无尽的探索—十年投研总结 1庖丁解牛—对宏观和中观指标的解读2

中军和轻骑—对行业配置和行业精选的理解3兵无常势水无常形—对市场分析的若干理解4

敬畏市场—相对收益和绝对收益的军规总结 5 凌

鹏

公众号：凌鹏的策略随笔

无尽的探索

系列PPT之一

---十年投研总结

凌 鹏

序言：自我修炼的过程

养在深闺：

• 06—07年：囫囵吞枣，申万报告库（2000年以来）、申万资深分析员

• 08—09年：框架初成，高盛策略、美林时钟等，申万海外部的实践

• 09.9—11.2：《策略思考》十八篇，每篇报告两个部分（实体及投资）

申万首席

• 2011年：新财富第六，出师未捷

• 2012年：新财富第一，V型反转

投资实战

• 2013年--2014年：相对收益

• 2015年—2016年：绝对收益

系列PPT之一

序言：系列培训五个PPT

公众号：凌鹏的策略随笔

书籍：《策略投资方法论》

后续培训PPT

PPT之二：《庖丁解牛—对宏观和中观指标的解读》

PPT之三：《中军和轻骑—对行业配置和行业精选的理解》

PPT之四：《兵无常势 水无常形—对市场分析的若干理解》

PPT之五：《敬畏市场—相对收益和绝对收益的军规总结》

系列PPT之一

目录 CONTENTS

1看对世界---X

2 看对市场——F

3做对净值—投资的终极任务

系列PPT之一

1.1 研究层面：纵横之间的相互验证

下游把握需求、中游看量价及毛利、上游关注价格

交通把握物流、TMT看创新、金融关注流动性

系列PPT之一

乘用车

家电

农林牧渔

必需消费品

出口

下游选股

房地产

钢铁

建材

电力

机械

造纸

中游择时

化工

有色

石油

上游随势

煤炭

需求 需求

成本 成本

外生变量之二:成本如何确定?

外生变量之一:需求如何产生?

铁路、公路

机场、港口

航运

物流做主题

银行

保险

证券

金融打底仓

电子元器件

软件、硬件

通讯、传媒

TMT靠创新

物流角度验证经济变

化

流动性角度观察实体虚拟市场价格

1.1.1 策略思考十八篇报告

上游

第三篇：《策略如何看煤炭》

第四篇：《策略如何看有色》

第五篇：《上游投资逻辑》

下游

第六篇：《策略如何看房地产》

第七篇：《策略如何看汽车》

第八篇：《下游投资逻辑》

下游

第九篇：《策略如何看钢铁》

第十篇：《策略如何看化工》

第十一篇：《中游投资逻辑》

系列PPT之一

其他行业

第十二篇：《策略如何看银行》

第十四篇：《策略如何看农林牧渔》

第十五篇：《策略如何看交通运输》

第十六篇： 《策略如何看工程机械》

其他报告

第一篇：《策略研究的方法和体系》

第二篇：《盈利和流动性再平衡》

第十三篇：《对风格转换的若干理解》

第十七篇：《把握行业的季节性》

第十八篇：《策略体系的再梳理》

在PPT2《庖丁解牛》中详细分析

1.1.1 数据体系的建立过程

以“利润表”为核心寻找关键指标

系列PPT之一

利润表项目 明细指标 外生指标

一、营业收入

量 发电累计耗用原煤

钢铁行业耗煤

动力煤进出口数量

炼焦煤进出口数量

价格 山西 6000 大卡大同坑口含税价 火电发电量、水泥产量

秦皇岛港 6000 大卡大同优混平仓价 火电发电量、水泥产量

山西古交 2#焦煤车板含税价 生铁产量、焦炭出口量

山西阳泉洗中块 7000 大卡坑口不含税价 合成氨产量

澳大利亚 BJ 煤炭 6300 大卡运抵中国价格 澳大利亚 BJ 煤炭现货价，

布伦特原油现货价，海运费

库存 秦皇岛港煤炭库存-周 （秦皇岛港煤炭调入调出-周）

直供电厂煤炭库存-周

重点钢厂煤炭库存-月

二、营业总成本

其中：营业成本

营业税金及附加

销售费用

管理费用

财务费用

资产减值损失

加：公允价值变动收益

投资收益

三、 营业利润

加： 营业外收入

减： 营业外支出

四、 利润总额

减： 所得税

五、 净利润

少数股东损益

属母公司所有者净利润

1.1.1 数据体系的建立过程

逻辑图建立钩稽关系

系列PPT之一

山西6000大卡大同坑口含税

价

秦皇岛港6000大卡大同优混

平仓价下游需求

水泥产量

火电发电耗煤 火电发电量

秦皇岛库存

调入量

调出量

直供电厂煤炭库存

澳洲BJ煤炭到港价

动力煤进出口量

昆士兰-日本海运费澳洲BJ现货价

布伦特原油现货价

油煤价比

价差二价

差一

1.1.1 数据体系的建立过程

第一层：下游需求、下游开工

下游需求：33个指标

下游开工：9个指标

第二层：社会库存、中游价格、中游利润、厂商库存、中游产量

社会库存：3个指标

中游价格：15个指标

中游利润：7个指标

厂商库存：6个指标

中游产量：14个指标

第三层：上游库存、国内上游价格、航运指数、国际上游价格

上游库存：14个指标

国内上游价格：4个指标

航运指数：1个指标

国际上游价格：10个指标

系列PPT之一

1.1.2 横—产业链研究

形成上中下游的产业链研究，中国的经济需求自下而上传导，价格自上而下传导

系列PPT之一

房地产新开工

钢铁社会库存

钢铁产量

钢铁企业库存

钢铁耗煤

焦煤价格

房地产销售

重点钢厂煤炭库存

煤炭供应

市场价格期货价格

厂商出厂价格

产能利用率

吨钢毛利

1.1.3 纵—同一层面的相互验证

同一个层面相互比较可以辨析事情的真相

统计的数据都是样本和局部，需要多层比较还原全局和真相

系列PPT之一

房地产开工

钢铁

水泥

挖掘机

重卡

焦煤

1.1.3 纵—同一层面的相互验证

2010年年中水泥和钢铁的销售差别，当时的经济下滑确实是去库存，而不是需求不行

6月开始有些小刺激，经济9月即企稳，国庆之后周期股爆发

系列PPT之一

2010年水泥和钢铁销量

数据来源：wind

2010年6月至2010年末煤炭有色行情

数据来源：wind

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煤炭开采Ⅱ(申万) 有色金属(申万)

1.1.3 纵—同一层面的相互验证

2011年年初挖掘机数据强势反弹，但重卡数据疲弱，经济到底如何？

2011年年初有一波“周期复辟”的行情

系列PPT之一

2011年年初挖掘机数据强势反弹，但重卡数据疲弱

数据来源：wind

2011年年初钢铁水泥上涨，但下半年大幅下跌

数据来源：wind

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40%

80%

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160%

2010年06月

2010年08月

2010年10月

2010年12月

2011年02月

2011年04月

2011年06月

2011年08月

2011年10月

2011年12月

重卡销量同比 挖掘机销量同比

1.1.3 纵—同一层面的相互验证

2016年3-4月，“黑色链”强势反弹，其他环节虽也复苏，但幅度远远不及

“黑色链”的强势不是实体有多好，更多基于金融对实体的“反射”

系列PPT之一

2016年3月钢铁价格持续上涨

数据来源：wind

其他中观数据的景气没那么好

数据来源：wind

1.1.4 宏观—中观—微观的相互验证

宏观的现象需要在中观和微观中找到证据

宏观本质上只存在在逻辑当中，现实生活只有各种微观和中观

系列PPT之一

中观和微观数据可以验证

数据来源：wind

中观和微观数据可以验证

数据来源：wind

1.1.4 宏观—中观—微观的相互验证

08年年底放水以后，大家非常关注信贷发放的速度和经济恢复的速度，在宏观数据公布之前极度关注中观的高频数据

系列PPT之一

“四万亿”后，新增信贷和M2增速的变化

数据来源：wind

“四万亿”后，旬度发电量同比变化

数据来源：wind

1.2 投资层面：产业轮动和行业轮动

下游选股、中游择时、上游随势、物流做主题、TMT靠创新、金融打底仓

分析历史的行情数据，和市场上相关领域的擅长者深入交流

PPT之三：《中军和轻骑—对行业配置和行业精选的理解》

系列PPT之一

乘用车

家电

农林牧渔

必需消费品

出口

下游选股

房地产

钢铁

建材

电力

机械

造纸

中游择时

化工

有色

石油

上游随势

煤炭

需求 需求

成本 成本

外生变量之二:成本如何确定?

外生变量之一:需求如何产生?

铁路、公路

机场、港口

航运

物流做主题

银行

保险

证券

金融打底仓

电子元器件

软件、硬件

通讯、传媒

TMT靠创新

物流角度验证经济变

化

流动性角度观察实体虚拟市场价格

1.2.1 90年代以来的产业轮动

97年设置“涨跌停”制度以来，A股每隔五六年就有一轮牛市，每轮牛市都有龙头品种

系列PPT之一

A股每隔5—6年有一次大牛市

数据来源：wind

指数涨跌幅 领涨行业 代表个股

1996.1-1997.5 131%（上证） 家电等 四川长虹 1195%

1999.5-2001.6 98%（上证） 计算机等 东方电子 153%

2005.6-2007.10 461%（上证） 房地产等 万科A 1904%

2012.12-2015.6 589%（创业板指） TMT等 银之杰 6778%

1.2.1 96/97年的家电行情和99/00年的5.19行情

96-97年家电股爆发，四川长虹上涨10倍，青岛海尔上涨7倍

99年TMT领涨，天津磁卡上涨2倍，海虹控股上涨3倍

系列PPT之一

96-97年家电股

数据来源：wind

99年的TMT

数据来源：wind

1.2.1 五朵金花和抱团取暖

01—05年的漫漫熊途，中间曾出现“五朵金花”，钢铁、电力、银行、石化和高速公路

03年有一批牛股，新的商业模式、新的研究模式、新的机构投资者

系列PPT之一

03-05年“抱团取暖”

数据来源：wind

03-05年“五朵金花”

数据来源：wind

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石油化工(申万) 钢铁Ⅱ(申万) 电力(申万)

高速公路Ⅱ(申万) 银行Ⅱ(申万)

1.2.1 05/07的周期牛和13/15的转型牛

05—07年，中国的城镇化和重工业化加速，股票市场迎来一波周期股为代表的大牛市

13—15年，经济缓慢下滑，但股市迎来一波以互联网为代表的大牛市

系列PPT之一

05-07年的房地产行情

数据来源：wind

13-15年的互联网传媒

数据来源：wind

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房地产(申万) 有色金属(申万) 煤炭开采Ⅱ(申万)

银行(申万) 非银金融(申万)

1.2.2 行业轮动—经济周期驱动的

09年—10年是经典的“投资时钟”逻辑

有一段时间，言必“投资时钟”，大家把精力放在经济周期的定位

系列PPT之一

09年大的行业轮动

数据来源：wind

1.2.2 行业轮动—资金进出导致的

在周期和产业没有发生重大变化时，原则上行业的相对估值体系应该稳定

一波行情，有龙头板块和品种，但资金会寻找“估值洼地”

系列PPT之一

相对估值——必需消费相对周期

数据来源：wind

相对估值——创业板相对沪深300

数据来源：wind

目录 CONTENTS

1看对世界---X

2 看对市场——F

3做对净值—投资的终极任务

系列PPT之一

2.1.1 困惑一：07和10年房地产银行的走势迥然不同

2007年房地产和银行的股价随着房价及净息差同涨同跌

2010年房地产和银行的股价和房价及净息差背道而驰

系列PPT之一

房地产股票在2007年和2010年表现不一致

数据来源：wind

银行股票在2007年和2010年表现不一致

数据来源：wind

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1

商品房销售价格：同比 商品房销售额:累计同比 房地产开发指数（右轴）

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2012-0

6-0

1

银行净息差 银行指数（右轴）

2.1.2 困惑二：蓝色光标 系列PPT之一

14年以来蓝色光标的收入和利润增速下滑

数据来源：wind

看对的人没赚到钱，看错的人收获巨额回报

数据来源：wind

2012年投资者对蓝色光标商业模式存在很大的争议

蓝色光标不是个例，引领了一批公司商业模式的转变

2.1.3 困惑三：传媒和手游 系列PPT之一

传媒及手游行业盈利不具备可持续性

数据来源：wind

但传媒和手游行业估值迭创新高

数据来源：wind

传媒和手游行业在2012年后确实爆发

但个体公司的业绩很难具备稳定的高增长或者可预见性，为什么能给高估值？

2.1.4 困惑四：食品的估值变化

食品在2013年的盈利没有发生本质的变化，但由于白酒资金的流出，估值得到很大的提升

系列PPT之一

食品饮料行业的盈利变化

数据来源：wind

食品饮料行业的估值变化(PE TTM)

数据来源：wind

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45.00伊利股份 贵州茅台 恒顺醋业(右轴)

