲，需求端的回升使得企業(yè)盈利好轉(zhuǎn)，而供給端還沒有進(jìn)入新的擴(kuò)張時(shí)，將是布局行業(yè)的良好機(jī)會(huì)。我們從行業(yè)需求、行業(yè)供給、行業(yè)競爭格局三個(gè)維度描述行業(yè)發(fā)展所處狀態(tài)。通過對每個(gè)指標(biāo)上下行狀態(tài)進(jìn)行劃分得到行業(yè)八種狀態(tài)。我們將行業(yè)需求和供給均在下降時(shí)定義為行業(yè)出清狀態(tài)，而將出清后行業(yè)需求端得到改善，行業(yè)供給未轉(zhuǎn)向，同時(shí)集中度下行的狀態(tài)定義為出清結(jié)束反轉(zhuǎn)狀態(tài)，觀察行業(yè)是否能夠在出清狀態(tài)結(jié)束后基于格局變化獲得超額收益。詳細(xì)內(nèi)容請參考報(bào)告《量化捕捉行業(yè)出清反轉(zhuǎn)投資機(jī)會(huì)》。圖44：供需角度分析行業(yè)出清過程 圖45：行業(yè)狀態(tài)劃分標(biāo)準(zhǔn) 資料來源：繪制 資料來源：繪制策略表現(xiàn)20121312024131策略主要在熊市末期與牛市初期貢獻(xiàn)超額收益。16 1412 16 1412 10 86 4 20 2012/012012/092013/052014/012014/092015/052016/012016/092018/012018/092019/052020/012020/092021/052022/012022/092023/05超額收益（右軸） 行業(yè)出清策略 行業(yè)平均864205.34.84.33.83.32.82.31.81.30.8超額收益（右軸）行業(yè)出清策略行業(yè)平均資料來源：wind，策略最新觀點(diǎn)當(dāng)下處在反轉(zhuǎn)期-分散化且前6個(gè)月出清過的行業(yè)為石油石化、建材、輕工制造、商貿(mào)零售、紡織服裝、房地產(chǎn)、電子、計(jì)算機(jī)。但是根據(jù)模型設(shè)定，推薦行業(yè)較多時(shí)，采用空倉能夠提升策略超額的穩(wěn)定性，因此出清反轉(zhuǎn)策略本期不進(jìn)行行業(yè)推薦。行業(yè) 2024年1月行業(yè) 2024年1月態(tài)石油石化 反轉(zhuǎn)期-散化建材 反轉(zhuǎn)期-散化輕工制造 反轉(zhuǎn)期-散化商貿(mào)零售 反轉(zhuǎn)期-散化紡織服裝 反轉(zhuǎn)期-散化房地產(chǎn) 反轉(zhuǎn)期-散化電子 反轉(zhuǎn)期-散化計(jì)算機(jī) 反轉(zhuǎn)期-散化機(jī)械 反轉(zhuǎn)期-散化汽車 反轉(zhuǎn)期-散化家電 反轉(zhuǎn)期-散化有色金屬 反轉(zhuǎn)期-中化基礎(chǔ)化工 反轉(zhuǎn)期-中化建筑 反轉(zhuǎn)期-中化醫(yī)藥 反轉(zhuǎn)期-中化食品飲料 反轉(zhuǎn)期-中化通信 反轉(zhuǎn)期-中化傳媒 反轉(zhuǎn)期-中化電力及用事業(yè) 景氣期-散化農(nóng)林牧漁 景氣期-散化煤炭 景氣期-中化國防軍工 景氣期-中化鋼鐵 出清中-散化電力設(shè)及新源 出清中-散化消費(fèi)者務(wù) 出清中-散化交通運(yùn)輸 出清中-散化資料來源：wind，宏觀驅(qū)動(dòng)戴維斯雙擊策略認(rèn)為宏觀變量到資產(chǎn)價(jià)格的傳導(dǎo)并非線性結(jié)構(gòu)，如果直接利用宏觀變量對行業(yè)未來收益做預(yù)測，其有效性較弱。宏觀到資產(chǎn)價(jià)格的傳導(dǎo)路徑需要經(jīng)過景氣度和估值這兩個(gè)中間變量，如果能夠把握景氣度和估值的變化，就能夠較好地預(yù)測資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的方向。PMIPMIShibor，利率能夠顯著驅(qū)動(dòng)計(jì)算機(jī)行業(yè)的估值，當(dāng)流動(dòng)性提升時(shí)，計(jì)算機(jī)行業(yè)的估值可能有明顯提升。我們通過宏觀指標(biāo)分別預(yù)測行業(yè)未來盈利和未來估值，尋找未來盈利與估值均有可能上升的行業(yè)，構(gòu)建宏觀驅(qū)動(dòng)戴維斯雙擊策略。圖47：宏觀到資產(chǎn)價(jià)格的傳導(dǎo)需要經(jīng)歷景氣度和估值2個(gè)中間變量資料來源：繪制從宏觀預(yù)測的角度，2024年Q1景氣與估值雙升的行業(yè)為：傳媒、鋼鐵、商貿(mào)零售。宏觀驅(qū)動(dòng)戴維斯雙擊策略歷史上貢獻(xiàn)顯著收益。14 12 10 14 12 10 83.764 2 0 超額收益（右軸） 宏觀驅(qū)動(dòng)戴維斯雙擊策略 行業(yè)平均141210864206.75.74.73.72.71.70.7超額收益（右軸）宏觀驅(qū)動(dòng)戴維斯雙擊策略行業(yè)平均資料來源：wind，風(fēng)險(xiǎn)提示量化模型基于歷史數(shù)據(jù)，市場未來