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市场情绪低迷,仍处底部区域

作者:大摩华鑫 2018-09-03
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基金经理论市:市场情绪低迷,仍处底部区域

上周A股市场整体震荡,上证综指下跌0.15%,深成指下跌0.23%,创业板指下跌1.03%。市场交易量维持低位,交易情绪处于底部。从中信行业分类看,涨幅较大的行业为地产、国防军工、餐饮旅游、煤炭,跌幅较大的行业为钢铁、建筑、机械、传媒。

市场风险偏好较低的原因,主要来自于经济增长的不确定性、政策的不确定及不稳定性、海外金融市场及汇率的波动、以及人民币汇率的贬值压力。在这些负面冲击影响中,有一些因素已经出现缓解,比如人民币汇率贬值压力,央行已经明确出手干预,从准备金率提升到逆周期因子启动;有一些因素在长期化,比如中美贸易战,市场对其博弈复杂性的认知及调整更充分;有一些因素在持续承压,比如宏观经济增长。

上述因素面临较多不确定性,因此市场的修复是一个缓慢过程。当前A股上市公司中报已经全部发布,整体盈利增速表现依旧稳健,但结构上,增长韧性主要来自于周期板块的支撑,中小创板块呈现显著回落,说明我国经济增长的新旧动能转换依然有较长的路要走,仅凭供给侧改革和环保限产等供给因素来支撑的周期盈利增长并未能够给予市场对于后续盈利增长更多信心。虽然国内货币财政政策已经改善,但从政策发力到见效仍然需要时间,而近期中美贸易冲突没有减缓的迹象,仍然压制市场的风险偏好。综合来看,我们认为当前的市场已经进入底部区域,不必过度悲观,但要对市场基本面和情绪的修复长期性有着清晰的判断和认知。

债市直通车:大涨后债市振荡,长期仍然乐观

8月份债市经历了一轮小幅调整,原因并非是基本面发生变化,而是对7月以来过快上涨行情的短期修整。回顾年中的债市行情,其受到政策因素的促进影响较大。7月初央行实施了定向降准,支持小微企业发展,资金面开始逐渐放松。7月中央行又对MLF质押债券AA级按照1:2供给资金,政治局会议和国常会再提出稳增长的目标,方向上财政政策将更加积极而非大水漫灌。因此紧信用的大环境得到扭转,信用债受益良多。

7月债券快速上涨,是全面展开的行情,资金面宽松叠加宽信用,利率债和信用债收益率均下行较多。然而债市行情未能一直持续,有很大一部分原因是市场的参与者结构相比过去发生了变化,目前债市的长期资金占比并不如同以往,主要是受到资管新规和金融监管的影响。从银行来看,M2增长乏力,银行负债端理财资金和存款增长缓慢,虽然资金面超宽松,但杠杆的使用也受到了限制,在金融监管的制约下,杠杆水平已经无法增加到过去几年的高度。从保险资金来看,过去销售最为顺畅的万能险受限,保费增速受到限制,长期配置资金不如以往。券商和基金是这波债市行情的主力参与者,但其行动较快,导致了行情的迅速到位。

此外,政策集中出台,短期带来的是债市情绪边际提振。但长期看,宽信用的政策也会给基本面带来变化,基建投资有望企稳回升,从而带动投资和经济企稳,这是未来市场的不确定之处,也是行情迟疑的主要原因。

从长期的视角看,经历改革和转型才能重回健康增长之路,目前去杠杆仍是大方向,也是转型的前提,但改革的阵痛是个长期的过程。从2014年以后,我们看到政策刺激的边际作用越来越小,每次经济企稳的时间逐步缩短,这其实是负债攀升过程中经济活力丧失的表现。因此,在去杠杆的大背景下宽信用,仍属于结构性的宽松,对基建领域和中小企业的定向宽松,这是一个托底的政策,延缓经济增速的下行,但并未改变长期下行方向。

总结而言,后续我们仍然看好债券市场走势,特别是中高等级信用债,利差将有望进一步收窄。

专栏:股票配权方案探讨

在分散化投资理念深入人心的今天,人们不得不思考的一个问题是如何为不同的资产进行赋权,进而能在维持预期收益的同时,又能显著降低组合风险。尤其是在按量化方法筛选出数十只,甚至上百只股票的时候,一个科学、有效的股票赋权方法更是必不可少的。

目前市场中的绝大多数指数在权重配置时,都是以个股的流通市值为主要参考依据的,也就是说股票的流通市值越大,它在指数中的权重也相应越大。这主要是考虑到指数是用来表征市场走势的,而股票的市值越大,就意味着它能容纳的市场资金越多,价格的可操纵程度也就越低,其股价变动也就自然更能反映出市场的走势。

但股票的市值大小并不能与其预期收益划上等号,在股票数量极其有限的情况下,如果依然强制性地按照市值进行加权,很可能将大部分的权重都配置在了价格弹性不足的大盘股中,进而损耗了选股层面可能带来的投资收益。此时可以考虑采取等权的方法来进行配置,这样可以对按照同样逻辑筛选出来的股票等同对待,进而最大程度地获取选股收益。当然,如果股票间风险差异实在太大,也可以采取波动率倒数加权、股息率加权等方式配置,不过最终的目的还是要在投资组合的整体收益和投资风险间进行权衡,以尽量符合自己的投资偏好,而并不是说一定存在着一个绝对有效的权重配置方案。

但对一些指数增强基金而言,权重约束的目标就相对要明确很多。比如为了降低投资组合与标的指数之间的跟踪误差,可以设定行业中性、风格中性等条件来对股票权重的可行域进行约束,再试图在可行域中去求解一个能够使组合预期收益最大化或信息比率最大化的优化问题。因此作为参考,如果投资者能够确定一个与自己的投资风格相近的指数,就可以将该指数的行业权重、风格特征作为自己配权的一个重要标准,进而达到降低跟踪误差的目的。

最后,在确定了权重配置方案以后,需要在后期的实盘运作中循环利用。以等权配置方案为例,随着时间的推移,持仓中的个股一定是涨跌不一的,也就是说股票权重会逐渐偏离于等权。此时回归等权配置的唯一方法就是在卖出涨幅居前的股票的同时,买入涨幅靠后的股票,以使得当前每一只股票的占用资金尽可能相等,这也是量化投资中较为常见的再平衡过程。(本文作者:摩根士丹利华鑫基金数量化投资部 王联欣)

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