低頻擇時的幾種思路

1、從邏輯上講，擇時的重要性是不言而喻的，要是能做到高買低賣，那么無疑能從每個波段中獲利。但是對于資金規(guī)模較大的機(jī)構(gòu)，以及對于交易能力不足或因制度的原因交易受限的投資者而言，過于高頻的擇時往往帶來的是相對較為負(fù)面的結(jié)果。因此，本報告主要關(guān)注如何更好的對相對較大級別的頂部和底部進(jìn)行提示和確認(rèn)?？紤]到基于宏觀貨幣政策、經(jīng)濟(jì)基本面和流動性預(yù)期進(jìn)行擇時研判的框架需要較強(qiáng)的主觀判斷能力，而且最終的邏輯并不一定具有排他性，因此本報告盡可能的從可以定量刻畫的已知數(shù)據(jù)出發(fā)，希望構(gòu)建出的邏輯框架不太依賴對未來宏觀貨幣政策或基本面的預(yù)判。具體而言，本報告主要介紹了三種低頻擇時思路，其中第一個思路主要是從股債性價比的價

2、值投資視角進(jìn)行擇時，第二個思路主要是從行業(yè)收益分歧度的博弈視角進(jìn)行擇時，第三個思路主要是從偏量價的定量模型和技術(shù)指標(biāo)角度進(jìn)行擇時。在低頻擇時之外，可能還有兩個問題值得關(guān)心。第一個問題是較大級別的底部以及較大級別的頂部各有什么樣的特征，第二個問題是當(dāng)前離底部或頂部還有多遠(yuǎn)。相對而言，從歷史數(shù)據(jù)中總結(jié)歷次頂部或底部的特征相對容易，但嘗試去預(yù)測當(dāng)下離底部（或頂部）還有多遠(yuǎn)可能比當(dāng)下去判斷是否已經(jīng)見底（或見底）要難得多。有關(guān)這兩個問題的探討留待后續(xù)研究，本報告主要談?wù)擁敳亢偷撞繐駮r的問題。股債收益差的擇時應(yīng)用本報告對股債收益差的具體定義為：10 年期國債收益率-對應(yīng)指數(shù)過去 1 年的股息率。當(dāng)該指標(biāo)增

3、大的時候，說明債券收益率相對股票的股息率差額擴(kuò)大，則債券價格存在相低估，對于在債券和股票之間進(jìn)行配臵的投資者而言，這個時候投資債券會相對于股票更有賺錢效應(yīng)；而當(dāng)債券收益率與股票股息差縮小時，說明股票的價格已經(jīng)相對低估，未來股票的潛在收益率有望更有吸引力，這個時候?qū)τ谠诠蓚g做資產(chǎn)配臵的投資者，應(yīng)該縮減在債券上的配臵比例，加大在股票資產(chǎn)上的配臵份額。上述邏輯看似比較合理，但也有幾點(diǎn)細(xì)節(jié)值得推敲。我們先看一下將該指標(biāo)運(yùn)用到上證綜指、上證 50、滬深 300 以及中證 500 幾個指數(shù)（分別對應(yīng)圖 1-圖 4）上會有什么效果。首先，整體而言股債收益差這一指標(biāo)在提示股票指數(shù)的重要拐點(diǎn)上確實(shí)有不錯的效

4、果，但對于底部的擇時能力明顯強(qiáng)于提示頂部的擇時能力。其次，在提示股票指數(shù)頂部的效果上，相對而言對上證 50 的擇時效果最佳，其次是滬深 300而對中證 500 以及上證綜指而言，頂部擇時效果相對最差。此外，對于基于股債收益差得到的頂部或底部擇時，提示的往往是一個比較模糊的區(qū)域，而且往往容易過于左側(cè)，因此可能需要一個輔助指標(biāo)來更好的進(jìn)行擇時確認(rèn)。在后面的報告中我們會嘗試基于風(fēng)險偏好這一指標(biāo)來更精準(zhǔn)的把握市場的拐點(diǎn)。最后，如果解構(gòu)不同指數(shù)的股債收益差變動來源，會發(fā)現(xiàn)幾個特征。指數(shù)的股息率往往跟對應(yīng)指數(shù)的漲跌趨勢負(fù)相關(guān)。之所以出現(xiàn)這個現(xiàn)象，主要由股息率自身的定義造成的。股息率的定義，一般是把過去 1

