【华泰金工林晓明团队】9月全球风险资产、A股或延续涨势——华泰金工量化资产配置8月月报20200901

林晓明    S0570516010001    研究员

黄晓彬    S0570516070001    研究员

张   泽    S0570118080149    联系人

报告发布时间：2020年9月1日

自2016年以来华泰金工已相继开发多类择时模型，本文综合考虑了量价择时模型、风险收益一致性模型、PE变动指标择时、牛熊指标择时和双均线策略的多空信号，并在历史上根据5类择时模型看多信号的加总个数进行回测验证，策略表现显著优于沪深300指数本身。截至2020年8月31日数据，5类择时模型有4类看好股市后一个月表现，根据多空信号个数决定股票仓位的等权方案和决定风险预算配比的权重方案发出的9月仓位分别为80%和100%。

8月风险资产普涨，A股食品饮料行业领涨，商品指数近3月持续上行

当前处于基钦周期上行区间，风险资产处于周期上行轨道，近一月股票、商品（2020/07/31-2020/08/31）表现优异。全球主要股指中，纳斯达克8月涨幅靠前，欧洲股市表现较差。A股各行业大多上涨，食品饮料行业领涨。周期和金融板块当前估值历史分位数低于消费成长，基钦周期上行阶段企业盈利复苏，或迎来配置机会。8月CRB指数普涨，家禽现货领涨，铜、锌、铝、铁等基本金属期货价格指数近三月持续上行。

美元指数持续走弱，中国债券资产表现欠佳，美欧长债利率上行

自今年3月份疫情在全球爆发以来，美元指数持续走弱，近3月跌幅达到6.08%。8月中国各期限国债利率持续走高，美欧长期限国（公）债利率也有所上升。中债新综合净价指数、国债净价指数、信用债净价指数近一月均下跌。

华泰金工根据多种市场规律开发了多类A股择时模型，历史预测效果佳

量价择时模型与华泰金工周期模型的思想一脉相承，采用价量的对数同比数据对市场进行判断；风险收益一致性择时模型从行业角度入手，测算贝塔与收益的相关关系并判断市场环境；利用PE变动指标构建量化择时策略，将估值因素纳入考虑；牛熊指标根据波动率和换手率构造，可以划分市场涨跌状态。回测结果显示，多类择时模型的综合策略表现显著优于沪深300。

贝塔、量价、估值、均线择时模型看多9月股市，配置仓位较高

综合5类择时模型的月度多空观点，股票仓位可由看多信号个数所决定。当看多信号个数越多，则股票持仓越高或股债风险预算比例越大。采用截至2020年8月31日的最新数据，5类模型有4类看好后一个月的沪深300走势。根据多空信号个数决定股票仓位的等权方案发出的9月仓位为80%，根据多空信号个数决定风险预算配比的权重方案发出的9月仓位为100%。

风险提示：本文基于系列研究对全球各类经济金融指标长达近百年样本的实证检验结果，确定使用的市场周期长度。然而市场存在短期波动与政策冲击，就每轮周期而言，暂无法判断具体长度。基于历史规律的总结存在失效风险。

近3月（2020/06/01-2020/08/31）股票和商品表现优异，股票指数涨势靠前，商品持续上行。黄金近一月有所回落，中债-新综合财富指数整体表现弱势，美元指数表现较差。

风险资产周期上行，8月股市与商品双涨

8月全球主要股指上涨，美股涨幅居前，今年以来A股表现明显好于全球

8月份美国纳斯达克指数涨幅靠前，指数涨幅12.44%，欧洲股市表现相对较弱。A股各主要指数表现差异不大，上证50上涨5.73%，沪深300上涨6.04%。

8月A股行业指数大多录得正收益，食品饮料涨幅领先，商贸零售垫底

8月食品饮料行业指数收益最高，涨幅达11.41%；国防军工行业指数收益率次之，为6.71%。国内行业指数大多上涨，商贸零售、消费者服务、医药行业表现较差。

年初至今，食品饮料收益率最高，消费者服务和医药行业次之，银行和煤炭行业收益率较低。具体地，食品饮料行业收益率64.71%，消费者服务行业收益率59.98%，医药行业收益率57.52%。

今年以来，消费、成长风格指数涨幅领先，周期股表现较弱。在当前短周期上行、企业盈利复苏的环境下，估值相对较低的金融和周期股或将迎来配置机会。

8月商品普涨，基本金属持续上行，油价持续回升，黄金价格震荡

8月份商品市场普涨，CRB家禽现货涨幅最高，为9.19%，食用油、食品现货、工业、金属涨幅也均超过3%。美油和布油价格持续反弹，分别上涨7.26%和5.36%。黄金价格有所震荡，伦敦金涨幅0.57%，上海金下跌1.84%。

近三月来，在经济短周期上行的推动下，铜、锌、铝、铁等基本金属期货价格指数持续上行，LME锌涨幅达到24.31%， LME铜涨幅达到21.70%， LME铝涨幅达到16.90%，DCE铁矿石涨幅达到12.16%。

