资产配置月报-五月配置视点：解析新质生产力指数

目录解析新质生产力指数 3新质生产力指数有何特征？ 3新质生产力指数收益来自哪里？ 6新质生产力指数投资价值几何？ 7大类资产量化观点 9权益：真实景气度下行，量价角度五月初较乐观 9利率：5月10Y国债利率或上行1BP至2.31% 14黄金：经济因子拐头，全因素继续看好 16地产：各指标降幅收窄，整体压力有所下降 19海外：印度内资情绪乐观，抵消外资卖出压力 21市场风格量化观点 23价值成长红利：价值或仍有表现空间 233.3大小市值：预计小盘占优但风险仍存 26行业配置量化观点 29行业推荐：胜率与赔率 30行业推荐：出清反转策略 31行业推荐：宏观驱动戴维斯双击策略 33风险提示 35插图目录 36表格目录 37解析新质生产力指数2023年以来，万得新质生产力指数（8841755.WI）相较万得全A超额显著。指数收益主要体现在2023A，2023202443068.0747.61%，相较万得全A年化超额53.76%。今年以来，即使在概念板块中，新质生产力指数的表现也较为强势。图1：万得新质生产力指数走势 图2：2024年以来万得概念指数收益TOP15 资料来源：wind， 资料来源：wind，，注：截至2024.4.30科技制造、大市值和央国企居多为新质生产力指数的主要特征。新质生产力的概念由习近平主席提出，旨在积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略新兴产业，积极培育未来产业，增强发展新动能。新质生产力指数发布于2023年10月9日，基日为2017年12月31日，对成分股进行等权配置，并进行日度再平衡。从行业的层面来看，新质生产力指数成分股主要属于制造和TMT板块，自2023年起，通信贡献了最多的收益。从市值的层面来看，新质生产力指数以大市值股票为主，总市值大于1000亿的股票占比38%。从所有制的角度来看，新质生产力指数里央国企的比重相对较大。图3：新质生产力指数行业分布（个数） 图4：新质生产力指数收益拆解（行业） 资料来源：wind，，注：2024.4.30数据，使用中信一级行业

资料来源：wind，，注：统计区间为2023.1.1-2024.4.30图5：新质生产力指数市值分布 图6：新质生产力指数所有制性质 资料来源：wind，民生证券研究院表1：新质生产力指数成分股信息资料来源：wind，民生证券研究院证券名称 所属行业调入时间收益贡献证券名称 所属行业调入时间收益贡献天孚通信 通信2017-12-316.05%美的集团 家电2017-12-311.13%中际旭创 通信2017-12-315.99%徐工机械 机械2017-12-311.05%宇通客车 汽车2017-12-313.93%中国中车 机械2017-12-311.01%工业富联 计算机2018-07-083.37%中国电信 通信2021-09-191.00%石头科技 机械2020-03-222.75%格力电器 家电2017-12-310.97%中国科传 传媒2017-12-312.51%凤凰传媒 传媒2017-12-310.96%神州泰岳 传媒2017-12-312.43%中国重工 国防军工2017-12-310.95%江铃汽车 汽车2017-12-312.31%中国动力 电力设备及新能源2017-12-310.95%海信视像 家电2017-12-312.11%科大讯飞 计算机2017-12-310.90%传音控股 电子2019-10-302.05%仕净科技 机械2021-08-210.87%海光信息 电子2022-09-112.01%中集集团 机械2017-12-310.86%皖能电力 电力及公用事业2017-12-311.98%中南传媒 传媒2017-12-310.75%网宿科技 计算机2017-12-311.68%京东方A 电子2017-12-310.70%潍柴动力 汽车2017-12-311.64%一汽解放 汽车2017-12-310.53%萤石网络 电子2023-01-271.58%国电南瑞 电力设备及新能源2017-12-310.44%柏楚电子 计算机2019-09-071.53%微导纳米 电子2023-01-220.39%中国船舶 机械2017-12-311.52%显盈科技 电子2021-10-220.30%中文传媒 传媒2017-12-311.52%上海电气 电力设备及新能源2017-12-310.26%中联重科 