华泰证券_20180315_金工2018年市场周期判断与投资策略报告：2018中国与全球市场的机会、风险.pdf

谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 1 证券研究报告证券研究报告 金工研究/深度研究 2018年03月15日 林晓明林晓明 执业证书编号：S0570516010001 研究员 0755-82080134 黄晓彬黄晓彬 执业证书编号：S0570516070001 研究员 0755-23950493 刘志成刘志成 010-56793923 联系人 李聪李聪 联系人 1金工金工:周期视角下的行业轮动实证分析周期视角下的行业轮动实证分析2018.03 2 金工金工:大成旗下基金大成旗下基金 2018 定投策略研究定投策略研究2017.12 3金工金工:人工智能选股之循环神经网络模人工智能选股之循环神经网络模型型2017.11 2018 中国中国与全球市场与全球市场的机会的机会、风险风险 华泰金工 2018 年市场周期判断与投资策略报告 基于基于市场统一周期规律研判市场统一周期规律研判 2018 全球市场机会与风险全球市场机会与风险 华泰金工周期系列研究基于经济规律与信号系统方法，发现主要金融经济指标同比序列普遍存在 42 个月短周期、100 个月中周期和 200 个月长周期的统一性规律，通过回归分析证明三周期是资产价格变化的主要驱动力。根据大类资产与宏观经济指标三周期状态，我们判断 2018 年全球经济长周期复苏上行，股票、大宗商品短周期下行。全球股市高点预期可能于第二季度出现，美股是主要风险来源。大宗商品中长周期的持续上行驱动通胀与利率上行，2016 年初开始的价值投资料将大概率长期主导市场；股票、大宗商品短周期衰退，给美元、债券带来 1 年左右的避险配置价值。全球市场处于长周期上行阶段全球市场处于长周期上行阶段，价值投资是主导力量，价值投资是主导力量 对全球主要市场的工业增加值合成指标和大类资产等权指数的周期滤波结果对比发现：虚拟经济和实体经济具有反向性。当前实体三周期状态是：2015 年初库兹涅茨周期（200 个月长周期）见底，2015 年中朱格拉周期见底（100 个月中周期），2016 年初基钦周期见底（42 个月短周期，目前已见顶）。中长周期上行，利多与实体经济更密切的资产（或“短久期资产”），利空利率敏感型资产（或“长久期资产”）；利多新兴市场股票，利空美股和美元。中长周期的上行，终结了 A 股市场长达七年（2009-2015）的小盘占优行情，未来市场大概率继续由价值投资主导。全球主要股指全球主要股指 2018 年二季度到达高点，美股是主要风险年二季度到达高点，美股是主要风险 全球主要市场股指从 2016 年 2 月开始进入 42 个月周期的上行阶段，截至去年底已陆续到达顶部拐点区域，而价格序列往往在同比序列见顶后的46 个月才开始下降，我们据此判断 2018 第二季度本轮全球牛市大概率到达高点。需要重点关注的是，美股目前三周期状态类似于 2000 年，正处于大顶部区域，根据历史经验，顶部过程大约会持续半年左右，主要风险可能会发生在二季度后。A 股股 2018 年上半年上涨机会大于下半年，年上半年上涨机会大于下半年，上半年可能出现普涨上半年可能出现普涨 1996 年至 2015 年的 6 轮周期（42 个月周期），A 股市场主导板块依次是：消费、成长、价值、周期、消费、成长。按照板块轮回的规律，本轮 42个月周期主导板块是价值，类似 2002 年至 2005 年的行情，且高点可能出现在 6 月份附近。对历史数据的研究发现：每轮周期上涨的最后阶段，市场都现普涨，上涨股票比例最低 90.58%，最高达 98.77%。因此，我们判断 6 月前市场大概率普涨，即所有的板块都有机会，市场核心逻辑依旧围绕估值和业绩。大宗商品大宗商品中长中长周期向上短周期向下，周期向上短周期向下，2018 年表现将弱于过去两年年表现将弱于过去两年 全球大宗商品 CRB 指数同比的短周期已经进入下行轨道，中周期和长周期在 2015 年触底回升，回归拟合结果显示同比序列在 2017 年 12 月到达顶点。根据同比序列顶点与价格序列顶点的关系规律，我们判断 2018 年全球大宗商品整体表现弱于前两年，并在 2018 年二季度开始震荡向下调整。大宗、股市短周期下行大宗、股市短周期下行，美元及债券现，美元及债券现避险配置价值避险配置价值 美元指数长周期顶部出现在 2017 年，虽然目前长周期和中周期同时向下，但短周期已经见底，综合判断美元具有短期投资机会。