■ 研究目的：战术资产配置(TAA)是在战略配置基础上，根据市场环境变化进行动态调整的资产配置策略。本文旨在构建上证指数的定量择时模型，以提高对大盘月度趋势判断的准确性，助力于战术性资产配置策略。
■ 模型简介：本文构建的模型，融合了基本面分析与技术面分析，旨在捕获由基本面因素引起的市场趋势和非基本面引起的重大波动。模型包含三个基本面指标（中长贷增速、M1增速或M1-PPI增速、美元指数），以及两个技术面指标（市净率5年分位数、量价变化）。模型设定两种增配/买入情形：第一，多个基本面指标发出看多信号，且技术面不看空；第二，基本面指标虽未好转，但技术面已发出看多信号。其它情形，则均减配/卖出。模型的历史回测显示，自2001年12月起月频交易上证指数，年化收益率达16.85%，胜率65%，赔率1.7倍，夏普比率0.98，23年间仅两年小幅亏损。
■ 当前信号：该模型自2023年8月后未显示看多迹象。目前，基本面指标普遍不佳，中长贷增速、M1增速及M1-PPI增速均下降，美元指数震荡，技术面亦未观察到大盘的同比和环比放量上涨，仅估值处于较低水平。依据模型规则，当前战术性资产配置应保持谨慎。
图：定量择时模型历史买卖信号
资料来源：Wind、招商银行研究院
■ 风险提示：运用模型时，需深刻洞察当前经济和市场状况，认识到模型的历史局限性。若经济驱动模式和A股生态发生重大变迁，模型可能失效。
正文
战略资产配置(SAA)是长期的、相对稳定的资产配置策略，决定长期的投资比例。而战术资产配置(TAA)则是在战略配置的基础上，根据市场环境的变化进行动态调整的资产配置策略。战术配置的调整是在维持战略配置稳定性的前提下进行的优化，二者相辅相成，协同发力。在战略资产配置的长期指引下，辅以战术资产配置的灵活调整，才能构建起一个全面、稳健、高效的大类资产配置体系。
战术资产配置的调整通常体现在，大类资产配置比例的浮动和大类资产内部结构性机会两个方面。权益资产，凭借其显著的市场弹性，在战术资产配置中效果明显，值得深入分析。本文旨在构建一个针对A股市场的择时模型，以支持有效的战术资产配置决策。
研究目的：定量判断A股大盘月度趋势
2022年10月我们发表了《A股大势研判框架——基于三大关键因子》的研报，文中阐述了业绩、流动性和估值对大势研判的重要性。本文在此基础上增加了跨境资本流动和量价因子，以进一步提高对大盘月度趋势判断的准确性，助力于战术性资产配置策略。
本文通过构建一系列关键指标，旨在构建上证指数的定量择时模型。要求模型不仅需要有逻辑基础，而且必须通过历史数据的严格回测。本文选取中长期贷款余额同比增速（下文简称中长贷增速）以表征A股业绩预期，选取M1增速或M1-PPI表征国内宏观流动性，选取美元指数表征跨境资本流动，选取市净率5年分位数表征估值水平，选取量价同比环比变化表征市场情绪。
本文建立的定量择时模型专注于短期应对，旨在辅助长期预测。下文将分析模型关键指标，并展示如何将这些指标融合，以评估模型的综合效能。
基本面择时模型：基于三大基本面指标
（一）业绩预期指标：中长贷增速
上市公司财报是季频数据，缺乏时效性，对判断业绩趋势帮助有限。统计局发布的月频经济数据如投资、消费、出口、通胀和工业增加值等能提供更为高频的经济概览，但这些数据领先指示意义不强。
我们注意到，央行每月中旬发布的金融数据具备较强的领先性。特别是中长贷增速，与A股利润增速和市场走势较为相关，并具备前瞻性。中长期贷款中，企业中长贷占60-70%，居民占30-40%，反映了实体部门的借贷需求和杠杆变化。通常当经济回暖时，中长期贷款的需求才会加强，它与经济预期有较强相关性，因此，中长贷增速可被视为衡量业绩预期的指标。2021年以来，地产作为信用载体的角色弱化，加上地方政府化债的影响，中长贷增速至今仍处于下行通道，进而导致资产价格的普遍低迷，包括股价、房价和通胀水平等。
