股票市场分析(中材科技(002080)股吧)2022年股票市场分析
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#股票##股市点评##基金##股市分析#2022年一季度A股可谓腥风血雨，昨天也介绍我一季度亏损5%，回撤幅度很小，现在市场情绪逐渐稳定，我判断2022年下半股票年机会很大。今天介绍一个投资股票的分析框架，从此投资决策让你不再拍脑袋，通过科学合理的分析，也不让你情绪被市场裹挟。
正所谓：“一年三倍者众，三年一倍者寡”，说的就是短期你赚多少钱都没用，你得找到长期能够赚钱，而且赚的钱能放到兜里面的方法。在du桌上数钱都是一时爽，要想想这个钱你能不能带走？那么长期投资就要建立投资决策分析的框架。当然一篇文件肯定也没有办法分析那么透彻，但是方向、框架拉出来，细节的补充就要靠你慢慢读书学习了。
一、股票投资决策分析框架
1、宏观经济
为什么要分析宏观经济？主要原因就是股票是经济预期的晴雨表，也就是说股票是经济的先行指标，股票走在经济前面。看下面的经典美林投资时钟，经济复苏周期，就要增加股票配置。这也就解释了我们为什么要研究宏观经济，这一点比较难，需要扎实的功底，需要循序渐进地学习和实践。今天介绍两个指标，判断宏观经济，而且直接上结论和干货。
通过PPI和社会融资规模判断经济周期：
（1）复苏周期——PPI下降，社融触底反弹；
（2）过热周期——PPI触底反弹，社融持续上升；
（3）滞胀周期——PPI上升趋缓，社融触顶下降；
（4）衰退周期——PPI和社融双双下降。
那么我们判断一下，现在的经济是什么周期。目前PPI高位下降趋势，社融触底反弹，我们就能够判断目前经济处于衰退转复苏，经济复苏配置股票。股票是经济预期的反应，也就是说股票是经济的先行指标，要走到经济前面的。所以，2022年下半年，股票市场不会差的。
2、股票估值
从指数估值方面，无论是代表大盘价值的沪深300，还是小盘成长的创业板，目前估值都在低位，中位数之下。所以，通过股票指数投资完全不用任何担心，跌下去都是机会。这里要说一下，我能力所及的就是投资指数，而且指数估值的数据网上很容易查到。股票估值还有很多其他方法，比如股债比指标等等。
3、投资者情绪指标——量能
这一步也很关键，可以看一下周边炒股选手的情绪，是恐慌、还是贪婪，还是很平静。我们只需要跟着他们反着做就对了。当然这一点比较主观了。也可以通过市场成交量来间接判断投资者的情绪。
我们拿沪深300举例，前期*日均成交量在6000亿以上，而最近已经跌到2000亿附近，也就是地量位置，基本能够判断市场已经跌到了低位。其实在2月份的时候，也出现过2000亿的地量水平，但是市场没有止跌企稳，这一次再一次见到了地量，基本判断见底胜率很大。
二、普通投资者投资的建议
通过宏观经济、股票估值、投资者情绪三个维度就建立起股票投资分析框架了，每个维度还需要不断地延展，如果介绍完可以要写一本书了。最后强调一下，我通过这分析框架，能够判断股票指数行情，但是无法具体到个股和行业。所以，我只做股票指数投资，方法是大类资产配置。
目前我了解，炒个股*最差的选择，投资亏损*的原因，就是波动。所以，控制好波动的投资方法，比如股债均配模型（具体见一个神奇的投资方法——简单实用又能赚钱的股债均配模型），更符合人性，更适合绝大多数投资者。等你把股债均配模型做了一段时间后，再进阶到股、债、商品三类资产配置。再往后进阶，股票方面就要配置国外指数，比如美国、香港等等，这种投资模式跑通了，你的投资已经触及到了天花板，已经是投资界的佼佼者，你就中国投资界最靓的仔。
