廣發(fā)宏觀：股市“資產荒”的量化體系與擇時落地

?“資產荒”指標視為賠率指標逐一落地。賠率指標觸發(fā)擇時與勝率指標不同，它只有在達到一定閾值才會觸12個月的Z分數(shù)，并以Z過往“資產荒”影響局部市場、局部資產，只是賠率（估值）趨勢的輔助因素，而當前這一因素可能反而會成為影響股債估值拐點的核心變量。而市場目前對“資產荒”的認識，一則尚處于定性分析階段，二則主要集中于債市微觀視角?；摹敝笜艘曌髻r率指標進行逐一擇時落地。其中，權益方面涵蓋月頻的居民部門負債意愿變化、微觀交易結構、低波“確定性溢價”以及季頻的安全資產占比、ROIC與一般貸款利差、ROIC大于負債成本的行業(yè)個數(shù)12個月的Z分數(shù)，并以Z1?指標一：居民部門負債意愿變化。我們用“居民中長期消費貸同比”來觀測，它反映居民部門提前還貸的愿。居民部門負債端成本調整偏慢，而市場中的大類資產收益變化較快。外部市場投資回報下降就會形成對Z分數(shù)”處于±1-1意味著當前“資產荒”的演繹速度已至底部最極致的區(qū)域，下一階2008年2月至24年3月期間，年化收益為3.2%，夏普比率為2。24年3月為由于“資產荒”指標屬于賠率類指標，只有抵至極端區(qū)域才有提示拐點的意義。我們將“中長期消費貸同比變化的Z分數(shù)”處于±1倍標準差以外的區(qū)間定義為居民部門“資產荒”偏離常態(tài)的時段。Z-11ZA與現(xiàn)金的配置比重各占。進行時變處理。我們將A（-TTM）12ZZ0822433.2%7.5%0.22Z分數(shù)來看，4年3月為9150%50%。?A股成交額前5%的個股成交額占全部A5%A分化”已至極值。從經驗規(guī)律看，歷史上5A股成交額前5%的個股成交額占全部A股比重的Z分數(shù)”處于±1態(tài)的時段，突破了+12008年2月至24年3月期間，年化收益為4.4%，超額收益為16.2%，夏普比率為。24年3標為38%，雖然開年以來有所上升，但仍處于安全區(qū)間。Z分數(shù)來處于-0.54，與反映居民部門負債意愿變化”較遠?！百Y產荒”過程中，市場由于缺少優(yōu)質資產，負債成本端的相對剛性會讓市場交易、市場預期都集中于少數(shù)資產上。而少數(shù)資產在“資產荒”過程中的上漲會進一步促發(fā)市場的追逐，直至籌碼全部進場。當籌碼集中明顯偏離正常狀態(tài)，微觀上就會出現(xiàn)交易結構的顯著擁擠。利用微觀交易結構指標所度量的“資產荒”是風險資產內部的擁擠程度，本身刻畫的就是“資產荒”的二階導過程。A5%A12Z+11A%A50%。0822434.4%16.2%，夏普0.32。24338%Z4Z1+1?ARE差作為衡量AAZ分數(shù)”突破了1A。該策略在10年2月至24年3，超額收益為13.2%，夏普比率為。24年開年以來，Z分數(shù)指標為-1.3，意味著當前“確定性溢市場中風險偏好的強弱是影響“資產荒”強度的重要變量。當風險厭惡型投資者較多時，資金更容易向優(yōu)質穩(wěn)定的少數(shù)資產擁躉，資產的集中度會更快達到極致水平。而這種現(xiàn)象在資產價格端的反映類似于隱含的“確定性溢價”。我們以A20091220239A股公ROE5ROE30%30%A8A20172018當A24年312Z-1.3的風險偏好已有所修復，對全市場ROE30%1022434.0%13.2%0.29。24Z-1.33年ROE和營收增速穩(wěn)定在的占比。2015年經濟增速換擋以來，A1至今“安全資產占比的Z分數(shù)”升至頂部區(qū)域并初現(xiàn)回落苗頭，提示2009120243月，6.2%，超額收益為12.6%，夏普比率為0.51?！跋鄬Π踩馁Y產”不斷減少是“資產荒”強化階段的動力之一，而當“相對安全的資產”占比開始觸底回升時，整體風險資產的估值也會有所修復。相反，該占比見頂回落則提示風險資產中安全資產正開啟新一輪減少的趨勢，估值修復之路增添波折。A20073ROE10%20070.5%~2.5%12Z15A201512月-20206月期間，該Z5-1522Z-1236月+123Z0912436.2%12.6%，夏普比0.51。指標五：ROIC與一般貸款利差。我們以A（ROIC）利率的軋差作為實體投資回報和成本的利差，表征企業(yè)實體端“資產荒”的演繹程度。與反映居民部門負債意愿變化的“居民中長期消費貸同比”一致，該指標出現(xiàn)觸底回升（突破超配閾值“）意味著“資產荒”2023Q1。目前該Z分數(shù)處于020095%，0.29；主要是在12-13年、15-18我們以A（ROIC）回報和成本的利差。該利差在過去經歷了三輪較為明顯的倒掛，分別是年、2018-2019年以及2022年四季度后。期間雖然貨幣政策均有降息操作，貸款利率呈現(xiàn)一定程度下降，但每一輪負債端貸款利率ROIC2008Z62023Z0附近，提示企業(yè)實體的“資產荒”程度處于中等水平，釋放中性標配擇時信號，即權益和現(xiàn)金應持倉各50%。從策略表現(xiàn)看，該策略自2009年至今年化收益為5%，并無明顯超額收益，夏普比例為0.29；主要是在12-13年、15-18年間跑輸A股和現(xiàn)金各50%的基準收益。指標六：ROICAROICA（）發(fā)生在3。目前該Z分數(shù)處于5附近，釋2009A大于負債成本的行業(yè)個數(shù)與A股表現(xiàn)基本同周12ZROIC-1最近一次為2023年三季度。目前該Z分數(shù)處于0.550%20098%77%0.62015A50%Z分數(shù)突破“-1”（益超配閾值）A。