机械2017-12-311.41%上汽集团 汽车2017-12-310.21%中国核电 电力及公用事业2017-12-311.35%首创环保 电力及公用事业2017-12-310.17%中国广核 电力及公用事业2019-09-251.35%绿色动力 电力及公用事业2018-07-110.13%兴蓉环境 电力及公用事业2017-12-311.25%中国联通 通信2017-12-310.07%浙江鼎力 机械2017-12-311.17%康冠科技 家电2022-04-170.01%金盘科技 电力设备及新能源2021-04-081.15%卡莱特 计算机2022-12-31-0.06%中国移动 通信2022-02-041.14%东土科技 通信2017-12-31-0.37%资料来源：，，注：收益贡献为2023.1.1-2024.4.30区间指数成分股的累计收益（求和后即为指数累计收益）虽然指数为等权配置日度再平衡，但降低再平衡频率对新质生产力指数收益的影响较小。由于日度再平衡的方式在实际投资中可行性较差，我们尝试降低再平衡的频率观察其收益是否会有明显的衰减。可以看到，无论是降低再平衡频率至半年度再平衡，还是仅在成分股发生变动时进行再平衡，收益与日度再平衡的结果基本保持一致，因此新质生产力指数相对而言具有较好的可投资性，跟踪新质生产力指数无需频繁调仓。图7：新质生产力指数不同再平衡频率下指数走势 资料来源：wind，从与其他概念板块的重合度来看，新质生产力指数表现出以下特征：国企占比相对更高，但民企也保有一定比例；TMT“新经济”和“老经济”都有包含；与出海指数的重合度相对有限。万得代码概念指数名称万得代码概念指数名称权重占比万得代码概念指数名称权重占比8841693.WI国企综合指数54%8841423.WI双循环指数28%8841318.WI核心资产指数52%8841448.WI先进制造指数28%8841646.WITMT指数46%866002.WI新兴产业28%883020.WI制造业42%8841672.WI新经济指数26%882008.WI信息技术32%882004.WI可选消费24%8841692.WI民营企业综合指数30%8841659.WI自主可控指数24%882003.WI工业28%884092.WI高端装备制造指数22%884059.WI央企大盘指数28%8841070.WI出海指数22%8841234.WI科技龙头指数28%8841278.WI消费电子产业指数22%8841282.WI5G应用指数28%8841673.WI老经济指数22%资料来源：，，注：权重占比指新质生产力指数成分股中属于对应概念指数的个数占总数的比例2023Alpha在2022年10月底-20234bpnoa_to_ev、sale_m_cost_to_ev、value_residual，由此可见这部分超额主要是价值因子和波动率因子贡献的。2023年5月开始指数的收益主要来自于Alpha。图8：新质生产力指数收益归因 图9：新质生产力指数特质收益分解 资料来源：wind， 资料来源：wind，从风格因子的暴露角度来看，新质生产力整体流动性较好，当前更偏向于成长风格。新质生产力指数在liqudity因子上长期正暴露，说明其流动性整体较好；volatility2023年至2023年Q1，指数在value因子上暴露更高，但是此后指数出现了价值到成长的切换，当前更偏向于成长风格。这一变化背后的本质可能是创新引导下技术突破带来的企业成长性变化，驱动市场对企业价值进行重估。图10：新质生产力指数在liquidity和volatility上的

图11：新质生产力指数在value和growth上的暴露暴露 资料来源：wind， 资料来源：wind，从Alpha因子暴露显著性的角度来看，新质生产力指数有着较高的营业收入，但是净利润端的表现不佳。新质生产力指数在or_ttm、sp_adj等营业收入相关的Alpha因子上正暴露显著，而在roa、roic、roe_fy1、grossmargin_ratio等净利润相关的Alpha因子上长期负暴露显著，这表明新质生产力指数虽然有着较高的营业收入，但是将营业收入转化为净利润的能力相对较弱。