中信建投王牌研究之策略：2022年度重磅研究成果精选

01 权益策略

部分消费明显改善，关注地产政策动向——行业比较月报2022年7月

高端制造业绩增速重占优——2022H1业绩预告点评

全球衰退预期升温，如何影响A股

今年和2020年黄金坑行情对比启示录

成长继续领航，把握消费复苏弹性——行业比较月报2022年6月

如何看待涨价链后续表现？

从行业周期把握机会与风险

成长领军的底层逻辑——中信建投策略-20220605

2022年中期投资策略报告：低位布局，成长领军

疫情受损与修复：同与不同（一）

当前投资者如何看待市场——投资者情绪指数的构建与应用

俄乌冲突之后，高油价下的通胀魅影

前路波折，稳字当先——2022年春季策略展望

美联储货币正常化：路径选择与市场影响

02 新股策略

经济稳步复苏，小市值成长占优——中证1000指数投资价值研究

数字经济投资图谱

复工复产，科创领先 ——复工复产专题

03 智能量化策略

量价因子策略库

陆股通持仓风格分析——业绩归因分析第二期

美国通胀归因分析——量化择时策略第三期

预测整体盈利下行，农林牧渔行业由空转多

权益类公募基金量化标签库

CNE7经典版多因子模型——因子表现与模型解释力度分析（更新）

市场定价已从两周期向三周期切换

基于历史波动率和VIX指数的择时研究——量化择时策略第一期

FOF基金投资量化策略–基于机器学习

多因子拥挤度模型

权益策略研究

部分消费明显改善，关注地产政策动向

——行业比较月报2022年7月

截至7月27日，万得全A/上证综指/创业板指月涨跌幅分别为-2.1%/-3.6%/-3.4%，表现最佳的宽基指数为中证1000；高市盈率指数(-0.67%)跑赢低市盈率指数(-6.15%)，风格中稳定类表现居前。从股权风险溢价来看，当前万得全A股权风险溢价处于7年90%分位数附近，仍具较高性价比。行业表现上，涨幅排名前三的申万一级行业为环保、机械设备、通信。

5-6月我们建议消费+成长双轮驱动，把握疫后复苏弹性+确定性，优选能源金属、汽车、光伏、军工、食品饮料、锂电，重视养殖业底部反转机会；7月建议增配消费医疗，关注互联网周期反转机会。截至7月27日，6月至今行业组合跑赢沪深300 +3.72%。

从7月行业景气及估值高频跟踪看：1）新能源板块景气高位持平，短期大幅催化有限，估值经前期修复后重回5年75-100%分位，22Q2基金超配比例高企；2）消费缓慢复苏，期间疫情扰动致使本地消费需求恢复偏稳，远距离出行链复苏偏慢，低频高端消费疫后回补明显韧性更佳；主流板块估值处于5年50-70%分位，板块拥挤度整体位于19年来中等水平；3）地产复苏波折，各项指标仍在下探，交付风险有所发酵，基本面预期再度下调，后续关注政策走向；4）TMT整体估值偏低且基金低配，其中电子/半导体整体延续下行大周期判断不变，通信部分环节如光纤光缆估值低位+超预期，传媒部分环节如游戏受益于政策回暖。

综合景气、估值、拥挤度综合考虑，我们预计8月结构上或面临高景气快速修复后的滞胀阶段，短期市场或有一定高低位切换。8月关注三条线索：1）估值相对低位且基本面预期较佳：医疗服务/医美（边际显著改善）、啤酒（期待旺季表现）、免税、军工、绿电、生猪养殖、互联网；2）低位防御关注白电；3）进攻选择处于渗透率爆发期的汽车、新能源新方向：一体化压铸、汽车智能化、光伏新技术、海风等。Q4仍有景气加速预期的新能源车/光伏仍维持中期配置建议不变。

风险提示：数据统计存在误差、宏观出现大幅下行风险

高端制造业绩增速重占优

——2022年半年报业绩预告点评

截至7月15日，A股共近1700家上市公司披露2022年半年度业绩预告，数量占比35%，以预告上下限的算术平均值计，当前披露率下的上市公司2022年半年度盈利增速总量上体现出疫情冲击，结构上分化尤为明显：2022H1全部A股归母净利润同比增速达19.2%，可比口径下相比22Q1下滑6.1pct；剔除金融后归母净利润同比增速达22.5%，可比口径下相比22Q1下滑8.7pct。考虑到业绩较佳的企业有较强的提前披露动力，因此当前披露率下的盈利相较总体实际情况而言偏乐观。我们预计22H1总体上市公司实际业绩增速累计同比在-10%左右。

景气结构上，涨价链+新能源引领。同比增速超100%的个股仍集中在涨价化工品/锂/煤炭/新能源车/光伏/半导体/CXO等板块。但不同行业间分化差距明显扩大，出行消费及地产链对全A业绩造成大幅拖累。从风格来看，成长板块盈利重新登顶占优（以高端制造板块的业绩贡献为主，TMT景气疲弱），资源板块维持高位但环比回落，消费触底，地产依旧低迷，银行则偏稳定。值得关注的是，从二季报业绩预告看，产业周期变迁对板块业绩的影响在逐步验证和确立，典型如养殖业、半导体、消费电子。

业绩预告披露当月，当季业绩对涨跌幅具有较强的指示意义；而放眼到后期，景气趋势和持续性则是更为重要的影响因素。以业绩预告均值计，将申万二级板块的业绩增速进行三档归类，展望三季度值得关注的景气方向是：1）第一梯队（业绩>50%）中仍有加速可能性的细分：能源金属/光伏/逆变器/储能/新能源车链/军工，同时CXO/半导体设备/IGBT/新材料预计仍将维持高景气；2）第二梯队(业绩介于-30%~50%间)中有可能实现景气跃升的板块：风电设备/啤酒/白酒/食品；3）第三梯队中的确定性改善线索：汽车零部件/养殖/休闲食品/电力，值得进一步观察的是需求景气弱复苏但盈利有望明显改善的品种如装修建材/航空。需规避的则是上半年大概率已达到景气高点的部分资源品/新冠产业链等。

进一步的，下沉到企业微观层面，通过对近1700家企业的业绩预告内容梳理，可得出的超预期景气线索主要集中在：电解液/隔膜/锂（量价齐升）、逆变器（需求爆发式增长）、光伏（硅料超预期上行，组件需求旺盛）、军工（装备/电子元器件高景气）、光伏设备、半导体设备/IGBT、新冠产业（检测需求）、CXO、化工品涨价链（纯碱/磷化工/农药化肥）、煤炭、油运、水电（上半年来水量大增）、千兆宽带、海缆等方向。

风险提示：数据统计存在偏差、疫情大幅爆发风险

全球衰退预期升温，如何影响A股

多种指标共同指向全球经济衰退临近。全球PMI进入下降周期，经济衰退正在临近；美国下半年面临衰退风险，美国经济数据中多个前瞻指标暗示衰退，另外大宗商品价格下跌、消费者信心受损、地产周期共同发出衰退信号；欧洲情况可能比美国更糟，在高通胀的同时经济增长预期不如美国，德国首次出现贸易逆差，欧元汇率暴跌；多种指标共同指向全球经济衰退临近。

大类资产轮动顺序表明经济处于加息后经济将走弱或衰退的过渡期，但过高的通胀压力可能使得美联储加息持续到通胀真正下行以后。加息后大类资产价格下跌顺序为先股市再大宗，股市顺序为先新兴再发达，大宗商品顺序为先有色再其他，当前资产下跌情况为股市已经下跌，有色金属开始下跌，显示当前经济处于进入加息到经济即将走弱或衰退的过渡阶段，大宗商品牛市或已结束。利率因素影响和失业与通胀的权衡将影响美联储停止加息的时间，当前的通胀情况与20世纪70年代有类似之处，硬着陆预期下美联储当前鹰派态度可能表明加息结束时间可能像 1981年，美联储需要忍受经济衰退和高失业率直到通胀真正下行再停止加息。

全球衰退预期升温主要通过全球经济衰退、商品价格下跌、美债收益率止涨三条路径影响A股。第一、美股或因衰退预期下行，A股中期可能存在一定冲击引发震荡行情，但无法逆转当前筑底回升格局，历史上来看美国衰退对A股影响小于对美股影响。第二、美债收益率止涨，货币政策更独立，成长压力缓解。美国衰退预期成为共识，美债上行压力缓解；人民币贬值压力已经得到很大释放，有利于国内货币政策独立性，预计将出台更强有力的稳增长政策；美债上行压力缓解削弱对成长估值压制，成长风格压力得到缓解；外资对A股成长风格持续配置导致中美成长股关联增强，但美债收益上行不一定导致A股成长风格下跌。第三、美国衰退期间商品价格大概率下行，利好中下游企业盈利修复。中游制造业原材料成本占比较高的行业随着上游价格下跌最为受益，尤其是有色金属原材料占比较高的风电、汽车、白电、输变电设备等。