图1：中长贷增速同步或领先于上证利润增速
资料来源：Wind、招商银行研究院
图2：中长贷增速和上证指数有一定相关性
资料来源：Wind、招商银行研究院
鉴于中长贷增速与经济基本面和股票市场的关联性，可构建标的为上证指数的择时策略：若央行月中公布的中长贷增速上升，则于月底增配/买入上证指数，持仓至次月底；反之则减配/卖出。这里采取两期平均法以平滑中长贷波动。从2001年12月起回测，此策略带来显著超额收益。
图3：中长贷择时模型
资料来源：Wind、招商银行研究院
（二）国内流动性指标：M1增速和M1-PPI 增速
M1增速是金融数据中反映政策效果较为灵敏的指标，它通常领先A股业绩增速2-3个季度，与A股走势同步或稍早，领先性优于中长贷增速。M1中80%为企业活期资金，20%为流通中的现金。企业倾向于负债经营，非必要不留现金，因此现金储备多寡反映了企业扩张意愿的强弱，这也是M1增速领先业绩增速的原因。
图4：M1增速与领先上证利润增速
资料来源：Wind、招商银行研究院
图5：M1增速和上证指数高相关
资料来源：Wind、招商银行研究院
M1同比增速-PPI同比增速，这一衍生指标与M1增速高相关，且多数时候略微领先于M1增速。它是企业生产资料购买力的表征，反映企业在满足生产需求后是否还有剩余资金。为便于理解，类比居民端，居民活期存款增速-CPI增速，反映了居民的实际购买力，即居民在满足基本生活消费后是否有剩余资金。此指标的经济逻辑在于，即便M1增速下降，若PPI下降更快，则企业的实际购买力可能已在提升，此时企业可能提前进行资本开支。
鉴于M1增速和M1-PPI的经济意义以及与股市的相关性，我们使用这两个指标构建标的为上证指数的择时策略：若任一指标上升，则视为上证指数的增配/买入时机；若下降，则视为减配/卖出时机。这里对这两个指标进行三期平均处理以减少波动。自2001年12月起回测，策略带来显著超额回报。
图6：M1择时模型
资料来源：Wind、招商银行研究院
（三）跨境资本流动指标：美元指数
为何汇率变动会影响股市？人民币汇率升值，通常意味着中国经济前景相对更好。而外资投资A股的收益，等于股票涨跌幅加上人民币汇率升值幅度，因此人民币升值将吸引外资流入A股。
本文以美元指数代表跨境资本流动。尽管理论上人民币汇率更为适宜，但考虑到人民币汇率市场化改革于2015年8月11日才正式启动，为模型能够回检更早的历史数据，遂采用美元指数。美元指数与人民币汇率走势大体一致，其可以看作是衡量整体汇率水平的综合指标。
图7：人民币汇率和上证指数存在相关性
资料来源：Wind、招商银行研究院
图8：美元指数和上证指数存在相关性
资料来源：Wind、招商银行研究院
汇率变化往往与经济预期同步，不具备明显的领先性，因此，以汇率为基础的择时策略效果理论上不如中长贷和M1指标有效，它的择时效果主要来自汇率对跨境资本流动的趋势性影响。
下面利用美元指数构造标的为上证指数的择时策略：若美元指数下行，则增配/买入上证指数，反之则减配/卖出。这里对美元指数做了两期平均，以平滑数据波动。自2001年12月起回测，策略带来显著超额回报。在构建择时策略时，可以考虑加入北向资金净流入等指标，策略效果会有所提升。但为了保持历史数据的一致性，本文在回测时未纳入2014年底才出现的北向资金数据。