美元指数进入下行区间，中国国债利率持续走高

美元指数持续走弱，近三月跌幅达6.08%

今年以来美元指数整体呈现出从趋势上行到震荡再到下行的走势。近3月内，美元指数持续下跌。在美联储基准利率维持低位、美国二季度经济数据不容乐观的情况下，美元指数近一月（2020/08/01-2020/08/31）跌幅达到1.41%。

中国各期限国债利率持续走高，债券指数均下跌

近一月（截至2020/8/31）中国国债利率上行，3个月和5年期限国债利率上涨超过25BP，美国利率和欧盟长期限国（公）债利率小幅上行。中国主要债券净价指数均下跌。

贝塔、量价、估值、均线择时模型看多9月股市

华泰金工在2016年9月《华泰价量择时模型》，2016年11月《技术指标与周期量价择时模型的结合》，2017年5月《华泰风险收益一致性择时模型》，2019年9月《波动率与换手率构造牛熊指标》的等深度报告中相继开发多类择时模型，具体包括：

（1）量价择时模型与华泰金工周期模型的思想一脉相承，采用行业价量的同比数据进行择时判断；

（2）风险收益一致性择时模型从行业贝塔与收益的相关关系判断市场环境；

（3）考虑股市估值因素，利用PE变动指标构建量化择时策略；

（4）根据波动率和换手率构造牛熊指标以刻画市场涨跌状态；

（5）另有利用经典的双均线指标开发一个简单的择时策略。

各模型的详细介绍和回测表现可参见附录部分。

每个择时模型都会在月末发出看多或者看空的信号，如果我们综合各类择时模型的多空观点，加总可得到对于股市的最终看多信号个数。

根据2020年8月31日的最新数据对5类择时模型进行测算，结果显示，其中量价择时、风险收益一致性、PE变动指标和双均线指标均看好未来的股市表现，仅有牛熊指标未发出看多信号，各类择时模型整体对后市持乐观态度。下图展示了2010年4月至2020年8月每个月份的5类模型看多信号个数。

根据多空信号个数决定股票仓位的等权方案发出9月仓位80%的信号

我们采用沪深300和中债新综合财富指数进行回测检验，其中股票资产的配置比例由上述5个择时模型的看多信号个数决定。这相当于直接构建了股票权重与看多信号个数之间的关联关系。在回测时不考虑交易费用，采用月末固定调仓，不配置股票的仓位都用来配置中债新综合总财富指数。可以看到该策略历史回测表现明显优于沪深300指数，目前最新的8月份数据显示看多信号个数为4，所以指示股票仓位为100%。

根据多空信号个数决定风险预算配比的权重方案发出9月满仓的信号

我们采用沪深300和中债新综合财富指数进行回测检验，其中股债风险预算之比由上述5个择时模型的看多信号个数决定。这相当于先构建了看多信号个数与风险预算之间的关系，然后由风险预算模型决定最终的股票权重，好处在于可进一步将股市的波动风险纳入考虑。其中关于风险预算模型的原理介绍，可参考2020年2月的深度报告《风险预算模型的预算分配方式研究》。可以看到该策略历史回测表现明显优于沪深300指数，目前最新的8月份数据显示看多信号个数为4，所以设置股债风险预算之比为100：1，模型对应优化求解出的股票仓位为100%。

综上所述，根据5类择时模型看多信号个数采用的等比例加权重方案和风险预算方案都能取得较好的配置表现，相比于沪深300指数本身均具有较高的超额收益。根据2020年8月31日的最新数据对5类择时模型进行测算，结果显示，其中量价择时、风险收益一致性、PE变动指标和双均线指标均看好下一个月的股市表现，仅有牛熊指标未发出看多信号。根据100：1的股债风险预算得到的股票权重为100%，根据等比例加权重方案得到的股票权重为80%。各类择时模型整体对后市持乐观态度。

本文基于系列研究对全球各类经济金融指标长达近百年样本的实证检验结果，确定使用的市场周期长度。然而市场存在短期波动与政策冲击，就每轮周期而言，暂无法判断具体长度。基于历史规律的总结存在失效风险。

量价择时模型与华泰金工周期模型的思想一脉相承

华泰金工在2016年9月和2016年11月分别推出《华泰价量择时模型》和《技术指标与周期量价择时模型的结合》两篇深度报告，构建量价择时模型并回测分析模型表现。

模型构建的理念是，当A股大牛市来临时，所有行业都会上涨，熊市期间也少有行业能够独善其身，因此可以从行业层面对A股的整体市场环境进行观察。正所谓春江水暖鸭先知，当大级别行情来临之前，部分行业可能已经出现了一些迹象，这些行业的表现会是观察整体市场的领先指标。华泰量价择时模型从行业出发，根据价量信息对每个行业做出看多或者看空的判断，然后综合所有行业的多空观点对大盘做出判断。

成交价和成交量是反映行业表现的关键指标，二者的原始序列有较高的正相关性，但成交量的长期趋势斜率更大，两个数据匹配效果欠佳。然而对价格序列取和累积成交量取对数同比变换之后，二者的相关性有所增强。这一步的处理方法与我们华泰金工周期理论的数据处理方法一脉相承，我们认为使用同比序列观察价量关系更容易观测到供需理论中价量同涨同跌的效应。