因子简称因子释义因子简称因子释义因子暴露显著性or_ttm营业收入_TTM4.047sp_adj营业收入_TTM/(总市值+非流动性负债-货币资金)3.516sales_to_ev营业收入/EV3.469sale_m_cost_to_ev(营业收入-生产成本)/EV3.458sp市销率倒数3.039eps_fy1eps_fy1-3.329roaroa_ttm-3.537roicroic_ttm-3.704roe_fy1roe_fy1-4.028grossmargin_ratio毛利_TTM/TTM营业总收入-4.224资料来源：，从全市场成交额占比来看，当前新质生产力指数有一定的拥挤风险。当前新质生产力指数过去20交易日成交额占全市场比例处于91%分位数，已经处于历史较高的水平。从这一角度来看，新质生产力指数当前存在一定的拥挤交易风险，需要给予足够关注。图12：新质生产力指数全市场成交额占比 资料来源：wind，新质生产力指数估值基本仍在合理区间，净利润增长连续四个季度加速。当前新质生产力指数PE估值18.78，位于历史平均中枢往上不到一倍标准差的位置，历史分位点为66.15%；PB估值1.78，位于历史平均中枢略偏下的位置，历史分位点为42.24%；PS估值1.28，历史分位点为97.93%，处于相对较高水平。一季度业绩角度来看，新质生产力指数归母净利润同比增速达14%，实现四个季度的连续增长，且增长有加速的趋势。图13：新质生产力指数PE估值 图14：新质生产力指数PB估值 资料来源：wind， 资料来源：wind，图15：新质生产力指数PS估值 图16：新质生产力指数净利润增速 资料来源：wind， 资料来源：wind，综合来说，当前新质生产力指数虽存在一定拥挤交易的风险，但是整体估值水平处于合理范畴，盈利保持稳定加速增长。PE、PBPS上也反应出市场对于其营业收入转化为净利润能力提高的认可，当下新质生产力指数仍具较好的投资价值。大类资产量化观点2024年5月大类资产量化观点如下：大类资产观点大类资产观点权益核心：真实景气度下行，量价角度五月初较乐观34利率核心：5月10Y国债利率或上行1BP至2.31%20231381%；4PMI5黄金核心：经济因子拐头，全因素继续看好20231175%；15地产核心：各指标降幅收窄，整体压力有所下降0.720.64；海外核心：印度内资情绪乐观，抵消外资卖出压力，4月印度股权市场FPI10.36NIFTY50430资料来源：，年报与一季报发布，真实景气度有所下行。从实际公布的业绩数据来看，上证指数2023Q4与2024Q1净利润累计同比分为为：-2.35%、-4.94%低于2023Q3，万得全A同期指标为-2.45%、-4.64%。依据历史宏观关系构建的A股景气度指数与真实景气度有所偏离。图17：A股景气度指数与上证指数净利润同比（%） 资料来源：wind，电子、农牧、轻工增速较高，公用、食饮、家电增速稳健，地产、建材、钢铁大幅回落。从2024Q1业绩来看，行业分化明显。科技制造板块除电子、通信以外皆为负增长，消费板块中食饮、家电增速较为稳健。周期品除石油石化以外都为负增。建筑与传统制造板块轻工表现突出。金融地产板块整体负增，银行同样出现历史较少出现的利润负增。公用板块整体增速依然较高。科技制造消费利润同比%电新电子通信计算机传媒国防军工家电食品饮料医药科技制造消费利润同比%电新电子通信计算机传媒国防军工家电食品饮料医药农林牧渔2023Q159-575183426-41318-27762023Q238-419401511415-21202023Q316-2662625-21316-19-4832023Q4-4-284-16382-81518-19-1232024Q1-56638-55-33-22111637消费综合周期品利润同比%汽车消费者服务商贸零售纺织服装综合有色金属煤炭钢铁基础化工石油石化2023Q1716046-9-160-192-69-47-112023Q228289165-243-31-29-69-52-152023Q329163814-353-28-29-34-452023Q44237941826-69-26-27-14-46-22024Q196-192-176-30-37-84-1110建筑与传统制造金融地产公用利润同比%建筑建材机械轻工制造银行非银行金融房地产综合金融交通运输电力及公用2023Q110-612-29266-302853462023Q24-368-2331-145222342023Q30-289-143-8-374055442023Q45-24931-16-20014080612024Q1-3-891036-1-18-9912930资料来源：wind，信用扩张3月继续减弱，预期4月继续较弱状态，除政府债外整体同比回升。