2.2 策略研究的本职是市场

P=EPS*PE

P=F（X），股价对同样事件的反应函数不一样

X是通用的，而F是专用的，同样的X在不同市场得出不同的定价

X对应EPS，而F对应PE。A股估值的变动是影响价格最核心的关键

系列PPT之一

A股市场最近几年以估值贡献主导

数据来源：wind

美国市场以盈利贡献主导

数据来源：wind

年份 上证综指盈利增速 上证综指涨幅 盈利贡献 估值贡献

2015年 -4% 9% -37% 137%

2014年 5% 53% 10% 90%

2013年 15% -7% -368% 468%

2012年 1% 3% 35% 65%

2011年 12% -22% -66% 166%

2010年 37% -14% -7769% 7869%

2009年 24% 80% 35% 65%

2008年 -18% -65% 24% 76%

2007年 63% 97% 76% 24%

2006年 55% 130% 53% 47%

2005年 -7% -8% 84% 16%

2004年 26% -15% -376% 476%

2003年 36% 10% 211% -111%

2002年 -6% -18% 32% 68%

2001年 -5% -21% 23% 77%

注：如果当年盈利贡献小于20%，则用黄色底纹表示；盈利贡献大于20%，则用蓝色底纹表示。

注：黄色底纹表示估值主导，蓝色底纹表示业绩主导。

2.2.1 深入到市场本身的研究去

对市场和价格本身的研究是最根本的，但容易被忽视，觉得没有规律

天然的将基本面与股价的关系认为恒定，基本面研究到底是发现还是发明？

系列PPT之一

分析环节再复杂，最终市场环节只有价格

数据来源：wind

2.2.2 对市场本身的研究也有很多文献

基本面分析只是证券研究中的一个流派而已

市场分析从学术到实务都已经积累了很多著作

系列PPT之一

价值投资与市场研究的文献

数据来源：wind

价值投资著作

费舍《怎样选择成长股》

多德《证券分析》

格雷厄姆《聪明的投资者》

彼得里奇《战胜华尔街》

巴菲特《致股东的信》

市场研究著作

《股票作手回忆录》

艾略特《波浪理论》

《金融炼金术》

《克罗谈投资》

杰克施瓦格《金融怪杰》

2.2.3 基本面分析V$市场分析 系列PPT之一

基本面分析 VS 市场分析

数据来源：wind

基本面分析和市场分析方法迥然不同，但还是有可类比之处

投机，我们是严肃的

PPT之四：《兵无常势水无常形—对市场分析的若干理解》

目录 CONTENTS

1看对世界---X

2 看对市场——F

3做对净值—投资的终极任务

系列PPT之一

3.1.1 困惑一：大部分无法超越市场

过去十年超越主要基准指数的公募基金比重

系列PPT之一

过去10年中仅有2年公募基金跑赢市场指数

数据来源：wind

过去10年中仅3年超过半数的公募基金跑赢市场

数据来源：wind

3.1.2 困惑二：大多和市场同步

无论做了多大努力，大部分人的净值波动和指数差不多，ALPHA体现在哪里？

系列PPT之一

偏股型基金复权净值的中位数与大盘走势基本一致

数据来源：wind

3.1.3 困惑三：结构性之惑

结构性机会很难把握，更多是个传说

系列PPT之一

全部A股历年涨幅分布

数据来源：wind

3.2 明白自己的约束

巴菲特是一种商业模式，寻找负债端和资产端的极大匹配，无限的资金

美国存在历史上最伟大的牛市

系列PPT之一

巴菲特的商业模式

数据来源：wind

美股大牛市

数据来源：wind

3.3 错过与做错

任何人都在在特定的约束下，寻找风险和收益的最优组合

一定要很清晰的明白自己的约束

系列PPT之一

相对收益试错成本更低

数据来源：wind

公募基金净值中位数高于私募

数据来源：wind

3.4 顺大势而逆小势

牛市和熊市的差别 不要指望改正误差 投资要顺大势、逆小势，做容易的事

系列PPT之一

牛市和熊市的差别

数据来源：wind

3.5 不要高估自己的能力

不要什么钱都想赚 不要和61/81比

注定要错过很多机会

系列PPT之一

图43：WIND 61 涨幅榜

数据来源：wind

图44：WIND 81 涨幅榜

数据来源：wind

PPT之五： 《敬畏市场—相对收益和绝对收益的军规总结》

谢谢大家！

The End

庖丁解牛

凌 鹏

---对宏观和中观数据的解读

系列PPT之二

目录 CONTENTS

1知识的储备

2 中美宏观经济指标对比

3中观分解

系列PPT之二

1.1 知识储备的三个层面

理论知识

指标体系

综合运用

系列PPT之二

1.2 理论知识

• 经济学

中级微、宏观经济学：瓦里安--《微观经济学：现代观点》、萨克斯--《全球视野的宏观经济

学》

货币银行学：米什金---《货币金融学》

汇率利率：姜波克---《国际金融学》

发展经济学：巴罗---《经济增长》

• 金融学

资产定价：莫顿---《金融学》

公司理财：罗斯---《公司理财》

• 会计与财务

会计财务：佩普---《运用财务报表进行企业分析与估价》

估值理论：Damodaran---《投资估价》

系列PPT之二

• 美国经济指标体系---精确

鲍莫尔---《经济指标解读》

公开透明、时间长、统一规范、完整全面

参见凌鹏2007年八篇系列报告《美国经济指标分析》

• 中国经济指标体系---模糊

一些重要指标缺失，如就业水平

时间短，且经常调整统计口径，上下不连续

微观调研，中微观数据的相互验证尤其重要

1.3 宏观经济指标体系

白马非马：现实生活中并不存在利率和汇率

系列PPT之二

• 高善文

《在周期的拐点上》：结合数据和理论对中国经济各层面进行分析

《透视繁荣》：综合前期分析，提出“资产重估”理论，对流动性分析有独到见解

• 中金哈继铭时代的周报

每期的小专题对中国经济各层面有所分析

• 央行货币执行报告

货币政策是驱动经济周期和大类资产变化最重要的工具

1.4 初步融合

矛盾：学院研究太阳春白雪；券商研究缺乏理论功底；外行报告隔靴搔痒

系列PPT之二

目录 CONTENTS

1知识的储备

2 中美宏观经济指标对比

3中观分解

系列PPT之二

2.1 中美重要经济指标对比 系列PPT之二

指标属性 美国指标 中国指标整体 GDP和企业利润 GDP和工业企业利润

消费零售额

社会零售总额个人收入与支出

消费者信心

投资工业订货量 中采和汇丰PMI

ISM制造业调查 工业增加值、固定资产投资工业产值和产能利用率

对外贸易商品和服务的国际贸易 进出口

国际收支平衡表 外储数据

价格

CPI CPI

PPI PPI

雇佣成本指数劳动生产率和劳动成本

进出口价格

就业首度失业申请ADP就业数据非农就业数据

房地产

新屋开工和建筑许可证

房地产销售和房地产投资新屋住房销售

成品房销售和购买力MBA调查

货币政策 美联储决议 央行货币执行报告及金融数据

财政政策 项目开工数

• 美国的GDP和企业利润

商务部经济分析局每季度结束后一个月最后一周公布，之后两个月有两次修正

支出法，年化经过季调的实际季环比

企业利润分金融业与非金融业，非常全面

全面，研究价值大于投资价值，因为之前有太多高频数据

• 中国的GDP和工业企业利润

GDP国家统计局每季度结束一个月月中公布，会开新闻发布会

生产法（增加值），只公布实际GDP增速，没有名义值，无法有效分解

工业企业利润第二个月月末公布，只限工业企业，由于工业增加值和价格指标之前

公布，这个数据意义并不大

2.2 整体性指标---GDP和企业利润 系列PPT之二

• 美国—零售额、个人收入和支出、消费者信心

零售额由商务部普查局在相关月结束两周公布，时效性较好，视为领先指标

个人收入和支出由商务部经济分析局在相关月结束4-5周公布，时效性一般，但较

全面，是GDP的重要组成部分，其中的核心PCE平减指数是美联储的重要参考指标

消费者信心是密歇根大学每两周的调研结果，视为领先指标

消费占美国GDP70%左右，是主导经济的重要指标，类似中国的投资

• 中国—社会消费品零售额

月度公布

意义并不大，短期波动不大

会有一些分项，会被消费品分析员引用，但实际跟股票的关系并不大

2.3 消费指标---在美国很重要 系列PPT之二

• 美国—耐用品订单、工厂订单、工业产值和产能利用率、PMI指数

耐用品订单和工厂订单都有商务部普查局公布，前者稍早一周，后者更全面

工业产值和产能利用率由美联储在相关月结束两周公布，涉及多个行业，较全面

PMI由供应管理协会公布，相关月结束后的第一个工作日，有一定影响，领先指标

由于美国消费驱动，这些指标的影响力并不大

• 中国—工业增加值、固定资产投资、PMI

工业增加值和固定资产投资由统计局月中公布

没有产能利用率数据，固定资产投资分为房地产投资、制造业投资和基础建设投

资，分别代表三种不同的力量

PMI由中采和汇丰分别公布，汇丰还有预览值，中采样本更多，没有季调，汇丰偏

中小企业，经过季调

由于中国投资驱动，这些指标影响力很大

2.4 投资指标—在中国很重要 系列PPT之二

• 美国—国际贸易、国际收支平衡表

两份报告均有商务部经济分析局公布，前者在相关月结束第六周，后者在相关季度结束两

个半月，前者为月度报告，后者是季度报告

基本架构和教科书一样各个项目齐全，但在美国这不是重要的指标

• 中国—进出口、热钱、外汇储备

进出口由统计局月中公布，在中国比较重要

出口是重要指标，但受热钱和虚假贸易的影响大，会关注和香港的转口贸易、韩国的出口

数据，来辨别出口数据的真实性

进口不是那么重要，但中国加工贸易较大，进出口数据一般提前工业生产和固定资产投资

几天公布，会被用来推断后续公布的投资数据

热钱没有直接的数据，一般用贸易余额、顺差和FDI倒推，不是很准确

外汇储备有两个口径，平时不被关注，只在人民币大幅波动才重要，是滞后指标

2.5 对外贸易 系列PPT之二

• 美国—CPI、PPI、雇佣成本指数、劳动生产率和劳动力成本、进出口价格

全部由劳工部公布，时间在相关月结束2-5周不等

和中国的编制方法基本一致，同样分核心和非核心，比中国更多

美联储泰勒法则中最关注的是核心PCE指标，2%是一个阀值

• 中国—CPI、PPI、原材料购进指数

由统计局月中公布，在中国比较重要

CPI是非常重要的指标，一般而言超过3%就会引发关注，超过5%必然引发货币政策

收紧，中国CPI受食品的影响较大，几乎被“猪”和“蔬菜”绑架

没有公布部类权重，都是分析员模拟倒推

商务部、农业部会公布食品价格，大家会根据周度和旬度数据模拟下个月CPI

PPI的影响没那么大，但会影响工业企业利润

2.6 价格指标 系列PPT之二

• 美国—首度失业申请、ADP数据、就业报告

首度失业和就业报告是劳工部公布，前者每周四公布，后者相关月结束后一周公布，

就业报告几乎是美国第一重要的数据，分失业率和非农就业岗位，对美股、美元及美

联储的货币政策有直接影响

ADP是一个协会公布的数据，有“小非农”之称，公布时间比就业报告稍早

• 中国—没有就业数据，靠调研

2.7 就业---美国第一位的经济指标 系列PPT之二

• 美国—新屋开工和建筑许可证、新屋销售、成品房销售、MBA调查、建筑开支

涉及房地产数据非常多，由商务部普查局和各行业协会公布

内容涉及到销售、建筑许可、开工和贷款、房价等各个方面

前几年次贷危机时，这些数据都备受关注

• 中国—销售、开工、房价

统计局每月公布销售和开工，但统计口径会有变化

房价有百城数据和统计局数据，但似乎总跟草根感觉完全不一样

行业分析员会根据地方政府网站和中介机构的数据合成一些高频数据，但大多无法一览全貌

2.8 房地产 系列PPT之二

• 美联储

强调分权、独立和制衡，体现各部门的利益

美联储体系由12个联邦储备银行、Board of Governors和公开市场决策委员会（FOMC）

其中三个最大的储备银行是New York, Chicago and San Francisco。每个储备银行有9个

director,3个是银行家，3个是企业领导，3个由Board指定

纽约分行的特殊性：货币政策的执行行；行长必然是FOMC成员并且担任副主席

一年八次议息会议，3/6/9/12有新闻发布会。议息会议2周前有褐皮书、一周前周四有绿皮

书、一周前周五有蓝皮书。会议后马上有Statement,三周后有会议纪要，半年需要到国会作证

• 中国央行

月度的金融数据，信贷、社会融资总额等，信贷中大家会关注票据比例、中长期信贷比重，

特殊时刻，大家会跟踪四大行信贷投放进度来预测信贷

季度的货币执行报告，可以作为研究报告度，投资价值并不大

2.9 货币政策 系列PPT之二

目录 CONTENTS

1知识的储备

2 中美宏观经济指标对比

3中观分解—二大块、六小块

系列PPT之二

3 中观分解——六个部分

乘用车

家电

农林牧渔

必需消费品

出口

下游选股

房地产

钢铁

建材

电力

机械

造纸

中游择时

化工

有色

石油

上游随势

煤炭

需求 需求

成本 成本

外生变量之二:成本如何确定?

外生变量之一:需求如何产生?

