策略专题：深度干货：复盘几个关键Tips在过去半年中的应用

策略·专题 证券研究报告 2022年10月08日 作者 深度干货：复盘几个关键Tips在过去半年中的应用 刘晨明分析师 SAC执业证书编号：S1110516090006 liuchenming@tfzq.com 4月以来，A股市场跌宕起伏，从4月下旬的极度悲观，到6月份超出预期 指数攻击3400点，再到9月各类指数几乎跌回4月底的起点。期间，行业板块和大小盘风格也剧烈轮动。 本篇报告，我们希望借助复盘一些经典方法论在过去几个月的应用，来还原 A股市场的全貌。 这其中涉及的方法论包括： ①利用股债收益差模型量化市场的悲观预期； ②利用一季报分水岭效应挑选5月开始的重点行业； ③利用拥挤度模型选择赛道的卖点； ④利用景气度投资方法论对行业轮动的先后顺序进行判断； ⑤利用中长期贷款对金融、消费、港股的β进行判定； ⑥利用牛熊转换三部曲的模型判断A股整体所处状态。 风险提示：宏观经济风险，国内外疫情风险，业绩不达预期风险等。 李如娟分析师 SAC执业证书编号：S1110518030001 lirujuan@tfzq.com 许向真分析师 SAC执业证书编号：S1110518070006 xuxiangzhen@tfzq.com 赵阳分析师 SAC执业证书编号：S1110519090002 zyang@tfzq.com 吴黎艳分析师 SAC执业证书编号：S1110520090003 wuliyan@tfzq.com 余可骋分析师 SAC执业证书编号：S1110522010002 yukecheng@tfzq.com 相关报告 1《投资策略：【天风策略丨风格专题 -小市值的风格还能持续多久？》 2022-07-31 2《投资策略：策略·周报-开辟新战场 5问5答“专精特新”》2021-08-08 3《投资策略：策略·周报-重要信号：中证500股债收益差已接近极值》2021-08-01 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明1 内容目录 1.4月底，通过股债收益差的模型，我们可以观察到A股市场整体反映了极度悲观的预期，于是超跌反弹也就此展开4 2.5月初，根据“一季报分水岭效应”，我们可以比较容易的将行业锁定在“蓝色圆圈”中，再结合主观判断进行筛选5 3.6月底、7月初，我们观察到几个高景气赛道的成交额占比大幅提升，接近前高，于是一些赛道的龙头基本在7月初见顶9 4.4月底以来，各类板块，按照【高景气赛道】、【主题扩散】、【困境反转】、【低估值稳定类】的顺序进行轮动13 5.中长期贷款决定了经济基本面，从而决定了金融、消费和港股的贝塔。6月中长期贷款增速首次回升，券商、白酒、互联网涨幅较大；7月、8月中长期贷款增速再次新低，券商、白酒、互联网跌回起点15 6.根据牛熊转换三部曲，5-6月属于第一步、7月开始进入第二步，能否进入第三步，关键在中长期贷款增速17 图表目录 图1：万得全A（非金融石油石化）股债收益差更新（截至20220930）4 图2：全国新冠本土无症状感染者及确诊病例当日新增4 图3：4月末风光储以及新能源车产业链出现了严重的偏离（向右平移的幅度越大，补涨越多）5 图4：5月份起的估值修复，风光储以及新能源车产业链估值大幅修复（向右平移的幅度越大，补涨越多）6 图5：主要偏离行业在补涨行情中相对指数都获得较高的超额收益7 图6：库存周期处于相对高点7 图7：历史上看，汽车销售增速与汽车超额收益成正相关关系8 图8：历史上看，商品房销售增速能够很大程度影响汽车销量；但今年5月汽车下乡、购置税减免的刺激，使得两者偏离9 图9：光伏指数拥挤度9 图10：新能源车拥挤度10 图11：汽车拥挤度10 图12：国防军工拥挤度11 图13：半导体拥挤度11 图14：风电设备拥挤度12 图15：主要赛道7月市值top5和last5涨跌幅中位数（%）12 