我们预测4月新增社融约为0.97万亿元，同比减少0.26万亿元，社融TTM环比约为-0.75%。从结构来看，信贷方面大中城市新房成交量价继续承压，去年四月为按揭贷款早偿高峰，新增居民中长贷预计同比多增，而PMI降至50.4%，但仍处扩张区间，新增企业信贷预计在低基数基础上能够延续多增。企业债券净融资与去年同期基本保持相同水平；政府债券4月继续平稳发行，但由于到期较多，整体净融资为负。图19：上证指数、A股景气度及社融TTM环比MA6变化 资料来源：wind，，注：图中上证指数为放缩调整后的趋势示意总量预测2024年4月预测值总量预测2024年4月预测值2023年4月2024年3月预测值2024年3月新增社融9692122495153148675社融TTM环比-0.75%0.85%-0.68%-1.51%结构预测2024年4月预测值2023年4月2024年3月预测值2024年3月826344314097132920→企业贷款+居民短贷523443153949030708→居民中长贷1477-115617334516→企业票据融资15511280-252-2500外币贷款508-319115543委托贷款-12383-70-465信托贷款83119-198681未贴现银行承兑汇票-1018-1345-723550企业债券2905294037024545政府债券-924454854314626非金融企业境内股票融资203993620227存款类金融机构资产支持证券-651-376-203-588贷款核销44844812351587资料来源：，预测市场分歧度即将再次进入下行趋势，流动性将重回上行，五月上旬或较乐观。流动性回落中继再次上行还未形成趋势，分歧度也即将再次进入下行趋势，未来市场无论景气度如何整体或将处于一致上涨区间，五月上旬或较乐观，条件变化后仍需关注景气度变化。从股权风险溢价来看，当下A股赔率虽已脱离极端水平但仍较高，北向资金近期也主要以流入为主，短期内对A股仍为积极影响。图20：分歧度、流动性、景气度变化趋势 资料来源：wind，图21：分歧度-流动性-景气度三维择时框架 资料来源：绘制图22：中证800走势与北上资金近期关系 资料来源：wind，，注：指数的数值调整目的为在坐标轴中与其他指标可比民生金工三维择时框架样本外继续稳定表现。框架通过将量价情绪与宏观景气有机结合判断市场涨跌概率，同时通过股权风险溢价（ERP）等因素补充刻画极端赔率状态修正判断，能够低频且有效抓取市场上涨区间，规避市场高风险区间。详细内容请参考报告《分歧度、流动性、景气度——三维指数择时框架》。图23：分歧度-流动性-景气度三维择时框架样本外表现（截至2024.4.30） 资料来源：wind，利率：510Y1BP2.31%利率的本质是资金的价格。利率变动由资金的供需因素共同决定，民生金工利率预测框架采用结构化静态因子模型（trctdtaticacorl，从精选的宏观指标中抽象出四大因子：经济增长、通货膨胀、债务杠杆、短期利率，共同刻画利率的变动方向。图24：10Y国债利率驱动因素模型资料来源：绘制以此框架进行月度利率择时，2006年以来样本内外均有70%左右胜率。模型通过静态因子模型预测下月10Y国债利率变动方向，并通过累加或者累减实际变动以表示预测效果，以2019年初为样本内外节点进行统计，总体保持较高胜率。2023年以来样本外有13个月方向判断正确，胜率为81%。图25：静态因子模型历史月度利率择时效果资料来源：wind，，注：择时结果计算方法为利率月度变动的累加（看多）或累减（看空）510Y1BP2.31%。子来看，经济增长因子保持回升，通货膨胀因子有所回升，债务杠杆因子上行，短期利率因子继续回落，4月原材料购进价格PMI5图26：利率驱动因子长期变化趋势 资料来源：wind，图27：10Y国债利率5月预测各因子贡献 图28：2018年以来模型预测值与实际值对比 资料来源：wind， 资料来源：wind，利率运行至长期通道下轨线，交易面或形成明显下行阻力。我国10年期国债利率2014年起进入长期中枢下行通道，以移动平均刻画均值回复规律明显失真。而以上下通道刻画均值回复更为合理，2020年通道上下轨构造完成后利率运行遇到上下轨回复规律明显。当下利率处于下轨附近，进一步下行或面临交易面阻力。图29：10年期国债收益率走势通道与中枢5.04.54.03.53.02.52.0中债国债到期收益率:10年 中枢:3.5年移动平均(%)资料来源：wind，黄金的本质是“高级别的保底信用”。