大势研判新方法论（一）：当DDM遇上概率论：新基本面量化框架

《开源金股，4月推荐—投资策略专“胜率-赔率”的基本面量化思路为方，构建全新股债择时框架【新基本面量化《开源金股，4月推荐—投资策略专 投资策略专题2/282/281、21世纪20年代后，传统DDM框架大势研判多次失效 41.1、DDM框架是传统策略在大势研判上的核心理论基础 41.2、但进入21世纪20年代后，DDM三要素框架出现多次失效 51.3、新发展范式下DDM大势研判框架的调整 72、新DDM三要素大势研判：新基本面量化框架 92.1、将【概率论】思路嵌入DDM框架 92.2、步骤1：赔率框架——基准持仓比例 102.3、步骤2：胜率框架——权益调整系数 112.4、步骤3：确定股票和债券的持仓比例 153、【新基本面量化框架】的大势研判效果尤为突出 163.1、在5大核心主流宽基指数上的应用 163.2、在15大典型风格指数上的应用 184、进一步拓展普适性——构建每年收益均为正的策略 204.1、与【优化的高股息】结合：年度正收益实现100% 204.2、与【净利润断层】结合：进一步提升收益和更强的超额稳定性 225、风险提示 26图1：DDM三因素及其核心驱动力 5图2：2007年以来成交额前5%的个股集中度5次超过45% 6图3：21年，市场行情由大盘风格转向小盘风格 6图4：23年11月以来A股行情独立于海外市场 6图5：23年11月以来中美利率走势分化 6图6：新基本面量化框架的核心思路：基于现有信息的【胜率-赔率】框架 8图7：开源策略【新基本面量化框架】的构建思路 10图8：大多数ERP过高阶段仍处于熊市磨底期间 11图9：基于赔率框架的基准持仓比例 11图10：经济周期框架 12图11：基于胜率框架的分子端调整系数 13图12：相较M2，M1与股市的相关性更强 14图13：基于胜率框架的分母端调整系数——信用框架 14图14：基于胜率框架的分母端调整系数——货币框架 14图15：应用股债择时框架后，核心5大宽基指数的年度正收益概率、最大回撤、年化收益、夏普比率均显著改善 17图16：Wind全A的跨资产策略净值 17图17：上证指数的跨资产策略净值 18图18：沪深300的跨资产策略净值 18图19：上证50的跨资产策略净值 18图20：中证1000的跨资产策略净值 18图21：应用新基本面量化框架后，15大宽基指数能够有明显的投资性价比和持仓感受上的提升 19图22：应用新基本面量化框架后，15大宽基指数能够有明显的投资性价比和持仓感受上的提升 19图23：高股息+跨资产策略能够实现较高的正收益概率与较低的期间回撤率 21 投资策略专题3/3/28图24：高股息100的跨资产策略净值 22图25：中特高股息20的跨资产策略净值 22图26：高股息20的跨资产策略净值 22图27：净利润断层+跨资产策略能够实现优化组合的正收益概率与期间回撤率 23图28：业绩反转的跨资产策略净值 24图29：前三行业的跨资产策略净值 24图30：前五行业的跨资产策略净值 24图31：涨停的跨资产策略净值 24图32：连续3次跳空的跨资产策略净值 24图33：低估值的跨资产策略净值 24图34：3年持续绩优的跨资产策略净值 25图35：2年持续绩优的跨资产策略净值 25 投资策略专题4/284/28保险资金为代表的机构投资者创造了超额收作为投资者应该怎样应对？ 投资策略专题5/5/282016-2018年供给侧改革&去杠杆2013-2015年经济存量时代&贴现率下行2019年以来金融供给侧改革盈利波动收敛降成本贸易摩擦影响科技重回盈利驱动流动性泛滥主导变量业绩股价估值业绩股价业绩主导变量估值股价业绩主导变量 无风险利率股权风险溢价估值股价无风险利率股权风险溢价无风险利率主导变量股权风险溢价无风险利率股权风险溢价2016-2018年供给侧改革&去杠杆2013-2015年经济存量时代&贴现率下行2019年以来金融供给侧改革盈利波动收敛降成本贸易摩擦影响科技重回盈利驱动流动性泛滥主导变量业绩股价估值业绩股价业绩主导变量估值股价业绩主导变量 无风险利率股权风险溢价估值股价无风险利率股权风险溢价无风险利率主导变量股权风险溢价无风险利率股权风险溢价2003-20122003-2012年盈利增量时代绩优股跑赢价值投资主导变量主导变量估值估值中美贸易摩擦&去杠杆段性失效——正是不同类型投资者的天然分歧使得股票市场交易较为分散，进而在不断的博弈过 投资策略专题6/6/28前5%个股成交额集中度55%50%45%40%35%30%25%20%20072008200920102011201220132014200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024（2）2023年下半年至2024年面稳中向好、国内流动性持续较为宽松、海外流动性整体处于改善、全球无论是新但此时DDM三要素框架下的分母端国内风险偏好出现了非线性的波动——政策预期和经济预期出现较大的波动，同时市场微观结构（如做空机制等）发生了较年下半年至2024年2月初风险偏好的非线架的展望能力阶段性失效。