2024年3（居民負債、微觀結構、ROIC-貸款利差、ROIC高于貸款利率行業(yè)個數(shù)）信號中性、兩項（確定性溢價、安全資產占比）提示“資產荒”仍有壓低風險資產估值的可能，當前基于“資產荒”構建的賠率體系仍未觸發(fā)戰(zhàn)略性超配權益的信號；但匯總后的綜合指標已離風險資產賠率極低區(qū)域較遠，提示權益資產的性價比已有顯著改善。只是短期內，權益的市場關注點可能仍聚焦于勝率因素，比如經濟基本面走勢。該綜合策略最近一次初20222023920106Z234Z處于-0.8~-0.7-1235Z0“資產荒”正在加速演繹中，越來越傾向于持有無風險資產。23年四季度，綜合平均的Z分數(shù)上升至+0.7~+0.8，靠近“+1”的低配閾值。24年3月，雖未觸及“-1”超配閾值，但Z分數(shù)已自+0.82回落至+0.18Z26602434中性標配，2項信號仍偏謹慎，綜合后的信號仍未戰(zhàn)略性超配權益資產。該策略自2010年以來年化收益為6%53%0.46。?風險提示：一是資產荒的代理指標存在口徑調整、機制轉變等風險，對其指示的股市賠率效果有所折扣；是利用Z目錄索引TOC\o"1-2"\h\z\u一、何解輪A股率信的“靈”？ 10二、“產荒的觀輯擇時義 12（一）宏驅的“產荒影響市深遠 12（二）“資荒”估因，影股賠率 13（三）基于資荒”時大體路 16三、市“產荒跟體與擇途徑 17（一指一月民部負意變化 17（二指二月觀交結構 22（三指三月波定溢價” 26（四指四季全資占比 30（五指五季C與般款差 33（六指六季C大負成的個數(shù) 36四、合市“產荒體的宏擇時 38五、險示 42圖表索引圖1：24開以，場整估在位動 10圖2：24以行估修復年水的例 1032414圖4：宏觀“產荒的疊對市影更深遠 16圖5：基于資荒”時股市體路 17圖6：居存增通與非存增呈負關關系 18圖7：經了22年贖后，23年財額度升 18圖8：居、業(yè)定占比續(xù)行 18圖9：居提還較盛時，益場數(shù)況表較弱 19圖10：長費同動更提拐，應市與“產荒加期弱 20圖居資荒股估值關并線不變 21圖12：權中消同比動Z分是時標 21圖13：于“權長費貸比的Z數(shù)”策略益值 22圖14：民門“產荒可能處中段 22圖15：用“A成前5%的股交占全A股重”量觀易構 23圖16：觀易構Z數(shù)突破+1說明風資”臻至值域 24圖17：于“A微交結構Z分數(shù)的略益值 26圖18：觀易構高度擠權轉低配 26圖19：17年，盤價明回，“定溢價在A逐出現(xiàn) 27圖20：17-18后，ROE低波的值于波組 28圖21：期“定溢價有所落但在位 28圖22：24年年來確定溢價處觸回階段。 29圖23：于“ROE動小組構的定溢指標Z分數(shù)的略值 30圖24：確性價回落，益為配 30圖25：全司比得全A 31圖26：全司比得全A市率 31圖27：2015經增換擋來安資占多次底升 32圖28：于“全司比Z數(shù)”策收凈值 33圖29：全司比回升權轉超配 33圖30：ROIC一貸利率歷段掛期 34圖31：ROIC貸利倒掛期市開上揚 34圖32：ROIC一貸利率掛極，現(xiàn)底回跡，場轉 35圖33：2009至基于“ROIC一貸利差Z分數(shù)”策收凈值 35圖34：2018以基于“ROIC一貸利差Z分數(shù)”策收凈值 35圖35：前業(yè)體端產荒”于等平釋中性時號 36圖36：ROIC于債本的業(yè)與A表基本周期 3637：ROICZ37圖38：于“ROIC于債成的業(yè)數(shù)Z分數(shù)的策收凈值 37圖39：業(yè)數(shù)比提示業(yè)產處中水平釋中擇信號 38圖40：市“產荒”度信匯總 41圖41：于市合的策收凈值 42圖42：前市產未到半，未始配權益 42表1：傳統(tǒng)市率早在23年半就示票極性比 表2：“前貸”略收為3.2% 22表3：基于觀易指標策年收為4.4% 26表4：基于定溢標的略化為4.0% 30表5：基于全司指標策年收為6.2% 33表6：基于ROIC與貸款差Z分的略化收為36表7：基于ROIC大債成的業(yè)數(shù)Z分的策年收為8.0% 38表8：股市“產荒監(jiān)系及合指信號 39表9：股市“產荒體賠率角配指引 40表10：基股綜信的策年收為42一、如何理解本輪A股賠率信號的“失靈”？“資產荒”是一個固定收益市場中常常討論的驅動利率下行的因素。市場目前對“資產荒”的認識，一則尚處于定性分析階段，二則主要集中于債市微觀視角。我們理解本輪A股賠率信號的“失靈”可能也與更具宏觀驅動的“資產荒”有關。24年開年以來，市場整體估值在低位波動，修復仍有較大空間。截止24年3月31日，萬得全A(除金融、石油石化)市盈率仍處于自2002年1月以來的16.4%偏低水位；24年一季度，估值分位在13.0%~16.3%區(qū)間內波動，估值分位先下后上，呈“V國內權益市場雖然在節(jié)后開啟春季行情，但定價因素中風險偏好的修復仍占主導，3月中旬，在匯率承壓、北向流出的背景下，A股又有所調整。盡管此前公布的1-2月經濟數(shù)據(jù)、3月PMI數(shù)據(jù)超預期，但市場尚未轉向定價基本面好轉帶來的盈利改善。行業(yè)層面，估值修復之路呈現(xiàn)一波三折，如果我們以類似PMI的評估方式，將行業(yè)修復過半數(shù)設定為估值修復的枯榮線，則截止3月22日，約有58%左右的行業(yè)市盈率修復至年初水平；但并不穩(wěn)定，截止3月29日，又再度回落至僅有38%左右的行業(yè)市盈率修復至年初水平。若用傳統(tǒng)的估值或者股債性價比來評估，權益資產從賠率角度在23年上半年就極具性價比。圖1：24年開年以來，場整體估值在低位動 圖2：24年以來行業(yè)估修復至年初水平的例90.0080.0070.0060.0050.0040.0030.0020.0010.000.00