当前信用最强货币为美元，因此黄金走势目前主要对标美元信用。美元信用主要体现在美国经济强弱、信用扩张强弱，美元实际利率等因素中。因此我们从精选的宏观指标中抽象出四大因子：美国经济、美国就业、美国财政、美国负债，共同刻画黄金的变动方向，并采用结构化静态因子模型进行黄金的判断。图30：黄金驱动因素模型资料来源：绘制以此框架进行月度黄金择时，2008年以来有65%左右胜率。长期来说四因子模型对黄金走势有较高的解释度。黄金本身并无未来现金流，传统金融定价公式无法直接定价，本身交易价格受到叙事与情绪影响较大，四因子虽有较高解释度，但框架仍是开放的。2023年以来样本外有11个月方向判断正确，胜率为75%。图31：静态因子模型历史月度黄金择时效果资料来源：wind，从胜率因素来看，美国经济因子拐头，财政因子主导下继续看好。与黄金相关的美国经济因子已开始拐头，就业因子继续向下，目前所有因素对黄金下月判断都为正向，其中主导的还是美国财政因子，黄金整体大趋势或未结束。图32：黄金驱动因子长期变化趋势资料来源：wind，图33：伦敦金现5月预测各因子贡献 资料来源：wind，从赔率因素来看，黄金赔率无重大变化，且黄金久期同样仍在15年左右。美国实际利率可视为黄金机会成本，我们在报告《黄金：1978》中按照商品属性推导黄金定价公式同样主要与实际利率相关，其历史上与黄金走势呈较为显著的负相关关系。虽然在美国政府高赤字率，美债信用评级下降背景下，与黄金走势的弹性有单边减弱（实际利率上的状态。但从赔率的角度来理解，实际利率绝对值仍处高位，未来若继续下行，对黄金仍是利好驱动。𝑁(1+𝑟𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛) 1𝑃𝑉𝐺𝑜𝑙𝑑=

(1+𝑟)𝑁 =(1+

)𝑁图34：黄金与美国实际利率走势 图35：美国通胀预期 资料来源：wind， 资料来源：wind，黄金上涨空间实际利率波动BP-25-50-75黄金上涨空间实际利率波动BP-25-50-75-100-125-150-175-200-225-250-275-300黄金久期523362365239424222451248025092538256725952624265362342237624112445248025152549258426182653268827227234723882428246825092549259026302670271127512791823532399244524922538258426302676272227682815286192359241124632515256726182670272227742826287829301023652422248025382595265327112768282628842941299911237024342497256126242688275128152878294130053068122376244525152584265327222791286129302999306831381323822457253226072682275728322907298230573132320714238824682549263027112791287229533034311431953276152394248025672653274028262913299930863172325933451623992492258426762768286129533045313832303322341417240525032601269927972895299330913189328733863484182411251526182722282629303034313832413345344935531924172526263627452855296430743184329334033512362220242225382653276828842999311432303345346135763691资料来源：wind，民生金工房地产行业压力指数的构建目标是追踪市场核心指标变化，衡量房地产市场的承压状态。我们采用扩散指数的方式，通过房地产市场供给与需求各链路中的关键指标，从绝对水平和边际变动两个维度打分，加总标准化得到房地产行业压力指数。房地产行业压力指数的值越大表示当前房地产市场低迷并有形势继续恶化的潜在可能。回顾历史市场表现，房地产板块获得较大超额收益的时宽松政策的持续发布期基本吻合，其核心逻辑为高压力驱动宽政策，进而修复市场预期。