1、一、本期話題：如何基于超額流動性對大盤做擇時？本期我們基于 M2 同比和名義GDP 同比構(gòu)建了超額流動性指標，定義如下：超額流動性 = M2 同比 名義GDP 同比從邏輯上來說，超額流動性大于 0，意味著貨幣供應的增速超過名義 GDP 增長，此時權(quán)益資產(chǎn)一般會有邊際資金流入，收益率也會表現(xiàn)不錯。如下圖所示，我們可以發(fā)現(xiàn)，歷史上每一輪超額流動性擴張，對應寬基指數(shù)都有不錯的表現(xiàn)。圖表 1：超額流動性 VS 中證 800 指數(shù)M2-名義GDP：超額流動性(右軸) %中證800：收盤價7,00025.006,0005,0004,0003,0002,0001,00020.0015.0010.005.00

2、0.00-5.00-10.00-15.00-20.0002005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022-25.00資料來源：，wind從簡單的統(tǒng)計來看，超額流動性大于 0 的月份，中證 800 平均能夠獲得 2.9%的月度收益率，t 統(tǒng)計量為 3.4。超額流動性小于 0 的月份，中證 800 平均能夠獲得-0.8%的月度收益率，t 統(tǒng)計量為-1.0。因此，超額流動性大于 0 的信號指導意義更強。當前處于大于 0 的階段，而且可以預期貨幣寬松能夠持續(xù)，從這一點來講，

3、權(quán)益資產(chǎn)值得重點配臵。圖表 2：超額流動性的擇時效果統(tǒng)計檢驗月均收益率T 統(tǒng)計量（右）3.5%3.0%2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0%-0.5%-1.0%4.02.9%3.53.02.52.01.51.00.50.0-0.5-1.0-0.8%-1.5超額流動性大于0超額流動性小于0資料來源：，wind另外，從行業(yè)層面我們也簡單統(tǒng)計了一下。結(jié)果如下表所示，可以發(fā)現(xiàn)，超額流動性大于 0 的時候成長行業(yè)月均收益率為 2.43，明顯高于其他行業(yè)，可見成長行業(yè)確實受流動性寬松影響更大。超額流動性小于 0 時，消費行業(yè)月均收益率為-0.53%，所有行業(yè)表現(xiàn)最優(yōu)，受流動性影響最小。圖表 3：

4、超額流動性 VS 行業(yè)收益率行業(yè)超額流動性大于 0超額流動性小于 0月均收益率：金融1.54-0.74月均收益率：周期1.45-0.54月均收益率：消費2.22-0.53月均收益率：成長2.43-0.71月均收益率：穩(wěn)定1.36-0.75資料來源：，wind二、基本面量化研究體系介紹目前我們基本面量化研究體系主要覆蓋三個領(lǐng)域：宏觀層面、中觀層面、微觀層面。宏觀層面：主要研究兩塊內(nèi)容，一是宏觀景氣指數(shù)的構(gòu)建，二是宏觀狀態(tài)的情景分析。中觀層面：行業(yè)層面的基本面量化，主要研究行業(yè)的盈利變化和估值高低。微觀層面：從成熟的盈利模式出發(fā)，構(gòu)建具體投資策略，目前跟蹤的模型包括：PB-ROE 選股模型、行業(yè)景

5、氣度模型、絕對收益模型等。宏觀景氣指數(shù)+宏觀情景分析成熟的盈利模式子模塊1：宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)子模塊2：宏觀狀態(tài)情景分析宏觀層面子模塊1：PB-ROE選股模型子模塊2：絕對收益模型子模塊3：行業(yè)景氣模型基本面量化行業(yè)基本面量化研究體系子模塊1：行業(yè)盈利變化子模塊2：行業(yè)估值高低中觀層面微觀層面圖表 4：基本面量化研究框架景氣指數(shù)、估值中樞、選股指標等宏觀經(jīng)濟、中觀行業(yè)、微觀公司數(shù)據(jù)庫資料來源：，wind三、宏觀層面：經(jīng)濟繼續(xù)下行，信用處于寬松宏觀層面的量化涉及的領(lǐng)域可以很廣，我們這里把聚焦點放在兩塊：一是構(gòu)建宏觀景氣指數(shù)，二是宏觀狀態(tài)的情景分析。、宏觀景氣指數(shù)：經(jīng)濟下，貨幣松，信用松，補庫存目前