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中材科技(002080.SZ)发布公告，预计公司2021年度归属于上市公司股东的净利润32.63亿元-38.75亿元，同比增长60.00%～90.00%。扣除非经常性损益后的净利润25.28亿元-30.69亿元，同比增长40.00%～70.00%。基本每股收益1.9446元/股～2.3092元/股。
报告期内，公司所有业务板块全面实现盈利。1、玻璃纤维产业：行业高景气度延续，主要玻纤产品量价齐升，叠加产能及产品结构持续优化，公司玻纤产业盈利能力大幅提升;
2、风电叶片产业：在风电招标价格持续下行，传统叶片产品价格承压的情况下，公司加快新产品投产，提升海上及海外产品比例，同时国内市场占有率持续提升，进一步稳固行业领先地位;
3、锂电池隔膜产业：新能源汽车行业需求持续旺盛，公司锂膜产业完成资产整合，加速产能释放，优化客户结构，销量及盈利水平较上年大幅提升;
4、先进复合材料等其他业务经营情况良好。
首先，股市波动具有物质运动的一般规律性。这是从唯物论角度进行的思考。股票市场本质上就是资金这种特殊物质在交易者之间进行合法流动的交易场所。而资金在交易所的流动是有规律的，资金的这种运动规律是各种因素形成合力的结果。个股走势也体现了资金的这种运动规律。
其次，股价是供求双方矛盾斗争，分歧转一致并达成价格平衡的结果，符合辩证法的对立统一规律。上涨趋势与下跌趋势的转换，阳线与阴线的转换，都符合对立统一的规律。
再次，专家不是神，专家只是某一领域内具有一定的理论造诣或实践经验的专业人士。专家不一定认识或掌握了某一领域事物发展变化的全部规律，他们仅仅是对此领域有所发现，或取得一些研究成果，或具有丰富经验。所以，不要把专家当成神来看待。而且，从唯物论的角度是不存在所谓的神的。
最后，在广大投资者没有认识和掌握股市规律的前提下，任何预测股市走向的行为都是荒唐的。专家和广大投资者都应该是市场先生的追随者和跟踪者，一切都是市场先生说了算。所以，任何情况下都要对市场存敬畏之心，不要盲目预测和自我膨胀，否则就会遭遇到市场的惩罚和清算。
下面以前期大牛股浙江建投的经典5浪走势为例，用解剖麻雀的方式对个股不同级别的5浪结构进行分析，试图证明波浪理论规律性的存在。个股仅供分析研究参考不做推介。
日线级别的5浪走势图
60分钟级别的5浪走势图
15分钟级别的5浪走势构成60分钟级别或日线级别的第1浪图
15分钟级别的5浪走势构成60分钟级别或日线级别的第3浪图
5分钟级别的5浪走势构成60分钟级别或日线级别的第5浪图
2022年以来，市场经历了连续回调和止跌企稳，前后两阶段从行业和风格都表现出显著的反转特征。当前市场总体基本面预期已企稳，高盈利、高成长组合的估值溢价已显著下降，但主线基本面风格尚未形成，预计估值等带有反转属性因子相对占优，且可从分析师、上市公司行为等角度挖掘业绩修复线索。衍生品方面，运行指标显示5月后市场情绪显著回暖，且对冲成本总体处于合理区间。量化投资发展方面，一是财富管理时代量化体系需要为业务赋能，对方法论在系统化、直观化等方面提出新的要求；二是AI技术的应用要强调算法可解释性，可关注图神经网络的应用。
▍市场回顾：预期企稳，结构反转。
1）基本面预期企稳，主要宽基指数止跌反弹。今年1月1日至4月26日期间，主要宽基指数跌幅多数超过20％，4月27日以来，随着滚动12月一致预期净利润增长率企稳，主要宽基指数均止跌反弹。
2）行业表现反转特征显著，仅煤炭行业在两阶段保持强势。行业指数的相对走势在市场下跌和反弹阶段展现出显著的反转特征，军工、电新、汽车行业下跌和反弹幅度均较高，而银行、房地产相对稳定，仅煤炭行业在两阶段都保持强势。
▍基本面风格：主线尚未形成，估值及轮动类策略占优。
1）基本面与估值因子的跷跷板效应仍然显著。4月26日以前，价值、红利风格表现优异，成长类因子表现相对较弱；4月27日以后，均出现了反转。
