A股量化择时研究报告：指数底背驰，PMI企稳回升-20191201-广发证券-21页_1mb

A股量化择时研究报告总结

核心内容概览

本报告基于2019年11月25日至29日的市场数据，分析了A股市场结构表现、行业表现、估值水平、市场情绪及择时模型结论，结合宏观因子与日历效应，对A股市场趋势进行了展望。

主要观点与关键信息

一、市场表现回顾

• 结构表现：本周主要指数均下跌，其中中证100跌幅最小（-0.71%），中证1000跌幅最大（-1.05%）。
• 行业表现：电子、汽车、建筑材料、建筑装饰、电气设备行业表现较强，而轻工制造、食品饮料、计算机、医药生物、传媒行业表现较弱。

二、市场与行业估值

• 市场估值：
  • 沪深300最新PE为11.6倍，低于其历史50%分位数（13.6倍）。
  • 创业板指最新PE为50.7倍，与历史50%分位数（50.0倍）接近。
  • 沪深300最新PB为1.4倍，低于历史50%分位数（1.8倍）。
  • 创业板指最新PB为4.6倍，接近历史50%分位数（4.7倍）。
• 行业估值：
  • 建筑材料、地产、商业贸易、建筑装饰、钢铁行业最新PE距离其历史10%分位数最近，估值处于历史低位。
  • 传媒、建筑装饰、商业贸易、采掘、公共事业行业最新PB距离其历史10%分位数最近，估值处于历史低位。

三、市场情绪跟踪

• 新高新低比例：
  • 新高比例下降至1.8%，新低比例上升至12.0%，显示市场情绪偏弱。
• 有效涨跌停板：涨跌停板数量有所波动，但未出现明显异常。
• 均线结构：多头排列有所改善，空头排列减少。
• 基金仓位：普通股票整体仓位上升至91.5%，显示市场配置意愿增强。
• 主流ETF：主流ETF本周处于净流入状态，累计规模约为13亿元。

四、择时模型结论

• GFTD模型：
  • 上证指数、沪深300指数、深证成指、上证50指数、中小板指、创业板指看涨或看跌。
  • 沪深300指数看跌，信号日期为2019年11月20日。
• LLT模型：
  • 沪深300指数看跌，信号日期为2019年11月22日。
  • 深证成指、中小板指、创业板指看跌。
• 模型净值：GFTD、LLT模型在沪深300指数上多空择时交易累计收益呈上升趋势，但模型成功率约为80%，非100%，需注意模型失效风险。

五、A股日历效应

• 12月历史表现：
  • 上证综指历史上涨概率为36.8%，中证500指数在12月表现偏弱。
  • 但中证500估值处于历史10%分位数以下，结合利率下行及盈利企稳，机会大于风险。
• 日历效应数据：
  • 各指数在12月的表现差异较大，部分行业如建筑材料、食品饮料、银行等在12月表现相对较好。

六、宏观视角看市场

• 流动性拐点：社融同比从下降周期转为上升周期，流动性拐点已至。
• 宏观因子事件：
  • CPI同比连续4个月上涨，历史数据显示对股市看空。
  • PPI同比9个月短期低点，历史数据显示对股市看多。
• 外部风险：美债利率倒挂现象消失，阶段性降低外部风险，标普500持续上涨，利好A股。

七、主要结论：A股趋势展望

• 市场趋势：市场估值处于历史底部，理财收益率下降、炒房收益弱化、外资配置性流入增加，整体呈现震荡向好趋势。
• 估值支撑：中证500估值处于历史低位，且与中证1000走势接近，市场整体具备一定吸引力。
• 长期逻辑：30年长期趋势线年均增速为7.5%，2019年底趋势线下轨将升至2750点，2020年底将上行至2950点，估值受益于利率下行。
• 风险提示：量化模型成功率并非100%，市场极端情况可能导致模型失效；日历效应和宏观因子事件基于历史数据，可能因市场结构变化失效。

关键信息汇总

• 市场估值：处于历史底部，尤其是中证500指数。
• 行业表现：电子、汽车等中盘行业表现优于大盘，轻工制造、传媒等板块表现较弱。
• 市场情绪：新高比例下降，新低比例上升，但基金仓位和ETF净流入显示市场情绪有所回暖。
• 择时模型：GFTD和LLT模型对沪深300指数看跌，对其他指数部分看涨。
• 宏观因子：社融同比上升，美债利率倒挂现象缓解，利好A股。
• 外部风险：美债利率倒挂消失，外部风险偏好上升。

投资建议与风险提示

• 投资建议：市场整体震荡向好，中盘指数估值处于历史低位，具备一定投资机会。
• 风险提示：量化模型非万能，市场波动可能导致模型失效；日历效应和宏观因子事件可能因市场变化而失效；需注意潜在利益冲突，本报告不构成投资建议。

分析师信息

• 安宁宁：联席首席分析师，暨南大学硕士，从业12年。
• 文巧钧：资深分析师，浙江大学博士，从业4年。

联系方式

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  • 广州：0755-23948352
  • 深圳：0755-88286935
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  • 文巧钧：wenqiaojun@gf.com.cn

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