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【国盛量化】系统化指数投资清单——八月大类资产与基金研究

文章来自:灿烂的烟花
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发布时间:2022-08-05 15:07:51
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报告摘要

在报告《系统化指数投资:从完善异象捕捉出发》中,我们探索了一般化的指数投资模式。以“动量生命周期”、“质量 – 价值”、“超预期盈余”为代表的基础策略即可有效捕捉存在于各类指数间的动量、价值、PEAD收益。二维的指数投资模式其可溯源性为主观与量化结合提供了更多可能。我们将三类模式转化为各个维度的指数正面/负面清单,从而可作为主观指数投资的Checkbox。目前有两类模式共同推荐的行业有:有色金属、交通运输,有两类模式共同预警的行业有:建材。

8月大类资产观点:

权益:短期偏多长期震荡偏空;

利率:各因素仍显示为下行周期特征;

黄金:就业压力持续,8月看多;

策略:A股中性,做空金属等资产。

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基金市场全方位透析:

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基金组合表现跟踪:

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2022年来收益最高组合:未知选股能力组合;

2019年来收益最高组合:未知选股能力组合。

1. 本期话题:系统化指数投资清单

在报告《系统化指数投资:从完善异象捕捉出发》中,我们以指标简洁、逻辑清晰、效果显著为目标,探索了一般化的指数投资模式。综合来看以“动量生命周期”、“质量 – 价值”、“超预期盈余”为代表的基础策略即可有效捕捉存在于各类指数间的动量、价值、PEAD收益。并且从收益幅度来说这三类指数异象已较为可观,且其互相之间相关性较低,有进一步互补平滑作用。

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2022年以来,“动量生命周期”策略超额收益遭遇了较为明显的回撤,动量类收益出现明显波动。“质量 – 价值”策略超额收益较强,与市场的价值风格强势相关。“超预期盈余”策略有明显超额收益,总体较为稳健。

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二维指数投资模式的可溯源性为主观与量化结合提供了更多可能。我们将三类模式转化为各个维度的指数正面/负面清单,从而可作为主观指数投资的Checkbox。当然位于正面/负面清单只是大概率会有正向/负向超额收益,需要结合更多维度综合判断。二维模式的易理解性为此提供了可能性。以下为广义指数池正面/负面清单。

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对于中信一级行业,目前处于“高动量 – 低换手”的是交通运输,处于“低动量 – 高换手”的是钢铁。

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对于中信一级行业,目前处于“高质量 – 低估值”的是有色金属、基础化工,处于“低质量 – 高估值”的是建材、机械、电力及公用事业。

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对于中信一级行业,目前处于“高盈余 – 高跳空”的是食品饮料、有色金属、交通运输、汽车、家电,处于“低盈余 – 低跳空”的是建材、农林牧渔。

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三种模式都推荐的行业目前还未有出现,有两种模式推荐的行业有:

-有色金属:“质量 – 价值”、“超预期盈余”

-交通运输:“动量生命周期”、“超预期盈余”

有两种模式预警的行业有:

-建材:“质量 – 价值”、“超预期盈余”

2. 大类资产量化研究

8月大类资产量化观点如下。

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2.1 权益:短期偏多长期震荡偏空

①A股景气度指数

本轮景气下行周期起始于2021年10月,至今已经过9个月,历史景气下行周期平均持续1.9年,从时间和幅度来看目前仍处于下行中继位置,预计2023年二三季度见底。截至2022年7月31日,景气指数达到28.01,相比3月末-2.01,二季度景气度有反弹,但重新进入下行。

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历史上景气是牛市的基础,衰退是熊市的基础,景气衰退转换基本对应市场拐点。历史景气区间市场不涨主要在于市场结构问题,历史衰退区间市场提前筑底主要在于流动性或信用扩张超预期。当前景气进入下行趋势,预计未来大趋势震荡偏空。

