网格策略的终极进化三

1、网格策略的是非和终极改进（三）三行业框架上一篇我们通过一步步的量化分析，总结出要想提升网格收益，可行的方案之一 是分仓做多个低序相关的品种一起网格，从而提高资金的利用效率。但篇尾也引出了一个问题，那就是除了低相关、高波动，这些网格品种还需要包 括哪些特点呢？比如说第一篇中提到的信息技术ETF,它的波动率比券商ETF还 要高，为什么不能做它的网格呢？如果只看现在市面上关于网格的流行说法，或许有这么一种解释，是说券商ETF 估值低、信息技术ETF估值高，网格策略要以“估值为底”，所以信息技术ETF 不宜网格。这个说法当然不能说错，网格作为主动买套的策略，不知道底部参数 就没法儿设了。但为什么券商E

2、TF就能知道底部了呢？今天我们不妨尝试换一个更高的视角，来 审视一下网格品种选择的问题。前方高能预警：本篇可能是全系列理论色彩最浓的一篇。一、行业三角我从事咨询和金融十几年，接触了不少行业，常常需要写行业分析报告。当然， 行业分析这个领域有很多专业机构，不敢班门弄斧，但我们从业者至少都积累了 一些看行业分析的视角，时间长了多可抽象出一个比较普适的分类框架来。在此，我首先分享一下自己看行业的分析大框架。所有的行业，不妨假设可以归 类成以下三类，我们把它画在一个三角上，并且列举出一些比较典型的行业：当然，以上的分类只是一个示意，每个行业所处的位置、甚至是否属于同一级行 业，都并不精确。但粗略可见，

3、每个行业在这个体系中，很少会非常极端的归属 某个典型，也就是处于三角形的某个顶点。相反，大多数行业都同时兼具三个特 性，只是在程度上会更加偏向其中1个或2个特性。我们仍然试着挑选了其中的三个相对典型的行业：化工、食品、信息来进行分析， 看看这三大类行业分别具有什么最经典的属性。传统上的行业分类，会有各种各 样的解释指标，但我倾向于只抓取最贴近现代经济学基础概念的一个供需关 系。先说结论：稳定的需求，驱动“价值行业”不稳定的供给，驱动“成长行业”弹性的供需，驱动“周期行业”（一）价值行业 价值行业代表了最稳定的供需关系。这类行业（比如食品），需求基本可以称为 刚需，所以为了满足稳定需求而产生的供

4、给，也会逐步稳定下来。在一个社会时 期里，除了经济环境发生翻天覆地变化的那几年（比如改革开放之初）可能产生 群雄逐鹿级别的竞争，之后行业企业就会比较快的排好比较稳定的座次。此后，社会风平浪静的话，这类行业很容易产生强者恒强的“马太效应”，毕竟 守着明确存量也明确增量的市场，现存生产商面对的风险较小，拥有品牌知名度 和资本资源的双重优势，要保持市场占有率不大幅下滑，并不困难。虽然在此过程中，由于技术创新、营销和商业模式改变、人群的代际更迭，也会 间或出现新的挑战者，就像王者可口可乐也会面对以二战后新生一代美国人为目 标客群的百事可乐的挑战，但根据全球上百年汗牛充栋的相关研究结论，已经非 常清晰的

5、指向这类行业的常见最终形态形成稳定的双寡头结构。也就是说， 每个子行业都由2个彼此竞争的大品牌垄断约80%的市场，其他所有竞争者去分 配剩余20%的细分市场。就像中国的茅台和五粮液、伊利和蒙牛；美国的可口可乐和百事可乐、麦当劳和 肯德基。它们之间也许互有攻防，却总是不断维持甚至拉大和其他对手之间的差 距。在纯粹的价值投资者语境里，喜欢把这类行业龙头企业的优势，比喻成“护 城河”。此类行业的企业，长期股价总体是波动向上的，大起大落不明显。另一大特点是 它们创新高的时间不会太长，就算遇到短期的经济萧条带来需求萎缩，但由于需 求的刚性下限非常明确，所以不久就能重新达到平衡并继续上涨。尤其是在中国、

