宏观择时：风格、行业及大类资产配置

金融工程专题 2023年06月11日 宏观择时：风格、行业及大类资产配置 金融工程研究团队 ——开源量化评论（75） 魏建榕（首席分析师） 魏建榕（分析师）盛少成（联系人） 证书编号：S0790519120001 张翔（分析师） weijianrong@kysec.cn 证书编号：S0790519120001 A股择时：盈利与估值 shengshaocheng@kysec.cn 证书编号：S0790121070009 证书编号：S0790520110001 傅开波（分析师） 证书编号：S0790520090003 高鹏（分析师） 证书编号：S0790520090002 苏俊豪（分析师） 证书编号：S0790522020001 胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790522030001 王志豪（分析师） 证书编号：S0790522070003 盛少成（研究员） 证书编号：S0790121070009 苏良（研究员） 证书编号：S0790121070008 何申昊（研究员） 证书编号：S0790122080094 相关研究报告 《开源金工股债轮动模型1.0》 -2020.4.10 《宏观择时：多维度结合下的新视角》 -2022.2.13 《A股风格轮动：规律认知与策略实践》-2021.7.3 《景气度研究：量化与主动的多视角》 -2021.12.23 本报告直接从盈利和估值维度出发，寻找影响A股择时的宏观因素。在盈利端， 我们结合近400个宏观指标的优选，使用Nowcasting方法构造了高频盈利领先指标，大致领先真实盈利1~2个季度，可以辅助我们实时把握目前的盈利状况；在估值端，我们从国内外货币政策倾向出发，衡量了A股估值压力。进一步地， 我们统计了位于不同状态下的Wind全A下月收益和胜率，其中位于盈利下行， 存在估值压力的戴维斯双杀阶段表现最差，将该情景空仓后有显著的择时效果， A股主要下跌段均有一定程度的规避。 大类资产配置：股债商 对于商品和债券的择时模型，主要依据的框架为美林时钟，虽然由于中国货币政策的多目标制，导致美林时钟在A股的配置效果较差，但是在商品和债券的配置上还是堪用的。除此之外，对于商品择时而言，我们还加入了对其影响较大的美国通胀预期趋势。最后，我们结合三类资产择时观点，赋予风险预算权重，形 成股债商的大类资产配置，年化收益可达9.61%，收益波动比1.86，最大回撤 4.34%。 风格判断：成长/价值 “适时而择”除了体现在指数的整体走势外，还体现在内部结构的把握，这里主 要考虑和宏观环境更相关的成长/价值风格轮动。我们直接将A股择时中的维度嫁接过来，使用盈利和估值压力分别进行风格轮动的测算，均有一定的轮动效果，其中估值压力效果更好。除了这两大维度，我们发现风格在发生切换时往往存在较强的动量效应，即前期强势的风格并不一定由于宏观环境的变化立刻切换，所以我们在前面两大维度的基础上又考虑了动量因素，形成盈利-估值压力-动量三维度的成长/价值轮动模型。相较于国证成长和国证价值指数等权，优选多头可以较为稳定的跑赢，超额年化收益5.39%，超额信息比率0.74。 行业配置 从A股择时到风格轮动，再到行业的配置，研究的深度在逐渐递增，这就使得 对于行业景气领先指标的筛选需要密切结合该行业自身的特点，其中对于某些行业我们也会加入一些中观指标进行把握。基于宏观的行业景气编制，我们对单个行业进行了择时，就效果而言，择时效果较差的为科技板块中的通信、传媒和计算机，以及消费板块里的家用电器、社会服务以及食品饮料，择时效果较好的是周期类相关行业。 基于景气的行业配置而言，我们尝试了两种思路，第一种思路为高低配，相较于行业等权，超额年化收益为2.62%，信息比率0.79，月度胜率61.95%；第二种 思路为优选多头，相较于行业等权，超额年化收益为6.73%，信息比例0.91，月 度胜率60.18%。 