基于6月PMI数据和最新一致预期物价数据：更新“板块配置轮盘”中的周期划分

随着稳增长加码和疫情影响弱化，过去两个月国内经济数据改善速度超预期，和海外形成鲜明对比；相应地，市场酣畅淋漓地进行了一波复苏交易。 在板块配置轮盘模型框架下，我们使用6月PMI数据和最新一致预期CPI和PPI数据，更新了景气因子和通胀因子曲线。发现通胀因子的斜率已经走平，而景气因子的下降斜率进一步趋缓，但周期象限划分尚未发生变化（滞胀末期）。 究其原因，滤波后的因子曲线和移动平均线有很多相似之处，最新数据的边际变化会逐步扭转移动平均线的趋势；量变引发质变，我们需要的仅仅是更多的数据验证而已：未来市场会更加关注高频经济数据和财务数据对经济U形复苏预期的验证。 从根本上说，板块配置轮盘模型核心做了3件事：降噪、归类和复盘，其中降噪是基础，它使得轮盘模型对短期数据不敏感，甚至略显迟钝； 好在这不会影响我们针对中长期板块轮动大方向的判断，这种研究颗粒度对于权益投资者而言或许更为适合。 和两个月前的观点一致，我们依然认为按照库存周期三年半左右的时间规律，景气因子见底回升是大概率即将发生的；一个推论是“复苏交易”虽然不太会一蹴而就，但大概率是时间的朋友。 风险提示：小样本有偏统计，量化模型失效，黑天鹅事件。 1.月频经济数据超预期好转 随着稳增长加码和疫情影响弱化，过去两个月的PMI数据迅速从4月的低点回升到6月的荣枯线以上——尽管环比指标未来的持续性有待验证，但如此快的反弹依然是超过市场预期的。此外，规模以上工业增加值同比数据也在5月份反弹超过0轴，明显好于一致预期（-0.14%）。总的来说，尽管海外的纷扰不断，但国内经济恢复的速度是比较喜人的。 图1：月频增长数据超预期改善 2.配置轮盘框架中周期分期未变 面对经济增长相关指标的快速改善，市场过去2个月酣畅淋漓地进行了复苏交易和过热交易（只不过过热交易被油价见顶下跌更快证伪），而复苏交易持续至今，成为时间的朋友。 投资人的一个自然的问题就是，在我们的中长期板块轮动框架的定义中（详情见报告《“板块配置轮盘”之初探——尝试搭建宏观因子和A股板块轮动间的桥梁》），目前是否已经进入了经典的复苏象限呢？ 为此，我们更新了6月的PMI数据，同时为增加时效性，我们先使用6月一致预期CPI和PPI数据（这里的假设是隔月的一致预期平均偏离度非常有限），依据老方法进行滤波和加权平均处理获得更新后的景气因子和通胀因子曲线。根据分类规则，我们发现目前的周期划分依然没有发生变化（滞胀末期），区别是通胀因子的斜率基本走平（不再向上），而景气因子的下降斜率进一步趋缓（如下图所示）。 图2：基于滤波数据的周期划分尚未发生变化 3.如何客观理解这个现象 本质上，板块配置轮盘模型核心做了3件事：降噪、归类和复盘，其中降噪是基础。我们采用了最简单的HP滤波方式（以及加权平均方式），克服了宏观数据的高波动，获得了便于分析的平滑因子曲线。这使得我们对经济周期状态的划分较为客观和稳定，不容易出现“千人千浪”或者“美林电风扇”的尴尬。但另一方面，这也使得轮盘模型对短期数据不敏感，甚至略显迟钝，好在这不会影响我们针对中长期板块轮动大方向的判断。 这种程度的研究颗粒度对于债券投资者而言可能远远不够，因为对高频宏观数据跟踪和研判，以及对利率曲线的精细化交易是很多固收产品超额收益的重要来源。然而，对于权益投资者而言，从季度维度大体了解库存周期的当期状态，有助于把握住景气度受益行业的beta，可使他们专注于深挖相关领域的个股alpha，因此较粗的颗粒度已经基本够用，甚至有时候这种“模糊的正确”反而有助于降低高频换手和风格过快漂移的风险。 滤波后的因子曲线和移动平均线有很多相似之处，最新数据的边际变化会逐步扭转移动平均线的趋势——量变引发质变——需要的仅仅是更多的数据验证而已。也就是说，未来市场会更加关注高频经济数据和财务数据对经济U形复苏预期斜率的验证。 总之，和5月初的观点完全一致，我们依然认为按照库存周期三年半左右的时间规律，景气因子见底回升是大概率即将发生的。“复苏交易”虽然不太会一气呵成，但大概率是时间的朋友。 图3：忽略纸上的花，用降噪后的曲线看清树上的花