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金融工程2024年度策略(一):兵无常势,水无常形

2023-12-27财信证券B***
金融工程2024年度策略(一):兵无常势,水无常形

证券研究报告 金工策略报告 兵无常势,水无常形 金融工程2024年度策略(一) 2023年12月22日 投资要点 上证指数-沪深300走势图 上证指数沪深300 16% 6% -4% -14% 2022-122023-032023-062023-092023-12 %1M3M12M 上证指数 -4.99 -5.51 -5.01 沪深300 -6.81 -9.13 -12.88 刘飞彤分析师 执业证书编号:S0530522070001 liufeitong@hnchasing.com 相关报告 1金工周报2023年第38期:情绪面萎靡,北向资金近日较关注煤炭、国防军工等2023-12-07 2金工周报2023年第37期:12月看好计算机, 警惕医药生物、汽车回撤2023-12-04 3金工专题行业轮动系列3:北向资金的热度提示2023-11-28 三维情绪模型:情绪浓度:情绪浓度的登顶通常预示年度级别大行情的转折。最近一 次情绪浓度登顶发生于2020年7月至9月,此后尚未触及警戒线。我们认为此次情绪 浓度登顶预示了后来2021年初牛熊的转换,此次熊市持续至今。因此我们等待情绪浓度再次触及警戒线,完成下一个熊转牛的警示,或需一系列事件催化。按情绪浓度登 顶的频率来看,下一次登顶有较大可能发生于2024年。情绪温度:2010年至今,情绪 浓度的警戒区域将市场行情和情绪温度划分出大致5个时期。各个时期,情绪温度振 幅超过20%的中期波动大致有3到5次。2020年9月至今,情绪温度振幅超过20%的中期波动已达4次,接下来有较大可能进入下一个时期,即发生大行情的转换。情绪预期:由情绪浓度划分的最近一个阶段(2020年9月至今)中,情绪预期振动较前两 个阶段,周期更长。在发生转变时,多显示出情绪预期的犹豫。表明此阶段市场对自我决策的信心不足。 行业轮动概况:2021Q3以来,行业轮动相对加剧,此前轮动相对较缓、或幅度相对较 小。每月轮动幅度多数高于2008年至2022年均值。2023年1月至11月,不同行业的整体轮动情况:电子、计算机、通信、煤炭、传媒、商贸零售、有色金属、非银金融、钢铁、机械设备整体轮动幅度较大,环保、基础化工、医药生物、家用电器、交通运输、公用事业、建筑材料、食品饮料、房地产、石油石化整体轮动幅度较小。 行业轮动-换手率的量能提示:根据今年1月至11月量能排名变动,通信、电子、非 银金融、计算机、商贸零售、农林牧渔、传媒、房地产、机械设备量能排名变动相对 较频繁,说明上述行业由量能产生的投资机会相对较多。截止至最新数据,10月和11月末显示计算机、机械设备、综合、通信、社会服务、房地产行业量能排名大幅上升,展现目前市场对上述行业股票潜藏的供需关系的改变。 行业轮动-拥挤度的风险提示:回顾历年每月发出拥挤度信号行业的个数,可观察到 2015年二季度、2019年二季度、2020年三季度显著高于平均值,而2019年下半年显著较低。参照市场在历经2018年较为低迷的行情后,于2019Q2发出拥挤度信号的行业个数达到峰值。2023年发出拥挤度信号的月均行业个数均显著低于往年。拥挤度信号集中发出或为情绪浓度持续提升后期阶段的显化。目前市场经历了近几年的下行,拥挤度信号未有集中爆发的情形出现。若情绪浓度提升至警戒线或拥挤度信号集中爆发,则将释放长期看好信号,此前尚需等待观察。2023年1月至11月,计算机、汽车、农林牧渔、钢铁、房地产、通信、银行、非银金融、商贸零售、石油石化相对较频繁地发出拥挤度信号。 行业轮动-北向资金的热度提示:增减持情况:2023年1月至11月,北向资金持续减 持食品饮料、电力设备、银行、建筑材料、商贸零售、轻工制造行业;持续增持汽车、纺织服装、综合行业。