5、2 個月內(nèi)的累計股息除以當(dāng)前指數(shù)的市值。因此即使指數(shù)過去 1 年自身累計的股息金額沒有變化，但如果指數(shù)市值上漲的話，對應(yīng)的股息率會自然下降。不同指數(shù)的股息收益率的絕對值水平往往有系統(tǒng)性的差異。比如，雖然當(dāng)前中證 500 指數(shù)對應(yīng)的股債收益率已經(jīng)低于過去 3 年的 5%分位點(diǎn)，而滬深 300 指數(shù)對應(yīng)的股債收益率仍在 40%-50%分位點(diǎn)之間徘徊，但滬深 300 指數(shù)的股息率水平約在 2.2%左右，而中證 500指數(shù)的股息率水平約在 1.6%左右。也就是說，滬深 300 指數(shù)當(dāng)下的股息率仍然明顯高于中證 500 指數(shù)。股債收益差的變動往往與國債收益率的變動相關(guān)性更高。綜合上述幾個特點(diǎn)可知，若投資

6、者是基于股息率與國債收益率這兩個數(shù)值的相對高低來進(jìn)行股債輪動配臵，那么應(yīng)該在股票指數(shù)之中選擇股息率更高的滬深 300 和上證 50 作為股債輪動的基礎(chǔ)。圖 1：上證綜指歷史股債收益差資料來源：，WIND圖 2：上證 50 歷史股債收益差資料來源：，WIND前面提到，我們發(fā)現(xiàn)股債收益差對于指數(shù)頂部判斷的可靠性弱于對底部判斷的可靠性。這可能主要是因?yàn)楣善敝笖?shù)大級別的頂部更多反應(yīng)的是投資者情緒而非投資價值，而大級別的底部則往往估值較低而進(jìn)入了真正的價值投資者敢于下注的區(qū)間。由此推之，股債收益差在中證 500、中證 1000 以及創(chuàng)業(yè)板指上的應(yīng)用效果應(yīng)該也會相對較差，這個與我們看到的結(jié)果也基本上是吻合

7、的。也正因?yàn)楣蓚找娌罡嘀傅氖枪蓚g相對價值的評判指標(biāo)，所以對于上證 50 和滬深 300指數(shù)這種偏價值型的寬基指數(shù)而言，即使是將其應(yīng)用于頂部擇時，也是有相當(dāng)不錯的效果的。當(dāng)然，若投資者只是博弈股息率和國債收益率的相對變動方向，或者說是基于兩者之間相對強(qiáng)弱的變化來進(jìn)行股債擇時，那么該指標(biāo)也確實(shí)是可能可以應(yīng)用到中證 500 或中證 1000 等其他寬基指數(shù)上來。由此推之，雖然股債收益差在該類指數(shù)上的應(yīng)用效果可能有時略差，但也可將其作為某類資產(chǎn)進(jìn)入局部高估或低估區(qū)間的一個不錯的提示。圖 3：滬深 300 歷史股債收益差資料來源：，WIND圖 4：中證 500 歷史股債收益差資料來源：，WIND

8、行業(yè)分歧度的擇時應(yīng)用有關(guān)行業(yè)分歧度的度量指標(biāo)很多，本報告選取了一個最簡單的指標(biāo)：申萬一級行業(yè)指數(shù)季度收益率標(biāo)準(zhǔn)差。具體的定義為：申萬一級行業(yè)指數(shù)過去一個季度收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。該標(biāo)準(zhǔn)差能很好地反應(yīng)行業(yè)指數(shù)漲跌幅的分歧度，也即市場關(guān)于各行業(yè)觀點(diǎn)的分歧度。從下面的圖 5 到圖 13 中行業(yè)分歧度極大值案例以及圖 14-圖 20 行業(yè)分歧度極小值案例中，我們可以簡單的看出該指標(biāo)在低頻擇時上的效果。這一系列圖中的上半部分是各主要指數(shù)的走勢，下半部分則是行業(yè)指數(shù)季度收益率的標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)差的 10 日均線，以及用過去 3 年以及過去 2 年分位點(diǎn)滾動計算得到的 1%、50%和 99%等分位點(diǎn)。圖 5：行業(yè)分歧

9、度極大值擇時案例 1：2014 年 12 月底頂部區(qū)域資料來源：，WIND圖 6：行業(yè)分歧度極大值擇時案例 2：2018 年 2 月初頂部區(qū)域資料來源：，WIND整體而言，該指標(biāo)有幾個有意思的特征：3 年滾動得到的 1%分位點(diǎn)和 2 年滾動得到的 1%分位點(diǎn)幾乎一直保持在同一水平上，這意味著雖然滾動統(tǒng)計的時間區(qū)間長度不同，但行業(yè)季度收益率標(biāo)準(zhǔn)差的極低值幾乎相同，也就是說行業(yè)分歧度的下降程度往往是有一定的極值的。更進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析可知，分歧度的下降有可能出現(xiàn)在市場下跌的過程中，也有可能出現(xiàn)在市場上漲的過程中。若收益率標(biāo)準(zhǔn)差的極低值出現(xiàn)在市場下跌的過程中，往往意味著幾乎所有的行業(yè)都經(jīng)過了明顯的下跌

