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资产配置思考系列之三十:八月配置建议:不确定性世界中的配置策略

2022-08-01林志朋、刘富兵、梁思涵国盛证券从***
资产配置思考系列之三十:八月配置建议:不确定性世界中的配置策略

量化点评报告 证券研究报告|金融工程研究 2022年08月01日 八月配置建议:不确定性世界中的配置策略——资产配置思考系列之三十 本期话题:不确定性世界中的全球资产配置策略。隐含波动率是量化市场情绪及不确定性的前瞻性指标,多资产综合可较好地衡量对于整体宏观环境的预期,因此我们选用股票、债券、商品和货币四种资产类别的隐含波动率构建宏观不确定性指数。实证表明,高不确定性环境利好黄金、债券 以及货币类等避险资产,结构层面利好小盘成长风格、消费和科技行业。近期宏观不确定性指数居高不下,宏观不确定性极高,因此建议投资者谨慎看待全球股票的机会,同时推荐关注黄金和债券的配置价值。尽管宏观不确定指数建议低配全球股票,但是我们认为A股将有可能依靠自身的优势走出相对独立的行情或相对于全球股票的超额收益。 当前A股是高预期收益、高赔率、中高胜率、低短期拥挤度的交易品种。赔率方面:当前A股赔率从0.66倍标准差提升到1.26倍标准差,赔率优势显著。胜率方面:信用宽松趋势确认且超预期,经济上行趋势确认且超预期,PPI趋势下行,综合来看A股宏观胜率得分较高。拥挤度方面:长期拥挤度指标处于中性状态,不发出信号;短期拥挤度指标下滑至-1.3倍标准差,发出短期看涨信号。A股从上期的“中高赔率-中高胜率-高短期 拥挤度”状态转变为当前的“高赔率-中高胜率-低短期拥挤度”状态,未来一年预期收益达30%以上,建议投资者重视其战略和战术的配置价值。 行业配置建议。当前拥挤度过高的行业有:消费者服务、汽车、房地产。如果按照趋势和拥挤度打分的话,各板块的行业排序如下,科技板块:通信>电新>国防军工;消费板块:家电>食品饮料>医药;金融板块:银行>非银>房地产;周期板块:基础化工>机械>煤炭>农林牧渔。八月行业配置建议为:基础化工、家电、机械、电力及公用事业和煤炭。 风格配置建议。小盘风格处于中等赔率-强趋势-中等拥挤度状态,仍建议超配。动量和质量风格处于中高赔率-弱趋势-中等拥挤度状态,可以适当超配。价值风格处于低赔率-强趋势-中等拥挤度状态,短期可超配,但赔 率空间不大。成长风格处于低赔率-弱趋势-中等拥挤度状态,建议低配。综合多个维度来看,当前风格推荐顺序为:小盘>动量>质量>价值>成长。 固收+策略跟踪。1)赔率增强型策略:结合各资产的赔率指标,在目标波动率约束的条件下超配高赔率资产,低配低赔率资产,我们构建了固收+赔率增强型策略。当前配置为:A股8.1%、可转债1.9%、信用债12%、现金78%。2)趋势增强型策略:时序动量筛选资产,截面动量分配风险预算,风险平价算法优化权重,我们构建了固收+趋势增强型策略。当前配置为:信用债58%、利率债42%。 风险提示:以上结论均基于历史数据和统计模型的测算,如果未来市场环境发生明显改变,不排除模型失效的可能性。 作者 分析师林志朋 执业证书编号:S0680518100004邮箱:linzhipeng@gszq.com 分析师刘富兵 执业证书编号:S0680518030007邮箱:liufubing@gszq.com 分析师梁思涵 执业证书编号:S0680522070006邮箱:liangsihan@gszq.com 相关研究 1、《量化专题报告:系统化指数投资:从完善异象捕捉出发》2022-07-28 2、《量化分析报告:2022Q2季报扫描:复苏假设下关注地产消费链,科技板块关注二三线细分机会》2022-07-27 3、《量化周报:上证50即将确认日线级别下跌》2022- 07-24 4、《量化专题报告:PEAD.notice:基于预告的盈余惊喜选股策略》2022-07-18 5、《量化周报:继续逢高减仓》2022-07-17 