国债期货兴证证券:悲观情绪修复后,二季度该买什么

 

话会议《资本市场“战略机遇期”》中指出,股权、债权市场都在发生一些系统性变化。

o 债券市场玩法改变,风险和资金期限定价的重要性上升。过去几十年中,中国金融资产扩张最大的来源是债权类资产。由于当前中国非金融部门债务率偏高,“稳杠杆”背景下,生息资产的规模扩张面临天花板。这一方面意味着,政策鼓励降成本和潜在经济增速放缓背景下,利率将维持低位;另一方面也意味着固收市场“吃票息”模式或被颠覆。基础资产扩张放缓,实际上意味着债市从非金融企业中获取票息收益放缓,而未来的潜在发展方向之一将是从金融机构对手方中获取收益,即利用衍生品对基础资产的属性进行定价:其一是为流动性定价,通过ABS盘活非流动性资产;其二是为信用风险再定价,通过发展CDS对收益进行风险调整,从而帮助投资者风险对冲。

o 经济转型对股权市场的诉求上升。从国际比较看,中国当前债务率已经偏高。而在政策层面,也已经意识到了防范对应金融风险的重要性。因此,在债务率的约束下,未来债务扩张可能将放缓。债权融资空间受限,同时也将意味着股权融资需求的增加。与此同时,随着中国经济转向高质量增长模式,在转型过程中,由于创新型的经济具有风险高、收益波动大的特点,股权也比债权更为适合企业融资。正如我们在年度策略《水长、致远》中所提出的,在此背景下股权市场将大有可为。

中国具有全球资产相对价值,外资“长钱”可期。2019年以来全球经济增长压力出现上升,而中国去年经济和金融市场已经历明显调整,即使是在一季度领涨修复之后,与全球主要市场相比仍不算贵。叠加今年MSCI权重调整,中长期外资仍是不断流入的格局,“长钱”可期。

o 中国股债比价趋于平衡,处于跌了能买的“战略机遇期”。A股风险溢价有所回落但仍处高位,显示股市仍有长期价值。从风险溢价的角度来看,A股风险溢价较去年末出现明显回落,但仍高于历史均值,显示一季度的反弹之后A股的配置优势较年初下降,但中长期仍有配置价值。

在经历了一季度股市的上涨后,大小盘股债比价趋于平衡。截止3月末,从大小盘股的估值比价来看,不论是大盘股还是小盘股,市盈率倒数和信用利差的比价都在向历史均值靠拢。从股债比价的角度来看,大小盘股和债券比价趋于平衡,股债可能都处于“调整了能买”的“战略机遇期”。

第二部分

Part II

大类资产配置的定性分析

基于第一部分的分析,我们在第二部分给出大类资产的定性判断。我们建议:1)继续高配“战略机遇期”的股权:尤其是受益外资配置扩散的中盘股;2)债券市场或有震荡:短期经济阶段性企稳、通胀走高;3)大宗商品方面,黄金>工业品≈农产品。

定性分析:对二季度大类资产配置的展望

悲观预期显着修复,权益类资产的“战略机遇期”。2019年一季度, 配资吧 A股出现大幅反弹,甚至领涨全球资产,与我们上期大类报告的建议和2019年年度策略《水长、致远》的观点相匹配。当前2018年底的悲观情绪已出现明显修复,权益类资产的估值和比价已逐渐回到平衡、合理水平。从长期来看,在中国经济转向高质量增长模式的过程中,由于创新型的经济具有风险高、收益波动大的特点,股权市场在融资体系里的重要性将持续提升。即使权益市场出现调整和震荡,我们也认为是配置权益类资产的“战略机遇期”。考虑到部分股票外资持股达到上限,尤其推荐受益外资配置扩散的中盘股。

债券短期可能经历震荡,但中长期利率仍有下行空间。中长期来看,一方面国务院常务会议和政治局会议多次提出要“降低实体经济融资成本”,这对利率上行空间将形成一定约束;另一方面,中国经济的潜在增速逐渐下行,因此利率中枢大概率将维持在低位。但短期来看,经济韧性好于预期,二季度通胀也可能出现压力,利率在下行过程中可能经历震荡。