2）高盈利、高成长个股的溢价水平已降低，但趋势性风格主线机会或难形成。通过对PB和ROE构建回归方程，可测算风险中性假设下市场给予高盈利的估值溢价（成长风格同理），结果显示非线性系数项目前处于2017年以来22％分位数水平，表明高盈利股票溢价已显著降低。
3）估值及轮动类因子或相对占优。虽然低估值板块的基本面预期始终较为平稳，表现占优，但也难形成趋势性风格主线。
▍行为类策略：以行为为前瞻，挖掘业绩修复线索。
1）分析师盈利预测上调幅度高的个股表现较优。以近1个月分析师调整盈利预测的个股为样本池，按调整幅度中位数选取上调幅度排名靠前的50只股票构建组合，2022年以来相对中证500指数实现9.9％超额收益。
2）基于成长偏离度进行行业景气轮动。基于行业预期成长性刻画其业绩趋势，并优选估值合理的行业构建行业景气轮动模型。2022年以来，相对中证全指实现11.5％超额收益。
3）股权激励行权条件指引上市公司的业绩预期。2022年以来，基于股权激励的事件驱动策略相对中证500指数实现1.1％超额收益。
▍金融衍生品：情绪偏谨慎，但对冲成本仍处合理区间。
股指期货：1）股指期货多空分歧加大，对冲需求上升。2022年5月后，持仓量逐步回落，贴水收敛，同时多空持仓比快速提升，总体表明市场的空头需求减弱同时集中度下降，市场情绪有所好转。2）股指期货对冲开仓成本同比显著降低。2022年1月至5月，IH、IF和IC主力合约的日均年化开仓损益分别是-2.02％、-5.47％和-6.75％，较去年同期显著降低；
ETF期权：1）场内期权隐含波动率振幅加大，5月后市场情绪边际回暖。截至2022年6月3日，50ETF期权和沪市300ETF期权的隐含波动率分别为20.0％和21.2％。隐含波动率曲线形态总体偏谨慎，但5月后已出现反转迹象。2）期权对冲成本处于合理水平，灵活构建期权对冲组合可有效控制回撤。2022年以来，买入“平值-剩余30天到期”认沽期权的对冲成本较2021年有所增加，日均年化成本为26.28％（50ETF期权）和27.72％（沪市300ETF期权）。市场下跌时可买入认沽期权、同时卖出虚值程度更大的认沽期权来构建put spread组合在实现对冲的同时节省成本。
▍量化投资发展前瞻之一：当量化投资遇到财富管理。
1）财富管理时代下的量化投研。量化投研在资产管理中实现的是特定约束条件下的效用*化，而在财富管理中，则需要从客户需求出发，根据客户的风险收益向客户提供一揽子服务，需要满足系统化、平台化，场景化，直观化和可迭代等多种要求。
2）因子离散化风险模型：兼具解释力和直观性的模型体系。通过对各因子进行离散化并转化为哑变量形式来构建多因子模型，可便于市场驱动因素分析以及组合的绩效归因。
▍量化投资前沿发展之二：AI技术应用中建议关注图神经网络与算法可解释性。
1）股票关系建模：图神经网络。图神经网络是一种基于图结构的神经网络，可实现对供应链关系、相关关系、概念关系等多种股票关系的建模，以弥补传统模型仅进行单资产分析的不足。
2）模型设计与理解：提升可解释性。提升可解释性的一种方法是在模型设计时引入先验知识，将信号本身的特点考虑在内进行设计，比如Preferred Networks公司与野村资管提出了波动率不变性与分形不变性的结构用以针对性学习不变性特征。另一种方法是借助经济金融的逻辑来理解算法的结果，比如Two Sigma公司采用高斯混合模型对市场状态划分后，发现其符合经济逻辑下的危机、稳定、脆弱、通胀四种状态的特征。
▍风险因素：
模型风险；市场预期大幅变化；宏观及产业政策出现重大变化。
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