策略专题研究：市场温度计（一）：主要监测指标的构建与投资指引

策略专题研究 市场温度计（一）：主要监测指标的构建与投资指引 2024年09月02日 如何量化度量市场的情绪。投资情绪是短期扰动市场的关键因素之一，虽然 投资者情绪的波动难以直接准确地预测，但一些数据却能提供更为清晰的市场脉动，为我们至少量化刻画情绪的强度与相对位置，形成持续的观测指标。我们选取IPO的数量、上市首发收益、成交量、封闭式基金的折价率、消费者信心指数和新增投资者开户数等6项指标，通过主成分分析，构建了中国股票市场投资者情绪综合指数（CICSI）。CICSI走势与A股走势高度相关，在A股明显拐点处CICSI领先于A股一个月。当市场整体投资情绪修复时，往往伴随着市场的阶段反弹。进一步的，我们将CICSI拆解成两部分，一部分是与宏观基本面因素的变化相关，另一部分是与剔除宏观基本面因素后的变化相关。前者或可类比于影响公司盈利，后者或可类比于影响市场估值。 分析师牟一凌执业证书：S0100521120002邮箱：mouyiling@mszq.com分析师梅锴 投资者情绪的参与者拆分，行业情绪特征的刻画。为了刻画不同的参与者， 执业证书：S0100522070001 我们将整体分为个人投资者和非个人投资者（机构投资者），我们通过股吧的发 邮箱：meikai@mszq.com 帖信息，用深度学习的方法对发帖内容进行情感分析，并以阅读数和评论数作为 相关研究1.A股策略周报20240901：路在脚下-2024/09/012.策略专题研究：民生研究：2024年9月金股推荐-2024/08/293.策略专题研究：A股行业估值跃迁的“真相与“错觉”-2024/08/294.行业信息跟踪（2024.8.19-2024.8.25）：光伏国内新增装机维持稳健，宠物食品出口延续较优增长-2024/08/275.策略专题研究：北上资金的“十年”-2024/08/26 权重，来刻画个人投资情绪；用净主动买入额剔除掉个人投资情绪后的部分来刻画机构投资情绪。个人投资情绪和机构投资情绪相结合可以用来判断市场位置或预示市场未来可能的短期走势：个人投资情绪已明显下行且机构投资情绪已明显上行时往往对应着市场低点，市场或将反弹；个人投资情绪仍在上行但机构投资情绪已明显下行时往往对应着市场高点，市场或将回落。进一步的，我们通过构建中信一级各行业常用词库，并将发帖内容进行jieba分词处理，通过分词来锁定发帖内容所属行业，从而可以构建行业层面的投资情绪。同时，将分词结果汇总到中信一级行业后，我们用某一行业的词频占当日总词频的比例作为个人投资者对于该行业的相对关注度。由于相对关注度在不同行业间是“此消彼长”的，但有时我们也需要了解某一板块的绝对关注度情况。因此，我们用行业词频/行业加权股东户数来刻画行业绝对关注度，即单位个人投资者对行业的关注强度。绝对关注度更多是自身行业当下与自身行业过去的关注度相比，不同行业的绝对关注度是可以“同涨同跌”的。行业相对关注度更适用于震荡行情，以及追踪不同行业间关注度的迁移；而行业绝对关注度更适用于明显的趋势行情，同时对于行业绝对关注度的加总可以反映个人投资者对市场整体关注度的变化。无论是行业相对关注度还是绝对关注度，在个人投资者参与越多的行业，越能准确刻画行业热度，当行业关注度过高时或预示该行业有所拥挤。 多资产视角看A股。A股短期走势并不只受自身内部情绪因素等影响，还可 能受到系统性的外部因素影响，这类因素对多类资产均有影响，具体表现为A股与债券、商品、汇率、美股和港股等资产的相关性显著上升。我们通过计算多类资产的协方差矩阵，构建了多资产联动指标，来提示市场是否正受到明显宏观扰动，且该扰动在多资产维度得到了交叉验证。从历史来看，A股明显的拐点往往伴随着多类资产相关性的大幅提升。 当下市场情绪已有所改善，客观指标指示有上行可能的行业：石油石化、有 色、化工、轻工、电新、军工、汽车、食品饮料、传媒。