20160503-华泰证券-市场的频率_市场轮回_周期重生_19页_1mb

金融工程 / 量化择时总结

核心内容

本报告主要分析了主要股票市场（中国、美国、日本、德国）的周期性特征，通过同比序列的频谱分析，识别出金融市场普遍存在的两个周期：短周期42个月和长周期104个月（德国市场为87个月）。报告指出，当前A股市场短周期处于底部，长周期处于顶部，市场存在反转的概率较高，建议重点关注周期性行业。

主要观点

1. 市场周期性：主要金融市场均存在周期性，短周期与库存周期一致，长周期则为104个月（除德国为87个月）。
2. 周期同步性：美国市场和日本市场的长周期步调基本一致，领先中国市场约2年；三个市场的短周期步调基本一致，日本市场略领先。
3. 市场反转信号：A股市场当前处于短周期底部和长周期顶部，预计未来20个月内指数同比序列以上行为主，可参考1998-2000年的行情。
4. 板块轮动与周期关系：过去20年A股行情可划分为6个阶段，分别由消费、TMT和周期板块主导，当前周期性板块筹码最干净，值得关注。

关键信息

市场周期分析

• 短周期：约42个月，与库存周期一致。
• 长周期：约104个月（中国、美国、日本），德国为87个月。
• 周期组合：当前A股市场短周期见底，长周期见顶，市场反转概率较高。
• 市场状态：
  • A股：长周期见顶，短周期见底，未来20个月以上行为主。
  • 美股：长周期下行，短周期即将见底，未来以上行为主。
  • 日股：长周期下行，短周期已见底回升，未来以上行为主。

周期性模型建立

• 周期几何布朗运动模型：将股票价格变化分为趋势项、周期项和随机波动项。
• 同比序列分析：通过分析同比序列的周期性，能够更好地识别市场趋势，因为同比序列可以有效分离趋势项。
• 线谱提取法：通过傅里叶变换识别频谱中的线谱（冲激），从而提取周期信号，比带通滤波法更能减少噪声影响。

数据平稳性分析

• 原始价格序列：非平稳，存在趋势项。
• 同比序列：平稳，适合进行周期性分析。
• 平稳性检验结果：
  • 上证指数：对数同比序列P值为0.0035，显著。
  • 标普500指数：对数同比序列P值为0.0010，显著。
  • 日经225指数：对数同比序列P值为0.0010，显著。
  • 德国DAX指数：对数同比序列P值为0.0010，显著。

频谱分析结果

| 指数 | 数据点数N | 线谱频率fo（年⁻¹） | 幅度|F(ω₀)|| 周期（月） | 振幅系数A |
|--------------|-----------|---------------------|------------------|------------------|------------------|------------------|
| 上证综指 | 254 | 0.1134 | 28.3 | 105.8 | 0.3195 |
| 标普500指数 | 1047 | 0.1152 | 36.99 | 104.2 | 0.1288 |
| 日经225指数 | 542 | 0.1176 | 33.65 | 102.0 | 0.1890 |
| 德国DAX指数 | 542 | 0.1379 | 34.52 | 87.0 | 0.1479 |

频谱特点

• 低频能量强：频谱在低频段能量较强，高频段较弱。
• 频谱幅度接近0：在±1、±2、…、±6年⁻¹频点，幅度接近0，符合高斯色噪声特征。
• 线谱提取法：可有效提取周期信号，降低噪声影响，识别出主要周期频率。

风险提示

• 报告基于历史数据总结规律，历史规律可能失效。
• 长周期统计规律存在误差，可能对结论产生影响。

报告结论

主要股票市场存在显著的周期性，短周期为42个月，长周期为104个月（德国为87个月）。当前A股市场处于短周期底部和长周期顶部，反转概率较高，未来20个月以上行为主。建议重点关注周期性行业，参考1998-2000年阶段的行情。