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 一、本期话题:不确定性世界中的全球资产配置策略4 1.1宏观不确定性指数构建方法4 1.2资产表现:高不确定性vs低不确定性5 1.3策略应用及配置建议8 二、A股:配置机会再现9 三、结构:行业与风格15 四、固收+策略跟踪19 风险提示20 图表目录 图表1:编制宏观不确定性指数使用资产4 图表2:月度宏观不确定性指数(2005.1-2022.7)4 图表3:不同环境下美国与中国大类资产年化收益率(%)5 图表4:极端环境下美国与中国大类资产年化收益率(%)5 图表5:不同环境下全球股指年化收益率(%)6 图表6:极端环境下全球股指年化收益率(%)6 图表7:不同环境下风格指数及中信组合指数年化收益率(%)7 图表8:极端环境下风格指数及中信组合指数年化收益率(%)7 图表9:不同环境下中信一级行业年化收益率(%)7 图表10:极端环境下中信一级行业年化收益率(%)7 图表11:策略及基准净值表现8 图表12:策略及基准分年累计收益率(%)8 图表13:中国信贷脉冲持续上行,当前已向上突破零轴9 图表14:2022年4月后模型逐渐上调A股的盈利预测9 图表15:中美利率下行叠加掉期成本下行降低了权益资产机会成本10 图表16:模型预测未来一年沪深300的估值将抬升19.7%10 图表17:当前时点,GK模型估算的50、300和500的未来一年预期收益10 图表18:当前A股综合赔率指标处于1.26倍标准差水平,属于高赔率资产10 图表19:当前货币周期:宽松但略不及预期11 图表20:当前信用周期:宽松且超预期11 图表21:当前经济周期:上行且超预期11 图表22:当前通胀周期:CPI上行且超预期、PPI下行符合预期11 图表23:信用、经济、通胀维度的三个不同区间中中证800全收益的表现统计12 图表24:综合宏观打分的权益择时策略13 图表25:国盛量化股票拥挤度监控体系13 图表26:A股长期拥挤度指标从5月的-1倍标准差回升至0.2倍标准差,当前处于中性状态,不发出信号14 图表27:A股短期拥挤度指标从7月初的0.9倍标准差下滑至-1.3倍标准差,当前处于情绪低位,发出短期看涨信号.14 图表28:基于趋势-景气度-拥挤度三维评价体系的行业轮动策略15 图表29:行业趋势-拥挤度分析图谱:推荐基础化工、家电、机械、电力及公用事业和煤炭15 图表30:风格趋势-拥挤度分析图谱:成长因子全数进入弱趋势-高拥挤区域,建议短期回避16 图表31:小盘风格处于中等赔率-强趋势-中等拥挤度状态,仍建议超配16 图表32:动量风格处于高赔率-弱趋势-中等拥挤度状态,可以适当超配17 图表33:质量风格处于高赔率-弱趋势-中等拥挤度状态,可以适当超配17 图表34:价值风格处于低赔率-强趋势-中等拥挤度状态,短期可超配,但是赔率空间已经不大18 图表35:成长风格处于低赔率-弱趋势-中等拥挤度状态,建议低配18 图表36:固收+策略跟踪:赔率增强型策略19 图表37:固收+策略跟踪:趋势增强型策略19 一、本期话题:不确定性世界中的全球资产配置策略 1.1宏观不确定性指数构建方法 隐含波动率是量化市场情绪及不确定性的前瞻性指标,多资产综合可较好地衡量对于整体宏观环境的预期。因此我们选用股票、债券、商品和货币四种资产类别构建宏观不确定性指数,资产选择标准为具有代表性且有合适的对应期权以计算隐含波动率。图表1 为具体标的及其对应隐含波动率,使用列示数据编制宏观不确定性指数的流程如下: 1)平滑降噪:四类资产日度隐含波动率数据噪声较大,取30日移动平均进行平滑处理; 2)标准化:为统一量纲,各波动率序列均除以其2004年12月以来的历史标准差(2008年之前使用2004.12-2008.12固定窗口标准差); 3)等权加总:四类资产波动率序列取简单平均(本文均使用降采样后的月频数据,即直接使用每月末指数); 4)分位点计算:加总后的序列值转换为2004年12月以来的历史分位点(同样2008年之前使用2004.12-2008.12固定窗口的分位点),获得如图表2所示不确定性指数。 