此外，十年期国债利率三周期合成外推结果显示国债利率将于 2018 年上半年见顶，企稳回落值得期待。同时三周期模型的拟合与预测显示中证全债同比序列下行已接近尾声，一季度反转向上。我们认为二季度后，随着全球风险资产的下行，美元和债券将会迎来大约 1 年左右的配置型机会。风险提示：本文基于系列研究对全球各类经济金融指标长达近百年样本的实证检验结果，确定周期长度。然而市场存在短期波动与政策冲击，就每轮周期而言，暂无法判断具体长度。基于历史规律的总结存在失效风险。相关研究相关研究 金工研究/深度研究|2018 年 03 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 2 正文目录正文目录 2018 年的市场机会与风险概述.4 全球经济长周期复苏，大宗、股市短周期衰退是 2018 市场的周期状态.4 根据市场的周期状态判断全球股市、A 股以及债市的投资机会.4 中国乃至全球市场存在统一的市场周期.6 周期是对金融经济系统状态的刻画，是判断市场趋势的基础.6 周期的根源及长期稳定存在的原因分析.6 系统周期的发现与证明.7 系统冗余是平衡风险与效率的产物，是产生经济周期的直接原因.7 系统周期状态的确定与市场预测的方法.9 以实体经济作为基准研究变量关系进而确定系统的状态.9 以系统状态为基准判断宏观变量和资产价格走势.9 利用周期规律实现对市场牛熊轮回准确判断的回顾.10 本文周期的量化测度方法简介.10 全球经济处于长周期复苏的上行阶段.12 长周期视角下实体经济与虚拟经济此消彼长.12 全球经济复苏的驱动下资金流向新兴市场，长周期利空美股美元.14 美股 2018 年二季度若出现实质性下行拐点，未来很可能长期震荡走弱.15 美股长周期与全球经济长周期相反，未来八年表现很可能不及过去.16 三周期叠加外推预测 2018 年二季度美股实质性下行拐点将至.16 大宗商品长周期向上短周期向下，2018 年表现或将弱于前两年.24 全球大宗商品指数 2018 年震荡偏弱，2019 年下半年将迎大级别牛市.24 中国商品类指数 2018 年震荡向下，与全球市场表现接近.24 高通胀预期、利率长周期上行，资本市场由估值驱动变业绩驱动.25 全球市场通胀、利率持续上行.25 2018 年中国市场通胀率震荡上行，利率水平上半年将持续攀升.28 全球主要股指 2018 年二季度大概率到达本轮周期高点.33 股市受短周期影响最明显，2008 年以来全球“牛熊”同步.33 全球股市 2017 年底同比序列短周期到达拐点区域.33 市场拐点的判断方法.34 全球股市二季度到达本轮高点的判断依据.34 中国 A 股 2018 二季度到达高点后，价值投资依然主导市场.37 上半年普涨后市场进入周期下行阶段.37 上半年市场有望普涨.37 市场底部大概率出现在 2019 年三季度.38 价值投资风格主旋律延续.39 价值投资可能是 A 股自 2016 年开始往后长达七年的主旋律.39 下半年高估值股票风险增大.39 金工研究/深度研究|2018 年 03 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 3 2016 年 2 月以来大金融、周期上游等强周期板块具有主导板块特征.40 大宗、股市短周期衰退，给债券带来避险配置价值.43 国债利率的短周期拐点将现，企稳回落值得期待.43 中证全债短周期将复苏，预判二季度迎来转机.44 结论.45 风险提示.46 附录一：市场存在统一周期的量化发现与证明回顾.47 全球主要金融经济指标同比序列普遍存在 42、100、200 个月周期.47 三周期对资产价格变化都具有较高解释力.48 金融经济系统统一周期规律的证明.49 附录二：周期的量化测度方法回顾.51 周期信号的识别与提取.51 傅里叶变换：从时域分析到频域分析.51 高斯滤波：从线谱滤波到带通滤波.52 周期相位的分析方法.53 Z 域变换：相位状态刻画.53 SUMPLE 算法：指标合成.53 附录三：板块聚类结果回顾.54 附录四：美元兑主要国家货币汇率的频谱特征.55 附录五：MUSIC 算法研究各汇率序列的共同谱特征.58 金工研究/深度研究|2018 年 03 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 4 2018 年的市场机会与风险概述年的市场机会与风险概述 全球经济长周期复苏，大宗、股全球经济长周期复苏，大宗、股市市短周期衰退是短周期衰退是 2018 市场的周期状态市场的周期状态 全球经济处于全球经济处于 2015 年开始的年开始的长周期复苏的上行阶段长周期复苏的上行阶段。