铁路、公路

机场、港口

航运

物流做主题

银行

保险

证券

金融打底仓

电子元器件

软件、硬件

通讯、传媒

TMT靠创新

物流角度验证经济变

化

流动性角度观察实体虚拟市场价格

• 研究大体不变，但随着时间的变迁，投资逻辑已经有所改变，这里呈现当年的投资规律

• 忽略TMT领域

系列PPT之二

目录 CONTENTS

1知识的储备

2 中美宏观经济指标对比

3中观分解—下游消费

系列PPT之二

3.1 下游消费

资料来源：Wind，申万研究

系列PPT之二

• 消费品主要包括必需、可选、奢侈和消费服务业。消费服务业中的零

售、餐饮类似必需消费品；旅游和航空可归为可选消费品

类别 申万行业 流通市值占比

必需消费品

食品饮料 3.56%

医药生物 5.24%

商业贸易 3.11%

服装 0.50%

餐饮 0.04%

可选消费品

房地产开发 4.31%

乘用车 1.26%

家用电器 1.34%

航空运输 0.97%

景点 0.08%

合计 20.41%

系列PPT之二3.1.1 消费品的驱动因素一般较长期稳定

研究层面：长期因素决定发展阶段

消费观念改变

老龄化加剧

新生代消费群体崛起

消费占比提升

城镇化率提高

富裕人群壮大 消费层次提升

人口结构变化

收入水平结构

人口空间时间

餐饮

旅游

航空

电子产品

传媒

服装

医药

家电家具

房地产

汽车

零售

食品饮料

资料来源：CEIC，申万研究

系列PPT之二

• 可选大宗消费品的短期需求波动要重点关注

与经济周期比较相关

固定投入大，决定中游景气程度

-40%

-20%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

20

00

-02

20

00

-07

20

00

-12

20

01

-05

20

01

-10

20

02

-03

20

02

-08

20

03

-01

20

03

-06

20

03

-11

20

04

-04

20

04

-09

20

05

-02

20

05

-07

20

05

-12

20

06

-05

20

06

-10

20

07

-03

20

07

-08

20

08

-01

20

08

-06

20

08

-11

20

09

-04

20

09

-09

20

10

-02

出口累计同比 商品住宅销售面积累计同比乘用车销量累计同比 民航旅客累计周转量同比

3.1.2 可选消费品波动较大，受制于经济周期

宏观逻辑：受货币政策等宏观变量的影响大

系列PPT之二

• 下游经销商——跟踪需求

调研地产中介：看房人群购买

需求、按揭贷款、投资客/自住

客比例

调研4S店：销售、客流、库

存、折扣

• 厂商——把握供给、产能

调研地产开发商：资金链、库

存、新开工、新盘去化速度

调研汽车厂商：产能投放、资

本开支计划

• 编制调研指数

50%

55%

60%

65%

70%

75%

80%

85%

90%

2005-0

1

2005-0

5

2005-0

9

2006-0

1

2006-0

5

2006-0

9

2007-0

1

2007-0

5

2007-0

9

2008-0

1

2008-0

5

2008-0

9

2009-0

1

2009-0

5

2009-0

9

2010-0

1

申万航空票价折扣率

资料来源：申万研究

3.1.2 可选消费品波动较大，受制于经济周期

微观调研——验证宏观判断

3.1.2 可选消费品波动较大，受制于经济周期 系列PPT之二

资料来源：CEIC，申万研究

-40%

-20%

0%

20%

40%

60%

80%

1999年

3月

1999年

9月

2000年

3月

2000年

9月

2001年

3月

2001年

9月

2002年

3月

2002年

9月

2003年

3月

2003年

9月

2004年

3月

2004年

9月

2005年

3月

2005年

9月

2006年

3月

2006年

9月

2007年

3月

2007年

9月

2008年

3月

2008年

9月

2009年

3月

2009年

9月

2010年

3月

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

商品住宅销售面积累计同比 商品住宅销售价格同比（右）

老、新国八条

二套房征个税

国六条

二套房首付50%

国十一条、新国四条

-30%

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

2000

年2月

2001

年2月

2002

年2月

2003

年2月

2004

年2月

2005

年2月

2006

年2月

2007

年2月

2008

年2月

2009

年2月

2010

年2月

民航旅客累计周转量同比

03年非典使03和04年的增速异常

08年雪灾、地震、南航劫机事件、奥运会

-30%

-10%

10%

30%

50%

70%

90%

110%

1999

年2月

2000

年2月

2001

年2月

2002

年2月

2003

年2月

2004

年2月

2005

年2月

2006

年2月

2007

年2月

2008

年2月

2009

年2月

2010

年2月

乘用车销量累计同比

商品住宅销售面积累计同比

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

滞后

12期

滞后

10期

滞后

8期

滞后

6期

滞后

4期

滞后

2期

同期

领先

2期

领先

4期

领先

6期

领先

8期

领先

10期

领先

12期

商品住宅销售 民航旅客累计周转量同比 电冰箱累计产量同比

行业横向比较——展示全貌、避免特殊因素

3.1.3 可选消费品：自上而下进攻 系列PPT之二

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

1999-12-31

2000-06-30

2000-12-29

2001-06-29

2001-12-31

2002-06-28

2002-12-31

2003-06-30

2003-12-31

2004-06-30

2004-12-31

2005-06-30

2005-12-30

2006-06-30

2006-12-29

2007-06-29

2007-12-28

2008-06-30

2008-12-31

2009-06-30

2009-12-31

0.80

0.90

1.00

1.10

1.20

1.30

1.40

1.50

1.60申万A股

房地产/申万A指

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

1999-12-31

2000-06-30

2000-12-29

2001-06-29

2001-12-31

2002-06-28

2002-12-31

2003-06-30

2003-12-31

2004-06-30

2004-12-31

2005-06-30

2005-12-30

2006-06-30

2006-12-29

2007-06-29

2007-12-28

2008-06-30

2008-12-31

2009-06-30

2009-12-31

0.90

1.10

1.30

1.50

1.70

1.90

2.10

2.30申万A股

汽车整车/申万A指

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

1999

-12-

31

2000

-08-

31

2001

-04-

30

2001

-12-

31

2002

-08-

30

2003

-04-

30

2003

-12-

31

2004

-08-

31

2005

-04-

29

2005

-12-

30

2006

-08-

31

2007

-04-

30

2007

-12-

28

2008

-08-

29

2009

-04-

30

2009

-12-

31

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

申万A股（左）家用电器/申万A指

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

1999

-12-

31

2000

-07-

31

2001

-02-

28

2001

-09-

28

2002

-04-

30

2002

-11-

29

2003

-06-

30

2004

-01-

30

2004

-08-

31

2005

-03-

31

2005

-10-

31

2006

-05-

31

2006

-12-

29

2007

-07-

31

2008

-02-

29

2008

-09-

26

2009

-04-

30

2009

-11-

30

0.7

0.9

1.1

1.3

1.5

1.7

1.9

2.1

2.3

2.5

申万A股（左）航空运输/申万A指

• 可选消费品宜自上而下把握整体机会。房地产、乘用车进攻特征尤其明显，应

在牛市中超配，弱市中低配

资料来源：WIND，申万研究

3.1.3 必需消费品：自下而上防御 系列PPT之二

• 必需消费品在行业配置中扮演防御角色，在牛市中低配，在弱市中超配

资料来源：WIND，申万研究

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

1999-12-31

2000-06-30

2000-12-29

2001-06-29

2001-12-31

2002-06-28

2002-12-31

2003-06-30

2003-12-31

2004-06-30

2004-12-31

2005-06-30

2005-12-30

2006-06-30

2006-12-29

2007-06-29

2007-12-28

2008-06-30

2008-12-31

2009-06-30

2009-12-31

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

1.80

申万A股

食品饮料/申万A指

医药生物/申万A指

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

1999-12-31

2000-07-31

2001-02-28

2001-09-28

2002-04-30

2002-11-29

2003-06-30

2004-01-30

2004-08-31

2005-03-31

2005-10-31

2006-05-31

2006-12-29

2007-07-31

2008-02-29

2008-09-26

2009-04-30

2009-11-30

0.80

0.90

1.00

1.10

1.20

1.30

1.40

1.50

1.60

1.70

申万A股商业贸易/申万A指

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

1999-12-31

2000-06-30

2000-12-29

2001-06-29

2001-12-31

2002-06-28

2002-12-31

2003-06-30

2003-12-31

2004-06-30

2004-12-31

2005-06-30

2005-12-30

2006-06-30

2006-12-29

2007-06-29

2007-12-28

2008-06-30

2008-12-31

2009-06-30

2009-12-31

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00

1.10

1.20申万A股餐饮/申万A指

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

1999-12-31

2000-06-30

2000-12-29

2001-06-29

2001-12-31

2002-06-28

2002-12-31

2003-06-30

2003-12-31

2004-06-30

2004-12-31

2005-06-30

2005-12-30

2006-06-30

2006-12-29

2007-06-29

2007-12-28

2008-06-30

2008-12-31

2009-06-30

2009-12-31

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00

1.10

1.20

1.30

申万A股传媒/申万A指

目录 CONTENTS

1知识的储备

2 中美宏观经济指标对比

3中观分解—上游价格

系列PPT之二

3.2 上游价格 系列PPT之二

• 从外生性角度看，石油、有色和煤炭逐级递减。石油关注第一层面和第三层面，有色

关注第一层面和第四层面，煤炭关注第四层面

资料来源：WIND，申万研究

研究逻辑：石油外生、有色夹生、煤炭内生

世界经济

美元指数OECD

领先指标 库存数据通胀预期

金融属性 商品属性

国际价格

LME三月期金属价格 布伦特原油现货价澳洲BJ现货价

BDI BIDY BDI

油煤价比

国内价格

柴油产量

航空煤油价量

石脑油价量 国内动力煤价格上交所金属期货价格 汽油产

量

中国经济

其他

中航油

乙烯产

量水泥产

量火电发

电量

家电产

量汽车销

量客运货

运电线电

缆房地产

3.2.1 煤炭买左卖左，有色买右卖右 系列PPT之二

• 煤炭股价指数对煤价有领先意义，而有色股价指数和LME期货价格几乎同步

资料来源：BLOOMBERG，WIND，申万研究

900

1900

2900

3900

4900

5900

6900

7900

8900

2003年

03月

2003年

07月

2003年

11月

2004年

03月

2004年

07月

2004年

11月

2005年

03月

2005年

07月

2005年

11月

2006年

03月

2006年

07月

2006年

11月

2007年

03月

2007年

07月

2007年

11月

2008年

03月

2008年

07月

2008年

11月

2009年

03月

2009年

07月

2009年

11月

2010年

03月

250

350

450

550

650

750

850

950

1050

煤炭开采指数

大同煤价

600

1600

2600

3600

4600

5600

6600

7600

8600

9600

2000年04月

2000年10月

2001年04月

2001年10月

2002年04月

2002年10月

2003年04月

2003年10月

2004年04月

2004年10月

2005年04月

2005年10月

2006年04月

2006年10月

2007年04月

2007年10月

2008年04月

2008年10月

2009年04月

2009年10月

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

有色行业指数

LME期货价

3.2.2 把握流动性是投资上游的关键，看有色做煤炭 系列PPT之二

• 实体流动性是经济活动和政策调控的结果，股市流动性则与投资意愿有关

• 被动流动性泛滥伴随经济过热，主动流动性泛滥发生在经济衰退

资料来源：申万研究

股市

储蓄 热钱

外汇占款 信贷

居民 外资

企业

3.2.2 把握流动性是投资上游的关键，看有色做煤炭 系列PPT之二

资料来源：申万研究

行业关键指标 数据来源 频度 更新日期

市场

全市场月末存量资金 申万金融工程部 月 每月末

全市场成交金额 Wind 月 每月末

全市场月均换手率 Wind 月 每月末

宏观-企业

储备货币 人民银行 月 每月中

M1/M2 人民银行 月 每月中

新增信贷 人民银行 月 每月中

贸易顺差 海关总署 月 每月中

外汇占款 人民银行 月 每月中

大小非解禁/企业增持减持 Wind 月 每月末

新股和发募集资金 Wind 月 每月末

宏观-外资热钱 申万推算 月 每月中

12个月NDF Wind 月 每月末

美元兑人民币汇率 Wind 月 每月末

宏观-居民

居民储蓄 国家统计局 月 每月中

CPI 国家统计局 月 每月中

一年期存款利率 Wind 月 每月末

基金净申购与发行 Wind 月 每月末

债券市场 一级市场央票利率 中债网 周 每周末

二级市场央票利率 中债网 周 每周末

目录 CONTENTS

1知识的储备

2 中美宏观经济指标对比

3中观分解—中游制造

系列PPT之二

3.3 中游制造 系列PPT之二

• 上游看价格、下游重需求、中游求验证。中游行业工业增加值占比超过60%，与中国经济同步

• 中游各行业对应不同经济环节，通过分析各种组合可以更深刻理解宏观

• 跟踪和调研中游指标能提早把握关键宏观数据的变化方向

资料来源：WIND，申万研究

研究价值：管中窥豹，一叶知秋

下游消费产量上游资源 厂商库存 价格 社会库存

钢铁焦煤 钢铁 钢铁 钢铁

水泥动力煤 水泥 水泥

电力动力煤

纯碱盐 纯碱

涤纶油 涤纶

箱板纸纸浆、废纸 箱板纸 箱板纸 箱板纸

乙烯、聚乙烯原油 乙烯、聚乙烯 乙烯、聚乙烯

房地产汽车

出口

3.3.1 取而不舍，忍看金花成黄花 系列PPT之二

• 2003年，以钢铁、汽车、石化、银行和电力为代表的“五朵金花”在漫漫熊市中异军突起

• 2005年后，钢铁、石化、电力长期投资价值丧失，只有阶段性和事件性投资机会；而乘用车却

在2009年王者归来

资料来源：WIND，申万研究

0.5

0.7

0.9

1.1

1.3

1.5

1.7

1.9

2.1

2.3

2.5

20

03-0

1

20

03-0

5

20

03-0

9

20

04-0

1

20

04-0

5

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04-0

9

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05-0

1

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05-0

5

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05-0

9

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06-0

1

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5

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06-0

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1

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07-0

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07-0

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1

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08-0

5

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08-0

9

20

09-0

1

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09-0

5

20

09-0

9

20

10-0

1

20

10-0

5

电力/申万A指 钢铁/申万A指 石油化工/申万A指

乘用车/申万A指 银行/申万A指

3.3.1 取而不舍，忍看金花成黄花 系列PPT之二

• 03-05年，钢铁、石化、电力产能大规模扩张，导致后续供过于求、毛利下降

资料来源：CEIC，中电联，中汽协，申万研究

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

2002

年03

月

2002

年05

月

2002

年07

月

2002

年09

月

2002

年11

月

2003

年01

月

2003

年03

月

2003

年05

月

2003

年07

月

2003

年09

月

2003

年11

月

2004

年01

月

2004

年03

月

2004

年05

月

2004

年07

月

2004

年09

月

2004

年11

月

2005

年01

月

2005

年03

月

2005

年05

月

2005

年07

月

2005

年09

月

2005

年11

月

精炼石油产品的制造 黑色金属冶炼及压延加工业 火力发电

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

2001

年

2002

年

2003

年

2004

年

2005

年

2006

年

2007

年

2008

年

2009

年

粗钢产能增速 火电装机容量增速 乙烯产能增速

12%

13%

14%

15%

16%

17%

18%

19%

20%

21%

2001

年12

月

2002

年06

月

2002

年12

月

2003

年06

月

2003

年12

月

2004

年06

月

2004

年12

月

2005

年06

月

2005

年12

月

2006

年06

月

2006

年12

月

2007

年06

月

2007

年12

月

2008

年06

月

2008

年12

月

2009

年06

月

2009

年12

月

87

89

91

93

95

97

99

毛利率 轿车出厂价格指数（右）

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

1600000

2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年

轿车新增产能（辆）

3.3.2 进而不退，直叹高处不胜寒 系列PPT之二

• 2009年6、7月份，中游群起；但8月份风云突变、急转直下，之前追涨的投资者不过

是纸上富贵、浮云一场

• 6月初，钢铁率先启动；7月初，化纤和纯碱随之起舞

• 在此期间，水泥、电力和造纸波澜不惊

资料来源：WIND，申万研究

1.30

1.35

1.40

1.45

1.50

1.55

1.60

1.65

1.70

09-06-01

09-06-08

09-06-15

09-06-22

09-06-29

09-07-06

09-07-13

09-07-20

09-07-27

09-08-03

0.64

0.69

0.74

0.79

0.84

0.89钢铁/申万A指

化学纤维/申万A指（右）

纯碱/申万A指（右）

1.50

1.52

1.54

1.56

1.58

1.60

1.62

1.64

1.66

1.68

09-06-01

09-06-08

09-06-15

09-06-22

09-06-29

09-07-06

09-07-13

09-07-20

09-07-27

09-08-03

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00

1.10水泥制造/申万A指造纸/申万A指（右）电力/申万A指（右）

目录 CONTENTS

1知识的储备

2 中美宏观经济指标对比

3中观分解—交通运输

系列PPT之二

3.4 交通运输 系列PPT之二

资料来源：WIND，申万研究

研究视角：经济活力的验证器

区域

出口

消费

公路货运周转量

沿海主要港口集装箱吞吐量

航空旅客周转量经济与交运的印证

关系

6个主要港口集装箱吞吐量

4条高速公路车流量

库存 港口铁矿石库存

75

95

115

135

155

2005

年01

月

2005

年09

月

2006

年05

月

2007

年01

月

2007

年09

月

2008

年05

月

2009

年01

月

2009

年09

月

2010

年05

月

-15%

0%

15%

30%

45%

贸易指数：出口数量贸易指数：出口价值沿海主要港口集装箱吞吐量同比

-13%

-4%

5%

14%

23%

32%

2007

年01

月

2007

年04

月

2007

年07

月

2007

年10

月

2008

年01

月

2008

年04

月

2008

年07

月

2008

年10

月

2009

年01

月

2009

年04

月

2009

年07

月

2009

年10

月

2010

年01

月

2010

年04

月

2010

年07

月

2010

年10

月

0%

5%

10%

15%

20%

25%

东部样本合计车流量同比

东部地区工业增加值同比(右)

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

2005年

10月

2006年

02月

2006年

06月

2006年

10月

2007年

02月

2007年

06月

2007年

10月

2008年

02月

2008年

06月

2008年

10月

2009年

02月

2009年

06月

2009年

10月

2010年

02月

2010年

06月

2010年

10月

5%

10%

15%

20%

25%

30%

郑州黄河公路大桥车流量同比中部工业增加值同比(右)

3.4 交通运输 系列PPT之二

资料来源：WIND，申万研究

投资视角：一半是海水、一半是火焰

• 历史上交运行业曾有三次跑赢大盘（2003年5月-2005年7月、2008年6月-9月、2010年1

月-3月），原因各不相同

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

450019

99年12

月

2000

年06

月

2000

年12

月

2001

年06

月

2001

年12

月

2002

年06

月

2002

年12

月

2003

年06

月

2003

年12

月

2004

年06

月

2004

年12

月

2005

年06

月

2005

年12

月

2006

年06

月

2006

年12

月

2007

年06

月

2007

年12

月

2008

年06

月

2008

年12

月

2009

年06

月

2009

年12

月

2010

年06

月

2010

年12

月

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0

申万A指 交通运输/申万A指(右)

3.4 交通运输 系列PPT之二

资料来源：WIND，申万研究

投资视角：一半是海水、一半是火焰

（1）03-05年，交通运输行业以稳定

的业绩增长成为当年漫漫熊市中的一

抹亮色，与“五朵金花”一起推动结

构性牛市

2003.05.23-

2005.07.22子行业超额收益

机场 90.46%

港口 62.94%

高速公路 26.52%

物流 23.15%

航运 21.69%

铁路运输 9.13%

公交 8.50%

航空 3.62%

（2）经济不断恶化，公募基金仓位降

无可降，不得不配置业绩相对稳定、

估值相对便宜的行业。此时交运行业

跑赢大盘主要靠其防御属性。

2008.06.20-

2008.09.19子行业超额收益

机场 35.93%

铁路运输 25.53%

高速公路 16.26%

物流 14.18%

港口 12.25%

公交 2.15%

航空 -0.76%

航运 -4.09%

（3）这段时间的超额收益源于主题投

资。一方面，区域主题使相关高速公路

公司被暴炒；另一方面，世博主题直接

刺激上海机场、申通地铁、大众交通等

上海本地股。

2010.01.01-

2010.03.05子行业超额收益

航空 23.30%

公交 18.13%

高速公路 16.87%

机场 14.32%

港口 9.94%

物流 7.17%

航运 4.52%

铁路运输 -0.09%

目录 CONTENTS

1知识的储备

2 中美宏观经济指标对比

3中观分解—金融银行

系列PPT之二

3.5 金融银行 系列PPT之二

资料来源：WIND，申万研究

研究视角：量、净息差和拨备

净息差变动的来源主要有三个：基准利率和债券

收益率的变动、贷款利率上下浮动比率的变化、

资产负债结构的调整

1.6%

2.1%

2.6%

3.1%

3.6%

2003年

03月

2003年

09月

2004年

03月

2004年

09月

2005年

03月

2005年

09月

2006年

03月

2006年

09月

2007年

03月

2007年

09月

2008年

03月

2008年

09月

2009年

03月

2009年

09月

2010年

03月

银行业净利差 招商 浦发 民生

时间 NIM变动 经济景气 货币政策 股市表现 综合评价

03Q1-04Q2 +56BP 复苏到过热 信贷收紧 结构性行情

信贷需求旺盛；但信贷供给受限制，银行贷款议价能力提高

04Q3-05Q4 -10BP 投资过热 加息一次 创低点后反弹

加息有利净息差；国家严控信贷和项目投资，企业存款定期化增加，不利净息差

06Q1-07Q1 +63BP过热势头出

现加息三次 持续上升

加息促使NIM扩大，

经济过热使银行贷款议价能力提高

07Q2-07Q4 +35BP 经济过热 加息五次持续高涨后回

落

加息和存款活期化扩大NIM，过热提

高银行贷款议价能力

08Q1-08Q3 -17BP由过热到滞

胀信贷紧缩 持续下跌

经济堪忧，存款定期化出现

08Q4-09Q2 -82BP 衰退后复苏降息、信贷

宽松反弹

大幅降息，银行被动信贷创造，议价能力大幅降低

09Q3-10Q2 +22BP 过热后滞胀 信贷正常化 震荡

被动信贷结束，经济回升使贷款议价能力恢复；存款重定价

3.5 金融银行 系列PPT之二

资料来源：WIND，申万研究

投资视角：大象起舞

• 综合基本面、流动性和风格转换

时间银行涨幅

申万A指涨幅

原因

基本面 流动性 风格

06.7-12 125.80% 41.70%

经济高涨、持续加息、企业存款活期化致使净息差持续

上升

信贷增速维持高位

中行、工行陆续上市促成风

格转化

07.6-10 67.20% 30.40%

经济过热、持续加息、居民定期储蓄存款流出、国债收益率攀升继续推高净息差

居民存款搬家、股票和基金开户数大幅上升

小盘股估值高企、“530”

事件刺破小盘股泡沫

09.5-6 40.80% 17.70%经济复苏、存款活期化预示净息差见底

09年上半年银

行巨量信贷投放

以新能源为代表的小盘股积累巨大涨幅、5月信贷超预

期改变投资者情绪

• 金融有联动性，保险券商的弹性更大

y = 1.0394x - 0.0065

R2 = 0.6153

-40%

-30%

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

-30% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40%

3.5 银行的资产配置方向对大类资产的影响巨大

2010年前，银行资产以信贷形式配置在实体；2010—2014/7以非标形式配置在实体

系列PPT之二

0

5

10

15

20

25

30

35

40

2009-0

1

2009-0

3

2009-0

5

20

09-0

7

2009-0

9

2009-1

1

2010-0

1

2010-0

3

2010-0

5

2010-0

7

2010-0

9

2010-1

1

2011-0

1

2011-0

3

2011-0

5

2011-0

7

2011-0

9

2011-1

1

2012-0

1

2012-0

3

2012-0

5

2012-0

7

2012-0

9

2012-1

1金融机构贷款同比增长(%)

资料来源：WIND

0

5

10

15

20

25

2010-1

2

2011-0

3

2011-0

6

2011-0

9

2011-1

2

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3

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6

20

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9

2012-1

2

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3

2013-0

6

20

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9

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2

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3

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6

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9

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2

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3

2015-0

6

2015-0

9

2015-1

2

银行理财产品资金余额（万亿元）

3.5 银行的资产配置方向对大类资产的影响巨大

2014.7—2015.6：股市；2015.7—2016.2：债市；2016.2—2016.4：商品市场

系列PPT之二

0

5000

10000

15000

20000

25000

2014-0

1

2014-0

3

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5

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7

2014-0

9

2014-1

1

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1

2015-0

3

2015-0

5

2015-0

7

2015-0

9

2015-1

1

融资融券余额（亿元）

资料来源：WIND

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

1.50

1.60

1.70

1.80

1.90

2.00

2.10

2.20

2.30

2.40

2.50

2015-0

6

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7

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8

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9

2015-1

0

2015-1

1

2015-1

2

20

16-0

1

5年期信用利差 国开债10年与1年利差（右轴）

目录 CONTENTS

1知识的储备

2 中美宏观经济指标对比

3中观分解—农林牧渔

系列PPT之二

3.6 农林牧渔 系列PPT之二

资料来源：WIND，申万研究

研究视角：和通胀休戚相关

• 在CPI中，食品支出的权重达到1/3，食品的走势基本决定了CPI的波动方向，从2001年来，两者相

关度达到97%。

CPI：蔬菜

CPI

CPI：粮食

CPI：猪肉

商务部18种蔬菜批发价格，食用农产品价格指数-蔬菜类

食用农产品价格指数-粮食类

商务部猪肉批发价格CPI食品

97%

粮食产量播种面积

农村居民收入

玉米批发价格CBOT玉米期货

价

生猪存栏数能繁母猪存栏

数

食用农产品价格指

数

97

100

103

106

109

2001年01月

2002年01月

2003年01月

2004年01月

2005年01月

2006年01月

2007年01月

2008年01月

2009年01月

2010年01月

95

105

115

125

CPI(上年=100，左) CPI:食品(上年=100)

3.6 农林牧渔 系列PPT之二

资料来源：WIND，申万研究

投资视角：通胀预期、涨价逻辑

• 二月效应：年初涨价+一号文件

农林牧渔 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 超额收益概率

1月 5.45% -1.77% -4.14% 0.37% 1.76% -2.88% -3.16% 5.86% 18.16% -0.41% 50%

2月 10.45% 1.09% 2.07% -1.04% 1.33% 1.16% 2.32% 4.99% 10.15% 3.46% 90%

3月 -2.62% -1.56% 2.09% -2.52% 1.53% -0.63% -4.50% 1.03% 0.66% -6.91% 40%

4月 4.03% -0.79% -0.24% -1.45% -1.33% -4.46% 4.11% 0.14% 5.41% -8.31% 40%

5月 -3.15% -0.11% -0.97% -7.12% -0.20% 2.35% 6.48% 1.84% 2.20% -2.95% 40%

6月 -3.12% -2.17% -2.66% -0.35% -2.73% -1.74% 2.21% -14.61% 0.09% -5.92% 20%

7月 2.09% -0.16% -0.85% -3.65% -3.05% -4.87% -1.13% 2.97% 6.05% -4.47% 30%

8月 4.03% 3.28% 0.67% 0.02% 0.79% 6.44% -1.53% -6.53% -10.13% 12.36% 70%

9月 2.11% -12.92% -0.98% -1.28% 0.04% 2.60% 2.73% -4.32% -3.48% -6.00% 40%

10月 -1.61% -1.80% 0.53% 0.49% -3.58% 1.17% -4.83% -7.29% 0.69% -0.55% 40%

11月 -1.48% -2.09% -0.09% -1.61% 0.80% -3.75% -7.29% 9.54% 7.76% 9.91% 40%

12月 -0.29% -0.85% -0.16% -6.74% -1.76% 2.05% -5.83% 9.92% 3.57% -0.62% 30%

年超额收益 22.65% -14.74% -4.32% -21.64% -6.19% -3.52% -21.37% -5.10% 16.29% -14.47% 20%

3.6 农林牧渔 系列PPT之二

资料来源：WIND，申万研究

投资视角：通胀预期、涨价逻辑

• 通胀预期是超额收益的根源

累计超额收益 2007.10.26-2008.3.7 2008.4.3-2008.7.4 2009.10.30-2010.5.7 2010.7.2-2010.9.30