滾動市盈率(TTM):萬得全除金融、石油石化):月（） 均值+1倍標準差+2倍標準差-1倍標準差-2倍標準差

60（）2058585555205858555550525245403550%的枯榮線48484548 48424239393535353932302929 2929

申萬一級行業(yè)估值修復比例數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，表1：傳統(tǒng)股市賠率指標早在23年上半年就提示股票極具性價比歷史分位-自2002以來(%)當前提示賠率當前位置(%)截止20240331當前位置滾動標準差位置(倍)2024/3/312024/2/292024/1/312023/12/312023/11/302023/10/312023/9/302023/8/312023/7/31股PE中等偏上26.52-0.9216.3%13.0%14.8%16.7%17.8%17.7%18.9%18.2%19.4%PB賠率高2.03-1.557.5%4.7%6.3%8.0%9.0%9.3%10.4%11.8%13.0%股債性價比1(10Y中債-PE倒數(shù))賠率偏高-1.46-1.2229.6%25.9%30.4%35.2%37.6%37.8%38.7%37.0%39.2%股債性價比2(10Y中債-股息率)賠率高0.57-1.830.7%2.6%0.0%8.3%9.7%10.2%10.2%8.9%11.9%股債性價比5（10Y美債-PE倒數(shù)）賠率偏低0.441.1652.1%47.3%47.8%49.9%58.2%62.3%57.7%53.8%51.5%股債性價比6（10Y美債-股息率）賠率偏低2.471.1261.3%60.5%53.9%58.3%67.7%73.4%66.0%61.9%57.9%數(shù)據(jù)來源：，邏輯之下。所謂“資產荒”，實際上就是在這一時段，對市場來說具有吸引力的資產類型相對偏少，從而導致交易風格更為集中。本輪“資產荒”的突出表現(xiàn)是市場一是本輪“資產荒”可能不僅僅體現(xiàn)在金融機構交易行為，更多來源于宏觀層面，即不僅僅是機構“資金空轉”，而是隨著名義GDP的調整和廣義資產回報率的下降，低風險特征資產（類債、低波紅利）稀缺性上升，獲得了估值溢價。宏觀“資產荒”是指除了機構“資金空轉”以外，更底層更廣義的社會層面出現(xiàn)了房產價值2021使得我們既看到了債市“失錨”，利率創(chuàng)新低，同時又看到了傳統(tǒng)A股賠率指標失二是本輪風險資產不僅僅定價短期“資產荒”。由于中長期經濟結構彈性上升、總量彈性下降，權益資產整體估值中樞有所下移，從而影響均值回復過程。過往“資產荒”對股債資產影響相對次要，更多是一個賠率（估值）層面的輔助因素，是資金與資產兩端重新匹配過程中的自然現(xiàn)象。而當基本面不再單純追求速度的增長，二、“資產荒”的宏觀邏輯與擇時意義（一）宏觀驅動的“資產荒”影響股市更深遠“資產荒”直觀上即“對市場來說具有吸引力的資產類型相對偏少”。出現(xiàn)了資產負債兩端價量的失衡。再更深一層，我們理解，這種失衡的本質是宏觀周期的扭曲。理想狀態(tài)下，穩(wěn)增長逆周期調節(jié)能降低負債端成本，穩(wěn)定實體投資回報率，實體能持續(xù)提供高收益資產，資產負債端重新匹配的時滯較短。而現(xiàn)實中，經濟周期存在慣性。就短周期而言，中長期而言，經濟處于結構轉型期，總量層面的需求修復彈性低于供給側，舊的信用載體暫時缺位，新的信用派生仍存在擴張約束，進而舊的高收益資產持續(xù)退出，但新的高收益資產尚未快速跟上。中長期的“高收益資產”缺失預期，也會加劇短周期內的“資產荒”的自我強化趨勢。每一輪“資產荒”的發(fā)生，既可能是負債端資金過于充裕但成本過于剛性，也可能是資產端高收益資產的缺失，或是兩者均有之。如果主因負債端引發(fā)，則貨幣政策收緊或是負債端利率補降，均可以較快消解“資產荒”；而如果是資產端高收益資產的缺失，則即便負債端轉向，“資產荒”也難以很快消解。我們認為當前可能存在宏微觀“資產荒”的交疊：24年3月21日，中國人民銀行副行長宣昌能在國新辦發(fā)布會上表示，央行正在加強監(jiān)測資金空轉問題，并將密切關注企業(yè)貸款轉存和轉借等情況4，也意味著本輪實體層面預期仍然偏弱，企業(yè)在銀行信貸投放的推動下獲得貸款資金，但由于投資回4/money/bank/yhpl/2024-03-21/doc-inapansm8981226.shtml報率處于低位，“轉存”、“轉借”成為了更具性價比的行為，進而減少了金融機構高收益資產的來源，推動了微觀市場層面的“資產荒”。因此，我們理解，對于金融市場而言，這種宏觀驅動的“資產荒”較單純金融機構的“資產荒”更加具有自我強化的反身性，并且影響范圍更廣，不僅僅是與金融中介行為更相近的債券市場，也會對權益市場有所影響，并引起大類資產的遷徙。（二）“資產荒”是估值因素，影響股市賠率具體到股債擇時，我們認為廣義“資產荒”是一個趨勢性抬升低風險特征資產（類債、低波紅利）估值上界，壓低風險資產（權益）估值下界的因素，進而使得傳統(tǒng)基于“估值均值往復”規(guī)律上的股債賠率分析框架一定程度上失靈。若簡單觀察權益市盈率的分位數(shù)或是簡單的股債性價比（10年期國債利率-股息率或10年期國債利率-市盈率倒數(shù)），均會發(fā)現(xiàn)本輪股票賠率早于23年上半年就處于極具性價比狀態(tài)。我們在前期報告《股債性價比的宏觀改進》中對權益資產的賠率指標已進行了重構，即指出股票的賠率優(yōu)勢具有趨勢項。在國債利率中樞下移的過程中，天然就會越來越高，而這部分中長期趨勢帶來的性價比并不會遵循均值往復的規(guī)律。因此，我們對股債性價比進行了中樞調整，只觀察剔除趨勢項之后的周期部分是否來到了極值區(qū)域，進而提示反轉信號。常規(guī)的滾動36個月設定股債性價比上下閾值的做法已有調整中樞的用意，但疫后，股債性價比的中樞調整節(jié)奏可能已快于36個月的經濟小周期。因此我們采取了更為直接的剔除序列趨勢項的做法。中樞調整后的股債性價比指標在整個2023年間均沒有觸及10%以內分位數(shù)的閾值，僅在2024年1月股市調整以及2-3月長端利率超預期下行中提示股票賠率臻至性價比極值區(qū)域。圖3：即便經過中樞調整，24年開年以來，權益賠率也臻至極具性價比的位置歷史分位(右軸)（4.504.003.503.002.502.001.501.00