6、主要跟蹤四個宏觀景氣指數(shù)：經(jīng)濟增長指數(shù)、貨幣寬松指數(shù)、信用寬松指數(shù)、庫存景氣指數(shù)，目前處于經(jīng)濟下，貨幣松，信用松，補庫存的狀態(tài)。圖表 5：經(jīng)濟下，貨幣松，信用松，補庫存資料來源：，wind、宏觀情景分析目前我們的宏觀情景分析主要包括經(jīng)濟情景分析、通脹情景分析和庫存情景分析。、經(jīng)濟情景分析：預計滬深 300 盈利增速接下來繼續(xù)下行經(jīng)濟增長指數(shù)可以用于預判滬深 300 盈利增速，目前處于收縮區(qū)間，預計滬深 300 盈利增速接下來繼續(xù)下行。圖表 6：經(jīng)濟增長指數(shù)處于收縮區(qū)間，預計滬深 300 盈利增速下行經(jīng)濟增長指數(shù)（右）滬深300盈利增速90%70%50%30%10%-10%-30%-50%-70

7、%200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202020212022-90%50%40%30%20%10%0%-10%-20%-30%-40%-50%資料來源：，wind、通脹情景分析：預計 PPI 在 2022 年未來幾個月維持下滑趨勢貨幣寬松指數(shù)相對 PPI 有接近一年的領(lǐng)先期，因此可以預計 PPI 在 2022 年未來幾個月會繼續(xù)下滑。圖表 7：貨幣指數(shù)近期有寬松的跡象，考慮到領(lǐng)先性 2022 年P(guān)PI 預計明顯下滑貨幣寬松指數(shù)：領(lǐng)先一年(右)PPI（）15.010.05.00.0-5.0-10.0-15.02

8、009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023資料來源：，wind50403020100-10-20-30-40-50、庫存周期分析：當前處于被動補庫存階段目前宏觀狀態(tài)處于經(jīng)濟下，庫存上的狀態(tài)，庫存周期進入被動補庫存的階段，意味著當前處于這一輪庫存周期的尾聲。在歷史上，被動補庫存下 CRB 金屬價格指數(shù)月均漲跌幅為-1.1%，因此建議規(guī)避周期板塊。圖表 8：當前處于被動補庫存階段圖表 9：被動補庫存下CRB 金屬價格指數(shù)月均漲跌幅為-1.1%被動去主動補被動補主動去庫存景氣指數(shù)經(jīng)濟景氣指數(shù)0.6

9、000.4000.2000.000-0.200-0.400-0.6002006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022資料來源：，wind資料來源：，wind四、中觀層面：行業(yè)基本面量化+分析師景氣指數(shù)我們按照中信風格指數(shù)將所有行業(yè)分為五個大類：金融、消費、周期、穩(wěn)定、成長。以下是目前已經(jīng)覆蓋的一些重點行業(yè)的最新觀點，具體模型細節(jié)可參考我們之前出的系列深度報告，這里就不在詳細一一說明。、行業(yè)基本面量化模型最新觀點為了更清晰地了解中觀基本面量化模型的最新觀點，我們將其整理成如下

10、表格：圖表 10：中觀基本面量化當前配臵建議大類板塊盈利走勢判斷估值高低判斷配臵建議金融銀行：不良率預計提升，凈息差預計持平地產(chǎn)：房貸利率短期松動下滑；保險：10Y Bond未見改善信號；券商：預測ROE保持穩(wěn)定；銀行：股權(quán)風險溢價率處于歷史低位；地產(chǎn)：地產(chǎn)NAV估值處于歷史低位；保險：PEV估值處于歷史低位；券商：pb-roe模型顯示估值處于合理區(qū)間；銀行：不良率預計上升，估值偏低但是不一定有相對收益，建議標配，地產(chǎn)：房貸利率松動，估值偏低，短期有估值修復機會；券商：盈利估值匹配合理，建議標配；保險：估值偏低，盈利未見改善信號，建議低配消費家電：成本端PPI預計下滑、地產(chǎn)政策放松，預計盈利改