图16：五种增长类型的年度表现（表中数值为各年度符合增速与增速变化要求的标的，当年涨幅中位数，%）13 图17：五种增长类型的年度表现（表中数值为各年度符合增速与增速变化要求的标的，当年涨幅位于市场前30%的概率）13 图18：2022年各行业月度涨幅（天风策略行业分类）14 图19：中长贷增速与白酒超额收益走势基本一致16 图20：中长贷增速与券商估值走势基本一致16 图21：中长贷增速与恒生科技走势基本一致17 图22：中长贷增速基本决定了A股整体估值中枢的方向18 图23：牛熊转换三部曲复盘18 图24：牛熊转换三部曲复盘（2）19 1.4月底，通过股债收益差的模型，我们可以观察到A股市场整体反映了极度悲观的预期，于是超跌反弹也就此展开 股债收益差可用来定量测算市场对基本面反映了多少悲观预期，触及-2X标准差通常意味着债券利率的明显下行，叠加股票价格的下跌，这两个资产价格表现的背后，都是对于经济基本面极度悲观的预期。 因此，当股债收益差接近-2X标准差的时候，市场受到大级别系统性风险冲击的概率降低，同时站在大类资产配置角度，进一步从权益资产切换到债券的空间也十分有限。如果基本面后续就是像预期的这么不好，那么指数就是震荡。如果后续基本面、也就是经济预期能够全面恢复，那么指数就是反转。 图1：万得全A（非金融石油石化）股债收益差更新（截至20220930） 资料来源：Wind，天风证券研究所 4月底，我们在报告《股债收益差更新：哪些适用？哪些到了-2X标准差？》中详细描述了这一情况。当时，万得全A（除金融、石油石化）股债收益差录得1.40%，创近2年以来的最低值，距-2X标准差仅0.1pct，表明市场对宏观经济基本面的悲观预期已经反映得 比较充分，如果能够出现积极的边际变化，指数会实现较大程度的修复。 事后来看，4月底开始，的确逐步出现了一些基本面预期的改善，比如国内疫情传播的拐点，新增确诊和无症状数据稳定下行，4月29日政治局会议重申努力实现全年经济社会发展预期目标，随后各类政策应出尽出、6月中长期贷款余额增速首次回升等。指数从2800 点左右的低点，反弹至3400点附近，得到了基本面改善预期的支撑。（虽然事后被证伪， 但6月市场对经济复苏的预期非常强烈） 图2：全国新冠本土无症状感染者及确诊病例当日新增 30000（例） 全国:本土无症状感染者:新冠肺炎:当日新增全国:确诊病例:新冠肺炎:当日新增(右) （例）6000 4月底，全国疫情确诊以及无症状感染者数量筑顶拐头 250005000 200004000 150003000 100002000 50001000 00 2022-12022-22022-32022-42022-52022-62022-72022-82022-92022-10 资料来源：Wind，天风证券研究所 2.5月初，根据“一季报分水岭效应”，我们可以比较容易的将行业锁定在“蓝色圆圈”中，再结合主观判断进行筛选 我们在报告《景气投资方法论与历史复盘》中，总结归纳了几个有效的景气投资方法论，其中较为重要的方法即是【寻找景气向上但涨跌幅偏离的板块】，也就是“4月决断”或者成为“一季报分水岭效应”。方法的简单概括： （1）实证检验一个在A股乃至全球范围内都适用的规律：不管市场是牛市、熊市、还是震荡市，不管风格是蓝筹还是成长，也不管板块轮动是快还是慢，一年维度的涨跌幅基本与当年的景气度（扣非增速）呈现单调正相关的情况。 （2）在一季报披露结束后，大部分行业都遵循了景气决定超额收益的逻辑（红色箭头），但部分高景气行业暂时偏离（蓝色圆圈）。 （3）根据以上规律，落在蓝色圆圈内行业将会回归至红色箭头以内，向右还是向下移动取决于景气度的好坏：（1）偏离的行业右移→行业后期补涨；（2）偏离的行业下移→景气回落。因此，我们可以通过寻找能够维持高景气的偏离行业来获得超额收益。 