6、美国这种长期经济增长、人口增长、消费升级的经济体，价值的稳定特征更是会 得到非常充分的体现。也正由于护城河的存在，投资这类行业从总体上看几乎没啥难度，也很难通过任 何择时、换仓等操作创造出超额收益。因此，这类行业每个波峰都间隔很短、而 且都超过上一个的特性，使得最优投资模型可能就是长期持有，中间即便有增强 手段，也不太可能是“网格”这种随时卖飞的策略类型。我贴一个大家耳熟能详的经典价值企业伊利股份的复权长期股价图，大家应该是 一眼可见上述特征：20QZ-032Q06-032014-032020-0价值类企业的特点是盈利稳定，判断贵还是便宜都相对容易，用绝对市盈率（PE）、 面向未来的市盈率（F

7、orward PE）对其进行估值都差别不大。只不过它们的估值 会被业绩增长很快消化掉，所以除非非常贵，否则都没有卖出的价值。相反，价值类企业的卖出信号不一定是估值贵了，而更可能是盈利和市场占有率 明显下降了，这类信号往往提示该企业甚至是全行业陷入了大麻烦中。因为价值 类企业的最大风险，通常是全行业面临的某些政策或声誉危机等，比如2008年 著名的牛奶三聚氰胺事件。如果是单个企业出现盈利下滑导致的PE增加，也同 样提示非常明确的离场信号，这说明这个企业生产的产品，在需求刚性的情况下 尚且被市场抛弃、市场占有率异常下滑，事出反常必有妖那为什么我心目中的中国版行业三角里，食品行业并不是纯粹的价值，而

8、向成长 偏移了一点呢？传统上认为需求同样足够刚性的教育行业，为什么会向成长偏移 更多呢？它们又到底具有哪些成长行业的特点呢？（二）成长行业和价值相反，成长行业代表了最不稳定的供需关系。这类行业（比如信息），其 需求在传统上是不存在的，比如没有Iphone之前你会知道自己需要一台智能手 机吗？这类行业往往是随着技术、商业模式的迭代更新，突然从供给端挖掘出了一个新 的需求。听起来是不是有点近年流行词“供给侧改革”的意思？正是由于中国近 年消费升级和互联网的发展比较快，依托电商的新商业模式层出不穷，所以由供 给新创造出的部分需求，才给传统的价值行业食品、教育等涂抹上了一丝成长的 金边。由于这些新需求

9、常常倏忽而来又乘风而去，所以行业会非常明显的分为“成长期”、 “成熟期”和“衰退期”几个阶段。成长期并不是群雄并起的，而是仅仅几个甚至是一个走过初创阶段的弄潮儿，在 试错的熔炉里幸存下来，偶然发现了一块能被打开的需求新天地。于是它赶紧大 开杀戒，盈利和股价都蹭蹭蹭的上涨。接下来，这个新的需求或者商业模式，有可能不久就被市场证伪，那么这些成长 公司就会被打回原形，哪来的回到哪里去，永无翻身之日。这种例子很多，远看 世纪之交的商务通，近看2020年的瑞幸咖啡。也有可能，行业的需求被市场证实，那么就会有越来越多的企业尝试进入这个市 场，打破最初的技术壁垒。就像三星携安卓杀进了苹果开创的智能手机市场，

10、带 起了 HTC、华为、小米、OPPO、VIVO等一帮小兄弟。在红海竞争后，市场的格局逐步固定下来，形成寡头垄断。经典的垄断结构按照 吴军博士在浪潮之巅中对IT行业的分析总结，多呈现为7-2-1结构，即龙头 垄断70%市场、龙二占据20%、其余企业瓜分10%。由于现阶段成长行业多数和 技术沾边，用IT业来归纳成长类格局特点，也大体不会偏差太远。进入垄断结构后，市场的利润爆发期也就过了，于是成长行业就进入了“成熟期”。 然后，当新的技术和模式发展到了引爆点，新的成长行业发展、创造出了新的需 求，这个需求和老成长行业的需求出现重合点（比如智能手机取代部分笔记本电 脑的市场需要），老行业就开始迈入夕

11、阳“衰退期”。可惜这类行业通常不会夕阳 红，而是一步跨入极夜，要死就是瞬间死透。君不见，当年大街小巷的诺基亚专 卖店，是如何在顶峰后的第二年就直接踩进谷底，第三年就被收购正是由于成长行业的供给、需求都非常不稳定，需求一旦被创造出来就会持续增 长，所以它的消失往往也等不到需求饱和，直接被下一波不知何时升起的汹涌浪 潮给颠覆。真正严肃的成长行业研究者，应该都是带着“风险投资”（VC）的气 概，抱着必死的决心、拿着概率的散弹枪冲进去沙场的。至于成长行业如何估值？可能有一大堆PS、PCF之类的神奇模型，但我想负责任 的说一句，对于绝大多数人和绝大多数公司而言，成长行业应该是无法估值的。 最佳的投资模型