大宗商品或现分化,黄金>工业品≈农产品。

o 全球经济不确定性较强,黄金有避险配置的价值。2019年全球经济不确定因素仍然较高,美欧经济面临下行压力 ,土耳其等新兴市场脆弱性有所上升,全球波动性依然将维持高位。因此从配置的角度出发,我们对黄金仍然保持整体乐观。

o 工业品整体持中性判断。工业品方面,一季度国际原油价格的反弹带动了工业品整体上涨,但商品指数与国内需求基本面分化有所拉大。我们看好铜、铝等基本面改善的品种,整体则保持中性判断。

o农产品价格涨跌互现。虽然2019年猪周期已经启动,但猪肉并不在现有期货产品之中。兴证农业团队对农产品主要品类中的豆粕、玉米、大豆看跌、豆油棕榈油看多、白糖的上涨机会或要等到下半年,整体而言二季度对南华农产品指数持中性判断。

第三部分

Part III

资产配置建议的量化方案

自2018年一季度以来,我们尝试结合宏观分析与定量建模的优势给出资产配置建议的量化解决方案,方案推出后也广泛受到投资者关注,在一年多的样本外模型跟踪过程中,组合表现出良好的下行风险控制能力和收益能力。同时,我们也积极总结了模型设计过程中存在的潜在不足,为改进模型积累了丰富经验。

自本期开始,为完善配置模型的逻辑性和实用性,我们将对资产配置定量模型进行适当调整。本部分一方面会详细阐述新资产配置模型的设计流程思路,另一方面会对最新配置结果和历史配置表现进行介绍和回顾,报告的主要内容包括四个部分:第一部分,详细介绍资产配置模型的政策设定,包括投资目标、投资约束和资产选择;第二部分,详细介绍资产配置模型的战略配置组合,包括了长期收益风险预测方法,以及战略配置参考组合的生成;第三部分,介绍战术资产配置模型的生成,包括短期风险预测方法,并给出2019Q2的战术资产配置建议;第四部分,对2019Q1资产配置策略的回顾及模型表现跟踪。

政策设定与资产划分

我们认为完整的资产配置流程包括以下四个方面,即:政策设定、资产划分、战略资产配置和战术资产配置,其中政策设定和资产划分是为后续战略和战术配置模型的设计和执行提供行动指南,是进行组合配置建模的前提条件。在多数组合配置方案中,资产配置的政策设定和划分多数被忽视、或表述不够完善,这对于方案的贯彻执行有负面影响。因此,我们尝试将资产配置方案设计更明确的表述出来,给投资者更全面完善的参考。

本节将详细对我们资产配置策略的投资目标、投资约束和资产选择进行介绍。

投资目标

立足于长期投资、多元分散化投资理念,我们尝试针对不同风险偏好投资者构建保守、稳健和积极三种风险等级的配置组合,三类组合对应的波动率目标为5%, 10%和15%,对应在极端情形下的回撤控制在10%, 20%和30%。为实现长期投资复合收益最大化的目标,组合并不进行被动的止损管理或回撤控制而更强调主动事前的风险管理。

由于不同经济阶段风险资产的收益能力存在显着差异,因此组合在不同阶段的预期收益也会出现波动,因此在投资目标层面更多从风险角度进行管理,而在组合配置建模阶段结合大类资产的预期收益给出相应的组合预期收益目标。

投资约束

考虑到大类资产在不同时期在长期和短期的预期收益存在较大区别,因此我们并不对大类资产的持仓权重进行主观约束,而更强调从组合波动风险角度进行管理,这里既包括上述投资目标中组合波动率的约束,也包括战术组合动态偏离幅度的约束。

在战术组合中,我们给定保守、稳健和积极组合相对战略参考组合的跟踪误差控制在1%, 3%和5%范围内,若以1.5的信息比为战术配置目标,对应的组合战术配置增强收益年化为1.5%, 4.5%和7.5%。除跟踪误差约束之外,为了降低组合换手和提高稳定性,我们将适度对战术组合的权重偏离幅度进行控制约束。

资产选择

考虑到国内多数机构投资者对于投资海外资产和一级市场产品存在或多或少的政策限制,因此我们将资产配置的投资工具约束在国内二级市场范围之内,包括权益、债券、商品期货、实物商品和现金管理工具等大类资产。

