目錄
01 權(quán)益策略
部分消費(fèi)明顯改善，關(guān)注地產(chǎn)政策動(dòng)向——行業(yè)比較月報(bào)2022年7月
高端制造業(yè)績(jī)?cè)鏊僦卣純?yōu)——2022H1業(yè)績(jī)預(yù)告點(diǎn)評(píng)
全球衰退預(yù)期升溫，如何影響A股
今年和2020年黃金坑行情對(duì)比啟示錄
成長(zhǎng)繼續(xù)領(lǐng)航，把握消費(fèi)復(fù)蘇彈性——行業(yè)比較月報(bào)2022年6月
如何看待漲價(jià)鏈后續(xù)表現(xiàn)？
從行業(yè)周期把握機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)
成長(zhǎng)領(lǐng)軍的底層邏輯——中信建投策略-20220605
2022年中期投資策略報(bào)告：低位布局，成長(zhǎng)領(lǐng)軍
疫情受損與修復(fù)：同與不同（一）
當(dāng)前投資者如何看待市場(chǎng)——投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建與應(yīng)用
俄烏沖突之后，高油價(jià)下的通脹魅影
前路波折，穩(wěn)字當(dāng)先——2022年春季策略展望
美聯(lián)儲(chǔ)貨幣正?；郝窂竭x擇與市場(chǎng)影響
02 新股策略
經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步復(fù)蘇，小市值成長(zhǎng)占優(yōu)——中證1000指數(shù)投資價(jià)值研究
數(shù)字經(jīng)濟(jì)投資圖譜
復(fù)工復(fù)產(chǎn)，科創(chuàng)領(lǐng)先 ——復(fù)工復(fù)產(chǎn)專題
03 智能量化策略
量?jī)r(jià)因子策略庫(kù)
陸股通持倉(cāng)風(fēng)格分析——業(yè)績(jī)歸因分析第二期
美國(guó)通脹歸因分析——量化擇時(shí)策略第三期
預(yù)測(cè)整體盈利下行，農(nóng)林牧漁行業(yè)由空轉(zhuǎn)多
權(quán)益類公募基金量化標(biāo)簽庫(kù)
CNE7經(jīng)典版多因子模型——因子表現(xiàn)與模型解釋力度分析（更新）
市場(chǎng)定價(jià)已從兩周期向三周期切換
基于歷史波動(dòng)率和VIX指數(shù)的擇時(shí)研究——量化擇時(shí)策略第一期
FOF基金投資量化策略–基于機(jī)器學(xué)習(xí)
多因子擁擠度模型
權(quán)益策略研究
部分消費(fèi)明顯改善，關(guān)注地產(chǎn)政策動(dòng)向
——行業(yè)比較月報(bào)2022年7月
截至7月27日，萬(wàn)得全A/上證綜指/創(chuàng)業(yè)板指月漲跌幅分別為-2.1%/-3.6%/-3.4%，表現(xiàn)最佳的寬基指數(shù)為中證1000；高市盈率指數(shù)(-0.67%)跑贏低市盈率指數(shù)(-6.15%)，風(fēng)格中穩(wěn)定類表現(xiàn)居前。從股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)來(lái)看，當(dāng)前萬(wàn)得全A股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)處于7年90%分位數(shù)附近，仍具較高性價(jià)比。行業(yè)表現(xiàn)上，漲幅排名前三的申萬(wàn)一級(jí)行業(yè)為環(huán)保、機(jī)械設(shè)備、通信。
5-6月我們建議消費(fèi)+成長(zhǎng)雙輪驅(qū)動(dòng)，把握疫后復(fù)蘇彈性+確定性，優(yōu)選能源金屬、汽車、光伏、軍工、食品飲料、鋰電，重視養(yǎng)殖業(yè)底部反轉(zhuǎn)機(jī)會(huì)；7月建議增配消費(fèi)醫(yī)療，關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)周期反轉(zhuǎn)機(jī)會(huì)。截至7月27日，6月至今行業(yè)組合跑贏滬深300 +3.72%。
從7月行業(yè)景氣及估值高頻跟蹤看：1）新能源板塊景氣高位持平，短期大幅催化有限，估值經(jīng)前期修復(fù)后重回5年75-100%分位，22Q2基金超配比例高企；2）消費(fèi)緩慢復(fù)蘇，期間疫情擾動(dòng)致使本地消費(fèi)需求恢復(fù)偏穩(wěn)，遠(yuǎn)距離出行鏈復(fù)蘇偏慢，低頻高端消費(fèi)疫后回補(bǔ)明顯韌性更佳；主流板塊估值處于5年50-70%分位，板塊擁擠度整體位于19年來(lái)中等水平；3）地產(chǎn)復(fù)蘇波折，各項(xiàng)指標(biāo)仍在下探，交付風(fēng)險(xiǎn)有所發(fā)酵，基本面預(yù)期再度下調(diào)，后續(xù)關(guān)注政策走向；4）TMT整體估值偏低且基金低配，其中電子/半導(dǎo)體整體延續(xù)下行大周期判斷不變，通信部分環(huán)節(jié)如光纖光纜估值低位+超預(yù)期，傳媒部分環(huán)節(jié)如游戲受益于政策回暖。
綜合景氣、估值、擁擠度綜合考慮，我們預(yù)計(jì)8月結(jié)構(gòu)上或面臨高景氣快速修復(fù)后的滯脹階段，短期市場(chǎng)或有一定高低位切換。8月關(guān)注三條線索：1）估值相對(duì)低位且基本面預(yù)期較佳：醫(yī)療服務(wù)/醫(yī)美（邊際顯著改善）、啤酒（期待旺季表現(xiàn)）、免稅、軍工、綠電、生豬養(yǎng)殖、互聯(lián)網(wǎng)；2）低位防御關(guān)注白電；3）進(jìn)攻選擇處于滲透率爆發(fā)期的汽車、新能源新方向：一體化壓鑄、汽車智能化、光伏新技術(shù)、海風(fēng)等。Q4仍有景氣加速預(yù)期的新能源車/光伏仍維持中期配置建議不變。
風(fēng)險(xiǎn)提示：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)存在誤差、宏觀出現(xiàn)大幅下行風(fēng)險(xiǎn)
高端制造業(yè)績(jī)?cè)鏊僦卣純?yōu)
——2022年半年報(bào)業(yè)績(jī)預(yù)告點(diǎn)評(píng)
截至7月15日，A股共近1700家上市公司披露2022年半年度業(yè)績(jī)預(yù)告，數(shù)量占比35%，以預(yù)告上下限的算術(shù)平均值計(jì)，當(dāng)前披露率下的上市公司2022年半年度盈利增速總量上體現(xiàn)出疫情沖擊，結(jié)構(gòu)上分化尤為明顯：2022H1全部A股歸母凈利潤(rùn)同比增速達(dá)19.2%，可比口徑下相比22Q1下滑6.1pct；剔除金融后歸母凈利潤(rùn)同比增速達(dá)22.5%，可比口徑下相比22Q1下滑8.7pct?？紤]到業(yè)績(jī)較佳的企業(yè)有較強(qiáng)的提前披露動(dòng)力，因此當(dāng)前披露率下的盈利相較總體實(shí)際情況而言偏樂(lè)觀。我們預(yù)計(jì)22H1總體上市公司實(shí)際業(yè)績(jī)?cè)鏊倮塾?jì)同比在-10%左右。
景氣結(jié)構(gòu)上，漲價(jià)鏈+新能源引領(lǐng)。同比增速超100%的個(gè)股仍集中在漲價(jià)化工品/鋰/煤炭/新能源車/光伏/半導(dǎo)體/CXO等板塊。但不同行業(yè)間分化差距明顯擴(kuò)大，出行消費(fèi)及地產(chǎn)鏈對(duì)全A業(yè)績(jī)?cè)斐纱蠓侠?。從風(fēng)格來(lái)看，成長(zhǎng)板塊盈利重新登頂占優(yōu)（以高端制造板塊的業(yè)績(jī)貢獻(xiàn)為主，TMT景氣疲弱），資源板塊維持高位但環(huán)比回落，消費(fèi)觸底，地產(chǎn)依舊低迷，銀行則偏穩(wěn)定。值得關(guān)注的是，從二季報(bào)業(yè)績(jī)預(yù)告看，產(chǎn)業(yè)周期變遷對(duì)板塊業(yè)績(jī)的影響在逐步驗(yàn)證和確立，典型如養(yǎng)殖業(yè)、半導(dǎo)體、消費(fèi)電子。
業(yè)績(jī)預(yù)告披露當(dāng)月，當(dāng)季業(yè)績(jī)對(duì)漲跌幅具有較強(qiáng)的指示意義；而放眼到后期，景氣趨勢(shì)和持續(xù)性則是更為重要的影響因素。以業(yè)績(jī)預(yù)告均值計(jì)，將申萬(wàn)二級(jí)板塊的業(yè)績(jī)?cè)鏊龠M(jìn)行三檔歸類，展望三季度值得關(guān)注的景氣方向是：1）第一梯隊(duì)（業(yè)績(jī)>50%）中仍有加速可能性的細(xì)分：能源金屬/光伏/逆變器/儲(chǔ)能/新能源車鏈/軍工，同時(shí)CXO/半導(dǎo)體設(shè)備/IGBT/新材料預(yù)計(jì)仍將維持高景氣；2）第二梯隊(duì)(業(yè)績(jī)介于-30%~50%間)中有可能實(shí)現(xiàn)景氣躍升的板塊：風(fēng)電設(shè)備/啤酒/白酒/食品；3）第三梯隊(duì)中的確定性改善線索：汽車零部件/養(yǎng)殖/休閑食品/電力，值得進(jìn)一步觀察的是需求景氣弱復(fù)蘇但盈利有望明顯改善的品種如裝修建材/航空。需規(guī)避的則是上半年大概率已達(dá)到景氣高點(diǎn)的部分資源品/新冠產(chǎn)業(yè)鏈等。
進(jìn)一步的，下沉到企業(yè)微觀層面，通過(guò)對(duì)近1700家企業(yè)的業(yè)績(jī)預(yù)告內(nèi)容梳理，可得出的超預(yù)期景氣線索主要集中在：電解液/隔膜/鋰（量?jī)r(jià)齊升）、逆變器（需求爆發(fā)式增長(zhǎng)）、光伏（硅料超預(yù)期上行，組件需求旺盛）、軍工（裝備/電子元器件高景氣）、光伏設(shè)備、半導(dǎo)體設(shè)備/IGBT、新冠產(chǎn)業(yè)（檢測(cè)需求）、CXO、化工品漲價(jià)鏈（純堿/磷化工/農(nóng)藥化肥）、煤炭、油運(yùn)、水電（上半年來(lái)水量大增）、千兆寬帶、海纜等方向。
風(fēng)險(xiǎn)提示：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)存在偏差、疫情大幅爆發(fā)風(fēng)險(xiǎn)
全球衰退預(yù)期升溫，如何影響A股
多種指標(biāo)共同指向全球經(jīng)濟(jì)衰退臨近。全球PMI進(jìn)入下降周期，經(jīng)濟(jì)衰退正在臨近；美國(guó)下半年面臨衰退風(fēng)險(xiǎn)，美國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中多個(gè)前瞻指標(biāo)暗示衰退，另外大宗商品價(jià)格下跌、消費(fèi)者信心受損、地產(chǎn)周期共同發(fā)出衰退信號(hào)；歐洲情況可能比美國(guó)更糟，在高通脹的同時(shí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期不如美國(guó)，德國(guó)首次出現(xiàn)貿(mào)易逆差，歐元匯率暴跌；多種指標(biāo)共同指向全球經(jīng)濟(jì)衰退臨近。
大類資產(chǎn)輪動(dòng)順序表明經(jīng)濟(jì)處于加息后經(jīng)濟(jì)將走弱或衰退的過(guò)渡期，但過(guò)高的通脹壓力可能使得美聯(lián)儲(chǔ)加息持續(xù)到通脹真正下行以后。加息后大類資產(chǎn)價(jià)格下跌順序?yàn)橄裙墒性俅笞?，股市順序?yàn)橄刃屡d再發(fā)達(dá)，大宗商品順序?yàn)橄扔猩倨渌?dāng)前資產(chǎn)下跌情況為股市已經(jīng)下跌，有色金屬開始下跌，顯示當(dāng)前經(jīng)濟(jì)處于進(jìn)入加息到經(jīng)濟(jì)即將走弱或衰退的過(guò)渡階段，大宗商品牛市或已結(jié)束。利率因素影響和失業(yè)與通脹的權(quán)衡將影響美聯(lián)儲(chǔ)停止加息的時(shí)間，當(dāng)前的通脹情況與20世紀(jì)70年代有類似之處，硬著陸預(yù)期下美聯(lián)儲(chǔ)當(dāng)前鷹派態(tài)度可能表明加息結(jié)束時(shí)間可能像 1981年，美聯(lián)儲(chǔ)需要忍受經(jīng)濟(jì)衰退和高失業(yè)率直到通脹真正下行再停止加息。
全球衰退預(yù)期升溫主要通過(guò)全球經(jīng)濟(jì)衰退、商品價(jià)格下跌、美債收益率止?jié)q三條路徑影響A股。第一、美股或因衰退預(yù)期下行，A股中期可能存在一定沖擊引發(fā)震蕩行情，但無(wú)法逆轉(zhuǎn)當(dāng)前筑底回升格局，歷史上來(lái)看美國(guó)衰退對(duì)A股影響小于對(duì)美股影響。第二、美債收益率止?jié)q，貨幣政策更獨(dú)立，成長(zhǎng)壓力緩解。美國(guó)衰退預(yù)期成為共識(shí)，美債上行壓力緩解；人民幣貶值壓力已經(jīng)得到很大釋放，有利于國(guó)內(nèi)貨幣政策獨(dú)立性，預(yù)計(jì)將出臺(tái)更強(qiáng)有力的穩(wěn)增長(zhǎng)政策；美債上行壓力緩解削弱對(duì)成長(zhǎng)估值壓制，成長(zhǎng)風(fēng)格壓力得到緩解；外資對(duì)A股成長(zhǎng)風(fēng)格持續(xù)配置導(dǎo)致中美成長(zhǎng)股關(guān)聯(lián)增強(qiáng)，但美債收益上行不一定導(dǎo)致A股成長(zhǎng)風(fēng)格下跌。第三、美國(guó)衰退期間商品價(jià)格大概率下行，利好中下游企業(yè)盈利修復(fù)。中游制造業(yè)原材料成本占比較高的行業(yè)隨著上游價(jià)格下跌最為受益，尤其是有色金屬原材料占比較高的風(fēng)電、汽車、白電、輸變電設(shè)備等。
風(fēng)險(xiǎn)提示：全球衰退超預(yù)期，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不及預(yù)期。
今年和2020年黃金坑行情對(duì)比啟示錄
——關(guān)于今年和2020年的六問(wèn)六答
今年與2020年市場(chǎng)演繹階段比較類似，第一階段同樣受疫情爆發(fā)的影響市場(chǎng)不斷下挫，第二階段伴隨著貨幣政策的寬松以及疫情緩解后復(fù)工復(fù)產(chǎn)，市場(chǎng)逐步修復(fù)，在修復(fù)的過(guò)程中均上演一輪券商行情。因而，市場(chǎng)近期對(duì)二者的類比比較關(guān)注。