风险提示：本报告模型基于历史数据测算，市场未来可能发生重大改变。 金融工程研究 金融工程专题 开源证券 证券研究报 告 目录 1、A股择时：盈利与估值的结合4 1.1、从宏观角度把握A股择时：盈利端4 1.2、从宏观角度把握A股择时：估值端6 1.3、A股择时：规避戴维斯双杀7 2、基于风险预算的股债商配置8 2.1、商品择时子模型之一：美林时钟8 2.2、商品择时子模型之二：美国通胀预期方向判断9 2.3、债券择时模型：美林时钟10 2.4、基于股债商轮动配置策略11 3、风格的配置：成长/价值12 3.1、盈利和估值压力的择时12 3.2、动量的择时12 3.3、成长与价值配置轮盘13 4、宏观景气在行业配置中的作用15 4.1、行业盈利领先指标梳理15 4.2、基于宏观景气的分行业择时绩效16 4.3、基于宏观景气的行业配置16 5、风险提示18 图表目录 图1：A股盈利领先指数构建流程图4 图2：A股盈利领先指数相较于实际A股盈利增速，有明显的领先性5 图3：美国通胀预期在2%以上时，A股估值承压6 图4：当综合估值压力不为0时，此时A股的估值有明显的下行趋势7 图5：规避戴维斯双杀后，净值有显著提升8 图6：PPI领先指数与真实PPI8 图7：CPI领先指数与真实CPI8 图8：南华商品指数最主要的两段涨幅皆在过热期发生9 图9：南华商品指数在过热期和非过热期有明显的区分9 图10：南华商品指数在美国通胀预期上升阶段表现更好9 图11：基于美国通胀预期和美林时钟的商品择时模型较为优异10 图12：中债新财富综合指数几波较大的回撤基本上都发生在复苏期和过热期10 图13：股债商轮动净值表现较优11 图14：股票及商品牛市期间权重提升明显11 图15：盈利在成长/价值择时上效果一般12 图16：估值压力在成长/价值择时上效果较好12 图17：动量在成长/价值择时上有一定效果13 图18：盈利-估值压力-动量三维度成长/价值配置流程13 图19：通过盈利-估值压力-动量的成长/价值择时，多空净值表现优异14 图20：通过盈利-估值压力-动量的成长/价值择时，多头稳定跑赢基准14 图21：分板块梳理景气状况15 图22：周期类行业择时效果较好16 图23：基于宏观逻辑的行业配置：超低配17 图24：基于宏观逻辑的行业配置：优选多头17 表1：盈利的相关领先指标(部分)5 表2：反映国内外货币政策倾向的因子列表6 表3：不同情境下A股下月收益和胜率统计7 表4：A股择时胜率为59.6%8 表5：不同宏观环境下债券收益和胜率统计10 表6：股债商轮动实现年化收益9.61%，信息比例1.8611 表7：通过盈利-估值压力-动量的成长/价值择时，多头超额等权年化5.39%14 表8：刻画行业景气的相关指标概览(部分)15 表9：基于宏观配置的行业高低配轮动超额信息比率0.7917 表10：基于宏观配置的行业优选多头超额信息比率0.9118 我们在《宏观择时：多维度结合下的新视角》中尝试从宏观周期出发，抓住各阶段市场的主要矛盾，并给出具体的择时观点，但是样本外跟踪下来发现有如下几点问题：1、主要矛盾确定的依据是历史收益，并没有落实到盈利和估值的影响上，可解释性一般；2、为了避免过拟合，我们在每一个周期内只确定了唯一的矛盾，但这种方式在多变的宏观环境中较难适应；3、就领先指数编制而言，原始的扩散指数编制方式以及较少的宏观指标，往往会导致宏观状态的误判。为了解决以上的问题，本篇报告将重构A股宏观择时模型，同时也会涉及风格选择、行业选择、以及商品与债券的配置。 在第一部分，我们讨论了A股的择时框架，主要从盈利端和估值端分别出发。在盈利端，我们结合近400个宏观指标的优选，使用Nowcasting方法构造了高频盈利领先指标；在估值端，我们从国内外货币政策倾向出发，衡量了A股估值压力；最后将盈利端和估值端进行结合，将戴维斯双杀的阶段进行剔除，实现了较好的择时效果。 