11、善；食品飲料：景氣指數(shù)處于收縮狀態(tài)；醫(yī)藥：景氣指數(shù)進入擴張期家電：估值已經(jīng)跌至2018Q3水平，處于低位；食品飲料：估值跌至歷史中位數(shù)水平；醫(yī)藥：估值跌至歷史偏低的水平家電：當前建議超配；食品飲料：暫時等待，繼續(xù)跟蹤醫(yī)藥:當前建議超配；成長分析師預期景氣度處于擴張區(qū)間的尾聲軍工、通信：業(yè)績透支年份處于歷史20以下分位；新能源、傳媒、電子：業(yè)績透支年份處于30以下分位；計算機：業(yè)績透支年份處于歷史32分位；多數(shù)行業(yè)估值已經(jīng)跌到底部區(qū)域，但是分析師景氣度處于擴張尾聲，參與超跌反彈還是需要謹慎周期周期行業(yè)景氣指數(shù)處于收縮期，再加上2022年預測PPI會明顯下滑,預計盈利會明顯下滑-建議低配穩(wěn)定分析師

12、預期景氣度擴張穩(wěn)定行業(yè)股息率-10Ybond約為2.9，估值偏低若追求相對收益，穩(wěn)定行業(yè)長期跑輸大盤，建議低配； 若追求絕對收益，當前穩(wěn)定行業(yè)可以作為債券替代品種；資料來源：，wind、金融：銀行、地產(chǎn)、保險、券商銀行行業(yè)模型及最新觀點我們構(gòu)建了一個銀行的配臵時鐘模型，如下右圖所示，凈息差上升、不良率下降對銀行是雙重利好，而凈息差下降、不良率上升對銀行是雙重利空。歷史上的股價復盤我們也做了一下，發(fā)現(xiàn)雙重利好年份銀行相對滬深 300 能夠跑出明顯的超額收益，反之亦然，另外兩個象限沒有明顯規(guī)律。因此，我們模型會在雙重利好或者雙重利空時發(fā)出超配 或者低配的信號，其他時間均建議標配。圖表 11：凈息差

13、和不良率走勢會影響銀行板塊的超額收益圖表 12：銀行擇時配臵時鐘凈息差+不良率-凈息差+不良率+凈息差-不良率-凈息差-不良率+年份凈息差不良率銀行漲跌幅滬深300 漲跌幅超額配臵建議2010上升先升后降-28-13-162011大幅上升下降-4-2521高配2012上升下降19811高配2013上升上升-5-832014大幅上升上升7252202015下降上升46-2低配2016下降持平1-11122017下降下降1722-52018大幅上升下降-11-2514高配2019預判下降預判上升2229-7建議低配2020預判下降預判上升-0.527-28建議低配2021預判上升預判下滑0.2-5

14、5建議超配* 凈息差大幅上升是指上升幅度超過15個bp利好凈息差不良率資料來源：，wind利空資料來源：，wind在以上結(jié)論的基礎(chǔ)上，我們需要對未來的不良率和凈息差的走勢做一個預判。其中不良率走勢預判主要參考新增人民幣貸款增速和企業(yè)利潤增速兩個指標，如下圖所示，可以發(fā)現(xiàn)，當企業(yè)利潤增速大于貸款增速的時候，銀行的不良率會降低，而當企業(yè)利潤增速小于貸款增速的時候，銀行的不良率會上升。當前工業(yè)企業(yè)利潤增速和新增人民幣貸款增速的交叉點已經(jīng)出現(xiàn)，考慮到穩(wěn)增長壓力下的貨幣寬松政策大概率持續(xù)，預計未來半年貸款增速將繼續(xù)上行超過工業(yè)企業(yè)利潤增速，不良率已經(jīng)有了上行的壓力。圖表 13：不良率的走勢預判60.00