2.82.72.62.52.42.32.2中债国债到期收益率:10年(%)美国:国债收益率:10年(%,右轴)4.94.74.54.34.13.93.7 投资策略专题7/287/28近期DDM框架指引模糊的反思——额收益。性、政策的确定性、外部环境稳定性——遭到了破坏，各要素交织下的复杂化程度提升，对于未来预测的准确性下降，传统大势研判、行业比较的胜率受到显著的冲补充和完善投资框架。“DDM框架”？答案是否定的。现了四大维度的改善：提升年化收益、降低组合波动、降低组合回撤、提高组合夏 投资策略专题8/8/28图6：新基本面量化框架的核心思路：基于现有信息的【 投资策略专题9/9/28面我们提到，不确定性的持续提升带来了未来可预测性的下降，这进一步提升了我们以DDM框架的逻辑为引，指引模型构建的思路，以【胜率-赔率】的基本从框架的实施上，我们分为三步走：第一步通过“赔率”框架决定一个适合当下的基准持股比例；第二步则是基于这个基准持股比例，通过“胜率”研判在当前赔率基础上是应该进一步加仓还是进一步减仓：即测算出一个调整系数；第三步则是将基础持股比例与调整系数相乘，获得最终建议的仓位比例—— 投资策略专题当股票越便宜、赔率越高的时候，我们应该以更高的仓位权风险溢价（ERP）和股息率分位数：ERP可以看做“股市的潜在预期回报率”与“债市的回报率”之差，是股债性价比的极佳指标2）股息率则是考量了现金分红的幅度与估值的比例。在具体的操作时，我们还挖掘到了一个与投资者直觉相反的点：在绝大多数时提升极为微弱但会显著加大持仓的波动率、降低组合正收益概率。因此，在处理股票“极端便宜”的赔率区间时的持仓时，我们认为最低的权益持仓比例是最优的选为什么会有这样与投资者直觉不相符的现象呢？我们的理解是——磨底的时间现，股票向上的趋势很快就会形成，然后以很快的斜率离开底部。这也是部分投资 投资策略专题底部的磨底时间占比往往显著高于上涨的时间占比。股息率分位数根据同样的方法可计算得出一个权益持仓比例，取两者中的小值Wind全AERP处于非常便宜区间80007000600050004000300020000我们的第二步是通过胜率的研判，构建权益调整系数，进一步微调权益仓位的说，整体经济周期基本可以映射A股盈利周期，因此经济周期框架是分子 投资策略专题我们通过“生产、出口、消费”三大视角去观察经济周期，筛选出“5大经济反映经济周期，且又能对股票市场价格有强指引的指标，筛选的标准是：①指标要具有权威性、可靠性；②对相应经济周期领域的景气解释有较强代表性；③无论是更具体的，在5大经济指标的判断上，我们仅用二维判经济经济基本面工业增加值同比发电量同比社零同比PMI55大经济过去一段时间的移动平均值上行；且PMI的绝对值超过50①若向好指标数量X=0，表示盈利条件基本不满足、盈利端很差，赋系数0.3。 投资策略专题能够反映央行对三大货币政策工具的使用情况，国债利率则反映了市场资金面的供求关系，两者分别从狭义和广义维度判断出“价端”的流动性。信用维度主要观测获得的资金总量；M1和M2则代表了价的相关性更强，因此我们选取社融存量同比增速和M1同比增速来判断“量端”们根据货币维度的2个指标以及信用维度2个指标 投资策略专题最终权益调整系数=分子端权益调整系数*分母端权益调整系数。4.5%4.0%3.5%3.0%2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0%—中债国债到期收益率:1年—R007（右轴）紧宽8%7%6%5%4%3%2%1%0%2004-012004-122005-112006-102007-092008-082009-072010-062011-052012-042013-032014-022015-012015-122016-112017-102018-092019-082020-072021-062022-052023-0440%35%30%25%20%15%10% 5%0%社会融资规模存量同比—M1同比（右轴）紧宽45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%-5%2004-012004-122005-112006-102007-092008-082009-072010-062011-052012-042013-032014-022015-012015-122016-112017-102018-092019-082020-072021-062022-052023-04 投资策略专题（1）权益持仓比例=基准权益持仓比例*最终权益调第二个部分，我们将新基本面量化框架应用在原本就较为成熟的高收益选股策收益率概率，同时大幅降低最大回撤，与此同时还能显著提升年化收益率，最终夏的收获在于：不仅年度正收益概率大幅提升、最大回撤得到大幅度的改善，与此同——（1）年度正收益概率大幅提升：5大宽基指数原本的年度正收益概率在明显的提升。