今年與2020年相比市場(chǎng)演繹階段大概率相似，但是市場(chǎng)演繹節(jié)奏和級(jí)別可能不同。2020年市場(chǎng)行情共經(jīng)歷了基本面惡化到形成一致預(yù)期（1.2-3.23）、情緒底到情緒修復(fù)（3.24-7.12）、甜蜜窗口期后的震蕩（7.13-9.30）、重回基本面的錨（10.1-12.31）等四個(gè)階段。2022年市場(chǎng)行情已走過(guò)基本面惡化到形成一致預(yù)期（3.1-4.26）階段，目前正在經(jīng)歷情緒底到情緒修復(fù)（4.27-7.1）階段。從衰退階段來(lái)看，2020年的衰退完全是由于突如其來(lái)的疫情所致，而2022年的衰退由國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行周期及全球通脹不斷飆升所致，疫情只是加劇了對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面沖擊。從復(fù)蘇階段來(lái)看，與2020年全球均采取積極的財(cái)政政策和寬松的貨幣政策不同，本輪中美處于不同的金融周期，美聯(lián)儲(chǔ)的不斷加息也對(duì)A股的風(fēng)險(xiǎn)偏好形成抑制。同時(shí)，與前一輪央行寬貨幣向?qū)捫庞脗鲗?dǎo)順暢不同，當(dāng)前信用數(shù)據(jù)仍反復(fù)橫跳，結(jié)構(gòu)尚未好轉(zhuǎn)。
當(dāng)前市場(chǎng)處于本輪情緒底到情緒修復(fù)的階段，且前期券商行情已經(jīng)表明當(dāng)下的修復(fù)相對(duì)到位，借鑒2020年的階段演繹，后續(xù)大概率將會(huì)迎來(lái)“甜蜜窗口期后的震蕩”和“重回基本面的錨”。
1）甜蜜窗口期后的震蕩：2020年市場(chǎng)在管理層預(yù)期調(diào)控和中美沖突不斷加劇的壓力下，出現(xiàn)了長(zhǎng)達(dá)3個(gè)月的震蕩格局。當(dāng)下貨幣政策仍維持寬松，但本輪基本面修復(fù)不利，情緒不及前一輪高漲，政策打壓風(fēng)險(xiǎn)偏好可能給市場(chǎng)帶來(lái)更大的沖擊。此外，政策的退出往往都是漸變的，2020年的政策退出從5月就開始，市場(chǎng)完全關(guān)注到卻要到7月以后，也成為了震蕩開啟的催化。當(dāng)前來(lái)看市場(chǎng)可能受到的風(fēng)險(xiǎn)偏好沖擊包括管理層預(yù)期調(diào)控、全球衰退預(yù)期升溫、科創(chuàng)板三周年解禁壓力等。
2）重回基本面的錨：全球衰退預(yù)期正在壓倒通脹擔(dān)憂，而中美利差倒掛的壓力也在緩解。隨著風(fēng)險(xiǎn)因素釋放，市場(chǎng)結(jié)束震蕩后大概率重回基本面的錨，2020年基本面的錨相對(duì)穩(wěn)健，出口替代成為事實(shí)，國(guó)內(nèi)修復(fù)順暢，但今年后續(xù)的基本面的錨可能面臨一些壓制因素：1）疫后生產(chǎn)和需求能否有效復(fù)蘇；2）全球衰退是否會(huì)壓制國(guó)內(nèi)需求。
總的來(lái)看，2020年的市場(chǎng)演繹主要與疫情狀況相關(guān)，貨幣政策實(shí)現(xiàn)了有效傳導(dǎo)，出口帶動(dòng)下復(fù)蘇也較為順暢，因而跟隨疫情的爆發(fā)和緩解，在緊湊的時(shí)間內(nèi)經(jīng)歷了衰退到復(fù)蘇。而2022年本身處于經(jīng)濟(jì)下行周期，衰退持續(xù)的時(shí)間更久，經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇也面臨著各種各樣的壓制因素，因而復(fù)蘇過(guò)程也更為漫長(zhǎng)。
風(fēng)險(xiǎn)提示：經(jīng)濟(jì)下行超預(yù)期、疫情反復(fù)、海外衰退超預(yù)期。
成長(zhǎng)繼續(xù)領(lǐng)航，把握消費(fèi)復(fù)蘇彈性
——行業(yè)比較月報(bào)2022年6月
截至6月27日，萬(wàn)得全A/上證綜指/創(chuàng)業(yè)板指月漲跌幅分別為9.0%/6.0%/17.7%，表現(xiàn)最佳的寬基指數(shù)為創(chuàng)業(yè)板指；高市盈率指數(shù)(12.2%)跑贏低市盈率指數(shù)(1.9%)，風(fēng)格中成長(zhǎng)/消費(fèi)表現(xiàn)居前。從股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)來(lái)看，當(dāng)前萬(wàn)得全A股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)處于7年90%分位數(shù)附近，仍具較高性價(jià)比。行業(yè)表現(xiàn)上，漲幅排名前三的申萬(wàn)一級(jí)行業(yè)為電力設(shè)備、汽車、有色金屬；漲幅排名前五的申萬(wàn)二級(jí)行業(yè)為家電零部件、非金屬材料、電池、能源金屬、乘用車。
3月底我們判斷，二季度層面上調(diào)高消費(fèi)板塊和中游制造景氣看法，目前基本兌現(xiàn)。4月底積極推薦布局疫情改善后具確定性復(fù)蘇彈性的品種如汽車、餐飲鏈；5月基于景氣韌性+復(fù)蘇彈性/確定性雙占優(yōu)推薦汽車(6月漲幅20.3%)、食品飲料(10.2%)、軍工(8.7%)、光伏(18.2%)、能源金屬(25.4%)、煤炭(0.4%)、基建(-0.8%)，行業(yè)組合跑贏滬深300+1.87%。
從6月最新高頻數(shù)據(jù)看，整體宏觀需求端恢復(fù)節(jié)奏依舊偏慢，但中觀線索已出現(xiàn)較多邊際向好趨勢(shì)。從產(chǎn)業(yè)景氣角度：1）隨疫情管控放松，相比整體經(jīng)濟(jì)需求服務(wù)業(yè)復(fù)蘇展現(xiàn)出相對(duì)彈性，目前18城地鐵客運(yùn)量（對(duì)應(yīng)本地生活鏈）、執(zhí)行航班計(jì)劃數(shù)（對(duì)應(yīng)出行鏈）已恢復(fù)至疫情前約60~70%的水平，4月低點(diǎn)這一值為20~40%。2）地產(chǎn)已出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性弱復(fù)蘇，30大中城市商品房銷售面積同比近期回暖明顯；3）新興產(chǎn)業(yè)需求維持極強(qiáng)韌性，尤其仍處于產(chǎn)業(yè)上行周期的新能源板塊需求再超預(yù)期。從企業(yè)盈利角度：4）大宗商品見(jiàn)頂回落，經(jīng)濟(jì)需求回升仍在途中，中下游行業(yè)盈利有望改善。
隨著多數(shù)板塊景氣回暖趨勢(shì)已得到驗(yàn)證，后續(xù)在板塊選擇上我們建議更加重視景氣彈性，即在以上四條中觀線索中優(yōu)選：1）需求韌性較強(qiáng)的消費(fèi)；2）景氣仍有加速可能性的成長(zhǎng)。在此基礎(chǔ)上，6月板塊建議關(guān)注：食品飲料（餐飲鏈）/消費(fèi)醫(yī)療、鋰電/能源金屬、光伏、軍工、煤炭；同時(shí)在中期關(guān)注產(chǎn)業(yè)周期底部向上的機(jī)會(huì)：養(yǎng)殖業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)。
二季度業(yè)績(jī)?nèi)杂型S持較高增速板塊：鋰電材料、光伏、鋰電設(shè)備、軍工、半導(dǎo)體設(shè)備/材料/IGBT、醫(yī)藥（新冠產(chǎn)業(yè)、CXO）、煤炭、新能源金屬、化工（氟化工/化肥）、航運(yùn)、綠電。有望超預(yù)期板塊：CXO、免稅、電池、鋰電設(shè)備。
風(fēng)險(xiǎn)提示：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)存在誤差、宏觀出現(xiàn)大幅下行風(fēng)險(xiǎn)
如何看漲價(jià)鏈后續(xù)表現(xiàn)?
當(dāng)前全球范圍的高通脹一方面來(lái)自于前期貨幣超發(fā)及需求復(fù)蘇拉動(dòng)，另一方面則受供應(yīng)鏈問(wèn)題及投入品價(jià)格上行的影響。尤其繼疫情后，22年初爆發(fā)的地緣沖突進(jìn)一步了阻礙全球資源的流通與分配，而占全球GDP比重近30%的美國(guó)經(jīng)濟(jì)需求依然維持較強(qiáng)勁水平，疊加前期低資本開支引致的資源品低庫(kù)存水平無(wú)法形成有效緩沖墊，多數(shù)周期品價(jià)格自年初以來(lái)明顯上行，且近期漲價(jià)鏈已出現(xiàn)繼續(xù)向下傳導(dǎo)的趨勢(shì)，成本推動(dòng)型通脹隱憂漸現(xiàn)。
從中觀角度看，漲價(jià)主要來(lái)源于兩大驅(qū)動(dòng)力：1）供需不匹配推動(dòng)；2）成本推動(dòng)。供需不匹配推動(dòng)下的漲價(jià)周期品重在判斷價(jià)格拐點(diǎn)，從歷史復(fù)盤來(lái)看價(jià)格上行前半段超額收益明顯，而價(jià)格上行后半段股價(jià)領(lǐng)先價(jià)格拐點(diǎn)先行下探，行業(yè)超額收益漸從β轉(zhuǎn)為α；成本推動(dòng)下的漲價(jià)品種關(guān)注點(diǎn)則在于漲價(jià)后是否能順利傳導(dǎo)，盈利是否能得以修復(fù)，部分中游品種需警惕量/盈利雙頭擠壓的風(fēng)險(xiǎn)。
供需缺口型：供給端角度，多數(shù)周期品普遍處于五年庫(kù)存水平低位、05年以來(lái)產(chǎn)能利用率高分位。但往后看，隨著前期供給的缺口和受限逐步被認(rèn)知且漸“明牌”，供需缺口的邊際變化將成為關(guān)注的重點(diǎn)。下半年有明顯供給釋放預(yù)期的資源品包括硅料、新能源車上游電解液/六氟磷酸鋰等，傳統(tǒng)周期品中原油、動(dòng)力煤、銅、鐵礦石、化肥供給亦有較明確的增量。對(duì)于需求端，多數(shù)周期品需求或跟隨整體宏觀需求周期，如工業(yè)金屬、原油、鋼鐵等；部分則由自身產(chǎn)業(yè)邏輯帶動(dòng)，如硅料、鋰、養(yǎng)殖鏈。我們認(rèn)為后續(xù)一階段的需求端表現(xiàn)大概率為：海外需求韌性<國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)投資鏈需求韌性<自身產(chǎn)業(yè)周期需求韌性。從行業(yè)比較角度，期待找到的是價(jià)格仍處于上漲中前期的方向，即供需缺口后續(xù)仍難以明顯收窄。但隨著供給側(cè)沖擊從擔(dān)憂漸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，而需求端的驅(qū)動(dòng)力逐步漸退，多數(shù)資源品漲價(jià)或已步入本輪中后期階段。目前我們重點(diǎn)推薦關(guān)注仍處于漲價(jià)初期的養(yǎng)殖板塊（豬價(jià)開啟反轉(zhuǎn)周期）。后續(xù)，在需求端依舊向好及供給剛性下，農(nóng)產(chǎn)品/農(nóng)化鏈、能源金屬預(yù)計(jì)能持續(xù)較高景氣；同時(shí)由國(guó)內(nèi)需求回升驅(qū)動(dòng)的周期品表現(xiàn)預(yù)計(jì)較全球定價(jià)品種更具確定性，但彈性上仍需觀察，其中供需格局最優(yōu)的為煤炭。
成本推動(dòng)型：對(duì)于成本推動(dòng)下的漲價(jià)鏈品種而言，價(jià)格的上漲未必帶動(dòng)超額收益表現(xiàn)，核心在于漲價(jià)跟隨后利潤(rùn)端是否能順利回升，以及需求是否能夠支撐。典型如22Q1的水泥、鋼鐵，在高成本推動(dòng)下價(jià)格上行，但地產(chǎn)需求疲軟下利潤(rùn)端卻大幅受損；再如近期的化纖鏈，價(jià)格隨成本提升，但終端服裝業(yè)需求尚未明顯回暖下，盈利恐難以支撐。去年以來(lái)中游多數(shù)環(huán)節(jié)在成本壓力下均有漲價(jià)動(dòng)作，往后看PPI到CPI的傳導(dǎo)是較為確定的方向，但從目前需求端的傳導(dǎo)情況看仍有分化。表現(xiàn)較好的主要包括光伏組件/電池、新能源汽車鏈、白酒/啤酒等，而CPI鏈上的調(diào)味品、地產(chǎn)鏈相關(guān)的建材/家居/家電在需求沖擊和成本依舊高位背景下，目前仍未有明顯的景氣提振，后續(xù)待進(jìn)一步驗(yàn)證。
從行業(yè)周期把握機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)
——策略角度看預(yù)期差
在我們的行業(yè)比較體系中，對(duì)產(chǎn)業(yè)/行業(yè)周期的判斷是我們把握各行業(yè)景氣及趨勢(shì)的基石，并輔之高頻數(shù)據(jù)的跟蹤及產(chǎn)業(yè)信息的匯總加以驗(yàn)證判斷。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)體量規(guī)模擴(kuò)張，除政策大幅超預(yù)期，否則宏觀周期彈性日漸趨弱。而行業(yè)層面的超預(yù)期表現(xiàn)則是可穩(wěn)定跟蹤，可交叉驗(yàn)證且較容易產(chǎn)生預(yù)期差和大貝塔行情的方向。因此行業(yè)層面預(yù)期差的識(shí)別是策略角度發(fā)掘近些年最容易產(chǎn)生預(yù)期差的來(lái)源之一。
一般而言，多數(shù)行業(yè)的發(fā)展遵循一定的周期規(guī)律，本文中對(duì)近三年來(lái)較典型的處于周期上行階段行業(yè)的股價(jià)表現(xiàn)、估值變化、基本面驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行了簡(jiǎn)要復(fù)盤。所涵蓋的十一個(gè)行業(yè)大致可分為四類：
1）周期成長(zhǎng)行業(yè)：半導(dǎo)體、鋰、（消費(fèi)）建材、光伏、生豬養(yǎng)殖，；2）傳統(tǒng)周期行業(yè)：航運(yùn)；
3）周期變?nèi)鹾蟮慕Y(jié)構(gòu)升級(jí)行業(yè)：白酒、啤酒；
4）處于快速爆發(fā)期的科技成長(zhǎng)行業(yè)：TWS耳機(jī)，新能源汽車，可發(fā)現(xiàn)周期上行階段行業(yè)普遍能有50%以上的漲幅機(jī)會(huì)，若不同周期共振則彈性更強(qiáng)。
從策略角度層面，識(shí)別產(chǎn)業(yè)/行業(yè)周期才能更好的進(jìn)行行業(yè)機(jī)會(huì)的把握及跨行業(yè)比較：