风险提示：全球衰退超预期，国内经济增长不及预期。

今年和2020年黄金坑行情对比启示录

——关于今年和2020年的六问六答

今年与2020年市场演绎阶段比较类似，第一阶段同样受疫情爆发的影响市场不断下挫，第二阶段伴随着货币政策的宽松以及疫情缓解后复工复产，市场逐步修复，在修复的过程中均上演一轮券商行情。因而，市场近期对二者的类比比较关注。

今年与2020年相比市场演绎阶段大概率相似，但是市场演绎节奏和级别可能不同。2020年市场行情共经历了基本面恶化到形成一致预期（1.2-3.23）、情绪底到情绪修复（3.24-7.12）、甜蜜窗口期后的震荡（7.13-9.30）、重回基本面的锚（10.1-12.31）等四个阶段。2022年市场行情已走过基本面恶化到形成一致预期（3.1-4.26）阶段，目前正在经历情绪底到情绪修复（4.27-7.1）阶段。从衰退阶段来看，2020年的衰退完全是由于突如其来的疫情所致，而2022年的衰退由国内经济下行周期及全球通胀不断飙升所致，疫情只是加剧了对经济的负面冲击。从复苏阶段来看，与2020年全球均采取积极的财政政策和宽松的货币政策不同，本轮中美处于不同的金融周期，美联储的不断加息也对A股的风险偏好形成抑制。同时，与前一轮央行宽货币向宽信用传导顺畅不同，当前信用数据仍反复横跳，结构尚未好转。

当前市场处于本轮情绪底到情绪修复的阶段，且前期券商行情已经表明当下的修复相对到位，借鉴2020年的阶段演绎，后续大概率将会迎来“甜蜜窗口期后的震荡”和“重回基本面的锚”。

1）甜蜜窗口期后的震荡：2020年市场在管理层预期调控和中美冲突不断加剧的压力下，出现了长达3个月的震荡格局。当下货币政策仍维持宽松，但本轮基本面修复不利，情绪不及前一轮高涨，政策打压风险偏好可能给市场带来更大的冲击。此外，政策的退出往往都是渐变的，2020年的政策退出从5月就开始，市场完全关注到却要到7月以后，也成为了震荡开启的催化。当前来看市场可能受到的风险偏好冲击包括管理层预期调控、全球衰退预期升温、科创板三周年解禁压力等。

2）重回基本面的锚：全球衰退预期正在压倒通胀担忧，而中美利差倒挂的压力也在缓解。随着风险因素释放，市场结束震荡后大概率重回基本面的锚，2020年基本面的锚相对稳健，出口替代成为事实，国内修复顺畅，但今年后续的基本面的锚可能面临一些压制因素：1）疫后生产和需求能否有效复苏；2）全球衰退是否会压制国内需求。

总的来看，2020年的市场演绎主要与疫情状况相关，货币政策实现了有效传导，出口带动下复苏也较为顺畅，因而跟随疫情的爆发和缓解，在紧凑的时间内经历了衰退到复苏。而2022年本身处于经济下行周期，衰退持续的时间更久，经济的复苏也面临着各种各样的压制因素，因而复苏过程也更为漫长。

风险提示：经济下行超预期、疫情反复、海外衰退超预期。

成长继续领航，把握消费复苏弹性

——行业比较月报2022年6月

截至6月27日，万得全A/上证综指/创业板指月涨跌幅分别为9.0%/6.0%/17.7%，表现最佳的宽基指数为创业板指；高市盈率指数(12.2%)跑赢低市盈率指数(1.9%)，风格中成长/消费表现居前。从股权风险溢价来看，当前万得全A股权风险溢价处于7年90%分位数附近，仍具较高性价比。行业表现上，涨幅排名前三的申万一级行业为电力设备、汽车、有色金属；涨幅排名前五的申万二级行业为家电零部件、非金属材料、电池、能源金属、乘用车。

3月底我们判断，二季度层面上调高消费板块和中游制造景气看法，目前基本兑现。4月底积极推荐布局疫情改善后具确定性复苏弹性的品种如汽车、餐饮链；5月基于景气韧性+复苏弹性/确定性双占优推荐汽车(6月涨幅20.3%)、食品饮料(10.2%)、军工(8.7%)、光伏(18.2%)、能源金属(25.4%)、煤炭(0.4%)、基建(-0.8%)，行业组合跑赢沪深300+1.87%。

从6月最新高频数据看，整体宏观需求端恢复节奏依旧偏慢，但中观线索已出现较多边际向好趋势。从产业景气角度：1）随疫情管控放松，相比整体经济需求服务业复苏展现出相对弹性，目前18城地铁客运量（对应本地生活链）、执行航班计划数（对应出行链）已恢复至疫情前约60~70%的水平，4月低点这一值为20~40%。2）地产已出现结构性弱复苏，30大中城市商品房销售面积同比近期回暖明显；3）新兴产业需求维持极强韧性，尤其仍处于产业上行周期的新能源板块需求再超预期。从企业盈利角度：4）大宗商品见顶回落，经济需求回升仍在途中，中下游行业盈利有望改善。

随着多数板块景气回暖趋势已得到验证，后续在板块选择上我们建议更加重视景气弹性，即在以上四条中观线索中优选：1）需求韧性较强的消费；2）景气仍有加速可能性的成长。在此基础上，6月板块建议关注：食品饮料（餐饮链）/消费医疗、锂电/能源金属、光伏、军工、煤炭；同时在中期关注产业周期底部向上的机会：养殖业、互联网。

二季度业绩仍有望维持较高增速板块：锂电材料、光伏、锂电设备、军工、半导体设备/材料/IGBT、医药（新冠产业、CXO）、煤炭、新能源金属、化工（氟化工/化肥）、航运、绿电。有望超预期板块：CXO、免税、电池、锂电设备。

风险提示：数据统计存在误差、宏观出现大幅下行风险

如何看涨价链后续表现?

当前全球范围的高通胀一方面来自于前期货币超发及需求复苏拉动，另一方面则受供应链问题及投入品价格上行的影响。尤其继疫情后，22年初爆发的地缘冲突进一步了阻碍全球资源的流通与分配，而占全球GDP比重近30%的美国经济需求依然维持较强劲水平，叠加前期低资本开支引致的资源品低库存水平无法形成有效缓冲垫，多数周期品价格自年初以来明显上行，且近期涨价链已出现继续向下传导的趋势，成本推动型通胀隐忧渐现。

从中观角度看，涨价主要来源于两大驱动力：1）供需不匹配推动；2）成本推动。供需不匹配推动下的涨价周期品重在判断价格拐点，从历史复盘来看价格上行前半段超额收益明显，而价格上行后半段股价领先价格拐点先行下探，行业超额收益渐从β转为α；成本推动下的涨价品种关注点则在于涨价后是否能顺利传导，盈利是否能得以修复，部分中游品种需警惕量/盈利双头挤压的风险。

供需缺口型：供给端角度，多数周期品普遍处于五年库存水平低位、05年以来产能利用率高分位。但往后看，随着前期供给的缺口和受限逐步被认知且渐“明牌”，供需缺口的边际变化将成为关注的重点。下半年有明显供给释放预期的资源品包括硅料、新能源车上游电解液/六氟磷酸锂等，传统周期品中原油、动力煤、铜、铁矿石、化肥供给亦有较明确的增量。对于需求端，多数周期品需求或跟随整体宏观需求周期，如工业金属、原油、钢铁等；部分则由自身产业逻辑带动，如硅料、锂、养殖链。我们认为后续一阶段的需求端表现大概率为：海外需求韧性<国内传统投资链需求韧性<自身产业周期需求韧性。从行业比较角度，期待找到的是价格仍处于上涨中前期的方向，即供需缺口后续仍难以明显收窄。但随着供给侧冲击从担忧渐变为现实，而需求端的驱动力逐步渐退，多数资源品涨价或已步入本轮中后期阶段。目前我们重点推荐关注仍处于涨价初期的养殖板块（猪价开启反转周期）。后续，在需求端依旧向好及供给刚性下，农产品/农化链、能源金属预计能持续较高景气；同时由国内需求回升驱动的周期品表现预计较全球定价品种更具确定性，但弹性上仍需观察，其中供需格局最优的为煤炭。

成本推动型：对于成本推动下的涨价链品种而言，价格的上涨未必带动超额收益表现，核心在于涨价跟随后利润端是否能顺利回升，以及需求是否能够支撑。典型如22Q1的水泥、钢铁，在高成本推动下价格上行，但地产需求疲软下利润端却大幅受损；再如近期的化纤链，价格随成本提升，但终端服装业需求尚未明显回暖下，盈利恐难以支撑。去年以来中游多数环节在成本压力下均有涨价动作，往后看PPI到CPI的传导是较为确定的方向，但从目前需求端的传导情况看仍有分化。表现较好的主要包括光伏组件/电池、新能源汽车链、白酒/啤酒等，而CPI链上的调味品、地产链相关的建材/家居/家电在需求冲击和成本依旧高位背景下，目前仍未有明显的景气提振，后续待进一步验证。

