市场目前处于防御阶段

来源：留富兵法

1. 市场走势分析

上周市场的大幅调整直接宣告了市场目前处于防御阶段。目前来看，上证综指大概率将引领沪深300及上证50走向日线级别下跌，而tmt经历了之前的强势上涨后，也很有可能由计算机带动向下。创业板上周一终于确认了日线级别上涨，但之后上涨动能衰竭，有背驰迹象。在大盘下跌走势没结束之前，以目前的态势，创业板很难走出独立的上涨行情，但很有可能走出超额收益行情。此外，市场中期走势结构依然没有发生任何变化: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。

1.1 市场目前处于防御阶段

上周市场的大幅调整直接宣告了市场目前处于防御阶段。目前来看，上证综指大概率将引领沪深300及上证50走向日线级别下跌，而tmt经历了之前的强势上涨后，也很有可能由计算机带动向下。

创业板上周一终于确认了日线级别上涨，但之后上涨动能衰竭，有背驰迹象。在大盘下跌走势没结束之前，以目前的态势，创业板很难走出独立的上涨行情，但很有可能走出超额收益行情。

市场中期走势结构依然没有发生变化: 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。从行业层面看，周线上涨已经全面铺开，目前已有军工、计算机、电子、通信、银行、非银、房地产、汽车、煤炭、电力设备、机械、建筑、轻工、食品饮料、家电、农林牧渔、电力及公用事业、餐饮旅游18个行业确认了周线级别上涨。

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。上周创业板指形成日线级别上涨，目前上涨走完了5浪结构，日线上涨结束概率65%。

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刚确立趋势的行业

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、计算机、电子、通信、汽车、煤炭、家电、食品饮料、餐饮旅游、农林牧渔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 农林牧渔迎来上涨，地产建材却再次下跌

上周，农林牧渔迎来日线级别上涨，我们认为这波上涨将有望创出周线的新高。与此同时，地产与建材却再次确认日线级别下跌，短期走势不乐观。食品饮料行业目前仍未形成日线级别调整，因此我们认为该行业的风险仍未得到完全释放。电子元器件上周走势开始疲软，我们认为其很有可能受计算机板块的影响，结束日线级别上涨。此外，短期可以关注超跌的石油石化、钢铁、轻工制造、传媒和纺织服装以及刚形成日线上涨的餐饮旅游。

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：从趋势的角度考虑，利率已从上行趋势转为下行趋势。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，7月底公布的PMI新订单-PMI产成品库存指标存在筑底现象，但发电耗煤量同比仍为负数。如果其他经济先行指标也持续下滑，未来利率下行概率较大。 

宽信用：近期由于资金紧张，信用利差出现小幅上行，但是仍不改下行趋势。

中低波动：A股波动率已降至2019年最低点，美国VIX由于美联储降息落地，波动率明细提升，未来美国市场波动率有可能继续提升。

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风格和成长风格。

4. 基金评价与配置

4.1 基金仓位测算：7月大中盘成长继续获得超配

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7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76.39%，较上个月上升0.95%。

风格上，沪深300仓位增加3.74%，中证500仓位上升2.81%，中证1000仓位下降-5.60%。中大市值中价值和成长仓位各变化-0.56%、7.11%。其中价值仓位在沪深300中持平，在中证500中下降，成长在沪深300中上升，在中证500中上升。

4.2 大类资产观察：7月数据仍偏弱，利率未来大概率下行

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、通货膨胀和社会融资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4个宏观经济指标看多利率，12个宏观经济指标看空利率，7月PMI：主要原材料购进价格继续下行，工业企业亏损额继续上升，企业债融资6月走平，因此我们判断利率未来继续下行。我们将宏观指标因子化并等权组合，其历史走势如下图所示：

4.3 A股情绪指数观察：情绪下行保持谨慎

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19.78其20日移动平均为18.10，过去20个交易日最高点为7月8日，短期情绪继续下行。情绪指数对底部指导意义不明显，对顶部预测效果较好，当前宜保持谨慎。

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。

7月19日起模型发出看多信号，上周情绪指标又重新回到正常轨道。本周随着市场情绪进一步低落，情绪指标短期内再次触及下轨线，发出短期看多信号。

5.2 炭黑概念股机会

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，本周挖掘到新概念：炭黑概念，其驱动事件为：中国橡胶工业协会炭黑分会7月30日发布《炭黑行业自律倡议书》，提议各企业应自觉限产，限产幅度根据市场需求，在原有产量基础上限产10%-20%。炭黑概念股如下：

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-1.801%，顶端优化组合收益率-2.312%，跑输基准0.511%。2019年至今，组合相对中证500指数超额收益12.361%，最大回撤3.82%。

本周根据顶端优化模型，高配换手率、情绪和成交量因子，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，量价类风格表现为低弹性、低波动风格；基本面因子中价值继续回撤，高成长、低杠杆企业占优，盈利风格疲软；正非线性市值表明中盘股表现较好。过去二十日因子收益显示低波动风格依然十分优秀，而价值则呈现出明显回撤。

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中，BETA贡献主要正超额收益，价值、杠杆和非线性市值贡献负收益；沪深300主要正超额收益来自于价值、流动性和市值，负超额收益集中于非线性市值、杠杆和动量；中证500中BETA贡献主要负收益；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价值、流动性和杠杆，负收益集中于BETA。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8月4日发布的报告《量化周报：市场目前处于防御阶段》，具体内容请详见相关报告。

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