如何定量刻画市场预期?【广发策略刘晨明&陈振威】

（以下内容从天风证券《如何定量刻画市场预期?【广发策略刘晨明&陈振威】》研报附件原文摘录）
　　本文作者：刘晨明/郑恺/陈振威/毕露露 报告摘要 “买在无人问津时，卖在人声鼎沸处”，本文采用量价指标等分析方法，对市场交易数据进行建模，构建市场反应度指标，旨在帮助判断各个行业基本面预期在市场上的真实反应如何、反应到了哪种程度，并构建横向与纵向策略落地到投资。 纵向择时：一种90%胜率&高超额的择时策略。根据市场反应度模型构建择时策略，不同类资产交易阈值有所不同（详见下文第三部分）。 横向策略：轮动加快下的一种高胜率行业比较策略。根据市场反应度模型，我们每周更新一次行业推荐（最被低估的十个申万二级行业），在行业轮动提速的大背景下显著跑赢市场，取得不错的“赚钱效应”。 本周推荐关注反应度较低的煤炭开采、电池、化学制品、通信设备、化学原料、农化制品、小金属、装修建材、数字媒体、非金属材料Ⅱ等申万二级行业。 基于市场反应度的组合管理新思路。诚然纵向&横向策略单独使用效果已然不错，但两者结合也能构建出一套更完整的投资组合策略。 （1）对行业初步筛选，通过市场反应度模型对申万一级行业&二级子行业从横向维度（行业比较）选择被超卖和过度悲观预期的行业和子领域。 （2）聚焦优选行业，结合产业趋势与宏观环境进行研究分析，优选3到4个细分行业作为研究核心。 （3）择时，从纵向维度（行业择时）分析重点研究行业市场情绪和预期的动态变化，以此对行业进行择时，并对组合动态调整以实现持续的超额收益。 报告正文 一、市场反应度为什么重要？ 市场反应度是交易热度、交易情绪的一种反应，是对行业或投资组合基本面预期当前市场兑现程度的表现，根据市场反应度进行投资交易属于择时策略的一种。 基本面分析是长期投资的基石，但市场并非总是有效的，短期择时策略很有必要。一方面，回顾历史走势，A股呈现高波动的特征，结合基本面分析和短期择时策略，可以更灵活地应对市场变化，提高投资回报率。另一方面，当前A股市场正处于行业轮动加速期，预计未来还会在高位持续一段时间，择时的重要性进一步显现。 （一）A股波动较大，择时策略值得关注 在波动较大的A股市场中，通过择时策略可以寻找买入和卖出的最佳时机。1990年至今，A股涨跌幅度明显高于道琼斯工业指数，呈现高波动的特征。以上证综指为例，根据wind数据统计，上证综指平均年涨幅19%，道琼斯工业指数平均年涨幅9%。对基本面价值的判断适用于中长期的配置策略，而择时策略更有助于灵活捕捉市场波动下的交易机会。 回顾A股历史走势，年内平均回撤超过20%，持续时间超过四个月，择时策略的重要性值得关注。统计上证综指和创业板指回撤超过20%的情况，从幅度和时间两个维度看，2010年至2023年，上证综指年内最大回撤超过20%的有7次，平均回撤幅度为20.74%，持续时间平均138天。创业板指最大回撤超过20%的有12次，占比超过85%，回撤幅度平均为27.95%，平均持续136天。2022年市场震荡剧烈，上证综指从年中高点最大回撤了20.7%，创业板指数最大回撤达35.28%。在平均回撤超过20%、持续时间超过四个月的A股市场，择时策略很有必要。 （二）行业轮动加速，择时重要性进一步显现 当下A股正处于行业轮动高位，市场赚钱效应减弱。我们以行业涨跌幅排名为基础构建行业轮动速度指标，通过计算相邻两期的申万一级行业涨跌幅排名的相关系数，可以观测行业轮动速度变化的快慢趋势。相关系数越低，说明行业轮动速度越快。计算结果显示，自2017年开始A股市场相邻两期行业排名相关系数不断攀升，特别是2020至2021年间相关系数急升，意味着行业轮动速度较慢，市场配置主线较为明确。