从行业周期把握机会与风险

——策略角度看预期差

在我们的行业比较体系中，对产业/行业周期的判断是我们把握各行业景气及趋势的基石，并辅之高频数据的跟踪及产业信息的汇总加以验证判断。随着我国经济体量规模扩张，除政策大幅超预期，否则宏观周期弹性日渐趋弱。而行业层面的超预期表现则是可稳定跟踪，可交叉验证且较容易产生预期差和大贝塔行情的方向。因此行业层面预期差的识别是策略角度发掘近些年最容易产生预期差的来源之一。

一般而言，多数行业的发展遵循一定的周期规律，本文中对近三年来较典型的处于周期上行阶段行业的股价表现、估值变化、基本面驱动力进行了简要复盘。所涵盖的十一个行业大致可分为四类：

1）周期成长行业：半导体、锂、（消费）建材、光伏、生猪养殖，；2）传统周期行业：航运；

3）周期变弱后的结构升级行业：白酒、啤酒；

4）处于快速爆发期的科技成长行业：TWS耳机，新能源汽车，可发现周期上行阶段行业普遍能有50%以上的涨幅机会，若不同周期共振则弹性更强。

从策略角度层面，识别产业/行业周期才能更好的进行行业机会的把握及跨行业比较：

1）识别行业上行周期=识别持续时间较长且幅度较强的投资机会。2）把握行业周期可更好的识别区分短期波动与中长期趋势。行业周期长度通常在1年以上，可指导的是偏持续性的趋势和机会。中长期景气方向一旦确立，短期或因事件造成行业表现有所波动（在流动性环境没有显著变化时，通常情况下持续时间短、机会空间小），但若不改整体趋势，则我们能更好识别错杀的机会或短期情绪过热的风险。3）行业周期有较强的可预判性。4）多数行业具有核心驱动力及景气跟踪指标，以周期的视角理解，对于数据的把握就不会仅仅停留在解释层面，更重要的则是抓住背后是否反映出景气趋势方向的转变。对于数据的把握重预判，而非重解释，对于景气方向的把握才能有前瞻性而非滞后的效果。5）界定行业周期后才可更好的进行跨行业比较。在不同的中观线索影响下，行业的景气周期决定了其波动弹性的大小，行业景气周期的不同位置还决定了机会是否有可持续性，如部分偏主题性的机会实则难以与偏趋势性的机会进行同一维度的对比，所采取的投资方式也应有所不同。

风险提示：数据统计存在误差、行业发生大规模变化、经济下行超预期

成长领军的底层逻辑

——2022年6月5日

小盘成长引领反弹行情的底层支撑

当前市场各类风格对于分子分母端的敏感度正重新发生变化。绝大多数传统投资链及消费板块二季报业绩预期低迷，往后看，目前工业企业库存水平升至13年以来高位，后续大概率要面对着较为严峻的去库压力。然而与传统经济周期相关性较低的成长新兴产业则在量的支撑下，二季度仍维持了相对较佳的韧性表现，预计成长板块盈利及增速将重新占优，而这将构成成长风格相对占优的底层支撑。且从分母端影响来看，美债利率影响后期大概率也将逐步趋于弱化。

投资者的另一忧虑是，前期成长普遍有估值及拥挤度过高的问题，在经历前期急速下跌后，当前成长估值是否趋向合理？进一步细拆发现，当前估值偏高的主要为大盘成长方向，而中小盘成长估值仍处于合理分位。与传统行业中，疫情冲击影响下中小盘受到明显的市占率挤压不同的是，在需求支撑和前期盈利支撑下，不少景气中小盘仍处于加速扩张、市占率提升的通道，典型如电池二线厂商，同时，传统赛道集中度的显著提升及疫情冲击亦带动中小盘企业寻求转型创新，尤以21年的锂电化学品、汽车电子赛道最为典型，景气中小盘方向仍存在估值提升空间。

科创板是成长风格的板块性机会，目前在基本面、资金情绪以及政策环境上均类似于2012年创业板牛市前夕。我们自5月起就持续提示科创板机会，截止6月2日，我们提出的科创板重点公司组合累计收益14.1%，超额收益8.9%。在成长占优的背景下，科创板作为成长结构牛的板块性方向需要得到战略性重视。当前科创板与2012年创业板牛市前夜环境类似。从基本面、资金情绪和政策环境三个维度考量，有以下三大共同点：（1）盈利领跑全市场，衰退背景下景气独立。与2013年Q1创业板类似，当前科创板盈利增速领跑全A，且科创板成分股主要分布在新经济方向，相对免疫于原材料上涨，后续受益于国产替代和需求爆发，预计科创板盈利将保持强势；（2）估值历史底部，资金持续流入。目前科创50估值仅40倍已至历史底部，同时北向资金里的各类资金均对科创板持续流入，几乎没有出现大幅卖出，且跟踪科创板相关指数的ETF产品也获得了较多的净申购；（3）经济结构转型期，鼓励科创相关政策暖风频吹。科创板设立后基本上几乎每次资本市场相关政策均有提及，最新的科创板做市商制度也将使板块流动性再次加强。

总的来说，我们认为市场中期面临总量增速偏弱，流动性相对充裕的环境。从市场整体看，短期A股市场在“黄金坑”反弹行情之后，悲观预期已经得到很大程度修复，后续也需要注意一些来自基本面以及海外形势的挑战。从结构看，我们认为成长领军的风格特征还将继续，虽然科创板短期快速上涨，但从中期角度依然值得战略性重视，后续逢调整可考虑再布局。行业配置关注：汽车链、餐饮链、军工、光伏、基建。主题关注：科创板、数字经济、国企改革等。

风险提示：经济下行超预期、地缘政治风险、疫情反复

2022年中期投资策略报告

低位布局，成长领军

中国经济告别旧地产周期，新动能仍在积蓄力量，经济将经历一个阶段必要的调整换轨。

中期看A股将神似2012下半年-2014上半年：总量增速偏弱，流动性充裕且不断改善，成长风格占优，中小盘风格占优。市场的最强主线将是中小盘中有持续增长预期支撑的方向—“景气中小盘”。

短期A股市场在“黄金坑”反弹行情之后，依然面临一系列基本面挑战，投资者需要保持耐心，等待逢低布局，预计在新一轮政策加码后，市场在三季度有望再次上攻，且成长风格将领先。

行业重点关注：军工、光伏、新能源车产业链、汽车、食品饮料、煤炭、券商等。

主题重点关注：数字经济、国企改革等。

指数中期战略性关注科创板。

风险提示：盈利低预期、疫情反复、美股波动风险、地缘政治风险等。

疫情受损与修复：

同与不同（一）

参考历次疫情冲击，消费端受损程度：零售必选<本地消费<远距离消费；消费需求修复遵循的顺序为：必选高端可选品。再从复苏后消费品表现来看，则有两点值得注意：1）社零同比至今仍未恢复至19年同期水平，整体复苏弹性较弱。2）受宏观经济环境影响程度上，零售必选<本地消费<远距离消费。消费相关上市公司业绩复苏节奏与分行业限额以上企业盈利复苏节奏大致相当。

从市场表现看，历次疫情修复交易中也呈现出从必选到可选的轮动规律，但预期往往快于现实：必选消费（农产品加工、食品加工等）超额收益最高的时期在疫情爆发高峰期前后；随着确诊人数明显回落、疫情影响渐退后（通常为拐点半个月之后），则是物流、餐饮链、出行链体现出更强的股价表现及弹性。历次疫后修复行情中，旅游景区、酒店、航空等远距离消费相关板块超额收益表现最强。疫情拐点后3个月内，必选/物流/餐饮链/出行链均能获得相对收益表现。

本轮疫情新增确诊于4月13日见顶，但截至4月20日，新增确诊人数仍在高位，处于疫情爆发高峰期阶段。本轮疫情存在几点不同：1）病毒传染性加强，后续演绎形势存在更强不确定性；2）上海作为疫情爆发中心，占全国的消费及经济比重非武汉可比拟，且对周围的辐射效应亦更强。叠加相对20年更长时间的封控及更糟糕的物流环境，对经济以及二季度的消费恐将有更强冲击。考虑到我们此前分析：经济环境及收入预期的冲击影响中，远距离消费>本地消费>必选，故前两者本轮的实际修复或更缓慢，而必选补库效应或相对较强。

