20211213-德邦证券-德邦金工2022年度策略报告_进击的_小巨人__32页_3mb
报告摘要
金融工程专题总结
核心内容概述
本报告是德邦金工2022年度策略报告,主要分析了2021年宏观经济走势、A股企业盈利情况以及2022年的选股策略与行业轮动方法。报告指出,2021年经济复苏进入后半程,小市值股票在共同富裕政策背景下表现出色,同时量化投资方法在小市值股票池中具有显著的选股优势。未来A股或先守后攻,小盘成长风格有望受益于宽松货币政策。基于扩散指标的行业轮动策略显示出良好的择时效果,建议关注高景气及低估值的行业板块。
主要观点
- 2021年宏观经济:经济复苏进入后半程,PPI-CPI剪刀差开始收敛,社融与M1、M2增速变化反映流动性问题。货币政策保持宽松,财政政策注重精准和可持续。
- A股盈利与估值:2021年Q3盈利增速下滑,预计Q4进一步下滑。小市值股票组合表现优于大市值股票,且具有较高的超额收益能力。
- 2022年市场展望:A股市场或呈现“先守后攻”态势,中美利差收敛可能带来人民币贬值压力,宽松货币政策或为小市值股票提供支撑。
- 量化投资策略:机器学习残差因子在小市值股票池中表现出较强的选股能力,结合市值因子可进一步提升超额收益。
- 行业轮动策略:扩散指标具有良好的择时效果,可用于预测行业趋势。建议关注煤炭、钢铁、有色金属和基础化工等高景气低估值板块。
关键信息
宏观经济与政策环境
- 2021年经济复苏进入后半程,PPI-CPI剪刀差开始收敛。
- 地产政策调控趋严,共同富裕主题推动小市值股票走强。
- 美联储货币政策转向实体经济,抑制通胀,谨慎加息。
- 美元流动性回流美国,对新兴市场融资构成压力。
- 疫情仍是外部扰动因素,但预计市场将逐渐脱敏。
A股企业盈利与估值
- 全部A股盈利增速在2021年Q3开始下滑,预计Q4为-10%~ -12%。
- 小市值股票组合在2021年表现亮眼,但存在高波动性。
- 国企与民企盈利增速存在差异,国企相对稳定,民企受政策影响较大。
- 中信一级行业中,交通运输、石油石化、有色金属、钢铁、基础化工等板块盈利增速较高。
选股策略与量化方法
- 小市值股票在历史回测中表现优于大市值股票,具有较高的超额收益。
- 机器学习残差因子在小市值股票池中表现良好,其IC值和ICIR均高于市场基准。
- 机器学习残差因子与市值因子结合,可进一步提升策略收益。
- 回测结果显示,高机器学习残差因子暴露与小市值股票组合在2013-2021年间均取得正超额收益。
行业轮动策略
- 扩散指标是一种有效的动能指标,可用于判断行业趋势。
- 扩散指标的择时逻辑包括:个股趋势判断、指数扩散指标计算、扩散指标平滑处理、交叉点作为买卖信号。
- 基于扩散指标的行业轮动策略在29个行业中均表现良好,多数行业具有正收益和较高的Sharpe比率。
- 建议关注煤炭、钢铁、有色金属和基础化工等高景气低估值行业。
风险提示
- 海外市场波动风险
- 宏观数据与政策变化风险
- 量化模型失效风险
图表与数据
- 图1-2:工业增加值同比与GDP增速、PMI指数与PPI、CPI变动
- 图3-5:共同富裕主题下的存量分配与增量发展、30大中城市商品房成交面积及同比增速、100大中城市成交土地规划建筑面积及溢价率
- 图6:“专精特新”指数与“碳中和”指数走势
- 图7-9:中美十年期国债收益率及利差走势、美元兑人民币汇率与陆股通累计买入净成交额、美元指数与上证50走势
- 图10:社零总额、固定投资完成额及出口金额同比增速
- 图11-13:R007、DR007与Shibor1M走势、社融规模与M1、M2同比增速、一年期LPR与MLF利率
- 图14-19:美国新增非农就业人数与失业率、非农企业平均时薪与劳动参与率、美国CPI(商品端分项)、美国CPI(服务端分项)、独立中小企业主对拜登支持率、中小企认为当前面临的最大经营风险
- 图20-24:美国中小企业乐观指数及经济预期分项、欧洲、日本与美国产出缺口占GDP比重、美元指数与新兴市场融资压力指数、离岸中资美元地产债发行金额及只数
- 图25-35:全部A股归母净利润和营收累计同比、全部A股按板块统计归母净利润累计同比、全部A股按国企民企统计归母净利润累计同比、中信一级行业归母净利润累计同比
- 图36-41:沪深300、中证500、国证2000指数表现、市值因子分组回测表现、机器学习残差因子IC值、机器学习残差因子分组回测表现、投资组合的超额回报归因
- 图42-43:高机器学习残差因子暴露、小市值的股票组合的回测表现、指标构建及使用步骤
- 图44-47:各行业指数及扩散指标走势
- 图48-49:按月调仓分组单调性、按季度调仓分组单调性
- 图50-53:扩散指标行业轮动RankIC、行业轮动净值曲线、中信一级行业指数扩散指标与估值情况
表格与数据
- 表1:2020年底以来货币与财政政策表述变化
- 表2:2020年以来地产政策表述变化
- 表3:今年以来重要的互联网监管政策
- 表4:小市值组合的分年度表现
- 表5:高机器学习残差因子组合的分年度表现
- 表6:扩散指标对不同行业的择时效果
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