基本面量化-天风证券《激荡30年：30个经典逻辑》
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摘要
大势研判的经典逻辑有哪些？
1.“信用-盈利”二维框架 ①信用周期：即债务总额的同比增速 ②信用周期平均领先盈利周期8.9个月，【底】平均领先10.3个月，【顶】平均领先7.2个月；领先时间有逐渐缩短的趋势。 ③信用扩张叠加盈利改善阶段：指数全面上涨、大幅拔估值 ④信用收缩但盈利继续改善阶段：指数震荡，结构性机会 ⑤信用收缩叠加盈利回落阶段：指数下跌，整体性杀估值
2.指数研判的精准指标：股债收益差 ①在由标准差和均值构成的通道内，股债收益差形成一个类似“钟摆运动”的格局。 ②当股债收益差运行到+2X标准差附近的时候，意味着该指数的性价比大幅降低，进入下跌趋势，而同时债券的性价比开始明显提升。 ③当股债收益差运行到-2X标准差附近的时候，意味着该指数的性价比大幅提升，进入开始酝酿机会的阶段，而同时债券的性价比开始明显下降。 ④该指标有效的关键性处理：需要做3年滚动均值，以及对应的标准差。否则效果一般。
3.信用周期和M1-PPI代表股票市场剩余流动性，决定市场整体估值的水位 ①信用周期可以较大程度形容A股市场的剩余流动性环境。当信用大幅扩张的时候，也是企业部门能够通过各种手段大量拿到便宜资金的时候，于是这一阶段，一般都会发生所谓的“脱实入虚”，即企业部门将拿到的资金投入房地产市场或者金融市场。 ②作为一个验证，信用周期的指标可以很好的同M1-PPI相互拟合。投资者经常用M1-PPI来形容股票市场的剩余流动性，大体逻辑在于，M1代表市场上的钱，PPI代表进入实体经济的钱，于是两者相减，即代表漏出到金融市场的钱。 ③最终，信用周期表征的剩余流动性，很大程度决定了A股市场整体估值的水位。
4.大小盘风格由何决定？——50年美股大小盘风格复盘的经验 ①美股50年，大盘蓝筹股的胜率为75%，小盘股胜率为25%。 ②大小盘风格的背后，核心是由景气度的相对趋势决定。 ③历史上，美股小盘股增速占优（即风格占优）的情况大致分为两种：一是危机模式之后小公司的困境反转，即低基数下的业绩快速增长，比如典型的新冠疫情、次贷危机、科网泡沫破灭等；二是新兴产业的全面快速增长，使得大量的中小公司享受产业红利，最终业绩快速增长。典型的是75-79年，美国代集成电路和微型计算机跨越式发展，多家科技新星也在那段时间成立。思爱普1972年创立、微软1975年创立、苹果1976年创立、甲骨文1977年创立、美光1978年创立、拉姆研究1980年创立。
5.决定风格的核心因素不是利率，而是业绩增速差。
行业比较的经典逻辑有哪些？
1.一年维度超额收益的决定因素-A股 在大部分时候，不管市场是牛市、熊市、还是震荡市，不管风格是蓝筹还是成长，也不管板块轮动是快还是慢，一年维度的涨跌幅基本与当年的景气度（扣非增速）呈现单调正相关的情况。
2.一年维度超额收益的决定因素-美股 美股市场，一年维度的涨跌幅也取决于景气度的高低。不管是美股还是A股，追逐高景气是不变的哲学。
3.什么类型的公司需要重视估值、什么类型的公司可以淡化估值？ ①将期初PE TTM、PB分位数由高到低分10组(PE剔除负值)，再将每组的扣非增速分为十档，统计2005年-2020年每组成份股涨幅的中位数，再取平均值。 ②绝对高增长（扣非增速大于30%）和绝对负增长情况下，估值对涨跌幅没有区分度；但0-30%的增长区间，低估值的相对收益更高
4.增速边际回落的公司，还能获得超额收益吗？ 相比去年增速有所下滑、但今年仍然是A股中增速相对更快的公司，也仍然可以获得显著的超额收益（红色方框中）；相比去年增速大幅提升、但今年仍然是A股中增速相对较低的公司，依然无法获得超额收益（蓝色方框中）。