再结合估值水平看，1）修复速度更快、确定性更高的必选消费（农产品加工、食品加工）+本地消费（港股餐饮、休闲食品、医疗服务、影视等）具有更为合意的估值水平；2）历次疫情复苏行情中，远距离消费板块弹性最强，但考虑到目前相关细分板块PB（LF）已超过2019年，PB十年分位处于高位，且在疫情扩散形势较难判断、跨省出行恢复恐更缓慢的条件不变下，板块行情存在较强不确定性，收益率预期也恐需降低。板块行情催化条件预计较前期严格：疫情扩散形势确认得到合理有效控制/防疫政策再度边际宽松，但供给侧出清逻辑则值得期待；3）家电、电子相关的宅经济效应因产品周期较长恐难再现。

当前投资者如何看待市场

——投资者情绪指数的构建与应用

市场情绪对行情具有预测能力

行为金融学的研究指出，即使在流动性和信息公开度较好的市场内，股票价格也并不完全反映内在价值，而是会受到投资者情绪的影响。情绪对市场走势的可预测性表现为：情绪是投资者预期的体现、情绪具有自我实现的能力、情绪包含了错误定价的信息。

中信建投策略-投资者情绪指数的构建

为了捕捉A股市场情绪，我们使用换手率、偏股基金新发量、融资买入3个成交量类指标，隐含风险溢价、股债收益差、股指期货升贴水、超60周MA、超买超卖5个价格类指标，共8个对走势具有预测能力的客观指标合成了中信建投策略-投资者情绪指数。

中信建投策略-投资者情绪指数的应用

投资者情绪指数变化对于A股未来走势具有一定的预测性，通常情况下两者运动方向相同。当情绪指数到达到亢奋区（90以上）或恐慌区（10以下）时，则往往意味着投资者情绪处于极端水平，市场走势可能随着情绪变化而出现反转。当情绪指数从亢奋区的高点开始快速下降，表明投资者从极度亢奋的情绪中清醒，股市随之出现下跌；当情绪指数从低潮中开始回升，则预示着投资者重新抱有乐观期待，股指随之上升。我们可以总结出情绪指数的三大应用策略：逃顶、抄底和变盘策略。

1、预警顶部风险：2015年6月3日、2015年7月20日、2019年3月27日、2020年7月15日几次逃顶空仓信号均提前于股市大幅下跌时点。

2、提示抄底时机：2015年9月17日、2016年5月30日、2017年6月8日、2019年1月10日发出抄底满仓信号，之后市场走出上涨行情。

3、捕捉变盘波动：2016年1月4日、2017年4月17日、2022年1月24日提示空仓，2019年12月3日、2021年4月6日提示满仓，及时根据市场和情绪指数波动调整。

当前中信建投策略-投资者情绪指数处于低位，抄底时机尚未到来

2022年1月情绪指数大幅下降到10左右，年后降至10以下，2月份有所回暖，但随着俄乌冲突爆发和疫情形势严峻，情绪指数再次快速下降，至3月25日已降至5.4，为2019年以来的最低点。由于情绪指数仍处于低谷，尚未突破10，我们认为抄底时机仍未到来。

风险提示：模型基于历史数据，对未来预测能力有限

俄乌冲突之后

高油价下的通胀魅影

俄乌冲突与平均每2-3年就会发生一次的局部摩擦不同，其本质是美俄角力，可能导致全球进入“新冷战时代”或引发全球滞胀。因此不能用简单的历史复盘判断冲突和高油价的后续影响，需要对事态保持密切的跟踪，后续各种意外发生仍有较大可能性。

欧美对俄制裁的底牌几乎出尽，制裁手段难以进一步升级，后续欧洲面临“能源危机”威胁，乌克兰/欧洲何时妥协是未来看点。投资者押注上游资源品时需要明确自己交易的是俄乌冲突（制裁扩大）还是中长期供给受限的逻辑。若是前者，则乌克兰/欧洲是否妥协或俄罗斯是否断供油气将产生巨大的不确定性。

俄乌冲突将推升欧洲对光伏等新能源的需求，同时扰乱全球供应链体系，关注原油、煤炭、铝、玉米、小麦、航运的机会。

资产冻结引发担忧，全球资本同时削减在不友好国家的配置权重，回流本国或寻求其他避风港，再配置期间全球权益类资产首先遭遇抛售，引发全球股市动荡。

其他潜在的危机：若制裁禁令导致俄债务违约，欧洲银行业将面临巨大的风险敞口，威胁全球金融体系稳定。为了避免美元流动性危机的出现，近期美联储应该注入流动性而非收紧。土耳其等抗通胀能力较弱的国家可能遭遇困境。北非、中东等对俄乌粮食依赖较大的地区可能出现粮食危机。

风险提示：制裁推升全球通胀、制裁影响超预期引发金融危机、战争的不确定性引发大宗商品价格大幅波动。

前路波折，稳字当先

大势研判：短期反击未完，中期反转要等。

前路波折：

当前市场可类比2012

经济见底期带来业绩下行压力、政策有其节奏与力度、美联储加息周期、美国中期选举年的对华政策。

稳字当先：把握“三低一改”：低位低估值低拥挤度基础上有基本面边际改善预期

逆周期上行：

盈利边际改善：食品饮料、电力、基建、建材

行业周期迎向上拐点：智能汽车整车及配件、畜牧养殖

涨价周期链：原油链

高股息策略：盈利稳定、高分红、防御性强：地产、银行、钢铁、煤炭、交运、公用事业

低配行业筹码再均衡：电力、银行、计算机、通信

行业重点关注：食品饮料、电力、银行、基建、化工、免税、智能汽车及配件、光伏

风险提示：经济下行超预期、美联储加息进度超预期、地缘政治风险、疫情反复

美联储货币正常化：

路径选择与市场影响

美联储强化“鹰派”预期，非农不达预期无碍加息、缩表进程，美债存在超调风险

北京时间1月6日凌晨美联储公布12月的FOMC会议纪要，缩表进度超出市场的预期。导致美联储提前缩表的因素主要是通胀过高和长端利率过低。非农不及预期，但无碍加息和缩表，因为经济仍具有韧性，通胀才是第一位的考虑。美债出现大幅上行，可能存在超调，流动性缩紧预期导致市场以防御为主。

货币政策正常化的路径“有迹可循”，当前处于加息前夕

美联储的货币正常化路径有明确可参照的原则和计划。美联储的货币正常化路径为缩减购买量（Taper）、前瞻指引、加息和缩表四步，当前美联储的货币正常化处于Taper即将结束和加息即将开始的阶段，有较大可能在今年3月首次加息。本次缩表提前，可能会加强加息的效果。

美联储两次加息缩表面临的环境不同，这一次有强“鹰”需求

上一轮加息的经济较为疲软，但通胀较低，加息条件不够充分，而缩表时期经济强劲，通胀温和，缩表环境较佳。本次加息缩表周期下通胀过高，而经济不算太差，当前美联储的强“鹰”态度是较为合理的。

这一轮的加息和缩表可能会比上轮更紧凑

上一轮加息和缩表的节奏较慢，而本次加息缩表有一定紧迫性，节奏可能会比上一轮更紧凑。缩表的目的之一在于提高长端利率，与加息是打配合，因此为了加强加息效果，可能会辅以缩表。在缩表的方式和相对规模方面可能会参照上一轮，但绝对规模由于美联储资产负债表的基数效应会显得更大。

复盘上一轮，关注首次加息和缩表加速对新兴市场和成长股冲击

在加息预期阶段，股债便开始提前反应，新兴市场首先出现资金流出，回流发达市场，成长股由于景气度支撑跑出相对收益。加息落地带来一次性冲击较大，全球成长股普跌，债市则由于充分预期并未出现较大波动。缩表预期阶段和开启初期，全球股市、资金面、市场风格没有受到明显影响。缩表加速后全球流动性受到实质性影响，美债长短端利率一同上行，期限利差收窄加速，发达市场股债资金流入暂缓，新兴市场股债均出现资金流出，一定程度上使得新兴市场和成长风格的市场表现持续承压。

短期关注美债超调风险和随后成长股反弹机会

美股在首次加息和缩表加速阶段出现的波动可能会影响A股情绪。短期关注美债超调风险和随后成长股反弹机会。

风险提示：美国经济衰退、美国政治不确定性

中信建投权益策略团队

陈果 S1440521120006

中信建投证券董事总经理（MD）、研委会副主任、首席策略官。复旦大学理学学士，上海交通大学金融硕士，曾任安信证券首席策略师，研究中心副总经理。因市场把握准确闻名，2020年疫情冲击下的市场底部提出“黄金坑”与“复苏牛”。2021年提出从茅指数到宁组合，是“宁组合”的首创者。曾多次荣获新财富、水晶球和金牛奖中国最具价值分析师等奖项，也是A股市场最具影响力的策略分析师之一。