房地产行业压力指数的更多细节请参考报告《视角透析：房地产行业压图37：房企、居民、金融机构、地方政府链路关系 资料来源：绘制截止至2024年4月30日，三个月移动平均的房地产行业压力指数为0.69（前值0.72，行业整体压力继续下行。从细分指标层面看，虽成交土地溢价率有所提升，但成交总价同比减少；商品房销售面积同比降幅小幅缩小，70城市新房价格10-0.3%；个人住房贷款同比减少；3月房屋新开工面积同比负增-25.6%，降幅有所减少。从供需两侧来看，供给侧压力受益于土地市场的好转，较过去五个月有明显下降；需求侧压力则得益于销售面积降幅的缩小有所下降。图38：民生金工房地产行业压力指数（2024.04）资料来源：wind，图39：细分指标当期评分（2024.04）资料来源：wind，绘制图40：供需两侧压力（2024.04）资料来源：wind，绘制受美国通胀超预期的影响，4月印度股权市场FPI净流出10.36亿美元。外资在印度市场占比约37.0%，这使得其净流入的边际变化对印度市场走势有着较大影响。美国通胀的超预期使得市场大幅降低了对美联储提前降息的预期，美债依旧保持较高收益率，这是印度市场外资流出的主要原因。图41：NIFTY50月度收益率与FPI净流入资料来源：wind，尽管外资处于流出状态，印度国内投资者交易乐观情绪下推涨NIFTY50指数在4月30日创新历史新高，4月涨幅1.24%，连续三个月实现正收益。根据NSEDIIFII，43569印度国内机构投资者净买入4419千万卢比，外资的抛售大多被印度国内资金吸收。从收益分解来看，四月的上涨主要是来自估值的贡献。图42：印度NIFTY50收益分解 资料来源：wind，当前印度市场分歧度处于下降状态，流动性阶段性上升但仍未确认趋势。历史上印度处于分歧度下降的阶段时，主要行情均为一致上涨；虽从历史统计来看，分歧度↓流动性↑的阶段收益表现不及分歧度↓流动性↓阶段，但即使未来流动性确认上行趋势，只要分歧度方向不变，依旧处于乐观区间。图43：印度分歧度流动性变化趋势 图44：印度分歧度-流动性二维择时框架 资料来源：wind， 资料来源：绘制市场风格量化观点2024年5月市场风格量化观点如下：市场风格观点市场风格观点价值成长红利核心：价值或仍有表现空间45大小市值核心：预计小盘占优但风险仍存2010571.43.14%；占优，模型仓位选择上小盘：大盘为0.6：0.4。资料来源：，对于价值/成长的轮动，1个月相对收益动量策略在2018年6月后表现稳健。成长/价值相对收益（中证800成长/中证800价值）2005年以来年化为-2.2%，价值略占优。而按照最近1个月、3个月、6个月、12个月占优风格外推下一月占优风格的策略中，仅1个月动量策略表现较好，并且其在2018年6月后表现大幅提升。图45：价值/成长相对收益动量轮动策略年化收益（2004.12-2024.04）

图46：价值/成长1个月动量轮动策略表现（2004.12-2024.04） 资料来源：wind， 资料来源：wind，策略有效背后的主要因素可能是“跟随投资”与“公募扩容”导致的调仓粘性上升。如果风格切换后有更多资金跟随，即便在50%预测胜率下，动量策略也能够通过高赔率获得正的预期收益。外资-内资-散户的定价能力落差催生“跟随投资”现象。2018年6月A股纳入MSCI后“跟随投资”以更高频的方式得以发生和传导，叠加公募扩容下的调仓粘性增加，或使得成长/价值风格动量延续性提升。动量策略什么情况下有效？图47：动量策略什么情况下有效？动量策略什么情况下有效？资料来源：绘制基于此规律延续的假设，价值/成长轮动可以做右侧投资，2024年4月价值风格相对占优，按规则2024年5月建议配置价值。占优风格动量模型判断占优风格动量模型判断判断对错2022年1月价值价值√2022年2月价值价值√2022年3月价值价值√2022年4月价值价值√2022年5月成长价值×2022年6月成长成长√2022年7月价值成长×2022年8月价值价值√2022年9月价值价值√2022年10月价值价值√2022年11月价值价值√2022年12月成长价值×2023年1月成长成长√2023年2月价值成长×2023年3月价值价值√2023年4月价值价值√2023年5月价值价值√2023年6月成长价值×2023年7月价值成长×2023年8月价值价值√2023年9月价值价值√2023年10月成长价值×2023年11月价值成长×2023年12月价值价值√2024年1月价值价值√2024年2月成长价值×2024年3月成长成长√2024年4月价值成长×2024年5月价值资料来源：，自2016年外资大量流入A股开始，美债利率对A股红利/成长相对强弱产生显著影响。