我们定义指数>0.5(即超过历史50%分位数)时为高不确定性时期,指数<0.5为低不确定性时期,同时考虑极端环境:指数>0.7及<0.3分别为极高、极低不确定性环境。 图表1:编制宏观不确定性指数使用资产 资产类别标的资产对应30天隐含波动率 股票标普500VIX指数 债券10年期美国国债使用CBOT10年期美国国债期货期权计算 使用标的为GSGUSEquity(iShares跟踪GSCI总回报指数的ETF基金)的 商品标普GSCI指数 货币美元指数 资料来源:Bloomberg,国盛证券研究所 期权计算(2007年5月前无观测,使用GSCI已实现波动率替代)构成美元指数的六种货币兑美元的外汇期权隐含波动率加权平均,权重即为各币种占美元指数权重 200811 202003 201109201602 202106 200705 201407 201712 图表2:月度宏观不确定性指数(2005.1-2022.7) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202020212022 资料来源:Bloomberg,国盛证券研究所 中大类资产 中大类资产 从图表2可以看到,经济衰退期间宏观不确定性指数往往较高。2005年1月至今主要的 极高不确定性时期包括2008年前后的次贷危机、2011年的欧债危机以及2020年的新冠疫情爆发。今年以来由于俄乌冲突和全球通胀上行,不确定性指数持续较高,3月以来一直维持在95%历史分位点左右。 1.2资产表现:高不确定性vs低不确定性 为了观察各类资产在不同环境下的表现,我们统计了高/低不确定性、极高/极低不确定性四种情形下的中美大类资产、全球主要股指以及行业与风格指数的平均回报,其年化收益率计为月均收益率*12。 ①大类资产:高不确定性利好债券和黄金。 从图表3-4的结果可以看出,权益资产明显偏好低不确定性环境,而黄金、债券以及货币类避险资产更加偏好高不确定性环境: 1)在低不确定性时期,权益资产表现极佳,远胜于债券、商品及货币类资产。极低不确定性环境下,A股、港股、美股均有超过其余资产的显著正向收益,沪深300、中证500及中证1000年化收益均超30%;债券与大宗商品表现次之,而黄金的平均回报为负。 2)在高不确定性时期,中小盘A股、黄金、债券以及货币的表现相对较好。极高不确定性环境下,中国大类资产中创业板指、黄金、信用债及7-10年国债收益超5%,相对较高,而恒生指数及沪深300收益低于-10%,表现最差;美大类资产中美元美债表现较好,而美股及大宗商品收益显著为负。 图表3:不同环境下美国与中国大类资产年化收益率(%)图表4:极端环境下美国与中国大类资产年化收益率(%) 高不确定性(>0.5)低不确定性(<0.5)极高不确定性(>0.7)极低不确定性(<0.3) SGE黄金9999 中证1000创业板指 南华商品指数 中证500信用债AAA 中债-国债总财富(7-10年)指数 沪深300中债-综合净价(7-10年)指数中债-综合净价(1-3年)指数 恒生指数SPGSCIIndexAggBondIndexDXYCurncy SPXIndex 创业板指 SGE黄金9999 信用债AAA中债-国债总财富(7-10年)指数中债-综合净价(7-10年)指数 中证1000中债-综合净价(1-3年)指数 南华商品指数 中证500沪深300恒生指数 DXYCurncyAggBondIndex SPXIndex SPGSCIIndex 美大类资产 美大类资产 -5051015202530-30-20-10010203040 资料来源:Wind,Bloomberg,国盛证券研究所资料来源:Wind,Bloomberg,国盛证券研究所 全球股指 全球股指 图表5-6统计了全球21个国家及地区具有代表性的股票指数在各环境下的