12、，也许就是充分分散+趋势投资，毕竟一旦一个成长行业赌对了、 爆发了，它的趋势是中期难以逆转的，什么大盘下跌、经济波动、天灾人祸，九 头牛都拉不回。但一旦它的衰退到来，无论因为什么理由，都是不可逆的死亡， 对于身在其中者最大的可能就是再无还阳之日。在此我贴一张诺基亚的估价季线图，大家一起感（MIAN）受（HUAI）一下吧。2006-032015-032003032 口哈2012-032018-03诺基亚NOK135.22?9.1163.aD-9.217 24.73成长行业既然无法估值，再高的波动率也肯定不适合网格了，比如前文中的信息 技术ETF。顺便多说一句。有一些典型的成长企业，发展到成熟期之

13、后仍然可以不断壮大， 甚至规模加速成长，蜕变化蝶。只不过，这类企业通常会偏离自己原先所处的行 业赛道。比如腾讯、阿里，不管他们本来是做什么的，当手上的钱多到一定程度 以后，就只能把自己变成投资公司，通过外延财务投资来进一步实现增长。这类 财团帝国的行业属性，因此会变得越来越模糊，估值也更加困难。既然连行业属 性都不清楚，就更加不是需要明确底部的网格策略所能涉猎的范围了。（三）周期行业周期行业和以上两种行业都不同。之所以说到“周期”二字，就是因为它的需求 和供给是围绕“价格弹性”这个锚点周期性的呈现往复波动的。以煤化工为例。煤炭在很长的历史时期里，都是基础工业原料，无论新能源替代 被喊了多少年，

14、人类迄今大部分的发电还是依赖火电，所以这个需求并不会像成 长行业那样轻易被替代、消失。但是，此类需求也并不像食品行业那样是人们吃穿用度的刚需，总是稳定的存在， 它一方面会被价格影响，价格贵的时候就少买一点煤、便宜就多屯一点煤；另一方面会被经济环境影响，经济增长了就需要更多的煤，经济衰退就需要更少的煤。 所以，需求在此表现出了一定的弹性。而在另一端的供给，同样表现出了弹性。当需求增长到一定程度，供给满足不了， 煤的单价就会快速上涨，然后就有更多的企业自发开始挖煤、进口煤、贸易煤， 增加供给以满足需求。当供给需求逐步达成平衡，煤价就趋于稳定了，此时对数 据反应不敏感的企业继续增加供给，天平就倒向了

15、另一端，煤价开始下跌，直到 跌到更多企业的成本线以下，直到倒闭、减少供给Qi Qe如此周而复始的循环，就形成了周期。周期最经典的定义，也分成著名的四个阶 段，也就是被动补库存阶段、主动补库存阶段、主动去库存阶段和被动去库存阶 段。不必展开，对照以上的描述，应该大家都能体会了。正因为周期行业具有这样被“供需”两个变量驱动的循环特点，而两个变量的组 合在四个象限之间周期波动，所以这个行业的估值底部和顶部相对比较好预测。全行业盈利最差甚至亏损的阶段（市盈率最高），反而是周期的底部低点附近， 此时供给逐步破产出清、需求又差到极致面临回升预期，所以此时买入周期行业 股票的盈利预期最好。所以，有一派投资者

16、会反向采用市盈率给周期行业估值， 也就是达到高区间开始买入。当然，如果用市净率（PB）的低点来进行顺向估值， 效果也差不多，因为净资产的变化速度远比盈利要慢得多。这样说来，是不是周期行业的投资就很容易呢？当然不是。显然，这世界上就没 有容易赚的钱。周期行业的确相对容易估算底部（P），但是周期反转的时间（T） 很难计算、甚至是不可计算的。道理嘛，不知大家看过三体这部科幻小说吗？ 三个恒星构成的星系，其运动轨迹都无法计算，几乎随机，而周期行业由供、需 两个变量彼此动态博弈平衡，相当于有四个波动方向都具有不确定性，因此其本 身的波动时长和回暖时机，基本是不可测的。周期行业我就不贴个股图了，重温一下本