各项监测指标所带来的投资指引主要有：（1）市场内部整体来看，8月CICSI显示市场整体投资情绪已有所改善，且当下CICSI与宏观经济因素相关性在减弱。（2）多资产联动来看，A股近期并未受到明显的外部因素影响。（3）市场参与者来看，上周(20240826-20240830)个人投资情绪和机构投资情绪均上行，这种投资者情绪组合预示着市场阶段或延续偏强走势。（4）行业情绪来看，石油石化、有色、化工、轻工、电新、军工、汽车、食品饮料、传媒等板块未来短期或有所上行，建筑、商贸零售、消费者服务、纺服、医药、银行、房地产、交运等板块未来短期或有所下行。（5）个人投资者行业关注度来看，上周(20240826-20240830)食品饮料、消费者服务、通信、军工、家电、银行等板块的相对关注度上升较明显，电新、医药、商贸零售、传媒、非银、机械等板块的相对关注度下降较明显；军工、家电、石油石化、交运、商贸零售、机械等板块的相对关注度处于80%历史分位数以上。 风险提示：测算误差。 目录 1如何量化度量市场的情绪3 2投资者情绪的参与者拆分，行业情绪特征的刻画6 2.1个人投资情绪与机构相对个人投资情绪强度6 2.2个人投资者对不同行业关注度8 3多资产视角看A股10 4当下市场情绪已有所改善，客观指标指示有上行可能的行业：石油石化、有色、化工、轻工、电新、军工、汽车、食品饮料、传媒11 5风险提示17 插图目录18 投资者在进行投资决策时容易受到情绪的驱动，而投资情绪的起伏源于人的心理特点和行为偏好，贪婪与恐惧是市场中天然的不确定性。投资情绪的波动可能会导致市场价格的剧烈波动，这种波动往往超过了基本面所能解释的范畴，因此投资情绪成为短期扰动市场的关键因素之一。我们尝试将投资情绪具象化，系统性的追踪了市场整体投资情绪和市场不同参与者投资情绪。除对市场内部投资情绪的跟踪外，我们还从多资产的视角跟踪了市场短期是否正在受到明显的外部因素影响。我们尝试为市场短期波动的原因提供一些视角，并且未来将继续发布跟踪结果，从而为市场短期可能存在的机会或风险做出提示。 1如何量化度量市场的情绪 虽然投资者情绪的波动难以直接准确地预测，但一些数据却能提供更为清晰的市场脉动，为我们至少量化刻画情绪的强度与相对位置，形成持续的观测指标。例如，IPO的数量和上市首发收益能够反映市场的热度和风险偏好；成交量则反映了市场活跃度和投资者的交易热情；封闭式基金折价率揭示了投资者对特定资产的评估与实际价值之间的偏差；消费者信心指数直观反映了普通民众对经济前景的信心程度；而股票账户新增开户数则显示了市场吸引新参与者的能力。 基于此，我们选取了3个能反映情绪的交易数据指标：成交量、上市首发收益、封闭式基金折价率，以及3个能反映情绪的客观数据指标：IPO的数量、消费者信心指数、新增投资者开户数，共6项指标作为构建投资情绪的基础指标。考虑到指标反映情绪的领先与滞后效应，首先对6组指标（每组包含同一变量的t期值和t-1期值）共12个指标进行主成分分析。对比同一组的t期和t-1期指标的系数贡献，选出最重要的6个指标，构建最终的中国股票市场投资者情绪综合指数（CICSI）。结果来看，CICSI走势与A股走势高度相关，在A股明显拐点处CICSI领先于A股一个月。当市场整体投资情绪修复时，往往伴随着市场的阶段反弹。 图1：CICSI走势与A股走势高度相关，在A股明显拐点处CICSI领先于A股 一个月 资料来源：wind，民生证券研究院 CICSI与股价高度相关，那么我们可以像拆解股价一样进一步拆解CICSI。CICSI其实蕴含着两部分：一方面是由一些宏观变量所代表的基本面因素，这些因素更多的可能会影响公司盈利；另一方面是除去基本面因素外投资者所给出的额外情绪波动，类似于市场估值。我们选取一些能够代表中国内部宏观经济的变量，同时这些变量又与企业盈利的相关性较高，具体有：规模以上工业增加值同比、CPI同比、PPI同比、固定资产投资完成额累计同比、制造业PMI、社零同比、M2同比等。