2021年之后行业轮动速度到达底部后开始回升，至今仍处于轮动加速期。由于行业轮动速度较快，多数板块与个股的赚钱效应受到影响，未来投资主线难以确定，市场赚钱效应较弱。 预计未来一段时间里行业轮动速度仍会在高位持续，在市场震荡、快速轮动时期，择时的重要性进一步显现。其原因主要有以下两点： 其一，大变局下受经济波动、外部冲击等影响，市场缺乏主线行情，行业轮动加快。在当前全球经济的大变局背景下，受到地缘政治紧张、贸易政策变动等因素叠加影响，市场主线行情缺乏明确方向，投资者难以把握长期趋势，资金流动和风险偏好时常变化，行业之间的轮动速度明显加快。 其二，量化交易干扰，进一步催化行业轮动加速。量化交易通过高速、大量的运算识别并利用市场中的价格差异和趋势变化，在短时间内推动特定行业或资产的价格波动，这种由算法驱动的交易模式进一步放大行业间轮动效应。 因此，在未来的一段时间内，行业轮动速度仍旧很难看到明显的降低。在这种快节奏的行情中，择时显得尤为重要，选择更好的时机入场意味着更高的胜率。然而，难点就在于时机的判断。 市场反应度构建的目的正是反应市场交易情绪、交易热度、风险情况以及市场对基本面预期的认可程度，帮助我们判断当前市场预期兑现程度如何、是否存在高估或低估，以及接下来将会出现“逆转”还是“延续”。 为此，本文采用量价指标等技术分析方法，对市场交易数据进行建模，构建市场反应度指标，旨在帮助判断各个行业基本面预期在市场上的真实反应如何、反应到了哪种程度，并在此基础上构建有效的市场投资策略。 二、如何构建市场反应度模型？ （一）指标构建 如前所述，市场反应度是衡量投资者短期交易行为对证券预期反映程度的关键指标。为捕捉市场反应度，我们基于市场交易数据，从“量”和“价”两个维度进行指标构建。 1. “量”包含换手率、融资买入比例、成交额占比 （1）换手率：换手率可直接反映资金在某一板块的流动频率。较高的换手率意味着该板块的市场交投情绪高涨，交易频繁，存在资金大量进出，市场对预期反应程度较为剧烈。 （2）融资买入比例：融资买入比例反映了两融市场中杠杆资金对板块的关注程度和交易热度。由于其杠杆乘数效应与跨市场的特征，该指标可以较好与传统指标融合衡量市场反映程度。 （3）成交额占比：成交额占比用来衡量某一板块在整个市场中的交易占比，与换手率不同，该指标可以剔除市场整体波动的影响，从而更加准确地反映出各板块在全市场中相对交易热度。 2. “价”包含波动率、动量、DMA（双移动平均线差） （1）波动率：波动率反映板块涨跌幅的波动程度，市场预期的剧烈反应往往伴随波动率的走高。 （2）动量：作为传统的情绪指标，动量反映市场价格变动的速度和方向。 （3）DMA：DMA指标通过计算两条不同周期的移动平均线之间的差值，帮助我们识别市场预期的趋势变化，本文使用20日均线减去60日均线进行测度。 3. 量价相关性 我们还引入成交量与价格变动之间的相关系数，在市场趋势较为明确即市场预期趋于一致时，成交量和价格往往同向变动（正相关）。 以上7个指标值的增加均代表市场对某板块的预期反映程度更剧烈。为了减少指标短期波动以及各板块之间指标量纲差异的影响，我们对各细分指标进行20日移动平均（MA20）处理，并通过取近一年分位数对各指标进行标准化。此外，为避免“过拟合”导致样本外指标效果衰减，我们使用等权方式对上述7个细分指标进行合成，由此得到最终的市场反应度指标，该指标在0-100%之间波动。 （二）指标有效性检验 为验证市场反应度模型的有效性，我们检验了因子值对板块未来收益率的预测程度。 1. 横向预测：即检验当期市场反应度高的行业是否在未来收益率更容易跑输。