周期 | 预测标的 | 点位/方向预测 |
---|---|---|
中长期 (季度) |
沪深300 | 3770(3%) |
创业板 | 1740(0%) | |
短期 (周度) |
沪深300 | 偏谨慎预期(3分) |
创业板 | 偏乐观预期(6分) | |
简明观点: 1. 上周周报里我们强调流动性存转紧趋势提示市场调整风险,当前短期我们对市场整体转向中性预期,且预期创业板大概率延续反弹;中期来看300指数上行空间缩小,我们依据模型预测沪深300未来三个月预期收益率为3%,而创业板指未来三个月预期收益率为0。 2. 跨市场指标显示分化,shibor3M利率延续反弹流动性中性偏紧,同时国际股市下行对风险偏好存负面影响,而汇率和债市利差指标则对市场有正面影响。 |
1
预测指标解读
中长期观点(季度)
短期观点(周度)
2
量化市场观点
上周市场继续呈现倒V型反转走势,市场风格切换明显,沪深300指数出现调整下跌1.62%,而创业板指震荡反弹1.31%,上周周报中我们提到shibor利率的触底反弹对市场存在负面影响提示调整风险,且提出创业板指相对安全,市场和风格走势符合模型判断。
对于短期周度市场走势的判断,我们对市场整体持中性预期,对风格的判断为偏中小创。模型主要指标的表现如下:第一,宏观指标出现分化,利率指标中性偏紧,shibor1m利率小幅震荡而3M利率则继续明显反弹,另外汇率和债市期限利差指标则表现向好对创业板有显著正向影响,除此之外受到美朝局势影响美股出现下跌对A股市场情绪影响偏负面;第二,价量指标则延续走平态势,沪深300指数龙头股延续震荡走势,对后市影响较小。因此短期来看,对市场从偏谨慎转向中性预期,而风格则为中小创占优。
对于中期市场走势的判断,我们结合宏观利率、估值水平、指数趋势和市场情绪四大维度的指标,对沪深300和创业板指的季度收益率做预测,模型最新观点与上周相比有小幅变动,对沪深300未来三个月收益率预期下降到3.4%附近(3770点),而对创业板指预期收益率为0附近(1740点),与当前点位基本持平。对于沪深300指数,估值、趋势、情绪指标对收益贡献为正,但随着指数的反弹估值提供的正向贡献在逐步降低,另外资金指标仍然对收益为负向贡献;对于创业板指,资金、估值和情绪指标对指数的收益贡献为正,虽然指数近期出现反弹但中期来看依然未脱离下行趋势导致趋势指标严重偏弱。因此中期来看,模型对市场整体还是震荡偏多的判断,同时市场风格仍是价值蓝筹占优,风格切换还需等待。
3
策略净值表现
季度模型
当前季度模型对沪深300指数建议的仓位为100%,而对创业板指建议的仓位为0。从策略净值来看,本周沪深300指数策略净值下跌1.62%,而创业板指数策略净值未变动。
周度模型
我们在上周对沪深300指数和创业板指数打分分别是3分和5分,对市场整体持偏谨慎预期,且对市场风格为均衡的判断。从本周市场表现看,沪深300指数下跌1.62%,而同时创业板指数反弹1.31%。从策略净值看,沪深300指数策略净值未变动,创业板指数策略净值上涨0.05%,对于下周我们建议对沪深300指数维持低仓位,对创业板指从低仓位转向中仓位。
短期市场风险偏好下行,风格维持价值占优——兴财富第59期(2017.4.16提示市场风险)
温和看涨短期后市走势——兴财富?瞳观天下第51期(2017.2.19 再次看多创业板指)
震荡行情大概率延续,大盘蓝筹相对占优——兴财富?瞳观天下第40期(2016.12.2 提示创业板的调整风险)
风险情绪释放,短期转向温和看涨——兴财富?瞳观天下第24期(提示市场反弹机会)
反弹低于预期,后市重归谨慎——兴财富瞳观天下第11期(2016.5.8 重申保持谨慎的观点)
降低预期收益,保住胜利果实——兴财富瞳观天下第5期(2016.3.27 对市场短期判断由乐观转向谨慎)
下周主板创业板皆可看高一线——兴财富瞳观天下第3期(2016.3.11 短期转向乐观看多市场)
详情请参阅相关研究报告(点击这里),或联系兴业证券金融工程研究团队。
--------------------------------------
联系人:任瞳
电话:0755- 2382 6010
E-mail: rentong@xyzq.com.cn
--------------------------------------
联系人:于明明
电话:18616021459,021-20370619
微信:skytaro8260
E-mail: yumingming@xyzq.com.cn
--------------------------------------
联系人:王武蕾
电话:021-38565609
E-mail: wangwulei@xyzq.com.cn
--------------------------------------
更多量化最新资讯和研究成果,欢迎关注我们的微信公众平台(微信号:XYZQ-QUANT)!
免责声明