广发策略策略框架总论资产的划分 演绎的逻辑 当前的应用

是方法论框架汇报系列的第一期第一期，还是由我从整体自上而下的视角，然后跟领导来做一个更新。 就对我们过去一年整个框架的一些迭代，包括更新以及一些新的思考然后之后的话我们在未来每天晚上的八点半都会有一些具体的细分领域的研究的更新。 一共是包括今天晚上我们一共是11期，包今晚上一共11期。 对，首先反正也是感谢过去一年各位领导对我们的这个研究的持续的跟踪还有关注。 然后如果各领导觉得我们的这个研究有有一定的帮助，或者说是有一定启发的话，那也请大家在应该说是又到了每年对于我们而言可能最重要这个时刻，来多多支持我们。 因为我理解在整个过去一年，实上这个方法论上的内容确实出现了很多的变化。 尤其是因为在过去一年时间里面，有很多这种以往大家从策略也好，其他维度也好的一些经验规律，或者说是一些大家觉得很有效的一些来对市场进行判断一些方法，其实在过去年都出现了很大的变化，甚至是颠覆。 就是在像在去年的这个年底，就25年年底，我们的那个年度策略，还有今年年终的中级策略上，其实我们都讨论了很多关于这种所谓历史经验规律的一些一些修正。 这里面其实有一些非常典型的，比如说在去年我觉得去年大概应该是四季度，讨论今年策略的时候，大家很多不看好这个电子通讯的一个主要理由就是时不过3。 因为之前我们看各个行业，在每年的涨跌幅排名，如果能连续两年排在前五都已经非常不错了，非常不错。 就是说这个画蓝色背景就代表当年他这个行业涨幅排名前五。 那你看连续两年是蓝色背景的时候，其实是非常少的，这前非常罕见的。 所以在去年年底是实上是电子和通信就前两行，它已经连续三年位于所有行业的且表现在前五名了。 但是到了今年，我这个图是更新到8月底的，这个图到今年其实也仍然是维持在这个前三名。 这个肯定是打很大程度上或者说很大幅度的打破了以往规律的。 就是说一般的牛市不会超过两年，就是大概在一年半到两年之间，所以到了这个当前时间点，大家也会纠结于这个事情。 但事实上我觉得从过去这几轮牛市，包括这轮牛市的比较来讲，其实这是几乎为数不多的牛市，与这个库存周期无关的。 因为以前我们如果是库存周期推动的这个牛市的话，一年半到21000年半到两年是比较合乎情理的那因为一轮这个库存周期的上行段可能就是大概在一年半到两年，那那背后对牛市的这个判断也有这种时间上的依据。 但是现在不管是这轮牛市整体来看，还是说AI的这个细分产业来看，其实跟传统的库存周期都没太大关系。 而与传统库存周期的这个间维度的判断来讲也没太大关系，所以我们在以这个时间来去判断这个牛市是要持续多长时间，包括这个行业板块的排名靠前能持续几年，我觉得好像很难用这个经验去参考了。 另外的话还有就是今年从去年开始，其实很多公募基金的这个持仓的行为，包括我们依据公积的持仓来去做这个判断都不太合适了，包括在过往我们会看到公斤对单一行业持仓超过20%，事上就是一个非常危险的信号。 但事实上从去年全年到今年的这个三个季度，两个多季度三个季度，公斤对电子的持仓一直在20%以上，对吧？这个其实背后更多的是整个行业结构，把行业占比，包括市值占比，包括经济结构都出现了，我觉得应该说是非常大的这种变化，当然公募基金自身也出现了大变化，到公斤在整个机构投资者中的定价权，其实相对于五年前、十年前，我觉得都出现了比较大的这种降低。 这种定价权或者说是这种边际定价权的降低。 比如说在以21年为例，在这个21年我们来看这八大类机构投资者或八大类主要资金的这个过程当中，公募的持股5万亿，它基本就是一枝独秀的。 因为最左侧那个私募它虽然有6.1万亿，但是那是管理规模，不是持股规模，其他的后面七个都是持股规模。 所以我们会发现在当时一共有不到20万亿的各类资金，其实其中公募就占了5万亿4分之一的定价权。 确实那时候我们去研究讨论公募是最重要的事儿。 但现在来讲的话，到最新今年上半年的口径？跟前面这张图比，大家会发现这就发生了翻天覆地的变化。 