15、40.002利0.潤00 增速貸款增速新增人民幣貸款增速（） 國有企業(yè)利潤增速同比（）利潤增速貸款增速利潤增速貸款增速0.00-20.00-40.00-60.00-80.00201020112012201320142015201620172018201920202021不良率1.91.71.51.31.1不良率下降不良率上升不良率下降0.90.70.5201020112012201320142015201620172018201920202021資料來源：，wind凈息差我們從通脹水平、債券收益率和利率市場化政策三個維度建立預測模型，最新模型預判銀行凈息差接下來會保持持平。圖表 14：凈息差的

16、走勢預判預測凈息差（）真實凈息差（）2.92.72.52.32.11.91.71.52014/032015/032016/032017/032018/032019/032020/032021/032022/032023/03資料來源：，wind另外，如果從估值層面去考慮，當前銀行板塊估值性價比確實很高，歷史這個水平的估值性價比一般對應未來一年 20%左右的絕對收益。但是，如果考慮超額收益，當前估值水平對應未來一年的超額收益并沒有顯著為正。這背后的核心原因是很多其他行業(yè)估值也處于很低水平，市場真正反轉(zhuǎn)的時候，銀行股并沒有那么高的彈性。圖表 15：銀行估值性價比指數(shù) VS 未來一年絕對收益率圖表

17、16：銀行估值性價比指數(shù) VS 未來一年相對收益率3.002.001.000.00-1.00-2.00-3.00銀行未來一年漲跌幅（右）銀行估值性價比2015201620172018201920202021202235%25%15%5%-5%-15%-25%-35%3.002.001.000.00-1.00-2.00-3.00銀行相對滬深300未來一年超額收益（右）銀行估值性價比2015201620172018201920202021202235%25%15%5%-5%-15%-25%-35%資料來源：，wind資料來源：，wind綜上，銀行當前配臵觀點為標配，建議繼續(xù)關(guān)注凈息差的走勢，若凈息

18、差也下行，銀行可以考慮進一步低配。地產(chǎn)行業(yè)模型及最新觀點估值層面，我們構(gòu)建了地產(chǎn)行業(yè)NAV 估值模型，當前地產(chǎn)估值處于歷史最低位。政策層面，我們以房貸利率平均值作為政策代理變量，考慮到數(shù)據(jù)公布的滯后性。我們構(gòu)建了貨幣寬松指數(shù)來判斷最新房貸利率的走勢。如下圖所示，貨幣寬松指數(shù)在 0 軸以上時，意味著貨幣處于寬松狀態(tài)，房貸利率一般會下滑。當前貨幣寬松指數(shù)已經(jīng)向上突破 0 軸，房貸利率已經(jīng)開始下滑，政策層面表現(xiàn)出邊際放松跡象。圖表 17：地產(chǎn)行業(yè) NAV 估值模型圖表 18：房貸利率預計會邊際下滑32.521.510.50地產(chǎn)NAV估值7.507.006.506.005.505.004.504.00

19、貨幣寬松指數(shù)（右）金融機構(gòu)人民幣貸款加權(quán)平均利率:個人住房貸款:月50403020100-10-20-30-40-502010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022201420152016201720182019202020212022資料來源：，wind資料來源：，wind因此，地產(chǎn)行業(yè)當前估值偏低，政策層面也表現(xiàn)出邊際放松跡象，預計短期有估值修復的行情。券商行業(yè)模型及最新觀點估值層面，我們從 pb-roe 模型可以看出當前券商估值處于相對合理水平。盈利層面，券商ROE 高頻預測值也略微下滑，整體性價比不高，建