5.PEG应用案例——漂亮50 ①理论上，能DCF（现金流折现）的公司，才能PEG PEG=PE/（企业年盈利增长率*100）：PEG指标的使用前提是持续盈利、稳定增长（可预测性）。至少有三类个股不适用：强周期行业、融资依赖型或项目依赖型公司、概念类公司。 ②PEG的一个应用举例：美股的长期久核心资产（漂亮50）美股漂亮50的公司，在70年代到00年代，保持了每年10-15%左右的利润增长，是一批具备可持续增长能力的公司，符合PEG应用的理论要求。 回顾70年代美股漂亮50泡沫破裂的过程，虽然都经历了大幅杀估值，但漂亮50内部涨跌幅分化极大，这一过程中美股漂亮50涨跌幅与PEG负相关关系明显：PEG（1972年末估值/1973至1979年均净利润增速）处于1-2之间的、估值泡沫较低的个股，在杀估值阶段基本仍维持正收益。
6.A股能够应用PEG的行业：高ROE+低波动 ①能具备可持续且相对稳定增长的行业，才能使用PEG估值。或者说，只有这类公司，PEG的高低，对其未来的回报率才有区分度。 ②拥有“高ROE+低波动”特质的行业，主要集中在消费品、医药、优势传统行业中，比如：白酒、白电、调味品、血制品、肉制品、文娱用品、乳制品、CXO、药房、创新药等。
7.行业比较方法论：每年年中寻找股价与景气度背离的细分行业 ①从一年维度来看，股价表现与景气度呈现出正相关的关系。因此，大部分行业位于粉色箭头中。 ②而在蓝色圆圈中的行业，属于一季报增速很快，但是市场并不认为这样的增长能够延续，于是股价在上半年没有反映。③但是，我们希望能够在蓝色圆圈中寻找到有预期差的行业，因为他们的景气度一旦能够延续，那么股价可能会很快修复④21年5月底，考虑到景气度的延续性，我们重点筛选出了【半导体】和【军工电子&原材料】，随后半导体板块和军工电子原材料板块股价大幅修复。
8.经济结构变迁决定不同行业长期年化回报率-美国 ①伴随着70年代开始美国经济运行中枢与利率中枢下行，美国开始经济结构转型。 ②对应美股市场年化收益最高的行业集中在科技、医药、消费。
9.经济结构变迁决定不同行业长期年化回报率-日本 ①日本在90年代经历了经济中枢下行、利率中枢下行的宏观环境，开始经济结构转型。 ②90年代之前，日本股市年化回报率相对更高的行业比较分散；但是90年代之后，日本股市年化回报率最高的行业也集中在科技、医药、消费。
10.A股核心资产估值的决定因素 ①对于美股的漂亮50而言，在其业绩稳定的70-00年代，美债利率是核心决定估值的因素。 ②自2017年外资开始流入A股之后，A股业绩相对稳定的核心资产，其估值也很大程度上与美债利率反向相关。 1.DDM模型：核心资产估值的三变量影响比较 ①利用DDM贴现模型，可以大致模拟一阶段增长率、贴现率、三阶段（永续）增长率对估值的影响。 ②测试来看，一阶段增长率变化对核心资产估值影响有限，贴现率的变化和三阶段（永续）增长率的变化，对核心资产估值影响很大。 ③贴现率对应宏观利率环境，永续增长率对应消费品的长期涨价能力。
11.消费品赛道长期涨价能力比较 ①对于大部分消费品公司，进入稳态状态后，“量”保持稳定（由人口决定），增长主要来自于“价”的上涨，这也是决定永续增长率重要因素。 ②通过比较各国CPI及CPI细分领域长期增长率，从涨价能力角度来看，永续增长率排序大概率是：教育、医疗>酒类、食品>家具、家电、汽车、服装、电子产品。
12.科技股的超额收益由何决定-美股复盘 美股硬件行业PE估值波动与半导体周期同步，科技行业的超额收益来自自身的产业周期，而与宏观利率等关系不大。
13.科技股的超额收益由何决定-A股复盘 在中期层面，科技产业周期的起落是决定成长板块超额收益的决定因素，利率和流动性变化影响不大，不改变趋势。比如10年的中小板（智能手机产业周期快速增长）、13年的创业板（移动互联周期快速增长），没有受到当时利率上行和流动性收缩的影响。