我们首先计算单因子与行业未来收益率的截面相关系数（当期各行业因子排名与未来20日行业涨跌幅排名相关系数）的均值以检验因子对行业未来收益率的预测能力。结果显示，各因子与未来收益率的相关性均为负，预测效果于21年9月以后大幅提升，21年9月后各因子与未来收益率相关系数均在-3%以下，部分指标如成交额占比、DMA及换手率的相关性甚至超过了-10%，说明在行业轮动加速市场行情下，各因子均对未来的收益率有着较强的预测性和指导意义。 为使得等权合成后因子具备较好的预测能力，达到“1+1>2”的效果，我们进一步分析了因子间的相关性。除换手率与波动率、换手率与成交额占比外，我们发现大部分因子间的相关性均处于较低水平，这意味随着各个因子的不断融合，模型结果对未来行业收益率预测能力不断增加。 2016年以来，等权合成后的市场反应度指标对行业收益率预测能力不断增强。自2016年以来，市场反应度指标的单月有效性虽有波动，但总体趋势向好，尤其是自2021年9月起，累计值斜率陡峭向下，指标有效性显著提升。我们又将因子与未来收益相关系数进行了风险调整（均值/标准差），结果亦显示因子有效性于行业轮动加速时期处于较高水平。 2. 纵向预测：即检验某一行业市场反应度与该行业未来收益率相关性。我们分析了行业自身的因子值与其未来涨跌幅之间的关系。结果表明，行业因子值与该行业未来涨跌幅呈显著负相关，即市场反应度较高的行业往往未来面临超额收益的回落。 三、市场反应度模型怎么用：纵向策略 （一）基于反应度指标的择时策略构建 买在无人问津时，卖在人声鼎沸处。市场反应度在高位是重要的超买信号，应注意减仓，在低位是重要的超卖信号，应注意加仓，即“逢高卖出、逢低买入”。当市场反应度降至低位时，反映市场交易情绪和热度处于底部区域，此时风险降低，上涨空间得到充分的释放。当市场反应度升至高位时，反映近期的市场交易情绪处于相对过热状态，基本面预期已充分兑现，此时需警惕市场下跌风险。 以热力图的形式展现，蓝色表示行业市场反应度低，在交易情绪层面上可以作为买入时间点；红色表示市场反应度高，应注意减仓，警惕市场回调风险；浅色代表行业市场反应度适中，市场运行平稳。 （二）基于信号特征的胜率及收益检验 使用“逢高卖出、逢低买入”策略进行择时交易，还需要进一步明确其中可以作为买入信号的市场反应度“低点”，以及作为卖出信号的市场反应度“高点”。对此，我们沿着前面对指标进行有效性检验的逻辑思路（市场反应度与行业未来收益呈显著负相关关系），根据反应度指标划分区间，分别计算不同区间范围内行业未来20日的收益情况。 根据胜率及收益检验结果，我们得到反应度指标的交易信号“二七法则”，即当反应度指标低于20%或高于70%时，可分别视为超卖或超买信号，并进行相应的买入及卖出操作。计算结果显示，对于申万一级行业，当反应度指标低于20%时，高于市场收益的平均胜率为73.6%，平均超额收益为2.8%。反应度指标在在20%-60%的区间内，胜率与超额收益分别围绕50%、0%波动，无显著规律。当市场反应度在高位60%-70%区间内，其收益率未来20天有平均63.5%的可能性低于市场收益率；当反应度达到70%以上时，低于市场收益率的概率上升到71.6%，这意味着反应度指标触及70%高位时应注意减仓。然而，当反应度指标处于20%-60%区间时，难以同时保证令人满意的胜率和超额收益。申万二级行业的计算结果与上述结论一致。因此，我们将70%和20%分别设定为“逢高卖出、逢低买入”的卖点和买点。 接着我们分别对申万一级各细分行业的胜率及超额收益进行计算，以此观察不同行业对反应度择时交易“二七法则”的适用性。整体来看，70%超买信号的适用性较强，除TMT外，多数行业整体胜率和超额收益都取得不错的效果。