A股景气度指数介绍:以同步预测A股季度净利润增速为目标,精选混频宏观、中观数据,采用动态因子+信息流模式构建的日频跟踪模型,历史季度方向胜率超80%。

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② A股量价情绪时钟

情绪处于次优区间,市场总体风险不大。A股量价情绪时钟由日收益波动率构成的“见底预警”指数与日成交额构成的“见顶预警”指数组成,策略样本外自2020年10月开始,我们在周报中已持续跟踪1年多时间,总体表现稳健,样本内外总体择时胜率达到69.39%,赔率达到3:1。当前情绪时钟位于看多区间。

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“见底预警”指数由日收益波动率构成,当前波动率下行已2个月,平均约3个月。波动率上升预示着市场分歧增大,一般为熊市,但若成交额急剧放大如2014年底,仍可做多;波动率下降预示着市场合力增加,一般为牛市,成交额无论放大或缩小都可做多。因而波动率的“峰值”预示着市场的“谷底”。

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“见顶预警”指数由日成交额构成,当前下行已经过1个月。如果将波动率比喻为市场分歧度,则成交额可理解为投资者参与意愿。成交额的“峰值”预示着市场的“顶部”。当成交额下行,如若波动率下行市场合力仍在,则不会产生大风险,如若波动率上行市场分歧增加,叠加参与意愿的下行,市场容易产生大风险。

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A股量价情绪时钟介绍:根据“见底预警”指数和“见顶预警”指数,我们可以将市场划分为四个象限,四个象限中只有:波动上-成交下的区间为显著负收益,其余都为显著正收益,可据此构建择时策略。当前市场由最优区间进入次优区间,按照历史规律仍可继续做多。

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2.2 利率:各因素显示为下行周期特征

8月10年期国债利率大概率下行。当前经济增长因子、通货膨胀因子、短期利率因子都处于下行期,综合来看利率下行概率高。

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当前整体经济增长水平继续回落,工业品通货膨胀继续下行,企业债务稳步扩张,短期利率水平下降,大多都为利率下行周期特征。因而国债利率大幅上行风险不高。从国债利率当前水平来看,虽然运行于中枢以下,但近年国债利率整体中枢下移明显,当前水平距离上波周期低点仍有28BP的空间。

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从各指标当前运行状态来看,生产端、利润端数据都处于下行,工业品通胀方面边际都有所下降。短期利率进一步下行,货币端进一步宽松。PMI中新出口订单再次下行,生产端汽车行业复苏显著。

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利率宏观预测模型介绍:利率的本质为资金的价格,因而由资金的需求与供给决定,我们由此确定了决定利率方向的四个主要因子:经济增长、通货膨胀、债务杠杆、短期利率,并采用动态因子模型建模。模型自2019年以来,样本外胜率维持67%左右水平。

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2.3 黄金:就业压力持续,8月看多

黄金由于美国7月就业压力持续,8月看多。当前美国经济仍处于复苏期,经济向上,缩表影响下财政支出下降,对外负债增速下降,总体对黄金走势形成制约,但7月就业压力持续,综合来看8月相对乐观。

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从赔率角度来看,由于黄金为无息资产,持有黄金存在机会成本即美国实际利率,因而长期来看实际利率高低能在一定程度上反映黄金的赔率。去年底以来黄金走势与美国实际利率明显背离,实际利率上行而黄金横盘震荡,市场对美国经济复苏信心不足。近期由于美国经济持续表现良好,背离有所减弱,呈现实际利率上行,黄金下跌的走势。总体来说黄金赔率不高。

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黄金宏观预测模型介绍:黄金的本质为高级别保底信用,当前主要与美元信用呈“跷跷板”关系。通过美国宏观指标构建因子,可判断美元信用走势进而判断黄金可能走向,模型历史胜率达到65%。

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2.4 通胀凸性策略:A股中性,做空金属等资产

趋势跟踪策略对于通胀具有凸性。也即在通胀大幅波动时期策略收益高于通胀小幅波动时期,能提供抵御通胀不确定性的资产选择,一般在危机时期表现较强,能提供不同于股债组合或单独商品的收益风险特性。

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策略2022年以来收益率达到6.2%,好于股债资产。7月策略收益-1.1%主要来源于做多A股和部分商品。策略在2007-2008、2014-2015、2020-2022表现都较强。