股息率法（萬得全A(除金融、石油石化)）重估后的股息率法30.50 3數(shù)據(jù)來源：，而另一個視角看待“失靈”的傳統(tǒng)賠率（估值）指標是，在本輪宏微觀“資產荒”交疊中，股市作為風險資產估值中樞受到壓制。與過往經濟中高速增長相匹配的估值體系是給予高成長性以估值溢價，而低風險特征的資產被給予低估值，甚至估值折價。而本輪宏觀“資產荒”則促發(fā)了對低風險特征資產的重估。本輪經濟下行期與轉型期交疊，政策轉為高質量發(fā)展框架。在地產城投等傳統(tǒng)信用派生主體較快退出的同時，接替的新興主體，信用擴張幅度相對溫和，且杠桿效應減弱，提供不了此前高收益金融產品（非標等），使得經濟中實體部門資產端收益率（企業(yè)投資回報率、居民收入預期、資產增值預期等）與負債端的倒掛遲遲未能重新匹配，壓制風險偏好的修復。一則總量上，股債大類比較中，債券的估值中樞不斷上移，而A股整體作為風險資產估值中樞下移；二則結構上，權益內部，具有類債屬性的高分紅資產表現(xiàn)占優(yōu)，估值中樞上移。事實上，2016-17，19-20年的權益市場已有類似特征，只是當時的宏觀“資產荒”仍不明顯，因此市場并不直接給最低風險特征的類債屬性資產以估值溢價，而是在成長和價值之間，選擇相對“確定性更高”的價值藍籌（16-17年）與核心資產（19-21年），給予估值溢價。由此，我們梳理了“資產荒”的大致路徑和相應股債演繹：第一階段（初期），當“資產荒”由宏觀驅動形成，將會有更深的傳導力量影響金融市場，抬升低風險特征資產的估值中樞。第二階段（中期），當“資產荒”進入邊際發(fā)酵、不斷加劇的中期，“確定性溢價”第三階段（后期），第四階段（末期），當“資產荒”進入尾聲消解前夕，風險偏好進一步修復，權益類風險資產在新的估值體系下重拾上行，但內部結構可能將在前期宏觀“資產荒”值得注意的是，傳統(tǒng)金融中介層面的“資產荒”對負債端的流動性明顯收緊較為敏感，“資產荒”在央行轉向后會有所消解。但有底層宏觀驅動的“資產荒”消解更圖4：宏微觀“資產荒”的交疊對股市的影響更為深遠數(shù)據(jù)來源：（三）基于“資產荒”擇時的大體思路“資產荒”的形成、加劇、極致和消解的過程是一個影響股市賠率（估值）過往“資產荒”影響局部市場、局部資產，只是賠率（估值）趨勢的輔助因素，而當前這一因素可能反而會成為影響股債估值拐點的核心變量。而市場目前對“資產荒”的認識，一則尚處于定性分析階段，二則主要集中于債市微觀視角。程度的量化體系（短期高頻為月度，中長期為季度），并且將“資產荒”指標視作賠率指標觸發(fā)擇時與勝率指標不同，該指標只有在達到一定閾值才會觸發(fā)擇時條件，具有擇時意義。我們計算股債“資產荒”指標進行滾動12個月的Z分數(shù)，并以Z分數(shù)超過±1倍標準差認為是指標的極值區(qū)域。最后，我們制作了股債“資產荒”打分卡，對股債“資產荒”分項進行加權匯總，給出擇時方案。圖5：基于“資產荒”擇時的股市大體思路數(shù)據(jù)來源：三、股市“資產荒”跟蹤體系與擇時途徑（一）指標一（月度：居民部門負債意愿變化對于股市而言，增量資金的一個來源是居民部門的“存款搬家”。過去十年，14-16年、20-21年，居民部門出現(xiàn)了兩次較大規(guī)模的“存款搬家”。由于銀行理財以及公募基金的流動性備付金屬于非銀存款科目，因此，從歷史周期看，居民存款增速通常與非銀存款增速呈現(xiàn)負相關關系。圖6：居民存款增速通常與非銀存款增速呈現(xiàn)負相關關系數(shù)據(jù)來源：，自23此外，從存款結構看，居民、企業(yè)的定存占比均在各自全部存款中的比重一路上行至72%、68%。圖7：經歷了年的贖回后，23年理財余額再度升 圖8：居民、企業(yè)的定占比持續(xù)上行73（）71 居民定存占比企業(yè)定存占比73（）71 居民定存占比企業(yè)定存占比6967656361595730.0025.0020.0015.0010.005.002012-062012-122013-062013-122014-062014-122015-062012-062012-122013-062013-122014-062014-122015-062015-122016-062016-122017-062017-122018-062018-122019-062019-122020-062020-122021-062021-122022-062022-122023-062023-12數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，21年以來創(chuàng)下了新低。負債端成本調整偏慢，而市場中的大類資產收益卻明顯下降。換言之，居民去杠桿雖然本輪居民中長期消費貸同比增速的下滑歷史罕見，但從已有的歷史復盤看，該增速回落的三段時期，08-09年、10-11年、17-18年、22-23年，權益市場均表現(xiàn)為調整。僅有14年、21年除外。而中長期消費貸同比觸底回升后，相應時段權益市場表現(xiàn)也開始向好。圖9：居民提前還貸較旺盛時期，權益市場多數(shù)情況表現(xiàn)較弱（） 中長期消費貸款同比 萬得全月:平均值（右軸資產荒明顯70資產荒明顯

