【国盛量化】继续看多市场

来源：留富兵法

1. 市场走势分析

节后，市场迎来了久违的反弹。在我们的分段体系下，上周的反弹属于30分钟级别上涨。目前大部分指数日线结构上仍处于上涨的初始阶段：上证指数、沪深300、中证500仅走完了1波，上涨结束概率不足10%。因此，我们认为市场的这波反弹是日线上涨的延续，大概率要创出9月份反弹的新高，继续看多市场，建议投资者继续持有。市场中期走势结构目前尚未发生变化:50、300、上证指数、深证成指、中证500以及创业板指处于周线级别上涨中，而且仅走完了1波，周线级别上涨大概率没结束。

1.1 继续看多市场

节后，市场迎来了久违的反弹。在我们的分段体系下，上周的反弹属于30分钟级别上涨。目前大部分指数日线结构上仍处于上涨的初始阶段：上证指数、沪深300、中证500仅走完了1波，上涨结束概率不足10%。因此，我们认为市场的这波反弹是日线上涨的延续，大概率要创出9月份反弹的新高，继续看多市场，建议投资者继续持有。

市场中期走势结构目前尚未发生变化: 50、300、上证指数、深证成指、中证500以及创业板指处于周线级别上涨中，而且仅走完了1波，中期上涨趋势刚刚开始。

1.2 创业板中期占优

创业板目前处于周线级别上涨中，这波上涨对应的是创业板自2015年6月以来的周线级别下跌。所谓下跌越充分，上涨越有力，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。创业板指目前处于日线级别上涨，上涨走完了7浪结构，日线上涨结束概率80%。

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 中期可关注调整充分及趋势向好的行业

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

目前军工、食品饮料、餐饮旅游、电子、通信、计算机均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，建议积极介入。

2.2 多数行业转向30分钟级别上涨

节后，大部分行业的日线结构没有发生大的变化，只是有色确认了日线级别下跌。此外，随着节后的反弹，大部分行业由30分钟级别下跌转向30分钟级别上涨，整体走势比较健康。短期可以关注超跌的钢铁以及日线上涨刚开启的家电、商贸零售、基础化工、建筑及电力设备。

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。

中性货币：从趋势的角度考虑，利率已从下行趋势短期转为上行趋势。从汇率的角度，中美利差较年初已有较大幅度的抬升，货币政策空间较大。从经济的角度考虑，最新的发电耗煤量数据以及PMI指标有向上拐头迹象。但是鉴于国内经济形势复杂，不排除未来有经济下滑的风险，我们仍需更加明确的拐点信号。

宽信用：短期信用利差有抬头趋势，但是不改长期向下趋势。

中低波动：A股波动率已降至2019年以来的最低点。

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，因此我们认为未来一段时间里面，市场表现较好的风格可能是小盘、成长和动量风格。

4. 基金评价与配置

4.1 基金仓位测算：9月公募中盘价值仓位回升

通过对主动偏股型以及灵活配置型基金的测算，可以得到规模加权的市场机构仓位估计。截至9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77.70%，较上个月上升0.61%。

风格上，沪深300仓位减少-2.88%，中证500仓位上升2.66%，中证1000仓位上升0.83%。中大市值中价值和成长仓位各变化1.02%、-1.24%。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中上升。

4.2 大类资产观察：通胀有所回升，利率走势胶着

通过宏观逻辑量化验证的状态匹配法，我们检验了大量宏观因子（月可得数据）对利率的领先性，在经济增长、通货膨胀、社会融资、短期利率等方面各找到了一些有效指标，其当前的状态与对未来一个月利率（10年期国债收益率）走势观点如下：

当前共有7个宏观经济指标看多利率，6个宏观经济指标看空利率，虽然9月PMI：主要原材料购进价格有所回升，短期利率回升，但是经济增长数据仍未明显改善，总体利率走势较为胶着。

4.3 A股情绪指数观察：情绪指数下行中

我们选用了融资余额、新增投资者数量、A股成交额、创业板成交额、北向资金增长率、股指期货成交量增长率、RSI-30D、涨停股数量、分析师盈利修正这九类指标，加权构建了A股情绪指数。通过A股情绪指数，我们发现A股市场情绪具有明显的节律特征，其节律对于非外生事件性影响的顶部有一定的指示作用，对部分市场的风格与行业也存在显著的影响。比如：杠杆、Beta、非银金融、建筑与情绪正相关，流动性、动量、食品饮料与情绪负相关。

当前A股情绪指数为24.68，其20日移动平均为26.30，过去20个交易日最高点为9月26日，情绪处于下行期，情绪指数对顶部指示作用较强，当前应保持谨慎。

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9月15日期模型连续两周发出看空信号，并于9月29日停止发出信号。本周，情绪指数依然位于正常区间，模型不发出信号。

5.2 水泥涨价概念股机会

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。根据算法，本周没有挖掘到新概念，推荐概念热度异动较高的概念：水泥涨价概念，其驱动事件为：据中国水泥网，10月10日起，珠三角水泥价格将再度上涨30元/吨。此前的9月中旬，珠三角高标散装水泥也曾上调20元/吨。水泥涨价概念股如下：

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。

近两周策略基准中证500收益率0.814%，顶端优化组合收益率0.988%，跑赢基准0.174%。2019年至今，组合相对中证500指数超额收益14.806%，最大回撤3.82%。

本周根据顶端优化模型，高配成长、成交量和反转因子，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

回顾本周市场风格，风格因子的IC显示因子与个股收益率的相关性较强，但是经过剥离之后的因子收益显示动量、市值和盈利因子解释力较强；其中，高动量风格优势延续；基本面因子中盈利、成长和杠杆因子收益较高，价值表现平平；市值和非线性市值收益显示小盘股表现较好。

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，我们发现上证综指在盈利、非线性市值、杠杆上收益为正，在市值和动量风格上收益为负；上证50在动量、非线性市值、盈利和杠杆上的因子收益为正，市值因子收益为负；沪深300中动量和非线性市值贡献了大部分的正收益，市值贡献负收益；中证500中市值贡献主要正收益，非线性市值、动量和盈利带来负收益；中小板指、创业板指、深证成指和wind全A的最高正收益集中于动量、流动性和成长，盈利贡献主要负收益。主要指数收益归因统计：

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10月13日发布的报告《量化周报：继续看多市场》，具体内容请详见相关报告。

免责声明：自媒体综合提供的内容均源自自媒体，版权归原作者所有，转载请联系原作者并获许可。文章观点仅代表作者本人，不代表新浪立场。若内容涉及投资建议，仅供参考勿作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎。