本报告导读：
　　本文解析煤炭行业变量的定价规律，量化监测不同时段股价的核心驱动因素，最终形成了国内和国外两维度的投资策略和建议。
　　摘要：
　　煤价是煤炭行业的业绩锚。煤炭指数成分股的主营业务为煤炭开采，其业绩取决于煤价。煤炭指数超额收益与未来一两个月的煤价变动相关性为30%左右。
　　从行业各方面选取指标，通过低参数滤波等方法对其定价规律进行探讨，结论为：需求端的下游产量指标对煤价预期的影响减弱，但高频的港口吞吐量指标的定价能力仍强。产量指标的定价方向并不稳定，需要结合需求指标使用。判断库存高低比库存上下关键，判断所处库存周期位置又比库存高低更关键。运价和国内煤价的高低比上下更重要，其反映供需的紧张程度，在供需紧张的环境下，人们更容易抬高对煤价的预期。进口上行总是引起市场对于进口挤占国内供给的担忧，并且这个逻辑在2019年供给侧改革取得较大进展之后得到强化；2021年及之后国内供给短缺的环境下，进口的下行加剧了市场对供需缺口扩大的预期。由于中国缺乏国际能源（煤炭和原油）的定价权，国际煤价和国际油价对国内煤价预期具有较强的传导作用。
　　综合变量间相互作用的逻辑，我们分别构造了国内需产库价策略和国外冲击策略。需产库价策略的买入条件是[(需求上行)and(产量上or低库存)]or[国内煤价上行且运价上行]，策略的月均超额收益为1.4%，择时胜率为66%；国外冲击策略的买入条件是[进口下行and(国际煤价上行or国际油价上行)]，策略的月均超额收益为1.0%，择时胜率为63%。
　　构建量化模型判断不同时段煤炭指数的核心驱动因素，其结果与主观复盘较为接近。国内外来看，当前核心驱动因素为国外冲击；单变量来看，当前核心驱动因素为进口。
　　量化投资模型当前给出中性建议。当前需求下行、产量下行、库存高位下行（或为主动去库存状态）、运价和国内煤价低位，国内需产库价模型给出中性建议；进口高位下行、国际煤价和国际油价处于中低位，国外冲击模型给出中性建议。
　　风险提示：本篇报告所述相关文章结论以及实证结论完全由量化模型和历史数据得到，请注意样本外存在失效的可能性。
　　
　　

研究报告全文：金融工程金融工程TableMainInfoTableTitle金融工程团队20230904廖静池分析师煤炭行业的核心驱动因素与量化投资方法电话0755-23976176邮箱liaojingchi024655gtjascom行业量化投资系列之一证书编号S0880522090003数张晗分析师张晗分析师梁誉耀研究助理量电话021-38676666021-38676666021-38038665化邮箱zhanghan027620gtjascomzhanghan027620gtjascomliangyuyao026735gtjasco证书编号S0880522120005专证书编号S0880522120005S0880122070051m卢开庆研究助理题电话021-38038674本报告导读邮箱lukaiqing026727gtjascom报本文解析煤炭行业变量的定价规律量化监测不同时段股价的核心驱动因素最终证书编号S0880122080144形成了国内和国外两维度的投资策略和建议告梁誉耀研究助理摘要电话021-38038665TableSummary煤价是煤炭行业的业绩锚煤炭指数成分股的主营业务为煤炭开邮箱liangyuyao026735gtjascom采其业绩取决于煤价煤炭指数超额收益与未来一两个月的煤价证书编号S0880122070051变动相关性为30左右相关报告TableReport从行业各方面选取指标通过低参数滤波等方法对其定价规律进行遗传规划解构与投资思考20230824探讨结论为需求端的下游产量指标对煤价预期的影响减弱但关注股指期货跨期正套机会20230817高频的港口吞吐量指标的定价能力仍强产量指标的定价方向并不微盘股风格有望延续20230816稳定需要结合需求指标使用判断库存高低比库存上下关键判断所处库存周期位置又比库存高低更关键运价和国内煤价的高低从资金扩散识别微观结构恶化20230622核心指数中电子和电力设备权重有望提升证比上下更重要其反映供需的紧张程度在供需紧张的环境下人20230503券们更容易抬高对煤价的预期进口上行总是引起市场对于进口挤占研国内供给的担忧并且这个逻辑在2019年供给侧改革取得较大进展究之后得到强化2021年及之后国内供给短缺的环境下进口的下行加剧了市场对供需缺口扩大的预期由于中国缺乏国际能源煤炭报和原油的定价权国际煤价和国际油价对国内煤价预期具有较强告的传导作用综合变量间相互作用的逻辑我们分别构造了国内需产库价策略和国外冲击策略需产库价策略的买入条件是需求上行and产量上or低库存or国内煤价上行且运价上行策略的月均超额收益为14择时胜率为66国外冲击策略的买入条件是进口下行and国际煤价上行or国际油价上行策略的月均超额收益为10择时胜率为63构建量化模型判断不同时段煤炭指数的核心驱动因素其结果与主观复盘较为接近国内外来看当前核心驱动因素为国外冲击单变量来看当前核心驱动因素为进口量化投资模型当前给出中性建议当前需求下行产量下行库存高位下行或为主动去库存状态运价和国内煤价低位国内需产库价模型给出中性建议进口高位下行国际煤价和国际油价处于中低位国外冲击模型给出中性建议风险提示本篇报告所述相关文章结论以及实证结论完全由量化模型和历史数据得到请注意样本外存在失效的可能性请务必阅读正文之后的免责条款部分数量化专题报告目录1行业量化投资的理念311投资的本质捕捉市场预期的变动312行业量化投资的理念简化目标逐步修正413主观投资与量化投资的优劣52煤炭的产业链与业绩锚721煤炭产业链简介722煤炭行业的业绩锚煤价83解析行业变量的定价规律1031需求11311下游行业产量11312港口吞吐量1532产量1733库存1934运价2435国内煤价2636进口2737国际煤价2938国际油价3239小结344变量组合策略与核心驱动因素的演变3541国内供需需产库价3542国外冲击进口国际能源价格3943核心驱动因素的量化及演变405煤炭量化模型的使用方式及最新结果456总结及改进467风险提示47请务必阅读正文之后的免责条款部分2of49数量化专题报告1行业量化投资的理念对于某一具体行业市场主流的做法是主观研究主动研究员依赖于深层次的调研与长时间的沉淀来对行业指数走势作出研判近年来量化投资在A股异军突起使用数学和统计方法进行定量化研究得到的结论具备严谨性与明确性但其用于行业研究往往存在数据不足反应迟滞等缺陷此外纯量化模型的拟合往往因缺乏直观的金融原理而备受争议那么量化能否适用于行业层面的投资呢本文将以煤炭行业为例探索行业量化投资的基本理念与方法作为开篇第一章本章主要介绍我们对行业量化投资的一些理解从投资的本质到行业量化投资的理念再到量化投资相对于主动投资的优劣本章将逐层进行介绍11投资的本质捕捉市场预期的变动投资的本质是捕捉市场预期的变动在我们看来无论是主观投资还是量化投资其思想本质是一样的即捕捉市场预期的变动而捕捉的结果又可以从胜率与赔率进行观察预期的形成过程可以分为三个阶段对应三个分析框架为了更好地捕捉市场预期的变动我们需要拆分预期的形成过程对于投资者来说从新的信息到来到最终预期形成可以分为三个阶段分别为信息解读阶段未来推断阶段和业绩预期形成阶段框架指的是人们在处理信息时使用的模型或方式那么上述三个阶段分别对应人们使用的信息解读框架未来推断框架和行业分析框架信息解读框架是对新信息或新逻辑的理解方式比如一个政策出台让A和B两个人解读A可能认为这是一个强力的限产政策B可能认为这是一个中性政策这是因为他们对政策的理解方式不同即信息解读的框架不同未来推断框架是基于现有信息对未来的推断方式现实中人们往往采取线性外推的方式比如当期需求上升人们往往会认为形势较好即认为下一期需求仍然会上升但在某些环境下线性外推的方式可能不被采纳比如当经济不确定性较大时即使当期煤炭需求上升人们也会对其持续性存疑行业研究框架是根据众多行业变量估计业绩的方式业绩是多个行业变量综合作用的结果但综合作用的方式较为复杂人们往往会使用自己的简化的分析框架根据众多行业变量对行业业绩进行评估最简单的方式例如简单地认为当前煤价高则煤企利润好当前港口库存低则煤企利润好定义了这三个框架我们就可以分析股价变动的过程以行业投资为例在当前的行业变量环境下人们通过未来推断框架来预测未来的请务必阅读正文之后的免责条款部分3of49数量化专题报告各个行业变量再通过行业研究框架整合成对未来业绩的预期这一预期已经反映在股价之中当新的信息到来人们首先通过信息解读框架对这个信息进行理解并据此得到新的行业变量环境然后依次通过未来推断框架行业研究框架形成新的预期新预期与原预期的差距导致交易行为最终造成了股价的变动在实际投资中往往会有某个变量超预期的说法从另一个角度来说某个变量超预期其实与该变量的最新值使人们上调了对业绩的预期的意思是一致的因为如果该变量与业绩毫无关系那它是否符合预期与投资并无关系图1投资三框架与股价变动的过程数据来源国泰君安证券研究市场预期与个人预期不同市场认可的三框架也与某个人认可的三框架不同需要注意的是影响股价的是市场的预期变动而非个人的预期变动两者的区别在于市场的预期是由千千万万个投资者的个人预期博弈交易产生这就导致市场预期与某个人或某部分人的预期存在差异从而市场认可的三框架也与某个人认可的三框架不同例如有部分人认为产量上升意味着行业景气上行逻辑1另一部分认为产量上升意味着供大于求的风险加大逻辑2而市场最终认可并体现于股价之中的可能是两种逻辑的其中之一也可能有时是逻辑1而有时是逻辑2投资能力的进阶过程是让自己的框架不断接近市场的框架的过程即舍离我的心而观众人的心投资的损失往往是由于自身的认知框架与市场存在差距造成的差距大则可能损失大差距小则能够获得较大的收益因此我们需要采取一些手段不断地修正自身的框架即上述的三框架使其越来越接近于市场12行业量化投资的理念简化目标逐步修正个人的框架是相对容易理解的而市场的框架是没有人准确知道的因此个人框架的投资胜率难以达到100投资体系的核心是上述三个框架个人的框架是相对通俗易懂的至少本人是可以理解和解释的市场的框架则是博弈产生的没有人准确知道的由于个人框架与市场框架存在差异个人投资胜率难以达到100投资者的学习过程就是在不断地迭代自己的框架以追求更高的胜率和赔率主观投资者有较为明确的框架从而能够形成具体的预期对于一个主观投资者来说他的三框架是从自身的学习自己的经验以及与别请务必阅读正文之后的免责条款部分4of49数量化专题报告人的交流中得出并且是他自己可以理解和执行的因此当新的信息到来时主观投资者可以通过自身的框架形成具体的预期根据新的预期进行投资主观投资框架往往是复杂的难以准确地量化刻画最为典型的就是供需平衡表的构建以煤炭为例首先主观投资者需要对未来的经济情况房地产等进口政策的变化情况行业的产能情况行业的库存水平和国际能源价格等诸多变量进行预测从而形成供需平衡表的假设条件这一步本身就十分复杂对未来的经济和国际地缘冲突情况的假设可能是与宏观分析师交流得到行业产能情况的假设可能是实地调研得到进口政策和库存的假设可能是基于自身的经验得到其次根据众多假设条件得到最终供需缺口的模型也是复杂的各个变量与供需缺口之间并不是简单的线性关系每个主观投资者所使用的模型也各不相同量化投资应将目标简化为判断预期的变动方向和大概幅度而非预期的具体值主观投资框架是复杂的量化的方法往往难以对其准确刻画这意味着量化投资者难以像主动投资者那样计算出具体的业绩预期因此量化投资应该追求一个相对模糊化的目标只需尽可能地判断预期变动方向和大概幅度即跳过主观投资类似于构建具体的供需平衡表的操作换而言之量化投资只需要判断在最新的信息或状态下市场上下调预期的概率和幅度从而形成最终的投资策略对应的研究问题是该新信息如何影响着人们的预期量化投资应先从简单的投资框架入手基于市场反馈不断地进行修正和完善并注重与金融逻辑相结合逐步接近市场认可的框架提高策略的胜率与赔率由于目标得以简化我们可以从简单的可量化的投资框架入手构建量化投资策略但过于简单的投资框架往往与市场差距甚大我们还需要基于市场反馈不断地进行修正并注重与金融逻辑相结合逐步逼近市场的认知最终达到较高的胜率和赔率图2主动投资与被动投资的理念差异数据来源国泰君安证券研究13主观投资与量化投资的优劣主观投资者的做法是通过调研交流和公开渠道获取信息通过学习自身经验和交流结果得到逻辑量化投资者的信息来源往往只有公开渠道也是通过学习自身经验和交流结果得到逻辑请务必阅读正文之后的免责条款部分5of49数量化专题报告主观投资者获得的信息更加全面和及时量化投资者所使用的数据则相对不全和迟滞相对于量化投资者主观投资者能够通过实地调研交流等手段拿到更多的第一手的数据或信息而量化投资者往往更多地使用固定渠道获取的偏结构化的信息此外主观投资者可以通过与他人交流获得其内心的预期这也是十分重要的一类数据因此主观投资者往往可以利用更全面的数据更快地作出判断和反应主观投资者的研究更加深入量化投资者的研究深度则相对较小行业研究员往往深耕该行业对行业的方方面面较为熟悉且针对单行业和单公司的主观研究可以十分深入从而洞察到针对特例的复杂逻辑量化投资者则没有在固定行业的积淀由于技术的限制和数据的缺乏对复杂的逻辑往往无法量化刻画且量化投资往往需要对逻辑进行统计检验针对单个行业或公司的逻辑即使量化出来也没有足够的数据用于检验其正确性几乎所有行业都可以进行主观投资部分行业并不适用量化投资由于数据的获取困难投资逻辑过于复杂或逻辑无法量化部分行业并不适合量化投资例如部分创新药赛道可能更需要关注药物研发的进展以及研发成功后的市场空间其中药物研发进展往往没有标准化的数据可以跟踪市场空间则更依赖于研究员的主观经验进行判断两者皆难以量化量化投资具有明确性且易于执行而主观投资则相对模糊量化模型一旦通过金融逻辑与统计两方面的检验就已经固定下来除非后续需要迭代修改否则就可以给出定量化的结论且结论的产生路径可以追溯到底层数据而主观投资往往是定性的结论往往基于主观经验例如主观投资者会说这个行业当前太拥挤了那么问题来了多拥挤才算拥挤呢换而言之拥挤到什么程度才应该卖呢主观投资者可能难以回答而量化投资者可以通过设计拥挤度指标并通过历史回测得到定量的答案这个答案不一定十分准确但更加明确量化投资更容易兼顾多变量从而实现更多标的的追踪与覆盖主观投资在面临多变量时可能难以抉择投资本质上是研究多个变量如何影响资产价格但变量之间的关系错综复杂变量对资产价格的影响方向和影响大小也各不相同那么当多个变量的信息一起到来时最终资产价格会走向何方就十分考验主观投资者的核心因素判断能力和权衡能力而对于提前训练好的量化模型来说由于其具有明确性输入多变量并输出明确的结果是轻而易举的这也就减小了量化投资者持续跟踪投资的成本从而更容易实现更多标的的追踪与覆盖量化投资的方法论保证投资逻辑至少在历史上通过了市场的检验每个主观投资者心中都有自己的一套投资逻辑它们源自投资者自身的知识与经历因此可能各不相同个人的逻辑中有一些是想当然的也有一些是看似正确但市场并不认可的但只要没有明显的逻辑错误人们往往难以区分量化通过历史回测对逻辑进行检验相当于使用市场本身作为benchmark从而保证投资逻辑至少在统计上在历史上请务必阅读正文之后的免责条款部分6of49数量化专题报告是符合市场规律的历史不会简单重演但历史是相似的因为人性与一些客观规律是不变的因此通过历史的检验可以提高投资逻辑的胜率或赔率严格来说主观投资者的逻辑同样是基于历史的数据与经验形成因为人们永远只能知道已经发生的事情量化投资的方法论帮助人们发现不常见的投资逻辑但也要注意数据过拟合的风险通过量化的统计或数学方法人们可以从数据中发现并归纳出新的规律或逻辑从而指导投资但在实际操作中要注意与常见逻辑的相互结合以避免数据过拟合风险综上所述主观投资在数据全面性及时性研究深入程度逻辑复杂程度和行业适用范围方面有优势而量化投资在明确性多变量决策难度覆盖跟踪成本历史有效性和规律挖掘能力上有优势某种程度上来说主观投资与量化投资是相同的都是通过已有信息捕捉市场预期变动的过程只是使用工具稍有不同而已在实际的投资实务中两者可以结合使用取长补短2煤炭的产业链与业绩锚从本章开始我们将以煤炭行业为例具体阐述煤炭行业量化投资的方法换而言之本文致力于解决如何系统化地对申万煤炭指数进行择时这一问题那么我们首先要对煤炭产业链有初步的了解并找到人们心中的煤炭行业业绩的表征指标21煤炭产业链简介煤炭的产业链由上游到下游可以简要描述如下从煤矿里开采出煤炭是第一步刚开采出来的未经加工的煤炭称之为原煤之后经过煤炭洗选和加工得到不同类别的煤炭按用途区分可以分为动力煤炼焦煤和无烟煤最后经过加工的煤炭在对应的下游行业得以利用其中动力煤用于电力与建材行业炼焦煤用于钢铁行业无烟煤用于化工行业由于这四大行业均为关乎国计民生的重要行业整个煤炭产业链与宏观经济息息相关煤炭行业也因此成为周期性行业的一员请务必阅读正文之后的免责条款部分7of49数量化专题报告图3煤炭产业链数据来源国泰君安证券研究除产业链之外煤炭如何从开采来到下游终端也是值得关注的链条我国煤炭具有北多南少西多东少的特点产地集中于山西陕西和内蒙称为三西地区而消费地集中于东南沿海地带考虑到铁路运输公路运输和水路运输的可承载量和运输成本对比铁水联运成为我国煤炭的主要运输方式煤炭开采出来之后在产地保留一部分库存其余通过铁路大秦线等和公路运往东部沿海港口秦皇岛港曹妃甸港和京唐港等在港口也保留一部分库存后通过海运运往东南沿海省份到达下游的电厂钢厂和焦化厂等企业后一部分用于形成库存一部分用于生产消耗在运输的过程中各层运费和杂费层层加码导致最终的到岸价与坑口价有一定的差距图4从各类价格看煤价运输过程数据来源国泰君安证券研究此外我们还需了解进口产能和长协价等重要变量的概念它们对煤炭行业的业绩也有举足轻重的影响我们将在下文探究行业变量的定价规律时展开介绍22煤炭行业的业绩锚煤价上文我们已经提及投资的本质是捕捉市场预期的变动那么投资煤炭行业的关键就是捕捉市场对煤炭行业业绩预期的变动落实到投资标的就是煤炭行业指数业绩预期的变动对于量化来说我们需要找到能够表征煤炭行业指数业绩的指标行业指数是由上市公司个股加权复合而成的所以行业指数的业绩其实是各个上市公司业绩的加权复合但一个成分股上市公司的业绩来源或者说收入来源在产业链中的位置可能并不单一以煤炭指数的最请务必阅读正文之后的免责条款部分8of49数量化专题报告大的成分股中国神华为例它的业务遍及煤炭运输发电和煤化工涉及了煤炭产业链的上中下游图5中国神华在煤炭产业链上中下游均有业务分布图6中国神华2023中报分分项收入占比数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究既然上市公司可能在产业链的各项业务都有布局我们是否需要将各项业务都分析清楚才能把握行业指数的业绩其实不然申万指数在进行行业分类时是以公司的主营业务作为依据煤炭一级行业指数的公司绝大多数都在煤炭开采二级行业之中这意味着大多数公司的主营业务均为煤炭开采我们只需重点关注煤炭开采业务的业绩即可市场上普遍认为煤炭开采业务的业绩表征指标是煤价煤炭具有极强的资源属性其成本端较为固定人力资源税等而煤价的波动与弹性比成本大得多因此煤价对煤炭行业的利润具有决定性作用那人们心中对煤炭行业业绩的预期是否等于对煤价的预期呢我们无法得知准确的答案因为我们无法得知所有人的内心从历史结果来看超额收益大多数时候与煤价变动接近但有时候也会脱节例如2022年我们再进行测算发现超额收益与未来一两个月的煤价变动相关性为30左右也就是说当月市场预期的变动与未来一两个月煤价的变动在一定程度上是相关的图7超额收益大多数时候与煤价变动接近但有时候也会脱节例如2022年数据来源国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分9of49数量化专题报告表1超额收益与未来一两个月的煤价变动相关性为30左右-3-2-10123相关系数1253610-220P值880023848196数据来源Wind国泰君安证券研究因此尽管煤价不是煤炭指数业绩的全部我们仍将其作为主要的业绩锚并在下文将其他行业变量与煤价的关系作为研究的起点与此同时我们也会对股价表现脱离煤价的时间段进行分析3解析行业变量的定价规律按照第1章介绍的行业量化投资理念量化投资者难以像主动投资者那样计算出具体的业绩预期因此退而求其次只需要判断在最新的信息或状态下市场上下调预期的概率和幅度从而形成最终的投资策略对应的研究问题是该新信息如何影响着人们的业绩预期在第2章我们选取了煤价作为煤炭行业的业绩锚问题随之转换为新信息如何影响着人们对煤价的预期能影响人们对煤价预期的变量很多包括本章将要介绍的需求产量进口库存运价国内煤价国际煤价和国际油价还有产能各类相关政策季节性天气水电矿难事件等按照第1章的内容这些变量的新信息是通过信息解读框架未来推断框架和行业分析框架影响着人们的预期的由于每个人的投资框架不同新信息对每个人的影响也不同本章设定简单的投资框架来解析部分行业变量的定价规律我们知道影响某个行业股价的变量非常多在煤炭行业的投资过程中我们常常跟踪某些变量的数据甚至将其整理成标准化的数据库进行高频跟踪但是这些数据会如何影响着市场而非某个人的预期不同变量组合状态下股价会如何变动关于定价规律的这两个问题的深入研究较少因此本章设定简单的投资框架来解析部分行业变量的定价规律具体而言1信息解读框架输入最新公布的数据经过下述的数据处理方法输出最新值的状态即处于高位还是低位是边际上行还是下行单指标数据处理方法Step1对指标进行滞后一阶处理以下游行业的产量数据为例当月数据往往于次月中下旬公布所以在t月底我们实际上拿到的是t-1月的数据Step2在t时点首先对t之前的时间序列要求最少有24个数据点进行低参数的HP滤波平滑这是因为一些指标序列往往波动剧烈从而导致信息解读结果的频繁切换Step3划分当前时点t的指标状态分为边际和绝对两类请务必阅读正文之后的免责条款部分10of49数量化专题报告若t点的值大于t-1点的值则边际状态为上反之为下若t点的值排名最近24个数据点的60以上绝对状态为高排名40-60为中排名40以下为低多指标数据处理方法Step1对各个指标分别执行单指标数据处理方法中的Step1和Step2得到各个指标的近24个月的HP滤波趋势项Step2对各个指标的近24个月的HP滤波趋势项进行标准化后等权加总得到合成指标Step3对合成指标执行单指标数据处理方法中的Step32未来推断框架线性外推思维认为下一期的指标状态与当前最新期的指标状态一致3行业研究框架从学术文献同行交流与实证检验中得出行业研究框架是变量影响煤价预期的机制而人们心中的机制往往来源于现实我们可以通过研究各变量客观上如何影响煤价来研究各变量如何影响人们主观上对煤价的预期在这个设定之下信息解读框架和未来推断框架是相对固定的后续我们只需要将精力集中于行业研究框架之上即可31需求我们常说的煤炭的需求指的是什么是下游电厂钢厂水泥厂等的用煤量吗是全国总的煤炭销量吗其实都不是需求本质上存在于人心难以准确度量A厂房的用煤量并不等于它的煤炭需求量可能它想用更多的煤但买不到即供不应求或资金不足也可能是它本来不需要用这么多煤但库存太多或煤价太低了所以设法增大煤炭消耗量比如用煤化工替代油化工因此我们观察到的需求数据其实都是表观需求并非真正的总需求其中相差的部分为潜在需求再深入下去由于统计口径的差异以及统计样本的不全面表观需求也不一定能被某些指标所准确表达那么影响股价的是表观需求还是总需求呢其实也很难说我们可以说由于市场的有效性众多投资者会基于各方面信息得到对总需求的预期并根据此作出投资决策因此是总需求影响了股价也可以说大家都只能看到表观需求不管他作出什么样的推测也是基于表观需求作出的预期因此是表观需求影响了股价本节作出的假设是是表观需求影响了股价并选取不同指标代理表观需求探究其定价规律311下游行业产量下游行业是煤炭的真正消费主体其中需求占比最高的行业为火电请务必阅读正文之后的免责条款部分11of49数量化专题报告钢铁建材和化工行业占比分别达541613和7图8煤炭下游各行业需求占比其他化工107建材13火电54钢铁16火电钢铁建材化工其他数据来源产业信息网国泰君安证券研究我们可以用下游行业的产品产量来表征煤炭需求对于火电我们直接选取火电产量指标对于钢铁我们选取生铁和粗钢产量指标对于建材我们选取水泥产量指标对于化工我们选取农用氮磷钾化肥折纯指标根据它们对煤炭的需求占比进行归一化得到各自权重表2下游产量指标及权重下游行业具体指标权重火电中国产量火电当月同比60中国产量生铁当月同比9钢铁中国产量粗钢当月同比9建材中国产量水泥当月同比14化肥中国产量农用氮磷钾化肥折纯当月同比8数据来源Wind国泰君安证券研究长期来看下游行业产量增速在2010年至2015年迅速下降在2016年以后维持在历史均值以下这是因为火电钢铁建材和化工均是我国经济发展的重要行业其产品产量与我国经济周期密切相关而2016年后我国实现经济降档经济增速维持较低水平下游行业产量增速与煤价的走势大致相同且拐点较为领先从图中可以看到下游行业产量增速与煤价的走势大致相同此外我们发现下游行业产量增速的拐点大多领先于煤价拐点需求对煤价存在一定的带动作用请务必阅读正文之后的免责条款部分12of49数量化专题报告图9下游行业产量增速拐点略领先煤价数据来源Wind国泰君安证券研究近年来下游行业产品增速与煤价呈负相关虽然长期来看下游产量增速与煤价走势大致相同但短期的相关关系却并非一成不变计算下游产量增速和煤价的滚动24个月相关性可以看到近年来下游行业产品增速与煤价呈负相关图10近年来下游行业产品增速与煤价呈负相关1050-052011-9-12016-4-12017-3-12018-2-12019-1-12008-1-12012-8-12013-7-12014-6-12015-5-12022-9-12008-12-12009-11-12010-10-12019-12-12020-11-12021-10-1-1滚动相关系数数据来源Wind国泰君安证券研究总结来看下游行业需求与价格长期呈正相关但近年呈负相关有两种可能的原因一是需求之外的因素对价格产生较大影响从而导致需求与价格呈负相关二是采用的代理指标并不能真正地表征煤炭的需求由此我们认为下游行业需求在上行或处于高位时会对人们的预期产生正向影响但影响在近年来减弱构建两个多空策略多空策略的作用主要为通过反向的操作来抵消同时段时其他因素的影响1上下策略在指标为上升状态时做多在下降状态时做空若策略的累计超额收益曲线上行则说明下游需求上行的消息比下行的消息更有利于预期的正向变动曲线下行则反之请务必阅读正文之后的免责条款部分13of49数量化专题报告2高低策略在指标处于高位时做多在指标处于低位时做空若策略的累计超额收益曲线上行则说明下游需求处于高位的消息比处于低位的消息更有利于预期的正向变动曲线下行则反之2015年之后下游行业产量下行的消息比上行的消息更有利于预期的正向变动可以看到2015年之后上下策略开始出现持续回撤这意味着下游行业产量下行的消息比上行的消息更有利于预期的正向变动高低策略则是在2016年之后持续获得超额收益直到2021年底开始掉头下行图112015年之后边际策略上-下开始出现持续回撤数据来源Wind国泰君安证券研究进一步拆分后我们发现高低策略2021年底之后的回撤是由于下游产量增速较低时仍然产生了正的超额收益而2022年正好是俄乌冲突导致国际能源价格飙升碳中和预期降低煤企新建产能意愿的时期在这段时间内国际能源价格和产能对股价的影响超过了需求波动的影响从逻辑上是可以理解的图122022年下游产量增速处于低位但仍获得正的超额收益数据来源Wind国泰君安证券研究但是上下策略在2015年后出现了长时间的回撤说明指标值上升后的请务必阅读正文之后的免责条款部分14of49数量化专题报告收益表现弱于下降市场认为指标上升代表的基本面状况还弱于指标下降这就不符合需求指标的基本逻辑了因此我们可以推测2015年后下游产量增速指标的上下可能难以表征煤炭行业需求的上下这可能是经济增速降档后下游行业产量增速波动减小造成的且该指标滞后较多对预期的影响可能较为有限因此构建策略时我们需要更加直接和高频地反映煤炭需求的指标下文我们将对港口吞吐量指标进行介绍312港口吞吐量铁水联运是我国煤炭运输的重要方式而铁水联运的大部分煤炭都要经过秦皇岛港和曹妃甸港等重要港口装运上船煤炭的港口吞吐量反映煤炭在港口的中转量进而可以反映下游行业对煤炭的需求另一方面该指标为日频更新信息时效性更强具体地我们选取秦皇岛港曹妃甸港和国投京唐港的煤炭吞吐量数据计算月平均值并作同比处理对他们赋予相等的权重表3港口吞吐量指标具体指标权重煤炭调度秦皇岛港港口吞吐量33煤炭调度曹妃甸港港口吞吐量33中国煤炭调度国投京唐港煤炭吞吐量33数据来源Wind国泰君安证券研究从长期走势上来说港口吞吐量是度量煤炭需求的更好的指标煤炭港口吞吐量指标的几个拐点均与下游行业产量增速接近但2016-2020年港口吞吐量指标的波动远大于下游产量且呈现三个较为明显的波峰-波谷周期这说明该指标可能针对性地反映了煤炭的需求因此波动大于下游整体此外港口吞吐量与价格在大部分时间均保持正相关关系符合需求拉动价格的基本逻辑图132016-2020年港口吞吐量指标的波动远大图14港口吞吐量与煤价在大部分时间均保持正于下游产量相关关系数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究港口吞吐量与煤价的滚动相关系数于2022年4月转负这说明该时间点之后有其他变量对煤价产生了更大的影响这段时间的主要影响请务必阅读正文之后的免责条款部分15of49数量化专题报告因素可能是保供政策长协合同俄乌冲突导致的能源紧缺和碳中和预期下新建产能的收缩等需求的作用权重减小图15港口吞吐量与煤价在大部分时间正相关但2022年发生脱钩数据来源Wind国泰君安证券研究港口吞吐量上下或高低对人们预期的影响有足够的区分度我们同样构建上下策略与高低策略进行观察可以看到2014年之后至今两个策略的累计超额收益曲线均持续上行且没有太大的回撤这说明港口吞吐量指标蕴含足够的需求信息其上下或高低对人们预期的影响有足够的区分度图162014年之后至今多空策略有显著的超额收益数据来源Wind国泰君安证券研究港口吞吐量上行和处于高位时对人们的预期有正向影响且较为稳定进一步将上下策略和高低策略拆分成上行策略和下行策略高位策略和低位策略可以看到2015年及以后港口吞吐量上行和处于高位后的做多策略累计超额收益持续上行这说明策略可以获得较为稳健的超额收益港口吞吐量上行和处于高位主要影响了人们上调预期的幅度进一步测算发现无论是上行策略还是高位策略其胜率都仅略高于50但月平均收益达15说明该策略主要赚的是赔率的钱此外上行策略和高位策略都曾触发49次触发概率为一半以上样本量相对较足结论相对可靠请务必阅读正文之后的免责条款部分16of49数量化专题报告图172015年及以后港口吞吐量上行后的做多图182015年及以后港口吞吐量处于高位后的策略累计超额收益持续上行做多策略累计超额收益持续上行数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究表4做多策略的月平均超额收益为15左右状态期数胜率平均超额收益总收益上4951015750高4953116777数据来源Wind国泰君安证券研究32产量产量是供给端的重要变量类似于上文对需求的描述到底什么是影响煤价的供给其实很难界定广义的供给不仅仅包含了产量还包括了产能进口固定资产投资甚至库存产能还包括在建产能和现有产能这些变量在不同时期会对煤价起到不同的影响我们选取的中国产量原煤当月同比指标仅仅是广义供给中的产量部分的一个代理指标长期来看产量增速指标的逻辑是景气带动供给产量增速与煤价大部分时间呈正相关且煤价拐点领先产量由下图可以看出产量增速与煤价大部分时间呈正相关且煤价拐点领先产量这说明长期来看产量增速指标的逻辑是景气带动供给即煤价上升意味着煤炭行业景气上行从而煤企增加煤炭产量而非供给上升导致供大于求的与煤价负相关的逻辑这是因为产量供给增速上行往往是由需求增速上行带来两者常常同向因此产量增速上行并不一定导致供需缺口减小请务必阅读正文之后的免责条款部分17of49数量化专题报告图20煤价与产量大部分时间呈正相关但相关性图192015年后煤价拐点领先于产量波动较大数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究产量增速对预期的作用方向主要为正向但在2011-2015年以及2019-2020年为反向若我们用上个月产量构建上下策略可以看到累计收益率并无长期的回撤这说明产量的变化主要反映了行业的景气因此指标对股价主要为正向指示作用但是若用上上个月的产量构建上下策略由于数据的滞后公布这是我们实际可以操作的策略则策略在2011-2015年以及2019-2020年