1）識(shí)別行業(yè)上行周期=識(shí)別持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)且幅度較強(qiáng)的投資機(jī)會(huì)。2）把握行業(yè)周期可更好的識(shí)別區(qū)分短期波動(dòng)與中長(zhǎng)期趨勢(shì)。行業(yè)周期長(zhǎng)度通常在1年以上，可指導(dǎo)的是偏持續(xù)性的趨勢(shì)和機(jī)會(huì)。中長(zhǎng)期景氣方向一旦確立，短期或因事件造成行業(yè)表現(xiàn)有所波動(dòng)（在流動(dòng)性環(huán)境沒(méi)有顯著變化時(shí)，通常情況下持續(xù)時(shí)間短、機(jī)會(huì)空間?。?，但若不改整體趨勢(shì)，則我們能更好識(shí)別錯(cuò)殺的機(jī)會(huì)或短期情緒過(guò)熱的風(fēng)險(xiǎn)。3）行業(yè)周期有較強(qiáng)的可預(yù)判性。4）多數(shù)行業(yè)具有核心驅(qū)動(dòng)力及景氣跟蹤指標(biāo)，以周期的視角理解，對(duì)于數(shù)據(jù)的把握就不會(huì)僅僅停留在解釋層面，更重要的則是抓住背后是否反映出景氣趨勢(shì)方向的轉(zhuǎn)變。對(duì)于數(shù)據(jù)的把握重預(yù)判，而非重解釋，對(duì)于景氣方向的把握才能有前瞻性而非滯后的效果。5）界定行業(yè)周期后才可更好的進(jìn)行跨行業(yè)比較。在不同的中觀線索影響下，行業(yè)的景氣周期決定了其波動(dòng)彈性的大小，行業(yè)景氣周期的不同位置還決定了機(jī)會(huì)是否有可持續(xù)性，如部分偏主題性的機(jī)會(huì)實(shí)則難以與偏趨勢(shì)性的機(jī)會(huì)進(jìn)行同一維度的對(duì)比，所采取的投資方式也應(yīng)有所不同。
風(fēng)險(xiǎn)提示：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)存在誤差、行業(yè)發(fā)生大規(guī)模變化、經(jīng)濟(jì)下行超預(yù)期
成長(zhǎng)領(lǐng)軍的底層邏輯
——2022年6月5日
小盤成長(zhǎng)引領(lǐng)反彈行情的底層支撐
當(dāng)前市場(chǎng)各類風(fēng)格對(duì)于分子分母端的敏感度正重新發(fā)生變化。絕大多數(shù)傳統(tǒng)投資鏈及消費(fèi)板塊二季報(bào)業(yè)績(jī)預(yù)期低迷，往后看，目前工業(yè)企業(yè)庫(kù)存水平升至13年以來(lái)高位，后續(xù)大概率要面對(duì)著較為嚴(yán)峻的去庫(kù)壓力。然而與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)周期相關(guān)性較低的成長(zhǎng)新興產(chǎn)業(yè)則在量的支撐下，二季度仍維持了相對(duì)較佳的韌性表現(xiàn)，預(yù)計(jì)成長(zhǎng)板塊盈利及增速將重新占優(yōu)，而這將構(gòu)成成長(zhǎng)風(fēng)格相對(duì)占優(yōu)的底層支撐。且從分母端影響來(lái)看，美債利率影響后期大概率也將逐步趨于弱化。
投資者的另一憂慮是，前期成長(zhǎng)普遍有估值及擁擠度過(guò)高的問(wèn)題，在經(jīng)歷前期急速下跌后，當(dāng)前成長(zhǎng)估值是否趨向合理？進(jìn)一步細(xì)拆發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前估值偏高的主要為大盤成長(zhǎng)方向，而中小盤成長(zhǎng)估值仍處于合理分位。與傳統(tǒng)行業(yè)中，疫情沖擊影響下中小盤受到明顯的市占率擠壓不同的是，在需求支撐和前期盈利支撐下，不少景氣中小盤仍處于加速擴(kuò)張、市占率提升的通道，典型如電池二線廠商，同時(shí)，傳統(tǒng)賽道集中度的顯著提升及疫情沖擊亦帶動(dòng)中小盤企業(yè)尋求轉(zhuǎn)型創(chuàng)新，尤以21年的鋰電化學(xué)品、汽車電子賽道最為典型，景氣中小盤方向仍存在估值提升空間。
科創(chuàng)板是成長(zhǎng)風(fēng)格的板塊性機(jī)會(huì)，目前在基本面、資金情緒以及政策環(huán)境上均類似于2012年創(chuàng)業(yè)板牛市前夕。我們自5月起就持續(xù)提示科創(chuàng)板機(jī)會(huì)，截止6月2日，我們提出的科創(chuàng)板重點(diǎn)公司組合累計(jì)收益14.1%，超額收益8.9%。在成長(zhǎng)占優(yōu)的背景下，科創(chuàng)板作為成長(zhǎng)結(jié)構(gòu)牛的板塊性方向需要得到戰(zhàn)略性重視。當(dāng)前科創(chuàng)板與2012年創(chuàng)業(yè)板牛市前夜環(huán)境類似。從基本面、資金情緒和政策環(huán)境三個(gè)維度考量，有以下三大共同點(diǎn)：（1）盈利領(lǐng)跑全市場(chǎng)，衰退背景下景氣獨(dú)立。與2013年Q1創(chuàng)業(yè)板類似，當(dāng)前科創(chuàng)板盈利增速領(lǐng)跑全A，且科創(chuàng)板成分股主要分布在新經(jīng)濟(jì)方向，相對(duì)免疫于原材料上漲，后續(xù)受益于國(guó)產(chǎn)替代和需求爆發(fā)，預(yù)計(jì)科創(chuàng)板盈利將保持強(qiáng)勢(shì)；（2）估值歷史底部，資金持續(xù)流入。目前科創(chuàng)50估值僅40倍已至歷史底部，同時(shí)北向資金里的各類資金均對(duì)科創(chuàng)板持續(xù)流入，幾乎沒(méi)有出現(xiàn)大幅賣出，且跟蹤科創(chuàng)板相關(guān)指數(shù)的ETF產(chǎn)品也獲得了較多的凈申購(gòu)；（3）經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型期，鼓勵(lì)科創(chuàng)相關(guān)政策暖風(fēng)頻吹?？苿?chuàng)板設(shè)立后基本上幾乎每次資本市場(chǎng)相關(guān)政策均有提及，最新的科創(chuàng)板做市商制度也將使板塊流動(dòng)性再次加強(qiáng)。
總的來(lái)說(shuō)，我們認(rèn)為市場(chǎng)中期面臨總量增速偏弱，流動(dòng)性相對(duì)充裕的環(huán)境。從市場(chǎng)整體看，短期A股市場(chǎng)在“黃金坑”反彈行情之后，悲觀預(yù)期已經(jīng)得到很大程度修復(fù)，后續(xù)也需要注意一些來(lái)自基本面以及海外形勢(shì)的挑戰(zhàn)。從結(jié)構(gòu)看，我們認(rèn)為成長(zhǎng)領(lǐng)軍的風(fēng)格特征還將繼續(xù)，雖然科創(chuàng)板短期快速上漲，但從中期角度依然值得戰(zhàn)略性重視，后續(xù)逢調(diào)整可考慮再布局。行業(yè)配置關(guān)注：汽車鏈、餐飲鏈、軍工、光伏、基建。主題關(guān)注：科創(chuàng)板、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、國(guó)企改革等。
風(fēng)險(xiǎn)提示：經(jīng)濟(jì)下行超預(yù)期、地緣政治風(fēng)險(xiǎn)、疫情反復(fù)
2022年中期投資策略報(bào)告
低位布局，成長(zhǎng)領(lǐng)軍
中國(guó)經(jīng)濟(jì)告別舊地產(chǎn)周期，新動(dòng)能仍在積蓄力量，經(jīng)濟(jì)將經(jīng)歷一個(gè)階段必要的調(diào)整換軌。
中期看A股將神似2012下半年-2014上半年：總量增速偏弱，流動(dòng)性充裕且不斷改善，成長(zhǎng)風(fēng)格占優(yōu)，中小盤風(fēng)格占優(yōu)。市場(chǎng)的最強(qiáng)主線將是中小盤中有持續(xù)增長(zhǎng)預(yù)期支撐的方向—“景氣中小盤”。
短期A股市場(chǎng)在“黃金坑”反彈行情之后，依然面臨一系列基本面挑戰(zhàn)，投資者需要保持耐心，等待逢低布局，預(yù)計(jì)在新一輪政策加碼后，市場(chǎng)在三季度有望再次上攻，且成長(zhǎng)風(fēng)格將領(lǐng)先。
行業(yè)重點(diǎn)關(guān)注：軍工、光伏、新能源車產(chǎn)業(yè)鏈、汽車、食品飲料、煤炭、券商等。
主題重點(diǎn)關(guān)注：數(shù)字經(jīng)濟(jì)、國(guó)企改革等。
指數(shù)中期戰(zhàn)略性關(guān)注科創(chuàng)板。
風(fēng)險(xiǎn)提示：盈利低預(yù)期、疫情反復(fù)、美股波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、地緣政治風(fēng)險(xiǎn)等。
疫情受損與修復(fù)：
同與不同（一）
參考?xì)v次疫情沖擊，消費(fèi)端受損程度：零售必選<本地消費(fèi)<遠(yuǎn)距離消費(fèi)；消費(fèi)需求修復(fù)遵循的順序?yàn)椋罕剡x高端可選品。再?gòu)膹?fù)蘇后消費(fèi)品表現(xiàn)來(lái)看，則有兩點(diǎn)值得注意：1）社零同比至今仍未恢復(fù)至19年同期水平，整體復(fù)蘇彈性較弱。2）受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響程度上，零售必選<本地消費(fèi)<遠(yuǎn)距離消費(fèi)。消費(fèi)相關(guān)上市公司業(yè)績(jī)復(fù)蘇節(jié)奏與分行業(yè)限額以上企業(yè)盈利復(fù)蘇節(jié)奏大致相當(dāng)。
從市場(chǎng)表現(xiàn)看，歷次疫情修復(fù)交易中也呈現(xiàn)出從必選到可選的輪動(dòng)規(guī)律，但預(yù)期往往快于現(xiàn)實(shí)：必選消費(fèi)（農(nóng)產(chǎn)品加工、食品加工等）超額收益最高的時(shí)期在疫情爆發(fā)高峰期前后；隨著確診人數(shù)明顯回落、疫情影響漸退后（通常為拐點(diǎn)半個(gè)月之后），則是物流、餐飲鏈、出行鏈體現(xiàn)出更強(qiáng)的股價(jià)表現(xiàn)及彈性。歷次疫后修復(fù)行情中，旅游景區(qū)、酒店、航空等遠(yuǎn)距離消費(fèi)相關(guān)板塊超額收益表現(xiàn)最強(qiáng)。疫情拐點(diǎn)后3個(gè)月內(nèi)，必選/物流/餐飲鏈/出行鏈均能獲得相對(duì)收益表現(xiàn)。
本輪疫情新增確診于4月13日見(jiàn)頂，但截至4月20日，新增確診人數(shù)仍在高位，處于疫情爆發(fā)高峰期階段。本輪疫情存在幾點(diǎn)不同：1）病毒傳染性加強(qiáng)，后續(xù)演繹形勢(shì)存在更強(qiáng)不確定性；2）上海作為疫情爆發(fā)中心，占全國(guó)的消費(fèi)及經(jīng)濟(jì)比重非武漢可比擬，且對(duì)周圍的輻射效應(yīng)亦更強(qiáng)。疊加相對(duì)20年更長(zhǎng)時(shí)間的封控及更糟糕的物流環(huán)境，對(duì)經(jīng)濟(jì)以及二季度的消費(fèi)恐將有更強(qiáng)沖擊?？紤]到我們此前分析：經(jīng)濟(jì)環(huán)境及收入預(yù)期的沖擊影響中，遠(yuǎn)距離消費(fèi)>本地消費(fèi)>必選，故前兩者本輪的實(shí)際修復(fù)或更緩慢，而必選補(bǔ)庫(kù)效應(yīng)或相對(duì)較強(qiáng)。
再結(jié)合估值水平看，1）修復(fù)速度更快、確定性更高的必選消費(fèi)（農(nóng)產(chǎn)品加工、食品加工）+本地消費(fèi)（港股餐飲、休閑食品、醫(yī)療服務(wù)、影視等）具有更為合意的估值水平；2）歷次疫情復(fù)蘇行情中，遠(yuǎn)距離消費(fèi)板塊彈性最強(qiáng)，但考慮到目前相關(guān)細(xì)分板塊PB（LF）已超過(guò)2019年，PB十年分位處于高位，且在疫情擴(kuò)散形勢(shì)較難判斷、跨省出行恢復(fù)恐更緩慢的條件不變下，板塊行情存在較強(qiáng)不確定性，收益率預(yù)期也恐需降低。板塊行情催化條件預(yù)計(jì)較前期嚴(yán)格：疫情擴(kuò)散形勢(shì)確認(rèn)得到合理有效控制/防疫政策再度邊際寬松，但供給側(cè)出清邏輯則值得期待；3）家電、電子相關(guān)的宅經(jīng)濟(jì)效應(yīng)因產(chǎn)品周期較長(zhǎng)恐難再現(xiàn)。
當(dāng)前投資者如何看待市場(chǎng)
——投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建與應(yīng)用
市場(chǎng)情緒對(duì)行情具有預(yù)測(cè)能力
行為金融學(xué)的研究指出，即使在流動(dòng)性和信息公開度較好的市場(chǎng)內(nèi)，股票價(jià)格也并不完全反映內(nèi)在價(jià)值，而是會(huì)受到投資者情緒的影響。情緒對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)的可預(yù)測(cè)性表現(xiàn)為：情緒是投資者預(yù)期的體現(xiàn)、情緒具有自我實(shí)現(xiàn)的能力、情緒包含了錯(cuò)誤定價(jià)的信息。
中信建投策略-投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建
為了捕捉A股市場(chǎng)情緒，我們使用換手率、偏股基金新發(fā)量、融資買入3個(gè)成交量類指標(biāo)，隱含風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、股債收益差、股指期貨升貼水、超60周MA、超買超賣5個(gè)價(jià)格類指標(biāo)，共8個(gè)對(duì)走勢(shì)具有預(yù)測(cè)能力的客觀指標(biāo)合成了中信建投策略-投資者情緒指數(shù)。
中信建投策略-投資者情緒指數(shù)的應(yīng)用
投資者情緒指數(shù)變化對(duì)于A股未來(lái)走勢(shì)具有一定的預(yù)測(cè)性，通常情況下兩者運(yùn)動(dòng)方向相同。當(dāng)情緒指數(shù)到達(dá)到亢奮區(qū)（90以上）或恐慌區(qū)（10以下）時(shí)，則往往意味著投資者情緒處于極端水平，市場(chǎng)走勢(shì)可能隨著情緒變化而出現(xiàn)反轉(zhuǎn)。當(dāng)情緒指數(shù)從亢奮區(qū)的高點(diǎn)開始快速下降，表明投資者從極度亢奮的情緒中清醒，股市隨之出現(xiàn)下跌；當(dāng)情緒指數(shù)從低潮中開始回升，則預(yù)示著投資者重新抱有樂(lè)觀期待，股指隨之上升。我們可以總結(jié)出情緒指數(shù)的三大應(yīng)用策略：逃頂、抄底和變盤策略。
1、預(yù)警頂部風(fēng)險(xiǎn)：2015年6月3日、2015年7月20日、2019年3月27日、2020年7月15日幾次逃頂空倉(cāng)信號(hào)均提前于股市大幅下跌時(shí)點(diǎn)。
2、提示抄底時(shí)機(jī)：2015年9月17日、2016年5月30日、2017年6月8日、2019年1月10日發(fā)出抄底滿倉(cāng)信號(hào)，之后市場(chǎng)走出上漲行情。