林业 30.40% 10.29% 23.94% 30.89%

农产品加工 91.56% 13.63% 32.15% 19.55%

农业综合 39.88% 15.15% 23.19% 31.77%

饲料 52.43% 23.01% 35.70% 7.09%

渔业 49.55% -2.31% 62.43% 39.93%

种植业 113.11% 53.58% 30.58% 17.79%

谢谢大家！

The End

系列PPT之二

中军和轻骑

凌 鹏

---对行业配置和行业精选的理解

系列PPT之三

序言： 行业比较的三个层次

产业变迁带来的龙头产业机会---宏观和产业研究的重点

市场和经济波动带来的行业配置机会-

--本PPT研究的重点

资金波动带来的补涨机会---交易行为，不影响格局

系列PPT之三

目录 CONTENTS

1打开盈利预测的黑匣子

2 中军和轻骑---行业比较框架

3风格转换—行业比较的重要问题

系列PPT之三

1.1 关于盈利预测的几个概念

• 投资者谈及业绩，有时指利润增速（如净利润同比增速）、有时指盈利水平（如毛利率和ROE）、有时甚至指利润本身（如每股收益）；

• 利润由收入和毛利率构成，利润增速拐点和GDP增速拐点未必一致 GDP只反映了收入的部分，经济增速和企业盈利有可能背离。一旦供应环节出现变化，两

者就可能背离。• 业绩预测有“自上而下”和“自下而上”之分

所谓“自上而下”是从宏观判断出发，根据历史上业绩和宏观变量的回归关系来预测业绩走势，“自下而上”是指在个股盈利预测基础上，汇总得到总体盈利预测

• 接受“不可能”、修正更重要

15.015.516.016.517.017.518.018.519.0

2003

年03

月

2003

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2004

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2007

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15%

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20%

21%

22%

工业增加值增速（左轴）毛利率_A股制造业剔除石油化工、石油开采、电力

0

5

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15

20

25

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2008

年06

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2008

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月

2009

年02

月

2009

年06

月

2009

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2010

年02

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2010

年06

月

2010

年10

月

2011

年02

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2011

年06

月

2011

年10

月

12%

13%

14%

15%

16%

17%

18%

19%

20%

工业增加值增速（左轴）毛利率_A股制造业剔除石油化工、石油开采、电力

系列PPT之三

经济增速和企业盈利可能背离

数据来源：wind

利润增速拐点和GDP增速拐点未必一致

数据来源：wind

1.2 如何做盈利预测—四大块

• 根据行业特性，把上市公司分为金融服务、石油石化、剔除石油石化的制造业和非金融服务

业四大类，分别考察各类的盈利增速，再合成整体的盈利预测

• 制造业和宏观经济关系紧密

• 石油石化虽也与宏观相关，但会受到垄断、特别收益金和国家补贴等影响，业绩需单独考虑

52%

8%12%

21%

2%

21%

1%

77%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

金融 非金融服务 石油石化 制造业剔除石油石化

利润占比（2011年1-3季度） 公司数量占比

系列PPT之三

四类行业利润占比与公司占比

数据来源：wind

大类 行业（利润占比、公司占比） 预测方法

金融银行（47.5%、0.68%）、保险、

证券、多元金融银行以自上而下为主，其他自下而上

非金融的服务业

交通运输（3.5%、3.56%）、房地产（2.2%、6.23%）、商业贸易（1.32%、3.92%）、信息服务（0.80%、5.63%）、餐饮旅游

（0.17%、1.23%）

自下而上为主

石油石化石油开采（7.1%、0.04%)、石油化

工（4.5%、0.68%）以自下而上为主，结合自上而下

制造业剔除石油石化石油石化之外的制造业（21.90%、

76.57%）自上而下

行业归类

数据来源：申万研究

1.2.1 如何做盈利预测—金融

• 金融服务中，保险、证券的利润占比较少，容易受到“投资收益”的影响，难以自上而下把握，主要采用分析员的跟踪和预测。

• 银行利润占比大，需要重点把握，以自上而下为主。目前，银行的利润主要来自息差收入，因此贷款规模、息差变动是影响银行利润的核心因素。从实证结果来，业绩增速和息差变动更相关。净息差与利率周期、存款活期化、银行仪价能力相关

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

2001

年09

月

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2002

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2003

年03

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年03

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2005

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2006

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年03

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2007

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2008

年03

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2008

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月

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年03

月

2009

年09

月

2010

年03

月

2010

年09

月

银行净息差（单季）银行间固定利率国债收益率:1年存款基准利率：1年期

系列PPT之三

银行的利润主要来自息差收入

数据来源：wind

1.2.2 如何做盈利预测—剔除石油石化的制造业

• 公司众多，占全市场的77%

• 对宏观经济的变动最敏感，服务业依附于制造业，对经济的变动有一定滞后性，所以寻求盈利拐点，最重要的是把握剔除石油石化后的制造业盈利拐点

• 大量宏观、中观数据使制造业的盈利预期有很强的自上而下属性

10%

12%

14%

16%

18%

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22%

24%

26%

3Q03

1Q04

3Q04

1Q05

3Q05

1Q06

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1Q08

3Q08

1Q09

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1Q10

3Q10

1Q11

3Q11

A股制造业剔除石油石化 非金融服务业

单季毛利率

系列PPT之三

服务业依附于制造业，对经济的变动有一定滞后性

数据来源：wind

1.2.2 如何做盈利预测—剔除石油石化的制造业

• 收入增速看工业增加值和PPI，模型显示，两者相关度达到0.9以上

• 毛利率以需求为核心，关注FAI、工业生产和CRB指数

• 预测只是起点，修正才是重点。根据中观行业数据、工业企业利润数据来调整，再结

合行业分析师自下而上补充和调研反馈的信息。

系列PPT之三

A股制造业毛利率与模型预测

数据来源：wind

13%

14%

15%

16%

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20%

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22%

23%

1Q03

2Q03

3Q03

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2Q04

3Q04

4Q04

1Q05

2Q05

3Q05

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1Q06

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2Q08

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1Q09

2Q09

3Q09

4Q09

1Q10

2Q10

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4Q10

1Q11

2Q11

3Q11

4Q11

E1Q

12E

2Q12

E

A股制造业剔除石油石化、电力单季毛利率

模型预测毛利率

工业企业整体与A股制造业毛利率

数据来源：wind

12%

13%

14%

15%

16%

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18%

19%

2003

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年03

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2005

年03

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2005

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2006

年03

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2006

年09

月

2007

年03

月

2007

年09

月

2008

年03

月

2008

年09

月

2009

年03

月

2009

年09

月

2010

年03

月

2010

年09

月

2011

年03

月

2011

年09

月

11%

13%

15%

17%

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21%

23%

25%工业企业整体剔除石油\石化\电力（左轴）

A股制造业剔除石油化工、石油开采、电力

1.3 盈利和股指的关系 系列PPT之三

• 分析的时间段为2003年一季度至2012年一季度共36个样本，股指为沪深300指数季度的

中位数，以全市场剔除金融服务和石油石化的上市公司为分析对象，分别分析单季利润

同比、环比、剔除季节因素后的环比、毛利率环比和股指变动的关系。

单季利润环比

单季利润环比（季调）

单季利润同比增速

单季毛利率变动

正确次数 24 25 24 26

正确概率 66.7% 69.4% 66.7% 72.2%

毛利率环比和股指变动的关系最强

数据来源：申万研究

1.3.1 鸡和蛋的关系：盈利预期预期调整和股指

• 06年以来，当年盈利一致预期的变动和股指方向大致相同

• 但在实际操作过程中，盈利预测调整是个同步甚至滞后指标，并不能代表市场一致预

期，每年的盈利预测的调整基本上从当年4月份开始，之前调整比较平稳

• 即便到了全年结束，市场一致预期和最终公布的实际值也会有较大偏差

系列PPT之三

盈利预测的调整基本上从当年4月份开始

数据来源：wind

10%

15%

20%

25%

30%

35%

1月1日

2月1日

3月1日

4月1日

5月1日

6月1日

7月1日

8月1日

9月1日

10月

1日

11月

1日

12月

1日-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

2011年盈利一致预期 2008年盈利一致预期

2009年盈利一致预期（右）

即便年末，市场一致预期和实际值也会有较大偏差

数据来源：wind

-60%

-40%

-20%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年

申万重点公司（非金融）盈利一致预期_年末 实际业绩增速

1.3.2 利润同比增速有借鉴意义，但要注意基数影响

• 市场普遍认为：利润同比增速的走势和市场走势息息相关。而从我们实证的角度看，这种判断的正确率仅有66.7%

• 03年来共发生两次较大背离：第一次是06年4Q--07年4Q，单季利润同比增速大幅下滑，但股指一路飙升；第二次是09年4Q—10年4Q，单季利润同比增速大幅下滑，但股指平缓波动。其实这两个阶段，利润增速变动并不反映经济景气和业绩情况，受基数影响很大。

系列PPT之三

03年以来的两次较大背离

数据来源：wind

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.02002-03

2002-09

2003-03

2003-09

2004-03

2004-09

2005-03

2005-09

2006-03

2006-09

2007-03

2007-09

2008-03

2008-09

2009-03

2009-09

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2011-03

2011-09

2012-03

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

A股整体剔除金融、石油化工、石油开采单季利润yoy

沪深300（季度中值）

毛利率与股指的关系

数据来源：wind

1.3.3 毛利率是最好的指标，但要关注经济波动幅度

• 经济大起大落时，毛利率变化方向明确，对股指的影响比较大。04年、05年、08年和11年，毛利率一路下滑，股市也以下跌为主。其中，04年和05年，GDP已经企稳，但是由于03年大量投放的产能陆续投产，供应过剩导致毛利率仍在下滑，而08年和2011年是由于需求不断下降导致毛利率不断下滑。06年、07年和09年，经济一路上行，毛利率有所改善，股指也以上升为主基调。

• 经济波动放缓，毛利率整体走平，市场无趋势，其波动节奏和毛利率会有较大差异。比如2009年4季度到2010年上半年，市场的拐点和毛利率变化基本不一致。此时，流动性、政策和转型预期等其他“市场特征”对股指的影响更大。

系列PPT之三

15%

16%

17%

18%

19%

20%

21%

22%

23%

2003

-03

2003

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-03

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2006

-03

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2007

-03

2007

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2008

-03

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2009

-03

2009

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2010

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2010

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2011

-03

2011

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2012

-03

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

毛利率 上证综指

目录 CONTENTS

1打开盈利预测的黑匣子

2 中军和轻骑---行业比较框架

3风格转换—行业比较的重要问题

系列PPT之三

2.1 三代行业比较体系 系列PPT之三

2002年—以“景气+盈利+估值+催化剂”为核心的行业比较体系

2009年—以“驱动力”+“信号验证”为核心的行业比较体系

2012年—以“市场特征”为核心的行业比较体系

2.1.1 第一代行业比较体系的利弊分析 系列PPT之三

盈利预测调整可能滞后于股指变化

数据来源：wind

估值体系可能发生变化

数据来源：wind

0.3

0.7

1.1

1.5

1.9

2003年1月

2003年7月

2004年1月

2004年7月

2005年1月

2005年7月

2006年1月

2006年7月

2007年1月

2007年7月

2008年1月

2008年7月

2009年1月

2009年7月

2010年1月

2010年7月

2011年1月

2011年7月

房地产开发相对PE 银行相对PE

利

• 符合经典的理论模型，是所有行业比较体系的出发点和归宿

• 背后逻辑有两条：超额利润增长导致超额收益、估值体系相对稳定，均值回归

弊

• 分析师盈利预测的调整一般滞后于市场，甚至与市场趋势长时间背离

• 对于景气的论述是模糊的，业绩可能是景气的最终结果

• 在经济变迁、市场参与者变动的环境下，相对估值可能长期偏离均值，无法回归

• 不同行业的驱动力不一样，苹果和桌子怎么比较

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

2006-0

1-0

7

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4-2

9

2006-0

8-1

9

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2-0

9

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4-0

1

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7-2

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3-0

4

2008-0

6-2

4

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0-1

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4

2009-0

5-2

7

2009-0

9-1

6

2010-0

1-0

7

2010-0

4-2

9

2010-0

8-1

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2-0

9

2011-0

4-0

1

2011-0

7-2

2

2011-1

1-1

1

食品饮料2006 食品饮料2007 食品饮料2008 食品饮料2009

食品饮料2010 食品饮料2011 食品饮料

2.1.2 第二代行业比较体系的利弊分析 系列PPT之三

利

• 对景气的把握更加前瞻，业绩是最终的结果

• 不同行业驱动力不一样，建立横向纵向的产业链比较

弊

• 景气跟踪仍然无法解决哪些行业能够获得超额收益的问题

• 中观数据重验证，前瞻性不强

2.1.3 第三代行业比较体系的探索

• 前两代的共同特征：不算是真正意义上的行业比较方法，而只是信息的分类罗列方法，只是把数据、信息、资料按照某种维度（比如估值、景气、业绩等）进行归类，但是没有系统的方法将其重新组合挑选出来。

• 市场上唯一的菜谱就是投资时钟。这个时钟至少告诉我们，什么样的经济阶段适合投资什么行业，第一次将不同行业间的比较用一种系统的方法统一起来。但是投资时钟的重点在于准确定位经济，而不是考虑行业细分属性。

• 投资时钟在经济周期大起大落的阶段非常有效，比如08年到09年。但是一旦经济陷入

窄幅波动，效用会大大降低。而基于市场特征的行业比较研究可能是一种良好补充。这样，行业比较也能和大势判断有效结合，大势判断的根本不在于多空和点位判断，而在于未来一段时间（3—6个月为宜）市场特征的表述，市场交易的核心焦点是什

么？一旦市场特征确定，行业比较小组就要据此去寻找最符合此种特征的行业，这类行业大概率会表现不错。这种行业比较方法的逻辑基础在于“现在所有的价格、估值、利润已反应既有信息，很难据此推出哪些行业比较好；未来价格和估值的波动来自新的变化，而变化最显著的部分应该符合未来的主要交易特征，所以未来的交易特征是大势判断和行业选择的根本”。

系列PPT之三

2.1.4 行业配置和行业精选

战胜基准

适合相对收益

适合大资金

必须关注权重板块的动向

行业配置 选出最具备

进攻性的子行业

适合绝对收益

适合小资金

可以聚焦于一些小行业

行业精选

在过去的历史上，似乎单边市，行业配置更加重要，而震荡市，行业精选更加关键。

2010年相对收益容易绝对收益很难，行业精选比行业配置重要

2014年绝对收益容易相对收益很难，行业配置更加重要

• 首先应该确定比较的基准

• 过去十年年跑赢不同基准指数的基金占比

2.2 相对收益的视野---跑赢指数 系列PPT之三

十年跑赢不同基准指数的股票型基金比例

数据来源：申万研究

证券简称 创业板指 中证流通 上证综指 沪深300 跑赢创业板 跑赢中证流通 跑赢上证综指 跑赢沪深300

2016 -19.36% -17.98% -17.35% -15.11% 80.36% 70.41% 65.78% 53.02%

2015 84.41% 34.22% 9.41% 5.58% 0.44% 15.81% 39.44% 48.89%

2014 12.83% 45.77% 52.87% 51.66% 69.41% 29.05% 17.48% 19.79%

2013 82.73% 5.36% -6.75% -7.65% 0.00% 31.37% 72.88% 77.12%

2012 -2.14% 4.93% 3.17% 7.55% 83.95% 49.38% 59.67% 38.27%

2011 -35.88% -28.32% -21.68% -25.01% 98.90% 86.74% 54.14% 75.14%

2010 16.90% -3.15% -14.31% -12.51% 3.51% 51.75% 78.95% 75.44%

2009 - 106.32% 79.98% 96.71% - 1.79% 32.14% 3.57%

2008 - -63.92% -65.39% -65.95% - 71.43% 96.43% 96.43%

2007 - 166.30% 96.66% 161.55% - 4.35% 82.61% 4.35%

2006 - 95.64% 130.43% 121.02% - 55.00% 10.00% 35.00%

2005 - - -8.33% -7.65% - - 100.00% 100.00%

• 第一步：筛选细分子行业---按照二大块和六小块的框架

重要性原则：入选细分行业必须具有较大的市值规模，占所属行业比重较大

鲜明性原则：入选子行业须具备鲜明的行业特征，存在异于其他子行业的投资机会

• 第二步：识别细分子行业的属性，如同质性和权重特征等

• 第三步：选定需要特殊关注的子行业

2.2.1 重构基准：选定需重点关注的子行业 系列PPT之三

必需消费品中饮料制造、化药、中药、零售、食品加工制造较为重要

数据来源：申万研究

• 必需消费关注食品饮料、零售、中药

2.2.2 需要关注的子行业---下游必需消费 系列PPT之三

一级行业 二级行业 自由流通市值 子行业占比 子行业占一级行业比重食品饮料 4147 5.19% 100.0%

食品加工制造 883 1.10% 21.3%

饮料制造 3264 4.08% 78.7%纺织服装 1241 1.55% 100.0%

纺织制造 546 0.68% 44.0%

服装家纺 695 0.87% 56.0%医药生物 4662 5.83% 100.0%

化学制药 1417 1.77% 30.4%

生物制品 857 1.07% 18.4%

医疗服务 57 0.07% 1.2%

医疗器械 232 0.29% 5.0%

医药商业 310 0.39% 6.6%

中药 1789 2.24% 38.4%餐饮旅游 525 0.66% 100.0%

餐饮 46 0.06% 8.7%

景点 117 0.15% 22.2%

酒店 143 0.18% 27.2%

旅游综合 220 0.28% 41.9%商业贸易 2678 3.35% 100.0%

零售 2066 2.58% 77.2%

贸易 612 0.77% 22.8%合计 13254 16.58%

可选消费中房地产最重要，白色家电、汽车市值占比较大

数据来源：申万研究

• 可选消费中房地产重要，汽车、家电要关注

2.2.2 需要关注的子行业---下游可选消费

一级行业 二级行业 三级行业 自由流通市值 子行业占比 子行业占一级行业比重交运设备 3943 4.93% 100.0%

非汽车交运设备 1520 1.90% 38.56%

船舶制造 412 0.52% 10.5%

航空航天设备 635 0.79% 16.1%

铁路设备 368 0.46% 9.3%

汽车零部件 1153 1.44% 29.2%

汽车整车 1166 1.46% 29.56%

乘用车 737 0.92% 18.7%

商用载货车 233 0.29% 5.9%

商用载客车 186 0.23% 4.7%

家用电器 1694 2.12% 100.0%

白色家电 1260 1.58% 74.4%

视听器材 434 0.54% 25.6%

房地产 5280 6.60% 100.0%

合计 10918 13.66%

系列PPT之三

中游细分行业众多

数据来源：申万研究

• 中游行业关注化学制品、建筑装饰、电气设备、工程机械和环保等

2.2.2 需要关注的子行业---中游制造

一级行业 二级行业 三级行业 自由流通市值 子行业占比 子行业占一级行业比重化工 5134 6.42% 100.0%

化学制品 2038 2.55% 39.7%石油化工 927 1.16% 18.1%化工新材料 610 0.76% 11.9%化学纤维 530 0.66% 10.3%化学原料 419 0.52% 8.2%塑料 442 0.55% 8.6%橡胶 167 0.21% 3.3%

黑色金属 1510 1.89% 100.0%建筑建材 3889 4.87% 100.0%

建筑材料 1699 2.13% 43.7%建筑装饰 2190 2.74% 56.3%

机械设备 6557 8.20% 100.0%电气设备 2560 3.20% 39.0%金属制品 278 0.35% 4.2%通用机械 1175 1.47% 17.9%仪器仪表 131 0.16% 2.0%专用设备 2413 3.02% 36.80%