（3）年化收益率至少提高3个百分点：5大宽基指数原本的年化收益率在 投资策略专题图15：应用股债择时框架后，核心s大宽基指数的年度正收益概率、最大回撤、年化收益、夏普上证指数-跨/上证指数(右)上证指数上证指数-跨6.05.04.03.02.01.00.02004-012005-012006-012007-012008-012009-012010-012011-012012-012013-012014-012015-012016-012017-012018-012019-012020-012021-012022-012023-012024-012.52.0 投资策略专题Wind全A-跨/Wind全A(右)Wind全AWind全A-跨上证50-跨/上证50(右)上证50上证50-跨8.06.04.02.0在除了典型的5大宽基指数外，我们也尝试将新基本面量化框架应用大回撤、年度正收益概率、夏普比率以及年化收年度累计收益红利全收益-跨--------年度正收益概率年化收益率--------------超额收益率------- 投资策略专题20/2820/28收益选股策略结合后，是否能够继续起到效用。在本章中，我们将新基本面量化框架与我们开源策略但与宽基指数投资不同的是，新基本面量化框架运用在宽基指数投资当中时，还能够进一步提升年化收益率；但当股债择时框架运用在高收益选股策略中时，年的来源是市场的波动；而股债择时框架的重要作用是帮助投资者尽量回避市场beta投资，还是与其他选股策略结合时，均能够大幅改善持股感受，显著提升投资性价我们对传统高股息策略进行了“取精华、去糟粕”，构建了三大优化的高股息组股息、高收益、低波动、低回撤”特征。2009年9月以来年化收益率1 投资策略专题21/2821/28....对三大优化的高股息策略应用新基本面量化框架，产生了显著的效果（2010年最大回撤大幅改善：应用新基本面量化框架后，三大优化的高股息策略的最大著降低的最大回撤和大幅回落的波动率的代价，是年化收益的回落；但由于波动率策略本身的高收益率来源于市场的波动；而股债择时框架的重要作用是帮助投资者图23：高股息+跨资产策略能够实现较高的正收益概率与年化收益率超额收益率年度胜率年度正收益概率最大回撤率夏普比率信息比率回溯区间高股息100中特估高股息20高股息207跨资产+高股息100-跨8中特估高股息20-跨%高股息20-跨偏股混合型基金%--- 投资策略专题22/2822/28高股息100-跨/Wind全A(右)—Wind全A—高股息100-跨76543204.02.0中特估高股息20-跨/Wind全A(右)—Wm高股息20-跨/Wind全A(右)—Wind全A—高股息20 投资策略专题23/2823/281%1%1%1%但年化收益率有所回落：与三大优化的高股息策略类似，应用股债择时策略会相对优化的高股息策略，净利润断层策略与新基本面量化框架结合后最大的不建议重点关注三大策略：考虑到业绩反转组合、前五行业组合和低估值组合在应用股债择时组合之后获得了更低的风险（最大回撤不超过13%）和更高的风险回图27：净利润断层+跨资产策略能够实现优化组合的正收益概率策略净值年化收益率超额收益率（较Wind全A）年度胜率（较Wind全A）年度正收益概率最大回撤率夏普比率信息比率回溯区间净利润断层业绩反转前三行业 1 前五行业0涨停2连续3次跳空低估值13年持续绩优2年持续绩优跨资产+业绩反转-跨前三行业-跨前五行业-跨 涨停-跨连续3次跳空-跨 低估值-跨3年持续绩优-跨2年持续绩优-跨偏股混合型基金%Wind全A---24/2824/28业绩反转-跨/Wind全A(右)Wind全A业绩反转-跨前五行业-跨/Wind全A(右)Wind全A前五行业-跨9.08.07.06.05.04.03.02.00.05.34.84.33.83.32.82.31.81.30.8连续3次跳空-跨/Wind全A(右)Wind全A连续3次跳空-跨86420前三行业-跨/Wind全A(右)Wind全A前三行业-跨5.55.04.54.03.53.02.52.01.54.02.0涨停-跨/Wind全A(右)Wind全A涨停-跨4.84.33.83.32.82.31.81.3低估值低估值-跨/Wind全A(右)Wind全A低估值-跨