重点关注①：经济周期择时，提高资产配置策略收益稳健性
　　如上月月报提到，我们改良了马尔科夫区制转换模型下的资产配置策略。为更好在模型中融入多元化资产，我们进一步利用合成宏观经济指标和通胀指标划分经济周期：复苏阶段、过热阶段、滞胀阶段、衰退阶段。根据美林投资时钟设置大类资产配置权重约束，以各经济周期收益为主观收益的Black-Litterman模型计算约束下最优权重，实现动态配置，可获得更加稳健的配置策略收益。
　　重点关注②：动量和拥挤度择时，有效规避“明斯基”时刻
　　ETF两融交易逐渐提升，受经济周期、投资者情绪等影响，ETF板块行情轮动。基于动量指标进行择时，增加处于上涨行情ETF配置比重从而提高策略收益率。动量并非永恒，动量结束后价格下跌的“明斯基时刻”即将到来。为规避价格下跌风险，通过基金流通份额度量ETF拥挤度，有效规避“明斯基”时刻。
　　配对交易策略表现：量化配对表现亮眼，基本面策略依旧平稳
　　配对交易的主要逻辑基于金融地产板块公司业务持续性、稳定性和公司间差异性，使用最新基本面指标与N个月的动量指标PCA处理后进行层次聚类分析，再从聚类的结果中挑选出多空两只股票进行配对交易。使用量化和基本面两种方式在聚类的结果中挑选多空的股票。本报告期自2023年2月16日至本月16日，量化配对策略表现亮眼，基本面策略与上期相比收益率下降但依旧持续获得稳健收益。
　　两融市场回顾：融资上行融券下行，转融通费率下跌
　　截至本月16日，融资余额为14,868亿元，环比上月+0.42%，融券余额为914亿元，环比上月-2.20%。通信等行业融资净买入、融券净偿还较多；医药生物等行业融资净偿还、融券净卖出较多。从转融通市场观察，转融通加权费率已下降至3.8%以下。
　　资产配置观点：股市反弹概率较大，大宗商品不确定性尚未消除
　　社融、信贷双超预期，PMI数据持续改善，新兴产业指数上升至高景气区间，经济回暖迹象更加明显，股市未来反弹概率较大。3月27日央行降准即将落地，流动性压力有所缓解，利率预期小幅下行，硅谷银行暴雷事件引发对系统性金融风险的担忧，美联储加息概率降低，美元指数未来大概率下行。由于海外经济衰退风险较大，因此大宗商品仍然面临较大不确定性。
　　风险因素：
　　历史数据不能外推，本文仅提供数据统计和以历史数据测算提供的判断依据，不代表投资建议。
　　

研究报告全文：金融工程定期报告年月日2023322权衡价格动量和拥挤度ETF策略方法更新融资融券市场月报230322核心观点重点关注经济周期择时提高资产配置策略收益稳健性分析师如上月月报提到我们改良了马尔科夫区制转换模型下的资产配马普凡置策略为更好在模型中融入多元化资产我们进一步利用合成宏观021-68597610mapufanyjchinastockcomcn经济指标和通胀指标划分经济周期复苏阶段过热阶段滞胀阶段分析师登记编码S0130522040002衰退阶段根据美林投资时钟设置大类资产配置权重约束以各经济周期收益为主观收益的Black-Litterman模型计算约束下最优权重实现动态配置可获得更加稳健的配置策略收益相关研究银河金工融资融券市场月报关注新重点关注动量和拥挤度择时有效规避明斯基时刻220715衍生工具中证1000股指期货和股指期权ETF两融交易逐渐提升受经济周期投资者情绪等影响ETF银河金工融资融券市场月报220819重视短板块行情轮动基于动量指标进行择时增加处于上涨行情ETF配期风险与理论风险的概率差异置比重从而提高策略收益率动量并非永恒动量结束后价格下跌的银河金工融资融券市场月报220916金融地产板块的变化和配对交易框架明斯基时刻即将到来为规避价格下跌风险通过基金流通份额银河金工融资融券市场月报221021两融标度量ETF拥挤度有效规避明斯基时刻的扩容助力证券市场发展银河金工融资融券市场月报北交所配对交易策略表现量化配对表现亮眼基本面策略依旧平稳221118两融交易上线在即提供投资新工具配对交易的主要逻辑基于金融地产板块公司业务持续性稳定性银河金工融资融券市场月报221216配对交和公司间差异性使用最新基本面指标与N个月的动量指标PCA处易指标更新未来拓展策略应用范围银河金工融资融券市场月报春节期理后进行层次聚类分析再从聚类的结果中挑选出多空两只股票进行230120间外股表现良好有助提振节后情绪配对交易使用量化和基本面两种方式在聚类的结果中挑选多空的股银河金工融资融券市场月报230217注册制全面推行多措并举蓄好两融源头活水票本报告期自2023年2月16日至本月16日量化配对策略表现亮眼基本面策略与上期相比收益率下降但依旧持续获