大势研判新方法论（一）：当DDM遇上概率：新基本面量化框架

21世纪20年代后，传统DDM框架大势研判多次失效 过去3年，传统DDM三要素框架出现了2次典型的失效：（1）2021年2月末及其后；（2）2023年下半年至2024年2月初。原因为何？如果套用在德州扑克上，传统DDM自上而下研判框架的主要精力集中在研判“未来有可能会发什么牌”； 但是随着影响要素的增多、对未来预测的准确性下降：你越来越难预测未来会发什么牌；而分析“手上有什么牌”、“桌上有多少筹码”的重要性上升。当【因果论】方法出现瑕疵，我们需要用【概率论】进行进一步补充和完善投资框架。 新基本面量化框架——基于DDM三要素的新大势研判框架 我们的一个粗浅理解是，基于【因果论】的自上而下决策存在2个问题：（1）结果的推断高度依赖未来预测的准确性；（2）推理链条越长，容错率越低。对DDM框架引入【概率论】的思路是改进的一个有效方向：以DDM框架逻辑为引，以“胜率-赔率”的基本面量化思路为方，构建全新股债择时框架【新基本面量化框架】。框架构建分三步走：第一步通过“赔率”框架（2大指标）决定一个适合当下的基准持股比例；第二步则是通过“胜率”框架（分子分母端9大指标）研判在当前赔率基础上是应该进一步加仓还是进一步减仓，即测算出一个调整系数；第三步则是将基础持股比例与调整系数相乘，获得最终建议的仓位比例。 【新基本面量化框架】的大势研判效果尤为突出 本框架在大势研判、ETF投资、宽基指数投资上有明显的改进效果：将【新基本面量化框架】应用在5大核心主流宽基指数和15大典型风格指数上（2004年至今），我们发现最大的收获在于：不仅年度正收益概率大幅提升（从原本42%-55%附近大幅上升至75%-90%附近）、优化后的策略最大回撤均不到原本的1/4（从原本66%-71%附近大幅下降至10%-17%附近），与此同时年化收益率依然能够得到提升，夏普比率至少提升3.4倍，从收益和波动上均得到了明显的改善。 进一步拓展普适性——构建每年收益均为正的策略 将新基本面量化框架与开源策略重点高收益选股策略【3大优化的高股息】和【8大净利润断层】进行结合（2009年9月至今），发现能够显著改善持股感受。对于高收益选股策略来说，运用新基本面量化框架最大的贡献在于：（1）大幅降低最大回撤；（2）大幅提升年度正收益概率甚至达到每年收益均为正的效果；（3）进一步大幅提升高收益选股策略的夏普比率。其中，应用了新基本面量化框架的中特估高股息20以及高股息20组合，在实现了较高年化收益率的同时，还能够实现年度正收益概率100%，这是绝对收益投资者应重点关注的策略；相对优化的高股息策略，净利润断层与新基本面量化框架结合后的不同在于：虽年度正收益概率略微下降，但是年化收益率进一步提升，且相对Wind全A的超额收益稳定性显著更强。 风险提示：海外央行及海外局势不确定下全球流动性及地缘政治波动风险。市场要素变化可能导致因子有效性变化。模型基于历史数据，不能代表未来。 1、21世纪20年代后，传统DDM框架大势研判多次失效 自2010年以来，以DDM框架为基础、超预期理论为分析手段的策略框架逐渐成为了市场上的主流大势研判框架。这个框架在过去的20年间确实给以公募基金和保险资金为代表的机构投资者创造了超额收益。但是进入21世纪20年代后，我们发现DDM三要素框架出现了2次典型的失效：（1）2021年2月末及其后的市场；（2）2023年下半年至2024年2月初。为什么会出现这样的情况？市场发生了怎样的变化？ 作为投资者应该怎样应对？ 1.1、DDM框架是传统策略在大势研判上的核心理论基础 化繁为简：DDM三因素——（1）企业盈利；（2）无风险利率；（3）股权风险溢价。策略本质是DDM贴现模型，核心思路是识别某一阶段的主导变量，并把握对主导变量的“预期差”。虽然市场的驱动变量繁多，但根据DDM模型，可简化为分子端的企业盈利、分母端的无风险利率和风险偏好。 