17、系列第一篇所展示的那张券商ETF的图 哈：三、不典型行业和宽基指数上一节分析得出的结论，可以总结为：价值行业应该长持、成长行业只能做趋势， 只有周期行业的供需关系可以估底、但难以确定反弹时间，所以或许适合用网格 来捕捉震荡时间的收益。可是大多数行业，并不会像食品、信息、煤化工那么典型，它们往往具有多重行 业属性特征。这些行业的特点，我们也尝试用券商、地产、传媒3个案例来稍作 分析。（一）券商行业关于券商，大家是不是不太理解，周期行业不是应该都要对应一个基础商品吗？ 那为什么不买卖商品的券商也是周期行业呢？其实从经济学角度来看，一切能交易的都是商品，煤炭是、粮食是、手机通信的 服务是、给你家里做

18、卫生的阿姨提供的服务也是。券商对应的基础商品，就是证 券交易、证券发行承销、自营业务（相当于自己炒股）、股权质押融资这四项服 务为主。这几项服务都有一个共同特点，就是和牛熊市关系特别大。不过，这个问题其实隐含了一个更深层次的中国特色。事实上，虽然券商是周期 行业，这一点在全球都是共识，但在中国这个特点要比其他多数国家鲜明得多。 这背后最重要的原因，是因为中国的证券上市是审批制的，所以股票作为一种商 品，它的供需也存在着像煤炭一样的弹性平衡问题，而且在有形之手干预之下供 需矛盾有时会特别尖锐。过去当A股市场持续低迷的时候，市场上追逐股票的资金（相当于需求）减少， 于是中国的证监会就会降低甚至暂停

19、发行审批（IPO）数量，这就导致股票的供 给开始减少。接下去，当减少到一定程度后，市场价格跌到极致，开始有增量资金进入。相对 此时停滞不增的股票供给，这些资金就容易买出溢价，带来股票价格上涨。随着 上涨，更多需求（资金）进入、助推，产生正循环。然后，证监会再逐步放开IPO， 更多的股票被供给出来，直到供需关系再次打破、逆转这种周期性，也一定程度代表了整个A股市场的周期性。于是A股作为一个整 体（以万德全A指数为代表）就在上述的供需关系变化中，和全球的其他主要股 指相比表现出明显更加突出的周期性。当然，和中国一样采用审批发行体制的国 家（或历史阶段），其主要股指的周期性也可能是相似的。而证券公司

20、本身的股价，更是这种周期的放大反映。由于券商收入主要和IPO承 销收入、交易佣金、自营盘收入相关，熊市还会遇上股权质押跌价平仓风险，相 当于供、需两端都只和以上的“基础商品”周期相一致，缺乏其他收入来源对冲 平衡。所以在中国证券史上，证券行业体现出超强的周期特性，相当于在万德全 A指数的周期之上再叠加了超过一倍的弹性。这一点，比较一下中国的券商龙头 中信证券和美国的券商龙头高盛的长期股价对比，就能看得很清楚。167.51高盛集团算中信证券ZD10.!03/31ZD1S/1V30随着中国证券市场向注册制转型，这种周期性有可能会逐步弱化。而一般认为由 于直接融资比重显著低于同体量经济体，未来十年中

21、国的证券行业发展空间比较 大，所以券商相对普通周期股有可能会逐步体现出一定的“成长”特性，向成长 维度多靠一点。但如果深入点理解，审批制向注册制转型只是把供求关系的决定权从政府机构交 回给了市场，供需关系的自发平衡仍然存在，这也就是为何券商、乃至整个金融 业即便在成熟市场也依然体现出较强周期性的原因。（二）房地产行业类似的，还有房地产。只不过中国的房地产行业在过去20年和券商是反过来的，活生生把周期股演绎成了成长股。因为中国经历了20年的地产黄金时代，其关联商品（房产）的需 求体现出了持续的刚性，导致其行业板块的股价体表现出一定的成长特性，平抑 了周期。但全球的房地产企业，在正常的岁月里都是非

22、常典型的周期行业，每轮 股价低点都相差不大且震荡较久。我们可以比较一下美股的地产开发商龙头之一 Toll Brothers和A股地产龙头万科的长周期走势图：但是如果把这张图往前拉，就会看到三十年河东的另一番光景。毕竟全球主要经 济体都有过房地产的黄金岁月，并不只是中国有，中国也并不特殊。所以说不定 中国的地产行业，目前也正在向着周期属性回归呢？（三）传媒行业 再来解释一下，为什么传媒属于偏向周期的行业？要理解这一点，还是可以从房地产入手来看。一般认为房地产行业有两个属性， 一是可选消费、二是金融。前者比较好理解，“房住不炒”嘛，买来住当然就是 消费咯。不过不同于食品饮料，房地产这种商品属于耐用