图9：美元指数择时模型
资料来源：Wind、招商银行研究院
（四）基本面择时模型历史回测
前文已分别展示三大基本面指标的择时效果，结果显示越领先的指标择时效果越好，排序依次为M1增速、中长贷增速和美元指数。
综合三项基本面指标，利好指标越多，未来上涨概率越高。据此，可以构建标的为上证指数的择时策略：至少有两项利好，则视为上证指数的增配/买入时机，反之则视为减配/卖出时机。自2001年12月起的回测表明，此策略获得显著超额回报。
图10：基本面择时模型
资料来源：Wind、招商银行研究院
需要注意的是，该基本面策略未能捕捉到2014年的牛市行情。当时，基本面指标如中长贷、M1和汇率均未释放利多信号。然而，在极度宽松的国内货币政策影响下，A股迎来了资金驱动的牛市，内资和外资纷纷涌入，忽略了基本面的不利影响。
技术面择时模型：基于估值和量价指标
股市的牛熊周期并不总是与基本面同步，如前所述2014至2015年的牛市就缺乏基本面的支持。因此，除了基本面分析，建立技术面模型也非常重要，这些模型多与股市的量价数据相关。尽管技术面模型可能缺乏严格的逻辑基础，但它们被投资者广泛采用，导致羊群效应和动量效应客观存在。下面，我们将介绍一个结合估值和量价的技术面模型案例：
（一）技术面多头策略
技术面多头策略，建立在对估值和量价两个维度的严格考量之上，目的在于捕捉市场情绪的积极变化和资金流向。当5年市净率分位数低于50%，这表明市场估值处于较低水平，为多头策略提供了初步的入场条件。进一步地，我们通过观察月度成交量和收盘价的同比与环比变化来确认增配/买入信号：只有在两者均显示放量上涨时，才认为资金在市场的低位显著流入，市场情绪得到实质性改善，此时视为上证指数的增配/买入时机。
在多头策略中，我们采用了较为严格的条件，这不仅基于低估值的前提，还要求成交量和收盘价在环比和同比上都实现放量上涨。同比放量上涨的条件虽然在股票指数分析中不常见，但将其视为一项经济指标来考察，则理解同比的意义就较为直观。在基本面支撑不足的情况下，设置更为严格的增配/买入条件，既体现了策略的审慎性，也确保了投资决策的合理性。
（二）技术面空头策略
技术面空头策略专注于高估值环境下的市场动态。当5年市净率分位数超过50%时，我们分析月度成交量和收盘价的环比与同比变化。若环比显示放量下跌，这通常意味着资金正在高位撤离；或者同比显示缩量上涨，可能表明经过一年上涨后，股价的上行动能正在衰减。这些信号均为上证指数提供了潜在的减配/卖出时机。
空头策略的主要作用是为基本面策略提供退出机制。即使在基本面指标显示积极的情况下，技术面若出现负面信号，同样会被视为采取减配/卖出行动的依据。
在此模型中，空头策略与多头策略并非基于对称信号。其原因在于，当估值达到高位时，股价在同比条件下不可能呈现下行趋势，而同比缩量上涨本身即反映出市场动力的减弱。从环比角度来看，环比放量下跌是一个明显的弱势信号，表明市场动能正在衰减；而环比缩量下跌可能仅代表市场经历的是一个暂时性的调整阶段，并不一定预示着趋势的转变。
（三）技术面择时模型历史回测
回测结果：2001年12月至今，该策略能产生明显超额收益，尤其能捕捉没有基本面支撑的行情，如较大程度上的捕捉了2014-2015年的牛熊波折，对基本面策略能形成了有效补充。
图11：技术面择时模型
资料来源：Wind、招商银行研究院
图12：技术面择时模型（允许做空）
资料来源：Wind、招商银行研究院
定量择时模型：基于基本面和技术面的综合模型
综合考虑基本面和技术面，制定定量择时模型如下：
（一）模型规则