整个各类机构，各类资金都出现了猛烈的增长，都达到了三四万。 现在只有经过这五年，只有公募主动权益的量是缩减的，从4万亿从5万亿的持股规模缩减到4万亿，甚至不到4万亿的持股规模。 也说现在一共是有34万亿的各类资金，但是其中公募只有占其中的不到4万亿了，也就是说从之前的定价权在4分之1以上的定价权，到现在只有大概9分之1、10分之1的定价权。 所以我们在单独去讨论公募的持仓是怎么样的。 我觉得它的代表性和有效性都是大幅下降的。 也导致了之前的很多我们以公募基金持仓作为的经验规律，其实也都从去年开始就在失效了。 还有包括随着这个TMT的市值，还有包括行业占比、利润占比的这种变化，我们看到这个TMT成交占比吧？这是之前我们经常用的非常有效的指标。 TMT成交占比在过去20202 2020年之后，上线都是在40%左右，对吧？但这轮实际上是先突破了40到45，又突破了45到50，所以这个上限也进一步打开了，这就是之前我们跟大家汇报的，你每一轮产业周期的市值结构和行业结构利润结构的变化，都导致这个成交占比这些上限也会出现很大变化，背后就是这个利润格局上来讲，其实分化太大了。 比如说到今年中报上，我们看这个AI公司的900个AI的公司的利润增速是从一季度的不到60%到中报不到80%。 但是其他的除AI以外的公司利润增速大概就是在个位数，这个差别是非常大的，所以它导致了很多指标的失效。 所以我觉得之所以我们去做一些这种每年以年度为单位，每年我们在九月份跟大家去做一次这种框架的迭代和或者是更新。 确实是因为在每不同的经济，不同的政策，不同的全球产业的背景之下，很多策略也的研究的这种方法论，或者说是这个经验规律它就要被打破，我们就要重新对这些进行修正，尤其是在AI I的这个大的这种浪潮之中，除了AI I本身对股票的影响以外，AI对投研对我们平时的研究工作，包括整个工作流的这种影响，其实也是潜移默化的。 所以我们在后续会专门针对这个AI如何赋能投研来跟大家做一个汇报。 这块主要由一心，在12号下周六，主要针对这个主题，因为关于这块我们也剩一年多的 时间，我们也迭代了很多的产品，做了很多这种深入的这种探索。 如果各位领感兴趣的话，可以到时候在下周六，还是锁定我们八点半的9月12号的这个基本财经，我们会给大家详细讨论AI赋能投研的一些具体的情况。 然后具体我们的所有的报告，还有包括这次电话会议的这些情况，我们稍晚都会更新在这个公众号上面，大家可以关注我们的这个公众号。 然后回到这次我们想跟大家汇报和这个更新的一些情况，我们还是围绕这几个点展开。 大的目录其实跟之前去年没有什么变化，我们只是看看里面每一个方面，有哪些细节上的一些进展或者说更新。 首先第一我们还是来看看利率和流动性对权益类资产，包括A股、港股的影响。 这些分别有哪些影响，或者是对哪些板块可能影响更大？首先第一其实在讨论这个流动性和资金面的时候，其实大部分的这个总量研究团队都会在每年的年中或者年底。 然再写这个中期策略或者年度策略的时候，会有一个资金测算表，就如我们这张图所所画出来的，这个资金测算表实上如果从复盘角度来讲，它是比较重要的。 因为大家总能从每年的这个资金的增量，资金的方向上来讲，找出一些对市场涨跌的解释，包括比如主要增量，如果是保险，那红利会比较好。 如果主要增量资金是外资，可能核心资产会比较好，或者主要增量资金是量化，可能小股票会比较好等等。 这些作为事后的解释，我觉得非常容易的。 但这个事情在事前，比如说每年年初，每年年中，我们预测未来半年，预测未来一年的情况，我觉得难度非常大，我就不毫不夸张的讲，就是类似于这样的表格。 其实我们在过去的每次的这个策略报告里面都会有年度策略、中期策略。 但实上真正能预测对的概率是比较低的，因为里面可能更多的是这些资金面，它都是同步于市场或者内生于市场的，比如说你要先判断市场是牛市熊市，你可能才能判断这个融资余额，包括这个公斤发行端能不能放量。 