7,00060 6,00050 5,00040 4,00030 3,00020 2,00010 1,0002006-032006-122007-092006-032006-122007-092008-062009-032009-122010-092011-062012-032012-122013-092014-062015-032015-122016-092017-062018-032018-122019-092020-062021-032021-122022-092023-062024-03數(shù)據(jù)來源：，但由于“資產荒”指標屬于賠率類指標，只有抵至極端區(qū)域才有提示拐點的意義。我們對指標進行滾動12個月的Z分數(shù)計算。在統(tǒng)計意義上，Z分數(shù)=（每期擇時指標值-過去滾動12個月均值）/過去滾動12個月標準差。一般而言，Z分數(shù)超出±24.5%（95.5%）±1倍標準差的概率有68.3%。我們將處于±1倍標準差以外的區(qū)間定義為居民投資的“資產荒”偏離常態(tài)的時段。同時，我們考察了中長期消費貸同比變化的Z分數(shù)，結果發(fā)現(xiàn)，Z分數(shù)處于正負1倍標準差以外的時段，分別對應萬得全A的頂部和底部區(qū)域，并且同比變動的Z分數(shù)的拐點提示時點更為領先。同比變動的Z分數(shù)表示的是“資產荒”的邊際變化，該Z分數(shù)處于-1以外，意味著居民投資“資產荒”加速去杠桿臻至極致狀態(tài)。即便下一階段“資產荒”本身仍在進行中，即居民中長期消費貸同比尚未觸底，但下行速度已減緩，此時權益市場往往已開始好轉。圖10：中長消費貸同比變動更能提示拐點，對應股市與“資產荒”加速期走弱滾動12個月中長期消費貸同比的Z分數(shù)（） 滾動12個月中長期消費貸同比變動的Z分數(shù)萬得全A:月:平均值（右軸）

（點）2006-032006-112006-032006-112007-072008-032008-112009-072010-032010-112011-072012-032012-112013-072014-032014-112015-072016-032016-112017-072018-032018-112019-072020-032020-112021-072022-032022-112023-072024-0337,000216,0005,0004,0000-1-23,0002,0001,000-30數(shù)據(jù)來源：，從本質上說，權益市場相對佳的布局時點是“資產荒”的后段，即“資產荒”仍存在，但并不進一步加速，邊際層面在速度上已出現(xiàn)改善跡象。而“資產荒”的開端往往是權益市場投資收益率下降的初始階段，“資產荒”在權益市場調整過程中，存在反身性，在市場調整的趨勢中會不斷強化，即“股市調整——資產荒——股市進一步調整——資產荒加劇”。因此，整個“資產荒”加速演化階段不應成為權益市場的布局時點。最后，考慮到居民部門“資產荒”對國內權益市場的影響力并不是線性不變的，我們需要對居民部門“資產荒”指標進行時變處理。我們將A股整體估值（市盈率-TTM）與居民部門“資產荒”指標在過去12個月的相關系數(shù)作為下一期居民部門“資產荒”指標的權重，并以此來對當期的“中長期消費貸同比變化的Z分數(shù)”進行加權。加權后的“中長期消費貸同比變化的Z分數(shù)”反映的是，居民部門“資產荒”強度對國內權益市場的影響力。圖11：居民資產荒與股估值的關系并非線不變 圖12：加權的中長消費同比變動Z分數(shù)是擇時標70.00（）

滾動市盈率(TTM):萬得全月:平均值 中長期消費貸款同比60.0050.0040.0030.0020.0010.002006-032006-122006-032006-122007-092008-062009-032009-122010-092011-062012-032012-122013-092014-062015-032015-122016-092017-062018-032018-122019-092020-062021-032021-122022-092023-062024-03數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，擇時規(guī)則：若“加權中長期消費貸同比變化的Z分數(shù)”突破了-1，即負向偏離1倍標準差，意味著當前“資產荒”的演繹速度已至極端區(qū)域，下一階段并不會加速演化，可以Z[-∞，-1]A100%0%。若“加權中長期消費貸同比變化的Z分數(shù)”突破了+1，即正向偏離1意味著“資產荒”邊際上開始加速，下一階段進入的是“資產荒”的初級狀態(tài)，此時應該開始低配股市。即Z分數(shù)處于[+1，+∞]則萬得全A配置占比為0%，現(xiàn)金為100%。若該指標滾動6個月的Z分數(shù)處于（-1,1）區(qū)間內，表明居民部門處于“資產A倉位為50%。50%A，50%策略結果：該規(guī)則下，2008年至今共有9個時間段積極超配權益，持倉100%，而現(xiàn)金為0%，分別為08年10月中旬-09年1月中旬、10年8月中旬-11年1月中旬、11年9月中旬至12年3月中旬、12年9月中旬至13年3月中旬、14年9月中旬至10月中旬、16年6月中旬至8月中旬、17年8月中旬至12月中旬、18年7月中旬至19年5月中旬、22年8月中旬至9月中旬。該時段意味著居民提前還貸潮已進入下半場，“資產荒”趨勢中斜率最陡的時點已經過去。此外，共有4個時間段低配權益，現(xiàn)金持倉100%，分別為09年4月中旬至10年3月中旬、15年5月中旬-15年11月中旬、21年2月中旬-5月中旬以及23年6月中旬至7從擇時結果來看，該策略在2008年2月至24年3月期間，年化收益為3.2%，超額收益為7.5%，夏普比率為0.22。從Z分數(shù)來看，24年3月為-0.69，尚未觸及權益的超配閾值“-1”，但已離低配閾值“+1”較遠，提示權益市場雖仍處于居民“資產荒”的自我強化中，但已處于中后段。目前現(xiàn)金和權益?zhèn)}位仍為50%、50%圖13：基于“加權中長期消費貸同比變化的Z分數(shù)”的策略收益凈值（）100

基準收益率 策略收益率7550250-25-50數(shù)據(jù)來源：，表2：“提前還貸”年化收益為3.2% 圖14：居民部門“資產”可能已處于中后段中長期消費貸同比變動指標策略收益中長期消費貸同比變動指標策略收益65.4%策略年化收益3.2%超額收益7.5%基準收益53.9%夏普比率0.22最大回撤46.12%日勝率82.79%信息比率5.21%卡瑪比率6.93%策略波動率14.39%基準波動率12.81%最大回撤區(qū)間2008-02-19-2008-11-04注：回測時間為2008年2月1日-2024年3月22日0