此外，对于20%的买点，一级行业整体胜率与超额收益均较为显著。 （1）金融地产、上游资源板块的适用性较强，TMT板块效果一般。具体来看，银行、非银金融行业在触发70%超买信号后，进行卖出交易的胜率可以达到98%，在市场反应度触及20%低位时进行买入操作同样能够获得较高的超额收益。上游资源品中，石油石化行业对反应度“二七法则”具有较高的适用性，煤炭行业更适用于70%的卖点，而有色金属行业则与20%的买点更为适配。相比之下，TMT板块由于近年来AI主题行情，70%超买信号效果较为一般，但20%超卖信号超额收益仍能达3%以上。 （2）中游制造板块中，高端制造和周期性行业使用“二七法则”进行择时交易都能取得不错的回报，模型适用性较强。对于市场反应度触及70%超买信号后进行卖出交易，高端制造中的电力设备、机械设备行业，以及钢铁、环保、建筑材料等周期性行业未来20天的胜率均保持在80%以上，表现出较强的适用性。对反应度触及20%超卖信号后进行买入交易，仅机械设备、钢铁、基础化工、公用事业行业的胜率在90%以下，其余行业均能保持高胜率的同时还可以获得较高的超额收益。 （3）下游消费板块对“二七法则”的适用性整体较强，特别是轻工制造、家用电器、农林牧渔等行业。可选消费板块中的轻工制造、家用电器、商贸零售、美容护理行业以及必需消费各细分行业对70%的卖点都表现出较强的适用性，行业未来20天的胜率均在70%以上。对于20%的买入阈值，多数消费行业在触发20%超卖信号进行买入后可以获得较高的超额收益，家用电器、社会服务行业的胜率可以达到100%。 （三）三类资产的市场反应度走到哪，如何交易？ 对于三类资产而言，基于市场反应度指标的“逢高卖出、逢低买入”策略可以在一定程度上帮助我们完成价值投资和趋势交易，具有较强的指引意义。值得注意的是，不同类型资产对市场反应度模型的敏感性可能存在差异。也就是说，针对周期类、价值类以及成长类资产，“逢高卖出、逢低买入”策略的买卖阈值有所不同。 我们据此逻辑建立了行业内部择时策略以检验模型效果，当行业反应度高于警戒阈值时进行空仓处理，当行业反应度低于机会阈值时进行加仓（2倍杠杆）处理，以此策略与不进行任何操作的行业超额走势数据进行对比。根据模型测算结果，多数经济周期类资产可以应用“二七法则”，即在高位（超过70%）应注意减仓，但在低位买入可能还需等待宏观政策催化。稳定价值类资产适用于“三七法则”，市场反应度跌破30%和突破70%都是很好的买点和卖点。对于景气成长类资产，高成长特征使其下行空间相对有限，因此如果基本面预期没有迅速恶化，市场反应度跌破20%可以适逢加仓。同时由于其成长特性短期很容易受到投资者追捧走出较高超额收益，其卖点也需适当提高到80%以上来减少“踏空”的可能。 （1）经济周期类资产：“二七法则” 经济周期类资产是传统意义上的“顺周期”品种，讨论的是经济基本面预期以及经济实际基本面，这类资产交易的是宏观经济需求侧的β（主要是内需）。核心驱动力是对经济周期和A股整体ROE趋势的判断，因此在大多数时段，经济周期类资产的走势与中国PMI的走势有一定的领先滞后性，且高度正相关。 对于经济周期类资产，在市场风险偏好相对较低的背景下，投资者对经济修复的预期斜率不会显著提升。因此，在应用市场反应度指标进行交易时，倘若反应度处于高位（超过70%），可能意味着当前市场预期已见顶，应警惕潜在的下跌风险。同时，我们应设立一个相对较低的阈值（低于20%）作为买点，以等待市场充分反应行业的悲观预期。典型的周期类资产有白酒、钢铁、非银、家电、建材等。 当下来看，近期国内三中全会与政治局会议对A股市场风险偏好形成托举，顺周期类行业估值修复，以消费为代表的内需相关行业出现边际变化。