逻辑上来说，红利资产现金流分布较为平均，久期较短，而成长资产现金流分布近小远大，久期较长，对资金成本的敏感性上来说后者更甚，因而美债利率会对两者的定价造成一定的影响。从过去规律来看，拐点上美债利率领先红利/成长相对收益，大约领先3-6个月不等。当前美国再通胀背景下降息预期推迟，红利类资产预计仍有表现空间。图48：红利/成长相对收益与美债利率 资料来源：wind，拥挤度方面价值维持低位、成长有所下降，离散度方面成长价值均有所回升。因子拥挤度刻画了市场交易的风格集中性，目前来看，价值拥挤度维持较低水平，成长拥挤度继续下降。因子离散度刻画了不同风格的潜在机会水平，目前来看价值因子离散度继续提升，总体相对成长弱优势，而成长因子离散度虽有小幅上行但仍较低，也即潜在机会较少，缺少资产支持。图49：价值/成长拥挤度 图50：价值/成长离散度 资料来源：wind， 资料来源：wind，3.3大小市值：预计小盘占优但风险仍存大盘/小盘的轮动大趋势上与机构调研强度有较高相关性。我们使用过去30日的平均调研次数作为机构调研强度的代理指标。大盘/小盘（沪深300/中证1000）的相对收益在月度频率上轮动较为频繁，但大趋势上与机构调研强度强弱有较高的一致性，且机构调研强度强弱的拐点一定程度上领先大盘/小盘轮动大趋势拐点，大小盘的轮动或与注意力机制相关。图51：小盘/大盘市场机构关注度强弱资料来源：wind，，注：机构关注度强弱指标都做了MA12处理当前小盘相对大盘关注度已经过拐点，并且小盘已经经历泡沫化并大幅回撤。不论是中证1000+相对于沪深300/中证500还是中证500相对于沪深300的机构调研强度边际都在走弱，整体市场注意力可能正在发生切换，大趋势角度目前更看好大盘。图52：不同市值股票池机构调研强弱资料来源：wind，，注：机构关注度强弱指标都做了MA12处理，中证1000+指中证1000指数成分股及市值更小的其余股票的总和从市值因子拥挤度来看，当前小盘风格继续维持极高的拥挤水平。4月小盘拥挤度依旧维持高位，当前仍为2015年以来最拥挤的状态，拥挤交易风险未解除。图53：市值因子拥挤度资料来源：wind，，注：市值拥挤度使用沪深300和中证1000计算从季节效应来看，2010520232月、4月、5月、8月、12月。5月统计显示大盘相对占优，2010年-2023年期间571.43.14%，统计结果显著。图54：月度大小盘收益差（季节效应）资料来源：wind，，注：300代表沪深300，500代表中证500，1000代表中证1000我们基于机构关注度、市值因子拥挤度、季节效应三个维度，构建了大小盘轮动择时策略（沪深0/中证100。我们根据机构关注度的趋势、市值拥挤度的水平以及当月的季节效应对三个维度分别打分（-1表示小盘占优，0表示没有明显偏重，1表示大盘风格占优，并以1：1：3的比例加权得到综合分数𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒，大盘仓位设置为0.5+0.5∗𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒，小盘仓位设置为0.5−0.5∗𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒，策略月度调仓。截至2024年4月底，策略年化收益15.13%，相较于等权基准超额稳定，年化超额6.71%。图55：大小盘轮动策略表现（2005.01-2024.04） 资料来源：wind，2024年5月模型相对看好小盘风格。机构关注度、拥挤度维度相对看好大盘，季节效应维度看好小盘，综合来看模型5月更推荐小盘风格。（模型仓位选择上小盘：大盘为0.6：0.4）行业配置量化观点多维行业配置策略 胜率赔率 出清反转 宏观驱动戴维斯双击多维行业配置策略 胜率赔率 出清反转 宏观驱动戴维斯双击家电电子石油石化钢铁建筑国防军工19.0%15.0%10.0%10.0%10.0%10.0%9.0%5.0%4.0%4.0%4.0%√ √ √√ √√√√√√ √√√√√资料来源：，民生金工多维行业配置策略由三个行业配置策略组合而成，采取“恒星+卫星“的模式，其中胜率赔率策略、出清反转以及宏观驱动戴维斯双击策略权重为3：1：1，策略内部选取的行业等权持有。