张雪娇 S1440521120007

南京大学国际经济与贸易学士，复旦大学金融学硕士。3年卖方工作经验，7年买方工作经验。目前主要负责行业比较、金股组合和专题研究。

夏凡捷 S1440522230005

中信建投资深策略分析师，说是毕业于武汉大学金融工程专业，曾任安信证券高级策略分析师，长期从事市场策略、专题研究和金股配置方面的工作。新财富、水晶球、金牛奖策略分析师。

李家俊 S1440522070004

中信建投证券策略分析师，上海财经大学金融硕士，主要研究行业比较、外资及投资者行为。

郑佳雯权益策略组研究助理负责领域：行业比较、估值跟踪。

何盛上海交通大学工学学士、控制工程硕士，目前主要负责大势研判、专题研究的领域。

姚皓天复旦大学本科，硕士。目前主要负责大势研判、主题策略。

中信建投王牌研究之权益策略团队：团队未来将强化产业链研究，借助中信建投平台和机构销售团队，覆盖全市场各类型主要机构投资者。做立体化的投资策略研究。既能够承接总量研究，衔接行业研究，又能落地到股票组合，同时还包括新股策略研究和智能量化策略研究，一站式满足各类机构投资者实战需求。

新股策略研究

经济稳步复苏，小市值成长占优

——中证1000指数投资价值研究

国内经济稳步复苏，宽裕流动性下小市值成长股表现优秀

时至2022年7月中旬，北京、上海等重点城市的疫情防控重回“动态清零”的常态化轨道，全国各地复工复产有序推进，整体来看我国经济稳步复苏。且流动性维持充裕且存进一步改善的可能，市场有望维持成长风格占优的局面，以“细分赛道的隐形冠军”在内的一大批小盘股将存在持续性的投资机会，半导体设备、高端制造、新能源、新材料和生物医药等各个行业都有催化小盘股投资机会的空间。由于小盘成长股的基本面变化快、筛选的时间成本相对高，因此对于多数投资者来说，采用指数投资是最优选择。考虑到近期市场风格，我们本次建议投资者更加关注以中证1000为代表的宽基小盘指数。

中证1000指数的投资价值与优势分析

中证1000指数是从沪深两地上市A股中剔除中证800指数成份股后，选取规模偏小但流动性较好的1000只标的组成，能够充分反映出当前A股市场中一批小市值公司的股票价格表现。且其一大批成分股涵盖了细分赛道的“隐形冠军”企业，代表了我国未来重要发展和布局的产业方向，指数的成长性良好。

对比于同为宽基小盘指数的中小100指数、国证2000指数，中证1000指数具备短期顺应风格演绎、中长期穿越风格变化的能力，在投资收益率、风险控制能力方面取得了较好的平衡。

当下的市场风格利于中证1000指数扬长避短，获取超额收益。从风险特征来看，中证1000指数的波动较高、弹性较强，结合历史表现，在小盘风格带动的市场上涨中通常会有更好的收益，在风格切换过程中相对其它的宽基小盘指数也能有较好表现。从行业分布来看，中证1000指数纳入了较多的成长期标的，符合我国未来经济发展的长期趋势，成长股的强弹性赋予了更多投资机遇。且中证1000的编制方式决定了其成分股整体交易偏活跃，成交量和换手率相对更高。从估值来看，中证1000指数目前处于相对低位。在小盘成长股占优的风格持续演绎下，中证1000指数配置性价比凸显。同时，中证1000指数期货近期即将挂牌交易，指数期货完善风险配置渠道，加大指数投资吸引力。

从投资工具来看，我们重点推荐配置追踪指数的中证1000 ETF（159629.OF）。

风险提示：投资组合的风险、管理风险、合规性风险、操作风险、ETF基金的特定的风险以及其他风险

数字经济投资图谱

产业革命视角下的数字经济正处于第五次长波阶段

从经济学的角度看，工业革命实质是“技术——经济”范式的演进，技术与制度几乎同时展开一波激烈而密集的创新。一次工业革命代表着一轮经济增长的长波：即当科技和经济积累到一定程度后，首先是若干关键技术创新取得突破，随之整个技术体系都发生跃迁，进而推动新一轮经济增长。从18世纪以来，人类社会一共经历了三次工业革命的五次长波，目前正处于第五次长波阶段，即以能源和信息革命为代表的新一轮技术革命。数字经济将成为继农业经济、工业经济之后的主要经济形态。

后疫情时代结构性失业与收入差距扩大，促进数字经济成为增长新动力

数字化和信息化技术推动的自动化对传统劳动力产生了替代作用。数字化一方面创造了大量新岗位和新技能需求、引起产业转型升级，但同时引发严重的结构性失业。其次，数字化推动全球化。制造业通过数据联系极大减少了在全球范围对生产要素的搜索成本和追踪成本，助推了国际劳动力市场的建立，为跨国外包制造提供了有效渠道。于各国而言，快速建立与数字化经济及生态相匹配的新型人力资本储备、发展数字化基础设施、完善法律监管体系、重视创新及知识产权保护尤为重要。

数字经济在传统经济的低迷中表现出旺盛的生命力，带来巨大效益

从海外数字经济发展经验来看，发达国家发展数字经济，不仅依靠其雄厚的经济实力和人力资源，还通过建立数字经济的战略规划，对涉及的重点方向进行持续扶持，并持续加强相关法律及知识产权创新机制建设。当前，全球经济增长动能减弱、不稳定因素明显增多，但各国数字经济发展仍取得了明显成效。英国、美国、德国数字经济在GDP中已占据绝对主导地位，英国数字经济GDP占比达到61.2%，美国占比为60.2%，德国占比为60.0%，位列前三位。

数字经济有望带来中国经济增长新动能

对中国而言，数字经济既能为经济增长提供新动能，又有利于传统产业的转型升级。疫情冲击之后，中国传统经济增长面临诸多挑战，伴随新一轮信息技术创新及新型基础设施投资，数字经济有望成为新的增长点。“十四五”数字经济发展主要指标指出，2025年我国数字经济核心产业增加值占GDP比重提升至10%，工业互联网平台应用普及率45%。参考发达国家，假设2025年中国数字经济占GDP比重逐步提升到40%-50%左右，则保守估算2025年中国数字经济规模将超60万亿元。

从生产工具来看，在数字经济中，云和网络将成为重要基础设施，数据和算力将成为核心生产要素

计算机的发明使人类摆脱了思维器官和手工劳动在计算速度、信息收集和信息存储等诸多方面不可逾越的生理局限性，智力劳动效率极大提高。数字经济中，互联网的普及导致了“信息大爆炸”和知识共享，推动了知识生产的指数性增长和技术革命步伐的日益加快。移动网络、云计算的发展推动“万物上云”，促使一系列移动设备和物联网的应用落地。自动化车间、黑灯工厂的应用大大降低企业人力成本，提升生产效率的同时也有利于产品质量的把控和统一。数字经济时代将以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一。

从动力方面来看，全球能源结构正在发生重大变化，从不可再生能源不断发展过度到风能、太阳能等清洁的可再生能源，将是持续的能源发展趋势

电力方面，由于成本下降和政府政策支持，可再生能源逐步成为发电商的首选。为实现清洁能源的储存，将不断推进电力系统与储能技术的改革。IEA预测，到2040年，可再生能源发电量将比2018年增加2倍，占到全球电力消费总量的40%。运输和取暖方面的可再生能源使用量也将增长。到2040年，可再生能源在全球取暖能源中的份额将较当前增加5个百分点，达到15%。

海外数字经济中股票市场的表现：信息技术行业市值占比不断提升，引领股票市场表现

2009年3月6号道指和标普见熊市底，纳指于2009年3月9号见熊市底，之后美股开启10年大牛市，截止2021年12月31日，标普500和道琼斯工业指数累计分别上涨401%和324%，而纳斯达克综合指数涨幅高达784%，纳斯达克综指中信息技术行业占比高达60%，是高科技等新型经济体的代表。美股FANNGM六大科技巨头（Facebook、苹果、亚马逊、Netflix、谷歌母公司Alphabet、微软）的市值增量占纳斯达克市值总增量的近40%，市值增量集中体现在先进制造产业群和互联网产业群构成的创新经济体集群。

复工复产，科创领先

——复工复产专题

进入2022年5月下旬后，上海疫情进入尾声，北京的封控也进入尾声。中国经济进入了复工复产为主导阶段。供应链恢复，经济需求恢复成为主导市场的关键因素。由于2022年中国还有5.5%的经济增长目标。因此，加快复工复产，恢复经济就成为关键工作。

复工复产会带来企业盈利的持续改善，特别是政府加大了推进复工复产的力度，各种政策刺激措施有助于企业盈利改善显著超预期。从刺激的方向来看，中国经济已经不再以来传统的基建和地产进行经济刺激，而是通过科技创新实现了新的发展。