排名情况:截止至11月数据,存量排名前十的行业是食品饮料、电力设备、医药生物、电子、银行、家用电器、非银金融、机械设备、汽车、计算机。陆股通存量持股市值中部区间行业排名变动较为频繁,排名显著上升的行业有通信、石油石化、汽车、传媒、电子,排名显著下降的行业有商贸零售、交通运输、房地产。波动情况:总体规律来看,持有存量较大的行业波动相对较小、持有存量较小的行业波动相对较大。但电力设备、计算机存量较大、同时波动也较大,受北向资金交易的波动幅度较大较频繁,是北向资金的关注重点。中短期动向:北向资金每月重点关注及交易的行业只有少数几个。2023年1月至11月电力设备、电子、食品饮料、医药生物、公用事业、非银金融、银行、计算机、煤炭、有色金属北向资金交易整体较为活跃,纺织服饰、综合、社会服务、轻工制造、环保、美容护理、石油石化、交通运输、钢铁、农林牧渔北向资金交易较为平淡。 结语:从历史数据观察来看,2024年情绪面或发生大转折,即情绪浓度达警戒线触发下一个阶段行情。2023年,在行业轮动层面上,电子、计算机、通信、商贸零售、非 银金融、房地产、传媒、电力设备、医药生物、有色金属、汽车、银行、国防军工、家用电器等行业从多个角度来看表现较为活跃,如电子行业涨跌幅整体轮动幅度大、由量能产生的投资机会较多、北向资金持股存量排名前十且显著上升、北向资金交易较为活跃。我们仍建议2024年持续关注上述行业。我们于年度策略姊妹篇中,对部分上述行业做主题指数和跟踪产品梳理,并进一步成分分析以供比较参考。 风险提示:统计数据仅代表市场历史情况;模型依赖于历史数据;模型存在一定的误 差;策略模型回测效果不代表未来使用效果;行业轮动同时受多方面因素影响,存在模型无法跟踪的情形。 此报告考请务必阅读正文之后的免责条款部分 内容目录 1三维情绪模型4 1.1三维情绪择时策略介绍及回测4 1.2情绪浓度6 1.3情绪温度7 1.4情绪预期8 2行业轮动概况9 3行业轮动——换手率的量能提示11 3.1行业量能轮动策略介绍11 3.2行业量能轮动策略回测11 3.32023年行业量能盘点12 4行业轮动——拥挤度的风险提示14 4.1第1代行业轮动策略(行业量能轮动策略+拥挤度信号)14 4.2第1代行业轮动策略回测14 4.32023年行业拥挤度盘点15 5行业轮动——北向资金的热度提示16 5.1第2代行业轮动策略(第1代行业轮动策略+北向资金信号)16 5.2第2代行业轮动策略回测17 5.32023年北向资金配置和轮动情况盘点17 6结语20 7风险提示20 图表目录 图1:三维情绪系统结构简图4 图2:“三维情绪择时策略”和持有沪深300ETF的策略走势对比5 图3:情绪浓度达警戒线部分(黄色部分)6 图4:情绪浓度分阶段下的情绪温度情况(绿色部分为情绪浓度达警戒线部分)8 图5:情绪浓度分阶段下的情绪预期情况(绿色部分为情绪浓度达警戒线部分)8 图6:申万一级行业指数涨跌幅月度轮动幅度9 图7:2023年申万一级行业指数涨跌幅排名月际差值比较10 图8:申万一级行业换手率斜率因子历史IC-月度11 图9:行业量能轮动策略和全行业等权重组合(基准)净值走势对比12 图10:申万一级行业换手率斜率排名变动情况13 图11:第1代行业轮动策略和行业量能轮动策略(基准)净值走势对比14 图12:发出月度拥挤度信号行业的个数15 图13:第1代行业轮动策略和第2代行业轮动策略净值走势对比17 图14:2023年陆股通持股市值月度均值(亿元)(申万一级行业)18 图15:市值日增占比月度均值19 表1:“三维情绪择时策略”详细描述5 表2:“三维情绪择时策略”和持有沪深300ETF的策略表现对比6 表3:情绪浓度达警戒线时段历史事件6 表4:行业量能轮动策略和全行业等权重组合(基准)表现对比12 表5:第1代行业轮动策略和行业量能轮动策略(基准)表现对比14 表6:拥挤度月度信号行业(下期区间涨跌幅,负数标绿)15 表7:陆股通持股相关指标16 表8:第1代行业轮动策略和第2代行业轮动策略表现对比17 目前,在A股整体层面上,我们完成对情绪面的量化,构建了三维情绪模型;在中观层面上,我们完成对行业轮动体系的构建,分三个角度观察行业轮动特征,包括:量能、拥挤度、北向资金。 