得稳健收益两融市场回顾融资上行融券下行转融通费率下跌截至本月16日融资余额为14868亿元环比上月042融券余额为914亿元环比上月-220通信等行业融资净买入融券净偿还较多医药生物等行业融资净偿还融券净卖出较多从转融通市场观察转融通加权费率已下降至38以下资产配置观点股市反弹概率较大大宗商品不确定性尚未消除社融信贷双超预期PMI数据持续改善新兴产业指数上升至高景气区间经济回暖迹象更加明显股市未来反弹概率较大3月27日央行降准即将落地流动性压力有所缓解利率预期小幅下行硅谷银行暴雷事件引发对系统性金融风险的担忧美联储加息概率降低美元指数未来大概率下行由于海外经济衰退风险较大因此大宗商品仍然面临较大不确定性风险因素历史数据不能外推本文仅提供数据统计和以历史数据测算提供的判断依据不代表投资建议wwwchinastockcomcn证券研究报告请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明金融工程定期报告目录一重点关注配置方法更新之经济周期与价格动量择时2重点关注基于马尔科夫区制转换模型和Black-Litterman的大类资产动态配置框架改进2重点关注基于动量和拥挤度择时的大类资产动态配置框架改进8二配对交易表现12配对交易逻辑12配对交易测算方法13配对交易股票表现13三两融市场变化15两融市场规模15板块行业变化16股票余额分布16ETF余额分布17四大类资产价格表现回顾18五宏观经济数据更新18宏观经济表现PMI指标18宏观流动性状态M2及信贷数据19宏观流动性状态流动性及汇率20通胀压力居民及工业价格指数20六配置观点及总结21请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明1金融工程定期报告一重点关注配置方法更新之经济周期与价格动量择时马科维茨投资组合理论包含均值方差分析和投资组合有效边界模型两个重要内容通过资产收益率之间的低相关性实现分散化效果最终得到一定收益水平下的最低风险或一定风险下的最大收益马柯维茨投资组合理论标志着现代投资组合理论的开端是资产配置理论的基础但是该理论在实践中尚存在一些问题1均值-方差模型以历史收益率为基础计算各资产收益率均值和方差然而历史未必会重演以历史收益率均值方差代表未来期望收益风险存在偏差因此需要对均值-方差模型输入参数进行调整以便能够更好的描述资产收益率未来的状态基于马尔科夫区制转换模型和Black-Litterman的大类资产动态配置框架改进可以有效纠正偏差实现更加有效的资产配置2均值-方差模型假设资产收益率服从正态分布以方差刻画投资组合风险实践表明资产收益分布往往并不对称而是表现出尖峰肥尾等偏态特征Konno和Suzuki1995Athayde和Flores2002等引入偏度峰度等高阶矩拓展均值-方差模型此外资产收益率波动具有聚集性特征因此以方差刻画资产风险存在缺陷基于动量指标PMI和ETF基金份额变动的配置策略可以降低资产组合下行风险在资产价格崩溃的明斯基时刻MinskyMoment来临之前主动降低持仓头寸减少资产价格下跌导致的亏损重点关注基于马尔科夫区制转换模型和Black-Litterman的大类资产动态配置框架改进Markowitz1952均值-方差理论基于理性投资者风险厌恶假设和资产预期收益方差求解资产配置最优权重在实践中通常根据各类资产的历史收益数据得到预期收益和方差由于过去的收益均值未必是未来收益的无偏估计输入参数的估计误差可能会降低均值-方差模型的有效性Black和Litterman1992通过结合市场隐含收益与投资者主观收益有效利用历史收益和投资者预期信息以此改进输入参数的精准度最终通过最大化效用函数得到配置权重Black-Litterman模型广泛应用于国内外资产配置领域对于Black-Litterman模型中投资者主观收益部分的研究一直是学界和业界讨论的重点Haesen2017基于NBER划分的美国经济周期下资产历史收益构成主观观点矩阵宏观经济中主要经济变量的周期变化导致经济周期的变化进而传导至大类资产表现因此宏观经济指标对资产配置具有较强的指导作用大量学术和业界研究证实资产表现和经济变量间存在因果关系美林投资时钟通过经济增长和通货膨胀两个经济变量将经济周期划分为复苏过热滞涨和衰退四个阶段并将各阶段与大类资产配置相联系请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明2金融工程定期报告图1Black-Litterman模型示意图资料来源中国银河证券研究院在上个月的月报