工程机械 1267 1.59% 19.3%其它专用机械 221 0.28% 3.4%

冶金矿采化工设备 548 0.68% 8.3%重型机械 116 0.14% 1.8%

轻工制造 1287 1.61% 100.0%包装印刷 302 0.38% 23.4%家用轻工 541 0.68% 42.0%造纸 445 0.56% 34.6%

公用事业 2463 3.08% 100.0%电力 1778 2.22% 72.2%

环保工程及服务 232 0.29% 9.4%水务 403 0.50% 16.4%

合计 20840 26.07%

系列PPT之三

煤炭是传统资源品，小金属、黄金已成气候

数据来源：申万研究

• 煤炭为传统品种，黄金、小金属成气候

2.2.2 需要关注的子行业---上游资源

一级行业 二级行业 三级行业 自由流通市值 子行业占比 子行业占一级行业比重

采掘 3613 4.52% 100.0%

采掘服务 258 0.32% 7.1%

煤炭开采 2927 3.66% 81.0%

其他采掘 116 0.15% 3.2%

石油开采 312 0.39% 8.6%

有色金属 4648 5.81% 100.0%

金属非金属新材料 722 0.90% 15.5%

有色金属冶炼与加工 3926 4.91% 84.5%

黄金 920 1.15% 19.8%

铝 547 0.68% 11.8%

铅锌 491 0.61% 10.6%

铜 757 0.95% 16.3%

小金属 1211 1.52% 26.1%

合计 8261 10.33% 200.0%

系列PPT之三

交通运输行业市值分布较为分散

数据来源：申万研究

• 交通运输应关注铁路运输、港口和航运

2.2.2 需要关注的子行业---交通运输

一级行业 二级行业 自由流通市值 子行业占比 子行业占一级行业比重

交通运输 2714 3.39% 100.0%

港口 429 0.54% 15.8%

高速公路 393 0.49% 14.5%

公交 140 0.18% 5.2%

航空运输 381 0.48% 14.1%

航运 400 0.50% 14.7%

机场 189 0.24% 7.0%

铁路运输 591 0.74% 21.8%

物流 189 0.24% 7.0%

系列PPT之三

金融服务中，银行占主体，证券、保险具有明显的配置意义

数据来源：申万研究

• 银行为主体，证券、保险为两翼

2.2.2 需要关注的子行业---金融服务

一级行业 二级行业 自由流通市值 子行业占比 子行业占一级行业比重

金融服务 14596 18.26% 100.0%

保险 2250 2.81% 15.4%

多元金融 384 0.48% 2.6%

银行 8450 10.57% 57.9%

证券 3512 4.4% 24.1%

系列PPT之三

TMT子行业众多，关注通信设备、计算机应用等

数据来源：申万研究

• 子行业多，关注通信设备、计算机应用和传媒

2.2.2 需要关注的子行业---TMT

一级行业 二级行业 自由流通市值 子行业占比 子行业占一级行业比重

电子 2212 2.77% 100.0%

半导体 321 0.40% 14.5%

电子制造 345 0.43% 15.6%

光学光电子 732 0.92% 33.1%

其他电子 452 0.57% 20.4%

元件 362 0.45% 16.4%

信息设备 1813 2.27% 100.0%

计算机设备 851 1.06% 46.9%

通信设备 962 1.20% 53.1%

信息服务 2931 3.67% 100.0%

传媒 631 0.79% 21.5%

计算机应用 1292 1.62% 44.1%

通信运营 390 0.49% 13.3%

网络服务 619 0.77% 21.1%

合计 6957 8.70%

系列PPT之三

行业配置中重点关注品种筛选

数据来源：申万研究

2.2.2 需要关注的子行业—汇总

大类行业 一级行业 细分行业

必需消费品

食品饮料 食品加工制造、饮料制造医药生物 化学制药、生物制品、中药商业贸易 零售纺织服装餐饮旅游

可选消费品交运设备 汽车整车、汽车零部件、家用电器 白色家电房地产

中游制造

化工 化学制品、石油化工建筑建材 建筑材料、建筑装饰机械设备 电气设备、通用机械、工程机械公用事业 电力轻工制造黑色金属

上游采掘 煤炭开采

有色金属 小金属、黄金、铜、金属非金属新材料

服务与技术

金融服务 银行、证券、保险交通运输

TMT电子、计算机设备、通信设备、传媒、计算机

应用、网络服务农林牧渔

系列PPT之三

• 前两代行业比较体系都太过于看重基本面，而忽视了市场特征的研究。不同的行业在不

同的市场环境中表现差异很大，煤飞色舞往往发生在流动性改善、经济复苏尚存争议之

时，电子、信息在市场乱炒的时候特别突出，农林牧渔、高端消费在通胀上行中特别受

益，化工品在过热中疯狂，钢铁股是最后的涅槃……如此种种，都表明市场特征是行业

比较不可忽视的维度

• 而基于市场特征的行业比较研究可能是一种良好补充。这样，行业比较也能和大势判

断有效结合，大势判断的根本不在于多空和点位判断，而在于未来一段时间（3—6个月

为宜）市场特征的表述，市场交易的核心焦点是什么？一旦市场特征确定，行业比较小

组就要据此去寻找最符合此种特征的行业，这类行业大概率会表现不错。这种行业比较

方法的逻辑基础在于“现在所有的价格、估值、利润已反应既有信息，很难据此推出哪

些行业比较好；未来价格和估值的波动来自新的变化，而变化最显著的部分应该符合未

来的主要交易特征，所以未来的交易特征是大势判断和行业选择的根本”。

2.3 绝对收益的视野---寻找最符合市场特征的行业 系列PPT之三

乱战行情，有色、电子、综合、信息设备等行业表现好

数据来源：申万研究

• 2016/4/6 行业比较思考第三篇《为什么二月

推电子、三月配消费》

• 二月：游资模式、乱战格局、重推电子

• 三月：经济证伪、梦醒时分、配置消费

2.3 符合市场特征的行业选择---一个案例

行业2010-2-1

至2010-4-12

2010-7-6至

2010-9-15

2011-1-31至

2011-3-10

2011-6-22至

2011-7-20

4阶段涨

幅排名合计

有色金属 11.61% 40.40% 14.70% 13.10% 20

电子 21.94% 33.49% 12.41% 13.51% 21

综合 20.58% 36.27% 15.64% 11.07% 21

信息设备 13.95% 35.01% 14.85% 12.47% 24

纺织服装 15.67% 30.17% 14.46% 13.24% 27

轻工制造 15.50% 31.23% 14.39% 12.68% 29

医药生物 13.80% 38.82% 7.39% 15.50% 31

农林牧渔 7.80% 38.53% 11.68% 15.22% 31

餐饮旅游 14.83% 32.46% 11.12% 11.68% 36

机械设备 13.92% 35.22% 10.76% 11.01% 40

商业贸易 8.87% 33.59% 11.27% 11.18% 43

家用电器 10.11% 25.23% 20.65% 6.20% 46

交运设备 8.25% 35.99% 8.94% 9.76% 52

化工 4.69% 20.87% 13.84% 11.57% 54

食品饮料 -0.37% 31.45% 7.60% 13.30% 57

建筑建材 8.62% 30.44% 10.04% 8.13% 57

采掘 6.50% 23.69% 11.93% 7.05% 61

信息服务 6.85% 19.15% 6.55% 11.42% 68

公用事业 8.19% 13.37% 8.98% 7.52% 70

交通运输 9.06% 14.77% 5.41% 5.22% 75

黑色金属 0.69% 18.00% 9.00% 6.70% 76

房地产 4.92% 12.02% 10.11% 5.11% 77

金融服务 3.70% -1.36% 6.67% 3.00% 88

申万A股 7.04% 17.95% 10.10% 9.21%

系列PPT之三

累计超额收益情况

数据来源：wind

-20%

15%

50%

85%

120%

2009-01

2009-03

2009-05

2009-07

2009-09

2009-11

2010-01

2010-03

2010-05

2010-07

2010-09

2010-11

2011-01

2011-03

2011-05

2011-07

2011-09

2011-11

2012-01

2012-03

申万A股累计涨幅 亏损股相对绩优股累计超额收益

综合累计超额收益

目录 CONTENTS

1打开盈利预测的黑匣子

2 中军和轻骑---行业比较框架

3风格转换—行业比较的重要问题

系列PPT之三

3.1 2012年前的世界：经济大起大落

• 经济大起大落的阶段，货币政策和经济预期引发

风格切换 阶段Ⅰ 2005年11月18日-2006年04月06日

阶段Ⅱ 2006年10月11日-2007年01月04日

阶段Ⅲ 2007年05月31日-2007年10月30日

阶段Ⅳ 2009年01月05日-2009年07月31日

周期跑赢成长的四个阶段

系列PPT之三

2005年至2016年GDP季度同比

数据来源：wind

周期明显跑赢成长的四个阶段

数据来源：wind

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

04-1

2-31

05-0

4-30

05-0

8-31

05-1

2-31

06-0

4-30

06-0

8-31

06-1

2-31

07-0

4-30

07-0

8-31

07-1

2-31

08-0

4-30

08-0

8-31

08-1

2-31

09-0

4-30

09-0

8-31

09-1

2-31

10-0

4-30

10-0

8-31

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

周期股/成长股 上证综指（右）

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

20

05

-03

20

05

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20

06

-01

20

06

-06

20

06

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-04

20

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20

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-12

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-05

20

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-10

20

10

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10

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20

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-01

20

11

-06

20

11

-11

20

12

-04

20

12

-09

20

13

-02

20

13

-07

20

13

-12

20

14

-05

20

14

-10

20

15

-03

20

15

-08

20

16

-01

3.1.1 确定风格的标准：不是市值，而是行业

• A股中周期股的市值占比过半，因此周期股与成长股的轮动构成了风格转换的主旨

• 风格偏向周期往往意味着市场系统性上涨

系列PPT之三

周期类 成长类 防御类申万行业名称 级数 A股流通市值(%) 申万行业名称 级数 A股流通市值(%) 申万行业名称 级数 A股流通市值(%)

金融服务 I 25.67% 医药生物 I 4.78% 电力 II 2.56%

煤炭开采 II 5.91% 食品饮料 I 3.79% 铁路运输 III 0.95%

有色金属 I 5.16% 商业贸易 I 3.17% 港口 III 0.89%

房地产开发 II 4.28% 信息服务 I 2.80% 高速公路 III 0.60%

石油化工 II 4.12% 电气设备 II 2.50% 机场 III 0.20%

专用设备 II 2.37% 电子元器件 I 2.08%

黑色金属 I 2.31% 信息设备 I 1.90%

化学制品 II 1.70% 家用电器 I 1.39%

乘用车 III 1.46% 服装 II 0.58%

航空运输 III 1.33% 其他轻工制造 II 0.40%

纺织 II 0.56% 装修装饰 III 0.18%

化学纤维 II 0.56%

造纸 II 0.39%

纯碱 III 0.19%

合计 56.00% 合计 23.56% 合计 5.21%

市值分布

数据来源：申万研究

3.1.2 周期类股票的“买”和“卖”是配置的关键

• 成长类股票可长期持有，防御类股票是无奈选择

• 风格配置的实质在于周期类股票的“买”和“卖”

系列PPT之三

防御类

其他

成长类

周期过热类如银行石化周期敏感类

如煤炭有色

长期持有增配周期时减持

事件性机会经济恶化时防御

经济过热资金补充

经济复苏场内资金

3.1.3 经济预期的变化才是引发风格转换的源动力 系列PPT之三

周期敏感行业跑赢成长

经济预期改善周期类持续大幅跑赢

周期敏感行业跑输成长 经济预期下降

周期类持续大幅跑输

场内资金活跃

周期类业绩上调

场外资金流入

政策紧缩

情绪极度亢奋

场内资金沉寂

周期类业绩下调

场外资金枯竭

产业资本净增持

情绪极度悲观政策

放松

3.2 2012年后的世界：经济波动收窄

• 2012年以后，经济波动明显收敛，成长股大部分时间跑赢周期股，只有2014年11—12月和2016年一季度，周期股跑赢成长股，市场存在风格切换

系列PPT之三

经济波动图

数据来源：wind

100%

120%

140%

160%

180%

200%

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240%

20

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13

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13

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20

13

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14

-01

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14

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15

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15

-09

20

15

-11

20

16

-01

20

16

-03

成长股/价值股

3.2.1 增量资金的行为—2014年11/12月

• 新增资金，寻找低估值

• 存量资金由于排名压力，卖出和买入

• 从三个月的视角看，这种风格切换并不成功

系列PPT之三

新增资金偏好低估值

数据来源：wind

0

20

40

60

80

100

120

140

160

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0

5000

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30000

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45000

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20

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20

16

-01

20

16

-03

20

16

-05

证券市场交易结算资金:期末余额 新增投资者数量（万人）

周期股跑赢成长股

数据来源：wind

3.2.2 2016年一季度的跌得少

• 2016年跌得比较少

系列PPT之三

-20%

-18%

-16%

-14%

-12%

-10%

-8%

-6%

-4%

-2%

0%

食品饮料

银行

采掘

有色金属

农林牧渔

非银金融

汽车

建筑材料

家用电器

纺织服装

建筑装饰

化工

休闲服务

钢铁

电子

国防军工

房地产

医药生物

商业贸易

交通运输

公用事业

电气设备

轻工制造

综合

传媒

机械设备

通信

计算机

谢谢大家！

The End

系列PPT之三

兵无常势 水无常形

系列PPT之四

---对市场分析的若干理解

凌 鹏

序言

• 前面的基本面研究，想得清楚，形成体系，表达清晰

• 市场分析，想得清楚，无法表达清楚

• 市场研究与基本面研究相互矛盾，却又相生相克

基本面研究《庖丁解牛》《中军和轻骑》

市场研究《兵无常势水无常形》

系列PPT之四

目录 CONTENTS

1“先验”和“证伪”—如何运用“基本面”

2 如何理解一致预期

3A股市场的若干特征

4不要和趋势为敌

系列PPT之四

资金成本和股市走势的关系并不稳定

数据来源：wind

1.1 不要试图寻找永动机

• 没有一个指标、模型可以帮助我们一劳永逸的判断市场

• 所谓框架是一种思维模式、一个组织架构

系列PPT之四

时间阶段 资金成本 经济需求 股市表现

06年到07年10月 大幅上升 持续向好 快速上涨

07年10月到08年7月 继续上升 开始下滑 快速上涨

08年8月到10月 快速下降 快速下滑 继续下跌

08年11月到09年4月 持续下滑 开始企稳 企稳回升

09年2至三季度 开始上升 持续向好 持续上涨

10年10月到11年底 快速上升 开始下滑 持续下跌

1.2 “先验”框架：决定论的思维

• 先验的框架

事先假设市场受制于某种变量或者框架

全力追寻这种变量或者框架未来的变化

以此确定市场的变化

系列PPT之四

有色股价和期货价格同步

数据来源：wind

M1与上证综指

数据来源：wind

1.2.1 缺陷之一：变量本身可能无法预测

• M1定乾坤：即便关系稳定，但M1的预测难度不比判断指数更容易

• 有色股价与期货价格同步，但期货价格并不容易判断

0

1000

2000

3000

4000

5000

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1990-1

2

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2

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3

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4

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5

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6

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8

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1

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6

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9

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0

2015-1

1

M1:同比 上证综指

系列PPT之四

1000

1500

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2500

3000

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4

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4

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4

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0

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4

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0

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4

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0

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4

2009-1

0

有色行业指数 LME期货价（右）

1.2.2 缺陷之二：映射关系并不稳定

• 股价与变量之间的关系可能并不稳定，例如2007年和2010年的房地产、银行

系列PPT之四

房地产股票在2007年和2010年表现不一致

数据来源：wind

银行股票在2007年和2010年表现不一致

数据来源：wind

0

1,000

2,000

3,000

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7,000

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1-0

1

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1-0

1

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1

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1

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0-0

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1-0

1

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1

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1

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1-0

1

2012-0

4-0

1

2012-0

7-0

1

商品房销售价格：同比 商品房销售额:累计同比 房地产开发指数（右轴）

1,000

1,500

2,000

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3,000

3,500

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2.20%

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2007-0

3-0

1

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1

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3-0

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6-0

1

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1

2008-1

2-0

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3-0

1

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6-0

1

2009-0

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1

2009-1

2-0

1

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3-0

1

2010-0

6-0

1

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1

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2-0

1

2011-0

3-0

1

2011-0

6-0

1

2011-0

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1

2011-1

2-0

1

2012-0

3-0

1

2012-0

6-0

1

银行净息差 银行指数（右轴）

2011年8月标准普尔下调美债评级，市场大跌

数据来源：wind

2007年5月政府上调印花税，市场转头向下

数据来源：wind

1.2.3 缺陷之三：先有基本面？还是先有行情？

• 很多时候，大家总觉得市场是被一些偶发、不连续的事件决定的，每次大涨和大跌，市场总

能找出很多事件。其实，很多时候这种所谓的催化剂只是借口，市场本身的风险和收益已经

累计到一定程度，任何的风吹草动都有可能引发异动。

2007年5月30日，政府上调印花税；2011年8月9日，标准普尔下调美债评级，市场大跌

124点，

系列PPT之四

-50%

0%

50%

100%

150%

200%

250%

300%

350%

2006

-11-

01

2006

-11-

22

2006

-12-

13

2007

-01-

03

2007

-01-

24

2007

-02-

14

2007

-03-

07

2007

-03-

28

2007

-04-

18

2007

-05-

09

2007

-05-

30

2007

-06-

20

2007

-07-

11

2007

-08-

01

2007

-08-

22

2007

-09-

12

2007

-10-

03

2007

-10-

24

2007

-11-

14

2007

-12-

05

2007

-12-

26

上证综指 低价股指数 亏损股指数

1.5

2

2.5

3

3.5

4

1000

1050

1100

1150

1200

1250

1300

1350

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2011

-01-

03

2011

-01-

24

2011

-02-

14

2011

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07

2011

-03-

28

2011

-04-

18

2011

-05-

09

2011

-05-

30

2011

-06-

20

2011

-07-

11

2011

-08-

01

2011

-08-

22

2011

-09-

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2011

-10-

03

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-10-

24

2011

-11-

14

2011

-12-

05

2011

-12-

26

S&P500 美国国债收益率曲线:10年(右轴）

1.2.4 不要把问题复杂化

• 常规策略的打分机制：看似客观、实则主观，只有事后验证

系列PPT之四

策略判断

基本面

经济

中观

微观

流动性

银行

债券

政策面

货币

政策

估值

绝对

相对

催化剂

1.2.5 错误的反思

• 仅反思细节和技术层面的问题，不能从整个框架层面反思，结果只有越陷越深

系列PPT之四

反思：经济很重要

经济2季度见底 没见底？ 没见底？

经济2季度见底

反思：经济很重要

2011年初 3季度 2012年初 2013年3季度

1.3 “证伪”的框架

• 波普尔的《证伪哲学》，索罗斯投资哲学的根源

系列PPT之四

证伪：寻找证伪点

无法被证伪：暂时接受

一旦被证伪：修正

1.3.1 2014年8月的行情

• 传统的分析框架：股市受制于基本面，和经济及流动性正相关

• 证伪：2014年8月，经济加速下滑，7月信贷大幅低于预期，但市场不断上涨，说明传

统框架已经被证伪，需要寻找新的变量和逻辑来解释市场

• 居民财富再配置和银行资产再配置成为新的逻辑，暂时无法被证伪，不断强化

系列PPT之四

2014年8后工业增加值低预期市场未下跌

数据来源：wind

2014年8月后信贷低预期市场未下跌

数据来源：wind

0

1000

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4000

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2010

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2010

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2011

-03

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2011

-11

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-03

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-07

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-03

2013

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2013

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2014

-11

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-03

2015

-07

2015

-11

2016

-03

预测平均值:工业增加值:当月同比 工业增加值:当月同比 上证综指

0

1000

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5000

0

5,000

10,000

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20

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3

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7

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7

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1

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3

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3

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1

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3

金融机构:新增人民币贷款:当月值(十亿)预测平均值:人民币贷款:当月新增(十亿)上证综指

每年的春季躁动与全年市场趋势

数据来源：wind，注：关于春季躁动参见《宽体策论》第4篇《春季躁动 四月决断》

1.3.2 不要用股价倒推基本面

• 常规逻辑：市场上涨—基本面应该有变化—寻找基本面的变化—确实找到变化？—强化

基本面已经变化—市场应该继续上涨

• 投资者喜欢编造各种高大上的逻辑来解释A股的“春季躁动”