23、品，很长时间才买一次，不买租 房住一辈子理论上也可以，所以它才叫做“可选消费”。与之类似的还有汽车、 家电、奢侈品等等。由于需求不是持续、稳定的，所以容易想象，在上述模型中 可选消费就具有很明显的周期特性。可选消费范畴很广，无论是需求更刚性一点的服装服饰电影旅游（偏向价值）、 还是供给更飘忽不定的电子产品（偏向成长），它们总体上都在行业三角中处于 “周期”的辐射范围内。但如果房地产更多的体现出投资属性，买来住的人主要看中它的出租、出售升值 价值，甚至是通过向银行举债的方式加杠杆投资，那么这时的房地产就表现出更 强的金融品特征。金融行业在全球都是典型的周期行业，因为它和货币利率、信 贷的供需高度

24、相关，一旦资金供给进入紧周期金融就必然萎缩，其周期波动特征 极为明显，比可选消费要更加强烈得多。房地产虽然是可选消费和金融的叠加行业，但两个属性的比重在不同经济体、不 同发展阶段中都是不一样的。比如今天在德国，也许房产的可选消费属性占比接 近80%，但在中国可能金融品的属性接近80%（这只是个比方，并非实证数据）。 噢对了，大家也许不知道，房地产行业在一级行业指数划分上，在中国属于“全 指金融”，而在德国就属于“可选消费”。有点扯远了。关于“房主不炒、稳中向好”啥的，不是本篇讨论的重点，我们还 是回到行业框架里来。传媒行业包含的范围比较广，比如电影、广告、游戏等等。 这些子行业中有些有明显的成

25、长特性（比如手机游戏），但不妨碍整体上这些行 业的需求都受到经济周期波动影响。比如电影，老百姓有钱了就多看，看的人多了广告植入就更多，广告更多就拍的 更多，拍的更多每部片盈利就更困难，然后一个周期逆转倒闭一片影视公司，然 后从头再来所以，传媒行业从总体上偏向可选消费的特性，和可选消费的其他品类一样，更 加接近周期行业，虽然在中国它还具有一定的成长特征，因为不断有新的商业模 式、载体甚至是技术上的创新在创造新的需求。想想10年前，你就不能想象可 以摘掉耳麦、捧着手机，在被窝里和朋友们组队吃鸡，对吧？（四）宽基指数所以你看，无论专业分工细化的今天是否已经发展出了3600行，但只要动态组 合“价值-

26、成长-周期”三者的比重，就都可以在这个框架中找到每个行业相对可 信的位置，对其进行特征分析。其中越接近周期特性的，它的底部估值相对越容 易、越可靠，波动特征也越适合采用网格模型。但读到这里，不知道你是否有点疑问？那么包含了所有行业的宽基指数，比如中 国的沪深300、中证500，以及香港的恒生指数、美国的标普500这些，它们也 能用这个框架来分析吗？它们可以估值吗？这是一个非常有趣而深刻的问题，对此我多年来也一直在思考、研究。理论上说 宽基指数包含了所有行业，彼此对冲，它在三行业的频谱中应该接近三角型的中 心或者重心点才对，不是吗？可事实上，只要你稍经推理就会发现，每个国家、每个历史时期、每个指

27、数，其 主导的行业是不一样的。比如恒生指数和沪深300指数，由于历史原因和地缘经济支柱，这两个指数都以 银行、地产、保险等金融特性强的企业为主要权重，因此其行业属性就会更偏向 周期，指数走势周期波动的特征比较明显。当然，近年由于内地腾讯等大的互联 网企业赴港上市，带给了恒生指数一些新增的价值和成长元素。沪深300，同样有占比不低的金融类行业，但也有一定比例的必须消费，所以它 的属性处于周期和价值之间。长期缓慢上涨，中间周期波动。而中证500这样的指数，它的组成中(最新一期)26.4%权重归为信息技术、10.4% 归为可选消费，还有比例不低的工业原材料和医疗保健等，所以它在周期频谱中 就偏向位于成长和周期之间。指数有些阶段持续成长向上(2009-2015)、有些阶 段持续衰退向下(2016-2019)，伴随一定的周期波动。至于美国的标普500，非常有意思，这个指数历史足够长，也伴随了美国这个大 经济体的几次重大转型，所以我们是可以从它的历史走势中看出不同时期它的行 业偏向。比如50年代以前，美国的能源、铁路等行业发展主导，让指数的工业 周期特性非常显著。50-80年代，美国战后以纽约为