分别将CICSI的6项子指标与宏观变量回归，用回归的残差来表示剔除宏观因素后的指标，并根据上文同样的步骤构建了剔除宏观因素后的CICSI。结果来看，CICSI(剔除宏观经济因素)恰好与万得全A的PE走势高度相关。 图2：CICSI(剔除宏观经济因素)与万得全A的PE走势高度相关 CICSI(剔除宏观经济因素)万得全A:PE(TTM)(右轴) 24 0.9 21 0.5 18 0.1 -0.315 2015/12 2016/4 2016/8 2016/12 2017/4 2017/8 2017/12 2018/4 2018/8 2018/12 2019/4 2019/8 2019/12 2020/4 2020/8 2020/12 2021/4 2021/8 2021/12 2022/4 2022/8 2022/12 2023/4 2023/8 2023/12 2024/4 2024/8 -0.712 资料来源：wind，民生证券研究院 图3：构建中国股票市场投资者情绪综合指数(CICSI)的 图4：刻画宏观经济因素的子指标 子指标 资料来源：民生证券研究院绘制资料来源：民生证券研究院绘制 2投资者情绪的参与者拆分，行业情绪特征的刻画 为了刻画不同的参与者，我们将整体分为个人投资者和非个人投资者（机构投资者）。我们通过股吧的发帖信息，用深度学习的方法对发帖内容进行情感分析，并以阅读数和评论数作为权重，来刻画个人投资情绪；用净主动买入额剔除掉个人投资情绪后的部分来刻画机构投资情绪。 图5：不同参与者投资情绪构建流程图 资料来源：民生证券研究院绘制 2.1个人投资情绪与机构相对个人投资情绪强度 本文通过股吧数据，包括每条发帖的阅读数、评论数、内容和发帖时间等信息，共计600多万条发帖信息。经过数据预处理后，本文使用Senta深度学习的方法对发帖内容逐条进行情感分析，并用每条发帖的阅读数和评论数作为权重，得出每一天的加权情感。由于贴吧的发帖绝大多数都是由个人投资者发帖，因此将其定义为“个人投资情绪”。另一个角度来看，市场整体的投资情绪可以反映在投资者的买入行为中。买入行为可分为主动买入和被动买入。市场的上涨主要由主动买入行为驱动，同时投资者情绪高涨时，也主要通过主动买入来进行交易。净主动买入额不仅可以反映个人投资情绪，还可反映除个人投资者外其他投资者投资情绪。因此，我们将净主动买入额和个人投资情绪进行归一化处理，用净主动买入额减去“个人投资情绪”后的部分作为“机构相对个人投资情绪强度”，简称“机构投资情绪” 1。 个人投资情绪和机构投资情绪相结合可以用来判断市场位置或预示市场阶段走势。通过复盘2016年以来市场拐点时所对应的个人投资情绪和机构投资情绪发现，绝大多数时间，个人投资情绪已明显下行且机构投资情绪已明显上行时往往对 1这里的机构投资情绪更准确地说应该是除了在股吧发帖的投资者以外的投资者情绪，为了方便表述我们把不在股吧发帖的投资者概括为机构投资者。 应着市场低点，市场即将反弹；个人投资情绪仍在上行但机构投资情绪已明显下行时往往对应着市场高点，市场即将回落。此外，如图8所示，我们给出了其他个人投资情绪和机构投资情绪不同组合时所可能预示的未来市场走势。 图6：个人投资情绪已明显下行且机构投资情绪已明显上行时，预示着市场未来短期或筑底反弹；个人投资情绪仍在上行但机构投资情绪已明显下行时，预示着 万得全A(取对数) 个人投资情绪(右轴) 机构相对个人投资情绪强度(右轴) 市场未来短期或触顶回落 8.8 8.7 8.6 8.5 8.4 8.3 8.2 1.10 0.90 0.70 0.50 0.30 0.10 -0.10 8.1-0.30 2016-01 2016-05 2016-09 2017-01 2017-05 2017-09 2018-01 2018-05 2018-09 2019-01 2019-05 2019-09 2020-01 2020-05 2020-09 202