重点关注中我们基于熵值法构建合成宏观经济指标经回归实证检验发现其对宏观经济具有一定领先性并对HP滤波后的合成指标通过马尔科夫区制转换模型对其分区发现其对股债资产配置以及风格轮动具有较好的择时效应本文将借鉴Haesen2017的思路旨在美林投资时钟的框架下计算各大类资产的历史收益作为主观收益带入Black-Litterman模型中比较其与传统配置模型的差异1经济周期划分我们分别从证券市场货币政策投资生产和消费等层面选择宏观观测指标并基于熵值法构建了宏观经济指标见图3股市是宏观经济的晴雨表由于港股具有更高的市场化程度因此恒生指数能较好反映宏观经济变化M2同比增长率和期限利差能够较为有效地衡量市场上的流动性情况产品销售率反映实体经济运行情况房地产开发投资完成额同比增长反映了作为支柱性产业的房地产市场运行变化对宏观经济运行具有重要意义图2大类资产动态配置算法示意图请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明3金融工程定期报告资料来源中国银河证券研究院表1宏观指标指标名称指标大类备注恒生指数涨跌幅证券市场房地产开发投资完成额同比投资PMI同比生产产品销售率当月值同比消费M2同比货币政策期限利差货币政策1年中债国债到期收益率与10年中债国债到期收益率之差数据来源中国银河证券研究院Choice为检验合成宏观指标对经济的领先性我们将宏观指标与产业增加值做跨期相关系数检验结果见图4纵坐标表示跨期相关系数横坐标表示指标与产业增加值的领先或滞后阶数合成宏观指标对产业增加值具有较强的领先性在合成宏观指数领先4阶时相关系数高达030该数据进一步验证了合成宏观指数的有效性图3合成宏观指标图4跨期相关系数080350703060250504020301502010100500-6-5-4-3-2-10123456-005资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院我们选取万得一致预测CPI当月同比值作为通货膨胀指标万得一致预测CPI当月同比请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明4金融工程定期报告数据由万得公司提供包括了各家卖方研报中对未来1-24个月不等的CPI预测值的均值不定期更新具有较好的领先性和准确性我们选取TED利差滞后一期作为海外资产指标海外资产为美国标普500指数TED利差为美元同业拆借利率与美国短期国债利率的差值综合反映了投资者偏好和流动性松紧情况TED利差扩大表明由于投资者避险情绪上涨造成市场流动性趋紧TED利差收窄表明由于投资者避险情绪下降造成市场流动性趋松将合成宏观指标划分为上行和下行两阶段前需对其进行HP滤波降噪通过对波动方差的极小化得到宏观指标的趋势项避免周期反复切换的问题我们分别对宏观指标趋势项通胀指标和海外择时指标建立两区制马尔科夫区制转换模型回归结果见表2和图5-6该模型较好地将合成三类指标区分为两区制其中区制1为低波动区制2为高波动能较好地拟合指标的上行和下行阶段所有指标的两区制的转换概率均超过90因此区制相互转换概率较低模型具有较强的稳定性由此可见马尔科夫区制转换模型对投资实践具有择时指导意义表2马尔科夫区制转换回归结果括号内为标准误03298044550000600066宏观指标0970909721003000900001000119816029993325974472通胀指标0974709559005500420348137501791000240370900283海外指标09435094200011000100260005数据来源中国银河证券研究院图5通胀指标区制划分图6海外指标区制划分1003510090908038070702560605025040403015302020101100050201301012013070120140101201407012015010120150701201601012016070120170101201707012018010120180701201901012019070120200101202007012021010120210701202201012022070120230101201301012013070120140101201407012015010120150701201601012016070120170101201707012018010120180701201901012019070120200101202007012021010120210