如果按照上述多空信号构建择时策略，当看多时全仓配置沪深300，当看空时清仓，则回测净值曲线如下：

风险收益一致性择时模型从行业贝塔与收益的相关关系判断市场环境

华泰金工在2017年5月推出《华泰风险收益一致性择时模型》，利用行业收益率与贝塔之间的关系构造择时模型。

根据资本资产定价模型，行业的当期收益率为市场组合当期收益率乘以行业贝塔。在行业贝塔相对稳定的情况下，当市场上涨，高贝塔行业将会有更高的涨幅，市场下跌低贝塔行业更具有防守性质。这是市场涨跌相对稳定的结构关系，贝塔一定程度上反映了市场风险在资产上的表达密度。行业收益率与其贝塔之间存在相对稳定的关系，贝塔也是风险的度量。

基于此，华泰风险收益一致性择时模型的基本思想是，当行业的收益率与其贝塔呈现较好的正相关时，可以认为市场收益率为正，市场处于上涨状态；当行业的收益率与其贝塔呈现负相关时，可以认为市场收益率为负，市场处于下跌状态，利用这种关系即可构造择时模型。

本文采用的风险收益一致性模型判断市场多空的具体规则如下：

1）  选取沪深300指数与中信一级行业指数作为市场基准数据与行业基准数据，获取各自的周频数据，并计算行业贝塔值

2）  以Spearman秩相关系数衡量行业贝塔与收益的一致性，秩相关系数的绝对值越大，说明贝塔与收益趋于一致，即高贝塔的行业收益更高时，反之则是高贝塔的行业收益更低

3）  当Spearman秩相关系数的绝对值大于阈值，则记一次看多/空指令，连续两次看多/空则发出正式多空信号

4）  将周频信号转为月频，以每月最后一周的持仓信号作为下一个月的持仓信号

如果按照上述多空信号构建择时策略，当看多时全仓配置沪深300，当看空时清仓，则回测净值曲线如下：

考虑股市估值因素，利用PE变动指标构建量化择时策略

PE是市场的估值指标之一，是衡量股市贵贱的重要参考指标。PE原始序列波动大且具有趋势项，不利于作为择时指标。然而PE的变动值与股票指数的变动有着很强的相关性。当PE变动率增加且大于0的时候，股票指数上涨的概率也很大。

如果按照上述多空信号构建择时策略，当看多时全仓配置沪深300，当看空时清仓，则回测净值曲线如下：

根据波动率和换手率构造牛熊指标以刻画市场涨跌状态

2019年9月和2020年4月华泰金工分别推出《波动率与换手率构造牛熊指标》和《牛熊指标在择时轮动中的应用探讨》两篇报告，基于波动率和换手率构造出牛熊指标并对市场进行择时判断。

波动率和换手率是常见的市场监测指标。对于股票市场来说，下跌时的波动率往往比上涨时的波动率更高。换手率的上升与下降往往与股票市场本身有强相关性。借助于波动率与换手率能够很好的将市场进行分类，牛市与熊市都有与之对应的明确的组合特征。

我们借助于波动率与换手率可以将市场分为四种状态：波动率换手率同时上行、波动率换手率同时下行、波动率上行换手率下行、波动率下行换手率上行。在波动率上行、换手率下行的状态下，市场是典型的熊市特征，市场的下跌一方面会使得波动率上行，另一方面会使成交量萎缩；在波动率和换手率同时上行时，市场是典型的牛市特征，市场快速上涨使得波动率上行，投资者的交易热情高涨使得换手率上行；波动率下行、换手率上行时，市场表现也比较好，这个阶段经常是牛市的初期或者熊市之后的反弹；波动率和换手率同时下行，往往发生在震荡市中，市场方向不明确。

利用波动率和换手率能够构造出与市场长期走势明显负相关的指标，而且指标趋势性较好，可以用来判断股市牛熊。牛熊指标能够弥补单一使用波动率、换手率对震荡市涨跌方向无法判断的情况。当波动率和换手率都出现下行时，若波动率的下行速度更快，说明市场趋于稳定的速度要大于交易热情衰退的速度，这时牛熊指标下行，市场表现为上涨。若换手率下行速度更快，说明市场交易热情衰减的速度更快，牛熊指标表现为上升，市场发生下跌。

如果按照上述多空信号构建择时策略，当看多时全仓配置沪深300，当看空时清仓，则回测净值曲线如下：

双均线是最为经典的趋势跟踪指标之一，可据此开发简单择时策略

均线是股票交易最常使用的指标，其简单、有效、直接，在趋势指标中也许不是最优的，但是属于最经典的之一。在上述的择时模型当中，我们也多次利用到了双均线的思想，其中也专门探讨过量价择时模型与均线的结合。因此这里可以基于双均线指标构建一个简单的择时策略。

如果按照上述多空信号构建择时策略，当看多时全仓配置沪深300，当看空时清仓，则回测净值曲线如下：

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