策略历史绝对收益与超额收益显著，2023年绝对收益2.50%，相对于中信一级行业等权的超额收益为7.06%。2024年绝对收益0.19%，相对于中信一级行业等权的超额收益为1.72%。图56：民生金工多维行业配置策略绝对收益 图57：民生金工多维行业配置策略超额收益 资料来源：wind， 资料来源：wind，投资的期望回报取决于投资的胜率和赔率。在行业配置中，胜率是行业短周期实现相对市场超额收益的概率，赔率刻画行业长周期能获得多少绝对收益。短期看，行业景气度往往决定了行业的胜率；长期看，行业的估值、股息率等决定了行业的赔率。高胜率的行业往往趋势较好、景气度较高，而高赔率的行业往往估值低、长期看有绝对收益空间。我们从胜率和赔率两个维度对中信一级行业进行刻画，综合考虑胜率和赔率，推荐：通信、电力及公用事业、电子、家电、汽车、交通运输。图58：2024年5月行业胜率赔率刻画资料来源：wind，推荐行业胜率推荐行业胜率赔率胜率&赔率通信√√√电力及公用事业√√√电子√√√家电√√√汽车√√交通运输√√√有色金属√√食品饮料√纺织服装√轻工制造√机械√√资料来源：绘制策略历史表现如下，样本外超额显著。图59：胜率赔率策略收益 资料来源：wind，策略介绍需求引导并且领先供给变化，在供给出清需求反转下行业回报将大概率提升。在行业繁荣时期企业由于过度扩张、竞争导致产能过剩，出现供过于求的状态，而从该种状态到产能淘汰整合，资本撤离行业的过程称为行业出清。在出清尾声，需求端的回升使得企业盈利好转，而供给端还没有进入新的扩张时，将是布局行业的良好机会。我们从行业需求、行业供给、行业竞争格局三个维度描述行业发展所处状态。通过对每个指标上下行状态进行划分得到行业八种状态。我们将行业需求和供给均在下降时定义为行业出清状态，而将出清后行业需求端得到改善，行业供给未转向，同时集中度下行的状态定义为出清结束反转状态，观察行业是否能够在出清状态结束后基于格局变化获得超额收益。详细内容请参考报告《量化捕捉行业出清反转投资机会》。图60：供需角度分析行业出清过程 图61：行业状态划分标准 资料来源：绘制 资料来源：绘制策略表现20121312024331策略主要在熊市末期与牛市初期贡献超额收益。图62：行业出清反转策略收益 资料来源：wind，策略最新观点当下处在反转期-分散化且前6个月出清过的行业为石油石化、汽车、消费者服务、通信。行业 2024行业 2024年4月态石油石化 转期-散化汽车 转期-散化消费者务 转期-散化通信 转期-散化电力及用事业 反转期-散化农林牧渔 反转期-散化有色金属 反转期-中化钢铁 反转期-中化轻工制造 反转期-中化机械 反转期-中化电力设及新源 反转期-中化家电 反转期-中化纺织服装 反转期-中化房地产 反转期-中化电子 反转期-中化建材 景气期-散化商贸零售 景气期-散化煤炭 景气期-中化基础化工 景气期-中化建筑 景气期-中化国防军工 景气期-中化计算机 景气期-中化传媒 景气期-中化交通运输 出清中-散化医药 出清中-中化食品饮料 出清中-中化资料来源：wind，宏观驱动戴维斯双击策略认为宏观变量到资产价格的传导并非线性结构，如果直接利用宏观变量对行业未来收益做预测，其有效性较弱。宏观到资产价格的传导路径需要经过景气度和估值这两个中间变量，如果能够把握景气度和估值的变化，就能够较好地预测资产价格变动的方向。PMIPMIShibor，利率能够显著驱动计算机行业的估值，当流动性提升时，计算机行业的估值可能有明显提升。我们通过宏观指标分别预测行业未来盈利和未来估值，寻找未来盈利与估值均有可能上升的行业，构建宏观驱动戴维斯双击策略。图63：宏观到资产价格的传导需要经历景气度和估值2个中间变量资料来源：绘制模型每季度末从宏观预测的角度给出下一季度景气和估值有望双升的行业推荐信号，2024年Q2推荐的行业为：钢铁、建筑、国防军工、汽车、消费者服务。宏观驱动戴维斯双击策略历史上贡献显著收益。·14121086141210864206.75.74.73.72.71.70.7超额收益（右轴）宏观驱动戴维斯双击策略行业平均资料来源：wind，风险提示量化模型基于历史数据，市场未来可能发生变化，策略模型有失效可能；模型采用的样本数据有限，存在样本不足以代表整体市场的风险。插图目录图1：万得新质生产力指数走势 3图2：2024年以来万得概念指数收益TOP15 3图3：新质生产力指数行业分布（个