时间 春季躁动的板块 4-10月市场趋势 4-10月决断标志

2006年 资源与资产板块 持续上行，全年上涨130%4月经济数据良好，赚钱效应下，股市新增开户数大幅增加

2007年 垃圾股10月之前持续上行，11月开始大幅回落，全年上涨97%

4、5月份的消费、投资、出口数据等都处于非常良好的水平

2008年 通胀主题一路向下，1月触及1664低点后底部震荡，全年下跌65%

PMI4月冲高至59之后，开始进入下降通道

2009年 投资品与新能源 持续上行，8月出现较大调整，全年上涨80%二季度房地产销售持续放大以及经济数据确认经济真正见底

2011年 高端装备制造 经历了三波主跌浪，全年下跌22%工程机械数据的大幅下行结束工程机械和重卡之争，经济下滑被确认

2012年 节前周期品，节后炒主题 四月份小幅反弹后，一路向下，并跌破2000点 5月份公布的工业增加值意外下滑至9.3

时间 春季躁动的板块 春季后的扰动因素 下半年市场趋势及决断因素

2010年 出口板块4月中旬的房地产调控加强市场悲观预期，4-6月A股持续下行

下半年以后信贷投放和发改委新批项目加速，市场触底回升。10月份叠加美国QE2预期加强之后，周期股又迎来了一波爆发式的行情。

每年的春季躁动与全年市场趋势

2010年的特殊案例

系列PPT之四

1.3.3 不要追求精确错误

• 经济何时见底？盈利何时拐头？未来一个月会不会降准？还能涨多久、涨到多少？

• 很多所谓的精确定位是用了“技巧”，比如说同比数据、拐点和趋势等

• 模糊的东西，虽然无法量化，但决定大格局，只有把握住大格局，才能做更精确的定位。

2011年8月前，申万策略的错误就是在大格局上发生错误。按理说，大格局的判断不容易

错，模糊的判断更接近常识，但奇怪的是，A股投资者往往会在精确和情绪的影响下，将大

格局忘记。

系列PPT之四

目录 CONTENTS

1“先验”和“证伪”---如何运用“基本面”

2 如何理解一致预期

3A股市场的若干特征

4不要和趋势为敌

系列PPT之四

2.1 什么不是“一致预期”

• 我们追寻市场“一致预期”的目的是要找到“超预期”，只有“超预期”才能引发股

价波动，所以这种“预期”应该是股价中包含的预期，而非卖方或者买方嘴上或者笔

下的“预期”。

系列PPT之四

食品饮料一致预期无法前瞻

数据来源：wind

2.1.1 卖方预测不是“一致预期”

• WIND、Bloomberg和朝阳永续提供的卖方调研被视为“一致预期”，事实上大错特

错，因为卖方不参与交易，无法决定价格。

• 卖方分析员由于各种机制问题，盈利预测调整比较慢，滞后于股价调整，以此为“一

致预期”，无法做到前瞻。

0%

30%

60%

90%

120%

2006-01

2006-07

2007-01

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4000

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8000

2006年 2007年 2008年 2009年

2010年 2011年 食品饮料

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2006-01

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2011-07

0

2000

4000

6000

8000

2006年 2007年 2008年 2009年

2010年 2011年 黑色金属

黑色金属一致预期无法前瞻

数据来源：wind

系列PPT之四

不同类型基金换手率

数据来源：wind

投资者结构变化

数据来源：wind

2.1.2 电话调研效果一般

• 站在申万策略的平台上，我们能极大范围地接触各类型客户，似乎我们能成为移动的

Bloomberg,抓住“一致预期”。但从过去两年的经历看，效果一般。

接触的客户只是市场上的部分交易者，但决定市场的力量永远是边际交易者

频繁交易，所言未必如所为

慎用仓位测算，只是回归函数的残差概念，要注意前提

2.5%0.8%

25.7%

16.6%

45.4%

9.0%

2.5%0.4%

9.7%

40.6%

34.2%

12.6%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

保险规模 全国社保 共同基金 一般机构 个人投资者 其他机构

投资者结构变化

2008年 2010年

0%

50%

100%

150%

200%

250%

300%

350%

400%

450%

500%

2006年上

2006年下

2007年

上

2007年下

2008年上

2008年

下

2009年

上

2009年下

2010年上

2010年

下

2011年

上

封闭式基金换手率 股票型换手率 平衡型基金换手率

系列PPT之四

2.1.3 资金流动和情绪变动只是同步指标，无法前瞻

• 很多人将资金流动和情绪变动视为“一致预期”，设置各种指标和监控体系。但几乎所有这些都是同步或者滞后指标，既无法对未来的情绪和资金走向做出预测，也无法决定现有风格转换的进程。

• 外部资金疯狂流入、情绪极度亢奋时，市场可能阶段性见顶。

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

0.8

1000.8

2000.8

3000.8

4000.8

5000.8

6000.8

7000.8

2004

/12/

31

2005

/05/

05

2005

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07

2006

/01/

10

2006

/05/

15

2006

/09/

17

2007

/01/

20

2007

/05/

25

2007

/09/

27

2008

/01/

30

2008

/06/

03

2008

/10/

06

2009

/02/

08

2009

/06/

13

2009

/10/

16

2010

/02/

18

2010

/06/

23

2010

/10/

26

上证综指 A股整体换手率-周(右)

0%

5%

10%

15%

20%

25%

0.8

1000.8

2000.8

3000.8

4000.8

5000.8

6000.8

2008

/01/

11

2008

/03/

26

2008

/06/

09

2008

/08/

23

2008

/11/

06

2009

/01/

20

2009

/04/

05

2009

/06/

19

2009

/09/

02

2009

/11/

16

2010

/01/

30

2010

/04/

15

2010

/06/

29

2010

/09/

12

上证综指 本周参与交易A股账户数占比（右）

0

20

40

60

80

100

120

140

2005

年01

月

2005

年05

月

2005

年09

月

2006

年01

月

2006

年05

月

2006

年09

月

2007

年01

月

2007

年05

月

2007

年09

月

2008

年01

月

2008

年05

月

2008

年09

月

2009

年01

月

2009

年05

月

2009

年09

月

2010

年01

月

2010

年05

月

2010

年09

月

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

股票型基金平均发行份额(亿份) 沪深300（右）

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

2005

年01

月

2005

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月

2005

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月

2006

年01

月

2006

年05

月

2006

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月

2007

年01

月

2007

年05

月

2007

年09

月

2008

年01

月

2008

年05

月

2008

年09

月

2009

年01

月

2009

年05

月

2009

年09

月

2010

年01

月

2010

年05

月

2010

年09

月 0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

沪深300（右） 居民定期储蓄同比增长

系列PPT之四

• 以己为本：永远无法知道所有投资者想什么，以这种方式去追寻“一致预期”会事倍功

半。但是我们很清楚自己想什么，知道自己的逻辑和未来推导的方向，问题是：“这种

逻辑和推导方向会不会成为市场选择的方向呢”？所以，我们需要不断去尝试，争取使

自己的节奏和市场的节奏统一，一旦统一，就按照自己的节奏向前推，直到出现问题，

再调整。就好比打篮球。

• 观察价格：由于价格是所有交易行为的总和，所以观察股价变化是观察“一致预期”最

有效的方法。

• 重视不同市场的比较：外汇、债券、股市、商品、房地产、货币

2.2 以己为本观察价格 系列PPT之四

• 策略最难的一点就是：就算知道所有变量的变化方向，还是不知道场会怎么走？因为大

多数情况下，这些变量的变化方向各异，那么哪个更加重要呢？

• 可是站在现在这个时点，你怎么知道哪个变量会更重要？未来的映射关系会如何变化？

其实并不需要“提前知道”，关键是一旦发生了，能很快识别出来，并做出应对。

2.3 如何识别映射关系F 系列PPT之四

A股2015年的“股灾1.0”也有迹可循

数据来源：wind

• 任何一波大行情，都不会毫无征兆

• 投资关键是抓住主升、避开主跌，逃顶和抄底意义并不大

2.3.1 市场是连续 系列PPT之四

3,300

3,500

3,700

3,900

4,100

4,300

4,500

4,700

4,900

5,100

5,300

000001.SH 上证综指开盘价 000001.SH 上证综指最高价

000001.SH 上证综指最低价 000001.SH 上证综指收盘价

美国1987年的“黑色星期一”并非毫无征兆

数据来源：wind

1500

1700

1900

2100

2300

2500

2700

1987-1

0-0

1

1987-1

0-0

3

1987-1

0-0

5

1987-1

0-0

7

1987-1

0-0

9

1987-1

0-1

1

1987-1

0-1

3

1987-1

0-1

5

1987-1

0-1

7

1987-1

0-1

9

1987-1

0-2

1

1987-1

0-2

3

1987-1

0-2

5

1987-1

0-2

7

1987-1

0-2

9

黑色星期一

2011年11月30日下调准备金，市场下行

数据来源：wind

• 2011年11月30日晚首次下调准备金，当晚可以做出两个预断：第一流动性开始放松，是

拐点；第二经济可能加速下滑，放松无法扭转经济颓势。那么市场到底会反映前者还

是后者呢？

2.3.2 观察市场的反应

2,150

2,200

2,250

2,300

2,350

2,400

2,45020

11-1

1-24

2011

-11-

25

2011

-11-

26

2011

-11-

27

2011

-11-

28

2011

-11-

29

2011

-11-

30

2011

-12-

01

2011

-12-

02

2011

-12-

03

2011

-12-

04

2011

-12-

05

2011

-12-

06

2011

-12-

07

2011

-12-

08

2011

-12-

09

2011

-12-

10

2011

-12-

11

2011

-12-

12

2011

-12-

13

2011

-12-

14

2011

-12-

15

11月30日晚，央

行下调存款准备

金0.5个百分点

系列PPT之四

3月CPI、信贷超预期，市场先跌后涨

数据来源：wind

• 4月9日公布3月CPI，同时大致知晓3月信贷。通胀3.6%超预期，对市场不利，信贷超万亿，

对市场有利，此时市场会选择前者还是选择后者呢？

2.3.2 观察市场的反应

2200

2250

2300

2350

2400

2450

2012-0

4-0

5

2012-0

4-0

6

2012-0

4-0

7

2012-0

4-0

8

2012-0

4-0

9

2012-0

4-1

0

2012-0

4-1

1

2012-0

4-1

2

2012-0

4-1

3

2012-0

4-1

4

2012-0

4-1

5

2012-0

4-1

6

2012-0

4-1

7

2012-0

4-1

8

2012-0

4-1

9

2012-0

4-2

0

2012-0

4-2

1

2012-0

4-2

2

2012-0

4-2

3

2012-0

4-2

4

2012-0

4-2

5

4月9日，3月份CPI

与信贷数据均超预

期，市场先跌后

涨确认市场特征。

-5.0%

0.0%

5.0%

10.0%

15.0%

20.0%

25.0%

30.0%

35.0%

40.0%

45.0%

2012-0

1-0

6

2012-0

1-1

3

2012-0

1-2

0

2012-0

1-2

7

2012-0

2-0

3

2012-0

2-1

0

2012-0

2-1

7

2012-0

2-2

4

2012-0

3-0

2

2012-0

3-0

9

2012-0

3-1

6

2012-0

3-2

3

2012-0

3-3

0

2012-0

4-0

6

2012-0

4-1

3

2012-0

4-2

0

2012-0

4-2

7

房地产 证券 上证综指

系列PPT之四

房地产、证券与市场通趋势上涨

数据来源：wind

目录 CONTENTS 系列PPT之四

1“先验”和“证伪”---如何运用“基本面”

2 如何理解一致预期

3A股市场的若干特征

4不要和趋势为敌

3.1 特征之一：春季躁动 四月决断

• 由于天气、会议和经济的因素，每年的A股投资呈现强烈的规律性：

分别经历春季躁动--4/5月份投资旺季是否到来--年中的北戴河会议--9/10月份消费淡旺季

转换和年底资金、风险偏好、机构调仓和经济工作会议

投资旺季?

年底资金、风险偏好、机构调仓和经济工作会议

北戴河会议?消费旺季?

春季躁动

系列PPT之四

每年的春季躁动与全年市场趋势

数据来源：wind

3.1.1 A股几乎每年都有春季躁动

• 2006年以后A股几乎每年都有春季躁动

• 炒主题、炒弹性、讲故事，和基本面未必有直接关系，莫为浮云遮断眼

时间 春季躁动的板块 4-10月市场趋势 4-10月决断标志

2006年 资源与资产板块 持续上行，全年上涨130%4月经济数据良好，赚钱效应下，股市新增开户数大幅增加

2007年 垃圾股10月之前持续上行，11月开始大幅回落，全年上涨97%

4、5月份的消费、投资、出口数据等都处于非常良好的水平

2008年 通胀主题一路向下，1月触及1664低点后底部震荡，全年下跌65%

PMI4月冲高至59之后，开始进入下降通道

2009年 投资品与新能源 持续上行，8月出现较大调整，全年上涨80%二季度房地产销售持续放大以及经济数据确认经济真正见底

2011年 高端装备制造 经历了三波主跌浪，全年下跌22%工程机械数据的大幅下行结束工程机械和重卡之争，经济下滑被确认

2012年 节前周期品，节后炒主题 四月份小幅反弹后，一路向下，并跌破2000点 5月份公布的工业增加值意外下滑至9.3

时间 春季躁动的板块 春季后的扰动因素 下半年市场趋势及决断因素

2010年 出口板块4月中旬的房地产调控加强市场悲观预期，4-6月A股持续下行

下半年以后信贷投放和发改委新批项目加速，市场触底回升。10月份叠加美国QE2预期加强之后，周期股又迎来了一波爆发式的行情。

每年的春季躁动与全年市场趋势

2010年的特殊案例

系列PPT之四

银行在一季度的放贷冲动，资金成本往往会下降

数据来源：wind

一季度新增信贷占全年比重较大

数据来源：wind

3.1.2 春季躁动的原因

• 经济走势不明晰，盈利预测四月份之后才开始调整

• 两会之前，政策方向不明晰

• 国内外资金的跨年度布局，年初风险偏好较高

• 银行在一季度的放贷冲动，资金成本往往会下降

一季度新增信贷占全年的比重

43% 41%

23%

32%

48%

33% 33%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

票据转贴利率(月息):6个月

0123456789

2009

-01

2009

-03

2009

-05

2009

-07

2009

-09

2009

-11

2010

-01

2010

-03

2010

-05

2010

-07

2010

-09

2010

-11

2011

-01

2011

-03

票据转贴利率(月息):6个月

系列PPT之四

3.2 特征之二：Show Time和“垃圾时间”交替

• 所谓Show Time，是指市场开始反映某一核心变

量，这种变化可能很小，颇有争议，但对市场

影响极大，市场进入主升或主跌浪。此时，仓

位的选择远远重于行业选择和主题配置。

• 所谓垃圾时间，是指市场缺乏方向，前一个核

心驱动力被市场充分反映，后一个核心驱动力

尚未出现，股指不上不下、不死不活、乏善可

陈。但此时如果能在垃圾中淘得黄金（好的主

题或者细分子行业），就可以极大拉开与对手

的差距，所以主题和行业精选是垃圾时间的关

键任务。

1500

2000

2500

3000

3500

4000

2009-0

1

2009-0

3

2009-0

5

2009-0

7

2009-0

9

2009-1

1

2010-0

1

2010-0

3

2010-0

5

2010-0

7

2010-0

9

2010-1

1

2011-0

1

2011-0

3

2011-0

5

2011-0

7

2011-0

9

2011-1

1

2012-0

1

1 2 3 4 5

系列PPT之四

Show Time和“垃圾时间”交替

数据来源：wind

2008年12月制造业PMI达到低点

数据来源：wind

2008年后新增信贷骤升

数据来源：wind

3.2.1 2009年上半年的主升浪

332 382 272

375

182

477

772

1617

1070

1892

592 665

1530

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1,600

1,800

2,000

2008

-06

2008

-07

2008

-08

2008

-09

2008

-10

2008

-11

2008

-12

2009

-01

2009

-02

2009

-03

2009

-04

2009

-05

2009

-06

新增信贷（单位：十亿）

35

40

45

50

55

60

2008

-06

2008

-08

2008

-10

2008

-12

2009

-02

2009

-04

2009

-06

2009

-08

2009

-10

2009

-12

采购经理指数:制造业 (中国)

系列PPT之四

• 驱动因素是政策放松、经济触底回升

• 在这波主升浪中，经历了政策放松导致流动性改善和经济明确见底回升两波行情

2009年7月7天质押回购利率上调

数据来源：wind

2009年6月后新增信贷骤降

数据来源：wind

3.2.2 2009年8月的主跌浪

1617

1070

1892

592 665

1530

356 410

517

253 295 380

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1,600

1,800

2,000

2009

-01

2009

-02

2009

-03

2009

-04

2009

-05

2009

-06

2009

-07

2009

-08

2009

-09

2009

-10

2009

-11

2009

-12

新增信贷（单位：十亿）

0

1

1

2

2

3

3

4

2008

-11

2008

-12

2009

-01

2009

-02

2009

-03

2009

-04

2009

-05

2009

-06

2009

-07

2009

-08

2009

-09

2009

-10

2009

-11

2009

-12

央行票据:发行利率:1年 7天质押式回购利率

• 驱动因素是政策转向预期

• 促使市场大跌的驱动因素可能是货币政策转向预期和对经济二次探底的担忧

系列PPT之四

出口、房地长投资、房地产新开工直至2011年末才降下来

数据来源：wind

2009年12月以来出台的地产调控政策

数据来源：申万研究

3.2.3 2010年4月的主跌浪

• 驱动因素是地产调控和欧债危机导致经济下滑预期

• 事后看来，这种判断是错误的，因为出口、房地长投资、房地产新开工直到2011年末才下来

25%

35%

45%

55%

65%

75%

2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月

16%

17%

18%

19%

20%

21%

房地产开发投资总额累计增长 房地产新开工施工面积累计增长

出口总值累计增长 工业增加值累计增长(右)

时间 单位 政策

2009-12-14 国务院常务会议 要求遏制房价上涨

2009-12-17 财政部等五部委 《关于进一步加强土地出让收支管理的通知》

2009-12-23 财政部、国税总局 《关于调整个人住房转让营业税政策的通知》

2009-12-25 上海银行同业公会 叫停房贷返点

2010-1-21 国土资源部 《关于改进城市建设用地申报与实施工作的通知》

2010-3-9 财政部、国税总局 《关于调整房地产交易环节税收政策的通知》

2010-3-10 国务院 《关于促进房地产市场平稳健康发展的通知》

2010-3-10 国土资源部 《关于加强房地产用地供应和监管的通知》

2010-3-18 国资委 央企退出房地产市场

2010年4月 五大商业银行 取消首付7折利率

2010-4-15 国务院常务会议 收紧房贷标准

2010-4-15 国土资源部 大幅提高住房用地供应

2010-4-18 国务院 进一步收紧房贷标准

2010-4-30 北京市政府《北京市人民政府贯彻落实国务院关于坚决遏制

部分城市房价过快上涨文件的通知》

系列PPT之四

有色金属、煤炭金属快速上涨

数据来源：wind

驱动要素是政策再松和经济再起

数据来源：wind

3.2.4 2010年下半年的主升浪

• 驱动要素是政策再松和经济企稳

• 2010年10.1长假后，A股迎来一波“煤飞色舞”的行情

-0.6%

-0.4%

-0.2%

0.0%

0.2%

0.4%

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1.4%

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2010

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外汇占款月环比 PPI月环比（右轴）

0

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4000

5000

6000

7000

8000

有色金属(申万) 煤炭开采Ⅱ(申万)

