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政策现积极信号,市场信心在恢复

作者:大摩华鑫 2019-02-14
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基金经理论市:政策现积极信号,市场信心在恢复

节前最后一周,A股在震荡中缩量上涨。上证综指上涨0.63%,上证50上涨2.38%,沪深300上涨1.98%,中小板指上涨1.20%,创业板指下跌 0.46%,中小板综下跌 1.19%,创业板综下跌1.92%。涨幅前五的行业有家电、银行、房地产、非银行金融、食品饮料,而涨幅后五的行业有传媒、轻工制造、通信、有色金属、餐饮旅游。

政策方面,最近几个变化表明今年监管政策正在进一步放松。据万得通讯社,沪深交易所正在抓紧修订《融资融券交易实施细则》,优化融资融券业务机制。其中,拟取消“平仓线”不得低于130%的统一限制,平仓线的取消能够对市场起到显而易见的稳定作用;拟扩大融资融券标的和担保物范围,这两项措施有利于提升两融的规模和市场交易活跃度。此外,报道还称证监会正在研究修订《证券公司风险控制指标计算标准规定》,拟放宽证券公司投资成份股、ETF等权益类证券风险资本准备计算比例,进一步支持证券公司遵循价值投资理念,加大对权益类资产的长期配置力度。

2019年经济面临较大挑战已经形成市场一致预期,但是经济承压并不必然预示股市下跌。政策的支持有望带来风险偏好的提升。多方面迹象表明,目前监管放松和证券市场改革的积极变化均正在发生,这些政策的落地将给资本市场的健康发展提供更为长久的支持,随着政策实施和交易活跃度提升,市场信心也将逐渐恢复。

债市直通车

2019年开年债市小幅震荡。国债、金融债长端收益率变化不大,由于跨年资金较为宽松,短端收益下行明显。收益率曲线稍显陡峭化。2019年一月份,地方债供给提前放量,1月份累积发行地方债4000亿,机构配置热情较高,地方债发行利率也逐渐下调。

从宏观经济表现来看,2018年国内经济疲态收官,基本符合市场预期。四季度经济增长面临内外需的双重冲击,基建增速并未显著回升,经济增长整体趋弱。根据Wind数据,2018年四季度实际GDP增速6.4%,低于去年同期0.4个百分点,全年GDP增速6.6%。由于春节因素,一月份数据尚未出炉,从已公布的PMI指标来看,仍处于荣枯线以下。预计一月份信贷数据与去年同期持平,一月份债券市场发行火热,社融数据可能稍好于去年同期。预计金融对经济的支持程度好于去年,但需求层面的下滑仍是制约经济增长的最主要原因。

从刚刚结束的地方两会来看,各省市普遍调降了2019年经济预期。从已公布经济增长目标的30个省市来看,仅有4个省市调高2019年经济增长预期。经济形势下滑的大背景下,各省市纷纷调降预期,也不排除挤“水分”的因素。

政策层面的逆周期调节仍是市场关注的重点。本月中行400亿元永续债成功发行。而在此前,央行创设了央票互换工具,银保监放开了保险机构投资银行永续债,旨在提高银行永续债的流动性和扩大投资者范围,后续可能仍有其他支持措施出台,有利于提升银行放贷能力,从而缓释信用风险。需求层面基建仍是重要看点,稳定并扩大国内消费也是逆周期调节的重点。一月份发改委等十个部门联合发文《进一步优化供给推动消费平稳增长 促进形成强大国内市场的实施方案(2019年)》,多措并举促进汽车消费被放在这一方案的首位。

总的来说,宽松的流动性是保持一月份债市热度不减的重要原因。央行近一个月来通过全面降准、逆回购加量投放、创设TMLF等货币市场工具给市场投放充足流动性,资金面维持充裕状态,从近期地方债发行招标倍数可以佐证。市场风险偏好有所抬升,市场对宽信用和政策逆周期调整有所期待。利率债整体进入震荡区间,信用债和转债受到市场青睐。但同时信用风险仍然存在。2019年1月份信用违约市场持续发酵,仅1月当月新增违约债券14只,涉及债券金额101亿。信用风险管理仍是基金管理的重中之重。

专栏:量化投资的精细化发展之路

通过回顾2017年之前量化策略普遍表现较好的年份,我们可以发现,很多模型都可以获得非常可观的超额回报,这就意味着我们在实盘中无论使用哪一个或多个模型都有很大机会战胜业绩基准。但近年来,随着市场渐进的结构性转变,很多量化模型和策略都遭遇“滑铁卢”,其回撤幅度和周期都超过了以往,进而引起了大量量化投资工作者的重视。

不过无论市场环境如何严峻,量化策略都不会完全一败涂地。以多因子模型为例,即使是在大量单因子策略都大幅回撤的年份(比如在2017年,规模、技术类因子的单年回撤幅度都超过了10%),还是能有少数因子表现出显著的抗跌效应(盈利、估值类因子在2017年的表现尚可)。当然,平均来看,通过多因子模型获取超额收益的能力还是从2017年开始有所衰退,毕竟盈利、估值类因子5%左右的超额贡献与规模、技术类因子动辄10%-20%的超额贡献还是相去甚远。

量化投资最高的境界就是能把一切决策都交付于模型,但就现阶段而言,这显然还只是一个极为远大的理想,因为局限于历史样本的有限性、未来的不确定性,模型很难及时、准确地做出调整,就像几乎没有模型能够提前预测到2016年后市场风格的骤变一样。模型无法实现的,却是人们可以通过主观能动性进行调整和完善的地方。当然,这需要量化投研人员对模型透彻的认识和对市场敏锐的嗅觉。

比如,在认识到量化模型终会回撤这一前提条件下,量化投资就不可能按照个别模型“蒙眼狂奔”地运行下去。因为在模型开始回撤时,就预示着资金可能正暴露于某种未知的风险之下,进而随时可能产生自己不愿甚至不能承受的亏损。此时对模型进行仔细、透彻的二次研究是很有必要的。或许只有将风险尽可能地拆解,才有机会最大限度地进行回避。总之,量化投资人员之于模型,就应像行业研究员之于个股一样,将研究工作不断细化,精益求精,才可能无往不利。(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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