3、捕捉變盤波動(dòng)：2016年1月4日、2017年4月17日、2022年1月24日提示空倉(cāng)，2019年12月3日、2021年4月6日提示滿倉(cāng)，及時(shí)根據(jù)市場(chǎng)和情緒指數(shù)波動(dòng)調(diào)整。
當(dāng)前中信建投策略-投資者情緒指數(shù)處于低位，抄底時(shí)機(jī)尚未到來(lái)
2022年1月情緒指數(shù)大幅下降到10左右，年后降至10以下，2月份有所回暖，但隨著俄烏沖突爆發(fā)和疫情形勢(shì)嚴(yán)峻，情緒指數(shù)再次快速下降，至3月25日已降至5.4，為2019年以來(lái)的最低點(diǎn)。由于情緒指數(shù)仍處于低谷，尚未突破10，我們認(rèn)為抄底時(shí)機(jī)仍未到來(lái)。
風(fēng)險(xiǎn)提示：模型基于歷史數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)能力有限
俄烏沖突之后
高油價(jià)下的通脹魅影
俄烏沖突與平均每2-3年就會(huì)發(fā)生一次的局部摩擦不同，其本質(zhì)是美俄角力，可能導(dǎo)致全球進(jìn)入“新冷戰(zhàn)時(shí)代”或引發(fā)全球滯脹。因此不能用簡(jiǎn)單的歷史復(fù)盤判斷沖突和高油價(jià)的后續(xù)影響，需要對(duì)事態(tài)保持密切的跟蹤，后續(xù)各種意外發(fā)生仍有較大可能性。
歐美對(duì)俄制裁的底牌幾乎出盡，制裁手段難以進(jìn)一步升級(jí)，后續(xù)歐洲面臨“能源危機(jī)”威脅，烏克蘭/歐洲何時(shí)妥協(xié)是未來(lái)看點(diǎn)。投資者押注上游資源品時(shí)需要明確自己交易的是俄烏沖突（制裁擴(kuò)大）還是中長(zhǎng)期供給受限的邏輯。若是前者，則烏克蘭/歐洲是否妥協(xié)或俄羅斯是否斷供油氣將產(chǎn)生巨大的不確定性。
俄烏沖突將推升歐洲對(duì)光伏等新能源的需求，同時(shí)擾亂全球供應(yīng)鏈體系，關(guān)注原油、煤炭、鋁、玉米、小麥、航運(yùn)的機(jī)會(huì)。
資產(chǎn)凍結(jié)引發(fā)擔(dān)憂，全球資本同時(shí)削減在不友好國(guó)家的配置權(quán)重，回流本國(guó)或?qū)で笃渌茱L(fēng)港，再配置期間全球權(quán)益類資產(chǎn)首先遭遇拋售，引發(fā)全球股市動(dòng)蕩。
其他潛在的危機(jī)：若制裁禁令導(dǎo)致俄債務(wù)違約，歐洲銀行業(yè)將面臨巨大的風(fēng)險(xiǎn)敞口，威脅全球金融體系穩(wěn)定。為了避免美元流動(dòng)性危機(jī)的出現(xiàn)，近期美聯(lián)儲(chǔ)應(yīng)該注入流動(dòng)性而非收緊。土耳其等抗通脹能力較弱的國(guó)家可能遭遇困境。北非、中東等對(duì)俄烏糧食依賴較大的地區(qū)可能出現(xiàn)糧食危機(jī)。
風(fēng)險(xiǎn)提示：制裁推升全球通脹、制裁影響超預(yù)期引發(fā)金融危機(jī)、戰(zhàn)爭(zhēng)的不確定性引發(fā)大宗商品價(jià)格大幅波動(dòng)。
前路波折，穩(wěn)字當(dāng)先
大勢(shì)研判：短期反擊未完，中期反轉(zhuǎn)要等。
前路波折：
當(dāng)前市場(chǎng)可類比2012
經(jīng)濟(jì)見(jiàn)底期帶來(lái)業(yè)績(jī)下行壓力、政策有其節(jié)奏與力度、美聯(lián)儲(chǔ)加息周期、美國(guó)中期選舉年的對(duì)華政策。
穩(wěn)字當(dāng)先：把握“三低一改”：低位低估值低擁擠度基礎(chǔ)上有基本面邊際改善預(yù)期
逆周期上行：
盈利邊際改善：食品飲料、電力、基建、建材
行業(yè)周期迎向上拐點(diǎn)：智能汽車整車及配件、畜牧養(yǎng)殖
漲價(jià)周期鏈：原油鏈
高股息策略：盈利穩(wěn)定、高分紅、防御性強(qiáng)：地產(chǎn)、銀行、鋼鐵、煤炭、交運(yùn)、公用事業(yè)
低配行業(yè)籌碼再均衡：電力、銀行、計(jì)算機(jī)、通信
行業(yè)重點(diǎn)關(guān)注：食品飲料、電力、銀行、基建、化工、免稅、智能汽車及配件、光伏
風(fēng)險(xiǎn)提示：經(jīng)濟(jì)下行超預(yù)期、美聯(lián)儲(chǔ)加息進(jìn)度超預(yù)期、地緣政治風(fēng)險(xiǎn)、疫情反復(fù)
美聯(lián)儲(chǔ)貨幣正?；?/p>
路徑選擇與市場(chǎng)影響
美聯(lián)儲(chǔ)強(qiáng)化“鷹派”預(yù)期，非農(nóng)不達(dá)預(yù)期無(wú)礙加息、縮表進(jìn)程，美債存在超調(diào)風(fēng)險(xiǎn)
北京時(shí)間1月6日凌晨美聯(lián)儲(chǔ)公布12月的FOMC會(huì)議紀(jì)要，縮表進(jìn)度超出市場(chǎng)的預(yù)期。導(dǎo)致美聯(lián)儲(chǔ)提前縮表的因素主要是通脹過(guò)高和長(zhǎng)端利率過(guò)低。非農(nóng)不及預(yù)期，但無(wú)礙加息和縮表，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)仍具有韌性，通脹才是第一位的考慮。美債出現(xiàn)大幅上行，可能存在超調(diào)，流動(dòng)性縮緊預(yù)期導(dǎo)致市場(chǎng)以防御為主。
貨幣政策正常化的路徑“有跡可循”，當(dāng)前處于加息前夕
美聯(lián)儲(chǔ)的貨幣正常化路徑有明確可參照的原則和計(jì)劃。美聯(lián)儲(chǔ)的貨幣正?；窂綖榭s減購(gòu)買量（Taper）、前瞻指引、加息和縮表四步，當(dāng)前美聯(lián)儲(chǔ)的貨幣正常化處于Taper即將結(jié)束和加息即將開始的階段，有較大可能在今年3月首次加息。本次縮表提前，可能會(huì)加強(qiáng)加息的效果。
美聯(lián)儲(chǔ)兩次加息縮表面臨的環(huán)境不同，這一次有強(qiáng)“鷹”需求
上一輪加息的經(jīng)濟(jì)較為疲軟，但通脹較低，加息條件不夠充分，而縮表時(shí)期經(jīng)濟(jì)強(qiáng)勁，通脹溫和，縮表環(huán)境較佳。本次加息縮表周期下通脹過(guò)高，而經(jīng)濟(jì)不算太差，當(dāng)前美聯(lián)儲(chǔ)的強(qiáng)“鷹”態(tài)度是較為合理的。
這一輪的加息和縮表可能會(huì)比上輪更緊湊
上一輪加息和縮表的節(jié)奏較慢，而本次加息縮表有一定緊迫性，節(jié)奏可能會(huì)比上一輪更緊湊。縮表的目的之一在于提高長(zhǎng)端利率，與加息是打配合，因此為了加強(qiáng)加息效果，可能會(huì)輔以縮表。在縮表的方式和相對(duì)規(guī)模方面可能會(huì)參照上一輪，但絕對(duì)規(guī)模由于美聯(lián)儲(chǔ)資產(chǎn)負(fù)債表的基數(shù)效應(yīng)會(huì)顯得更大。
復(fù)盤上一輪，關(guān)注首次加息和縮表加速對(duì)新興市場(chǎng)和成長(zhǎng)股沖擊
在加息預(yù)期階段，股債便開始提前反應(yīng)，新興市場(chǎng)首先出現(xiàn)資金流出，回流發(fā)達(dá)市場(chǎng)，成長(zhǎng)股由于景氣度支撐跑出相對(duì)收益。加息落地帶來(lái)一次性沖擊較大，全球成長(zhǎng)股普跌，債市則由于充分預(yù)期并未出現(xiàn)較大波動(dòng)。縮表預(yù)期階段和開啟初期，全球股市、資金面、市場(chǎng)風(fēng)格沒(méi)有受到明顯影響。縮表加速后全球流動(dòng)性受到實(shí)質(zhì)性影響，美債長(zhǎng)短端利率一同上行，期限利差收窄加速，發(fā)達(dá)市場(chǎng)股債資金流入暫緩，新興市場(chǎng)股債均出現(xiàn)資金流出，一定程度上使得新興市場(chǎng)和成長(zhǎng)風(fēng)格的市場(chǎng)表現(xiàn)持續(xù)承壓。
短期關(guān)注美債超調(diào)風(fēng)險(xiǎn)和隨后成長(zhǎng)股反彈機(jī)會(huì)
美股在首次加息和縮表加速階段出現(xiàn)的波動(dòng)可能會(huì)影響A股情緒。短期關(guān)注美債超調(diào)風(fēng)險(xiǎn)和隨后成長(zhǎng)股反彈機(jī)會(huì)。
風(fēng)險(xiǎn)提示：美國(guó)經(jīng)濟(jì)衰退、美國(guó)政治不確定性
中信建投權(quán)益策略團(tuán)隊(duì)
陳果 S1440521120006
中信建投證券董事總經(jīng)理（MD）、研委會(huì)副主任、首席策略官。復(fù)旦大學(xué)理學(xué)學(xué)士，上海交通大學(xué)金融碩士，曾任安信證券首席策略師，研究中心副總經(jīng)理。因市場(chǎng)把握準(zhǔn)確聞名，2020年疫情沖擊下的市場(chǎng)底部提出“黃金坑”與“復(fù)蘇牛”。2021年提出從茅指數(shù)到寧組合，是“寧組合”的首創(chuàng)者。曾多次榮獲新財(cái)富、水晶球和金牛獎(jiǎng)中國(guó)最具價(jià)值分析師等獎(jiǎng)項(xiàng)，也是A股市場(chǎng)最具影響力的策略分析師之一。
張雪嬌 S1440521120007
南京大學(xué)國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)士，復(fù)旦大學(xué)金融學(xué)碩士。3年賣方工作經(jīng)驗(yàn)，7年買方工作經(jīng)驗(yàn)。目前主要負(fù)責(zé)行業(yè)比較、金股組合和專題研究。
夏凡捷 S1440522230005
中信建投資深策略分析師，說(shuō)是畢業(yè)于武漢大學(xué)金融工程專業(yè)，曾任安信證券高級(jí)策略分析師，長(zhǎng)期從事市場(chǎng)策略、專題研究和金股配置方面的工作。新財(cái)富、水晶球、金牛獎(jiǎng)策略分析師。
李家俊 S1440522070004
中信建投證券策略分析師，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)金融碩士，主要研究行業(yè)比較、外資及投資者行為。
鄭佳雯 權(quán)益策略組研究助理 負(fù)責(zé)領(lǐng)域：行業(yè)比較、估值跟蹤。
何盛上海交通大學(xué)工學(xué)學(xué)士、控制工程碩士，目前主要負(fù)責(zé)大勢(shì)研判、專題研究的領(lǐng)域。
姚皓天 復(fù)旦大學(xué)本科，碩士。目前主要負(fù)責(zé)大勢(shì)研判、主題策略。
中信建投王牌研究之權(quán)益策略團(tuán)隊(duì)：團(tuán)隊(duì)未來(lái)將強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)鏈研究，借助中信建投平臺(tái)和機(jī)構(gòu)銷售團(tuán)隊(duì)，覆蓋全市場(chǎng)各類型主要機(jī)構(gòu)投資者。做立體化的投資策略研究。既能夠承接總量研究，銜接行業(yè)研究，又能落地到股票組合，同時(shí)還包括新股策略研究和智能量化策略研究，一站式滿足各類機(jī)構(gòu)投資者實(shí)戰(zhàn)需求。
新股策略研究
經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步復(fù)蘇，小市值成長(zhǎng)占優(yōu)
——中證1000指數(shù)投資價(jià)值研究
國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步復(fù)蘇，寬裕流動(dòng)性下小市值成長(zhǎng)股表現(xiàn)優(yōu)秀
時(shí)至2022年7月中旬，北京、上海等重點(diǎn)城市的疫情防控重回“動(dòng)態(tài)清零”的常態(tài)化軌道，全國(guó)各地復(fù)工復(fù)產(chǎn)有序推進(jìn)，整體來(lái)看我國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步復(fù)蘇。且流動(dòng)性維持充裕且存進(jìn)一步改善的可能，市場(chǎng)有望維持成長(zhǎng)風(fēng)格占優(yōu)的局面，以“細(xì)分賽道的隱形冠軍”在內(nèi)的一大批小盤股將存在持續(xù)性的投資機(jī)會(huì)，半導(dǎo)體設(shè)備、高端制造、新能源、新材料和生物醫(yī)藥等各個(gè)行業(yè)都有催化小盤股投資機(jī)會(huì)的空間。由于小盤成長(zhǎng)股的基本面變化快、篩選的時(shí)間成本相對(duì)高，因此對(duì)于多數(shù)投資者來(lái)說(shuō)，采用指數(shù)投資是最優(yōu)選擇?？紤]到近期市場(chǎng)風(fēng)格，我們本次建議投資者更加關(guān)注以中證1000為代表的寬基小盤指數(shù)。
中證1000指數(shù)的投資價(jià)值與優(yōu)勢(shì)分析
中證1000指數(shù)是從滬深兩地上市A股中剔除中證800指數(shù)成份股后，選取規(guī)模偏小但流動(dòng)性較好的1000只標(biāo)的組成，能夠充分反映出當(dāng)前A股市場(chǎng)中一批小市值公司的股票價(jià)格表現(xiàn)。且其一大批成分股涵蓋了細(xì)分賽道的“隱形冠軍”企業(yè)，代表了我國(guó)未來(lái)重要發(fā)展和布局的產(chǎn)業(yè)方向，指數(shù)的成長(zhǎng)性良好。
對(duì)比于同為寬基小盤指數(shù)的中小100指數(shù)、國(guó)證2000指數(shù)，中證1000指數(shù)具備短期順應(yīng)風(fēng)格演繹、中長(zhǎng)期穿越風(fēng)格變化的能力，在投資收益率、風(fēng)險(xiǎn)控制能力方面取得了較好的平衡。
當(dāng)下的市場(chǎng)風(fēng)格利于中證1000指數(shù)揚(yáng)長(zhǎng)避短，獲取超額收益。從風(fēng)險(xiǎn)特征來(lái)看，中證1000指數(shù)的波動(dòng)較高、彈性較強(qiáng)，結(jié)合歷史表現(xiàn)，在小盤風(fēng)格帶動(dòng)的市場(chǎng)上漲中通常會(huì)有更好的收益，在風(fēng)格切換過(guò)程中相對(duì)其它的寬基小盤指數(shù)也能有較好表現(xiàn)。從行業(yè)分布來(lái)看，中證1000指數(shù)納入了較多的成長(zhǎng)期標(biāo)的，符合我國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長(zhǎng)期趨勢(shì)，成長(zhǎng)股的強(qiáng)彈性賦予了更多投資機(jī)遇。且中證1000的編制方式?jīng)Q定了其成分股整體交易偏活躍，成交量和換手率相對(duì)更高。從估值來(lái)看，中證1000指數(shù)目前處于相對(duì)低位。在小盤成長(zhǎng)股占優(yōu)的風(fēng)格持續(xù)演繹下，中證1000指數(shù)配置性價(jià)比凸顯。同時(shí)，中證1000指數(shù)期貨近期即將掛牌交易，指數(shù)期貨完善風(fēng)險(xiǎn)配置渠道，加大指數(shù)投資吸引力。