系列PPT之四

2011年6-7月CPI达6.5%

数据来源：wind

2011年4月之后重卡销售同比、挖掘机

数据来源：wind

3.2.5 2011年的三波主跌浪

• 核心驱动要素是经济下滑、通胀高于预期和经济加速下滑

-80%

-40%

0%

40%

80%

120%

160%

2010

年06

月

2010

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2010

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月

2010

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2011

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2011

年04

月

2011

年06

月

2011

年08

月

2011

年10

月

2011

年12

月重卡销量同比 挖掘机销量同比

4.0

4.5

5.0

5.5

6.0

6.5

7.0

2011

年01

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2011

年02

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2011

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2011

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2011

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2011

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2011

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2011

年09

月

2011

年10

月

2011

年11

月

2011

年12

月

CPI

系列PPT之四

区域经济成为主题投资热点

数据来源：wind

2009年下半年新能源板块中涨幅最大行业

数据来源：wind

3.2.6 2009Q4-2010Q1的垃圾时间

• 市场震荡，新能源与区域经济成主题投资热点

• 从09年四季度到10年一季度的6个月时间里，市场仅上涨了10%，并且在09年11月下旬开始，

市场基本处于持续震荡的格局，喊多喊空没有意义。

月份 新能源板块中涨幅最大行业 超额收益

2009年7月 核能核电 15.85%

2009年8月 风力发电 10.38%

2009年9月 锂电池 11.74%

2009年10月 核能核电 8.11%

2009年11月 智能电网 7.84%

2009年12月 智能电网 1.51%

月份 涨幅最大区域 超额收益 区域规划国务院批复

时间

2009年11月 鄱阳湖 9.85%《鄱阳湖生态经济区规

划》2009-12-12

2009年12月 皖江城市带 1.34%《皖江城市带承接产业转移示范区规划》

2010-1-21

2010年1月 海南旅游岛 14.22%

《国务院关于推进海南国际旅游岛建设发展的

若干意见》2009-12-31

2010年2月 海峡西岸 11.68%

《支持福建加快建设海峡西岸经济区的若干意

见》2009-5-14

系列PPT之四

市场震荡下行，制造升级成主题投资热点

数据来源：wind

3.2.7 2010年11月-2011年2月的垃圾时间

-10%

0%

10%

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2010

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2010

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2011

-02

2011

-02

2011

-02

2011

-03

2011

-03

铁路设备超额收益 重型机械超额收益

建筑机械超额收益 冶金采矿设备超额收益

• 市场震荡下行，制造升级成主题投资热点

• 从10年11月到11年2月这四个月时间里，市场波幅收窄，仅下跌了2.5%，但周期大盘股表现都

较差，缺乏系统性配置的机会。

系列PPT之四

3.3 A股投资的阶段

流派

做庄 选股 宏观驱动

系列PPT之四

2003年之前庄股横行

数据来源：wind

3.3.1 2003年之前：庄股横行

0

2

4

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03

-10

沈阳机床 S湘火炬(退市)

• 2003年之前，A股“庄股横行”，几乎到了“无股不庄”的阶段

系列PPT之四

抱团取暖的股票

数据来源：wind

2007年前基金总份额尤其是股票型呈上涨趋势

数据来源：wind

3.3.2 2003—2005：价值投资崛起

0

6000

12000

18000

24000

30000

2002

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年

2009

年

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年

2011

年

2012

年

基金总份额 股票型基金总份额

-25%

-10%

5%

20%

35%

50%

65%

2004Q1 2004Q2 2004Q3 2004Q4

沪深300 贵州茅台 深赤湾A 苏宁电器 中集集团

• 券商研究：以中金、申万和国君为代表的研究所倡导“价值挖掘”式的正规研究

• 公募基金做为机构投资者登上历史舞台

• 《新财富》评选

• 出现一批抱团取暖的股票

系列PPT之四

宏观驱动的年代

数据来源：wind

3.3.3 2005—2011：宏观驱动、投资时钟

-3%

-1%

1%

3%

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-09

GDP:不变价:当季同比 CPI:当月同比

• 2005—2011：宏观驱动的年代，经济波动和投资时钟

• 当时，所有的研究员都是宏观策略研究员

系列PPT之四

2012年典型牛股走势

数据来源：wind

2012年典型牛股走势

数据来源：wind

3.3.4 2012年：似乎重回2004

0

5

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25

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35

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12

-12

云南白药 天士力 杰瑞股份 歌尔声学 启迪桑德

0

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12

-12

蓝色光标 碧水源 富瑞特装

• 2012：选股的年代

• 除了最后一个月，市场全年整体波动不大，但出现一批不断走高的牛股

系列PPT之四

2014年7月后股指与经济基本面背离加大

数据来源：wind

3.3.5 2013—2016：非典型牛市

468101214161820

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2000

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1月

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2014

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2014

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2014

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2014

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2014

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2015

年1月

2015

年2月

2015

年3月

2015

年4月

2015

年5月

2015

年6月

2015

年7月

2015

年8月

2014年7月后股指与经济基本面背离加大

上证综指 工业增加值

• 产业基础：互联网化

• 资金来源：大类配置；杠杆使用

• 其他：改革预期

系列PPT之四

目录 CONTENTS

1“先验”和“证伪”---如何运用“基本面”

2 如何理解一致预期

3A股市场的若干特征

4不要和趋势为敌

系列PPT之四

A股趋势的力量无比强大

数据来源：wind

4.1 趋势的力量无比强大

趋势的形成—

2012.12—2013.4

趋势的强化—

2013.4—2014.2

趋势的扩散—

2014.3—2014.12

趋势的爆发—

2015.1—2015.6

• 趋势会不断强化，超出大多数投资者的预期

系列PPT之四

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

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4,500

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20

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15

/05

4.1.1 趋势的形成—2012.12—2013.4

• 2012年12月，“三根阳线”改变理念

• 周期搭台，成长唱戏

系列PPT之四

三根阳线改变理念

数据来源：wind

12年12月到13年4月周期股先涨，成长股随后

数据来源：wind

1,100.0000

1,300.0000

1,500.0000

1,700.0000

1,900.0000

2,100.0000

2,300.0000

2,500.0000

2,700.0000

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银行Ⅱ(申万) 计算机(申万)

1,900

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2,100

2,200

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2,400

2,500

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000001.SH 上证综指开盘价 000001.SH 上证综指最高价

000001.SH 上证综指最低价 000001.SH 上证综指收盘价

4.1.2 趋势的强化—2013.4—2014.2

• 创业板权重股大涨，但上证和中小盘涨幅不大

系列PPT之四

创业板上涨趋势明显

数据来源：wind

300

1,300

2,300

3,300

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14

-02

创业板指 上证综指 中小板指(右轴)

4.1.3 趋势的扩散—2014.3—2014.12

• 全年创业板基本不动，十月之前，中小盘暴涨，消灭低市值；

• 十月之后，主板暴涨，消灭低估值

系列PPT之四

2014年10月前中小盘暴涨，之后主板暴涨

数据来源：wind

4,400

4,600

4,800

5,000

5,200

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5,600

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14

-12

上证综指 创业板指 中小板指(右轴)

4.1.4 趋势的爆发—2015.1—2015.6

• 创业板迎来修正后的最猛烈一波上涨

系列PPT之四

图43：创业板最后一波猛烈上涨

数据来源：wind

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

2015-01-05 2015-02-05 2015-03-05 2015-04-05 2015-05-05 2015-06-05

图46：2016年1月熔断机制退出后K线图

数据来源：wind

图45：2015年8月上证综指第二次大跌

数据来源：wind

图44：2015年6月上证综指第一次大跌

数据来源：wind

4.1.5 趋势的逆转—2015.6—至今

• 2015年6月12日见顶后，由牛转熊，趋势的逆转

系列PPT之四

2,600

2,800

3,000

3,200

3,400

3,6002

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-01

-26

全球主要指数表现

数据来源：wind

4.1.5 趋势的逆转—2015.6—2016.6

指数名称牛市启动时间

（点位）牛市见顶时间

（点位）熊市见底时间

（点位）牛市上涨幅度 熊市下跌幅度

纳斯达克1994/12/15（730）

2000/3/10（5133）

2002/10/9（1114）

603% 78%

日经2251982/9/27（6976）

1989/12/29(38916)

1992/8/18（14309）

458% 63%

台湾加权指数1986/12/16（1014）

1990/2/10（12495）

1990/10/1（2560）

1132% 80%

上证综指2005/12/5（1079）

2007/10/16（6124）

2008/11/4（1706）

467% 72%

德国DAX1995/3/29（1919）

2000/3/7（8136）

2003/3/12（2203）

324% 73%

• 从全球历史看，大牛市以后必然伴随大熊市

• 大势比较简单，不容易改变，但往往被人忽视

系列PPT之四

本轮牛市水分更大

数据来源：wind

本轮牛市调整的时间和空间还不够

数据来源：wind

4.1.5 趋势的逆转—2015.6—2016.6

• A股也不能例外，和05-07年相比，现在调整的时间和空间还不够

• 和05—07年的牛市相比较，这次的水分更大

系列PPT之四

4.2 每个大趋势都有龙头板块

• 创业板是这波牛市的主战场，互联网是这个战场的主线，而互联网金融是这跟主线上的明珠，互联网金融的龙头是恒生、东财和银之杰等股票

• 这些股票的走势主导了这轮牛市的产生和灭亡

系列PPT之四

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创业板 SW计算机 互联网金融 恒生电子 东财 银之杰（右轴）

本轮牛市的主线

数据来源：wind

互联网牛市在2015年4月已基本结束

数据来源：wind

4.2.1 龙头板块和补涨板块

• 2015年4月以后，互联网金融及这些龙头品种基本停止了上涨，但市场还在上涨，主要

是次新股和垃圾股，这个时候可能进入了牛市的末期，从某种角度上讲，这个互联网的

牛市已经结束了，要随时准备撤退，等待第一根大阴线

系列PPT之四

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互联网金融 SW亏损股指数成份 次新股指数（右轴）

智能汽车龙头品种和补涨品种

数据来源：wind

VR板块龙头品种和补涨品种

数据来源：wind

4.2.2 龙头品种和补涨品种

• 2015年9/10月份，创业板有一波大涨，但12月指数涨幅陷入停滞，12月28日由涨变跌，

这种走势非常值得警惕，当日解释为B股下跌带动，但第二天B股上涨，A股涨幅并不大

，并且结构恶化，龙头品种如VR中的龙头岭南园林、顺网、高新兴不涨，而歌尔、水晶

光电、利达光电、秀强股份大涨；智能汽车中的龙头如亚太股份不涨，而索菱股份、欧

菲光等边缘股大涨，市场应该是到头了

系列PPT之四

0.5

1

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2

2.5

3

3.5

2015-09 2015-10 2015-11 2015-12 2016-01 2016-02 2016-03

岭南园林 顺网科技 高新兴 歌尔声学

水晶光电 利达光电 秀强股份

0

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1

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2

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3

2015-09 2015-10 2015-11 2015-12 2016-01 2016-02 2016-03

亚太股份 索菱股份 欧菲光

纳斯达克指数

数据来源：wind

4.3 不要与趋势为敌

• 1995—2000年美国纳斯达克大牛市，不同的投资者采取了不同的方法，最终的结果都不一样

系列PPT之四

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-07

• 旁观→错过巴菲特

• 顺应→盈利德鲁肯·米勒

• 对抗→破产茱莉亚·罗伯

逊

雏鹰农牧

数据来源：wind

美元指数

数据来源：wind

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4.3.1 顺势而为

• 索罗斯在广场协议前做空美元，逻辑是美国银行体系的问题，之前一直亏损，但广场协议导致美元大幅贬值，逻辑错误，但他不断加仓

• 之前的行为和逻辑并不重要，关键是之后的行为

• 2015年5月雏鹰农牧因电子竞技而涨，应该如何应对？

系列PPT之四

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2012-2015年创业板指

数据来源：wind

2005-2007年上证综指

数据来源：wind

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上证A股

4.3.2 不要轻易下车

• 牛市的后面会加速，泡沫化，时间更短，幅度更大，不能在当年上证3800和如今创业

板2500的时候卖出

系列PPT之四

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创业板指

2009年两根大阴线

数据来源：wind

2015年大顶的两根大阴线

数据来源：wind

4.3.3 警惕第一根大阴线

• 历史大顶，通常会出现两个头部，连续上涨后的突然一根大阴线，如果有基本面原因，特别是之前行情的驱动力量，就要特别注意，往往不会马上结束，会有反抽，在反抽期间一定要降低仓位，第二根大阴线一定要离场

系列PPT之四

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高手死于抄底

数据来源：wind

4.3.4 不要抄底

• 2015年6月股灾，有很多机会逃，但一直有人抄底

• 100—50—10，抄底者的亏损80%，比持有者少不了多少

系列PPT之四

谢谢大家！

The End

系列PPT之四

敬畏市场

---相对收益和绝对收益的军规总结

凌 鹏

系列PPT之五

序言：

• PPT1—PPT3：基本面研究，想得清楚，形成体系，表达清晰

• PPT4：市场分析，想得清楚，无法表达清楚

• PPT5：尚未想明白，教训多于经验，交了很多学费

系列PPT之五

目录 CONTENTS

1相对收益和绝对收益的经历

2 十条军规

系列PPT之五

数据来源：wind

东吴进取策略 VS 上证综指和创业板指

1.1 相对收益—东吴进取策略

• 2014.1.8—2015.2.10：东吴进取策略，18.9%，89/128

0.8

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东吴进取策略 上证综指 创业板指

系列PPT之五

1.1.1 1.2—2.25：错过“春季躁动”

• 错过“春季躁动”：春季躁动，延续2013年的风格，创业板大涨，但我抱了一堆的“白马价值”

数据来源：wind

“春季躁动”重点股票表现

数据来源：wind

东吴进取策略 VS 创业板指（2014.1.2-2.25）

0.8

1

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1.4

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1.8

2

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2014-01-02 2014-01-16 2014-01-30 2014-02-13

飞利信 上海钢联 卫宁健康 迪安诊断

0.95

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2014-01-02 2014-01-16 2014-01-30 2014-02-13

东吴进取策略 创业板指

系列PPT之五

1.1.2 2.26—7.24：奋力追赶、逆势上涨

• 奋力追赶，把握住结构性机会，海西、畜禽等概念股逆势上涨

数据来源：wind

海西指数与畜禽指数

数据来源：wind

东吴进取策略 VS 创业板指（2014.2.26-7.24）

0.9

1.0

1.0

1.1

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1.2

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1.3

2014-02-26 2014-03-26 2014-04-26 2014-05-26 2014-06-26

海西指数 畜禽指数

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2014-02-26 2014-03-26 2014-04-26 2014-05-26 2014-06-26

东吴进取策略 创业板指

系列PPT之五

1.1.3 7.25—11.14：偏执于固有框架

• 背离了“证伪”的框架，偏执于经济基本面和信贷等数据，在市场蓄势上涨的阶段，保持低仓位

数据来源：wind

2014年7月后股指和经济基本面背离加大

数据来源：wind

东吴进取策略 VS 创业板指（2014.7.25-11.14）

1

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1.2

1.25

2014-07-25 2014-08-25 2014-09-25 2014-10-25

东吴进取策略 创业板指

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上证综指 工业增加值:当月同比

系列PPT之五

1.1.4 11.15—2.10：过早放弃

• 过早放弃，未能把握住最后两个月的行情

• 最后两个月“风格切换”，全年的行业涨跌幅排名发生了巨大的变化

数据来源：wind

行业排名的颠覆性变化

数据来源：wind

东吴进取策略 VS 创业板指、上证综指（2014.11.15-2.10） 行业名称 2014年1月-11月 行业名称 2014年11月-2015年2月

综合 53.31 非银金融 42.11

计算机 51.09 建筑装饰 27.01

交通运输 46.67 钢铁 20.20

非银金融 45.74 计算机 18.10

钢铁 44.39 家用电器 17.70

休闲服务 44.16 银行 17.23

房地产 42.97 传媒 16.71

通信 41.97 国防军工 12.07

机械设备 40.58 房地产 11.84

国防军工 40.24 食品饮料 9.97

系列PPT之五

0.95

1.05

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-09

东吴进取策略 创业板指 上证综指

1.2 绝对收益—睿众15号

• 2015.8.15—2016.5.23：睿众15号，-8.1%，跑赢同期上证和创业板指数21%和16%

0.50

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2015-08 2015-09 2015-10 2015-11 2015-12 2016-01 2016-02 2016-03 2016-04

上证综指累计净值 创业板指累计净值 睿众15号累计净值

数据来源：wind

2015.8-2016.4 睿众15号业绩

系列PPT之五

1.2.1 8.15—9.2：躲过股灾2.0

• 出于汇率问题的敏感，在产品成立之初，没有仓促建仓，完全躲过股灾2.0，一开始就建立了巨大的相对优势

数据来源：wind

2015年8月股灾2.0

数据来源：wind

睿众15号VS 上证综指和创业板指（2015.8.15-9.2）

2500

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-28

15-8-11：

人民币中间价大幅下调，引发市场对“蒙代尔不可能三角”的担忧

0.50

0.60

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2015-08 2015-09 2015-10 2015-11 2015-12 2016-01 2016-02 2016-03 2016-04

上证综指累计净值 创业板指累计净值 睿众15号累计净值

系列PPT之五

1.2.2 9.3—9.30：磨底过程消耗太大

• 股灾2.0之后，预判创业板会有一波巨大的反弹，开始布局参与，但指数横盘窄幅波动了33个交易日，由于机械的止损，净值损耗了近5%

数据来源：wind

2015.9.3-9.30

0.50

0.60

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2015-08 2015-09 2015-10 2015-11 2015-12 2016-01 2016-02 2016-03 2016-04

上证综指累计净值 创业板指累计净值 睿众15号累计净值

系列PPT之五

1.2.3 10.8—12.30：抓住反弹，但仓位过低

• 创业板果然出现大幅反弹，但由于之前损耗过大，无法大幅提高仓位，所以只能用30%左右的仓位参与，抓住了前面的BETA和后面的ALPHA，但净值只涨了10%左右

数据来源：wind

VR、智能汽车

数据来源：wind

睿众15号 VS 创业板指（2015.10.8-12.30）

0.50

0.60

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1.00

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2015-08 2015-09 2015-10 2015-11 2015-12 2016-01 2016-02 2016-03 2016-04