这对大宗商品具有长期的利好，而经济长期上行，导致通胀、利率上行将利空现金流具有“长久期”特征的债券和房地产。经济长周期的状态对发达程度不同的股票市场的影响是不同的：包括中国在内的新兴经济体受益于全球经济复苏或将有机会获得更多的资金流入；而相反的，利空以美股为代表的成熟市场。美股美股 2018 年年上半年上半年处于长周期处于长周期拐点拐点区域，出现实质性下跌后将区域，出现实质性下跌后将长期震荡走弱。长期震荡走弱。美股长周期与全球经济长周期相反，1990 年-2000 年，代表全球经济的大宗商品长周期下行，新兴市场风险加大，美元资产具有更好的避险价值，资金回流至美国为代表的发达国家市场，致使美股长周期上行：标普 500 指数保持稳定的上涨；2000 年-2008 年，全球经济复苏，资金开始流向具有更多投资机会的新兴市场，美股长周期衰退，标普 500 指数震荡下跌；2008 年-2015 年，全球再次进入长周期的下行，标普 500 指数创造了超过八年的牛市。当前处于 2015 年开始的全球经济复苏阶段，美股长周期再次进入衰退，叠加美股 42 个月短周期于2017年底拐头向下，根据同比序列周期领先于价格序列的规律，我们判断2018年二季度之后的美股很可能出现类似 2000 年-2008 年的震荡下行，指数表现将明显逊于过去八年。受全球受全球经济长周期复苏资金流向新兴市场影响经济长周期复苏资金流向新兴市场影响，预计预计美元短期美元短期具有具有震荡震荡向上机会向上机会，长周期长周期持续下行持续下行；人民币短期走强人民币短期走强，长周期进入上行通道。长周期进入上行通道。与美股类似，美元指数与代表实体经济的 CRB 指数长周期走势基本相反，而人民币汇率指数与美元明显存在一定的时间差。从三周期滤波结果看，当前美元指数在中、长周期处于下行阶段，42 个月短周期在 2018年二季度后有望见底回升，使得美元出现 1 年左右的配置机会，长期看已进入下行轨道。人民币汇率指数 200 个月长周期将持续处于底部区域，100 个月中周期在 2017 年末到达底部，2018 年将转为上行，42 个月短周期自 2017 年拐头向上，2018 年将延续上行。三周期叠加下，人民币同比序列总体呈上升趋势。线性回归对同比序列的拟合结果也显示，人民币在 2018 年将有一定的升值空间。大宗商品长周期向上短周期向下，大宗商品长周期向上短周期向下，2018 年表现将弱于前两年，年表现将弱于前两年，2019 年下半年有望迎接大年下半年有望迎接大级别牛市。级别牛市。大宗商品 CRB 指数同比的短周期已经进入下行轨道，中、长周期在 2015 年触底回升，回归拟合结果显示同比序列在 2017 年 12 月到达顶点，因此我们判断 2018 年全球大宗商品整体表现弱于 2017 年、2016 年，并在 2018 年二季度开始震荡向下调整。代表中国大宗商品的南华商品类指数周期表现与 CRB 指数类似，差别在于 42 个月周期相位领先于全球大宗，2017 年上半年已到达顶点，预计未来一年南华商品类指数表现更弱。高通胀预期高通胀预期、利率长周期上行，资产价格面临估值下行利率长周期上行，资产价格面临估值下行风险。风险。通过对全球主要市场以及中国市场 CPI、PPI 和利率指标的合成并提取周期，考察全球与国内市场的通胀和利率水平。通过上述指标在短中长周期上的滤波结果对比，证明在长周期上经济增长、通胀与利率水平变化存在显著的正向联动关系。CRB 指标 200 个月周期向上，在全球经济复苏的环境下，预期全球和中国市场的利率与通胀水平也将长期向上，估值下行压力持续增大，“长久期”资产价格面临下行风险。根据市场的周期状态判断全球股市、根据市场的周期状态判断全球股市、A 股以及债股以及债市市的投资机会的投资机会 全球主要股指全球主要股指 2018 年二季度到达高点年二季度到达高点。全球主要股指从 2016 年 2 月开始进入 42 个月周期的上行阶段，2017 年底已纷纷到达顶部拐头区域，而价格序列往往在对数同比序列开始下降后的 46 个月才开始下降，因此预计 2018 第二季度到达本轮全球牛市高点。