14.科技产业周期演进-A股 从长期来看，产业周期是决定科技股超额收益的重要来源，而从传导路径来看往往会经历基础设施-硬件设备-应用端，其中应用端表现最佳。当前A股的硬科技演绎的主要逻辑是国产替代以及5G产业链从基础设施向硬件设备端的传导。
15.周期股的β取决于PPI 周期股的β主要与PPI相关，即超额收益由商品价格决定。
16.周期股的α部分取决于全球化能力。 以美股为例，90年代以来全球化扩张的步伐，是支撑美股各行业龙头盈利和股价再上台阶的关键。全球化扩张不只带来这些行业龙头公司新的成长空间，而且也驱使行业周期性弱化，甚至能获得盈利能力中枢的抬升（ROE和PB中枢抬升），典型的比如空气化工
专题研判的经典逻辑有哪些？
1.日历效应-A股 一季度效应：整体表现均衡，但2月份春季躁动容易科技占优。核心逻辑是：年初流动性通常相对宽松，利于风险偏好提升；1月底年报预告披露结束，业绩压力减轻。 二季度效应：大消费占优。核心逻辑是：4月份年报与一季报密集披露，进入基本面定价阶段，叠加二季度通常流动性边际减弱，风险偏好也有所回落，市场寻求盈利较确定的板块避险。 三季度效应：较均衡，科技成长相对占优。核心逻辑是：9月往往是苹果等电子产品的新品发布会，产业链公司提前反应；消费、旅游、汽车等行业三季度开始也进入传统旺季阶段。 四季度效应：低估值、ROE稳定品种占优，背后的核心逻辑是：盈利稳定品种的估值切换、年底政策刺激、补涨需求等。但是前提是经济预期要相对乐观，否则这些品种年底无法进行估值切换，典型如18年底
2.业绩披露时间轴、关键会议时间轴 ①创业板1、2、3季报，取消了业绩预告的强制披露。 ②每个季报窗口期结束后，建议关注天风策略的网盘数据库和天风策略的“3+1”模型更新，网站：tf-strategy.com。 ③政策会议中，每年12月的政治局会议通稿非常容易被误读。由于12月的政治局会议临近中央经济工作会议，因此有一些内容经常在12月政治局会议的通稿中省去，但不代表态度有变化，应该防止被错误解读所干扰。
3.天风策略选股体系和行业比较模型
4.财务造假模型 我们用Logistic逻辑模型建立起一个适用于A股市场的财务造假识别模型。 模型共设计22个变量，10%显著水平上，显著的变量为上述表中的X2、X3、X7、X8、X11、X15、X17、X18、X19、X21、X22。针对历史造假样本，以设定阀值（以显著指标拟合的模型值<0.0038，使得预测准确度最大化）为界限的模型预测准确度为75%。模型阀值0.0038主要用于财务选股系列中个股排雷
5.观察行业交易 情绪是否短期过热的指标：换手率 ①通过观察一些热门赛道的超额收益和换手率之间的关系可以发现，一些景气成长板块在换手率突破经验阈值之后，会进入加速上涨阶段，但随后，换手率一旦开始回落，超额收益往往会阶段性见顶。 ②换手率指标只能形容短期情绪，不能决定长期趋势。
6.科技成长赛道在产业趋势向上过程中的阶段性回调 ①对于成长赛道而言，短期内调整的因素主要来自于基本面扰动、流动性的波动和事件冲击风险偏好。 ②从调整时间和幅度来看，往往调整时间在2-3个月左右，区间跌幅往往在15%-20%左右，区间超额收益往往在-10%--20%之间。③相比之下， 如果短期基本面有阶段性不及预期或者短期证伪，那么跌幅会大于宏观因素引发的回调。
7.从台湾和韩国经验看MSCI纳入空档期外资表现
①从台湾和韩国的经验来看，在MSCI的纳入“空档期”，外资大概率持续流入，且节奏较均衡。 ②往前看，A股在MSCI纳入比例提升至20%后，在未来一段时间有可能处于纳入“空档期”，但外资可能会继续持续流入A股。
8.失业率很大程度决定了央行的货币政策。 央行货币政策边际转向或与失业率有关，从历史来看，DR007与调查失业率的月度数据基本拟合，因此，可以通过跟踪失业率的变化，判断中期维度货币政策的宽松。
正文
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