国盛证券-量化周报:大盘创出本轮反弹新高-230305

文本预览:
大盘创出本轮反弹新高。 本周,大盘继续震荡上行,全周收涨 1.87%,并创出本轮反弹新高。 在此背景下电力设备及新能源却逆势迎来日线级别下跌。 目前来看,上证指数、中证 500、中证 1000 距离形成周线上涨只有一步之遥,即下周市场收涨即可。 若果真如此,沪深 300、上证 50 等板块将相继确认周线上涨,我们自 2022 年 10 月以来预测的周线牛市将得以实现。 而且由于目前周线结构在日线结构上只形成了 1 浪,因此即便市场形成了周线牛市,市场的中期上涨也不够充分,从而意味着市场的中期上涨时间将会进一步延长。 因此未来一段时间市场不论出现 30 分钟级别调整还是日线级别调整,都是逢回调加仓的好时机,市场并未到减仓时。 中期,我们仍然建议投资者继续耐心逢低布局上证 50、沪深 300、科创 50 等板块。 A 股景气指数观察。 截至 2023 年 3 月 3 日, A 股景气指数达到 0.18,相比 2022 年底变化-9.32。 景气继续大幅下行( 2022-Q2、 2022-Q3、 2022-Q4 表现: -1.94、 -7.78、 -12.74) 。 A 股情绪指数观察。 当前 A 股情绪见底指数信号: 多, A 股情绪见顶指数信号: 空, 综合信号为: 多。 情绪指标信号为看空;主题推荐算法推荐 ChatGPT 概念。 当前情绪指标信号为谨慎看多。 中证 500 增强组合跑输基准 0.53%,沪深 300 增强组合跑输基准 1.30%。 主题挖掘算法近期推荐 ChatGPT 概念股。 风格上, 当前大市值、 高动量和高价值因子占优。 从纯因子收益来看,近一周通信、计算机、传媒和建筑等行业因子相对市场市值加权组合跑出较高超额收益,银行、汽车、煤炭与有色金属等行业因子回撤较多;风格因子中,市值超额收益为正,市场呈现明显的大盘风格;量价类因子中仅动量因子超额收益为正, Beta 和波动率因子均获得负超额收益;基本面因子中价值和盈利因子获得正超额收益,成长超额为负。 从近二十日因子表现来看,高价值和高盈利股表现优异,波动率和成长等因子表现不佳。 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
展开>>
收起<<
《国盛证券-量化周报:大盘创出本轮反弹新高-230305(24页).pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《国盛证券-量化周报:大盘创出本轮反弹新高-230305(24页).pdf(24页精品完整版)》请在悟空智库报告文库上搜索。
(以下内容从国盛证券《量化周报:大盘创出本轮反弹新高》研报附件原文摘录)大盘创出本轮反弹新高。 本周,大盘继续震荡上行,全周收涨 1.87%,并创出本轮反弹新高。 在此背景下电力设备及新能源却逆势迎来日线级别下跌。 目前来看,上证指数、中证 500、中证 1000 距离形成周线上涨只有一步之遥,即下周市场收涨即可。 若果真如此,沪深 300、上证 50 等板块将相继确认周线上涨,我们自 2022 年 10 月以来预测的周线牛市将得以实现。 而且由于目前周线结构在日线结构上只形成了 1 浪,因此即便市场形成了周线牛市,市场的中期上涨也不够充分,从而意味着市场的中期上涨时间将会进一步延长。 因此未来一段时间市场不论出现 30 分钟级别调整还是日线级别调整,都是逢回调加仓的好时机,市场并未到减仓时。 中期,我们仍然建议投资者继续耐心逢低布局上证 50、沪深 300、科创 50 等板块。 A 股景气指数观察。 截至 2023 年 3 月 3 日, A 股景气指数达到 0.18,相比 2022 年底变化-9.32。 景气继续大幅下行( 2022-Q2、 2022-Q3、 2022-Q4 表现: -1.94、 -7.78、 -12.74) 。 A 股情绪指数观察。 当前 A 股情绪见底指数信号: 多, A 股情绪见顶指数信号: 空, 综合信号为: 多。 情绪指标信号为看空;主题推荐算法推荐 ChatGPT 概念。 当前情绪指标信号为谨慎看多。 中证 500 增强组合跑输基准 0.53%,沪深 300 增强组合跑输基准 1.30%。 主题挖掘算法近期推荐 ChatGPT 概念股。 风格上, 当前大市值、 高动量和高价值因子占优。 从纯因子收益来看,近一周通信、计算机、传媒和建筑等行业因子相对市场市值加权组合跑出较高超额收益,银行、汽车、煤炭与有色金属等行业因子回撤较多;风格因子中,市值超额收益为正,市场呈现明显的大盘风格;量价类因子中仅动量因子超额收益为正, Beta 和波动率因子均获得负超额收益;基本面因子中价值和盈利因子获得正超额收益,成长超额为负。 从近二十日因子表现来看,高价值和高盈利股表现优异,波动率和成长等因子表现不佳。 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