從投資工具來(lái)看，我們重點(diǎn)推薦配置追蹤指數(shù)的中證1000 ETF（159629.OF）。
風(fēng)險(xiǎn)提示：投資組合的風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、ETF基金的特定的風(fēng)險(xiǎn)以及其他風(fēng)險(xiǎn)
數(shù)字經(jīng)濟(jì)投資圖譜
產(chǎn)業(yè)革命視角下的數(shù)字經(jīng)濟(jì)正處于第五次長(zhǎng)波階段
從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度看，工業(yè)革命實(shí)質(zhì)是“技術(shù)——經(jīng)濟(jì)”范式的演進(jìn)，技術(shù)與制度幾乎同時(shí)展開一波激烈而密集的創(chuàng)新。一次工業(yè)革命代表著一輪經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)波：即當(dāng)科技和經(jīng)濟(jì)積累到一定程度后，首先是若干關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新取得突破，隨之整個(gè)技術(shù)體系都發(fā)生躍遷，進(jìn)而推動(dòng)新一輪經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。從18世紀(jì)以來(lái)，人類社會(huì)一共經(jīng)歷了三次工業(yè)革命的五次長(zhǎng)波，目前正處于第五次長(zhǎng)波階段，即以能源和信息革命為代表的新一輪技術(shù)革命。數(shù)字經(jīng)濟(jì)將成為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的主要經(jīng)濟(jì)形態(tài)。
后疫情時(shí)代結(jié)構(gòu)性失業(yè)與收入差距擴(kuò)大，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為增長(zhǎng)新動(dòng)力
數(shù)字化和信息化技術(shù)推動(dòng)的自動(dòng)化對(duì)傳統(tǒng)勞動(dòng)力產(chǎn)生了替代作用。數(shù)字化一方面創(chuàng)造了大量新崗位和新技能需求、引起產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，但同時(shí)引發(fā)嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性失業(yè)。其次，數(shù)字化推動(dòng)全球化。制造業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)聯(lián)系極大減少了在全球范圍對(duì)生產(chǎn)要素的搜索成本和追蹤成本，助推了國(guó)際勞動(dòng)力市場(chǎng)的建立，為跨國(guó)外包制造提供了有效渠道。于各國(guó)而言，快速建立與數(shù)字化經(jīng)濟(jì)及生態(tài)相匹配的新型人力資本儲(chǔ)備、發(fā)展數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、完善法律監(jiān)管體系、重視創(chuàng)新及知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)尤為重要。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的低迷中表現(xiàn)出旺盛的生命力，帶來(lái)巨大效益
從海外數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，發(fā)達(dá)國(guó)家發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，不僅依靠其雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和人力資源，還通過(guò)建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略規(guī)劃，對(duì)涉及的重點(diǎn)方向進(jìn)行持續(xù)扶持，并持續(xù)加強(qiáng)相關(guān)法律及知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)新機(jī)制建設(shè)。當(dāng)前，全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能減弱、不穩(wěn)定因素明顯增多，但各國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍取得了明顯成效。英國(guó)、美國(guó)、德國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在GDP中已占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位，英國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)GDP占比達(dá)到61.2%，美國(guó)占比為60.2%，德國(guó)占比為60.0%，位列前三位。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)有望帶來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能
對(duì)中國(guó)而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)既能為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供新動(dòng)能，又有利于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。疫情沖擊之后，中國(guó)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨諸多挑戰(zhàn)，伴隨新一輪信息技術(shù)創(chuàng)新及新型基礎(chǔ)設(shè)施投資，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有望成為新的增長(zhǎng)點(diǎn)。“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要指標(biāo)指出，2025年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重提升至10%，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用普及率45%。參考發(fā)達(dá)國(guó)家，假設(shè)2025年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重逐步提升到40%-50%左右，則保守估算2025年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模將超60萬(wàn)億元。
從生產(chǎn)工具來(lái)看，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中，云和網(wǎng)絡(luò)將成為重要基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)和算力將成為核心生產(chǎn)要素
計(jì)算機(jī)的發(fā)明使人類擺脫了思維器官和手工勞動(dòng)在計(jì)算速度、信息收集和信息存儲(chǔ)等諸多方面不可逾越的生理局限性，智力勞動(dòng)效率極大提高。數(shù)字經(jīng)濟(jì)中，互聯(lián)網(wǎng)的普及導(dǎo)致了“信息大爆炸”和知識(shí)共享，推動(dòng)了知識(shí)生產(chǎn)的指數(shù)性增長(zhǎng)和技術(shù)革命步伐的日益加快。移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算的發(fā)展推動(dòng)“萬(wàn)物上云”，促使一系列移動(dòng)設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用落地。自動(dòng)化車間、黑燈工廠的應(yīng)用大大降低企業(yè)人力成本，提升生產(chǎn)效率的同時(shí)也有利于產(chǎn)品質(zhì)量的把控和統(tǒng)一。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代將以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為主要載體，以信息通信技術(shù)融合應(yīng)用、全要素?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動(dòng)力，促進(jìn)公平與效率更加統(tǒng)一。
從動(dòng)力方面來(lái)看，全球能源結(jié)構(gòu)正在發(fā)生重大變化，從不可再生能源不斷發(fā)展過(guò)度到風(fēng)能、太陽(yáng)能等清潔的可再生能源，將是持續(xù)的能源發(fā)展趨勢(shì)
電力方面，由于成本下降和政府政策支持，可再生能源逐步成為發(fā)電商的首選。為實(shí)現(xiàn)清潔能源的儲(chǔ)存，將不斷推進(jìn)電力系統(tǒng)與儲(chǔ)能技術(shù)的改革。IEA預(yù)測(cè)，到2040年，可再生能源發(fā)電量將比2018年增加2倍，占到全球電力消費(fèi)總量的40%。運(yùn)輸和取暖方面的可再生能源使用量也將增長(zhǎng)。到2040年，可再生能源在全球取暖能源中的份額將較當(dāng)前增加5個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到15%。
海外數(shù)字經(jīng)濟(jì)中股票市場(chǎng)的表現(xiàn)：信息技術(shù)行業(yè)市值占比不斷提升，引領(lǐng)股票市場(chǎng)表現(xiàn)
2009年3月6號(hào)道指和標(biāo)普見(jiàn)熊市底，納指于2009年3月9號(hào)見(jiàn)熊市底，之后美股開啟10年大牛市，截止2021年12月31日，標(biāo)普500和道瓊斯工業(yè)指數(shù)累計(jì)分別上漲401%和324%，而納斯達(dá)克綜合指數(shù)漲幅高達(dá)784%，納斯達(dá)克綜指中信息技術(shù)行業(yè)占比高達(dá)60%，是高科技等新型經(jīng)濟(jì)體的代表。美股FANNGM六大科技巨頭（Facebook、蘋果、亞馬遜、Netflix、谷歌母公司Alphabet、微軟）的市值增量占納斯達(dá)克市值總增量的近40%，市值增量集中體現(xiàn)在先進(jìn)制造產(chǎn)業(yè)群和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)群構(gòu)成的創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)體集群。
復(fù)工復(fù)產(chǎn)，科創(chuàng)領(lǐng)先
——復(fù)工復(fù)產(chǎn)專題
進(jìn)入2022年5月下旬后，上海疫情進(jìn)入尾聲，北京的封控也進(jìn)入尾聲。中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了復(fù)工復(fù)產(chǎn)為主導(dǎo)階段。供應(yīng)鏈恢復(fù)，經(jīng)濟(jì)需求恢復(fù)成為主導(dǎo)市場(chǎng)的關(guān)鍵因素。由于2022年中國(guó)還有5.5%的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)。因此，加快復(fù)工復(fù)產(chǎn)，恢復(fù)經(jīng)濟(jì)就成為關(guān)鍵工作。
復(fù)工復(fù)產(chǎn)會(huì)帶來(lái)企業(yè)盈利的持續(xù)改善，特別是政府加大了推進(jìn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)的力度，各種政策刺激措施有助于企業(yè)盈利改善顯著超預(yù)期。從刺激的方向來(lái)看，中國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)不再以來(lái)傳統(tǒng)的基建和地產(chǎn)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)刺激，而是通過(guò)科技創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了新的發(fā)展。
晶圓廠的大規(guī)模資本開支，光伏風(fēng)電等新能源、新能源汽車的持續(xù)推進(jìn)，這是當(dāng)前復(fù)工復(fù)產(chǎn)的核心。我們能夠觀察到相關(guān)行業(yè)持續(xù)高景氣，映射到資本市場(chǎng)種表現(xiàn)為創(chuàng)業(yè)板50指數(shù)、科創(chuàng)創(chuàng)業(yè)50和科創(chuàng)50等相關(guān)指數(shù)呈現(xiàn)出顯著的優(yōu)異表現(xiàn)。從風(fēng)格上看，小盤強(qiáng)于大盤，成長(zhǎng)強(qiáng)于價(jià)值，科創(chuàng)50指數(shù)在主要股指中漲幅最高，達(dá)到24.4%，技術(shù)上標(biāo)志著科創(chuàng)板進(jìn)入牛市。