金工研究/深度研究|2018 年 03 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 5 我们认为我们认为中国中国 A 股股 2018 二季度到达高点后二季度到达高点后，价值投资依然主导市场，价值投资依然主导市场。42 个月短周期主要决定市场的牛熊，100 个月中周期对市场的估值产生影响，200 个月长周期主要影响风格。上证综指同比序列的三周期回归拟合曲线在 2017 年底出现明显下行趋势，外推预测部分显示其同比序列在 2018 年将持续下行。基于同比序列相对价格序列的领先关系，我们判断 A 股市场还有 3 个月左右的上升期，高点大概率出现在 2018 年二季度。上证综指上除 42 个月周期外，我们还观测到 21 个月附近的短周期也对指数的涨跌有较大的影响。叠加 21 个月的周期影响，42 个月的牛熊轮回周期进一步细分为上升一期、回调期、上升二期、下降期四个时间长度不一的状态。从历史经验来看，上升二期平均涨幅最大，达52.47%，最小也有 19.96%，当前上证综指同比正处于这个阶段。本轮上升二期开始于2017年5月（3117.18点），统计至2018年2月（3259.41点），区间对数收益率仅为4.46%。参照历史平均数据以及二季度周期衰退的拐点判断，本轮上升二期若能达到接近 20%的对数收益率，2018 年第二季度大概率出现普涨。2016 年年 2 月以来月以来大金融、周期上游等强周期板块大金融、周期上游等强周期板块具有具有主导主导板块特征板块特征。通过对最近十多年三轮的周期轮回下的牛市行情回归建模，我们发现在经济复苏的长周期上行阶段，“短久期”的大金融板块和周期板块常常是上升动力源；而在经济周期衰退阶段，成长股主导市场行情。当前处于全球经济长周期上行阶段，根据历史规律，以及 2016 年 2 月以来愈加清晰的板块动力关系，我们判断大金融、周期上游等强周期板块具有主导板块特征。二季度市场拐点出现后股票二季度市场拐点出现后股票估值下行估值下行风险增大风险增大。2016 年大宗商品指数长周期已经转头上行，随着经济中长周期复苏持续，通胀、利率上行，估值下行很可能是未来很长一段时间市场最重要的“基本面”之一，我们据此判断本轮 A 股二季度出现高点，估值较高的股票风险加大，靠业绩驱动的股票预期会有超额收益，周期下行是建仓大市值蓝筹股的机会，即二季度市场高点之后应当是在经济长周期复苏、短周期市场风险释放的过程中寻找价值投资机会。大宗、股市短周期衰退，给债券带来避险配置价值大宗、股市短周期衰退，给债券带来避险配置价值。分析十年期国债到期收益率与中证全债两个中国债券指标的周期状态，发现债券市场与股市、大宗商品具有约为 180 度的相位差，并且债券可能在 2018 年第二季度前后迎来短周期底部反转的拐点。虽然经济长周期复苏，利空债券，然而考虑到股票市场与大宗商品市场在 2018 年二季度之后预计出现的相对弱势，以及债券短周期底部反转进入上行的状态，我们认为债券将在 2018 年二季度之后具有避险配置价值。金工研究/深度研究|2018 年 03 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 6 中国乃至全球市场存在统一的市场周期中国乃至全球市场存在统一的市场周期 周期是对金融经济系统状态的刻画周期是对金融经济系统状态的刻画，是判断市场趋势的基础，是判断市场趋势的基础 周期的根源周期的根源及及长期稳定存在的原因长期稳定存在的原因分析分析 华泰金工周期系列研究将金融经济系统视作一个统一的整体，这是一个由无数个“智能细胞”“人”所构成的“巨型生命体”。每个“细胞”都在与这个“生命体”进行着信息与物质的交互，推动着这个“生命体”的“生长进化”。信息的交互好似人体系统的神经网络，物质的交换则似人体的循环系统。某一类资产交易场所比如股票市场，可以理解为同一功能细胞组合，实现某种特殊功能，对应人体的“器官”。“器官”的存在是劳动分工与专业化发展必然出现的。并非系统中的每一个人都直接参与大宗商品、股票市场等的交易，然而每个人都几乎必然因为需要交换，与他人发生交易，交易的过程同时实现了价格、需求信号的传播与货币的流动。远离市场的普通人，通过这种机制将信息和货币流转到了“器官”一个个专门的“器官”使需求和供给得以最终匹配。可见，本质上系统整体的演变发展，是一个个“细胞”力量的累积，而非功能组织“器官”决定了系统。当然，他们对于了解系统整体的状态提供了便捷的途径，他们的存在也提升了系统的运转效率。也即历史学家常说的：“是人民群众创造了历史”，是每一个人的累加决定了系统的状态。