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中信证券利好出尽是利空要看是什么数据

2018-09-29 18:14:20

中信证券:利好出尽是利空?要看是什么数据!

市场对于中游周期行业的争议很大程度上源于缺乏足够前瞻的数据支撑,而等到数据坐实,股价往往已经到头了,所谓“利好出尽是利空”,导致不少投资人难以从周期股上赚到钱(等到被数据说服时行情已经结束)。从实战的角度来讲,重要的是预判未来,所以我们需要有足够提前量的数据信号帮助我们预测,或者至少是提醒我们及时关注跟进。

我们以案例的形式列举了一些应用场景:预测基建投资增速、预判煤炭机械行业和光伏行业的景气拐点、预判隆基股份、利亚德和东方园林3只个股的收入增长趋势。不过这些零散在络上的项目信息数据可以利用的领域远不局限于我们在本期报告中列举的这些案例,只要是符合订单驱动型特点的行业或个股,我们都可以结合分类来设计非结构化数据的爬取和处理方式,找到最佳的预测视角,提供前瞻判断。

本期报告列举的应用案例,得到的结论可以总结如下:

通过全国各地拟投建项目数的同比变化预测基础设施固定资产投资增速,。按照过去1个季度的拟投建项目趋势,我们判断

与煤炭机械相关的招标项目数可以用于预判或佐证煤机需求趋势,,目前招标数量仍处于近两年以来的高位。

分布式光伏2017M1拟投建项目数同比增加了181%,一季度截至到3月24日,同比增加了150%,

企业中标数可以提前预判一些上市公司的销售收入增速,测试的3只股票当中,领先收入增速1个季度,领先收入增速约1~2个季度,领先收入增速约6个季度。

,近期指标出现了去年8月份以来第一次大级别的跳升(发生在2月27日,0.142至0.6),但在持续了不到一个月后,于3月20日重新下降至0附近(0.59至0.052)。我们认为发生这种短时间内来回波动的原因在于,不少投资者前期调仓就是抱着抄一波反弹的心态,这种指标来回波动的情形在2011年也多次出现。.

我们在上期月报当中提示了次新股即将短期见顶的风险,但实际上这轮次新股行情的强度超我们的预期,一直持续到3月下旬。行情超预期源于两个因素,一是监管加强导致不少游资被“驱赶”进入交投活跃且参与方众多的次新板块,二是年报期高送转进一步刺激了次新行情,而次新股不存在高送转预案同时还减持的情况。我们的次新股策略从2016年12月20日到2017年3月28日即便如此,我们用于择时的仍然显示次新行情结束,调整已经开始。

推荐组合的过往表现并不能保证未来确定性的收益。

我们在上一期的跟踪报告《谁来接周期的最后一棒》(2017/03/01)当中提及了一些对于周期的判断,包括盈利同比增速在2017Q1见顶、资本支出驱动的周期行情将替代价格驱动的行情等。。比较重要的是以下的图(图1)。我们看到是上游周期行业明显的资本支出下降趋势,因此我们得到一个推论是上游行业的资本开支会重新扩张,从而使相关的设备制造商等中游行业出现持续复苏。

但细思下来,基于这些数据,有很多问题其实都回答不了:复苏的时点、复苏的力度甚至是CAPEX到底会不会回升。,纯粹基于过往的CAPEX数据,没有充足的理由表明这就是拐点。但如果我们等到数据验证的时点,相关股票的行情可能就结束了。

从实战的角度来讲,重要的是预判未来,所以我们需要,并且有足够的提前量。为了解决“数据利好出尽是利空”的问题,我们需要有足够提前量的数据信号帮助我们预测,或者至少是提醒我们及时关注跟进。。我们的所有数据来源于以及.

我们在这篇报告中举了几个案例:

宏观层面,我们用爬取的拟投建项目数来预测基建投资增速;

行业层面,我们用拟投建项目数和招标信息来预判和的景气拐点;

个股层面,我们用爬取的中标信息预判销售收入的增长趋势,其中涉及到3只个股:隆基股份、利亚德和东方园林。

这些公开在络上的非结构化数据可以利用的领域远不局限于我们在本期报告中列举的这些案例,.