701202201012022070120230101资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院根据上述分析我们通过经济指标和通胀指标对宏观经济周期进行划分根据美林投资时钟经济上行通胀下行构成复苏阶段此阶段股票相对债券和商品货币等资产具备明显超额收益经济上行通胀上行构成过热阶段商品将走牛经济下行通胀上行构成滞胀阶段现金收益率提高使得货币类资产收益率上涨经济下行通胀下行构成衰退阶段通胀下降货币政策宽松债券表现较好请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明5金融工程定期报告图7美林投资时钟表8经济周期划分通胀指标上升100690580704经经6050济济3复苏过热指40指230标标201上衰退滞胀下10升降00201301012013070120140101201407012015010120150701201601012016070120170101201707012018010120180701201901012019070120200101202007012021010120210701202201012022070120230101复苏过热滞胀通胀指标下降衰退通胀指标经济指标资料来源中国银河证券研究院资料来源中国银河证券研究院2动态资产配置模型基于上述经济周期及海外资产择时能力分析我们选择沪深300指数创业板指数中债1-3年信用债指数和中债1-3年国开债指数南华农产品指数南华工业品指数南华能化指数南华金属指数标普500指数和货币基金指数共计10种资产动态配置为分散风险我们设定任何一种资产的权重不得低于5或超过40当预判经济周期处于复苏阶段时股票类资产的配置比例不低于50当预判经济周期处于过热阶段时商品类资产的配置比例不低于50当预判经济周期处于滞胀阶段时货币类资产的配置比例不低于40当预判经济周期处于衰退阶段时债券类资产的配置比例不低于50当海外指标发出择时信号时将海外资产纳入配置体系否则不配置海外资产回测时间为2014年12月至2023年2月各资产从起始日至今的月收益滚动作为历史收益分别输入均值-方差模型和以各经济周期收益为主观收益的Black-Litterman模型计算约束下最优权重实现动态配置并比较两者收益和其他业绩指标在Black-Litterman模型中为了避免未来函数观点收益采用起始日至今的数据滚动计算各周期下各资产的收益率请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明6金融工程定期报告图9动态资产配置218161412108201412012015030120150601201509012015120120160301201606012016090120161201201703012017060120170901201712012018030120180601201809012018120120190301201906012019090120191201202003012020060120200901202012012021030120210601202109012021120120220301202206012022090120221201Black-LittermanWind全AMean-Variance资料来源Wind中国银河证券研究院表3业绩评价指标指标名称年化收益率夏普比率索提诺比率最大回撤Calmar比率Wind全A指数4630307604653-04844955Mean-Variance组合6360450706954-033711886Black-Litterman组合7540577108806-028642633数据来源中国银河证券研究院Black-Litterman配置策略年化收益率为754高于均值-方差组合的636夏普比率索提诺比率和Calmar比率分别为05770881和0263均高于Wind全A指数和均值-方差组合最大回撤为2864低于Wind全A指数和均值-方差组合由此可知我们构建的资产配置模型可以通过合成宏观指标有效择时降低回撤实现较为稳健的收益表4近期资产配置情况沪深300创业板国开债信用债农产品工业品能化金属货币标普5002022年9月00503000500500500500503500502022年10月00503000500500500500503500502022年11月00503000500500500500503500502022年12月00503000500