在此基础上,我们尝试使用两层的资产类别划分架构,在划分第一层国内大类资产类别基础上,进一步给出了细分资产的配置选择,具体来说主要针对权益、债券和商品期货三类资产设置了相对应的细分资产,其中权益资产中包括大中小盘,债券包括长期利率债和信用债,商品期货则包括了工业品和农产品。我们强调通过细分资产的战略战术配置来进一步提高组合的收益和风险控制能力。

战略资产配置组合

战略资产配置的主要任务是基于对大类资产长期收益风险的合理估计,结合组合配置模型给出参考组合,作为战术配置模型的参考,但考虑到国内大类资产的波动幅度较大,因此即使长期的预期收益也可能在年内出现明显变化。因此,我们依然会季度对大类资产的预期收益进行更新,并计算相应的组合配置权重,为平衡战略组合的稳定性和及时性,我们会对战略资产配置的参考组合进行不定期的调整。

本节将重点介绍我们对大类资产长期预期收益的建模分析框架,并基于此给出战略资产配置的参考组合。

大类资产长期收益风险预测

考虑到资产划分阶段我们将大类资产划分为一级资产和细分资产两个级别,在本文的分析中我们将尝试直接对细分资产的预期收益进行建模,并汇总至一级资产给出其预期收益,并最终给出一级资产的战略配置建议。

下表给出了不同大类资产长期预期收益的分析逻辑框架,包括影响大类资产长期收益的决定性因素,以及相应的动态调整项目。我们基于历史数据将决定性因素和资产滚动收益率进行分解或回归建模,并基于当前环境下的宏观状态预判,给出各资产长期收益的估计。

以中证500指数为例,我们逐年拆解了指数的股息率、可比EPS增速和板块PE变化情况,并与指数的实际收益率进行对比分析。可以看到,如果年度观察PE的变化影响对指数波动影响最大,但是如果看长期复合收益PE贡献会显着下降,以2013-2017年五年为例,指数的复合年化收益为14.73%,其中股息率为0.94%,可比EPS增速为12.83%,而PE的变化仅为0.74%,因此从长期视角判断,除非估值处于极高或极低区间时对长期收益造成负面影响,而其他情形下我们会更多依据盈利增速的预判来进行长期收益的建模分析。

以上规律在其他指数板块中也存在,可以看到从长期收益来看,股息率和盈利增速对指数收益的影响更大,但考虑到A股新兴市场特性,估值波动较高,当估值处于极端区间时的确会对长期收益存在显着正向或负向影响。因此,对权益类资产长期收益进行建模时,我们主要依据板块历史盈利增速情况,结合对未来名义GDP增速的判断给出相应调整。

除了解析的方法之外,我们也尝试使用回归模型对资产收益变化进行解释和预测,以工业品商品期货为例,我们将PPI年度同比增速和M2同比变化量作为解释变量,对工业品商品期货的当年收益进行回归分析,可以看到解释变量的T值超过4,回归模型R2达到73%,因此我们完全可以结合对未来中长期PPI增速和M2的预判给出预期收益值。

由于篇幅限制,我们将不逐一介绍各大类资产长期收益的建模过程,下表展示了我们对各细分资产未来五年的年化符合收益预测结果,以及预测过程中使用的核心假设情况。

由于细分资产间相关性较高,因此暂时我们不对细分资产进行主动战略配置,当前以经验性等权作为基准:即权益资产内部沪深300:中证500:中证1000的比例为1/3:1/3:1/3,债券资产内部利率:信用为50%:50%,商品期货资产内部工业:农产品=2/3:1/3。基于细分资产的收益预测结果,结合细分资产的内部权重设定,我们给出了大类资产的预期收益和风险情况。

值得说明的是,考虑到实际投资中细分资产的配置往往会同时包含市场Beta收益和主动Alpha收益,尤其是针对权益和债券类资产,其中Beta收益基于预测模型给出,而Alpha收益则需要结合当前市场实际情况来预估。本文中将股票型基金指数相对中证全指的年化超额收益,以及纯债型基金指数相对中债总财富指数的年化超额收益作为Alpha的估计参考值,汇总得到投资者对未来各大类资产进行投资获得的合理预期收益。