20、議標配。圖表 19：券商行業(yè)當前估值處于合理位臵圖表 20：券商 ROE 高頻預測結(jié)果2.502.00PB1.501.000.500.00PB & ROEy = 0.3603x + 0.8329R = 0.72472022-070.000.501.001.502.002.503.003.50ROE：單季度：預測值 10.008.007.006.005.004.003.002.001.000.009.00ROE 預測值(季度值：月頻更新，) 資料來源：，wind資料來源：，wind保險行業(yè)模型及最新觀點估值層面，保險行業(yè)PEV 估值約為 0.54，處于歷史低位；圖表 21：保險 PEV 估值處于

21、歷史低位保險PEV3.532.521.510.502010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022資料來源：，wind盈利層面，主要關(guān)注十年國債收益率和保費收入這兩個指標。其中國債收益率和保險行業(yè)估值高度同步，近期有所回升，但考慮到經(jīng)濟依然處于景氣收縮區(qū)間，預計很難大幅抬升。保費收入近期有拐頭的跡象，因此建議重點關(guān)注十年國債收益率走勢，如果大幅上行，那保險會迎來一個很好的布局點。圖表 22：經(jīng)濟景氣處于收縮區(qū)間，10Ybond 收益率繼續(xù)下行圖表 23：保費收入增速持續(xù)下滑5.004.504.003.503.002

22、.502.001.501.000.500.00經(jīng)濟增長指數(shù)（右）中債國債到期收益率:10年()2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 202150%40%30%20%10%0%-10%-20%-30%-40%-50%保費收入：同比（ ）60.0050.0040.0030.0020.0010.000.00-10.00-20.00資料來源：，wind資料來源：，wind結(jié)論：當前保險行業(yè)估值雖然處于歷史低位，但是盈利層面的十年國債收益率拐點還沒有出現(xiàn)，建議繼續(xù)等待。、消費：家電、食品飲料、醫(yī)藥家電行業(yè)：盈利層面，房貸利

23、率下行有利于家電需求的提升。估值層面，家電行業(yè)業(yè)績透支年份處于歷史低位，接近于 2018Q3 的水平，建議超配。圖表 24：房貸利率下行有利于家電需求的提升圖表 25：家電行業(yè)估值性價比非常高7.507.006.506.005.505.004.504.00貨幣寬松指數(shù)（右）金融機構(gòu)人民幣貸款加權(quán)平均利率:個人住房貸款:月20142015201620172018201920202021202250403020100-10-20-30-40-50家電:業(yè)績透支年份 75% 分位 50% 分位 25% 分位9 8765432102013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2

24、020 2021 2022資料來源：，wind資料來源：，wind食品飲料行業(yè)：盈利層面，分析師預期景氣度處于收縮狀態(tài)。估值層面，行業(yè)業(yè)績透支年份處于歷史中位數(shù)水平，建議繼續(xù)等待。圖表 26：食品飲料行業(yè)分析師預期景氣度處于收縮狀態(tài)圖表 27：食品飲料行業(yè)估值性價比處于歷史中位數(shù)水平0.50.40.30.20.10-0.1-0.2-0.3-0.4食品飲料：分析師景氣指數(shù)食品飲料:業(yè)績透支年份 75% 分位 50% 分位 25% 分位14 121086422010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021020132014201

25、52016201720182019202020212022 資料來源：，wind資料來源：，wind醫(yī)藥行業(yè)：盈利層面，分析師預期景氣度進入擴張狀態(tài)。估值層面，行業(yè)業(yè)績透支年份處于偏低位臵，可以考慮超配。圖表 28：醫(yī)藥行業(yè)分析師預期景氣度處于擴張狀態(tài)圖表 29：醫(yī)藥行業(yè)估值性價比處于歷史低位0.50.40.30.20.10-0.1-0.2-0.3醫(yī)藥：分析師景氣指數(shù)醫(yī)藥:業(yè)績透支年份 75% 分位 50% 分位 25% 分位10 9876543212010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 202102013201420152

