20230525-上海证券-金融工程周报_机械设备短期指标强势_电力电子带领成长反攻_12页_562kb
报告摘要
上海证券金融工程周报总结
核心内容概述
本报告为上海证券金融工程周报,主要围绕A股和港股的资金流动情况、行业轮动模型分析以及大类资产配置建议展开,旨在为投资者提供基于量化模型的投资参考。
主要观点
A股量化选股
- 模型原理:基于动量与盈利因子,结合价格技术指标、个股季度盈利增速数据及机构持股集中度筛选个股。
- 模型结果:近期模型输出的个股包括:新华制药(化学制药)、通鼎互联(通信设备)、湘潭电化(化工原料)等,其中通鼎互联净利润增速高达499%,而部分个股如红星发展、格林达等净利润增速也较高,但PEttm存在负值,表明估值可能较低。
A股行业轮动模型
- 模型原理:通过资金、估值、情绪、动量、超买超卖和盈利6个因子构建行业综合评分体系。
- 模型结果:机械设备、电力设备、电子等行业评分较高,建筑装饰、石油石化、煤炭等行业评分较低。具体评分如下:
- 机械设备:9
- 电力设备:8
- 电子:5
- 社会服务:2
- 有色金属:1
- 食品饮料:1
- 传媒:1
- 农林牧渔:0
- 家用电器:0
- 公用事业:0
- 汽车:0
- 交通运输:-1
- 商贸零售:-2
- 计算机:-2
- 基础化工:-3
- 医药生物:-3
- 国防军工:-3
- 美容护理:-3
- 银行:-5
- 房地产:-6
- 煤炭:-6
- 石油石化:-6
- 建筑装饰:-7
关键信息
A股外资监测(北上资金)
- 净流入前五行业:电力设备(33.99亿元)、电子(22.94亿元)、汽车(6.58亿元)、交通运输(6.58亿元)、公用事业(0.36亿元)。
- 净流出前五行业:家用电器(-5.41亿元)、电子(-54.18亿元)、食品饮料(-36.66亿元)、非银金融(-35.46亿元)、房地产(-12.32亿元)。
- 净流入个股前五:迈为股份(34.12亿元)、宁德时代(12.08亿元)、德业股份(11.77亿元)、比亚迪(7.47亿元)、立讯精密(6.38亿元)。
- 净流出个股前五:隆基绿能(-16.12亿元)、五粮液(-7.83亿元)、东方财富(-7.61亿元)、中国平安(-6.30亿元)、招商银行(-5.91亿元)。
- 行业流入最多个股:电力设备(迈为股份,34.1亿元)、家用电器(德业股份,11.8亿元)、电子(立讯精密,6.4亿元)、医药生物(迈瑞医疗,4.4亿元)等。
港股内资监测(南下资金)
- 净流入前五行业:石油石化(114.37亿元)、通信(69.32亿元)、医药生物(54.86亿元)、非银金融(37.37亿元)、电子(32.38亿元)。
- 净流出前五行业:银行(-60.42亿元)、家用电器(-11.40亿元)、食品饮料(-14.60亿元)、汽车(-19.69亿元)、房地产(-30.95亿元)。
- 净流入个股前五:腾讯控股(33.39亿元)、中国移动(11.77亿元)、工商银行(6.91亿元)、中国神华(6.52亿元)、中国海洋石油(6.11亿元)。
- 净流出个股前五:建设银行(-11.36亿元)、创维集团(-6.10亿元)、比亚迪股份(-3.93亿元)、华润啤酒(-3.16亿元)、农业银行(-1.81亿元)。
- 行业流入最多个股:石油石化(中国海洋石油,6.1亿元)、通信(中国移动,11.8亿元)、非银金融(中信证券,3.0亿元)、港股行业(腾讯控股,33.4亿元)等。
大类资产配置CTA模型建议
- 模型原理:基于截面动量因子,结合非线性权重组合构建周度更新的大类资产配置模型。
- 模型结果:
- 保持乐观:中证1000、A股有色金属/通信/白酒、港股医药生物/通信、能源/黑色系。
- 保持谨慎:贵金属、十年期国债期货、可转债、信用债、利率债。
风险提示
- 投资建议仅基于模型计算结果,不代表未来可重复出现。
- 股市投资需谨慎,投资者应根据自身情况做出决策,不可完全依赖分析师建议。
投资评级说明
- 股票投资评级:包括买入、增持、中性、减持、无评级,分别对应股价表现强于基准指数20%以上、5%-20%、±5%、弱于基准指数5%以上、无法给出明确评级。
- 行业投资评级:包括增持、中性、减持,分别对应行业基本面看好、稳定、看淡。
- 基准指数:A股以沪深300为基准,港股以恒生指数为基准。
总结
本报告通过多个量化模型对A股和港股市场进行分析,揭示了资金流动趋势、行业轮动信号及资产配置建议。整体来看,机械设备、电力设备、电子等行业表现较强,而建筑装饰、石油石化、煤炭等行业则相对疲软。北上资金和南下资金的流动趋势显示了对特定行业和个股的偏好。建议投资者关注中证1000、A股有色金属/通信/白酒、港股医药生物/通信、能源/黑色系等资产,同时对贵金属、十年期国债期货、可转债、信用债、利率债保持谨慎。投资决策应结合自身情况,不可盲目依赖模型输出。
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