其次的话判断牛熊牛市熊市，可能才能判断这个监管对于ip o或者增发或者是解禁这样的节奏的推进那是怎么样的。 所以很多这里面的资金其实都是内生于市场。 所以也就是说我们可能先要判断市场才能判断这个资金。 这个在有效性上来讲可能就大打折扣了，或者说准确度上来讲可能就很低了，这个通俗来 讲就是可能是以屁股决定脑袋了，对吧？因为我先有一个对市场的判断以后，我可能才会判断这个资金是怎么样的。 那反过来我们再把这个资金列出来再判断市场，我觉得其实就有点本末倒置了。 当然具体这个资金面有还有很多细节，或者说它不是所有的资金它都是滞后的，或者都是滞后的里面可能还会找到一些这种资金面上的一些规律，所以我们特意在今年也更新了对资金面的一些全面的跟踪和研究，到时候由这个清源，他主要负责资金面这块的情况来在这个15号，9月15号我们会有一有一场专门关于资金面的一个汇报。 虽然大部分里面的资金面是滞后的，是这个不能帮助提前判断，但。 如果有一些其实细分领域能得到判断，我觉得也是一个对市场的一个判断的加强。 这是从这个微观资金面，然后另外其实还有很多宏观资金面的一些扰动，比如说央行，中国央行、海外央行的货币政策降准降息，然后减这个利率的这种调控，然后以及再到这个银行间的流动性？这个我们都定义为宏观和中观流动性？刚才我们提到是这个微观层面的然后宏观层面流动性有这么几个。 比如说我们先看看这个国内的，国内比如大家常见的银行间流动性，比如D2007，就这根浅蓝色的线对吧？它对万德全威的影响，大家就会发现他们有的时候是同向变化，有的时候又是反向变化，就没有明确的结论。 同样的话，这个D2007对创业板，因为大家总是觉得利率对创对这个成长股，对这个科创板创业板影响很大。 但实际上这张图看上去也没有直接关系，利率的这种波段跟创业板也是有是正相关又是负相关。 然后再包括大家之前还经常讨论剩所谓的这个剩余流动性，生动性可能可以用很多指标来衡量。 这里面我们用的是M2减社融，或者可以用M2减GDP再或者用M1减PPI，其实大差不差。 但是这个剩余流动性我们事后来看，它跟整个A股的万德权益的走势，也是有时正相关，然后有时负相关。 同时我们看这个它跟创业板的走势也是一样的，有时正相关，有时负相关。 所以其实剩余流动性对整个系统，包括整个A股，包括整个成长股，其实也都没有明确的影响。 这里我觉得其实结论上来讲应该是比较容易理解的。 因为中国的银行间的流动性，它是大部分不能买股票的，只有很少数可以买一点点，所以它实际上更多影响债券市场，而对于股票的影响是非常间接的，只有在2015年那一次。因为15年是通过结构化产品，通过散赢信托这种形式，使得银行理财的资金可以以无风险收益率的形式，无风险收益的形式。 然后来给这个活跃资金，给这个高风险资金去加杠杆，来来去进入到这个股票市场，但仅有那一次只有那一次是出现这样的情况，在除此之外的话，其实银行间的流动性跟股票市场几乎都没有特别大的关系。 跟A股，包括我们经常说的降准降息。 所以大家可以像我们这张图一样，把历史上的比如降准的时间点，或者甚至是降息的时间点。 对你就都标在这个万德全和创业板上面，你就发现包括中证1000，你发现的结论也是一样的，就几乎没有任何关系。 所以这其实也说明一点什么，就是进到股票市场里的钱，它绝大部分不来自于银行间，来自于全社会。 而全社会的钱其实上可以理解为是无限多的，只要有股票层面上的预期，赚钱效应，或者是这个产业预期或经济预期的往好的方向去变化，这个全社会的很多资金都会过来，而不依赖于银行间，也不依赖于央行是否降准降息，基本是这样一个情况。 所以就是说国内的银行间和货币政策，其实对风格，对这个板块的判断，我觉得都没有特别大的意义。 包括我们看最近的几次典型案例，像从21年之后，地产三条红线以后，我们看到中国的利率水平是一路往下走的。 但是他对科技股其实也没有特别大的帮助。 然后同样的话，我们也经历过性大幅收