根据以下任一条件，我们将采取增配/买入上证指数的行动；如果不满足这些条件，则考虑减配/卖出：
第一，基本面显示出改善迹象，同时技术面没有提供减配/卖出信号；
第二，尽管基本面尚未显示出改善，但技术面已明确发出增配/买入信号。
图13：模型信号示意图
资料来源：Wind、招商银行研究院
模型示意图将技术面信号置于前位，这并非意味着其重要性超越基本面，而是考虑到在市场行情初露端倪之际，股价可能先于基本面因素有所反应。然而，历史上技术面信号的触发频率相对较低。
（二）基本面信号
基本面信号由以下三个关键指标构成：
第一，业绩预期指标：中长贷增速处于上行趋势；
第二，国内流动性指标：M1同比增速或M1-PPI同比增速处于上行趋势；
第三，跨境资本流动指标：美元指数处于下行趋势。
基本面好转信号：上述三个指标至少满足两个；
基本面未好转信号：上述条件均不满足或只满足一个。
为减少数据波动带来的影响，我们对中长贷增速和美元指数进行了两期平均处理，而对于波动性更大的M1和M1-PPI指标，则采用了三期平均方法以平滑短期波动，确保信号的稳定性和可靠性。
（三）技术面信号
技术面看多信号：5年PB分位<50%；上证指数月度成交量和收盘价，环比和同比都放量上涨。
技术面看空信号：5年PB分位>50%；上证指数月度成交量和收盘价，环比放量下跌，或者同比缩量上涨。
技术面无信号：若前两项条件都不满足。
（四）定量择时模型历史回测
2001年12月至今，该策略产生了较好的择时效果。长期年化收益为16.85%，胜率为65%，赔率为1.7倍，夏普比率为0.98，过往23年中仅2年小幅亏损。
表1：定量择时模型历年收益（%）
资料来源：Wind、招商银行研究院
图14：A股定量择时模型
资料来源：Wind、招商银行研究院
图15：各模型胜率赔率及风险收益的比较
资料来源：Wind、招商银行研究院
（五）模型的边界
模型的历史经验能否在未来继续发挥作用，关键取决于宏观经济驱动模式和A股生态有无发生重大变迁。例如，发生以下几种情景，模型可能会失效：
第一，中长贷增速失效举例：若中长期贷款未流向实体，而是停留在银行体系循环，则中长贷增速指标的预测意义较为有限。
第二，M1增速失效举例：2022年上半年，财政存款的增加推动了M1增速的上升。但疫情的影响使得市场对经济复苏的预期并不乐观，这导致A股市场整体呈现下跌态势。
第三，美元指数失效举例：人民币汇率虽升值，但若国内处于滞胀期叠加货币政策收紧，则跨境资本未必会流入。
第四，量价指标失效举例：量价指标作为市场博弈的产物，其稳定性不如基本面策略。这些指标被投资者广泛使用时，失效的速度也会相应加快。
第五，模型系统性失效举例：若A股的权重板块由周期股变为科技股，则现有宏观指标可能失效，科技行业指标如半导体销售周期可能更为有效。同样，若A股权重板块转为盈利稳定的板块，这类股票受需求侧波动影响较小，可能导致基于需求侧变化的经济指标不再适用。
（六）模型当前信号与市场展望
该模型自2023年8月后未显示看多迹象。目前，基本面指标普遍不佳，中长贷增速、M1增速及M1-PPI增速均下降，美元指数震荡，技术面亦未观察到大盘的同比和环比放量上涨，仅估值处于较低水平。依据模型规则，当前战术性资产配置应保持谨慎。
图16：定量择时模型历史买卖信号
资料来源：Wind、招商银行研究院
风险提示：运用模型时，需深刻洞察当前经济和市场状况，认识到模型的历史局限性。若经济驱动模式和A股生态发生重大变迁，模型可能失效。
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