晶圆厂的大规模资本开支，光伏风电等新能源、新能源汽车的持续推进，这是当前复工复产的核心。我们能够观察到相关行业持续高景气，映射到资本市场种表现为创业板50指数、科创创业50和科创50等相关指数呈现出显著的优异表现。从风格上看，小盘强于大盘，成长强于价值，科创50指数在主要股指中涨幅最高，达到24.4%，技术上标志着科创板进入牛市。

从策略角度来看，我们权益策略组认为，市场底部已经基本确认，且估值指标里，市盈率、股权风险溢价和股债性价比也已达到了历史底部水平。根据微观流动性和板块景气预期不同，底部市场风格上可分为三阶段：下跌期、见底期、以及回升期。下跌期小市值和消费成长板块占优，金融、周期板块较弱；见底期大市值和金融稳定板块占优，消费、成长较弱；回升期小市值和成长、消费走强。4月见底后投资者对于疫情好转，基本面修复和流动性改善预期迅速回升，市场迅速从第二阶段-见底期（大市值和金融稳定板块占优）向第三阶段-回升期（小市值和成长、消费走强）切换。这是由于只要市场形成了底部确认，反弹开启的共识，有限的资金就会向最具弹性的品种集中。鉴于当前有限的市场资金，小盘股比大盘股更具有弹性。同时由于前期巨大的跌幅，成长板块估值修复的动力更强。

我们认为：中国经济总量增速偏弱，流动性充裕且不断改善，成长风格占优，中小盘风格占优的特征。科创板和创业板将显著占优。我们认为半导体设备、高端制造、新能源、新材料和生物医药等每个行业都将存在持续性的机会，因此我们本次推荐科创创业指数、创业板50指数和科创50指数等宽基指数作为重点。如果投资者有能力把握细分赛道的投资机会，我们也推荐半导体与芯片方向、新能源与智能汽车方向、大数据产业方向等细分赛道。

从投资工具来看，追踪上述指数的的创50ETF（588380.OF）、创业板ETF（159971.SZ）、智能汽车ETF（515250.OF）、大数据ETF（515400.OF）和芯片龙头ETF（516640.OF）等产品值得配置。

风险提示：经济下行超预期、战争风险、通胀风险、疫情反复

中信建投新股策略团队

张玉龙 S1440518070002

策略联席首席分析师、新股策略团队首席分析师。北京大学光华管理学院金融学博士。2016年新财富策略分析师第5名（团体）核心成员，2017年带领团队获得金融界行业配置第4名，2018年Wind中国金牌分析师第四名。2019年新浪金麒麟策略新锐分析师第3名，2019年金融界行业配置第5名，2020年Wind中国金牌分析师第2名，每市金股组合第5名。张玉龙先生2013-2015年就职于中国工商银行总行风险管理部，负责全球主权风险管理和海外头寸控制，并代表工商银行赴英国展开工作交流。2016年加入中信建投证券，拥有丰富的金融研究经历，致力于经济与金融前沿理论创新和应用，先后在《金融研究》、《管理世界》、《经济学季刊》等顶级学术杂志上发表多篇论文，深度参与了科创板的设计研究工作，发起了中证科技50策略指数和科技50ETF基金设计工作，著有《科创板投资策略十讲》。

邱季 S1440520070016

上海财经大学学士、中国人民大学金融学硕士，2018年加入中信建投证券。

毛晨中信建投策略&新股组成员，武汉大学学士，南开大学硕士，负责产业赛道研究、新股研究。曾就职于长江证券策略组（新财富入围），专注中游制造产业链研究。

赵子鹏 S1440522070004

中信建投证券新股策略研究员，南开大学理学学士、金融硕士，2021年加入中信建投证券研究发展部。

中信建投王牌研究之新股策略团队：团队研究涵盖大势判断、行业配置、风格分析。张玉龙先生拥有丰富的金融研究经历，致力于经济与金融前沿理论创新和应用，先后在《金融研究》、《管理世界》、《经济学季刊》等顶级学术杂志上发表多篇论文，并代表北京大学在中国金融学年会、中国金融学国际年会上发表演讲。

智能量化策略研究

量价因子策略库

高频量价因子库

本报告介绍了智能量化策略团队量价因子库，因子体系包含376个日频量价因子，包含放缩量刻画、日内成交刻画、上下行统计量等7类，因子库旨在挖掘能够带来短周期Alpha的因子。

因子测试方法

基于日频量价因子的特点，本报告从日频调仓换手应用场景对因子进行逐个评估，从IC、ICIR、多空组合表现等角度对整个因子库进行统计评估，并对整个因子库的因子表现进行了统计分析。对于部分类别下较有代表性因子的测试情况进行了进一步展示。从整个因子库的表现来看，大部分因子能在线性分层、多空组合净值上表现出有效性。

因子库测试结果分析

从整个因子库的多空净值、分层效果方面的评测结果来看，因子库中半数以上因子多空净值夏普比率超过1，年化收益以10%为分布中心，在线性维度上整个因子库大部分因子具备一定分层选股能力。

从单因子换手层面看，整个因子库近半数以上因子年化换手率在100倍以上。对高频因子而言，高换手率既是超额收益的来源，也是制约收益的一大因素。

概述

本报告旨在从短周期量价维度提供因子来源，以及该类因子库的评估、维护和使用的思路，基于高频调仓的多因子策略在实际执行过程中除了受策略信号质量影响以外，组合优化层面的风格约束、换手限制的程度、因子合成过程中对于非线性信息的挖掘程度、下单算法的执行效率等都是保证策略收益稳定性的重要环节。

风险提示：模型计算偏误，因子收益率为历史收益率，不代表未来走势。

陆股通持仓风格分析

——业绩归因分析第二期

互联互通扩容纳入ETF

互联互通交易下的ETF交易将于2022年7月4日（下周一）开始，ETF正式步入互联互通阶段。我们整理了本次扩容ETF名单后发现，本次扩容以覆盖半导体、生物科技和新能源、碳中和概念的行业类ETF为主，其次为跟踪指数的宽基类ETF，最后为大盘价值类为主的风格类ETF。

北向资金流入概况

我们总结了自沪股通、深股通开通以来的北向资金流动规律，总体来看除2020年疫情影响外，北向资金自2017年以来加速流入A股市场。对比历史2次北向资金反弹情况，并结合当今外部环境、疫情防控、市场政策等方面，我们初步判断未来中短期北向资金将延续6月份持续流入的趋势。

北向资金持仓业绩归因分析

我们根据CNE7经典模型对北向资金持股组合进行业绩归因后发现：风格因子对北向资金组合的超额收益贡献度最高，约51.79%；行业和市场因子的收益贡献相近，分别约26.52%和21.65%；选股收益，即股票特异性收益约为13.95%。

风格因子和行业因子贡献

风格因子的超额收益主要因为北向资金组合超配动量、大小盘和Beta因子，这3个风格因子在分析区间内收益为正且量级较大，其中动量因子收益最为强劲；同时北向资金低配了流动性、中盘、杠杆等收益表现较差的因子，这也为超额收益带来了正向贡献。

行业因子中，白酒、电力设备、基础化工、航空和食品饮料对北向资金组合超额收益的累计总贡献较大，其中白酒的收益贡献高达32.66%。相比之下，非银、银行、房地产、家用电器、传媒等因子表现相对较弱，但因金融行业具有低估值的高性价比特点，长期来看，北向偏向超配该类行业。

北向资金重仓股点评

总收益贡献前十个股主要集中于白酒、航空和电力设备行业中历史表现较好的大盘蓝筹股。另外，商贸零售龙头中国中免受疫情改善、政策支持等利好，历史表现也相对较好，个股的特异性贡献最高。

风险提示：基于历史数据，存在数据统计偏误和模型风险。

美国通胀归因分析-宏观对冲策略

——量化择时策略第三期

美国高通胀

针对近期美国持续的高通胀现象，研究基于该国近100年的高通胀分析，从美国GDP、衰退期就业率变化等方面对比此次高通胀与历史上其他时期的差异，并从CPI、美元指数等指标分析美国高通胀现状。

在此基础上，研究从美联储降息、疫情导致的消费心理转变、经济刺激计划、地缘政治及商品供应等方面，系统地对此次高通胀进行归因分析。

美国的美林时钟分析

研究根据美林时钟投资理论，对美国2000年至今的市场进行周期划分，分析了不同周期下市场、大类资产的收益和风险。

（1）复苏期：市场小幅增长。商品、黄金、美债等收益表现较好，美股整体收益为负；商品风险最大，美债风险最小。

（2）过热期：市场强势上涨。美股收益最高且风险相对较低，黄金整体收益强于复苏期且风险可控。

（3）滞涨期：市场显著下跌、波动增大。商品、黄金和美元的收益表现最好；其中，美元的收益率较高并且波动风险最低，商品波动性最大。

（4）衰退期：市场先跌后涨、波动较大。商品、美股的收益较高，商品的风险远大于美股。

美国通货膨胀传导机制

本研报重点研究2000年以来美国历次通胀与欧洲、日本、中国等地区通胀发展的关系。整体而言，美国高通胀与欧洲、日本具有强相关性和高同步性，其政府采取的货币政策也趋于一致；美国高通胀对中国通胀发展具有一定的传导作用，但近年来相关性逐渐减小，货币政策的一致性也逐步减弱。