從策略角度來(lái)看，我們權(quán)益策略組認(rèn)為，市場(chǎng)底部已經(jīng)基本確認(rèn)，且估值指標(biāo)里，市盈率、股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和股債性價(jià)比也已達(dá)到了歷史底部水平。根據(jù)微觀流動(dòng)性和板塊景氣預(yù)期不同，底部市場(chǎng)風(fēng)格上可分為三階段：下跌期、見(jiàn)底期、以及回升期。下跌期小市值和消費(fèi)成長(zhǎng)板塊占優(yōu)，金融、周期板塊較弱；見(jiàn)底期大市值和金融穩(wěn)定板塊占優(yōu)，消費(fèi)、成長(zhǎng)較弱；回升期小市值和成長(zhǎng)、消費(fèi)走強(qiáng)。4月見(jiàn)底后投資者對(duì)于疫情好轉(zhuǎn)，基本面修復(fù)和流動(dòng)性改善預(yù)期迅速回升，市場(chǎng)迅速?gòu)牡诙A段-見(jiàn)底期（大市值和金融穩(wěn)定板塊占優(yōu)）向第三階段-回升期（小市值和成長(zhǎng)、消費(fèi)走強(qiáng)）切換。這是由于只要市場(chǎng)形成了底部確認(rèn)，反彈開啟的共識(shí)，有限的資金就會(huì)向最具彈性的品種集中。鑒于當(dāng)前有限的市場(chǎng)資金，小盤股比大盤股更具有彈性。同時(shí)由于前期巨大的跌幅，成長(zhǎng)板塊估值修復(fù)的動(dòng)力更強(qiáng)。
我們認(rèn)為：中國(guó)經(jīng)濟(jì)總量增速偏弱，流動(dòng)性充裕且不斷改善，成長(zhǎng)風(fēng)格占優(yōu)，中小盤風(fēng)格占優(yōu)的特征。科創(chuàng)板和創(chuàng)業(yè)板將顯著占優(yōu)。我們認(rèn)為半導(dǎo)體設(shè)備、高端制造、新能源、新材料和生物醫(yī)藥等每個(gè)行業(yè)都將存在持續(xù)性的機(jī)會(huì)，因此我們本次推薦科創(chuàng)創(chuàng)業(yè)指數(shù)、創(chuàng)業(yè)板50指數(shù)和科創(chuàng)50指數(shù)等寬基指數(shù)作為重點(diǎn)。如果投資者有能力把握細(xì)分賽道的投資機(jī)會(huì)，我們也推薦半導(dǎo)體與芯片方向、新能源與智能汽車方向、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)方向等細(xì)分賽道。
從投資工具來(lái)看，追蹤上述指數(shù)的的創(chuàng)50ETF（588380.OF）、創(chuàng)業(yè)板ETF（159971.SZ）、智能汽車ETF（515250.OF）、大數(shù)據(jù)ETF（515400.OF）和芯片龍頭ETF（516640.OF）等產(chǎn)品值得配置。
風(fēng)險(xiǎn)提示：經(jīng)濟(jì)下行超預(yù)期、戰(zhàn)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)、通脹風(fēng)險(xiǎn)、疫情反復(fù)
中信建投新股策略團(tuán)隊(duì)
張玉龍 S1440518070002
策略聯(lián)席首席分析師、新股策略團(tuán)隊(duì)首席分析師。北京大學(xué)光華管理學(xué)院金融學(xué)博士。2016年新財(cái)富策略分析師第5名（團(tuán)體）核心成員，2017年帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲得金融界行業(yè)配置第4名，2018年Wind中國(guó)金牌分析師第四名。2019年新浪金麒麟策略新銳分析師第3名，2019年金融界行業(yè)配置第5名，2020年Wind中國(guó)金牌分析師第2名，每市金股組合第5名。張玉龍先生2013-2015年就職于中國(guó)工商銀行總行風(fēng)險(xiǎn)管理部，負(fù)責(zé)全球主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)管理和海外頭寸控制，并代表工商銀行赴英國(guó)展開工作交流。2016年加入中信建投證券，擁有豐富的金融研究經(jīng)歷，致力于經(jīng)濟(jì)與金融前沿理論創(chuàng)新和應(yīng)用，先后在《金融研究》、《管理世界》、《經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊》等頂級(jí)學(xué)術(shù)雜志上發(fā)表多篇論文，深度參與了科創(chuàng)板的設(shè)計(jì)研究工作，發(fā)起了中證科技50策略指數(shù)和科技50ETF基金設(shè)計(jì)工作，著有《科創(chuàng)板投資策略十講》。
邱季 S1440520070016
上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)士、中國(guó)人民大學(xué)金融學(xué)碩士，2018年加入中信建投證券。
毛晨 中信建投策略&新股組成員，武漢大學(xué)學(xué)士，南開大學(xué)碩士，負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)賽道研究、新股研究。曾就職于長(zhǎng)江證券策略組（新財(cái)富入圍），專注中游制造產(chǎn)業(yè)鏈研究。
趙子鵬 S1440522070004
中信建投證券新股策略研究員，南開大學(xué)理學(xué)學(xué)士、金融碩士，2021年加入中信建投證券研究發(fā)展部。
中信建投王牌研究之新股策略團(tuán)隊(duì)：團(tuán)隊(duì)研究涵蓋大勢(shì)判斷、行業(yè)配置、風(fēng)格分析。張玉龍先生擁有豐富的金融研究經(jīng)歷，致力于經(jīng)濟(jì)與金融前沿理論創(chuàng)新和應(yīng)用，先后在《金融研究》、《管理世界》、《經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊》等頂級(jí)學(xué)術(shù)雜志上發(fā)表多篇論文，并代表北京大學(xué)在中國(guó)金融學(xué)年會(huì)、中國(guó)金融學(xué)國(guó)際年會(huì)上發(fā)表演講。
智能量化策略研究
量?jī)r(jià)因子策略庫(kù)
高頻量?jī)r(jià)因子庫(kù)
本報(bào)告介紹了智能量化策略團(tuán)隊(duì)量?jī)r(jià)因子庫(kù)，因子體系包含376個(gè)日頻量?jī)r(jià)因子，包含放縮量刻畫、日內(nèi)成交刻畫、上下行統(tǒng)計(jì)量等7類，因子庫(kù)旨在挖掘能夠帶來(lái)短周期Alpha的因子。
因子測(cè)試方法
基于日頻量?jī)r(jià)因子的特點(diǎn)，本報(bào)告從日頻調(diào)倉(cāng)換手應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)因子進(jìn)行逐個(gè)評(píng)估，從IC、ICIR、多空組合表現(xiàn)等角度對(duì)整個(gè)因子庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)評(píng)估，并對(duì)整個(gè)因子庫(kù)的因子表現(xiàn)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)于部分類別下較有代表性因子的測(cè)試情況進(jìn)行了進(jìn)一步展示。從整個(gè)因子庫(kù)的表現(xiàn)來(lái)看，大部分因子能在線性分層、多空組合凈值上表現(xiàn)出有效性。
因子庫(kù)測(cè)試結(jié)果分析
從整個(gè)因子庫(kù)的多空凈值、分層效果方面的評(píng)測(cè)結(jié)果來(lái)看，因子庫(kù)中半數(shù)以上因子多空凈值夏普比率超過(guò)1，年化收益以10%為分布中心，在線性維度上整個(gè)因子庫(kù)大部分因子具備一定分層選股能力。
從單因子換手層面看，整個(gè)因子庫(kù)近半數(shù)以上因子年化換手率在100倍以上。對(duì)高頻因子而言，高換手率既是超額收益的來(lái)源，也是制約收益的一大因素。
概述
本報(bào)告旨在從短周期量?jī)r(jià)維度提供因子來(lái)源，以及該類因子庫(kù)的評(píng)估、維護(hù)和使用的思路，基于高頻調(diào)倉(cāng)的多因子策略在實(shí)際執(zhí)行過(guò)程中除了受策略信號(hào)質(zhì)量影響以外，組合優(yōu)化層面的風(fēng)格約束、換手限制的程度、因子合成過(guò)程中對(duì)于非線性信息的挖掘程度、下單算法的執(zhí)行效率等都是保證策略收益穩(wěn)定性的重要環(huán)節(jié)。
風(fēng)險(xiǎn)提示：模型計(jì)算偏誤，因子收益率為歷史收益率，不代表未來(lái)走勢(shì)。
陸股通持倉(cāng)風(fēng)格分析
——業(yè)績(jī)歸因分析第二期
互聯(lián)互通擴(kuò)容納入ETF
互聯(lián)互通交易下的ETF交易將于2022年7月4日（下周一）開始，ETF正式步入互聯(lián)互通階段。我們整理了本次擴(kuò)容ETF名單后發(fā)現(xiàn)，本次擴(kuò)容以覆蓋半導(dǎo)體、生物科技和新能源、碳中和概念的行業(yè)類ETF為主，其次為跟蹤指數(shù)的寬基類ETF，最后為大盤價(jià)值類為主的風(fēng)格類ETF。
北向資金流入概況
我們總結(jié)了自滬股通、深股通開通以來(lái)的北向資金流動(dòng)規(guī)律，總體來(lái)看除2020年疫情影響外，北向資金自2017年以來(lái)加速流入A股市場(chǎng)。對(duì)比歷史2次北向資金反彈情況，并結(jié)合當(dāng)今外部環(huán)境、疫情防控、市場(chǎng)政策等方面，我們初步判斷未來(lái)中短期北向資金將延續(xù)6月份持續(xù)流入的趨勢(shì)。
北向資金持倉(cāng)業(yè)績(jī)歸因分析
我們根據(jù)CNE7經(jīng)典模型對(duì)北向資金持股組合進(jìn)行業(yè)績(jī)歸因后發(fā)現(xiàn)：風(fēng)格因子對(duì)北向資金組合的超額收益貢獻(xiàn)度最高，約51.79%；行業(yè)和市場(chǎng)因子的收益貢獻(xiàn)相近，分別約26.52%和21.65%；選股收益，即股票特異性收益約為13.95%。
風(fēng)格因子和行業(yè)因子貢獻(xiàn)
風(fēng)格因子的超額收益主要因?yàn)楸毕蛸Y金組合超配動(dòng)量、大小盤和Beta因子，這3個(gè)風(fēng)格因子在分析區(qū)間內(nèi)收益為正且量級(jí)較大，其中動(dòng)量因子收益最為強(qiáng)勁；同時(shí)北向資金低配了流動(dòng)性、中盤、杠桿等收益表現(xiàn)較差的因子，這也為超額收益帶來(lái)了正向貢獻(xiàn)。
行業(yè)因子中，白酒、電力設(shè)備、基礎(chǔ)化工、航空和食品飲料對(duì)北向資金組合超額收益的累計(jì)總貢獻(xiàn)較大，其中白酒的收益貢獻(xiàn)高達(dá)32.66%。相比之下，非銀、銀行、房地產(chǎn)、家用電器、傳媒等因子表現(xiàn)相對(duì)較弱，但因金融行業(yè)具有低估值的高性價(jià)比特點(diǎn)，長(zhǎng)期來(lái)看，北向偏向超配該類行業(yè)。
北向資金重倉(cāng)股點(diǎn)評(píng)
總收益貢獻(xiàn)前十個(gè)股主要集中于白酒、航空和電力設(shè)備行業(yè)中歷史表現(xiàn)較好的大盤藍(lán)籌股。另外，商貿(mào)零售龍頭中國(guó)中免受疫情改善、政策支持等利好，歷史表現(xiàn)也相對(duì)較好，個(gè)股的特異性貢獻(xiàn)最高。
風(fēng)險(xiǎn)提示：基于歷史數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)偏誤和模型風(fēng)險(xiǎn)。
美國(guó)通脹歸因分析-宏觀對(duì)沖策略
——量化擇時(shí)策略第三期
美國(guó)高通脹
針對(duì)近期美國(guó)持續(xù)的高通脹現(xiàn)象，研究基于該國(guó)近100年的高通脹分析，從美國(guó)GDP、衰退期就業(yè)率變化等方面對(duì)比此次高通脹與歷史上其他時(shí)期的差異，并從CPI、美元指數(shù)等指標(biāo)分析美國(guó)高通脹現(xiàn)狀。
在此基礎(chǔ)上，研究從美聯(lián)儲(chǔ)降息、疫情導(dǎo)致的消費(fèi)心理轉(zhuǎn)變、經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃、地緣政治及商品供應(yīng)等方面，系統(tǒng)地對(duì)此次高通脹進(jìn)行歸因分析。
美國(guó)的美林時(shí)鐘分析
研究根據(jù)美林時(shí)鐘投資理論，對(duì)美國(guó)2000年至今的市場(chǎng)進(jìn)行周期劃分，分析了不同周期下市場(chǎng)、大類資產(chǎn)的收益和風(fēng)險(xiǎn)。
（1）復(fù)蘇期：市場(chǎng)小幅增長(zhǎng)。商品、黃金、美債等收益表現(xiàn)較好，美股整體收益為負(fù)；商品風(fēng)險(xiǎn)最大，美債風(fēng)險(xiǎn)最小。
（2）過(guò)熱期：市場(chǎng)強(qiáng)勢(shì)上漲。美股收益最高且風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，黃金整體收益強(qiáng)于復(fù)蘇期且風(fēng)險(xiǎn)可控。
（3）滯漲期：市場(chǎng)顯著下跌、波動(dòng)增大。商品、黃金和美元的收益表現(xiàn)最好；其中，美元的收益率較高并且波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)最低，商品波動(dòng)性最大。
（4）衰退期：市場(chǎng)先跌后漲、波動(dòng)較大。商品、美股的收益較高，商品的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)大于美股。
美國(guó)通貨膨脹傳導(dǎo)機(jī)制
本研報(bào)重點(diǎn)研究2000年以來(lái)美國(guó)歷次通脹與歐洲、日本、中國(guó)等地區(qū)通脹發(fā)展的關(guān)系。整體而言，美國(guó)高通脹與歐洲、日本具有強(qiáng)相關(guān)性和高同步性，其政府采取的貨幣政策也趨于一致；美國(guó)高通脹對(duì)中國(guó)通脹發(fā)展具有一定的傳導(dǎo)作用，但近年來(lái)相關(guān)性逐漸減小，貨幣政策的一致性也逐步減弱。
