车优配广发策略：下一阶段A股市场的配置策略

　　（一）在景气水平较高或景气加速的情况下车优配，代表估值位置和股价位置的指标显得并不是很重要。

　　1、首先，在景气水平不同的情况下，估值高低对股价的影响有显著区别：

　　①对于有短期高增长的资产（30%以上），当年涨幅取决于当年增速G，炒业绩很有效，而估值的高低一般情况下不会成为上涨的制约因素；

　　②对于增速相对较低的公司（0-30%），估值的高低就比较关键，买入估值的高低多数情况下决定了预期回报率的高低。

　　③对于负增长的公司，买入估值的高低对涨跌幅影响的区分度也不大，都一样难获得超额收益。

　　2、其次，在景气明显加速或者明显降速的过程中，估值高低对股价的影响都没有很重要。

　　估值判断的关键在于景气度的边际变化（ROE或增速的边际变化）。加速增长或ROE上行阶段，一般估值会上升，此时即期估值的高低不太重要；而降速增长或ROE下行阶段，一般估值会回落，此时容易面临“低估值陷阱”。

　　增长曲线用于判断估值或股价的顶部或底部拐点。增速加速向上或ROE上行阶段，盈利估值可能双击（第一阶段）；但若股价运行至高位（第二阶段），且景气度出现拐点（绝对增速跌破 30%或边际降幅大于50%）时，可能会面临“景气度陷阱”，甚至进入双杀阶段（第三阶段）。

　　3、再次，当板块景气度较高的时候车优配，拥挤度变化对股价的影响也会降低很多。

　　过去两年为例（23-24年），由于缺乏基本面的支撑，每次TMT四个行业成交额占比超过或者接近40%，TMT风格都会出现较大幅度的调整，但是其中基本面形成趋势的高景气板块，受此影响很小，比如光模块。

　　（二）未来一个阶段，基本面的情况仍然比较模糊。

　　下图所示，对于整体A股的基本面而言，决定性因素还在于PPI；

　　在中美对等关税之前，根据两会政府工作报告，我们测算广义财政占GDP的比例相对22-24年，有大约1.5%-2%的提升幅度，对应PPI可能有一定程度中枢提升。（历史4次经验看，一轮PPI的趋势上行，需要广义财政占GDP比例5个百分点的提升，如下图）。

　　4月对等关税开始，基本面的判断再次变得模糊。正如本周政治局会议所强调：“我国经济持续回升向好的基础还需要进一步稳固，外部冲击影响加大。要强化底线思维，充分备足预案，扎实做好经济工作”。

　　在广义财政占GDP比例有显著提升之前，同时考虑AI和机器人等产业方向仍然以订单为主，各类上市公司的景气情况较难出现明显改善或者加速的情况，这样的背景下，板块可能还是以轮动和主题投资为主，估值和拥挤度等形容“位置”的因素就显得非常关键。

　　（三）如何来形容“位置”？

　　“买在无人问津时，卖在人声鼎沸处”车优配，此前，我们采用量价指标等技术分析方法，对市场交易数据进行建模，构建了市场反应度指标，旨在帮助判断各个行业基本面预期在市场上的真实反应如何、反应到了哪种程度。

　　1、首先，为捕捉市场反应度，我们基于市场交易数据，从“量”和 “价”两个维度进行指标构建。

　　第一、 “量”包含换手率、融资买入比例、成交额占比

　　（1）换手率：换手率可直接反映资金在某一板块的流动频率。较高的换手率意味着该板块的市场交投情绪高涨，交易频繁，存在资金大量进出，市场对预期反应程度较为剧烈。

　　（2）融资买入比例：融资买入比例反映了两融市场中杠杆资金对板块的关注程度和交易热度。由于其杠杆乘数效应与跨市场的特征，该指标可以较好与传统指标融合衡量市场反映程度。

　　（3）成交额占比：成交额占比用来衡量某一板块在整个市场中的交易占比，与换手率不同，该指标可以剔除市场整体波动的影响，从而更加准确地反映出各板块在全市场中相对交易热度。

　　第二、 “价”包含波动率、动量、DMA（双移动平均线差）

　　（1）波动率：波动率反映板块涨跌幅的波动程度，市场预期的剧烈反应往往伴随波动率的走高。

　　（2）动量：作为传统的情绪指标，动量反映市场价格变动的速度和方向。

　　（3）DMA：DMA指标通过计算两条不同周期的移动平均线之间的差值，帮助我们识别市场预期的趋势变化，本文使用20日均线减去60日均线进行测度。

　　第三、量价相关性

　　我们还引入成交量与价格变动之间的相关系数，在市场趋势较为明确即市场预期趋于一致时，成交量和价格往往同向变动（正相关）。

　　以上7个指标值的增加均代表市场对某板块的预期反映程度更剧烈。为了减少指标短期波动以及各板块之间指标量纲差异的影响，我们对各细分指标进行20日移动平均（MA20）处理，并通过取近一年分位数对各指标进行标准化。此外，为避免“过拟合”导致样本外指标效果衰减，我们使用等权方式对上述7个细分指标进行合成，由此得到最终的市场反应度指标，该指标在0-100%之间波动。

　　2、回测发现，与文章第一部分的结论相互验证，这一套形容“位置”的反应度模型，其有效性主要体现在景气度不佳的市场环境下。

　　如下图，是基于上述反应度模型，构建的行业轮动策略多空超额净值曲线，其超额收益主要体现在22年以后，年平均超额达到16%，远好于16-21年。

　　而整个A股景气水平也恰恰是在2022年开始显著走弱：16-21年，净利润增速大于20%的上市公司占比基本都超过了20%，但是22年开始，这一比例出现了大幅度下降。从而导致市场波动明显加大，行业轮动速度也不断加快，投资主线难以确定，市场赚钱效应较弱，于是，基于市场反应度指标构建行业配置策略提供了获得更高超额回报的机会。