我们爬取了采招上所有拟投建项目信息,(由于估算投资金额和实际金额差别非常大,且部分项目估算金额单位错误,导致利用拟投建项目总金额严重失真,所以我们选择用量的指标说明问题)。我们发现(包含交通运输、仓储和邮政,电力、燃气及水的生产和供应业,水利、环境和公共设施管理业),考虑到不稳定的季节性因素会影响到单月的新增项目和固定资产投资并产生噪音,这个相关性水平并不算低。

由于近1个季度的新增拟投建项目数同比增速出现了明显的下滑,.

今年年初有三个迹象表明:1)今年到目前还没有中央专项金融建设债的计划(2015年发了8000亿,2016年发了1.6万亿);2)财政预算赤字率维持稳定无法带动大规模基建(新增仅2000亿规模);3)工作重点放在推进供给侧改革和防风险,增速目标在经济大概率企稳回升的背景下反而被下调。

2016年煤价上涨推动了一部分煤企增加资本开支,相应的煤机行业应收账款和订单从2016年三季度开始都大幅好转,煤机行业迎来反弹。这是煤炭机械近几个月行情的基本逻辑。。

我们搜索了2016年以来所有关于煤炭机械的研究报告,在2016年1月13日之后就一直没有相关的推荐报告,直至9月29日才出现一篇专门强调煤机复苏逻辑的推荐报告。10月初郑煤机的股价开始缓慢启动,进入11月下旬,推荐煤机复苏逻辑的报告迅速增加。.

。我们搜索了包含采煤机、掘锚机、碎煤机、磨煤机、给煤机、支架等设备的招标信息,可以看到从2016年二季度开始,相关的招标信息同比都出现了翻倍的增长,在2016年11月达到了单月582个项目信息的高峰。.

从郑煤机自身的中标信息来看也验证了上述趋势。郑煤机自去年下半年以来中标订单数快速增长,3月份截至24日,中标订单数创近3年新高。

光伏也是过去几年一个非常典型的深度困境行业。近几年国内陆续有无锡尚德、超日太阳能、江西赛维和保定天威等破产案例,而在去年美国光伏行业龙头SunEdison也申请破产,多晶硅片的价格相较2011年跌掉超过70%。

行业目前格局已经逐步稳定,主要就围绕两个看点:。后者是个长期逻辑,但前者就是个可以跟踪、观测和预判的领域:这一点其实从去年的“抢装潮”里就可以看出端倪。去年全年的新增光伏装机容量达到34.2GW(同比增加126%),分布式4.3GW(同比增加206%),单晶硅和多晶硅价格也在下半年出现了久违的反弹(大约20%的幅度).

不过装机容量数是一个低频数据,过于滞后。这时候。这里我们采用的仍然是采购招标导航的数据。

从拟投建项目数来看,每年年底都会有轮季节性的高点,但是2016年底的拟投建项目数有非常明显的放量,2016Q4相较2015Q4同比增加了133%。考虑到拟投建项目最终落地还会有几个月的延迟,所以拟投建项目数会领先于实际的装机数(但可能受到抢装等因素影响,领先时间不固定).2015年底拟投建项目数相对2014年同样有大幅度的增长(同比271%),而2016年一季度,全国新增光伏发电装机容量达到714万千瓦(包括了分布式),接近2015年全年总量的近50%。

按照这个逻辑,2017M1拟投建项目数同比增加了181%,一季度截至到3月24日,同比增加了150%,,而这个判断是提前于价格信号的(比如晶硅价格出现明显反弹)。近期的分布式光伏项目相关的招标信息同比大幅上升(384%),也印证了装机放量的趋势。

,.

中标信息有两个来源,一个是发标企业口径,一个是中标企业口径。我们经常会看到的重大订单公告属于中标企业口径,上市公司往往只会公告非常重要的中标信息,但大部分时候,我们无法及时从这个口径的公开信息当中了解企业需求端的情况。但如果观察发标企业的中标信息公告,小到几十万的采购,大到几十个亿,都有可能出现。.