股票倉位 現(xiàn)金倉

02008/2/12009/2/12008/2/12009/2/12010/2/12011/2/12012/2/12013/2/12014/2/12015/2/12016/2/12017/2/12018/2/12019/2/12020/2/12021/2/12022/2/12023/2/12024/2/1數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，（二）指標二（月度：微觀交易結構正如前文所述，每一輪“資產荒”的演繹過程中，都存在自身趨勢的不斷強化。過程中，市場由于缺少優(yōu)質資產，負債成本端的相對剛性會讓市場交易、市場預期都集中于少數(shù)資產上。而少數(shù)資產在“資產荒”過程中的上漲會進一步促發(fā)市場的追逐，直至籌碼全部進場。此時，由于籌碼過于集中，明顯偏離正常狀態(tài)，微觀上就會出現(xiàn)交易結構的擁擠。我們利用“A股成交額前5%的個股成交額占全部A股比重”來跟蹤監(jiān)測市場的微觀交易結構的變化。若成交額前5%的個股成交占比抵至極值區(qū)域，則就意味著A股市場對資產的預期“兩極分化”已至極值。歷史上5輪該指標超過45%后，市場均出現(xiàn)了明顯的反轉。圖15：利用“A股成交額前5%的個股成交額占全A股比重”衡量微觀交易結構微觀交易結構指標 萬得全月:平均值（右軸（）資產荒加劇55資產荒加劇

（）7,00050 6,00045 5,00040 4,00035 3,00030 2,00025 1,00020 0數(shù)據(jù)來源：，同樣地，我們計算了“A股成交額前5%的個股成交額占全部A股比重”滾動12個月的Z分數(shù)，以超過+1倍標準差為低配萬得全A，現(xiàn)金100%；小于-1倍標準差為超配萬得全A，現(xiàn)金0%；中間狀態(tài)表明微觀交易結構良好，“資產荒”處于自身趨勢的強化中，并沒有形成擁擠。圖16：微觀交易結構Z分數(shù)突破+1說明“風險資產荒”臻至極值區(qū)域滾動12個月微觀交易結構指標的Z分數(shù)(6mma)（） 萬得全月:平均值（右軸）風險資產荒臻至極值區(qū)域風險資產荒臻至極值區(qū)域1.501.000.500.00-0.50-1.00-1.50

（）7,0006,0005,0004,0003,0002,0001,000-2.00 0數(shù)據(jù)來源：，二則在“資產荒”后端減倉。事實上，兩者所衡量的“資產荒”范疇有所差異，前者指的是全資產領域的“資產荒”階段，既包括風險資產也包括無風險資產，后者指的是“優(yōu)質風險資產荒”，指風險資產內部對少數(shù)優(yōu)質風險資產的擁擠度臻至極“居民提前還貸指標”度量的是居民在“風險資產”與“無風險資產（現(xiàn)金）”之間的選擇。其所表示的“資產荒”后端，是無風險資產（現(xiàn)金）收益與風險資產收益重新匹配，居民的負債端風險收益要求與資產端可供選擇的資產收益糾偏大致完成的階段。因此，“資金”有重新入場股市的動力。而與居民提前還貸所度量的“資產荒”不同，利用微觀交易結構指標所度量的“資產荒”是風險資產內部的擁擠程度，本身刻畫的就是“資產荒”的二階導過程。擁擠程度臻至極值，意味著風險資產領域即將開啟出清，資金向無風險領域外溢，直至籌碼完全出清，該指標觸及下極值，才來到“居民提前還貸指標”所度量的“資產荒”的后端。擇時規(guī)則與居民提前還貸強度指標類似：若“A股成交額前5%的個股成交額占全部A股比重”滾動12個月的Z了-1，即負向偏離1倍標準差，即Z分數(shù)處于[-∞，-1]，則滿倉萬得全A，權重為100%，現(xiàn)金為0%。若“A股成交額前5%的個股成交額占全部A股比重”滾動12個月的Z了+1，即正向偏離1倍標準差，即Z分數(shù)處于[+1，+∞]，則萬得全A權重為0%，現(xiàn)金為100%。若該指標滾動6Z分數(shù)處于（-1,1）A50%，現(xiàn)金為50%。50%A，50%策略結果：該規(guī)則下，2008年至今共有6個時間段積極超配權益，5個時段完全低配。最21年3-8A45%的警Z+12108年224年34.4%，16.2%0.32。（3）24年38%間。而從Z分數(shù)來看，目前處于-0.54得分，與提前還貸的Z分數(shù)信號一致，提示尚未觸及超配閾值“-1”，但已離低配閾值“+1圖17：基于“A股微觀交易結構Z分數(shù)”的策略收益凈值（）150

基準收益率 策略收益率1251007550250-25-50數(shù)據(jù)來源：，表3：基于微觀交易指標的策略年化收為4.4% 圖18：微觀交易結構提高度擁擠，權益轉低配超額收益基準收益夏普比率最大回撤日勝率信息比率卡瑪比率基準波微觀交易結構指標超額收益基準收益夏普比率最大回撤日勝率信息比率卡瑪比率基準波微觀交易結構指標100.1%4.4%16.2%72.