当前钢铁、非银金融、家电、建材等周期类资产市场反应度处于30%-50%相对低位区间，下行趋势转为震荡，趋势上行仍然要等待广义财政实质上的发力。 （2）稳定价值类资产：“三七法则” 具备稳定价值的资产在总需求乏力的阶段依然能够实现ROE的稳定性，其主要交易的是“供给侧的α”。以市场通俗认可的红利资产为例，可以分为两类：一类是依靠牌照优势，可以维持供给侧的壁垒，从而可以维持ROE的稳定性，比如公用事业、铁路公路、港口、运营商、银行等；一类是周期资源品，受到国内外大宗价格影响较大，比如煤炭、有色、石油石化等。稳定价值类资产与经济周期类资产恰恰相反，其股价表现的特征表现为相对收益与中国PMI存在负相关关系，尤其是在经济的下行周期内，这类资产能够实现较为显著的超额收益。 对于稳定价值类资产，由于其基本面较为稳定，市场反应度可以很好的衡量市场预期和情绪演绎程度。稳定价值类资产通常具有较低的波动性、稳定的现金流和较好的抗风险能力，往往在经济下行或市场不确定性增加时表现出相对较强的防御性。这类资产的估值通常不会因市场情绪的变化而剧烈波动，股价的波动主要受到股票市场中大资金博弈的影响。因此，尽管短期内市场波动或情绪变化导致市场反应度处于低位，但从长远来看，价值类资产的基本面将推动市场预期回升。 从模型测算结果看，价值类资产市场反应度的顶部和底部都比较稳定。具体地，反应度指标超过70%需警惕市场下跌风险，应注意减仓。当反应度在低位跌破30%时，在基本面预期保持良好的情况下，可以逢低加仓。中证红利、银行、石油石化、航运港口、铁路公路、煤炭是典型的稳定价值类资产。 当下来看，基本面维度，牌照类红利资产没有较多的估值泡沫，仍有必要继续持有，但受特朗普交易影响，周期资源品股价面临压力，可以等待大选后靴子落地。短期市场情绪维度，公用事业、铁路公路、银行等红利资产当前市场反应度处于高位，反映近期市场交易情绪相对过热，需警惕下跌风险。基础化工、煤炭等上游资源品的市场反应度当前已回落至底部区间，上涨空间有所释放。 （3）景气成长类资产：“二八法则” 景气成长类资产交易的是自身的产业周期与创新周期，与宏观经济波动周期相对脱敏。根据成长产业渗透率发展的不同阶段，可以归纳为早期的“主题投资”和中后期的“景气投资”。例如23年至今的AI产业链，当前还处于渗透率的早期发展阶段，新能源产业链已经迈入渗透率的中期发展阶段。 成长股通常与新兴产业或快速发展的行业相关，盈利增长速度通常快于市场平均水平，且往往拥有颠覆性的商业模式或技术。高成长特征使得成长类资产下行空间相对有限，同时上行空间相对充裕。因此，对于成长类资产，倘若基本面预期没有迅速恶化，跌破20%可视为市场反应度过低，可以加仓等待上涨。而当市场热度较高时，如果基本面预期变化很大，则很有可能在市场反应度突破80%后仍有上涨动能，不会立即出现大幅回调（如23年AI行情）。成长类的代表资产包括电子产业链、军工、医药等。 当下来看，今年以来围绕科创企业系列政策陆续出台，利好科创芯片、算力、苹果链、国产替代等相关领域，当前半导体、航空航天装备、军工电子等行业市场反应度已处于相对较高的位置。 四、市场反应度模型怎么用：横向策略 除纵向择时策略外，市场反应度模型还适用于不同行业之间的横向配置。特别是在21年至今的市场环境下，行业轮动速度不断加快，投资主线难以确定，市场赚钱效应较弱，基于市场反应度指标构建行业配置策略有助于获得更高的投资回报。 （一）基于反应度指标的配置策略构建 当行业轮动速度较快时，由于资金流动、市场情绪、估值调整等多种因素的共同作用，市场更容易出现反转效应。