我们这里举3家公司的例子,隆基股份、利亚德和东方园林。

隆基股份是全球单晶硅的龙头,其产品的需求端直接与光伏的装机规模相关。而我们上文已经分析过光伏的装机,其招标信息相对公开,并且能够很好地拟合每年的新增装机容量趋势。相应的,这些招标项目的中标信息也就对相应光伏设备企业的营收有一定的预测作用。

我们选取隆基股份作为考察标的。,这些中标公告是招标主体发布的,并非是上市公司发布的。

可以看到,与隆基股份相关的中标信息从2016年下半年开始放量非常明显,2016Q4单季同比增长了90.5%。

此外,.2015年2季度3季度隆基中标订单数同比大增166%和286%,随后2015年四季度隆基股份单季度收入达到31.45亿元,同比增加156%,接近2014年全年收入水平(36.8亿元).2016Q1中标数再次同比大幅增长386%,2016Q2单季营收达到42亿元,同比增长391%。我们同时也可以看看同比增长下降时的情况。2016Q3中标数也依旧维持高位,但2015年基数较高导致同比增长-7.4%,与此相对应,2016Q4隆基股份单季收入30亿元,同比增速大幅下降至-4.4%。

如果按照这个思路,那么我们可以非常方便地预判隆基股份接下来两个季度的营收增速走势:.

利亚德在2016年走牛的一个重要时间节点是2016年3月15日发布的业绩预告,预计2016Q1净利润同比增长120%~150%,大幅超预期。2016Q1单季的收入规模达到8.07亿元,同比增长256%,并且接近2015Q4时8.99亿元的单季营收高点。考虑到利亚德全年营业收入基本上每年都呈现逐季递增的趋势,这意味着全年大幅增长无忧。利亚德的股价在随后3个月也出现了大幅上涨。

。我们爬取了利亚德母公司及其旗下并表的子公司相关的中标信息,加总得到其中标订单数趋势。我们可以看到,利亚德的中标数在2015年底有非常明显的上升,2015Q4单季的中标数同比上升172%,考虑到从中标到确认收入还有一定的时滞,可以判断利亚德的销售收入接下来大概率会有明显的提升。

同样,2016年下半年中标数在2015年的基础上仍然有大幅度的上升,2016Q3和2016Q4分别同比增长94%和48%,按照以往的规律,.

需要说明的是,,所以不能用于直接预测报表。但考虑到有公开中标信息的项目很多是市政景观等项目,而这些项目恰恰是利亚德未来几年业务发展的重要增量,所以这些项目中标数量的提升能够近似地反映其需求的景气趋势。,而不是仅仅通过零散的中标数去完全复制和预测利润表里的收入项(不过我们也相信,随着采购招标信息化程度不断提高,相应的零散但是有价值的非结构化数据能够有更强的预测力).

对于典型的建筑企业,不同的项目从中标拿单、启动建设到确认收入之间可能存在不规律的间隔,时滞也会更长。不过,只要整体来看这个时滞是稳定的,我们依旧可以通过中标数来预判这类企业的收入增长趋势。我们这里以东方园林为例,其.

如果我们观察增速,可以发现东方园林的中标数量增速大约领先收入增速6个季度。按照这个规律,由于过去1年的时间当中东方园林的中标数量增速放缓(即使绝对数量依旧很高),我们

总结一下,对于订单驱动型行业或是公司,我们可以通过前端的项目信息、招标信息等非结构化数据来预判景气趋势。我们需要搜集的数据分为三个层次:和,对于不同的行业或是公司,三者的领先幅度存在差异,需要结合行业或公司特征设计数据处理方式。

我们在这篇报告中举了一些应用案例,得到的结论可以总结如下:

汇总全国各地的拟投建项目信息,我们可以通过项目数的同比变化预测基础设施固定资产投资增速,领先幅度为4个月。按照过去1个季度的拟投建项目趋势,我们判断2017年2季度基础设施固定资产投资增速会出现下滑。

与煤炭机械相关的招标项目数可以用于预判或佐证煤机需求趋势,目前招标数量仍处于近两年以来的高位。

分布式光伏2017M1拟投建项目数同比增加了181%,一季度截至到3月24日,同比增加了150%,我们基本可以判断分布式光伏在2017年上半年大概率会继续放量增长。

企业中标数可以提前预判一些上市公司的销售收入增速,测试的3只股票当中,中标数同比增长领先隆基股份收入增速1个季度左右,领先利亚德收入增速约1~2个季度,领先东方园林收入增速约6个季度。