宏观对冲策略观点

基于分析，研究预测未来美联储加息力度可能会进一步加强，滞涨期还会持续一段时间，策略观点为：

建议超额配置黄金，观察大宗商品投资机会，谨慎操作美股，关注美国国债，关注美元价值走势。黄金具有天然抗通胀的属性，价格近期处于低位，建议把握投资机会；商品方面，鉴于当前油价已出现较大幅度的上涨，建议密切关注石油价格的变动，谨慎操作；美股方面，建议适度配置抗通胀的相关行业；美国债券收益率与货币政策、市场预期紧密相关，需要持续关注政策走向；美元价值与美联储加息、市场预期等因素有关，建议密切关注美元价值变动，把握投资机会。

风险提示：政策不确定性，疫情反复，地缘政治。

预测整体盈利下行，农林牧渔行业由空转多

——行业基本面量化模型跟踪月报(2022年05月)

主要结论

全部上市公司：盈利回落，市场成交量震荡下降

按照自下而上的分析师预期加总，预测2022Q2万得全A和万得全A非金融的ROE为8.42%和7.64%，分析师预期相比上月略微下调，2022Q1的ROETTM为8.91%和8.34%。基于三周期（库存周期+产能周期+人口周期）对万得全A指数2022Q2的内在价值估计为4,529点(2022Q3为4,457点)，目前处于指数下行阶段。2022年05月万得全A指数涨跌幅5.90%；从PB分位数来看，截至2022年05月31号，万得全A的PB分位数为13.98%，市场整体估值相比上月略微提升。

中信一级行业：有色金属、通信、石油石化、建筑和农林牧渔的景气度比较高，行业估值分化程度下降

基于财务报表、分析师预期和行业中观数据构建景气度指标，有色金属、通信、石油石化、建筑和农林牧渔的景气度比较高。截至2022年05月31日，煤炭、基础化工、电力设备与新能源、汽车、消费者服务和食品饮料的PB分位数超过50%，行业之间估值差异进一步下降。

行业基本面量化模型跟踪：

1、银行：实体经济影响银行生息资产规模、收益率和信贷质量，“GDP:不变价:TTM”周期下行，看空银行；

2、房地产：居民购买力和房屋新开工面积处于上行期，商品房销售面积、房屋施工面积、房屋竣工面积和百城住宅价格处于下行期；房价同比下行和首套房贷利率下行，看多房地产；

3、建材：水泥价格和水泥制造的ROE相关性高达0.94，水泥均价上行将带动水泥制造行业ROE上行，看空水泥制造行业；玻璃成本价差下行将带动玻璃制造行业的毛利率下降，看空玻璃制造行业；

4、钢铁：钢铁价格指数首月开始下行，看空钢铁行业；

6、化工：石脑油裂解产品价格指数与石油化工行业ROE相关性0.42，石脑油裂解产品价格指数上行预示ROE上行，看多石油化工行业；聚氨酯产品综合价差指数下行预示毛利率下行，看空聚氨酯行业；

7、医药：中药价格指数上行，看多中药行业；维生素价格下行，看多原料药行业；

8、农林牧渔：生猪价格和农林牧渔行业ROE相关性为0.92，对2022Q2和2022Q3的猪价预测分别为16.56元/公斤和18.85元/公斤，当前价格为15.69元/公斤，看多农林牧渔行业；

9、纺织服装：基于产业链数据预测纺织服装相对收益下降，看空纺织服装行业。

综合配置建议：有色金属、通信、石油石化、建筑和农林牧渔

权益类公募基金量化标签库

——FOF投资策略系列

基金标签库的应用

本研报主要介绍基金量化标签库的应用。在基金研究中，基金投资者需要对基金的行业和风格进行分析，有很多定性的指标，但无法系统定量的刻画基金的风格，本基金标签库推出就是为了解决该问题，标签库覆盖基金为所有含股票的非货币型公募基金的全历史。

本研报分析区间是2020年一季度至2022年一季度。首先对非货币性公募基金市场概况进行统计，包括发行数量、管理规模、指数与非指数基金、仓位变动、基金类型和重仓股集中度等多个方面。

CNE7多因子模型

基于中国A股市场特征所构建的股票模型CNE7经典版选用10个风格因子、34个行业因子和1个市场因子作为解释股票收益的共同因子。基于各公募基金披露的持仓信息，我们对各含股公募基金在CNE7经典版模型的风格及行业因子上的暴露进行了计算和分析。

基金标签

基金收益的正贡献取决于基金是否前瞻性进行了风格和行业因子配置，超配上涨的因子，或低配了下跌的因子，即能获得正的贡献，而负的贡献来自于错误的配置即因子暴露度方向和因子走势相反。整体含股公募基金看好中小盘、成长性及流动性高、过去表现良好的股票；行业上在医疗保健、工业、必选消费、信息技术上的暴露相对均较高。

基金标签库的应用案例

本研报选取易方达高端制造混合、广发医疗保健股票A、汇添富创新医药混合3只基金，结合基金标签进行案例分析与对比。

风险提示：基于历史数据，存在数据统计偏误和模型风险。

CNE7多因子模型

——因子表现与模型解释力度分析

CNE7多因子模型

多因子风险模型在优化投资组合及降低投资组合风险，以及投资组合业绩归因方面应用极为广泛。我们基于中国A股市场特征及客户的反馈构建了股票模型CNE7经典版，模型选用10个风格因子、34个行业因子和1个市场因子作为解释股票收益的共同因子。与Barra CNE5模型相比，CNE7经典版在市场、部分风格及行业因子表现上更为显著，更能反映和体现市场行业轮动和风格切换。但近些年随着股票个数增多，10个大类因子框架解释力度有所下降。

市场因子

市场因子等同于全A指数的走势，引入市场因子可以将市场效应与行业效应剥离开。A股的扩容进展飞速，截至2022年4月26日，CNE7模型样本空间中所含A股个数增幅达到273%，总市值增幅达到882%，自由流通市值约占总市值76%。

风格因子

风格因子包含10个大类因子，依次为Beta、残余波动率、规模、中盘股、Earnings Yield、Book to Price、动量、杠杆率、流动性以及成长。风格因子的构建均采用股票流通市值。相比Barra CNE5模型，CNE7经典版的风格因子整体更显著，尤其是Beta、规模、中盘股、Earnings Yield、Book to Price、流动性以及成长因子。因子计算总体方法论一致，但计算的细节有所差别。

行业因子

CNE7经典版模型基于申万一级行业分类标准，并将部分申万二级行业如白酒、制药、医疗器械等作为单独行业因子，总共构建了34个行业因子。当前中国A股行业股票数量和市值规模分布较为均匀。相比Barra CNE5模型，CNE7经典版的行业因子整体更显著，尤其表现在白酒、煤炭、机械设备、商贸零售等行业上。

风险提示：模型计算偏误，因子收益率为历史收益率，不代表未来走势。

市场定价已从两周期向三周期切换

——行业基本面量化模型跟踪月报(2022年05月)

主要结论

全部上市公司：盈利回落，市场成交量震荡

按照自下而上的分析师预期加总，预测2022Q2万得全A和万得全A非金融的ROE为8.47%和7.70%，分析师预期相比上月略微下调，2022Q1的ROETTM为8.91%和8.34% ，2021Q4的ROETTM为9.07%和8.41%。基于两周期（库存周期+产能周期）对万得全A指数2022Q2的内在价值估计为5,476点(2022Q3为5,478点)，基于三周期（库存周期+产能周期+人口周期）对万得全A指数2022Q2的内在价值估计为4,511点(2022Q3为4,436点)，目前处于指数下行阶段。2022年04月万得全A指数涨跌幅-9.51%；从PB分位数来看，截至2022年04月29号，万得全A的PB分位数为5.22%，市场整体估值相比上月大幅下降。

中信一级行业：有色金属、通信、电力设备新能源、石油石化、建筑、家电和国防军工的景气度比较高，行业估值分化程度下降

基于财务报表、分析师预期和行业中观数据构建景气度指标，有色金属、通信、电力设备新能源、石油石化、建筑、家电和国防军工的景气度比较高。截至2022年04月29日，电力设备与新能源、消费者服务和食品饮料的PB分位数超过50%，行业之间估值差异进一步下降。

行业基本面量化模型跟踪：

1、银行：实体经济影响银行生息资产规模、收益率和信贷质量，“GDP:不变价:TTM”周期上行，看多银行；

3、建材：水泥价格和水泥制造的ROE相关性高达0.94，水泥均价上行将带动水泥制造行业ROE上行，看多水泥制造行业；玻璃成本价差下行将带动玻璃制造行业的毛利率下降，看空玻璃制造行业；