最后,考虑到资产波动率的延续性较强,我们基于各类资产长期的历史月度收益率汇总计算了资产的历史长期波动率和相关系数矩阵,作为对未来长期风险指标的预测。从波动风险来看,权益资产大于商品大于债券;从相关系数矩阵来看,债券资产能够有效分散权益资产的下行风险,商品期货能够有效分散债券资产的下行风险,而实物黄金则跟传统股债资产都保持较低相关性。

战略配置参考组合

在对一级大类资产收益风险预测的基础上,我们结合重抽样均值方差模型给出了不同风险约束下,大类资产的建议配置比例。随着组合目标波动率的提升,权益资产的配置比例逐步提升,债券资产的配置比例明显下降,商品类资产中实物黄金的配置比例高于商品期货,主要在于黄金对权益资产的分散化效果优于商品期货。

具体来说,下表展示了不同目标波动率组合的大类资产配置权重,进一步结合细分资产的配置结构,我们给出了细分资产的战略配置组合权重,这将作为战术配置时的参考组合,也是作为战术配置模型的考核基准。

值得说明的是战略资产配置中未对现金类资产给予配置权重,主要原因是当前无风险资产的预期收益较低,因此暂时只在战术配置中进行择机配置。

综合来说,战略配置的环节一方面是对各大类资产理性预期收益率的合理估计,另一方面也是为形成合理的参考组合打下坚实的逻辑分析预判基础。反过来,对于已经设定了战略配置基准的投资者,也可以反向检验当前组合配置权重是否跟定性分析的结论能够吻合。

战术资产配置组合

短期资产风险收益预判

基于兴业定量团队大类资产季度风险预测的方法,我们得到对各类资产二季度波动率的预测结果,如下表所示。可以看到当前权益市场的波动率略低于历史长期水平,模型预测值与当前水平基本相当;债券类资产当前波动率同样低于历史长期水平,模型预测值相对当前水平有一定提升;商品期货和实物资产都处于历史相对较低水平,模型预测值低于历史长期水平但高于当前水平。

最终战术资产配置组合

基于大类资产的风险预测,以及宏观团队对大类资产收益方向的判断,我们尝试构建动态战术组合,具体组合构建方法如下:首先,在参考战略组合的基础上,结合收益预判的方向观点,我们给予超配和低配资产进行适当的权重偏离,构建了目标偏离组合;其次,构建组合优化模型,优化目标为相对目标偏离组合的权重差异最小化,而在对模型中资产的总权重和分类权重进行偏离约束,以及相对参考组合的跟踪误差进行偏离管理,当前方案下我们针对保守、稳健和积极组合的要求跟踪误差需要控制在1%, 3%和5%的范围之内;最后,基于组合优化模型给出最终的战术配置权重。

下表中展示了最新针对2019Q2保守、稳健和积极组合的资产配置建议结果。从战术配置结果来看,相对战略参考组合,模型均重点超配了权益类资产,部分组合超配了黄金,对于债券资产和商品期货都是相对参考基准适当下调配置比例。

配置模型表现跟踪

为了保持资产配置手册的连贯性以及便于跟踪策略的延续性,自2018Q1开始我们提供自2016年4季度以来至今,依据组合配置模型的配置结果进行跟踪回测的组合净值表现,并同时对比基于市场权重和风险平价模型的配置结果。

从回测结果来看,自2016年10月至今,保守、稳健和积极组合的绝对收益分别是10.10%,13.40%和22.60%,对应的年化收益为3.91%,5.14%和8.48%,而相应的最大回撤分别是2.30%,6.40%和13.10%,我们将偏债混合、平衡混合和偏股混合型产品作为不同风险等级组合的比较基准,基于wind数据的披露三类基金指数同区间的年化收益分别是3.33%,2.84%和3.09%,对应的最大回撤则达到了2.05%, 20.17%和28.16%,各组合的超额收益和风险控制能力都表现优秀。