500500500503500502023年1月00503000500500500500503500502023年2月0050300050050050050050350050数据来源中国银河证券研究院请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明7金融工程定期报告重点关注基于动量和拥挤度择时的大类资产动态配置框架改进自Jegadeesh和Titman1993在股票市场发现动量效应以来理论和实践表明众多资产价格存在动量效应积极的价格势头意味着一种资产表现优于其他资产价格动量提供进场信号但是受经济周期投资者行为等因素的影响价格上涨势头只会存在一段时间而不是无限期的当资产变得太流行和拥挤时市场转向的明斯基时刻即将到来资产拥挤度提供了退出信号ETF提供了一种有效的投资组合构建工具具有较好的流动性由ETF构建的投资组合可以以较低的成本进行调整以抓住行业上涨机会同时ETF基金份额及其变动可度量拥挤度提供了退出信号通过价格动量PMI指标筛选上涨势头比较强的的ETF各板块之间的低相关性可获得分散化效果带来的好处同时考虑各ETF资产拥挤状态提高拥挤度低的ETF配置权重降低拥挤度高的ETF配置权重以应对动量结束时的明斯基时刻在出现大幅下跌之前调整ETF配置权重可有效降低下行风险构建更稳健的投资组合1ETF市场情况近期ETF市场规模略有减少截至2023年3月16日沪深两市两融类ETF共227只与上期持平资产管理总规模约11942亿元环比-054两融类ETF资产管理规模占全市场ETF规模7391两融类ETF资产标的涉及股票债券商品和跨境资产四类其中股票ETF数量最多管理资产规模最大截至2023年3月16日两市共有191只股票ETF管理资产规模977617亿元约占两融类ETF资产规模的8186其次是跨境ETF资产规模183311亿元债券ETF和商品ETF规模较小其中3只债券ETF管理资产规模约133亿元4只商品ETF管理资产规模约200亿元图10两融类ETF市场规模变动图11两融类ETF资产类别资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院最近一年行情股票ETF跨境ETF收益波动较大股票ETF最大月度收益和最小月度收益差接近20跨境ETF最大最小月度收益差超过30债券ETF商品ETF收益相对平稳波动性小最大最小月度收益差在10以下请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明8金融工程定期报告投资者对不同资产类别ETF偏好呈周期性波动2023年2月以来市场对跨境ETF偏好上升连续两月为净申购累计净申购约136亿元投资者对股票ETF商品ETF偏好有所回暖股票ETF在经历了2月份大规模净赎回后3月份表现为净申购净申购额超过172亿元商品ETF也扭转了连续两个月净赎回趋势3月份净申购额约74亿元债券ETF未能延续2月份净申购行情3月份净赎回929亿元图12两融类ETF月度收益率图13两融类ETF累计净申购额亿元资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院2ETF板块划分股票类ETF板块划分的整体原则是板块内ETF之间的相关度高板块间ETF之间的相关度低兼顾板块ETF数量和规模以保证流动性且可以降低交易成本具体方法是以与ETF历史收益率相关性最大的申万一级行业为ETF所属行业将ETF不包括宽基类ETF海外类ETF划分为22个行业由于个别行业包含的ETF数量少规模小基金份额低为兼顾规模和流动性进行行业之间的适当合并表5两融类股票ETF板块划分序号板块申万一级行业1TMT电子通信传媒计算机2金融银行和非银金融3周期煤炭钢铁基础化工有色金属和公用事业4消费农林牧渔食品饮料社会服务家用电器5国防军工国防军工6电力设备电力设备7房地产房地产建筑装饰建筑材料8医药生物医药生物数据来源中国银河证券研究院两融类ETF最终被划分为TMT金融周期消费国防军工电力设备房地产及建筑及医药生物等8个板块规模最大板块为TMT包含26只ETF总基金份额1150亿份规模较小为房地产及建筑板块包含5只ETF基金份额合计138亿份各板块包含的ETF请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明9金融工程定期报告数量规模处于相对合理的范围内从流通份额来看各板块始终保持一定的规模且各板块所占份额基本保持稳定因此各板块规模相对稳定且可保持一定的流动性图14两融类ETF