宏觀對(duì)沖策略觀點(diǎn)
基于分析，研究預(yù)測(cè)未來(lái)美聯(lián)儲(chǔ)加息力度可能會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)，滯漲期還會(huì)持續(xù)一段時(shí)間，策略觀點(diǎn)為：
建議超額配置黃金，觀察大宗商品投資機(jī)會(huì)，謹(jǐn)慎操作美股，關(guān)注美國(guó)國(guó)債，關(guān)注美元價(jià)值走勢(shì)。黃金具有天然抗通脹的屬性，價(jià)格近期處于低位，建議把握投資機(jī)會(huì)；商品方面，鑒于當(dāng)前油價(jià)已出現(xiàn)較大幅度的上漲，建議密切關(guān)注石油價(jià)格的變動(dòng)，謹(jǐn)慎操作；美股方面，建議適度配置抗通脹的相關(guān)行業(yè)；美國(guó)債券收益率與貨幣政策、市場(chǎng)預(yù)期緊密相關(guān)，需要持續(xù)關(guān)注政策走向；美元價(jià)值與美聯(lián)儲(chǔ)加息、市場(chǎng)預(yù)期等因素有關(guān)，建議密切關(guān)注美元價(jià)值變動(dòng)，把握投資機(jī)會(huì)。
風(fēng)險(xiǎn)提示：政策不確定性，疫情反復(fù)，地緣政治。
預(yù)測(cè)整體盈利下行，農(nóng)林牧漁行業(yè)由空轉(zhuǎn)多
——行業(yè)基本面量化模型跟蹤月報(bào)(2022年05月)
主要結(jié)論
全部上市公司：盈利回落，市場(chǎng)成交量震蕩下降
按照自下而上的分析師預(yù)期加總，預(yù)測(cè)2022Q2萬(wàn)得全A和萬(wàn)得全A非金融的ROE為8.42%和7.64%，分析師預(yù)期相比上月略微下調(diào)，2022Q1的ROETTM為8.91%和8.34%?；谌芷冢◣?kù)存周期+產(chǎn)能周期+人口周期）對(duì)萬(wàn)得全A指數(shù)2022Q2的內(nèi)在價(jià)值估計(jì)為4,529點(diǎn)(2022Q3為4,457點(diǎn))，目前處于指數(shù)下行階段。2022年05月萬(wàn)得全A指數(shù)漲跌幅5.90%；從PB分位數(shù)來(lái)看，截至2022年05月31號(hào)，萬(wàn)得全A的PB分位數(shù)為13.98%，市場(chǎng)整體估值相比上月略微提升。
中信一級(jí)行業(yè)：有色金屬、通信、石油石化、建筑和農(nóng)林牧漁的景氣度比較高，行業(yè)估值分化程度下降
基于財(cái)務(wù)報(bào)表、分析師預(yù)期和行業(yè)中觀數(shù)據(jù)構(gòu)建景氣度指標(biāo)，有色金屬、通信、石油石化、建筑和農(nóng)林牧漁的景氣度比較高。截至2022年05月31日，煤炭、基礎(chǔ)化工、電力設(shè)備與新能源、汽車、消費(fèi)者服務(wù)和食品飲料的PB分位數(shù)超過(guò)50%，行業(yè)之間估值差異進(jìn)一步下降。
行業(yè)基本面量化模型跟蹤：
1、銀行：實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響銀行生息資產(chǎn)規(guī)模、收益率和信貸質(zhì)量，“GDP:不變價(jià):TTM”周期下行，看空銀行；
2、房地產(chǎn)：居民購(gòu)買力和房屋新開工面積處于上行期，商品房銷售面積、房屋施工面積、房屋竣工面積和百城住宅價(jià)格處于下行期；房?jī)r(jià)同比下行和首套房貸利率下行，看多房地產(chǎn)；
3、建材：水泥價(jià)格和水泥制造的ROE相關(guān)性高達(dá)0.94，水泥均價(jià)上行將帶動(dòng)水泥制造行業(yè)ROE上行，看空水泥制造行業(yè)；玻璃成本價(jià)差下行將帶動(dòng)玻璃制造行業(yè)的毛利率下降，看空玻璃制造行業(yè)；
4、鋼鐵：鋼鐵價(jià)格指數(shù)首月開始下行，看空鋼鐵行業(yè)；
6、化工：石腦油裂解產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)與石油化工行業(yè)ROE相關(guān)性0.42，石腦油裂解產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)上行預(yù)示ROE上行，看多石油化工行業(yè)；聚氨酯產(chǎn)品綜合價(jià)差指數(shù)下行預(yù)示毛利率下行，看空聚氨酯行業(yè)；
7、醫(yī)藥：中藥價(jià)格指數(shù)上行，看多中藥行業(yè)；維生素價(jià)格下行，看多原料藥行業(yè)；
8、農(nóng)林牧漁：生豬價(jià)格和農(nóng)林牧漁行業(yè)ROE相關(guān)性為0.92，對(duì)2022Q2和2022Q3的豬價(jià)預(yù)測(cè)分別為16.56元/公斤和18.85元/公斤，當(dāng)前價(jià)格為15.69元/公斤，看多農(nóng)林牧漁行業(yè)；
9、紡織服裝：基于產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)紡織服裝相對(duì)收益下降，看空紡織服裝行業(yè)。
綜合配置建議：有色金屬、通信、石油石化、建筑和農(nóng)林牧漁
權(quán)益類公募基金量化標(biāo)簽庫(kù)
——FOF投資策略系列
基金標(biāo)簽庫(kù)的應(yīng)用
本研報(bào)主要介紹基金量化標(biāo)簽庫(kù)的應(yīng)用。在基金研究中，基金投資者需要對(duì)基金的行業(yè)和風(fēng)格進(jìn)行分析，有很多定性的指標(biāo)，但無(wú)法系統(tǒng)定量的刻畫基金的風(fēng)格，本基金標(biāo)簽庫(kù)推出就是為了解決該問(wèn)題，標(biāo)簽庫(kù)覆蓋基金為所有含股票的非貨幣型公募基金的全歷史。
本研報(bào)分析區(qū)間是2020年一季度至2022年一季度。首先對(duì)非貨幣性公募基金市場(chǎng)概況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，包括發(fā)行數(shù)量、管理規(guī)模、指數(shù)與非指數(shù)基金、倉(cāng)位變動(dòng)、基金類型和重倉(cāng)股集中度等多個(gè)方面。
CNE7多因子模型
基于中國(guó)A股市場(chǎng)特征所構(gòu)建的股票模型CNE7經(jīng)典版選用10個(gè)風(fēng)格因子、34個(gè)行業(yè)因子和1個(gè)市場(chǎng)因子作為解釋股票收益的共同因子。基于各公募基金披露的持倉(cāng)信息，我們對(duì)各含股公募基金在CNE7經(jīng)典版模型的風(fēng)格及行業(yè)因子上的暴露進(jìn)行了計(jì)算和分析。
基金標(biāo)簽
基金收益的正貢獻(xiàn)取決于基金是否前瞻性進(jìn)行了風(fēng)格和行業(yè)因子配置，超配上漲的因子，或低配了下跌的因子，即能獲得正的貢獻(xiàn)，而負(fù)的貢獻(xiàn)來(lái)自于錯(cuò)誤的配置即因子暴露度方向和因子走勢(shì)相反。整體含股公募基金看好中小盤、成長(zhǎng)性及流動(dòng)性高、過(guò)去表現(xiàn)良好的股票；行業(yè)上在醫(yī)療保健、工業(yè)、必選消費(fèi)、信息技術(shù)上的暴露相對(duì)均較高。
基金標(biāo)簽庫(kù)的應(yīng)用案例
本研報(bào)選取易方達(dá)高端制造混合、廣發(fā)醫(yī)療保健股票A、匯添富創(chuàng)新醫(yī)藥混合3只基金，結(jié)合基金標(biāo)簽進(jìn)行案例分析與對(duì)比。
風(fēng)險(xiǎn)提示：基于歷史數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)偏誤和模型風(fēng)險(xiǎn)。
CNE7多因子模型
——因子表現(xiàn)與模型解釋力度分析
CNE7多因子模型
多因子風(fēng)險(xiǎn)模型在優(yōu)化投資組合及降低投資組合風(fēng)險(xiǎn)，以及投資組合業(yè)績(jī)歸因方面應(yīng)用極為廣泛。我們基于中國(guó)A股市場(chǎng)特征及客戶的反饋構(gòu)建了股票模型CNE7經(jīng)典版，模型選用10個(gè)風(fēng)格因子、34個(gè)行業(yè)因子和1個(gè)市場(chǎng)因子作為解釋股票收益的共同因子。與Barra CNE5模型相比，CNE7經(jīng)典版在市場(chǎng)、部分風(fēng)格及行業(yè)因子表現(xiàn)上更為顯著，更能反映和體現(xiàn)市場(chǎng)行業(yè)輪動(dòng)和風(fēng)格切換。但近些年隨著股票個(gè)數(shù)增多，10個(gè)大類因子框架解釋力度有所下降。
市場(chǎng)因子
市場(chǎng)因子等同于全A指數(shù)的走勢(shì)，引入市場(chǎng)因子可以將市場(chǎng)效應(yīng)與行業(yè)效應(yīng)剝離開。A股的擴(kuò)容進(jìn)展飛速，截至2022年4月26日，CNE7模型樣本空間中所含A股個(gè)數(shù)增幅達(dá)到273%，總市值增幅達(dá)到882%，自由流通市值約占總市值76%。
風(fēng)格因子
風(fēng)格因子包含10個(gè)大類因子，依次為Beta、殘余波動(dòng)率、規(guī)模、中盤股、Earnings Yield、Book to Price、動(dòng)量、杠桿率、流動(dòng)性以及成長(zhǎng)。風(fēng)格因子的構(gòu)建均采用股票流通市值。相比Barra CNE5模型，CNE7經(jīng)典版的風(fēng)格因子整體更顯著，尤其是Beta、規(guī)模、中盤股、Earnings Yield、Book to Price、流動(dòng)性以及成長(zhǎng)因子。因子計(jì)算總體方法論一致，但計(jì)算的細(xì)節(jié)有所差別。
行業(yè)因子
CNE7經(jīng)典版模型基于申萬(wàn)一級(jí)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，并將部分申萬(wàn)二級(jí)行業(yè)如白酒、制藥、醫(yī)療器械等作為單獨(dú)行業(yè)因子，總共構(gòu)建了34個(gè)行業(yè)因子。當(dāng)前中國(guó)A股行業(yè)股票數(shù)量和市值規(guī)模分布較為均勻。相比Barra CNE5模型，CNE7經(jīng)典版的行業(yè)因子整體更顯著，尤其表現(xiàn)在白酒、煤炭、機(jī)械設(shè)備、商貿(mào)零售等行業(yè)上。
風(fēng)險(xiǎn)提示：模型計(jì)算偏誤，因子收益率為歷史收益率，不代表未來(lái)走勢(shì)。
市場(chǎng)定價(jià)已從兩周期向三周期切換
——行業(yè)基本面量化模型跟蹤月報(bào)(2022年05月)
主要結(jié)論
全部上市公司：盈利回落，市場(chǎng)成交量震蕩
按照自下而上的分析師預(yù)期加總，預(yù)測(cè)2022Q2萬(wàn)得全A和萬(wàn)得全A非金融的ROE為8.47%和7.70%，分析師預(yù)期相比上月略微下調(diào)，2022Q1的ROETTM為8.91%和8.34% ，2021Q4的ROETTM為9.07%和8.41%?；趦芍芷冢◣?kù)存周期+產(chǎn)能周期）對(duì)萬(wàn)得全A指數(shù)2022Q2的內(nèi)在價(jià)值估計(jì)為5,476點(diǎn)(2022Q3為5,478點(diǎn))，基于三周期（庫(kù)存周期+產(chǎn)能周期+人口周期）對(duì)萬(wàn)得全A指數(shù)2022Q2的內(nèi)在價(jià)值估計(jì)為4,511點(diǎn)(2022Q3為4,436點(diǎn))，目前處于指數(shù)下行階段。2022年04月萬(wàn)得全A指數(shù)漲跌幅-9.51%；從PB分位數(shù)來(lái)看，截至2022年04月29號(hào)，萬(wàn)得全A的PB分位數(shù)為5.22%，市場(chǎng)整體估值相比上月大幅下降。
中信一級(jí)行業(yè)：有色金屬、通信、電力設(shè)備新能源、石油石化、建筑、家電和國(guó)防軍工的景氣度比較高，行業(yè)估值分化程度下降
基于財(cái)務(wù)報(bào)表、分析師預(yù)期和行業(yè)中觀數(shù)據(jù)構(gòu)建景氣度指標(biāo)，有色金屬、通信、電力設(shè)備新能源、石油石化、建筑、家電和國(guó)防軍工的景氣度比較高。截至2022年04月29日，電力設(shè)備與新能源、消費(fèi)者服務(wù)和食品飲料的PB分位數(shù)超過(guò)50%，行業(yè)之間估值差異進(jìn)一步下降。
行業(yè)基本面量化模型跟蹤：
1、銀行：實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響銀行生息資產(chǎn)規(guī)模、收益率和信貸質(zhì)量，“GDP:不變價(jià):TTM”周期上行，看多銀行；
2、房地產(chǎn)：居民購(gòu)買力和房屋新開工面積處于上行期，商品房銷售面積、房屋施工面積、房屋竣工面積和百城住宅價(jià)格處于下行期；房?jī)r(jià)同比下行和首套房貸利率下行，看多房地產(chǎn)；
3、建材：水泥價(jià)格和水泥制造的ROE相關(guān)性高達(dá)0.94，水泥均價(jià)上行將帶動(dòng)水泥制造行業(yè)ROE上行，看多水泥制造行業(yè)；玻璃成本價(jià)差下行將帶動(dòng)玻璃制造行業(yè)的毛利率下降，看空玻璃制造行業(yè)；
4、鋼鐵：鋼鐵價(jià)格指數(shù)首月開始下行，首月看空鋼鐵行業(yè)；
6、化工：石腦油裂解產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)與石油化工行業(yè)ROE相關(guān)性0.42，石腦油裂解產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)上行預(yù)示ROE上行，看多石油化工行業(yè)；聚氨酯產(chǎn)品綜合價(jià)差指數(shù)下行預(yù)示毛利率下行，看空聚氨酯行業(yè)；
7、醫(yī)藥：中藥價(jià)格指數(shù)上行，看多中藥行業(yè)；維生素價(jià)格下行，看多原料藥行業(yè)；
8、農(nóng)林牧漁：生豬價(jià)格和農(nóng)林牧漁行業(yè)ROE相關(guān)性為0.92，對(duì)2022Q2和2022Q3的豬價(jià)預(yù)測(cè)分別為16.52元/公斤和18.81元/公斤，當(dāng)前價(jià)格為12.75元/公斤，對(duì)農(nóng)林牧漁行業(yè)謹(jǐn)慎。