当然，专门的组织、交易场所对系统整体或者局部也有可能产生显著的影响。专门组织、交易场所，可以理解为市场中“有形的手”，而“细胞”与“细胞”的交互演化为市场“无形的手”，“无形的手”产生的基础是人及人性。纵横人类几千年文明，无不感慨历史不会重来，但人性亘古不变。人性在市场中体现出来的贪婪、恐惧，产生的资产价格涨与跌、繁荣与危机、在周而复始的演绎着。圣经中一个个生动的故事、优美的诗句能被几千年的传颂，根本原因是时代在变而人性不变。经济周期的存在性，甚至周期的长度在过去一两百年有据可考的市场未曾改变，这或许与构成经济的最小细胞单元“人”及人性的不变有关。某一局部市场与整体市场的关系则可以这么理解：局部市场比如某一国家或地区，可以视作一个相对独立的“生命体”，也有完备的神经网络和循环系统。局部市场联接入全球整体市场，是全球化分工，共生发展必然出现的。但由于局部市场内部的信息流、资金流与全球市场之间常常存在不同程度的隔阂，这使得局部市场和全球市场之间的联动关系无法像内部市场那么直接、统一。然而，随着跨国企业的出现与深度发展，产业链的国际化分工，信息技术的突飞猛进，国际货币的出现，局部市场与全球市场的界限越趋模糊。尤其是某些工业体系不完备、人口数量不足以形成独立市场的小国或地区，在全球共生体中，作为国家或地区的界限更是似有若无。人体是一个复杂系统，金融经济系统也是一个复杂系统。复杂系统内部的无数个“细胞”无时不刻进行着正反馈与负反馈的响应，根据系统论与控制论的核心原理，正反馈致使系统往某一方向扩增，负反馈是对运动变化的抑制，两者共同存在是系统存续与发展的基础。而无数个细胞之间的交互可能形成无数个正反馈与负反馈，微观层面的反馈运动在演变为整体现象的时候，既可能产生混沌，也可能出现周期，而周期是我们可以把握预测的系统整体性规律。就像人的生理周期，无论人处于何种年龄段，处于怎样的健康状态，只要生命不止，周期永续。市场的周期轮回在最近一两百年的经济史中是宏观视角下最令人印象深刻的，我们的研究也通过全球市场数据不断论证了周期规律的普遍以及长期存在。金工研究/深度研究|2018 年 03 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 7 系统系统周期的发现与证明周期的发现与证明 关于经济周期的发现与证明在华泰金工的系列研究做了详尽的分析讨论，推荐读者阅读华泰金工周期系列之金融经济系统周期的确定与周期三因子定价与资产配置模型。对金融经济系统统一性的认识，是我们市场分析的基础。因为市场是统一的，市场的状态就是唯一的，各种指标、变量、指数是对这个系统某一维度的观测与记录，就如我们在 金融经济系统周期的确定所描绘的“复杂系统高维特征的示意”与“复杂系统在低维平面投影形成可观测变量的示意”之间的关系。对经济系统状态的刻画是判断各类资产投资机会的根本基础，而周期是系统状态中能量占比最高且稳定的成分，是我们判断市场状态进一步实现预测的研究出发点。图表图表1：复杂系统高维特征的示意复杂系统高维特征的示意 图表图表2：复杂系统在低维平面投影形成可观测变量的示意复杂系统在低维平面投影形成可观测变量的示意 资料来源：金融经济系统周期的确定，华泰证券研究所 资料来源：金融经济系统周期的确定，华泰证券研究所 基于统一性的视角，通过大量的数据实证，我们发现市场存在三个显著的周期，分别是 42个月左右的基钦周期（库存周期）、100 个月左右的朱格拉周期（产能周期）和 200 个月左右的库兹涅茨周期（建造周期）。这三个周期能解释系统中绝大部分变量的运动规律。基于此，我们提出从发现市场规律，到利用市场规律的自上而下的投资体系。由于研究出发点的普适性，这一发现不但可以应用于指导国内投资，更可以应用于全球市场寻找投资机会。我们首先通过各种宏观变量和资产价格状态，以及他们之间的逻辑关系（领先滞后关系），共同去推断系统的状态；然后根据系统的状态来预测各个宏观变量和资产价格进一步的走势，为资产配置提供参考。这里的资产配置是广义的，既可以是全球层面的大类资产配置，也可以是某一国家层面的各资产的配置，亦或是股票市场内的板块、行业轮动等。系统冗余是平衡风险与效率的产物，是产生经济周期的直接原因系统冗余是平衡风险与效率的产物，是产生经济周期的直接原因 前文我们从“人”与“人构成的系统”的角度探讨了经济周期产生的根源，这是我们理解技术进步日新月异，社会生产效率突飞猛进，人类生活方式随着时代的演进发生着巨大的变化的情况下，经济周期依然周而复始出现的基础。