风险提示:1)海外宏观环境超预期变化;2)政策刺激力度超预期。

吉尔电子烟获1200万天使轮融资

  据悉,本轮融资将重要用于提供链整合和渠道扩展。投资方为苏州一家电子烟配件工场企业,该工场重要为美国某巨擘电子烟品牌消费烟弹配件。现在还没有关于投资方太多的信息对外表露。
  克日从自媒体电子烟资讯得知,吉尔电子烟已签订1200万天使轮融资协议。
  吉尔与此同时公布了燎原筹划,片面启动线下署理商招募举措,2019年筹划搀扶100个都会署理商,开发直营店200家,互助批发店30000家以上。
  吉尔电子烟2017年年末上市,在大烟雾横行的时期就发觉了小烟市场的将来,推出的3款电子烟均为替烟型小烟。现在,吉尔电子烟得到融资重要源于两个缘故原由而被市场看好,第一是品牌背书,吉尔是美国VMR在中国的独家受权,为其提供产物计划与研发本领,VMR是美国电子烟巨擘,凌驾10年的市场查验让VMR在产物计划研发上得到极强的沉淀;第二是吉尔在海内的精良口碑,吉尔产物完善的办理了口胃和漏油的行业毛病,口胃上研发了中式烤烟味,越发切合中国烟民的口感需求,而VMR屡次改进之后的烟弹雾化器计划让产物漏油概率低落到万分之一,因此在互联网上吉尔品牌的用户评价十分高。
 

大咖币圈论:5.15BTC多头狂欢行情已完结?现在下定论还为时过早

   主流币种隔夜行情出现了一定分化,虽然市场整体多头氛围并未遭到破坏,但是BTC在最近一段时间里的疯狂表现明显收敛,价格在昨日盘中连破多道整数阻力后终于在昨日晚间出现了一波强度比较客观的回调表现。

  

  BTC自昨日欧盘至今出现了近4%的价格下跌,此外最近一段时间里已经出现了比较明显上涨的BCH和LTC等币种也进入了短线回调过程中的领跌集团。不过今年上半年存在明显滞涨的XRP以及ETH等币种顺利接过上涨“大旗”,短期市场的整体偏强格局并未因为BTC等小部分币种的回调而彻底扭转。

  

  BTC行情走势分析

  

  BTC在昨日晚间走出了一波对于昨日复盘中标记的短期上升通道下轨的精确回踩,正如昨日复盘所述,7760线应视作短线多空生命线,而昨日晚间价格回调过程中,1小时以上级别K线实体低点完美止步于这一支撑点位上方,力保行情在最近一段时间里的上升势头并未因短线回调遭到破坏。

  

  与此同时,BTC 4小时级别均线系统仍处在清晰的多头排列之中,此外短线这波回调恰好止步于本周初以来的涨幅回调0.382与0.5两道黄金分割线构成的强支撑区域之中,随着早盘的新一轮反弹行情走出,价格在重新站上8000整数关口的同时,也进一步巩固了短期内的上升势头。

  

  因此对于BTC来说,短期内的跟进方向选择这个问题的答案仍然非常简单,单向多单跟进仍然是交易跟进的不二选择,尤其是在连续回踩但均未形成对于强支撑位置的向下跌破后,下方第一支撑位置进一步抬升,而这也成为了上方空间进一步打开的助推器。只要价格能够继续站稳7750附近支撑,则短期内追多机会仍然存在。

  

  行情在7750-8000区域内确认企稳后可以尝试做新一轮多单布局,稳健者可以等待行情进一步向上收复8200后再做新一轮多单追入,而短线追多目标统一看8350、8490。

  

  ETH行情走势分析

  

  ETH如预期走出了一波跟进上涨表现,4小时级别图形中近一周左右时间里走成的上升趋势线支撑得以有效保持,行情在周内已经多次实现了对于这一动态支撑的回踩确认,随着今晨一波加速上涨走出后,目前ETH已经实现了对于220一线阻力的向上突破,行情正式迈入去年三季度横盘震荡所处平台对应的220-240阻力密集区域,而最近这波连续上涨行情也将迎来短期内的最强考验。

  

  首先明确短线强支撑关注207-202区域,价格回踩触及这一支撑区域不破则短线上涨势头暂时无虞,不过对于继续追多的机会选择来说,前文提及的220-240区间能否快速突破直接决定上方空间打开能力,如若行情顺利冲破240一线,则上方更强阻力看255、272等位置。

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