26、016201720182019202020212022 資料來源：，wind資料來源：，wind、周期：上游周期（鋼鐵、煤炭、有色、化工、水泥、玻璃等）周期行業(yè)模型及最新觀點周期行業(yè)景氣指數(shù)最新為-18%，模型顯示當前進入景氣收縮區(qū)間，建議周期行業(yè)低配！圖表 30：周期行業(yè)景氣指數(shù)當前已經(jīng)進入收縮期周期行業(yè)綜合景氣指數(shù)強復蘇弱復蘇強復蘇強復蘇403020100-10-20-30-402009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022資料來源：，wind、成長：TMT、電力設(shè)備與新能源等估值層面，我們基于反向

27、 dcf 模型計算了 6 個成長板塊的業(yè)績透支年份，結(jié)果顯示，當 前新能源板塊業(yè)績透支年份約為 3.9 年(歷史 22%分位)，軍工為 6.4 年(歷史 13%分位)，電子為 4.0 年(歷史 19%分位)，計算機為 5.3 年(歷史 23%分位)，通信為 4.2 年(歷史19%分位)，傳媒為 3.4 年(歷史 21%分位)，整體都處于偏低水平。圖表 31：主流成長板塊當前估值水平行業(yè)名稱業(yè)績透支年份75分位50分位25分位當前所處歷史分位數(shù)新能源3.95.24.54.022軍工6.49.38.37.213電子4.05.84.74.319計算機5.36.96.05.423通信4.25.65.0

28、4.419傳媒3.46.15.13.521資料來源：,wind盈利層面，根據(jù)我們編制的分析師景氣指數(shù)，成長板塊剛剛進入景氣收縮區(qū)間，分析師對板塊 ROE 相對悲觀，因此參與超跌反彈需要謹慎。其中，新能源景氣度一直維持高位，可以持續(xù)關(guān)注。圖表 32：成長板塊剛剛進入景氣收縮區(qū)間，分析師對板塊 ROE 相對悲觀0.4成長分析師景氣指數(shù)（右軸）成長板塊ROE/ 中證800 ROE1.40.21.210.800.6-0.20.40.2-0.402009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022資料來源：，wind4

29、.1.5、穩(wěn)定：機場、高速公路、電力、鐵路運輸、港口穩(wěn)定型行業(yè)對標指數(shù)是中信穩(wěn)定風格指數(shù)，涵蓋的主要是公用和交運行業(yè)，包括機場、高速公路、電力、鐵路運輸、港口。這類行業(yè)的核心影響因素是股息率。股息率模型最新觀點當前穩(wěn)定型行業(yè)股息率和十年國債收益率的差值約為 2.9 %。從絕對收益角度來講，當前是配臵穩(wěn)定型行業(yè)很好的時點。圖表 33：穩(wěn)定行業(yè)最新股息率5000450040003500300025002000150010005000穩(wěn)定型行業(yè)：股息率- 10Y_bond(右軸)中信穩(wěn)定風格指數(shù)543210-1-2-3 資料來源：，wind、基于分析師預期數(shù)據(jù)構(gòu)建的行業(yè)景氣圖譜以上行業(yè)配臵模型是根據(jù)

30、中觀高頻數(shù)據(jù)構(gòu)建的，眾所周知分析師盈利預測數(shù)據(jù)是更直接便捷的盈利預測數(shù)據(jù)?？紤]到近些年分析師定價權(quán)的提升，下面我們根據(jù)分析師盈利預測明細數(shù)據(jù)編制了分析師景氣指數(shù) FAPI（Financial Analyst Pros Index），用于及時跟蹤寬基指數(shù)、風格和行業(yè)的景氣度。結(jié)合我們團隊之前的趨勢和擁擠度指標，截止2022 年 7 月 29 日，行業(yè)各個分項指標值得關(guān)注的點如下：行業(yè)景氣度：新舊能源（煤炭、有色、化工、新能源等）、基建（建筑、電力、交運）、銀行和部分消費（醫(yī)藥、商貿(mào)零售和農(nóng)林牧漁等）景氣度較高。行業(yè)趨勢：新舊能源（煤炭、汽車、新能源）、基建（交運、電力、建筑）、部分消費（食品飲料