板块分布图15两融类ETF板块流通份额变动亿份资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院板块内部相关系数为板块内ETF之间收益率相关系数的平均值板块间相关系数为板块间ETF之间收益率相关系数的平均值板块内部相关系数较大板块之间相关系数较小受经济周期投资者情绪等因素影响板块行情轮动不同板块之间的收益差距比较大表现最好板块和最差板块月度收益率之差最大达到2447最小也达到了728通过ETF板块择时提高策略收益率的空间很大图16两融类ETF板块相关系数图17两融类ETF板块收益率资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院3策略构建1资产池构建基于行业表现存在差异在所有行业ETF的基础上通过相关性对股票行业ETF进行筛选由于权重的确定要计算1年历史分位数因此首先筛选出数据量大于1年的ETF然后根据两两ETF计算的相关系数矩阵统计每个ETF与其他ETF的相关系数并请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明10金融工程定期报告分类计数主要分类有强正相关corr08正相关08corr03弱正相关03corr0和负相关corr0筛选规则为筛选出强正相关计数小于20并且负相关和弱正相关计数大于10的的股票行业ETF利用类似的筛选方法筛选债券ETF经过对债券ETF的相关性特征进行观察发现弱相关性和负相关性的计数均为0因此债券ETF仅在强相关计数上进行限制限制条件为计数小于102PMI是由5102030405060和75天移动均线组成的衡量价格势头强弱的指标若ETF当收盘价格大于所有价格均线上涨势头明显那么PMI取值为100若ETF当收盘价格小于所有价格均线下跌趋势已经形成那么PMI取值为-100若收盘价格出于价格均线之间当收盘价格仅大于75日均线时PMI值为-100加上25当收盘价大于75日均线且大于60日均线时PMI值为-100加上50以此类推3ETF选择在资产池中选择PMI值最大的10只ETF4仓位配置基于ETF市场拥挤程度调整仓位拥挤度越高仓位越低基金份额可以作为拥挤度的一个指标计算ETF份额的历史分位数持仓配置便是1-ETF的历史分位数值占总体的比例图18动量择时动态资产配置资料来源中国银河证券研究院4动态资产配置根据上述分析我们对资产池中的资产进行PMI评分和并计算所筛选出资产的历史分位数通过PMI和基金份额动态调整资产组合以期抓住行业上行机会并躲避资产价格下跌的明斯基时刻考虑到价格势头只能持续一段时间为了抓住价格势头资产配置调整周期为一周回测时间为2019年2月28日到2023年2月28日请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明11金融工程定期报告图19动量择时回测结果22218161412108数据来源中国银河证券研究院PMI配置策略年化收益率为1218年化波动率为1630夏普比率Calmar比率分别为0787606545由此可知通过动量和拥挤度构建ETF投资组合可以实现较为稳健的收益表6动量择时业绩评价年化收益率年化波动率夏普比率Calmar比率最大回撤全部时间段121816300787606545-18612020168118010955412320-13642021237015261470822642-1047202204716720111700253-18612023-049935-00061-01092-446数据来源中国银河证券研究院二配对交易表现配对交易逻辑配对交易的主要逻辑基于金融地产板块公司业务持续性稳定性和公司间差异性使用最新市场特征指标表2与N个月N6的动量指标PCA处理后进行层次聚类分析再从聚类的结果中根据量化标准和基本面标准以两只股票为一组建立多空配对交易组合请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明12金融工程定期报告表7聚类分析使用特征指标指标分类指标简称计算口径最近更新时间市场指标mkt总市值亿元最新交易日2023317agr市值增长亿元当年累计2023317betaBeta最近60个月2023317dy股息率近12个月2023317估值指标ep市盈率倒数TTM2023317sp市销率倒数TTM2023317收益质量roaq总资产收益率当年累计2022930roeq净资产收益率当年累计2022930增长指标sgr收入增速3年复合2021egr利润增速