行业轮动速度较快时，存量资金之间的博弈更加激烈，资金的快速流动可能导致市场过热和交易拥挤，某些行业或股票被迅速推高至高估状态，随后又迅速回调，加剧市场情绪波动，导致短期内过度反应，进而引发反转效应。 根据市场反应度模型构建行业配置策略，买入市场反应度较低的行业，同时卖出反应度较高行业。行业市场反应度高意味着交易情绪火热，基本面预期在市场中兑现程度充分，此时更多的风险随之聚集，行业面临回调风险增大。与之相对应，市场反应度较低可能代表行业当前处于被低估的状态，基本面预期在市场中未能得到充分反映，反转效应主导下很有可能在未来出现较大幅度的价格回升。我们通过买入市场反应较低的行业、卖出反应较高行业的配置策略，近年来取得了较为不错的超额回报。 （二）当下信号怎么看，如何进行行业配置？ 当下正处于行业轮动加速期，缺少主线投资机会。相较于过去几年至少有季度级别的主线投资机会，今年的行业和主线轮动的速度明显加快，市场先后出现了高股息、AI算力、出海出口、全球商品、低空经济等大涨的板块或者主线，但持续性都不强，行业配置难度大。 市场反应度指标计算结果显示，今年以来，市场反应度排名靠后的行业主要集中在通信、计算机、非银金融，以及轻工纺服、商贸零售等下游消费领域。市场反应度表现靠前的行业轮动较快，上半年主要集中在石油石化、基础化工等上游资源品板块，自6月份开始电子、公共事业、国防军工等行业市场反应度明显走高。 根据市场反应度模型，每周输出申万一级行业和二级行业的配置结果，对市场反应度排名靠后的行业进行买入操作，并卖出反应度表现靠前的行业，可以取得不错的超额收益。在今年过去的25周里，我们买入市场反应度最低的5个申万一级行业，其中有18周可以获得超额收益，胜率72%，累计超额收益率为0.7%。买入反应度最低的10个申万二级行业，能够获取超额收益的有15周，胜率仍保持在60%。与此同时，卖出市场反应度最高的行业能够有效避免投资损失。综上，借助于市场反应度模型指导投资交易活动，可以在一定程度上帮助我们完成趋势交易，有效减少回撤，提高投资回报。 行业配置上，本周推荐关注反应度较低的煤炭开采、电池、化学制品、通信设备、化学原料、农化制品、小金属、装修建材、数字媒体、非金属材料Ⅱ等申万二级行业，同时注意当前市场反应度处于相对高位的行业，后续可能存在回调风险。 五、风险提示 模型通过历史数据统计、建模、测算完成，存在预测的局限性与失效风险，历史数据规律可能存在偏差；相关政策变动风险，市场环境变动风险；全球经济下行超预期，带来全球流动性恶化风险。 本报告信息 对外发布日期：2024年8月20日 分析师： 刘晨明：SAC 执证号：S0260524020001 郑 恺：SAC 执证号：S0260515090004 陈振威（联系人） 毕露露（联系人） 法律声明 请向下滑动参见广发证券股份有限公司有关微信推送内容的完整法律声明： 本微信号推送内容仅供广发证券股份有限公司（下称“广发证券”）客户参考，相关客户须经过广发证券投资者适当性评估程序。其他的任何读者在订阅本微信号前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，若使用本微信号推送内容，须寻求专业投资顾问的解读及指导，广发证券不会因订阅本微信号的行为或者收到、阅读本微信号推送内容而视相关人员为客户。 完整的投资观点应以广发证券研究所发布的完整报告为准。完整报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券认为可靠，但广发证券不对其准确性或完整性做出任何保证，报告内容亦仅供参考。 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