A股动静框架之静态指标：熬过逆风

熬过逆风 A股动静框架之静态指标 证券分析师 姓名：吴开达 资格编号：S0120521010001 邮箱：wukdteboncomcn 2023年05月08日 证券研究报告策略专题 证券分析师 姓名：林晨 资格编号：S0120522040001 邮箱：linchenteboncomcn 0 投资要点 熬过逆风。根据《待春来启示录》，我们将4个大类指标展开多个细分项进行分析，最新监测结论如下表所示：1）资产联动指标中股债相关指标显示目前股票相对债券的配置价值在长周期上仍处绝对高位，表明经济复苏的信心仍不足；市场配置指标方面，目前估值已经出现明显修复，全A182X，大部分宽基指数历史分位数低于50，而估值分化程度方面由于4月市场行情更偏结构性，小幅提升，历史分位数575。2）市场交易情绪指标方面，4月换手率、成交额占前高比例相较上月均明显回升，行业趋势指标小幅回落、个股趋势指标明显降温，反应市场定价中心主要围绕热点板块；3）投资者行为方面，回购规模、净减持规模均回落。资金流指标分位回落至55，资金热度不高。 4大类A股状态监测指标以及结果汇总 风险提示：海外局势演化超预期，通胀持续性超预期，流动性收紧超预期，疫情反复超预期。 静态指标系列 大类指标 细分指标 情况 目前数值 历史中位数 目前分位数 上一轮低点 上一轮高点 备注 资产联动指标 股债相对收益率 23年以来分位由97水平分别回落至95附近，仍然较稳定 070084 （分别为除减） 047180（2004年以来） 9596 041192（2021 年） 数值越高表示配置价值越高 持有股债收益差 4月小幅回落 177 645（2012年以来） 1040 0 1186（2021年） 数值越低表示配置价值越高 ERP 4月分位数小幅回落 273 160（2002年以来） 7300 373（2022年） 096（2021年） 数值越高表示配置价值越高 市场配置指标 PE 4月变化不大 182X（万得全A） 194X（2005年以来） 4110 估值分化程度 历史分位数575 079 0782（2005年以来） 5750 0884（2022年） 系数越低，风险越大 市场交易情绪指标 换手率 4月持续回升 122 11（2000年以来） 5900 185（2021年） 换手率越高，风险越大 成交额占前高比例 4月日均成交额占前高明显回升 65 43（2003年以来） 8100 78（2021年9月） 指标越高，风险越大 行业趋势指标 仍处于历史低位，有修复空间 1812 1842005年以来 8575（2022年） 9311（2020年） 指标越高，风险越大 个股趋势指标 4月降温，低于2021年12月、2019年4月、2020年9月 4370 7112021年12月 指标越高，风险越大 投资者行为 股东回购 4月回购规模回落 产业资本增减持 产业资本净减持收窄 161亿 3主体资金流 当前分位在55，陆股通、融资回落，新发基金回升 01 002（2016年以来） 55 052（2021年） 指标越高，风险越大 股债相对收益率衡量当前股票资产内含收益率与国债收益率相比性价比如何。一般有“相除”、“相减”两种形式的计算方法，两者趋势变化相同，但“相除”的计算结果波动更大，更加方便与历史情形作对比。截至4月28日，两种形式的股债相对收益率均处于历史高水平，以2004年以来分位数衡量，均在90分位以上，代表股票资产当前相比于债券资产的性价比较高，表明经济复苏的信心仍不足。 对比绝对水平，428两种指标形式分别为070、084，上一轮2021年指标低点为2月18日的041、192，指标历史中位数为047、180。（分位统计自2004年以来） 两种股债相对收益率的形式，年初以来高位稍有回落 上述股债相对收益率虽然能够衡量股债性价比，但无法反映持有股票资产与持有债券资产的真实收益率情况。为此我们计算指标“持有股债收益差”，计算方式具体为：某时点的过去十年所有时点持有股票资产一年以上至该时点的年化收益率，减去同时间区间下债券资产的年化收益率，再对所有时点的年化收益率差取平均，得到该时点“持有股债收益差”的取值。我们对于股票资产的选取采用万得全A指数，债券资产的选取采用中债国开行债券总全价710年指数，时点采用周频分割，该指标2012年至今走势如下图所示。 持有股债收益差2012年以来走势 428，持有股债收益差为177，即代表过去十年任意时点做多万得全A指数一年以上，至今相比于做多长期国债指数的收益率平均下来多177，这一水平的历史分位数为1040。相比于历史低点，2012年12月曾达到025，2019年初曾达到201，以及2022年11月初的短暂转负，当前股债收益差仍处于较低状态，具备上行空间。上一轮2021年高点为2月26日1186，中位数为645。（分位统计自2012年2月以来） 股权风险溢价ERPequityriskpremium是指市场投资组合或具有市场平均风险的股票收益率与无风险收益率的差额。我们采用万得全A指数的PETTM以及10年期国债到期收益率作为无风险收益率代入计算得到ERP。 在22年10月底ERP最高点达373，11月市场反弹、且债市调整。截至428，ERP在273水平，即在一倍标准差324的下方。 对比历史20082009、20112014、20182019，ERP都曾达到过4以上水平；且ERP分位来看，当前已回落至75以下，当前ERP水平已一定程度上反映了经济基本面的 改善，上一轮2021年低点为3月9日096，中位数为160。（分位统计自2002年以来） 2002年以来A股ERP走势，当前ERP在一倍标准差以下 从目前估值水平来看，当前已经有明显回升，但大部分宽基指数仍低于历史分位数50。430，Wind全A的动态市盈率为182X（历史分位数411，中位数为194X）。