31、、消費者服務(wù)、農(nóng)林牧漁）等趨勢較強。行業(yè)擁擠度：建筑、房地產(chǎn)、消費者服務(wù)、商貿(mào)零售、煤炭、交通運輸、新能源和汽車等板塊短期交易比較擁擠。圖表 34：行業(yè)打分圖譜（中信一級行業(yè)，截面為 2022 年 7 月 29 日）-0.3-0.3-0.3-1.80.5-0.119.5傳媒-1.1-0.5-0.1-0.3-1.7-0.240.8計算機-0.8-0.10.2-1.3-1.00.014.4通信-0.6-0.4-0.3-1.8-0.30.028.9電子0.70.2-0.1-0.20.20.19.1交通運輸1.30.0-0.2-1.461.-0.310.4地產(chǎn)-0.5-0.4-0.4-1.4-1.4-

32、0.312.9非銀-0.5-0.10.20.12.00.04.7銀行0.10.30.31.01.9-0.155.1農(nóng)林牧漁0.00.140.-1.5-0.3-0.136.8食品飲料0.3-0.240.-1.60.90.224.9醫(yī)藥-0.20.0-0.2-1.5-1.2-0.115.6紡織服裝-0.60.00.3-1.5-1.0-0.116.9家電2.10.1-0.3-0.6-0.7-0.352.3消費者服務(wù)0.9-0.20.30.991.0.115.9商貿(mào)零售1.70.30.0-0.2-0.10.034.5汽車-0.40.00.2-0.6-1.50.056.8國防軍工0.50.20.541.

33、0.0.2040.7電力設(shè)備及新能源-0.40.10.0-1.60.80.031.2機械-1.1-0.4-0.2-1.00.2-0.123.1輕工制造0.1-0.1-0.4-1.30.2-0.211.2建材1.10.10.0-0.181.0.18.3建筑-0.50.10.11.09-0.0.019.3基礎(chǔ)化工0.0-0.1-0.5-1.25-0.0.19.4鋼鐵0.10.20.50.780.0.121.2電力及公用事業(yè)0.30.10.441.8-0.30.20.2有色金屬0.60.3-0.11.701.0.38.6煤炭-0.10.00.1-0.83-1.-0.19.8石油石化擁擠度趨勢歷史 景

34、氣度排名分析師預期ROE_FTTM的z_score分析師行業(yè)景氣指數(shù)_zscore分析師行業(yè)景氣指數(shù)PE估值行業(yè)簡稱，wind五、微觀層面：常見盈利模式的策略跟蹤我們從成熟的盈利模式出發(fā)，構(gòu)建具體的主動量化策略。目前跟蹤的模型包括：景氣度投資模型、PB-ROE 選股模型和絕對收益模型等。、景氣度投資模型、行業(yè)景氣模型表現(xiàn)在前期發(fā)布的專題報告行業(yè)配臵模型的頂端優(yōu)化中，我們提出了兩種適用不同市場環(huán)境的行業(yè)配臵解決方案：行業(yè)景氣模型：高景氣+強趨勢，規(guī)避高擁擠。景氣度為核心，進攻性強，需要擁擠度提示風險來保護，比較偏同步；行業(yè)趨勢模型：強趨勢+低擁擠，規(guī)避低景氣。順著市場趨勢走，思路簡單易復制，持有

35、體驗感強，比較偏右側(cè)。模型歷史回測結(jié)果如下圖所示，基準是 winda（個股流通市值加權(quán)）。行業(yè)景氣模型多頭年化 26.6%，超額年化 18.3%，信息比率 1.92，月度超額最大回撤-3.5%，換手單邊年化 5.3 倍，月度勝率 75%。圖表 35：行業(yè)景氣+趨勢模型歷史表現(xiàn)基準：winda并行策略凈值超額凈值106854634221002013201420152016201720182019202020212022，2022 年 7 月超額收益-0.4%，年初至今超額 9%?？傮w來看模型維持了低波動、低 Beta的風格，比較穩(wěn)健。8 月行業(yè)配臵建議如下：基礎(chǔ)化工 21%，食品飲料 17%，銀