DDM框架从2003-2020年一直都在A股的大势研判分析之中行之有效。不同时期，市场定价的核心矛盾是在分子端“企业盈利”，还是分母端“贴现率”？驱动要素一直在转变： （1）2003-2012年，“美林投资时钟”是主导A股策略的关键，DDM三因素中对股价的核心驱动因素是企业盈利。 （2）2013-2015年，受益于流动性泛滥下的贴现率下行，A股进入“水牛”阶段，DDM三因素中对股价的核心驱动因素转变为无风险利率。 （3）2016-2018年，实体供给侧改革+棚改货币化对盈利强支撑，随后的贸易摩擦则显著影响风险偏好，DDM三因素中对股价的核心驱动因素为企业盈利与风险偏好。 （4）2019年以来，在金融供给侧改革深化和贸易摩擦淡化的影响下，DDM三因素中对股价的核心驱动因素再次回到估值端的无风险利率和风险偏好。 图1：DDM三因素及其核心驱动力 1.2、但进入21世纪20年代后，DDM三要素框架出现多次失效 但是进入12世纪20年代后短短三年多，DDM三要素框架出现了多次典型的阶段性失效—— （1）2021年2月末，前期市场最为占优的核心资产风格出现快速回调，市场出现了并无显著利空而股价剧烈调整的情形。彼时沿用传统DDM三要素框架无法解释并展望市场——核心原因是“市场微观结构理论”主导了当时的市场。2021年市场的交易结构过分拥挤导致市场风格发生了极致的切换，“A股前5%成交额个股的总成交额占全部A股成交额占比”突破45%的阈值后A股从前期极致大盘风格切换为极致小盘风格。 市场上没有出现利空时，股价为什么会剧烈调整呢？原因通常在于市场微观结构出现了问题，更进一步看，则往往是源于理性投资者和噪音投资者在交易上的趋同。在资产定价理论中，根据行为和心理层面因素，投资者被分为专业的理性投资者和业余的非理性投资者（也称噪音投资者）。而根据有效市场理论，即使市场中存在非理性的投资者，其非理性投资行为对市场价格的扰动也可以通过套利行为消除。 正是不同类型投资者的天然分歧使得股票市场交易较为分散，进而在不断的博弈过程形成股票市场的“有效”价格。但当理性和非理性投资者之间的分歧减小，交易行为逐渐趋同时，市场平衡被打破，交易环境出现非正常的“拥挤”，股票价格偏离内在价值，市场微观结构恶化，进而导致市场出现显著的反转或风格切换。 图2：2007年以来成交额前5%的个股集中度5次超过45% 图3：2021年，市场行情由大盘风格转向小盘风格 （2）2023年下半年至2024年2月初，则是基于DDM三要素框架下的预判能力失效。2023年7月政治局会议后，有诸多声音认为“政策底”已至，A股即将迎来触底；期间DDM三要素中分子端盈利和分母端流动性的确定性较高——国内基本面稳中向好、国内流动性持续较为宽松、海外流动性整体处于改善、全球无论是新兴市场还是发达市场的权益均表现突出。站在彼时，根据传统DDM三要素框架分析，市场至少不应该出现大幅的杀跌。 但此时DDM三要素框架下的分母端国内风险偏好出现了非线性的波动——政策预期和经济预期出现较大的波动，同时市场微观结构（如做空机制等）发生了较大变化。传统DDM三要素框架的重要应用假设是对三要素预测的准确性，而2023年下半年至2024年2月初风险偏好的非线性的大幅波动下，传统DDM三要素框架的预判准确性大幅降低，虽市场表现出现后回顾时依然可用DDM三要素框架复盘，但由于预判能力的大幅降低导致投资者无法对于未来市场进行判断，DDM三要素框架的展望能力阶段性失效。 图4：2023年11月以来A股行情独立于海外市场 图5：2023年11月以来中美利率走势分化 近期DDM框架指引模糊的反思—— 传统策略DDM框架三要素研判的基础：在过去的20年间，A股投资非常依赖对于未来的预测。2003-2020年期间，经济增长的确定性、政策的确定性、外部环境稳定性，带来了对未来政策和经济走向预测的方向性和准确性相对较高，因此传统基于DDM三要素下的大势研判、行业比较的方法胜率高，综合来看确实能够获得超额收益。 