然而面对具体的市场，尤其需要对市场周期的长度、状态做精确度量以实现对市场趋势的有效判断，我们有必要从现实的市场出发，研究周期规律产生的直接原因，以及对市场产生作用的方式。现代社会人类生产方式最主要的特征是专业化与劳动分工，劳动分工的客观存在造成了在每一生产环节的冗余。各生产环节需要产生一定的冗余，才能应对下一生产环节或者市场可能出现变化的需求。而冗余过多，又会导致生产效率的降低。因此，冗余是风险和效率之间的平衡。诺贝尔经济学奖获得者罗纳德哈里科斯（Ronald H.Coase）通过比较市场成本与企业成本分析了企业的边界：当企业内部成本低于市场成本时企业就出现了。可以这么理解，企业内部组织生产的方式，可以将冗余的大小控制到低于市场的水平，提升了生产效率。企业以生产产品、提供服务实现盈利为目的，盈利与否决定了企业存亡。金工研究/深度研究|2018 年 03 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 8 当企业生产出多于市场需要的产品数量时，企业层面的冗余就增加了，供过于求，市场价格下跌，反之则市场价格上涨。长时间的供过于求可能引发某些效率低下的企业倒闭，长时间的供不应求增加了企业利润，不但现有企业可能扩增产量，还可能引发新的企业进入。市场需求的变化存在随机性，组织生产又存在延迟：成立企业、培训劳工到投入生产需要时间。综上可见，冗余的存在、组织生产的延时，以及价格信号传递累积的信息不对称效应造成了周期的出现。企业层面的冗余是传统经济学家常说的基钦周期或库存周期；同质企业形成行业、产业，产生更大级别的冗余，这种冗余变化周期一般称作朱格拉周期或产能周期；社会级别的冗余所产生的周期一般称作库兹涅茨周期或建造周期。早年的经济学家通过长期的观测发现周期规律，由于计算机、统计计量水平所限，他们仅能采用某些具有比较明显的周期信号的指标进行观测。而我们引入信号处理的先进方法，采用广泛的全球宏观、资产价格变量作为研究对象，能够发现各种不同级别的冗余变化在金融经济指标上留下的痕迹。正如我们前文所讨论的，市场变化的根本推动力是每一个人，市场周期变化也影响到每一个变量，即周期规律是系统级别的规律。系统同时存在多个级别的周期，这是由于不同层面（公司、产业、社会）的劳动分工带来的冗余与信息不对称产生的累积效应造成的。小到一个企业的库存，是容易观测的，企业可以通过进货、囤货、降价促销等手段快速的应对市场需求的变化；而到产业层面，涉及到的企业数量、生产环节众多，市场需求信号的传导，以及产业层面的反应速度，都比单一企业更慢，环节越多叠加的市场噪声也越大，信息不对称的程度更高，这便造成了更长时间的延迟，因此产业层面的周期更长，对应我们系列研究的 100 个月中周期；而进一步扩大到社会层面，价格信号中包含的不仅仅是需求的改变，还可能叠加了政府的宏观经济政策，以及信息不对称造成的价格信号失真，价格信号传播的路径越长，累积产生的信息不对称可能越严重，而社会层面的反应所需要的时间延迟与企业、产业层面更是不可同日而语。因此社会层面的周期长达 200 个月，即我们研究中讨论的长周期，或库兹涅兹周期。随着生产力的提高，某一具体生产环节的冗余趋于减小，然而人类几乎没有尽头的欲望使得需求也是日新月异，需求升级不断消化技术进步带来的效率提升。考虑到技术与生产效率不断提升以及需求的不断升级，我们很难从某一个微观的指标来研究冗余的变化以估算市场周期的状态，常常需要在宏观变量或者资产价格上才有可能观测到周期信号。原因就在于，具体某个产品的冗余变化周期会随着技术进步而发生改变，需求升级同时在改变着产品的内涵，最后相互制约下的形成冗余的动态平衡。冗余大小变化产生周期的原因与信息不对称、组织生产的延时等关系更为密切。举例，按照摩尔定律计算机的速度 10 年可以提升 128 倍，然而我们几乎没有感觉到开机或者电脑运行速度的感受有同等数量级的改变，甚至感觉不到变化。原因在于技术进步的同时，人类无穷的欲望也推动了需求的升级。硬件进步，软件复杂度提升，最终形成的平衡，即运行速度大致符合人们的使用舒适感受。那么影响计算机冗余大小变化的因素便是需求等市场信息的不对称的累积以及组织生产的延时造成的。最后，需要说明经济周期与经济波动的区别，研究一个时间序列，分析他低点或高点之间的间隔，如果是方差比较小，那就是经济周期了，如果方差比较大，那就只能叫经济波动了。