盈利增强型成长组合

“数据观天下”系列的开篇报告(2016/3/8)提出用以下8个指标维度来选择具有一定防御和确定性的成长股(报告中我们详述了每一个指标的选取逻辑;不过考虑到过去几年中小市值公司并购重组潮产生的并表因素,我们在2016年5月23日的报告当中删除了净利润增速的条件):

有分析师覆盖和收入预测;

收入增速预测位于所有样本股(指有分析师覆盖的样本股)的前20%;

过去3年(2012~2014)的净利润年化复合增速也处于全部A股的前20%;

剔除借壳上市的个股;

一致预期的营业利润率处于全部A股前30%;

前一年度ROA处于全部A股前50%分位;

资产周转率变化幅度处于全部A股前20%分位;

剔除“(短期净营运资本变化+长期营运资本变化)/总资产”位于全部A股前10%的个股。

发布以来,我们一共更新过5批.

从第三批QAG组合开始,相对沪深300和中证500的超额收益率不断收敛,这背后隐含着去年4季度以来A股的风格大切换,这个风格分化在2017年1月进一步加剧,不过近期有所回暖,2月份以来累计收益率达到9.4%,相对沪深300和中证500超额收益率达到7.0%和5.0%。

我们在2016年一季度发布的(2016/3/23)构建了一个大小盘择时指标。这里再次陈列一下大小盘择时指标的构建逻辑,核心在于,。我们就通过捕捉这个买卖顺序产生的市场异动来判断是否有一些投资者集中调仓,大盘还是小盘,其实就是低波动和高波动股票的一种归类方式。

从中长期大小盘择时指标的情况来看,去年以来发生过4次风格变换的信号,一次发生在2016年6月底,指标骤降至0.25;第二次发生在2016年9月初,指标骤降至0.09,并且一直维持在低位;第三次发生在2017年2月27日,指标快速上升至0.6;第四次发生在2017年3月20日,指标从0.59快速下降至0.05..

大小盘择时指的是市值风格之间的择时,我们选用的代理指标是市场上流通市值最小的10%的股票构成的组合与市场上流通市值最大的10%的股票构成的组合,而并非某两个指数之间的差异。.

直观起见,我们用创业板相对沪深300的累计超额收益来衡量大小盘择时指标的预判作用。可以看到,大小盘择时指标本身在大的趋势和提前量上都足够有效,只不过短期确实可能出现剧烈的波动和噪音。需要强调的是,指标波动意味着市场上一定有部分投资者已经在做集中调仓的交易,影响了市场微观结构(我们的指标就是捕捉这种异动构建出来的),这部分投资者往往是“聪明的钱”和先行者,但也未必每一次行动都是正确的,如果发生修正,就意味着指标可能在短期内上下大幅波动。指标落后于这部分投资者,领先于其他大部分市场参与者,并非是纯粹的预测(随机因素导致纯粹的预测在短期内很难实现)..

我们在(2016/8/5)当中利用公募基金的季度重仓股设计了四个组合,含义如下:

按照表4所列示的策略逻辑,我们根据2016年4季度基金季报持仓更新了以上4个组合,组合持仓分别如下:

四个组合从2017年年初到3月28日收盘累计收益率分别为:9。。8%、-0.4%、1.1%和6.6%,相对沪深300的超额收益率分别为5.0%、-5.3%、-3.7%和1.8%。

我们在数据观天下第4期(2016/10/13)当中推荐了错杀和补涨策略,从2016年10月13日到2017年3月28日收盘,.

我们在《人弃我取:从关联股票中探寻错杀和补涨》当中其实已经探讨过,策略本身并不是全天候的,低波动和低风险偏好的环境下,错杀策略和补涨策略的夏普比率分别只有-0.51和-0.80,并不理想。在这种环境下,市场波动和风险偏好都非常低,非常不利于错杀和补涨策略,此时选出的个股很可能是“假错杀”:.

我们根据截至2016年3月28日的最新个股收益率数据,更新了错杀和补涨组合(见下表)..