1三维情绪模型 1.1三维情绪择时策略介绍及回测 我们发布的报告《外生因子系列研究报告(二):三维情绪信号体系及策略构建》中,创建集成情绪温度、情绪预期、情绪浓度三个维度信号的择时信号体系,并根据不同维度指标有效信息的更新频率,投入不同层次的市场波动(基本波动、次级波动和日常波动)判断中。结合钟摆效应和三重运动原理,我们试图对A股的情绪面进行多维度的描述,并构建情绪信号体系用以对情绪面的综合性判定。 图1:三维情绪系统结构简图 资料来源:财信证券 三维情绪指标详述:情绪浓度:当市场资产间的相关性不断提升时,各类资产走势变化呈一致步调,资产特性消失,代表市场受情绪因素的影响不断加深。我们用PCA (PrincipalComponentAnalysis,主成分分析法)计算A股市场多资产的相关性来量化情绪浓度指标。情绪温度:由于在A股资金结构中,机构资金或者说主力资金,是普遍意义上更具影响力的“中坚力量”,我们使用主力资金在市场交易中的相对强弱,即主力买入率,来感知情绪温度。情绪预期:股指期货价格可以一定程度表现市场对未来价格的 预期,期货升贴水率上升体现市场情绪向好,反之悲观。同样,期权可以体现对未来的预期,从而判断市场情绪。成交额PCR是指在某个时间段内,看跌期权成交额和看涨期权成交额的比值,能够体现主力情绪。在大部分投资者倾向于买入而不是卖出期权的市场中,成交额PCR越大,市场情绪越趋向悲观。沪深300股指期货升贴水率和50ETF期 权成交额PCR的倒数之间具有一定的同步性,我们对两个指标做取均值和取主成分处理合成情绪预期指标。 情绪浓度指标的信号频次较低,对长牛长熊拐点的判断较为有效,适用于基本波动的研究;情绪预期和情绪温度指标的有效信号频次较高,适用于次级波动的研究。情绪浓度、情绪预期和情绪温度组成三维情绪指标。我们提取三维情绪指标信号,构建三维情绪信号体系及策略。策略在三维情绪指标的信号形成各项组合时,按下表所示调整仓位到指定百分比。 表1:“三维情绪择时策略”详细描述 情绪浓度信号 情绪温度信号 情绪预期信号 目标仓位 描述 情绪温度信号:热 情绪预期信号:乐 100% 温度、预期信号均为正,满仓,风险偏好高 情绪浓度信号:熊 情绪温度信号:冷情绪温度信号:冷 情绪预期信号:悲情绪预期信号:乐 0%0% 三维信号全面负向,平仓,风险偏好低浓度信号负向,温度信号为负,平仓,风险偏好低 情绪温度信号:热 情绪预期信号:悲 50% 浓度信号负向,温度信号为正,保守控仓至五成,风险偏好较低 情绪温度信号:热 情绪预期信号:乐 100% 温度、预期信号均为正,满仓,风险偏好高 情绪温度信号:冷 情绪预期信号:悲 0% 温度、预期信号均为负,平仓,风险偏好低 情绪浓度信号:牛 情绪温度信号:热 情绪预期信号:悲 80% 浓度信号正向,其余两个指标至少一项为正,积极控仓至八成,风险偏好较高 情绪温度信号:冷 情绪预期信号:乐 80% 浓度信号正向,其余两个指标至少一项为正,积极控仓至八成,风险偏好较高 资料来源:财信证券 回测区间(2010-01-01至2023-12-18)内,三维情绪择时策略的夏普比率为0.4248,持有沪深300的策略为0.0854;三维情绪择时策略的年化收益为6.46%,持有沪深300的策略为-0.47%;三维情绪择时策略的最大回撤为26.93%,持有沪深300的策略为46.50%,该策略各指标均远优于持有沪深300ETF的策略。 图2:“三维情绪择时策略”和持有沪深300ETF的策略走势对比 三维情绪择时策略-净值持有沪深300-净值 3 2.5 2 1.5 1 0.5 资料来源:财信证券、ifind(回测区间:2010-01-01至2023-12-18) 表2:“三维情绪择时策略”和持有沪