金工研究/深度研究|2018 年 03 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 9 系统周系统周期状态的确定与市场预测的方法期状态的确定与市场预测的方法 以以实体经济实体经济作为作为基准基准研究变量关系进而确定系统的状态研究变量关系进而确定系统的状态 传统的经济周期研究，往往将不同市场或者不同类型变量，如经济增速、通胀、库存、资产价格等视作相对独立的研究对象：研究中国的库存周期的时候，就用中国库存相关的指标；研究美国的产能周期的时候，就用美国产能相关的指标。这直接导致我们观测到的规律纷繁复杂，缺乏内在的统一性。华泰周期系列研究认为全球是一个统一的整体：全球经济一体化的背景下，国际分工将全球各主要经济体联系在一起；随着商品和资金的流动，产业链和资金链将资本市场和商品市场联系在一起。上述变量以及它们之间的相互联系，加上信息技术飞速发展带来的价格信号的高效传播，共同构成了金融经济系统这一复杂的高维系统，对于每个资产价格和宏观变量，其本质都只是这一高维系统在某一低维视角下的投影。必须综合使用多个角度的观测结果才能把握系统的状态。基于低维视角的观测，由于各指标之间的联动关系，几乎所有变量都会受到其他变量的综合影响。实证研究发现，这些变量之间的影响关系并不是对等的，存在某些变量具有更重要的影响力。以实体经济为基准，即大宗商品的三个周期状态为基准，可以更有效的度量全球或某一国家/地区市场三周期的状态，以及实现对这三个周期状态的预测。实体经济周期易于理解，将之作为周期研究的基准，再进一步的度量其他资产价格和宏观变量与其对比周期相位的变化规律，可以更好的度量系统状态，以及系统状态变化过程中对各种变量的影响方式，是我们理解经济系统运行规律的有效路径。比如，我们发现当全球大宗商品长周期复苏上行时，通胀、利率随之上行，估值承压，有盈利支撑的“短久期”资产更受投资者青睐，而靠估值支撑的“长久期”资产在这样的周期状态下常常表现不佳。以系统状态为基准以系统状态为基准判断判断宏观变量和资产价格走势宏观变量和资产价格走势 系统的状态可以由三周期的运行状态刻画，各宏观变量和资产价格的变化趋势由系统的状态唯一确定。然而，金融经济系统是一个复杂的高维系统，在这个高度复杂的系统中，我们不可能很精确的知道系统的状态，这是因为对复杂系统的观测依然是从低维的视角、基于可度量的低维指标出发，而观察视角的选择取决于观察者的主观能力与偏好，观测指标受到统计计量手段等的约束。就像罗生门一样，每个人都是站在自己的立场上去记录发生的事情，我们很难找到一个绝对客观的方式精确测得系统所处的状态，而必须通过多种宏观变量和资产价格状态，以及他们之间的逻辑关系（领先滞后关系），共同去推断系统的状态。我们以系统状态为基准，进一步确定各个宏观变量和资产价格的走势。从实体经济到虚拟经济，我们可以绘制一条连续谱：在大类资产层面，从大宗商品、到股票、债券、房地产，左边最靠近实体经济，右边最靠近虚拟经济；在经济体层面，新兴市场以制造为主，成熟市场以科技创新和服务业为主，因此新兴市场更靠近实体属性；在行业层面，周期股更靠近实体经济；而实际利润少，靠未来预期支撑的成长股更靠近虚拟经济。实证的研究结果发现，实体经济和虚拟经济的走势具有反向性，这一特点在长周期和中周期上表现的尤为明显在 200 个月的库兹涅茨周期上，实体经济表现越好，债券、房地产等资产表现越差；100 个月的朱格拉周期上，实体经济越好，利率越高，金融资产的价值越低。综合上文所述，我们选定实体经济，即大宗商品指数的三周期状态为基准，确定系统所处的状态。并进一步通过各经济变量和资产相对实体经济和虚拟经济的位置，确定宏观变量和资产价格所处的状态，进一步判断其未来走势。自上而下的投资体系的构建方法适用于全球各个经济体的各种金融市场，对于研究各国经济问题和预测各个金融市场的走势具有普遍的适用价值。金工研究/深度研究|2018 年 03 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 10 利用周期规律实现对市场牛熊轮回准确判利用周期规律实现对市场牛熊轮回准确判断的回顾断的回顾 2016 年 2 月底，华泰金工团队发布首篇市场周期系列研究市场的轮回，根据股指同比序列傅里叶变换发现的周期规律判断：全球股票市场普遍存在 42 个月左右的周期，并于2016 年初同步见底，应积极关注全球股市反转；2013-2015 年的成长股行情接近尾声，重点应关注周期性板块。2016 年 3 月至今，全球重要国家股票市场指数普涨，平均涨幅超过 35%。报告发布时，上证综指尚在 2900 点附近，随后开始的 A 股牛市行情，除创业板指，重要指数平均上涨超过 20%。