市场本周处于牛熊分界线

来源：留富兵法

1. 市场走势分析

上周市场整体震荡上行。本周市场将进入牛熊边界线，只要50、300、上证综指任意一个指数本周周线上创出新高，就意味着市场的周线级别上涨确认了。看上去近在咫尺，但我们认为不确定性仍然非常大，因此建议先规避掉这段不确定性很强的时间段，待走势明朗，另行应对操作。

上周市场整体震荡上行。本周市场将进入牛熊边界线，只要50、300、上证综指任意一个指数本周周线上创出新高，就意味着市场的周线级别上涨确认了。看上去近在咫尺，但我们认为不确定性仍然非常大，因此建议先规避掉这段不确定性很强的时间段，待走势明朗，另行应对操作。

当下来看，支持市场周线级别上涨的主要依据是已经有农林牧渔、电力设备、非银行金融、国防军工以及食品饮料迎来周线级别上涨，周线上涨有全面铺开之势；不支持周线级别上涨的主要依据是300的周线下跌不充分以及全球股市共振的背景下欧美股市走势不支持。未来市场到底选择哪个方向，我们不妨拭目以待。

从18年初至今，沪深300走了一个周线级别下跌，目前周线下跌仅走完了1浪结构，结构上很不充分，若要结束周线下跌，我们认为沪深300起码要走3浪结构。由于一波反弹起码1-2个月，而一波下跌起码2-3个月，因此沪深300见底的时点最快也要到2季度末。至于到时能否见底，还要结合市场的具体情况再进行判断。

直到目前，我们依然坚持沪深300的周线下跌起码走3波，时点最快2季度。当然如果近期50、300以及上证综指走出小概率事件，周线上创出新高，市场周线级别下跌的结论便不再成立，因为市场已经迎来周线级别上涨了。

1.3 创业板中期占优

从中期来看，创业板自2015年6月以来的周线级别下跌无论从时间、幅度还是结构上均已充分，从未来1-2年的中期来看，目前的位置就是中期底部。我们认为未来很长一段时间风格将切向小盘股，以创业板为代表的小盘股大概率既有相对收益，又有绝对收益。

其它规模指数的投资机会分析具体可参见附录中的指数分析及投资建议。

2. 市场行业分析

2.1 中期可关注军工、计算机、传媒、农林牧渔与电力设备

2015年以来调整最充分的行业是计算机与传媒，当下基本上是这两个行业的中期底部，未来1-2年会有较大的投资机会。当下计算机、传媒的下行空间已非常有限，投资者可择机介入。

2015年以来下跌较为充分的军工、农林牧渔与电力设备已经形成周线级别上涨，从结构上来看，周线上涨才刚刚开始，建议关注。

2.2 很多行业处于牛熊分界线，既是机会又是风险

经历了近期的上涨，很多行业处于牛熊分界线上，农林牧渔、电力设备、国防军工、食品饮料、非银行金融已经迎来周线级别上涨，而银行、房地产、通信、计算机只要再冲一冲也能迎来周线级别上涨。对于这些行业即是机会又是风险。从动量的角度，我们推荐银行与石油石化。

其它行业的投资机会分析具体可参见附录的行业分析及投资建议。

3. 因子择时参考

3.1 因子Spread视角下的长周期风格判断

基于因子动量的因子配置方法常常会面临着因子拥挤以及风格快速切换的尾部风险，因此，我们尝试构造一个因子的反转指标。以规模因子为例，在某一时点，我们按照全市场所有股票的流通市值排序，分为10组，计算市值最大的一组以及市值最小一组的市值差作为规模因子的Spread，即：

因子Spread = 因子排序第10组的因子平均值 - 因子排序第1组的因子平均值

当前时点，我们发现规模因子Spread（市值差）处于历史高位，已经接近2013年创业板上涨前的水平，而价值因子Spread（估值差）已经回落到相对低位，这意味着小盘股的市值已经跌到了一个有足够安全边际的位置，长期来看未来小盘风格将会复苏，价值风格可能会有所衰退。

3.2 货币-信用-波动三因素框架下的因子思考

我们检验了大量宏观指标与因子收益的关系，发现A股市场反复出现因子轮动的核心原因在于因子在宏观变量上的暴露方向和暴露程度有所区别。如图表所示，小盘因子和反转因子在国债收益率下行、信用利差下行和市场波动率较高的时候表现较好，而质量因子、动量因子和价值因子在国债收益率上行、信用利差上行和市场波动率较低的时候表现较好。

根据我们的研究，货币-信用-波动三因素框架可以较好地解释A股历史上的风格切换。

宽货币：基于汇率稳定的考虑，中美利差或成为利率的下行约束。目前经济仍处于下行趋势，基于经济基本面决定长期债券收益率的角度考虑，我们认为长期来看，经济下滑将成为10年期国债收益率的上行约束条件。从经济领先指标来看， 6大发电集团耗煤量同比依然在下滑，而PMI数据和社融数据最近均有所回升，经济存在筑底反弹的迹象，目前仍需耐心等待三月的经济数据才能确定趋势。 

中性信用：不同评级的信用利差均有下滑趋势，信用风险得到缓解，但是低评级的信用债利差仍在高位。

高波动：近期市场情绪比较乐观，市场波动回复到了历史高位，A股波动率与美股波动率目前已经脱钩。

我们预计，根据我们的框架，利率决定价值成长风格，信用决定优质垃圾风格，波动率决定动量反转风格，我们认为未来一段时间里面，小盘、成长和前期超跌属性的股票可能会表现较好。