綜合配置建議：有色金屬、通信、電力設(shè)備新能源和石油石化
基于歷史波動(dòng)率和VIX指數(shù)的擇時(shí)研究
——量化擇時(shí)策略第一期
本篇為中信建投量化擇時(shí)策略第一期報(bào)告，使用歷史波動(dòng)率和VIX指數(shù)來(lái)計(jì)算市場(chǎng)波動(dòng)率，并將得到的市場(chǎng)波動(dòng)率計(jì)算結(jié)果以三種不同角度來(lái)預(yù)測(cè)因子下期收益率進(jìn)行回歸分析。
主要結(jié)論
市場(chǎng)因子的波動(dòng)率對(duì)不同因子下期收益率具備不同的預(yù)測(cè)能力
研究發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)因子的月度波動(dòng)率與下一個(gè)月度收益率呈顯著的負(fù)相關(guān)性。對(duì)于風(fēng)格因子，大部分因子的月度收益率與市場(chǎng)因子月度波動(dòng)率呈負(fù)相關(guān)性。其中流動(dòng)性、中盤股、動(dòng)量和大小盤因子的回歸斜率顯著為負(fù)，僅有BETA因子回歸斜率顯著為正。在行業(yè)因子中，農(nóng)林牧漁、綜合、輕工制造、海運(yùn)、傳媒、社會(huì)服務(wù)和紡織服飾6個(gè)行業(yè)回歸斜率顯著為負(fù)，機(jī)械設(shè)備、基礎(chǔ)化工、煤炭、有色金屬和鋼鐵5個(gè)行業(yè)的回歸斜率顯著為正。市場(chǎng)因子的月度波動(dòng)率與各個(gè)行業(yè)因子收益的關(guān)系各不相同，相關(guān)性為正和相關(guān)性為負(fù)的比例大致相等。
基于滬深300期權(quán)的VIX指數(shù)與下日因子的收益率存在相關(guān)性
VIX與市場(chǎng)因子下期收益率的回歸斜率不顯著。風(fēng)格因子中，VIX與大多數(shù)因子呈負(fù)相關(guān)性。其中，回歸結(jié)果顯著的因子斜率也全為負(fù)，分別是BP、流動(dòng)性、中盤股和殘差波動(dòng)率因子。在34個(gè)行業(yè)因子中，VIX與16個(gè)行業(yè)因子回歸斜率為正，與18行業(yè)因子回歸斜率為負(fù)。在回歸斜率為負(fù)的行業(yè)中，表現(xiàn)相對(duì)顯著的因子只有煤炭和有色金屬；在回歸斜率為正的行業(yè)中，農(nóng)林牧漁、汽車、建筑材料、食品飲料、醫(yī)療器械、輕工制造和紡織服飾7個(gè)行業(yè)回歸斜率的顯著性較強(qiáng)，其中農(nóng)林牧漁、建筑材料和食品飲料較突出。因此，VIX與各個(gè)行業(yè)因子下日收益率在一定程度上呈現(xiàn)正相關(guān)性。
不同市場(chǎng)狀態(tài)下因子表現(xiàn)能力不同
市場(chǎng)因子在風(fēng)險(xiǎn)下行時(shí)的收益和風(fēng)險(xiǎn)顯著好于風(fēng)險(xiǎn)上行時(shí)。這說(shuō)明市場(chǎng)因子與VIX呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)。對(duì)于風(fēng)格因子，風(fēng)險(xiǎn)上行時(shí)，BP、成長(zhǎng)和杠桿因子表現(xiàn)較好，其中杠桿因子收益表現(xiàn)最佳。風(fēng)險(xiǎn)下行時(shí)，BETA、成長(zhǎng)、中盤股和動(dòng)量因子表現(xiàn)相對(duì)較好。從行業(yè)上看，風(fēng)險(xiǎn)上行時(shí)年化收益較好的有農(nóng)林牧漁、建筑材料、基礎(chǔ)化工、煤炭、海運(yùn)、有色金屬、石油石化、社會(huì)服務(wù)、鋼鐵和公用事業(yè)，其中煤炭表現(xiàn)最好。風(fēng)險(xiǎn)下行時(shí)，收益較好的有白酒、煤炭、電力設(shè)備、有色金屬和鋼鐵，白酒表現(xiàn)最好。有部分因子表現(xiàn)與回歸相駁，例如市場(chǎng)因子、BP因子等回測(cè)表現(xiàn)與回歸結(jié)果相駁。
風(fēng)險(xiǎn)提示：基于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，模型存在偏差，過(guò)去收益不代表未來(lái)走勢(shì)。
FOF投資量化策略
——基于機(jī)器學(xué)習(xí)
研究框架
本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸出的分類概率作為基金選擇信號(hào)，并在基金組合的基金中進(jìn)行測(cè)試。利用基金凈值數(shù)據(jù)和另類數(shù)據(jù)，我們訓(xùn)練了5種分類方法，即支持向量機(jī)、邏輯回歸、 隨機(jī)森林、集成分類器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為選擇股票型和偏股型基金構(gòu)建FOF投資組合時(shí)的決策依據(jù)。我們根據(jù)模型給出的概率定義了一個(gè)基金選擇信號(hào)，它代表了模型在將下一個(gè)時(shí)間周期收益率分類為正時(shí)的預(yù)測(cè)置信度。我們定義的解釋變量包括基于基金凈值構(gòu)建的動(dòng)量特征、基金風(fēng)格、基金風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、基金公司、存在時(shí)間、CNE7因子暴露度和基金規(guī)模特征等。我們檢測(cè)了模型在訓(xùn)練集上的效果，并基于模型構(gòu)建量化多頭策略對(duì)模型的性能進(jìn)行樣本外(測(cè)試集)檢測(cè)。
主要結(jié)論
預(yù)測(cè)概率和基金下季度回報(bào)存在正相關(guān)性。模型輸出的正類預(yù)測(cè)概率和基金下季度的收益的一元線性回歸曲線斜率為正，說(shuō)明兩者存在正相關(guān)性。
機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)性能更為穩(wěn)定。機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)精度的標(biāo)準(zhǔn)差小于傳統(tǒng)動(dòng)量策略預(yù)測(cè)精度，且支持向量自動(dòng)機(jī)的預(yù)測(cè)精度平均意義上優(yōu)于動(dòng)量策略。
偏向深度學(xué)習(xí)的模型更能捕捉到基金市場(chǎng)上的動(dòng)量效應(yīng)。在5個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，只有最為復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)W習(xí)到一定的動(dòng)量效應(yīng)。這說(shuō)明在金融領(lǐng)域運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，要注意模型學(xué)習(xí)能力和希望提取的特征的復(fù)雜度相匹配。
研究展望
利用預(yù)處理、篩選等工程化方式對(duì)本文所選的特征變量進(jìn)行降維，可以優(yōu)化模型的表現(xiàn)。一般而言，數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，使用較少的動(dòng)量捕獲特征，模型的準(zhǔn)確性可能會(huì)提高。傳統(tǒng)的金融變量，如基金的阿爾法或各種財(cái)務(wù)比率可能會(huì)增加額外的信息量，從而影響模型的訓(xùn)練效果。
風(fēng)險(xiǎn)提示：研究均基于歷史數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)偏誤和模型風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)未來(lái)投資不構(gòu)成任何建議。
多因子擁擠度模型
——基于CNE7經(jīng)典版
主要內(nèi)容
指標(biāo)構(gòu)建
本研究報(bào)告介紹中信建投因子擁擠度模型來(lái)定量評(píng)估因子策略的擁擠程度，該模型使用一系列指標(biāo)從多個(gè)維度衡量因子的擁擠情況。指標(biāo)是6個(gè)角度進(jìn)行構(gòu)建的，分別為: （1）估值指標(biāo);（2）成長(zhǎng)指標(biāo); （3）累計(jì)收益率指標(biāo); （4）換手率指標(biāo); （5）截面波動(dòng)率指標(biāo);（6）兩兩相關(guān)性指標(biāo)。
研究方法
本報(bào)告使用月度數(shù)據(jù)，以6個(gè)月為間隔，將未來(lái)兩年劃分為0~6個(gè)月、7~12個(gè)月、13~18個(gè)月以及19~24個(gè)月四個(gè)區(qū)間，對(duì)綜合擁擠度指標(biāo)及底層6個(gè)擁擠指標(biāo)與CNE7經(jīng)典版中的市場(chǎng)因子、37個(gè)行業(yè)因子和10個(gè)風(fēng)格因子的未來(lái)收益率與波動(dòng)率進(jìn)行Spearman相關(guān)性統(tǒng)計(jì)分析。
市場(chǎng)因子
模型結(jié)果表明，在短期0-6個(gè)月，綜合擁擠度指標(biāo)與市場(chǎng)因子收益負(fù)相關(guān)而與其波動(dòng)率間正相關(guān)，這說(shuō)明短期來(lái)看，擁擠程度越高會(huì)導(dǎo)致該因子未來(lái)收益的下降和風(fēng)險(xiǎn)的上升。但這相關(guān)性在長(zhǎng)期并不顯著。
行業(yè)因子
模型結(jié)果表明，綜合擁擠得分與各行業(yè)因子未來(lái)給定時(shí)間段內(nèi)的收益和風(fēng)險(xiǎn)并不具有顯著的相關(guān)性。其細(xì)分指標(biāo)估值水平指標(biāo)與因子間的相關(guān)性最為顯著。細(xì)分行業(yè)中，電力設(shè)備行業(yè)和汽車行業(yè)均于2021年進(jìn)入高擁擠度區(qū)域，計(jì)算機(jī)等行業(yè)尚位于相對(duì)安全區(qū)。
風(fēng)格因子
模型結(jié)果表明，綜合擁擠度指標(biāo)與各風(fēng)格因子未來(lái)表現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)之間相關(guān)性不一致。擁擠度細(xì)分指標(biāo)中，估值指標(biāo)和成長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)風(fēng)格因子未來(lái)收益與風(fēng)險(xiǎn)的前瞻性相對(duì)較好，即與未來(lái)收益負(fù)相關(guān)，和風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)。
風(fēng)險(xiǎn)提示：研究均基于歷史數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)偏誤和模型風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)未來(lái)投資不構(gòu)成任何建議。
中信建投智能量化策略團(tuán)隊(duì)
徐建華
中信建投證券研究發(fā)展部智能量化投研組團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，CFA，先后就職于MSCI Barra公司和標(biāo)普公司等專業(yè)研究機(jī)構(gòu)，具有十多年金融市場(chǎng)研究，統(tǒng)計(jì)建模等專業(yè)經(jīng)驗(yàn)。曾為多家銀行，基金，和保險(xiǎn)等資管客戶提供投資組合優(yōu)化管理，基金評(píng)價(jià)以及風(fēng)險(xiǎn)管理等咨詢，協(xié)助投資經(jīng)理進(jìn)行金融模型和系統(tǒng)軟件研究和開發(fā)，提供投資流程整體解決方案咨詢。具有扎實(shí)的金融學(xué)術(shù)基礎(chǔ)，實(shí)時(shí)跟進(jìn)市場(chǎng)，行業(yè)以及投資風(fēng)格變動(dòng)。過(guò)去已經(jīng)和國(guó)內(nèi)百余家各類資管機(jī)構(gòu)都展開了深入的合作，具有豐富量化研究以及金融科技方案實(shí)施經(jīng)驗(yàn)和成功案例。
王程暢 S1440520010001
北京大學(xué)計(jì)算機(jī)技術(shù)碩士，5年基金和證券基本面量化策略研究經(jīng)驗(yàn)，2019年加入中信建投研究發(fā)展部，主要從事基本面量化擇時(shí)和行業(yè)配置策略研究;Wind金牌分析師2019年第2。
陳添奕美國(guó)杜克大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，F(xiàn)RM，曾任MSCI Barra及美國(guó)貝萊德集團(tuán)等，主要負(fù)責(zé)多資產(chǎn)量化模型和策略研究、指數(shù)，基金研究和FOF策略、ESG、氣候風(fēng)險(xiǎn)，資產(chǎn)組合管理系統(tǒng)等投資研究服務(wù)。
魯植宸 中國(guó)科學(xué)院碩士，曾在大型券商自營(yíng)從事量化投研和實(shí)盤管理工作，在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的量化應(yīng)用方面有從學(xué)術(shù)研究到策略設(shè)計(jì)、實(shí)盤落地及管理的全周期經(jīng)驗(yàn)，研究方向覆蓋機(jī)器學(xué)習(xí)算法、因子-策略設(shè)計(jì)、建模訓(xùn)練過(guò)程優(yōu)化、樣本特征處理技巧等
中信建投王牌研究之智能量化策略團(tuán)隊(duì)：曾為多家銀行，基金，和保險(xiǎn)等資管客戶提供投資組合優(yōu)化管理，基金評(píng)價(jià)以及風(fēng)險(xiǎn)管理等咨詢，協(xié)助投資經(jīng)理進(jìn)行金融模型和系統(tǒng)軟件研究和開發(fā)，提供投資流程整體解決方案咨詢。具有扎實(shí)的金融學(xué)術(shù)基礎(chǔ)，實(shí)時(shí)跟進(jìn)市場(chǎng)，行業(yè)以及投資風(fēng)格變動(dòng)。過(guò)去已經(jīng)和國(guó)內(nèi)百余家各類資管機(jī)構(gòu)都展開了深入的合作，具有豐富量化研究以及金融科技方案實(shí)施經(jīng)驗(yàn)和成功案例。
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