我们在数据观天下第5期(2016/12/20)当中详细分析了次新股的交易策略。

基本结论可以总结为以下几点:

次新股可以分为两类:,这类次新有其自身的“生命周期”(前8个交易日为调整期,9至21个交易日为震荡期,22至35个交易日为启动期);,这类次新本质上是由小盘股风格因子驱动的,小盘股风格有行情时这类次新可能会开启“缩量后的第二波行情”,但如果市场风格偏向大盘股,这类次新会持续阴跌回归价值。

不同类别的次新股有不同的交易策略。对于交易型的次新股,选股主要看市值,择时主要看卖点;对于风格型的次新股,核心在择时,择时的核心是对大小盘市场风格的判断。

次新的机会不会因为IPO加速就消失,本质上是新股发行制度红利在一级市场申购者和二级市场交易者之间的周期轮换。

我们在报告中推出了次新股组合式交易策略,主要是针对交易型的次新股:开板日当天,以当天涨停板价计算流通市值,如果小于10亿,则买入(假定以涨停板价买入)并持有10个个交易日。对于其他次新股,以涨停价买入,接下来的每一天,如果该股票不涨停则卖出。即便如果只考虑2017年2月3日到2017年3月28日之间的情况,次新股策略的累计收益率达到30.4%,相对深次新股指数超额收益为17.2%,相对中证500超额收益率为26.0%。

我们在上期“数据观天下”月报当中提示了次新股即将短期见顶的风险,但实际上这轮次新股行情的强度超我们的预期,一直持续到3月下旬。.

我们自数据观天下系列推出以来,已经逐步形成了一些独特的观察问题的视角,并擅长以直观的形式去反映我们的观察以及结论。.

图表一:高增长型股票的日内波动和相对市场组合的风险敞口极为不稳定

日内波动大加上贝塔波动大,往往意味着:在市场上涨的过程中,成长股投资者会产生“集中持股波动风险也不大”的错觉,一旦波动反转将遭受巨大损失;而在市场下跌过程中,波动率与贝塔迅速反转

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,成长股投资者会产生“分散持股风险就能被控制”的错觉。即使持股再分散(高增长组合里有200 多只样本股),其相对市场指数的贝塔以及日内波动率也依旧很大,不利于组合风险控制。截至2017年3月28日收盘,最新的日度波动率已下降至1.08%,为2004年以来的最低值,贝塔值上升至0.93,与指数的相关性越来越高。

我们分别按照最近一个会计年度一致预期的净利润增速和一致预期的收入增速将可行样本股划分成10个组合,每个月进行一次再平衡并计算组合的等权重收益率。表9展示了计算结果。可以看到,一致预期的净利润增速排名前10%的股票构建的组合平均收益率反而更低,比排名后10%的股票低0.95pct,且随着预期净利润增速的提高收益基本呈递减趋势;而如果按一致预期的收入增速排序,结果则恰好相反。

我们对此现象原因的猜测是:当股票的收入预测较高时,分析师偏向于设定一个更保守的成本率预测,从而给出一个保守的净利润增速预测,向市场表明,即使预测的如此保守,这只股票的增速依然可观,超预期可能很大;当股票的收入预测较低时,分析师偏向于设定一个较为激进的成本率预测,从而给出一个较为激进的净利润增速预测,以避免对个股做出非常负面的展望。

我们将A股上市公司按照前一年度ROA大小分成五个等分,再根据资产周转率的变化分成五个等分,两两组合并计算了股票下一个会计年度的实际ROA水平,组合内取中位数。最后我们计算了2000~2015年各个组合的ROA中位数情况,取平均值得到下表所示的结果。可以看到,资产周转率提升幅度越大,下一个会计年度ROA水平越高;同时,前一年度ROA水平越高,下一个会计年度ROA继续保持高水平的概率也更大。

如果我们观察A股上市公司ROE的分布,可以看到在0附近呈现“截尾”状,与海外美股和港股的近似正态分布有很大区别,反映出会计利润调整的痕迹是非常明显的(核心原因是A股特殊的ST制度和退市制度逼迫上市公司刻意调整利润).

在每一个交易日,我们把每个中信一级行业的所有股票按该交易日对应的流通市值进行排序,将流通市值比最低的20%股票作为小盘组合,利用整体法(自下而上)计算组合整体的账面市值比(股权账面价值/总市值),同时计算流通市值最高的20%的股票(大盘组合,剔除极端值)整体的账面市值比,并用前者除后者得到小盘股相对大盘股估值溢价,组合的样本股每周进行一次再平衡,最后将27个一级行业(剔除了银行和非银行金融)的估值溢价取平均得到市场整体的估值溢价。我们在行业内做市值分组的主要目的是为了剔除行业属性对于估值的系统性影响,从而得到一个行业中性的估值溢价指标。估值溢价在2014年底和2015年7月出现了两次大的回撤,但随后依然持续上升,反映的是A股壳价值不断提升。.