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策略最新信号为A股中性,做空黄金、工业品、金属,其余资产保持多仓信号。

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3. 基金多维分析与组合跟踪

3.1 基金市场DashBoard

基金市场全方位视角透析。

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3.1.1 公募主动权益

①风格仓位测算

公募总仓位保持平稳。截至7月末,公募主动权益基金仓位85.65%,较上个月变化-0.30%,略微下降。公募当前仓位处于历史高位,未来能提供的资金有限。

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市值风格角度大盘继续切向中小盘。7月大盘仓位-3.11%、中盘仓位+0.24%、小盘仓位+2.57%。大盘仓位回到2021年7月水平,小盘仓位同样回到2021年7月水平。2021年8月至12月,中证1000上涨10.30%,沪深300上涨2.69%。

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中大盘中成长继续切向价值。7月价值仓位-0.62%、成长仓位-2.25%。价值仓位为历史40%分位数,成长仓位为历史53%分位数,成长仓位已大幅下降。

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② 行业仓位测算

公募7月主要加仓:消费者服务、医药、汽车等,主要减仓:电新、军工、电子等。当前公募欠配较多的有:食品饮料、银行、纺织服装等,超配较多的有:煤炭、消费者服务、有色金属等。

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大板块内部分歧明显。各版块内部仓位差异明显,下半年可关注上半年遇冷细分板块。

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3.1.2 公募被动权益投资者行为

宽基指数:“交易型”在宽基指数沪深300、中证500、创业板指上当前处于中等仓位。“交易型”资金在传统宽基上长期操作表现较好,当前从多个宽基指数来看,都处于50%左右仓位。

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科技类指数:“交易型”资金仓位军工>新能源>芯片>创新药。“交易型”资金在新能源、创新药、军工、芯片等行业上历史操作优势明显。当前持续加仓军工、新能源,减仓芯片。

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3.1.3 公募另类资产表现

2022年以来公募另类资产表现如下,7月石油、豆粕、REITS反弹,有色、贵金属、能化继续下跌,商品表现出现结构性差异。对冲产品总体无显著收益。

石油 > 豆粕 > 能化 > REITs > 黄金 > 对冲 > 有色 > 白银

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3.2 基金组合表现跟踪

基金组合表现跟踪如下。

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3.2.1 国盛选基策略

国盛选基策略2022年截至7月31日收益-1.21%,超额收益12.80%。策略选取Alpha高且稳定基金,长期来看能覆盖风格收益的波动,获取稳健超额,自2019年样本外跟踪以来年化收益率41.54%。

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3.2.2 未知选股能力组合

未知选股能力组合2022年截至7月31日收益-1.20%,超额收益11.38%。策略选取Alpha高且不能被已知逻辑解释的基金,总体来说偏科技成长型,组合所筛选的基金大多具有左侧提前布局能力,历史超额收益稳健,自2019年以来年化收益率43.58%。

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3.2.3 顺分析师热度组合

顺分析师热度组合2022年截至7月31日收益-6.71%,超额收益5.87%。策略选取在分析师覆盖热度因子上暴露最高的基金,其右侧跟随行为特征较强,相对偏股基金指数具有明显超额收益,自2019年以来年化收益率28.06%,熊市较强。

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3.2.4 深度价值精选组合

深度价值精选组合2022年截至7月31日收益-9.42%,超额收益4.60%。策略在PB型基金中通过多维有效因子精选基金,自2019年以来年化收益率24.11%。

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3.2.5 成长价值精选组合

成长价值精选组合2022年截至7月31日收益-9.78%,超额收益4.23%。策略在PB-ROE型基金中通过多维有效因子精选基金,自2019年以来年化收益率33.28%。

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3.2.6 景气价值精选组合

景气价值精选组合2022年截至7月31日收益-15.42%,超额收益-1.41%。策略在PE-g型基金中通过多维有效因子精选基金,自2019年以来年化收益率35.69%。

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风险提示:量化统计基于历史数据,如若市场环境或者基金基本情况发生变化,不保证规律的延续性。

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