10、，這時若下跌出現(xiàn)了類似于 ABC 浪的明顯結(jié)構(gòu)時往往有可能對應(yīng)著市場的重要底部。若收益率標(biāo)準(zhǔn)的極低值出現(xiàn)在市場上漲的過程中，則意味著本輪反彈的所有行業(yè)都已經(jīng)有所表現(xiàn)，后續(xù)走勢需要出現(xiàn)新的上漲邏輯，否則可能意味著當(dāng)前這一輪上漲已進(jìn)入了中后期。雖然 3 年滾動計算得到的99%分位點(diǎn)和 2 年計算得到的 99%分位點(diǎn)在某些時間段內(nèi)有所偏離，但整體而言兩者最終會收斂到類似的水平。這說明整體而言分歧度的上升程度也是有一定的極值的，而且基于不同的數(shù)據(jù)區(qū)間得到的極值分位點(diǎn)終將收斂到同樣的極值位臵。那些 3 年99%分位點(diǎn)和 2 年 99%分位點(diǎn)偏離較大的位臵往往是在極端大牛市之后，超級大牛市往往會提升行業(yè)收

11、益率標(biāo)準(zhǔn)差的極值天花板從而影響滾動分位點(diǎn)的計算，但對應(yīng)的分位點(diǎn)會隨著時間的推移而回歸到正常區(qū)間。在正常的市場上行過程中，一旦行業(yè)收益率標(biāo)準(zhǔn)差超過了過去的 99%分位點(diǎn)，則意味著市場有可能來到了比較重要的高位區(qū)域。當(dāng)然，行業(yè)收益率標(biāo)準(zhǔn)差的 99%分位點(diǎn)也會不斷提升，該性質(zhì)能使得我們不那么容易在牛市初期輕易的因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)差達(dá)到了極值區(qū)間而過早提示風(fēng)險。圖 7：行業(yè)分歧度極大值擇時案例 3：2018 年 5 月中旬頂部區(qū)域資料來源：，WIND圖 8：行業(yè)分歧度極大值擇時案例 4：2018 年 10 月中下旬頂部區(qū)域資料來源：，WIND圖 9：行業(yè)分歧度極大值擇時案例 5：2019 年 3 月中旬頂部區(qū)域

12、資料來源：，WIND圖 10：行業(yè)分歧度極大值擇時案例 6：2020 年 2 月下旬頂部區(qū)域資料來源：，WIND圖 11：行業(yè)分歧度極大值擇時案例 7：2020 年 7 月中上旬頂部區(qū)域資料來源：，WIND圖 12：行業(yè)分歧度極大值擇時案例 8：2021 年 2 月上旬頂部區(qū)域資料來源：，WIND圖 13：行業(yè)分歧度極大值擇時案例 9：2021 年 9 月中旬頂部區(qū)域資料來源：，WIND圖 14：行業(yè)分歧度極小值擇時案例 10：2014 年 6 月下旬底部區(qū)域資料來源：，WIND圖 15：行業(yè)分歧度極小值擇時案例 11：2019 年 8 月上旬底部區(qū)域資料來源：，WIND圖 16：行業(yè)分歧度極

13、小值擇時案例 12：2019 年 12 月中上旬底部區(qū)域資料來源：，WIND圖 17：行業(yè)分歧度極小值擇時案例 13：2015 年 11 月初上行中后段資料來源：，WIND圖 18：行業(yè)分歧度極小值擇時案例 14：2016 年 4 月中旬上行中后段資料來源：，WIND圖 19：行業(yè)分歧度極小值擇時案例 15：2016 年 9 月初上行中后段資料來源：，WIND圖 20：行業(yè)分歧度極小值擇時案例 16：2017 年 3 月下旬上行中后段資料來源：，WIND基于理性恐慌指數(shù)的擇時應(yīng)用Vix(Volatility Index)，又稱為恐慌指數(shù)，是由芝加哥期權(quán)交易所在 1993 年推出，是指數(shù)期權(quán)隱含

14、波動率加權(quán)平均后所得之指數(shù)，用以衡量 S&P500 指數(shù)未來 30 日的預(yù)期年化波動率。大量的學(xué)術(shù)研究和實(shí)證分析表明，在美股市場中，Vix 指數(shù)往往會在市場大跌或急劇快速下跌中迅速上升，在市場大漲或快速上行的過程中 Vix 則往往顯得波瀾不驚，不會有太異常的表現(xiàn)。可是在 A 股中，我們發(fā)現(xiàn)不論是市場大跌（圖 21）還是市場大漲（圖 22），都有可能出現(xiàn) Vix 指數(shù)大幅飆升的情景。造成這個差異的原因可能在于我們期權(quán)市場的參與者與美國期權(quán)市場的參與者結(jié)構(gòu)有明顯的差異，其參與期權(quán)市場的目的也不太一樣有關(guān)。不過，探討國內(nèi)外 Vix 指數(shù)差異表現(xiàn)的原因不是本報告的目的，我們還是希望基于國內(nèi) Vix 指