发生了回撤这说明在2011-2015年以及2019-2020年环境变化导致指标的逻辑变化图21产量上下对下月收益率指示作用衰减的时图22产量高低对下月收益率指示作用衰减的时段是2011-2015年和2019-2021年段是2019-2021年数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究产量对预期的作用方向会受到需求的影响我们发现在2011-2015年以及2019-2020年上下策略的回撤均是由于产量上行时煤炭行业超额收益持续为负高低策略在2019-2020年的回撤也是由于产量高位时超额收益为负在2011-2015年未回撤则是因为在产量低位时超额收益大幅下降进一步地我们发现这两段时间都是煤炭需求港口吞吐量下行的时间2011-2015年为产量和港口吞吐量同步下行2019-2020年则是港口吞吐量下行但产量未下行甚至略微上行请务必阅读正文之后的免责条款部分18of49数量化专题报告图23产量上下策略在2011-2015年和2019-图24产量高低策略在2019-2020年回撤是由于产2020年回撤是由于产量上升后超额收益反而为负量到达高位后超额收益反而为负数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究图252011-2015年和2019-2020初为PMI的下行图262013-2015年和2019-2020初为煤炭需求期的下行期数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究总结来看在不同的需求环境下产量指标对预期的作用强度会有不同我们知道2011-2015年主要有几件事一是经济增速换挡下台阶二是四万亿后煤炭产能过剩问题开始凸显去产能政策力度加大在需求下滑的大环境下人们对短期产量上升的持续性会存疑因此正向定价的持续性下降其次在产能过剩的背景下人们知道产能的去化程度才是决定煤炭行业整体盈利的重要因素短期产量的变动难以对供需关系造成本质的改变因此该指标的定价能力下降2019-2020也是类似经济下行背景下产量增速上行难以提振市场信心股价上涨持续性弱因此产量指标在投资中需要结合其他指标进行最终投资策略的构建33库存库存作为煤炭生产与消费的中间环节可以将其视为广义的供给端但库存的高低并不完全受煤炭生产的影响需求和仓库方的行为同样会影响库存的高低库存短期放大价格波动和库存长期减小价格波动首先探究行业研究框架中库存对业绩的影响进一步地我们探究库存对煤价的影响王晓燕等2014认为港口库存方的行为会放大煤价的波动比如库存方会在煤价下跌时去库存以待未来再买入从而导致下跌加请务必阅读正文之后的免责条款部分19of49数量化专题报告剧在煤价上涨时激励性补库存导致上涨加剧但王旭冉2020的实证表明长期来看库存对煤价起到缓冲剂的作用补库存会造成高库存减小了人们对于供不应求的担忧从而减缓了煤价的上升若库存极高则是会造成煤炭压港的恐慌进一步压制煤价而去库存会造成低库存减小了人们对供过于求的担忧从而减缓了煤价的下降两篇文献的综合结论为库存短期放大价格波动和库存长期减小价格波动还有一种著名的理论为库存周期理论其本质是按照企业主观意愿和库存实际变动之间的关系将库存的变动分为主动补库存被动补库存主动去库存和被动去库存共四个阶段李根2020指出经济体的产成品存货的价格决定了库存周期的运行情况认为在被动去补库存阶段价格领先于库存在主动去补库存阶段价格和库存并驾齐驱李根2020还发现库存周期的整体运转会对螺纹钢价格产生较强的周期性影响煤炭方面燕志鹏等2023发现在主动去库存和被动补库存状态下主要是库存影响价格在被动去库存和主动补库存状态下主要是价格影响库存在前人研究的基础上我们进一步实证选取秦皇岛港曹妃甸港国投京唐港和京唐港老港的煤炭场存量作为库存的代理变量等权合成库存的变动曲线并观察其与煤炭价格的关系可以得到几点结论结论一低库存时煤价易上涨高库存时煤价易下跌可以看到煤价上涨的时期在库存底部2016年6月和2021年7月附近煤炭下跌的时期在库存顶部2015年3月和2019年9月附近其逻辑符合王旭冉2020中所说即较高的库存会压制煤价库存较低时压制被解除图27库存底部附近的阶段煤价上涨库存顶部附近的阶段煤价下跌符合库存周期反映的景气变化数据来源Wind国泰君安证券研究结论二库存与煤价的上下走势并不是简单的正相关或负相关例如2011-2014年煤价一路下跌而库存却是先上后下两者并不是简单的正相关与负相关计算库存与煤价的滚动相关系数我们发现不同时间段库存与煤价的关系不同2012-2015年库存与煤价呈负相关2016-请务必阅读正文之后的免责条款部分20of49