4、钢铁：钢铁价格指数首月开始下行，首月看空钢铁行业；

7、医药：中药价格指数上行，看多中药行业；维生素价格下行，看多原料药行业；

8、农林牧渔：生猪价格和农林牧渔行业ROE相关性为0.92，对2022Q2和2022Q3的猪价预测分别为16.52元/公斤和18.81元/公斤，当前价格为12.75元/公斤，对农林牧渔行业谨慎。

综合配置建议：有色金属、通信、电力设备新能源和石油石化

基于历史波动率和VIX指数的择时研究

——量化择时策略第一期

本篇为中信建投量化择时策略第一期报告，使用历史波动率和VIX指数来计算市场波动率，并将得到的市场波动率计算结果以三种不同角度来预测因子下期收益率进行回归分析。

主要结论

市场因子的波动率对不同因子下期收益率具备不同的预测能力

研究发现，市场因子的月度波动率与下一个月度收益率呈显著的负相关性。对于风格因子，大部分因子的月度收益率与市场因子月度波动率呈负相关性。其中流动性、中盘股、动量和大小盘因子的回归斜率显著为负，仅有BETA因子回归斜率显著为正。在行业因子中，农林牧渔、综合、轻工制造、海运、传媒、社会服务和纺织服饰6个行业回归斜率显著为负，机械设备、基础化工、煤炭、有色金属和钢铁5个行业的回归斜率显著为正。市场因子的月度波动率与各个行业因子收益的关系各不相同，相关性为正和相关性为负的比例大致相等。

基于沪深300期权的VIX指数与下日因子的收益率存在相关性

VIX与市场因子下期收益率的回归斜率不显著。风格因子中，VIX与大多数因子呈负相关性。其中，回归结果显著的因子斜率也全为负，分别是BP、流动性、中盘股和残差波动率因子。在34个行业因子中，VIX与16个行业因子回归斜率为正，与18行业因子回归斜率为负。在回归斜率为负的行业中，表现相对显著的因子只有煤炭和有色金属；在回归斜率为正的行业中，农林牧渔、汽车、建筑材料、食品饮料、医疗器械、轻工制造和纺织服饰7个行业回归斜率的显著性较强，其中农林牧渔、建筑材料和食品饮料较突出。因此，VIX与各个行业因子下日收益率在一定程度上呈现正相关性。

不同市场状态下因子表现能力不同

市场因子在风险下行时的收益和风险显著好于风险上行时。这说明市场因子与VIX呈现显著的负相关。对于风格因子，风险上行时，BP、成长和杠杆因子表现较好，其中杠杆因子收益表现最佳。风险下行时，BETA、成长、中盘股和动量因子表现相对较好。从行业上看，风险上行时年化收益较好的有农林牧渔、建筑材料、基础化工、煤炭、海运、有色金属、石油石化、社会服务、钢铁和公用事业，其中煤炭表现最好。风险下行时，收益较好的有白酒、煤炭、电力设备、有色金属和钢铁，白酒表现最好。有部分因子表现与回归相驳，例如市场因子、BP因子等回测表现与回归结果相驳。

风险提示：基于历史数据统计，模型存在偏差，过去收益不代表未来走势。

FOF投资量化策略

——基于机器学习

研究框架

本文利用机器学习模型输出的分类概率作为基金选择信号，并在基金组合的基金中进行测试。利用基金净值数据和另类数据，我们训练了5种分类方法，即支持向量机、逻辑回归、随机森林、集成分类器和人工神经网络，作为选择股票型和偏股型基金构建FOF投资组合时的决策依据。我们根据模型给出的概率定义了一个基金选择信号，它代表了模型在将下一个时间周期收益率分类为正时的预测置信度。我们定义的解释变量包括基于基金净值构建的动量特征、基金风格、基金风险等级、基金公司、存在时间、CNE7因子暴露度和基金规模特征等。我们检测了模型在训练集上的效果，并基于模型构建量化多头策略对模型的性能进行样本外(测试集)检测。

主要结论

预测概率和基金下季度回报存在正相关性。模型输出的正类预测概率和基金下季度的收益的一元线性回归曲线斜率为正，说明两者存在正相关性。

机器学习的预测性能更为稳定。机器学习预测精度的标准差小于传统动量策略预测精度，且支持向量自动机的预测精度平均意义上优于动量策略。

偏向深度学习的模型更能捕捉到基金市场上的动量效应。在5个机器学习模型中，只有最为复杂的人工神经网络模型能够学习到一定的动量效应。这说明在金融领域运用机器学习模型时，要注意模型学习能力和希望提取的特征的复杂度相匹配。

研究展望

利用预处理、筛选等工程化方式对本文所选的特征变量进行降维，可以优化模型的表现。一般而言，数据和特征决定了机器学习的上限，使用较少的动量捕获特征，模型的准确性可能会提高。传统的金融变量，如基金的阿尔法或各种财务比率可能会增加额外的信息量，从而影响模型的训练效果。

风险提示：研究均基于历史数据，存在数据统计偏误和模型风险，对未来投资不构成任何建议。

多因子拥挤度模型

——基于CNE7经典版

主要内容

指标构建

本研究报告介绍中信建投因子拥挤度模型来定量评估因子策略的拥挤程度，该模型使用一系列指标从多个维度衡量因子的拥挤情况。指标是6个角度进行构建的，分别为: （1）估值指标;（2）成长指标; （3）累计收益率指标; （4）换手率指标; （5）截面波动率指标;（6）两两相关性指标。

研究方法

本报告使用月度数据，以6个月为间隔，将未来两年划分为0~6个月、7~12个月、13~18个月以及19~24个月四个区间，对综合拥挤度指标及底层6个拥挤指标与CNE7经典版中的市场因子、37个行业因子和10个风格因子的未来收益率与波动率进行Spearman相关性统计分析。

市场因子

模型结果表明，在短期0-6个月，综合拥挤度指标与市场因子收益负相关而与其波动率间正相关，这说明短期来看，拥挤程度越高会导致该因子未来收益的下降和风险的上升。但这相关性在长期并不显著。

行业因子

模型结果表明，综合拥挤得分与各行业因子未来给定时间段内的收益和风险并不具有显著的相关性。其细分指标估值水平指标与因子间的相关性最为显著。细分行业中，电力设备行业和汽车行业均于2021年进入高拥挤度区域，计算机等行业尚位于相对安全区。

风格因子

模型结果表明，综合拥挤度指标与各风格因子未来表现和风险之间相关性不一致。拥挤度细分指标中，估值指标和成长指标对风格因子未来收益与风险的前瞻性相对较好，即与未来收益负相关，和风险正相关。

风险提示：研究均基于历史数据，存在数据统计偏误和模型风险，对未来投资不构成任何建议。

中信建投智能量化策略团队

徐建华

中信建投证券研究发展部智能量化投研组团队负责人，CFA，先后就职于MSCI Barra公司和标普公司等专业研究机构，具有十多年金融市场研究，统计建模等专业经验。曾为多家银行，基金，和保险等资管客户提供投资组合优化管理，基金评价以及风险管理等咨询，协助投资经理进行金融模型和系统软件研究和开发，提供投资流程整体解决方案咨询。具有扎实的金融学术基础，实时跟进市场，行业以及投资风格变动。过去已经和国内百余家各类资管机构都展开了深入的合作，具有丰富量化研究以及金融科技方案实施经验和成功案例。

王程畅 S1440520010001

北京大学计算机技术硕士，5年基金和证券基本面量化策略研究经验，2019年加入中信建投研究发展部，主要从事基本面量化择时和行业配置策略研究;Wind金牌分析师2019年第2。

陈添奕美国杜克大学经济学硕士，FRM，曾任MSCI Barra及美国贝莱德集团等，主要负责多资产量化模型和策略研究、指数，基金研究和FOF策略、ESG、气候风险，资产组合管理系统等投资研究服务。

鲁植宸中国科学院硕士，曾在大型券商自营从事量化投研和实盘管理工作，在人工智能、机器学习算法的量化应用方面有从学术研究到策略设计、实盘落地及管理的全周期经验，研究方向覆盖机器学习算法、因子-策略设计、建模训练过程优化、样本特征处理技巧等

中信建投王牌研究之智能量化策略团队：曾为多家银行，基金，和保险等资管客户提供投资组合优化管理，基金评价以及风险管理等咨询，协助投资经理进行金融模型和系统软件研究和开发，提供投资流程整体解决方案咨询。具有扎实的金融学术基础，实时跟进市场，行业以及投资风格变动。过去已经和国内百余家各类资管机构都展开了深入的合作，具有丰富量化研究以及金融科技方案实施经验和成功案例。

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