4. 基金评价与配置

4.1 基金仓位测算：成长仓位继续下降

通过对主动型股票及偏股基金的测算，可以得到规模加权的市场机构仓位估计。截至2月底，公募基金主动型偏股基金仓位测算下来季度平滑值为85.59%，较上个月下降0.09%。

风格上，沪深300仓位减少0.60%，中证500仓位继续增加0.36%，中证1000仓位继续上升0.15%。中大市值中价值和成长仓位各变化2.17%、-2.41%。其中价值仓位在沪深300中上升，在中证500中上升，成长在沪深300中下降，在中证500中下降。

4.2 资产配置分析：长段利率仍有下行空间

近期概率分布能捕捉到资产之间的价格相关性和尾部风险。根据我们的概率模型，通过蒙特卡洛模拟最小化目标风险（短期与长期）的方式给出的配置建议如下：

目标风险1：min⁡P(20天收益≤1% 或 20天回撤≥1%)

目标风险2：min⁡P(60天收益≤3% 或 60天回撤≥1.5%)

根据测算目标风险1发生的概率为38.3%，目标风险2发生的概率为11.30%。当前市场目标风险发生的概率较低。模型建议近期主要配置风险较小的固定收益资产，从当前可得经济数据来看，经济依然处于下行趋势中，长端利率仍将下行，固定收益资产中的久期可适当放长一些。除此之外模型建议以相当的仓位配置中国股票市场与黄金，两者配置有一定的风险对冲作用。

我们根据宏观量化状态匹配模型构建了一套中国长端利率的先导指标，其状态及对10年期国债收益率的判断观点如下：

我们的模型在2018年11月25日的周报中提示配置金属和工业品，其之后迎来了一段上涨行情，最高涨幅分别为14.93%、12.87%。主要逻辑为房屋新开工面积同比高涨必会带来房屋竣工面积同比高涨，从而带动金属与工业品的需求上涨，2018年12月开始两者果然开始收敛。

5. 情绪指标择时和主题投资机会

5.1 情绪指标择时

我们通过爬虫爬取了东方财富论坛数据，并通过对每条数据进行情感打分，构造出投资者情绪指标，该指标从市场情绪角度对大盘进行择时判断，如下图所示。

从历史数据不难看出，情绪指标指数大部分时候都在[0.6,1.4]的区间内波动，如果构造其上下轨曲线，则两个轨道极值也在0.6到1.4的区间内波动。该指标对于短期极端异常情绪有较好的指示作用。

从上周开始，情绪指标回落到正常区间，不触发信号。

5.2 染料概念股机会

主题挖掘算法是我们根据新闻和研报文本，通过对文本处理，主题关键词提取，主题个股关系挖掘，主题活跃周期构建，主题影响力因子构建等多个维度描述主题投资机会。本周挖掘到新的主题概念：染料概念，其驱动事件为：3月21日，江苏省盐城响水陈家港天嘉宜化工厂发生事故，天嘉宜化工厂主要产品为染料、医药产品中间体，此次事故对染料行业影响较为直接，或导致间苯二胺的供应短缺、价格上涨，并对分散、活性染料价格造成影响。染料概念股如下：

5.3 基于顶端优化算法的因子配置

使用顶端优化算法进行alpha因子配置时，只考虑多方股票组合的排序，忽略空方组合的排序，从而解决传统线性回归模型或者IC等因子评价指标对整个因子截面进行评价的不足。我们基于盈利、增长、价值、情绪、反转、流动性、交易量和换手率等大类因子，每周根据顶端优化算法，推荐出重点配置的因子，并给出当期配置组合。

上周策略基准中证500收益率4.910%，顶端优化组合收益率4.659%，跑输基准0.251%。

本周根据顶端优化模型，高配流动性、情绪和反转因子，组合持仓如下：

6. 市场风格分析

我们参照BARRA因子模型，对A股市场构建十大类风格因子，包括：市值（SIZE）、BETA、动量（MOM）、残差波动率（RESVOL）、非线性市值（NLSIZE）、估值（BTOP）、流动性（LIQUIDITY）、盈利（EARNINGS_YIELD）、成长（GROWTH）和杠杆（LVRG）。

6.1 风格因子表现

回顾本周风格变化，量价类风格中高BETA、高动量和低波动因子较为突出；基本面因子中价值因子表现较好，盈利和成长收益为负；市值因子收益为负，小盘股占优。过去20日因子收益显示高BETA和小市值风格逐渐明显，其他风格波动较大。

6.2 市场主要指数收益风格归因

因子模型一个重要应用在于对投资组合的绩效归因分析，并以此理解策略收益的来源。指数作为市场上投资者较为关心的一类组合，我们也同样可以采用绩效归因的方式，对这类组合的表现进行分析。

本周不同指数间的归因结果各有不同。通过对相对于市值加权组合的超额收益分解，我们发现上证综指和上证50超额收益分解较为相似，动量、波动率、价值、成长和杠杆贡献正超额收益，市值、BETA、非线性市值和盈利贡献负超额收益；沪深300的负超额收益集中于市值和非线性市值；中证500由市值、BETA和非线性市值带来的正超额收益突出；中小板指和深证成指正超额收益主要集中于BETA、非线性市值、流动性和盈利，负超额收益集中于波动率、动量、价值和杠杆，此外创业板指和wind全A除了以上几种风格外市值的正贡献也较为突出。本周指数收益归因统计：

附录：指数、行业分析及投资建议

>>>>风险提示

量化周报观点全部基于历史统计与量化模型，存在历史规律与量化模型失效的风险。

本文节选自国盛证券研究所已于2019年3月24日发布的报告《量化周报：市场本周处于牛熊分界线》，具体内容请详见相关报告。

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