15、數(shù)的自身特點(diǎn)來對未來的市場表現(xiàn)進(jìn)行擇時。圖 21：市場大跌時 Vix 指數(shù)快速飆升的案例-2020 年 3 月中旬資料來源：，WIND考慮到國內(nèi)外的 Vix 指數(shù)都往往會在市場大跌時快速飆升，這個可能意味著這個現(xiàn)象是一個常見的，符合行為邏輯的自然結(jié)果；但對于A 股比較獨(dú)特的、在市場快速大漲時 Vix 也有可能飆升的現(xiàn)象則值得我們思考。我們推測造成這一現(xiàn)象的原因在于，隨著市場的快速大漲拉升，市場也有可能同時存在較大的分歧，此時的市場波動率以及未來潛在的波動率都有可能迅速上升。對于看空市場的投資者，此時有可能會運(yùn)用期權(quán)這個杠桿工具來實(shí)現(xiàn)自己的觀點(diǎn)（比如可以通過 long-put 這一操作來實(shí)現(xiàn)）。

16、考慮到 Vix 指數(shù)的迅速飆升意味著投資者預(yù)期未來一段時間的波動率會迅速提升，因此如果此時能有較為精確可靠的反轉(zhuǎn)擇時指標(biāo)來進(jìn)行輔助判斷，并且可以基于一個趨勢型的擇時指標(biāo)進(jìn)行風(fēng)控，那么就有望能獲得相當(dāng)不錯的擇時效果。圖 22：市場大漲時 Vix 指數(shù)快速飆升的案例-2020 年 7 月中上旬資料來源：，WIND在選取反轉(zhuǎn)指標(biāo)時，我們采用的纏論的背馳系統(tǒng)。簡單來看，所謂的背馳指的是在同一時間點(diǎn)出現(xiàn)了不同級別的背離跡象，或者更簡單的說法就是，背馳指的是背離的共振。之所以采用纏論的背馳系統(tǒng)，主要原因是背離共振（或者說背馳的區(qū)間套共振）的邏輯可以使得擇時信號相對更為穩(wěn)定、更加精準(zhǔn)。我們已經(jīng)將纏論體系中各

17、個維度的技術(shù)體系都進(jìn)行了程序化，而且回測結(jié)果表明，纏論背馳信號應(yīng)用于指數(shù)擇時上的效果相當(dāng)好。下圖僅僅展示了上證綜指 2021 年 1 月 25 日出現(xiàn)的日線級別頂背離和 30 分鐘基本頂背離共振的案例，隨后該指數(shù)出現(xiàn)了明顯的下跌。圖 23：上證綜指纏論背馳案例-2021 年 1 月 25 日資料來源：，WIND畢竟纏論的背馳體系本質(zhì)上是一個反轉(zhuǎn)指標(biāo)系統(tǒng)，有可能會在極端趨勢行情中過于左側(cè)。尤其是在 Vix 指數(shù)隨著市場大漲而迅速飆升時，市場指數(shù)也是有可能進(jìn)一步演化成更大級別的上行趨勢的。因此，我們需要設(shè)臵一個趨勢類型的系統(tǒng)作為風(fēng)控指標(biāo)。這里我們選取的趨勢類型的系統(tǒng)用的我們之前重點(diǎn)研發(fā)和推薦的周期分析系統(tǒng)。該周期分析 系統(tǒng)認(rèn)為市場的波動具有一定的周期特性，我們通過特定的算法將市場的波動周期識別出來，并基于周期函數(shù)的特性將其轉(zhuǎn)化為雙均線系統(tǒng)，從而可以通過這個雙均線系統(tǒng)來識別價格運(yùn)行中的趨勢級別、趨勢方向、趨勢狀態(tài)甚至是趨勢目標(biāo)位。在模型后期的使用過程中，我們往往用不同的線型來代表不同的趨勢狀態(tài)，從而可以一目了然了解市場的運(yùn)行狀態(tài)。最終，結(jié)合 Vix 指數(shù)、纏論背馳系統(tǒng)以及周期分析系統(tǒng)，我們構(gòu)建的頂部擇時邏輯如下：周期分析最右側(cè)為向上虛線時，VIX 指數(shù)=25，其他情景，VIX=20 即可（市場處于活躍狀態(tài)，避免左側(cè)）日線最右側(cè)筆方向向上，周期分析最