创业板50、科创50、沪深300历史分位数分别为55、349、342，中证500、中证1000的历史分位数分别为229、252，均低于50。 主要宽基指数估值（PEttm）的历史对比 代码指数200563200810272012123201362520161282018101820224262023430中位数分位数水平 881001WI WIND全A 180 132 119 120 171 131 152 182 194 411 881003WI WIND全A非金融石油石化 204 142 197 216 344 178 233 299 296 495 000001SH 上证指数 165 129 102 97 125 111 112 135 149 364 000016SH 上证50 120 121 87 78 84 93 95 101 109 348 000300SH 沪深300 130 122 95 89 107 105 112 123 134 342 000905SH 中证500 175 261 284 377 167 156 262 307 229 000852SH 中证1000 666 189 240 366 407 252 399303SZ 国证2000 756 241 286 531 436 576 399005SZ 中小100 148 205 258 296 195 249 216 322 43 399006SZ 创业板指 288 472 525 270 401 334 524 46 399673SZ 创业板50 636 283 352 313 533 55 000688SH 科创50 353 452 617 349 估值分化程度性价比一般，表明后续普涨可能性较小，行情更可能以轮动的形式展开。另外，在此前报告中，我们曾经用估值变异系数来提示全面牛市的顶部风险，同样其也可用来提示底部的情况。过去几个低点为2005年7月（0922）、2008年10月（1002）、2012年7月与11月（0863、0864）、2018年10月（0889）、2022年4月（0884）。截至2023428，全A估值变异系数为079，由于4月市场行情更偏结构性，全A的估值差异度有所上升，但长周期方面，历史中位数为0782，目前处于540分位数。（注：变异系数越低，风险越大。） 全A估值变异系数1月明显下行长周期上仍然处于高位 换手率代表了一定时间内市场中股票转手买卖的频率，可以很好的衡量市场的交易活跃程度。我们采用万得全A日频换手率的20日平均来衡量观察全市场的交易情况。由历史走势可以看出，牛市交易往往更为活跃，体现为大部分时间换手率水平都位于1以上；而熊市则伴随着换手率的持续走低，交易萎靡。 20102014年万得全A换手率（MA20）走势 对比历史市场走弱时期换手率水平：20112012年换手率不断走低，市场交易持续萎缩，换手率最低点在2012年初下至04以下，而此后大部分时间在051区间内震荡两年有余；2018年初换手率水平由接近1持续走低，最低点出现在9月的05水平。2023年以来，全市场虽然普涨，但换手率并未反映过热状态，4月换手率MA20水平回升至122，历史分位数上升至59（指标中位数为110，上一轮指标高点在2021年9月27日185），反映市场温和上涨，定价状态较为理性。（分位统计自2000 年以来） 万得全A日频换手率MA20 20102014年万得全A换手率（MA20）走势 25 20 15 10 05 00 20172019年万得全A换手率（MA20）走势 2010010420110104201201042013010420140104 我们采用万得全A月频日均成交额占前高比例，来从时间纵向维度更好的对比当前与历史的市场活跃程度。 可以看出历史上市场低点时的月频日均成交额往往对应着前期高点时的20水平。尽管2015年的杠杆牛市有着月频30万亿的天量成交额，但2018年低点时的成交额占前高比例依然在15水平，说明20的阈值具备一定的稳定性；同时当占比向上超过80时，也一定程度意味着市场交易过热。 2023年4月的日均成交额占前高比例65，显著回升，指标上一轮高点为2021年9月的78，历史中位数为43。（分位统计自2003年以来） 万得全A月频日均成交额占前高比例 通常可以将市场划分为：牛市、熊市、结构市三种类型。区别的关键在于其中是否存在结构性机会，即熊市往往是所有行业的趋势都会走弱。我们处理得到两类指标。 一方面，我们对各行业的MACD值进行加总，另外则通过衡量MACD为负的数量占比（月度MACD趋势性较强），这两个指标为一体两面。 从历史上来看，典型的熊市触底前往往会出现所有的行业MACD0这一现象，比如2008年7月vs2018年10月；2011年9月vs2012年11月；2016年1月vs2016年2月；2018年8月vs2018年12月。2023年在4月达到39，较3月小幅回落，过去几轮的高点均在90以上。 行业机会仍然广阔。MACD值的最低值分别出现在2008年10月、2012年1月、2016年1月、2018年12月，除了2012年以外，与整体指数触底的时间是一致的。2008、2012、2016、2018年的最低值分别为17069、6592、7155、7873。2022年在5月达到最低的8575点，10月二次探底此后小幅回升，428为1812，仍然处于低位，历史中位数为184，2019年至今的高点为2020年8月的9311。 行业MACD的和处于历史低位 当前MACD为正的行业占比处于低位 前文我们描述了整体市场、行业情况，顺着前文思路，接续我们开始描述个股情况。在交易上，年线对于市场的意义重大，因此我们观察处于年线以上的个股比例。图中，我们采用周度指标，因此用50周来替代年线（250日