>> 中信建投-全球大類資產(chǎn)配置策略：看好黃金和AI應(yīng)用-250306
| 上傳日期： |
2025/3/6 |
大小： |
4696KB |
| 格式： |
pdf 共51頁 |
來源： |
中信建投 |
| 評(píng)級(jí)： |
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作者： |
陳果,王程暢 |
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核心觀點(diǎn)：2月A股和港股表現(xiàn)較好，美股表現(xiàn)不佳，債券平平，黃金、有色和豆粕表現(xiàn)較好，石油表現(xiàn)不佳。預(yù)測(cè)2024Q4萬得全A和萬得全A非金融的ROE為7.16%和6.23%（預(yù)測(cè)2025Q1分別為7.06%和6.18%），分析師預(yù)期相比上月下調(diào)；2024Q3的ROETTM為7.77%和6.94%?；谌芷冢◣齑嬷芷?產(chǎn)能周期+人口周期）對(duì)萬得全A指數(shù)2025Q1的內(nèi)在價(jià)值估計(jì)為5,289點(diǎn)區(qū)間(2025Q2為5,343點(diǎn))；預(yù)測(cè)美國(guó)GDP同比高點(diǎn)在2025Q1，預(yù)測(cè)日本GDP同比的高點(diǎn)在2025Q2，預(yù)測(cè)歐元區(qū)GDP同比高點(diǎn)在2025Q2，預(yù)測(cè)日元相對(duì)美元的弱勢(shì)將好轉(zhuǎn)，預(yù)測(cè)歐元未來或相對(duì)美元強(qiáng)勢(shì)；預(yù)測(cè)美元計(jì)價(jià)的黃金將繼續(xù)走強(qiáng)。Deep seek開源周啟示人工智能由堆算力向優(yōu)化算法演進(jìn)，看好AI應(yīng)用。
全球大類資產(chǎn)表現(xiàn)與康波視角下的周期定位：2月A股和港股表現(xiàn)較好，美股表現(xiàn)不佳，債券平平，黃金、有色和豆粕表現(xiàn)較好，石油表現(xiàn)不佳。當(dāng)前處于康波蕭條期，下一輪康波周期的復(fù)蘇大概率由人工智能引領(lǐng)；人口因素對(duì)股市的負(fù)面影響從2015年開始變得比較顯著，且作用逐漸增強(qiáng)；中國(guó)產(chǎn)能利用率從2021年下降；庫存周期從2023Q2見底回升，但受制于康波、人口和產(chǎn)能周期的下行壓制，PPI回升較弱，當(dāng)前已經(jīng)接近上行周期的尾聲。
基本面和資產(chǎn)價(jià)格展望：按照自下而上的分析師預(yù)期加總，預(yù)測(cè)2024Q4萬得全A和萬得全A非金融的ROE為7.16%和6.23%（預(yù)測(cè)2025Q1分別為7.06%和6.18%），分析師預(yù)期相比上月下調(diào)；2024Q3的ROETTM為7.77%和6.94%?；谌芷冢◣齑嬷芷?產(chǎn)能周期+人口周期）對(duì)萬得全A指數(shù)2025Q1的內(nèi)在價(jià)值估計(jì)為5,289點(diǎn)區(qū)間(2025Q2為5,343點(diǎn))；預(yù)測(cè)A股價(jià)值于2025Q3進(jìn)入下行階段。中國(guó)十年期國(guó)債利率偏離了歷史周期規(guī)律。預(yù)測(cè)美國(guó)GDP同比高點(diǎn)在2025Q1，預(yù)測(cè)日本GDP同比的高點(diǎn)在2025Q2，預(yù)測(cè)歐元區(qū)GDP同比高點(diǎn)在2025Q2，預(yù)測(cè)日元相對(duì)美元的弱勢(shì)將好轉(zhuǎn)，預(yù)測(cè)歐元未來或相對(duì)美元強(qiáng)勢(shì)；預(yù)測(cè)美元計(jì)價(jià)的黃金將繼續(xù)走強(qiáng)。
全球多資產(chǎn)配置策略組合跟蹤：全球多資產(chǎn)配置絕對(duì)收益@低風(fēng)險(xiǎn)組合，本周回報(bào)0.16%，本月回報(bào)0.16%，今年以來相對(duì)中債（總財(cái)富）指數(shù)超額收益0.39%；全球多資產(chǎn)配置絕對(duì)收益@中高風(fēng)險(xiǎn)組合，本周回報(bào)0.29%，本月回報(bào)0.29%，今年以來相對(duì)萬得FOF指數(shù)超額收益0.87%。
A股行業(yè)和風(fēng)格輪動(dòng)@相對(duì)收益：基于財(cái)務(wù)報(bào)表、分析師預(yù)期和行業(yè)中觀數(shù)據(jù)構(gòu)建行業(yè)景氣度指標(biāo)，農(nóng)林牧漁、有色金屬、通信和銀行的景氣度比較高。消費(fèi)者服務(wù)和綜合的關(guān)注度從高位下降；最近一周“有色金屬”、“建材”、“商貿(mào)零售”、“房地產(chǎn)”和“通信”行業(yè)的機(jī)構(gòu)關(guān)注度在提升。通信、傳媒、計(jì)算機(jī)、家電、汽車、商貿(mào)零售、機(jī)械行業(yè)處于觸發(fā)擁擠指標(biāo)閾值的狀態(tài)（流動(dòng)性、成分股一致性），并處于持續(xù)擁擠狀態(tài)；近期整體擁擠信號(hào)和擁擠行業(yè)數(shù)量低位抬升。
風(fēng)險(xiǎn)提示
大類資產(chǎn)配置雖然能夠有效分散風(fēng)險(xiǎn)，但在某些市場(chǎng)環(huán)境下或策略設(shè)計(jì)中也存在一些潛在的危險(xiǎn)和局限性。以下是幾項(xiàng)主要危險(xiǎn)和局限性：
1.高相關(guān)性導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)分散效果降低：模型的核心思想是將投資組合的風(fēng)險(xiǎn)平均分配到各資產(chǎn)中，追求各資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)相同。然而，當(dāng)某些資產(chǎn)之間的相關(guān)性較高時(shí)，協(xié)方差矩陣中的協(xié)方差項(xiàng)會(huì)較大，導(dǎo)致這些高相關(guān)性資產(chǎn)對(duì)組合的總風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)增大。這樣一來，投資組合的總風(fēng)險(xiǎn)將更加依賴于這些高相關(guān)性資產(chǎn)，從而降低了風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型的風(fēng)險(xiǎn)分散效果。
2.市場(chǎng)環(huán)境變化可能導(dǎo)致模型失效：量化模型的有效性基于歷史數(shù)據(jù)的回測(cè)，但未來市場(chǎng)環(huán)境的變化可能與歷史數(shù)據(jù)存在較大差異，導(dǎo)致模型失效。例如，市場(chǎng)的宏觀環(huán)境、投資者的交易行為或局部博弈的變化，都可能影響因子的實(shí)際表現(xiàn)，進(jìn)而使得風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)或最大多元化策略無法實(shí)現(xiàn)預(yù)期的效果。
3.資產(chǎn)選擇的局限性：策略的效果在很大程度上取決于資產(chǎn)的選擇。資產(chǎn)的選擇和市場(chǎng)的波動(dòng)性會(huì)對(duì)策略的表現(xiàn)產(chǎn)生重要影響。
投資者需要根據(jù)市場(chǎng)環(huán)境和自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好，靈活調(diào)整策略，并警惕模型失效的風(fēng)險(xiǎn)。
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