36、行 12%，醫(yī)藥 12%，電力及公用事業(yè) 11%，機械 10%，有色金屬 9%，農(nóng)林牧漁 8%。較大的邊際變化為：主要增加了消費（醫(yī)藥、食品飲料和農(nóng)林牧漁）的配臵比例，降低了新舊能源的配臵比例，新能源擁擠度上升較快被模型調(diào)出，我們建議可以考慮逢高減倉。此外，醫(yī)藥景氣度較高，擁擠度下降速度很快，脫離高擁擠區(qū)間，模型建議加倉，與上文主動觀點形成共振。從量化模型觀察，當前有三條配臵主線和兩個風險提示：配臵主線：受益于通脹的上游周期、新舊能源：化工、電力、有色等，供給端受約束，海外通脹常態(tài)化下長期受益，可以超配，但當前煤炭和新能源擁擠度較高，建議謹慎；受益于穩(wěn)增長的大金融：銀行、地產(chǎn)等大金融板塊，政策

37、預期拖底，建議標配；受益于疫情扭轉(zhuǎn)的消費：食飲、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、家電等，有望困境反轉(zhuǎn)，左側(cè)布局。風險提示：煤炭、汽車和新能源擁擠度上升較快被模型調(diào)出，可以考慮逢高減倉。圖表 36：行業(yè)景氣度-趨勢-擁擠度圖譜（截止 2022 年 7 月 29 日），wind、行業(yè)景氣度選股模型表現(xiàn)考慮到部分一級行業(yè)暫無可投資 ETF，我們將行業(yè)景氣模型也落實到選股層面。具體而言，我們先根據(jù)行業(yè)配臵模型確定行業(yè)權(quán)重，然后根據(jù) PB-ROE 模型選取行業(yè)內(nèi)估值性價比高的股票（前 40%），按流通市值和 PB-ROE 打分加權(quán)。2013 年至今，行業(yè)景氣度選股模型多頭年化 31.4%，超額年化 24.6%，信息比率 2

38、.20，月度超額最大回撤-4.1%，月度勝率 77%，表現(xiàn)較為優(yōu)異。2022 年 7 月策略超額收益 率-1.6%，年初至今策略超額 15.1%。模型 8 月最新推薦重倉股如下：圖表 37：景氣度投資選股策略凈值表現(xiàn)圖表 38：景氣度投資選股模型 8 月部分重倉股股票代碼個股簡稱所屬行業(yè)權(quán)重000858.SZ五糧液食品飲料5.9600809.SH山西汾酒食品飲料3.3603259.SH藥明康德醫(yī)藥3.0601077.SH渝農(nóng)商行銀行2.6601997.SH貴陽銀行銀行2.5002709.SZ天賜材料基礎(chǔ)化工1.8300316.SZ晶盛機電機械1.6002466.SZ天齊鋰業(yè)有色金屬1.4600

39、236.SH桂冠電力電力及公用事業(yè)1.3600426.SH華魯恒升基礎(chǔ)化工1.0600598.SH北大荒農(nóng)林牧漁0.9景氣度投資選股策略基準：winda超額凈值1491287106856434221002013201420152016201720182019202020212022，wind，wind、PB-ROE 選股模型PB-ROE 策略是計算剔除盈利的估值高低程度，從盈利好的公司選取估值安全邊際比較高的股票作為基礎(chǔ)選股池。然后，我們根據(jù) ROE 同比變化和有息負債率精選個股，構(gòu)建最終選股池。、“PB-ROE 成長 50”組合表現(xiàn)成長 50 組合選股池是 wind 全 A，整體偏小盤股，基準是 wind 全 A 等權(quán)。2010 年至今年化收益率 26.3%，基準年化收益率 8.9%，2022 年至今收益率-9%（基準-5%）。圖表 39：PB-ROE 成長 50 組合凈值表現(xiàn)圖表 40：PB-ROE 成長 50 歷年收益表現(xiàn)PB-ROE-50組合凈值winda等權(quán)凈值超額凈值月份成長 50wind 全 A 等權(quán)超額收益20104117242011-14-291520121