10.901數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，（三）指標三（月度：低波的“確定性溢價”從上文分析可以看出，市場中風險偏好的強弱是影響“資產荒”強度的重要變量。當風險厭惡型投資者較多時，資金更容易向優(yōu)質穩(wěn)定的少數(shù)資產擁躉，資產的集中度會更快達到極致水平。而這種現(xiàn)象在資產價格端的反映類似于隱含的“確定性溢價”。歷史上看，在宏觀不確定性較低的2017年前，A股市場常常會給小盤股以更高的溢價。一方面說明2017年前投資者風險偏好始終維持在較高水平，愿意承擔風險來獲得高收益，在投資上傾向于小盤股；另一方面也說明2017年前宏觀上并不存在明顯的“資產荒”，小盤股的波動雖大但市場預期樂觀，認為相關公司能獲得不錯投資回報率。而2017年后宏觀不確定性上升，經歷過17-18年的調整后，小盤股溢價明顯回落，“確定性溢價”在A股逐步出現(xiàn)。圖19：17年后，小盤股溢價明顯回落，“確定性溢價”在A股逐步出現(xiàn)數(shù)據(jù)來源：，我們以A股上市公司的業(yè)績波動作為“不確定大小”的代理指標，根據(jù)2009年12月至2023年9月的A股公司季度ROE均值，將所有股票由高到低分為5組（＜0%、0%~3%、3%~10%、10%~15%、＞15%）。對于每組股票，分別提取ROE波動率最高30%和最低30%的股票作為A股公司的“高波動組”與“低波動組”，并進一步計算每月的股票估值中位數(shù)。其中，對于異常值，我們剔除了15年間ROE均值高于100%的股票?？梢钥吹?，在2018年前，A股公司“低波動組”并沒有被給予更高的估值，2017年前大多時候是“高波動組”的估值水平更高，但2018年后則發(fā)生了逆轉，“低波動組”的估值水平明顯高于“高波動組”。進一步，我們將ROE“低波動組”估值與“高波動組”估值的軋差做為衡量A股“確定性溢價”的指標，當A股內部“資產荒”越明顯時，“確定性溢價”將會更高。本輪A股的“確定性溢價”自21年6月以來不斷上升至22年底達到頂峰，此后雖然有所回落，但24年3月整體仍位于歷史較高水平，隱含目前A股內部的“資產荒”現(xiàn)象最極致的時刻已過去，但仍處于“資產荒”中，與居民部門負債意愿變化指標、微觀交易結構指標的信號一致。圖20：17-18年后，ROE低波組的估值高于波組 圖21：近期“確定性溢”有所回落，但仍高位（倍）1009080706050403020102009/12/12010/6/12010/12/12009/12/12010/6/12010/12/12011/6/12011/12/12012/6/12012/12/12013/6/12013/12/12014/6/12014/12/12015/6/12015/12/12016/6/12016/12/12017/6/12017/12/12018/6/12018/12/12019/6/12019/12/12020/6/12020/12/12021/6/12021/12/12022/6/12022/12/12023/6/12023/12/1

低波動組估值 高波動組估值

（點）7,0006,0005,0004,0003,0002,0001,000/12/16/11/12/16/11

萬得全月:平均值 （倍ROE低波動組合-ROE高波動組合（右軸，逆序）數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，進一步觀察“確定性溢價”的Z分數(shù)，則發(fā)現(xiàn)自20170.5~2A+1超配閾值后，也出現(xiàn)了反轉，表明以確定性溢價衡量的“資產荒”可24年3月，“確定性溢價”指標原序列雖維持在歷史高位，但其滾動12個月的Z分數(shù)顯示回落至-1.3。這意味著跟過去一年“確定性溢價”相比，市場的風險偏好已有所修復，對全市場ROE最低的30%組合的溢價有明顯消解。單純從該指標出發(fā)，該指標意味著當前“確定性溢價”處于觸底回升階段。圖22：24年開年以來，“確定性溢價”處于觸底回升階段。（點）7,0006,0005,0004,0003,0002,0001,0002009/12/12010/5/12009/12/12010/5/12010/10/12011/3/12011/8/12012/1/12012/6/12012/11/12013/4/12013/9/12014/2/12014/7/12014/12/12015/5/12015/10/12016/3/12016/8/12017/1/12017/6/12017/11/12018/4/12018/9/12019/2/12019/7/12019/12/12020/5/12020/10/12021/3/12021/8/12022/1/12022/6/12022/11/12023/4/12023/9/12024/2/1

資產荒明顯

萬得全A:月:平均值滾動12個月的股市“確定性溢價”6mma（右軸，逆序）

-2.5-2-1.5-1-0.500.511.52數(shù)據(jù)來源：，具體的擇時規(guī)則與前兩指標類似，策略結果為：（1）2008年至今共有6個時間段積極超配權益，5個時段低配。超配信號均為“確22年11提示A股給予低波動資產的估值溢價過高，下階段將有所消解；而最近一次低配權益信號為24年1月，提示A股整體作為風險資產，目前給低波動資產溢價的消解過自10年224年4.0%，超額收益為13.2%0.29。由于24Z分數(shù)指標為-1.312權益。圖23：基于“ROE波動最小組合構建的確定性溢價指標Z分數(shù)”的策略凈值125（）

基準收益率 策略收益率1007550250-25-50數(shù)據(jù)來源：，低波確定性溢價指標策略收益86.1%策略年化收益4.0%超額收益13.2%基準收益64.4%夏普比率0.29最大回撤27.68%日勝率74.04%信息比率10.28%卡瑪比率14.30%低波確定性溢價指標策略收益86.1%策略年化收益4.0%超額收益13.2%基準收益64.4%夏普比率0.29最大回撤27.68%日勝率74.04%信息比率10.28%卡瑪比率14.30%策略波動率13.41%基準波動率11.46%最大回撤區(qū)間2015-12-22-2018-10-18注：回測時間為2010年2月1日-2024年3月22日0.20.10數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，（四）指標四（季度：安全資產占比“資產荒”作為賠率因素，其從加劇到消解的周期性演化也受到市場中“相對安全的資產”多寡的影響?！跋鄬Π踩馁Y產”不斷減少是“資產荒”強化階段的動力之一，而當“相對安全的資產”占比下降到一定程度開始觸底回升，則此時應該積極布局整體風險資產。我們根據(jù)萬得全A上市公司2007年以來的年度財報，計算在每個時點上過去連續(xù)3年ROE和營收增速穩(wěn)定在10%以上公司占比，以此作為相對安全資產的占比。自2007年以來，該比例維持在0.5%~2.5%之間。若某個時期具有“資產荒”的宏觀背景，那么該時期安全資產的明顯減少會加劇該時期的“資產荒”程度，進而使得該類資產具有更明顯的估值溢價。圖25：安全公司占比與得全A 圖26：安全公司占比與得全A市盈率（） ROE（TTM）與營收增速（TTM）連續(xù)3年均穩(wěn)定在10%以上的公司占比