3年复合2021经营指标hire员工人数变化人最新年报2021leg资产负债率当年累计2022930invest投资收益TTM2023317杜邦分析er利润率当年累计2022930ato总资产周转率当年累计2022930atoe权益乘数当年累计2022930行业指标r地产最新交易日2023317b银行最新交易日2023317s券商最新交易日2023317数据来源中国银河证券研究院配对交易测算方法测算时采用每月调仓的方式进行使用100的资金进行配对交易每期维持担保比例约为200很难触及警告线融券获得的现金和本身持仓现金以DR007的每日收益计算现金收益组合仓位80融券成本假设年化7现金收益DR007收益指标选择方式量化指标为动量类指标基本面指标为业绩类指标配对交易股票表现使用两种方式在聚类的结果中挑选多空的股票量化指标为过去一个月表现差异选择表现差异高于阈值的股票基本面指标为上市公司的主营业务相关指标本报告期20230216-20230316量化策略动量指标表现较好本期实现收益166较上月策略收益有所回升基本面配对策略表现略差但依旧稳定本期实现收益01请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明13金融工程定期报告本文所属基本面方法选择多空股票仅为使用特定行业经营指标进行股票的选择不代表任何分析师的主观投资建议图20量化指标筛选股票表现图21基本面筛选股票表现105112103111011080990971060951040931020911089098087096085094量化组合净值配对交易资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院表8最新一期配对交易持仓股票一览量化方法多头列表空头列表股票代码股票名称股票代码股票名称000006SZ深振业A600657SH信达地产000560SZ我爱我家600692SH亚通股份601328SH交通银行601860SH紫金银行603323SH苏农银行601998SH中信银行600061SH国投资本000728SZ国元证券600901SH江苏金租601881SH中国银河基本面方法多头列表空头列表股票代码股票名称股票代码股票名称600510SH黑牡丹000036SZ华联控股600639SH浦东金桥600208SH新湖中宝600716SH凤凰股份600848SH上海临港600919SH江苏银行600016SH民生银行601128SH常熟银行600928SH西安银行601375SH中原证券002939SZ长城证券数据来源中国银河证券研究院请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明14金融工程定期报告三两融市场变化两融市场规模截至本月16日两融余额为15856亿元其中融资余额为14868亿元环比上月042融券余额为914亿元环比上月-220与上月同期比较融资余额09融券余额-548本报告期融券交易不活跃融资活动呈不规律波动性变动整体表现为融资净买入图22融资融券余额变化亿元图23本月融资融券净买入卖出变化亿元资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院截至本月16日转融资期末余额1044亿元环比261转融券期末余额1249亿元环比上月-011与上月同期比较转融资余额426转融券余额则有所回落同比-101转融通卖出额加权利率中枢逐步下行截至本月16日加权转融通利率已低于38全面注册制下降低转融通利率效果已初显图24转融通余额变化亿元图25本月加权转融通利率变化资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明15金融工程定期报告板块行业变化本报告期3月初主板为融资净买入后融资偿还额增加创业板科创板融资净买入比较活跃创业板ETF先为融券净偿还后融券卖出额逐渐增加期末融券净偿还和融券净卖出基本平衡3月份主板主要表现为融券净偿还截至本月16日滚动一个月内累计融资净买入最多的行业为电子行业其次是国防军工通信等行业医药生物行业融资净偿还额较高融券净卖出最多的行业是医药生物其次是非银金融等行业融券净偿还最多的行业为通信行业图26主要板块累计净买入净卖出变化亿元图27分行业累计净买入及净卖出分布亿元资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院股票余额分布分行业看融资及融券余额均较高的行业是电力设备电子医药生物等行