在第二部分，我们讨论了商品和债券的择时模型，主要依据的框架为美林时钟。虽然由于中国货币政策的多目标制，导致美林时钟在A股的配置效果较差，但是在商品和债券的配置上还是堪用的。其中对于商品择时而言，除了美林时钟我们还加入了对其影响较大的美国通胀预期趋势。最后，我们结合股债商的择时观点，并应用风险预算模型实现了配置，年化收益可达9.61%，收益波动比1.86，最大回撤4.34%。 在第三部分，我们基于盈利-估值压力-动量三维度模型构建了成长/价值的轮动，相较于国证成长和国证价值指数等权，优选多头可以较为稳定的跑赢，超额年化收益5.39%，超额信息比率0.74。 在第四部分，针对于A股的不同行业，我们结合自身的逻辑，梳理了对应的宏观领先指标，并编制景气指数，实现了行业超低配以及优选多头的两大方案。其中优选多头相较于行业等权，超额年化收益6.73%，超额信息比率0.91。 1、A股择时：盈利与估值的结合 本报告直接从盈利和估值维度出发，寻找影响A股择时的宏观因素。对于盈利基准指标我们选用归母净利润TTM同比，估值基准指标我们选用PE_TTM。 1.1、从宏观角度把握A股择时：盈利端 图1：A股盈利领先指数构建流程图 资料来源：开源证券研究所 1、指标预处理及领先指数筛选 对于初始宏观指标库搭建而言，我们主要围绕着货币-信用-经济-通胀这四大维度去寻找指标，指标频率主要包括月、周、日三种，大致涵盖400个指标。 对于指标的预处理而言，我们主要有如下的步骤：（1）指标频率对齐；（2）缺失值填充；（3）季调，其中季调中需考虑春节效应。 对于盈利的领先指标筛选而言，我们主要遵循的是三大逻辑：（1）B-B拐点识别；（2）时差相关系数法；（3）逻辑判断。 以上方法的详细介绍，可以参照《宏观择时：多维度结合下的新视角》。通过以上的方法，我们筛选出如下的盈利领先指标，部分列示如表1所示。 指标大类 指标名称 拐点领先期 相关系数 最大领先期 最大相关系数公布频率 公布时间 表1：盈利的相关领先指标(部分) 金融条件消费投资出口 工业 M1:同比-M2:同比230.69月下月中旬 金融机构:中长期贷款余额:同比350.66月下月中旬 零售额:汽车类:当月同比250.68月下月中旬 零售额:建筑及装潢材料类:当月同比540.77月下月中旬 房地产开发资金来源:合计:累计同比230.76月下月中旬 商品房销售面积:累计同比350.69月下月中旬 CCBFI:煤炭:同比210.72周下周一 PMI:新出口订单240.80月当月末 产量:发电量:当月同比1.520.79月下月中旬 CRB现货指数:金属:同比320.72日次日 数据来源：Wind、开源证券研究所 2、基于Nowcasting的盈利领先指数编制 Nowcasting本质是动态因子模型（DFM），我们以周为步长，结合上述筛选出的盈利领先指标，使用Nowcasting进行实时拟合，其拟合出的盈利领先指数大致领先真实盈利1~2个季度，可以辅助我们实时把握目前的盈利状况。 图2：A股盈利领先指数相较于实际A股盈利增速，有明显的领先性 数据来源：Wind、开源证券研究所 1.2、从宏观角度把握A股择时：估值端 对于A股的估值而言，我们直接从国内外货币政策倾向对其把握，相关指标列示为表2。在衡量国内货币状况时，我们采用十年期国债利率和M2-社融同比综合判断；在衡量国外货币状况时，我们主要观察美国的通胀预期水平，并使用10y美债YTM与10yTips美债YTM的差值进行替代。其中反映国内货币政策的因子较好理解，往往货币收紧时，系统的剩余流动性在减少，估值承压，而从侧面刻画国外货币状况的美国通胀预期与A股估值的关系如图3所示。从图3我们可以看出，当美国通胀预期在2%以上时，往往代表着加息概率加大，此时外资的流出以及风险偏好的降低都会使得A股估值承压，关系较为显著。 因子说明 表2：反映国内外货币政策倾向的因子列表 国内货币状况十年期国