上证综指累计净值 创业板指累计净值 睿众15号累计净值

0.90

1.00

1.10

1.20

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20

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-03

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-31

虚拟现实指数 智能汽车指数

系列PPT之五

1.2.4 1.4—5.23：逃离火场，却又返回

• 12月28日发现不对劲，将仓位从90%降到5%，成功躲过年初的两次熔断

• 1/8赌熔断取消，在两次熔断后加仓30%强势股，后续一周强势股补跌，损失惨重

数据来源：wind

逃顶后抄底

数据来源：wind

睿众15号 VS 创业板指（2016.1.4-5.23）

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2015-08 2015-09 2015-10 2015-11 2015-12 2016-01 2016-02 2016-03 2016-04

上证综指累计净值 创业板指累计净值 睿众15号累计净值

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1.8赌熔断取消

系列PPT之五

1.3 “做错”V$“错过”

• 2015年以来，绝对收益的波动性明显低于相对收益，但净值表现也不如相对收益

系列PPT之五

相对收益试错成本更低

数据来源：wind

公募基金净值中位数高于私募

数据来源：wind

1.3.1 7.8—7.13：无量涨停

• 股灾1.0，大部分绝对收益低位止损，而相对收益可以选择“死扛”

• 7/8市场逆转，后续三天全线涨停，但绝对收益无法参与，相对收益全程享受

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数据来源：wind

上证综指K线图（2015.7）

数据来源：wind

涨停股票占比

2015/7/8 2015/7/9 2015/7/10 2015/7/13

涨停只数 15 1252 1289 1533

涨停占比 0.52% 43.76% 45.05% 53.58%

系列PPT之五

1.3.2 3.17—3.21：三天大涨

• 2016年3月以来的反弹，也是如此，3.17—3.21三天的反弹占所有反弹一半以上

数据来源：wind

三天反弹占据重要份量

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208点

114点

系列PPT之五

目录 CONTENTS

1相对收益和绝对收益的经历

2 十条军规

系列PPT之五

2.1 用系统代替随意

• 桥水：投资过程99%依靠系统，1%依靠“酌情处理”

• 系统不是某种方程式或者模型，而是形成闭环、买卖条件统一的法则

• 波涛：交易系统是完整的交易规则体系。一套设计良好的交易系统，必须对投资决策

的各个相关环节作出相应明确的规定。这种规定必须是客观的、唯一的，不允许有任

何不同的解释。一套设计良好的交易系统，必须符合使用者的心理特征、投资对象的

统计特征以及投资资金的风险特证。

• 《海龟交易法则》

市场：买卖什么？

头寸规模：初始头寸？

战术：如何加减仓

入市：什么时候买卖？

止损：什么时候放弃一个亏损的头寸？

止盈：什么时候退出一个赢利的头寸？

系列PPT之五

2.1.1 不同投资者坚持不同的投资系统

• 不同的投资者有不同的交易系统，没有对错之分，关键要符合自己的性格、被交易市场的特征和资金的性质

• 以2012年的白酒为例：年初小酒补涨；9月茅台意外提价，但遇利好不涨；11月塑化剂导致大跌；2013年3月糖酒会订单不好。不同投资者按照不同的交易系统，卖出时点不一样

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基本面分析者卖出点：3月糖酒会不及预期

数据来源：wind

白酒交易系统

市场分析者卖出点：8月茅台提价，利好不涨

系列PPT之五

2.1.2 打造逻辑上能产生正收益的系统

• 建立逻辑上能产生“正收益”的系统，关键要符合波涛的三个条件，例如赌场规则

• 不断打磨这个系统的每个环节，做到精益求精，例如田径的训练

• 重复交易，利用“大数定律”取得稳定的正收益，不要毕其功于一役、不可贪胜、不择小流

• 要严格遵守系统，相信冷静状态下的决策，不要相信“神来之笔”

克罗《期货交易策略》中的一句话：

倒拿球杆也有可能一杆进洞，但这不代表这是正确的！

系列PPT之五

2.1.3 盈亏同源

• 期货投资的案例，1000倍，但永远都只有一次机会

数据来源：wind

沪深300期货走势

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6月降息预期落空

11月22日降息

系列PPT之五

2.1.4 警惕“小概率事件”的冲击

• 悖论：系统应该建立在“大概率事件”上，不能考虑“异常值”，但“小概率事件”

的冲击非常大，并且“异常值”发生的可能性远比想象中大

时间 事件 上证涨跌幅 中小板涨跌幅 创业板涨跌幅

2009.8 大跌 -23.15% -17.03%

2013.6 钱荒 -16.10% -14.28% -4.08%

2014.12 风格切换 37.68% 4.53% -7.2%

2015.6 股灾 -43.34% -44.35% -51.53%

系列PPT之五

• 2014年共交易589笔（以卖出为准），其中单笔贡献0.5%盈利的交易9笔（0.15%），单

笔贡献0.25%盈利的交易58笔（9.83%）；而单笔贡献0.5%亏损的仅2笔，单笔贡献0.25%

亏损的有17笔。大概531笔交易在（-0.25%，0.25%）之间，占90%，符合正态分布。

• 中枢取决于市场的指数收益

2.2 用规则改变正态分布

数据来源：wind

指数收益的正态分布

系列PPT之五

2.2.1 用止损截断巨亏

• 巨亏来源：不止损、一开始仓位过重、意外

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股票 收益率 亏损贡献国中水务 -11.11% -0.24%

雪迪龙 -11.13% -0.26%

汉钟精机 -14.47% -0.26%

中国汽研 -13.95% -0.26%

海天味业 -12.22% -0.27%

长城汽车 -22.25% -0.28%

长城汽车 -21.45% -0.29%

中电远达 -12.45% -0.29%

先河环保 -14.48% -0.33%

万邦达 -15.20% -0.34%

青岛海尔 -13.10% -0.35%

瀚蓝环境 -15.31% -0.35%

海澜之家 -14.52% -0.36%

常山股份 -12.29% -0.36%

尔康制药 -14.01% -0.41%

光明乳业 -19.26% -0.45%

航天机电 -8.59% -0.46%

长城汽车 -20.79% -0.50%

珠江实业 -16.56% -0.77%

数据来源：wind

巨亏的来源

数据来源：wind

珠江实业2014.10.16-27

系列PPT之五

2.2.2 让利润奔跑

• 一旦股票在趋势中，不要轻易卖出

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平潭发展（2014.7-8）

数据来源：wind

大富科技（2014.3-5）

系列PPT之五

2.2.3 确定性比什么都重要

• 把握确定性的机会，如中信证券2014年12月• 注意止盈，不可贪胜

正常市场，高位回落大跌，确定性的卖出信号 高位横盘，破五日均线，绿景控股2015/12/20左右的K线 板块进入扩散和补涨阶段，龙头滞涨

数据来源：wind

中信证券（2014.12）

数据来源：wind

绿景控股（2015.12）

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系列PPT之五

2.2.4 通过规则改变正态分布

寻找确定性机会

让利润奔跑

学会止损

系列PPT之五

• A股每隔3-4年变一种玩法，但纯业绩驱动、新的主题和壳价值一直受欢迎

• 价值投资

估值切换

市场暴跌的“错杀”机会

• 主题投资

• 壳价值

2.3 不要什么钱都想赚 系列PPT之五

2.3.1 价值股的两种机会

• 机会一：估值切换，但要警惕估值陷阱

• 机会二：市场大跌或者风格切换中的“错杀”机会

数据来源：wind

要警惕“估值陷阱”

数据来源：wind

错杀机会（网宿科技2014.12)

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格力电器 海康威视 云南白药

系列PPT之五

2.3.2 主题投资

• 市场不能有系统性风险• 主题新颖、宏大，哪怕“新瓶转旧酒”• 短期无法被证伪，最好伴随高频数据，或者未来有一个重要事件• 错过第一波，不能错过第二波

数据来源：wind

上海自贸区指数

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IP指数

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16

-01

系列PPT之五

2.3.3 不能什么钱都想要

• 有好多种盈利模式，但不能什么钱都想要，否则就会捡了芝麻、丢了西瓜

• 与其伤其十指，不如断其一指

• 不同的盈利模式要求的交易方法可能背道而驰，例如价值投资和趋势投资

系列PPT之五

• 2015年8月以来，大部分的判断正确，只是2016年1月8日忍不住抄底，但结果不好。为什么一个错误就不能容忍？

• 其实2015年6月以来就是大熊市，大熊市战略就应该做空或者不做，再完美的做多战术也没用

2.4 顺大势 逆小势

数据来源：wind

睿众15号VS创业板指（原始数据从2015.8开始）

0.50

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-05

创业板指累计净值 睿众15号累计净值

系列PPT之五

• 牛市也有调整，熊市也有反弹，但大势最关键，顺大势、赚大钱

2.4.1 何为大势？

数据来源：wind

牛市也有调整，熊市也有反弹

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-05

系列PPT之五

• 2015年9-10月份是一个中期逆势格局，做不做取决于资金的性质

• 这段逆势反弹幅度和时间都很长

• 大部分参与这把的人，2016年年初的下跌无法躲过，净值不如去年9月

2.4.2 何为中势？

2000

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16

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-02

数据来源：wind

创业板

2015.09.01 2016.01.08

公募基金净值（中位数） 1.03 1.03

私募基金净值（中位数） 1.02 1.02

系列PPT之五

• 2016年3月以来的上涨，典型的小势，幅度不过20%，并且大部分行情在三天内完成

• 不同的交易时间框架对大势、中势和小势的看法完全不一致

2.4.3 何为小势？

对大势、中势、小势看法不一致

年度交易

季度交易

日内交易

系列PPT之五

• 投资第一要务：不能错过大势（抓住牛市、躲过熊市）• 投资第二层面：对于级别大的中期逆势行情，尽量去把握• 投资第三层面：尽量挖掘横盘的结构性机会，但不能太苛求自己，也不要因小失大• 投资第四层面：下跌过程通过做多赚钱，基本没有几个人，非常危险

2.4.4 不要过高估计自己

板块名称 区间涨跌幅 板块名称 区间涨跌幅

食品饮料 15.9% 医药生物 0.5%

有色金属 14.6% 计算机 -0.4%

电子 11.0% 轻工制造 -0.8%

汽车 7.5% 通信 -2.2%

家用电器 6.6% 房地产 -2.5%

农林牧渔 4.7% 商业贸易 -2.7%

化工 4.5% 传媒 -4.1%

银行 4.4% 采掘 -4.4%

纺织服装 3.3% 交通运输 -4.5%

非银金融 3.3% 公用事业 -4.7%

电气设备 3.0% 建筑装饰 -5.0%

建筑材料 1.8% 休闲服务 -5.0%

综合 1.3% 国防军工 -6.0%

机械设备 0.7% 钢铁 -9.5%

2016.1.25 2016.6.8 涨跌幅（%）

公募基金净值中位数 1.0 1.006 -0.10%

公募基金净值1/4位数 1.068 1.087 1.78%

上证综指 2938.5 2927.2 -0.39%

创业板指 2158.8 2186.5 1.28%

系列PPT之五

• 大部分时间都可以打酱油，但关键点上的决策一定要把握住

2.5 关键点的抉择

0%

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-12

数据来源：wind

上涨公司比例

系列PPT之五

• 市场在7月24日见底，回升过程中，当时经济加速下滑，大家只能期待流动性，但7月份信贷只

有3000多亿，大幅低于预期。按照原来框架，当经济和流动性同时向下，市场应该要大跌。但

是8月12日数据公布只跌了十几分钟，承接力很强，应该积极做多。

2.5.1 2014年的第一个关键点：8月12日

数据来源：wind

2014.8走势图

数据来源：wind

2014.8.12分时图

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-04

系列PPT之五

• 2014年11月以后，随着“沪港通”和“四中全会”的结束，市场短期看不到催化剂，但

市场一直在横盘，继续力量，等下一个点火点，而11/21的降息就是这一个点火点。

2.5.2 2014年的第二个关键点：11月21日 系列PPT之五

• 没有任何一种方法或者指标能够“逃顶抄底”，关键是能否识别“顶”和“底”，并且应对

2.6 不要轻易逃顶抄底

数据来源：wind

创业板指“顶”和“底”

数据来源：wind

上证综指“顶”和“底”

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16

-06

系列PPT之五

• 一旦趋势形成，会超出大部分的预期，并且后面一波更快更急，主观逃顶，会错失很多机会

• 不要试图躲避第一根大阴线

• 上证6124点、创业板4000点逃顶，只是运气，不值得钦佩

2.6.1 不可左侧逃顶

数据来源：wind

07上证3000-6124

数据来源：wind

09上证2600-3400

数据来源：wind

15创业板指2500-4000

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2015

-06

系列PPT之五

• 了解之前驱动市场行情的主导因素，密切关注这些因素的反向变化

2.6.2 相对可行的逃顶方法

2009.8 2015.6

日期 2008.11-2009.08 2014.07-2015.06

涨幅 103.46% 125.13%

原因

货币刺激，7月15日央行提高七天回购利率，7月31日据传杭州会议要收紧货币政策，之前的驱动因素可能逆转，需要警惕

2014年11月21日降息，货币政策放松，牛市进入疯狂阶段；2015年5月28日传正回购，货币政策面临调整，6月12日降息降准落空

系列PPT之五

• 关注第一根大阴线，之后要适当降低仓位，第二个大阴线要果断离场，立场之后，不要轻易回来

2.6.2 相对可行的逃顶方法

2500

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-26

数据来源：wind

2009年8月大跌

数据来源：wind

2015年6月大跌

系列PPT之五

• 所有的大底都是磨出来的

• 市场一致预期一旦形成，后续空间非常大，风险收益比更佳

2.6.3 高手死于抄底，一旦走出底部，后续空间更大

波动区间 08年11月-09年2月 14年1月-7月 2012年2月-12月创业板

波动时间 4个月 7个月 10个月

期间涨幅 9.48% 3.5% -7.25%

上升时间 09年2月-8月 14年9月-15年6月 12年12月-13年10月

后续上升空间 68% 涨幅145% 涨幅186%

系列PPT之五

• 很多时候，看好的品种，涨了20%就容易被放弃，甚至产生厌恶的逆反心里

• 看到自己看好的品种上涨，应该感到高兴，说明市场开始与自己同步，应该进入积极

加仓操作的阶段

2.7 不要因为20%错过200% 系列PPT之五

• 军工：2014年以来就一直很看好军工，觉得是大机会，2014/8/29—9/1两根大阳线之

后，就基本放弃了，后面还有一大波机会，是那波行情的主线。

• 医院：2013年年中就感觉医院是个大机会，但找不到好的标的。2014年1月信邦制药出

现，3根阳线后，就基本放弃了，实际上后面还有一堆新的标的

2.7.1 不要因为20%错过200%

0

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医疗服务Ⅱ(申万) 信邦制药

数据来源：wind

军工

数据来源：wind

医院

系列PPT之五

• 航空：航空从2010年10开始跌了近四年，已经处于低位。10月10日基于油价下跌逻辑

买入，30日国航报表不及预期，证伪这一逻辑，卖出，持有20个交易日左右，赢利不足

10%。而后启动，上涨50%左右以后买回来，再赚50%左右。

2.7.2 要敢于高位买回来

0

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-05

航空Ⅲ指数

14.10.10 买入基于油价下跌

14.10.30 卖出报表不及预期

上涨50%以后再买回，再赚50%

数据来源：wind

航空

系列PPT之五

• 错过一个品种，总希望找一个还没有涨的替代物。但事实上，替代物的上涨属于补涨

和扩散，除非非常大的牛市，否则这种补涨和扩散大多都在行情的末期。一旦龙头品

种停止了上涨，买替代物是非常危险的行为。

2.7.3 不要寻找替代物 系列PPT之五

• 一旦选择进攻，没必要仓促出手，一定要等到合适的品种。市场如果要持续上涨，并且

有赚钱效应，一定会出现某种可持续的龙头板块或者品种，否则市场处于横盘、补涨和

扩散的环节中，这种环节很难赚钱，无法集中有效仓位。而如果选择广种薄收，或许可

以收获一些收益率，但整体仓位较高，一旦市场向下，得不偿失。

• 市场永远不会上不了车，一定要耐心！

2.8 耐心等待 后发制人 系列PPT之五

• 2014年8月12日，市场在大幅低于预期的信贷下，没有下跌。后续几天，交易量继续温

和放大，市场很强势，可以做多，但暂时找不到好的进攻点。直到8月29日，政治局集

体学习军事，军工开始爆发，引领一波行情。

2.8.1 2014年8月12日之后的军工

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上证综指 国防军工(申万)(右轴)

数据来源：wind

市场VS军工

系列PPT之五

• 2014年10月28日，市场一根2%的大阳线，宣告市场又跌不下去了，又可以寻找做多的

机会，但这个阶段也找不到主攻的品种。直到11月21日降息，明显利好证券，后面还有

一路一带。

2.8.2 2014年10月28日之后的券商、一路一带

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上证综指 一带一路指数(右轴)

数据来源：wind

一带一路

系列PPT之五

• 2015年10月26日开始，市场经过两周近500点的上涨，开始缓慢下跌，但11/4突然一根

放量大阳线，宣告短期不会下跌，高位横盘。后面几日，出来VR，短期大涨。

2.8.3 2015/11/10以后的VR

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数据来源：wind

虚拟现实指数K线图

系列PPT之五

2.9 多赚预期的钱，少赚兑现的钱

• 预期阶段，空间无限；兑现阶段，陷入超预期和低于预期的常规套路

• 预期阶段，估值提升，盈利不是最关键的；兑现阶段，低于预期，则戴维斯双杀；复合预期，则估值下降，股价能否上涨取决于估值和盈利的此消彼长；只有大幅超预期，才有可能带动股价继续上行

• A股对于新的事物给了极高的“溢价”，一上来估值就很高，后面是一个估值不断下滑的过程

系列PPT之五

2.9.1 主题投资大多都是“见光死”

• 上海自贸区2013年10月1日挂牌，行情几乎也是在当时见到高点

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数据来源：wind

上海自贸区指数

系列PPT之五

2.9.2 新能源汽车的主升浪发生在2014年

• 新能源汽车板块在2014年5月至8月大涨，但9月以后这么热的市场基本没怎么涨，即便

10月份出来的数据非常好也不涨

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上证综指 新能源汽车指数

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数据来源：wind

新能源销量

数据来源：wind

新能源指数

系列PPT之五

• A股绝对是过度挖掘的市场，真正便宜的东西只有在风格转换或者市场错杀中产生，而

不会因为大家没关注细小信息。

• 好的品种很难轻易买到，必须付出一定的代价

2.10 天下没有免费的午餐

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数据来源：wind

中海油

数据来源：wind

珠江实业

系列PPT之五

青泽先生《十年一梦：一个操盘手的自白》中的一句话：

所谓幸福，唯有对朴素、简单和谦卑毫不犹豫的坚持！

系列PPT之五

谢谢大家！

The End

系列PPT之五