2016 年 5 月初，在上证综指从 4 月份最高时的 3097 点回调到 2800 点附近时，我们推出了市场的频率，更进一步加大力度呼吁关注市场反转，并基于经济复苏的周期判断，重点推荐价值投资与周期性板块。经统计，从 2016 年 5 月至今，钢铁、煤炭、有色等行业板块涨幅居前，周期板块领涨大盘特征明显。随着市场周期规律研究的不断深入，以及先进研究方法的采用，我们进一步强化全球主要市场牛市判断。2017 年 7 月初，随着上证 50、沪深 300、中证 500 相继触底，我们判断最弱板块创业板也有上涨机会，短期内会有超额收益。2017 年 7 月至 10 月创业板的上涨印证了判断。截至目前，上证综指已接近 3500 点，而创业板指在 7 月 17 号到达阶段底部之后也上涨了 12%。2017 年 9 月，基于对市场统一周期的认识，以及大宗商品具有与实体经济关联性最强的特点判断，我们在大宗商品仍处于牛市初期一文中提出大宗商品中长周期在 2015 年反转，向上运行代表经济长周期的复苏。经济复苏利好“短久期”资产：大宗商品、股票，而利空“长久期”资产：债券、房地产；价值股受益于经济复苏，而成长股常常在经济下行阶段，受益于利率下行估值提升，为此我们判断经济长周期的复苏，未来 67 年都将是价值投资主导。大宗商品长周期上行，伴随 42 个月短周期穿行，2018 年震荡调整，2019年下半年开始有望迎来大级别牛市。从过去近 1 年 CRB 指数的表现来看，基本印证了我们的市场观点。本文本文周期的量化测度方法周期的量化测度方法简介简介 华泰金工团队在大量金融经济数据中发现了长度为42个月、100个月和200个月的周期，这三个周期的时间长度与宏观研究中的基钦周期、朱格拉周期、库兹涅茨周期刚好一一对应。不同于传统经济学家对周期的观测和判断方法，华泰金工从数量的角度出发，采用了傅里叶变换观察频谱的方法发现了三个周期，同时利用高斯滤波提取周期，并用 Z 变换、SUMPLE 等算法观测各类金融经济数据的领先滞后关系。由于以特定周期频率滤波后的序列接近于标准正弦函数，所以可以将其外推来模拟未来走势。本文主要利用周期提取并预测的方法对主要资产和经济数据在 2018 年的走势进行判断，在此将简要介绍研究过程中用到的周期量化测度方法。对于经济金融指标的原始价格序列来说，由于大部分价格序列都存在一个向上的趋势，因而直接观测的周期性并不明显，但当把价格序列转换为对数同比序列之后，其周期性会变得容易观测。因此本文除了 CPI、PPI 等本身就是同比序列的指标之外，其余指标都是以其对数同比序列为研究对象。虽然对数同比序列并不能直接代表原始价格，但是两者之间存在一个明显的对应关系，这使得在理论上对数同比序列的预测值可以反推到价格序列。但在实际应用中，我们发现直接从对数同比预测数据反算回价格数据的效果不佳，因为误差会在反推的过程中被放大。不过研究也发现同比序列与价格序列的一致性好、相关性高，因此可以在预测对数同比序列的趋势之后对价格趋势做出预测判断。金工研究/深度研究|2018 年 03 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 11 通常以时间为轴观察资产价格、通胀水平等走势的方法称为时域分析。法国数学家傅里叶发现大部分序列都可以用正弦函数这类周期函数的叠加来表示。这些正弦信号的频率代表该序列所包含的频率成分，幅度代表对应频率分量对整个序列贡献的大小，相位代表对应频率分量的相位延迟；当把各分量信号的振幅或相位和频率绘制在一张图中，就形成了原序列的振幅频谱图或相位频谱图。这个过程称之为频域分析。在傅里叶变换得到的频谱图中，我们能清晰地观测到资产的频率信息，而频率的倒数就对应时域中的周期长度。但是真实的市场并非是以固定周期精确运作的系统，傅里叶变换仅能表征特定正弦信号单频滤波的结果，而一种允许中心频率附近一定范围内的信号成分通过，且能量强度围绕中心频率以高斯函数分布的滤波方式称为高斯滤波。相比于傅里叶变换这种线谱滤波方式，高斯滤波这类带通滤波器对于模糊经济信号的周期提取更加有效。通过傅里叶变换和高斯滤波，华泰金工团队发现全球主要市场各大指数的对数同比序列都存在有明显的 42 个月、100 个月和 200 个月周期。并且由于滤波后的序列近似于正弦函数，从而可以对序列进行一定程度的外推得到该频率下的预测结论，结合上述三大周期的预测结果，就能判断各指数的未来走势。如果把三大周期滤波后的序列作为三个因子，还能以指数的同比