但是现在我国进入了新的常态，中国面临新的发展范式——（1）资产负债表的调整（地产、地方债务）、（2）人口趋势的变化、（3）经济发展的目标转变为高质量发展、（4）外部环境的快速变化（中美G2、全球民粹主义、俄乌冲突等）、（5）全球的脱钩（产业链脱钩、金融脱钩）等等。 在中国的新发展范式下，DDM三要素研判预测的重要基础——经济增长的确定性、政策的确定性、外部环境稳定性——遭到了破坏，各要素交织下的复杂化程度提升，对于未来预测的准确性下降，传统大势研判、行业比较的胜率受到显著的冲击。举个例子，投资者在2023年最典型的感受是，基于对未来政策预测下的投资正确率显著降低：2023年自上而下各类事件和要素带来的资本市场冲击很大，无论是传统的DDM自上而下框架还是单纯的自下而上微观框架，均很难带来稳定的超额收益。 有趣的是，如果套用在德州扑克上，过去传统的DDM自上而下研判框架的主要精力集中在研判“未来有可能会发什么牌”；但是随着影响要素的增多和互相交织、对未来预测的准确性下降，你越来越难预测未来会发出什么牌；而分析“手上有什么牌”、“桌上有多少筹码”的重要性上升。这个时候，你能提高投资收益的方式是进一步构建基于现有信息的【概率论】框架——DDM自上而下框架更类似于【因果论】，其分析方法更倾向于“先故事，后数据”，先从逻辑判断的角度出发预测方向，再通过各类指标进行标的资产的选择；而基于“概率论”的分析方法则更倾向于【先数据，后故事】，先从概率论特征的角度筛选更高胜率的资产范围，再根据主观逻辑判断精筛标的资产。当【因果论】方法出现瑕疵，我们需要用【概率论】进行进一步补充和完善投资框架。 1.3、新发展范式下DDM大势研判框架的调整 既然传统DDM框架在过去3年当中出现了多次的失效，我们是否应该就此舍弃“DDM框架”？ 答案是否定的。 在本文中，我们将【概率论】与DDM框架有机结合，构建了以DDM框架为基础，【胜率-赔率】视角下的股债跨资产配置体系——开源策略【新基本面量化框架】，回溯该框架自2004年至今的应用表现，效果非常突出： （1）在宽基指数投资中运用开源策略【新基本面量化框架】，相较原策略均实现了四大维度的改善：提升年化收益、降低组合波动、降低组合回撤、提高组合夏普比率； （2）进一步结合高收益权益选股策略，开源策略【新基本面量化框架】能够实现收益能力的进一步提升，甚至能实现2010年以来“每年均实现正收益”的效果。 尤其是与我们独创的“3大优化的高股息”、“8大净利润断层”策略结合后，在持仓感受上有质的飞跃。 图6：新基本面量化框架的核心思路：基于现有信息的【胜率-赔率】框架 2、新DDM三要素大势研判：新基本面量化框架 我们的一个粗浅理解是，基于因果论的自上而下决策存在2个问题——其一是结果的推断高度依赖未来预测的准确性；其二是推理链条越长，容错率越低。而前面我们提到，不确定性的持续提升带来了未来可预测性的下降，这进一步提升了DDM框架的研判难度，降低其可适用性。我们认为，对DDM框架引入【概率论】的思路框架改进的一个有效方向，即将【胜率-赔率】视角引入DDM框架——以DDM框架逻辑为引，以【胜率-赔率】的基本面量化思路为方，构建全新股债择时框架【新基本面量化框架】。 2.1、将【概率论】思路嵌入DDM框架 我们以DDM框架的逻辑为引，指引模型构建的思路，以【胜率-赔率】的基本面量化思路为方，将【概率论】思路嵌入DDM框架。从逻辑的视角，DDM框架是比较全面的：分子端盈利考虑的是资产的内在本质，即资产当前与未来的收益能力； 分母端贴现率作为整体代表的是影响资产价格的外在因素，包括估值、流动性、风险偏好等。我们基于DDM框架构建股债择时框架，极简核心思路是：在赔率“较为便宜”，且胜率较高的阶段，重仓权益资产；而在赔率“较贵”或胜率较低阶段，重仓债券资产。 从框架的实施上，我们分为三步走：第一步通过“赔率”框架决定一个适合当下的基准持股