我们发现在过去的10年里,公募基金产品跑赢或跑输市场基准指数很多时候和自己的相对排名关系并不大,跑赢指数也可能跑输同行,跑输指数也可能跑赢同行。如果我们参考表现最优的20%的基金的行业配置“机械地”构建策略,我们在过去的10年里也有6年是跑赢公募基金收益率的中位数的(排名前50%),并且没有任意一年是处于后25%的,这是相对于沪深300这样的市场指数最大的优势。考虑到在熊市环境下(2008年、2011年、2012年)我们采用平均仓位数据实际上是高估了基金的实际仓位(因为降仓很快),策略的实际表现可能还要更好。简而言之,对于看重相对收益排名的基金经理,为了降低自己脱离群体的风险,参考基金行业整体的行业配置是更好的选择,即便这个信息滞后了20多天(基金报表披露要滞后20多天).

我们在“数据观天下”系列专题报告(2016/10/13)当中阐述过一个关联股票对的概念:即当一只或多只基金同时重仓两只股票时(方便起见,简称为股票A和股票B),其中股票A的基本面发生重大变化引起大幅度下跌,如果这些基金遭遇流动性风险或是触发风控必须要减仓,并且只减股票A是减不够量的,那么势必需要去售卖股票B,即便股票B的基本面没有任何变化,也可能因为基金的调仓行为而跟随股票A下跌。2016年12月初乐视因负面消息暴跌后,重仓乐视的基金遭遇赎回导致被迫卖出其它重仓个股导致股价受冲击。与乐视关联度最高的5只股票(构成一个等权重组合),在乐视停牌后的里相对创业板指数的超额收益为-3.9%,绝对收益率为-4.9%,此后缓慢修复,截至12月27日收盘,相对创业板指数的超额收益上升至-1.6%。

我们选择2014年6月以来上市且交易时间至少达到60个交易日的次新股(共428只个股),取其开板后的60个交易日的收益率数据,,每一组包含85只左右个股,接着计算每一组次新股这60个交易日的。得到的结果如下图。可以看到,尽管这些样本股来自过去2年多时间里完全不同的市场环境(2015年牛市、2015年股灾、2016年震荡),但是这随机构建的5个组合在前35个交易日几乎具有完全一致的走势:在前8个交易日的均出现大幅下跌;在第9个至第21个交易日的持续盘整;进入第22个交易日基本都开启了明显的反弹、突破甚至创新高,我们称之为;在35个交易日以后进入,有涨有跌。

。所以在调整期介入次新股是一个非常有风险的策略,需要踩准“节奏”。这里的调整期指的是次新股开板后的8个交易日。从今年3月18日(之所以选这个时点作为起点是因为此后新股发行才趋于稳定)开始,处于调整期的次新股20个交易日累计的收益率最低点出现了5个,分别出现在3月23日/5月18日/8月1日/9月26日/12月26日(作为终点,统计前20个交易日的累计收益率),相隔时间分别为38个交易日/50个交易日/38个交易日/59个交易日;累计收益率分别为-28.1%/-30.4%/-29.0%/-25.8%/-25.4%,之间最大相差不过5.0%。

我们选取的测试样本包括了2014年6月以来所有新上市且开板后至少交易了60个交易日的个股,共428个样本。我们将这些样本等分成10组,取出这些样本自开板日开始60个交易日的收益率序列,然后计算每组次新股每个交易日的平均收益率,最终得到10组股票对应60个交易日的净值曲线。流通市值最小的10%的次新股相对流通市值最大的10%次新股在开板后60个交易日的累计超额收益达到92%。

季末流动性紧张程度超预期,地产调控持续发力后显著改变开发商预期,人民币进入快速贬值通道,中美爆发贸易战影响进出口复苏。

(原标题:【中信策略】利好出尽是利空?要看是什么数据!(数据观天下系列月度跟踪报告第7期))

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