在今年4月末年报及一季报披露结束后，受年初黑天鹅事件的影响，原材料价格大幅上涨、加息预期升温、需求开始走弱，市场对部分高景气行业非常悲观，蓝色圆圈附近景气与涨跌幅背离的行业非常多，主要集中在【风光储、半导体、军工、新能源车产业链等】。 事后看，这些行业也是5月开始的反弹行情中，反弹最猛的方向，大部分的细分行业都有30%以上的绝对收益，相对沪深300有20%以上的超额收益；而少部分的行业例如光伏-逆变器、光伏-硅片和电池片、新能源车-整车甚至达到了70%以上的绝对收益。 图3：4月末风光储以及新能源车产业链出现了严重的偏离（向右平移的幅度越大，补涨越多） 资料来源：Wind，天风证券研究所 图4：5月份起的估值修复，风光储以及新能源车产业链估值大幅修复（向右平移的幅度越大，补涨越多） 资料来源：Wind，天风证券研究所 图5：主要偏离行业在补涨行情中相对指数都获得较高的超额收益 资料来源：Wind，天风证券研究所 但比较遗憾的是，在5月份，我们当时推荐的主要还是和经济不相关的，寻找的是需求偏刚性或者国产替代可能性较大的例如储能、光伏、风电、军工、半导体设备材料等； 基于经济复苏力度的不确定性以及地产去杠杆背景下汽车普遍疲弱，我们遗漏了蓝色圆圈中新能源车产业链的方向。主要有两点原因： 一是经济复苏的不确定性：中美库存周期处于高位，与2020年武汉疫情前，中美库存周期处于历史低位不同。两个阶段经济的内生动能，一个向上、一个向下，因此疫情后经济一个是复苏，一个复苏难度较大。 图6：库存周期处于相对高点 35工业企业:产成品存货:同比 30①②③ 25 ④⑤⑥ ⑦ 5月库存周期位于相对高点 20 15 10 5 0 -5 1999-022001-022003-022005-02 2019年底，库存周期处于历史底部，市场关注的焦点在于库存周期是否会启动 2007-022009-022011-022013-022015-022017-022019-022021-02 资料来源：Wind，天风证券研究所 二是地产行业去杠杆背景下，汽车刺激政策力度超出我们的预期： （1）汽车超额收益走势汽车销售基本呈现正相关关系；商品房销售增速能够很大程度影响汽车销量； （2）由于商品房销售在地产去杠杆背景下，向上弹性相对较小，汽车销售可能会疲弱，存在拖累新能源车产业链的可能性； （3）但是今年5月汽车下乡、购置税减免的刺激力度，超出了我们的预期，政策使得汽车销售增速与商品房销售偏离，新能源车产业链超额收益大幅向上。 （注：当时我们认为主要不合理的地方在于用过去两次汽车购置税减免的经验，来测算本次购置税减免对汽车销量的提振，因为过去两次购置税减免刚好是地产上行周期，而这一次地产是下行周期） 图7：历史上看，汽车销售增速与汽车超额收益成正相关关系 销量:汽车:累计同比 收盘价：汽车/万得全A 140 120 100 80 60 1.6 1.5 1.4 1.3 40 20 0 -20 -40 1.2 1.1 1.0 0.9 -60 2005-022006-082008-022009-082011-022012-082014-022015-082017-022018-082020-022021-08 0.8 资料来源：Wind，天风证券研究所 图8：历史上看，商品房销售增速能够很大程度影响汽车销量；但今年5月汽车下乡、购置税减免的刺激，使得两者偏离 140 120 100 80 60 40 20 0 -20 -40 销量:汽车:累计同比商品房销售额:累计同比 160 140 120 100 80 60 40 20 0 -20 -40 -60 2005-022006-082008-022009-082011-022012-082014-022015-082017-022018-082020-022021-08 -60 资料来源：Wind，天风证券研究所 3.6月底、7月初，我们观察到几个高景气赛道的成交额占比大幅提升，接近前高，于是一些赛道的龙头基本在7月初见顶 在短期内，拥挤度指标（成交额占比）对于衡量主要赛道的性价比具备有效的前瞻性。