业从转融通市场观察转融券加权费率较高的行业是电子计算机通信等行业转融券余额较高依然是先进制造的电力设备电子等行业请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明16金融工程定期报告图28一级行业融资融券余额分布亿元图29一级行业转融券余额和费率分布亿元资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院ETF余额分布从ETF观察本月净买入净卖出分布净买入较为明显的是创业科创ETF本月500ETF融券净卖出额较为明显1000ETF融券偿还额较高同时本月1000ETF的融券余额处于相对高位黄金ETF的融资余额较高图30ETF两融净买入及净卖出板块分布亿元图31ETF两融余额分布不包括510500亿元资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明17金融工程定期报告四大类资产价格表现回顾过去一个月权益类资产价格有所回落总体大类资产的表现为股市整体回落债市持续向好商品多数震荡下行本报告期主要股票指数普遍上下跌其中沪深300指数下跌185创业板指上下跌636随着我国央行降准和美联储加息预期降低3月股指反弹上涨的概率较高但仍要防范二季度的倒春寒3月央行降准预计释放长期资金5000亿元左右可在一定程度缓解流动性压力对债市有一定利好债市收益率大概率小幅下行海外主要经济体经济衰退风险大货币政策整体偏紧商品价格未来仍然存在较大不确定性建议审慎配置硅谷银行风波引致市场对发生系统性金融风险的担忧避险情绪上涨黄金避险工具需求增加表9国内大类资产价格表现回顾权益资产收益率指数名称指数价格年初至今过去一个月过去三个月过去一年沪深300547331228-185180-504中证500734193543-087417-063中证1000760428724-192541-107创业板指244935-226-636-226-1548固定收益资产收益率指数名称指数价格年初至今过去一个月过去三个月过去一年国开债10878-026-001-006-016信用债AAA11220067020113-033信用债中高等级10868072023114-041大宗商品收益率指数名称指数价格年初至今过去一个月过去三个月过去一年南华工业品391544-281-342076-308南华农产品113109-285-358055-577南华金属155343487520689885南华能化191993-357-476-119-794南华黄金649371-214-179282084数据来源Wind中国银河证券研究院五宏观经济数据更新宏观经济表现PMI指标2月制造业PMI环比提高25至526连续两个月环比上涨并高于枯荣线表明经济继续处于恢复状态宏观经济有望重返扩张区间新订单和生产指数分别上涨32和69至541和567供求两端同步改善且生产修复快于需求新出口订单指数进口指数分别环比上升63和46外需有所好转在节后复工驱动等因素影响下2月新兴产业EPMI数据由1月509大幅回升至625大幅回升了116个点高于去年同期9个点达到60以上的高景气区间新兴产业研发活动EPMI环比上涨82再次回到60以上的高景气水平请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明18金融工程定期报告图32PMI分指标当月数据图33EPMI历史变化资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源中国银河证券研究院宏观流动性状态M2及信贷数据央行信贷数据2月社会融资规模存量为35397万亿元同比增长99环比上升05社会融资规模增量为316万亿元比上年同期多195万亿元主要是人民币贷款和政府债券融资大幅多增社融增长超预期表明需求回暖和稳增长政策等发力显效2月人民币贷款增加181万亿元同比多增5928亿元企业贷款仍为新增主力主要是节后复工复产生产经营活动加快企业融资需求提升2月M2同比增速129M2余额为27552万亿元增速较2023年1月上升03新增规模创2016年5月以来新高M2同比增速提高在一定程度上表明了央行逆周期调节力度持续加大同时2月受资本市场波动影响非银金融机构存款减少052万亿元图34社会融资规模变化图35M1M2变化资料来源Wind中国银河证券研究院资料来源Wind中国银河证券研究院请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明19