东方财富报告 2024年10月08日
[民生证券]十月配置视点:预期快速反转下的AH弹性判断
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本文主要分析了AH股在快速反转下的弹性判断,并从大类资产、市场风格和行业配置三个方面进行了量化分析。文章首先从历史快速上涨区间的弹性、底部反转的初期涨幅以及指数估值分位数等角度分析了AH股弹性。其次,对权益、利率、黄金、地产和海外市场进行了量化分析,并提出了相应的投资建议。最后,从价值成长红利、大小市值和行业配置三个方面对市场风格进行了量化分析,并推荐了胜率赔率策略、出清反转策略和宏观驱动戴维斯双击策略。

🤔 **AH股弹性分析:** 从历史快速上涨区间的弹性来看,A股弹性整体高于港股,其中恒生科技指数的弹性最高,其次是创业板指,而恒生指数的弹性最低。此外,底部反转的初期涨幅与未来涨幅存在正相关关系,即初期涨幅越大,未来涨幅往往也越大。同时,指数的估值分位数与未来收益存在负相关关系,被相对低估的指数在反转时的弹性相对会更大。

📈 **大类资产量化观点:** 权益资产方面,短期内需谨慎,但长期仍保持积极预期。利率方面,预计10月10Y国债利率将上行4BP至2.19%。黄金方面,由于实际利率仍在高位,胜率赔率依旧较高。地产方面,供给压力持续改善,但需求尚未好转。海外市场方面,降息后内外资共振,印度市场再创新高。

📊 **市场风格量化观点:** 价值成长红利方面,建议均衡配置,目前成长风格相对占优,但红利或已接近拐点。大小市值方面,模型略偏好大盘,但10月无显著季节效应。

🚀 **行业配置量化观点:** 胜率赔率策略推荐有色金属、电子、交通运输、通信、轻工制造、电力及公用事业等行业。出清反转策略推荐石油石化、机械、电力设备及新能源等行业。宏观驱动戴维斯双击策略推荐电力及公用事业、钢铁、银行、电子、通信等行业。

  预期快速反转下的AH弹性判断   1.从历史快速上涨区间的弹性来看,整体而言A股弹性高于港股。恒生科技>创业板指>中证1000≈中证2000>中证500>沪深300>恒生国企>恒生指数。   2.底部反转的初期如果涨幅越大,往往对应未来涨幅越大。分组结果虽然不严格单调,但是当初期涨幅很高时往往对应未来涨幅很高,即上涨行情的延续性更强。   3.指数的估值分位数与未来收益存在负相关,被相对低估的指数在反转时的弹性相对会更大。本轮上涨后各指数的估值都有明显的修复,不同指数修复程度存在差异。   大类资产量化观点   1.权益:积极预期提升,短期稍加谨慎。景气度九月走平,十月初有所回升,边际回升主要来自非银景气度回升。信用扩张维持较弱水平,9月或无太大变化;从结构来看,企业信贷融资明显回升,政府债券继续支撑社融增长。流动性快速回升并确认了趋势,景气度同样进入上行趋势,流动性维持此水平较难,短期内注意回调风险。   2.利率:10月10Y国债利率或上行4BP至2.19%。经济增长因子见顶回落,通货膨胀因子见底回升,债务杠杆因子回落,短期利率因子同样回升;资金面有所反转。综合来看10月利率理论上或有所上行。   3.黄金:美实际利率仍在高位,胜率赔率依旧较高。从胜率因素来看,核心驱动仍是财政因子。从赔率因素来看,黄金赔率无重大变化,当下实际利率仍在高位,且黄金久期在14年左右。   4.地产:供给压力持续改善,需求尚未好转。房地产行业压力指数0.583,行业整体压力略有下行。土地市场的回暖推动供给侧压力进一步下行,而商品房销售市场的不景气则推动需求侧压力明显上升。   5.海外:降息后内外资共振,印度市场再创新高。9月印度股权市场FPI净流入68.90亿美元,FPI外资流入为2024年以来新高;内外资共振下,NIFTY50指数9月上涨3.27%,再创新高;分歧度↓流动性↑,印度处一致上涨区间。   市场风格量化观点   1.价值成长红利:风险偏好拐点期,建议均衡配置。2024年9月成长风格相对占优,按规则2024年10月建议配置成长;美债利率趋势已经拐头,红利或已接近拐点,目前无明确判断;成长拥挤度短期有所回升,离散度进一步降低缺乏资产;价值拥挤度有所回落但离散度在高位。   2.大小市值:10月无显著季节效应,模型略偏好大盘。机构关注度继续偏大盘;9月小盘风格拥挤度快速回落,大盘略微占优;2010年以来10月份统计上无显著占优风格。模型相较更看好大盘。(仓位上大盘:小盘为0.7:0.3)   行业配置量化观点   1.胜率赔率策略,推荐当下高胜率高赔率的行业:有色金属、电子、交通运输、通信、轻工制造、电力及公用事业。2024年以来绝对收益15.47%,相较于中信一级行业等权基准超额收益6.05%。   2.出清反转策略,推荐处在行业出清结束、需求上升、竞争格局改善的行业,本期推荐石油石化、机械、电力设备及新能源。   3.宏观驱动戴维斯双击策略,每季度末推荐下一季度景气度与估值有望双击的行业,2024年Q4推荐:电力及公用事业、钢铁、银行、电子、通信。   风险提示:量化模型基于历史数据,市场未来可能发生变化,策略模型有失效可能;模型采用的样本数据有限,存在样本不足以代表整体市场的风险。

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