（點）

ROE（TTM）與營收增速（TTM）連續(xù)3年均穩(wěn)定在10%以（） 上的公司占比

（點）32.521.510.5

萬得全A:季:平均值（右軸）

7,000資產荒嚴重6,000資產荒嚴重5,0004,0003,0002,0001,000

3 滾動市盈率萬得全季:平均值（右軸） 40資產荒嚴重35資產荒嚴重2.5302251.5 20151100.552008-062008-122009-062009-122010-062010-122011-062011-122008-062008-122009-062009-122010-062010-122011-062011-122012-062012-122013-062013-122014-062014-122015-062015-122016-062016-122017-062017-122018-062018-122019-062019-122020-062020-122021-062021-122022-062022-122023-062023-122008-062008-122009-062009-122010-062010-122011-062011-122012-062012-122013-062013-122014-062014-122015-062015-122016-062016-122017-062017-122018-062018-122019-062019-122020-062020-122021-062021-122022-062022-122023-062023-12數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，從安全資產占比及其滾動12個月的Z分數(shù)中可以看出，自15年經濟增速換擋以來，A股相對安全資產的占比出現(xiàn)了明顯下降。但在2015年12月-2020年6月期間，該Z分數(shù)有5次觸及-1的超配閾值后從底部回升，意味著安全資產的占比發(fā)生了5次偏離趨勢的觸底回升。與前述指標一致，經濟增速下行期，安全資產占比的不斷下行，圖27：2015年經濟增速換擋以來，安全資產占比多次觸底回升滾動12個月安全公司占比的Z分數(shù)（） （點）2.00

萬得全A:季:平均值（右軸）

7,0001.50

6,0001.00 5,0000.500.00-0.50-1.00

4,0003,0002,000-1.50 1,0002008-062008-122009-062009-122008-062008-122009-062009-122010-062010-122011-062011-122012-062012-122013-062013-122014-062014-122015-062015-122016-062016-122017-062017-122018-062018-122019-062019-122020-062020-122021-062021-122022-062022-122023-062023-12數(shù)據(jù)來源：，22年四季度，安全資產的占比再度觸底回升，Z分數(shù)突破-1超配閾值，提示超配權益。而23年6月后，該指標卻明顯回升至+1以上的頂部區(qū)域；23年三四季度至今，安全資產占比的Z分數(shù)觸頂回落，提示安全資產占比將重新進入一個下行的趨勢中，具體擇時規(guī)則與前述指標類似。自09年1月至24年3月，該單一指標擇時策略結果顯示年化收益為6.2%，超額收益為12.6%，夏普比率為0.51。圖28：基于“安全公司占比Z分數(shù)”的策略收益凈值）175

基準收益率 策略收益率1501251007550250數(shù)據(jù)來源：，表5：基于安全公司指標的策略年化收為6.2% 圖29：安全公司占比觸回升，權益轉為超配策略收益策略年化收益超額收益基準收益夏普比率最大回撤日勝率信息比率卡瑪比率策略波動率基準波策略收益策略年化收益超額收益基準收益夏普比率最大回撤日勝率信息比率卡瑪比率策略波動率基準波安全公司占比變化指標（季度調倉）160.3%6.2%12.6%130.20.10

01數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，（五）指標五（季度：C與一般貸款利差由上文分析，對權益市場產生深遠影響的“資產荒”是具有宏觀驅動背景的。除了居民自身“資產荒”導致其無法給權益市場提供高風險偏好的增量資金以外，企業(yè)部門的投資意愿弱也會導致一方面企業(yè)部門吸收流動性的能力下降，另一方面，企業(yè)部門提供優(yōu)質資產的效率下降。我們以A股上市公司的資本投入回報率（ROIC）與金融機構加權平均貸款利率的軋差作為衡量企業(yè)實體投資和成本的利差。該利差在過去經歷了三輪較為明顯的倒掛，分別是2011-2015年、2018-2019年以及2022年四季度后。期間雖然貨幣政策均有降息操作，貸款利率呈現(xiàn)一定程度下降，但每一輪負債端貸款利率的下降速度均慢于資產端ROIC的下降速度。在這些錯配的時段里，對企業(yè)而言，投資實體反而不如將貸款資金進行轉存更具性價比。圖30：ROIC與一般貸款率經歷三段倒掛時期 圖31：ROIC與貸款利倒掛后期，市場開上揚全部A股的ROIC-金融機構人民幣貸款加權平均利率（右軸）10.00（） 中國:金融機構人民幣貸款加權平均利率:一般貸款

1.50

7000（）

萬得全季:平均值(右軸) 全部股的ROIC-金融機構人民幣貸款加權平均利

2.009.008.007.006.005.004.003.002.001.000.00

全部A股的ROIC

1.000.500.00-0.50-1.00-1.50-2.00-2.502007-122008-072007-122008-072009-022009-092010-042010-112011-062012-012012-082013-032013-102014-052014-122015-072016-022016-092017-042017-112018-062019-012019-082020-032020-102021-052021-122022-072023-022023-09

6000500040003000200010000

1.501.000.500.00-0.50-1.00-1.50-2.00-2.50數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，因此，我們將這一“利差”視為企業(yè)實體端“資產荒”的演繹程度。若該指標出現(xiàn)觸底回升，也意味著“資產荒”進入后半程，初具消解的苗頭。我們同樣計算了這一“利差”水平的滾動12月Z分數(shù)，以此來捕捉短周期內該指標是否已超調觸底即將回升。自2008年以來，該Z分數(shù)發(fā)生了6次偏離趨勢的觸底回升，最近一次為2023年一季度。目前該分數(shù)處于0附近，提示企業(yè)實體的“資產荒”程度處于中等水平，釋放中性擇時信號，權益和現(xiàn)金持倉各50%。圖32：ROIC與一般貸款利率倒掛至極致，出現(xiàn)觸底回升跡象，市場好轉數(shù)據(jù)來源：，從策略表現(xiàn)看，該策略自2009年至今年化收益為5%，并無明顯超額收益，夏普比例為0.29；主要是在12-13年、15-18年間跑輸A股和現(xiàn)金各50%的基準收益。圖33：2009年至今基于“ROIC與一般貸款利差Z分數(shù)”的策略收益凈值

圖34：2018年以來基于“ROIC與一般貸款利差Z分數(shù)”的策略收益凈值（）2001751501251007550250-25-50

基準收益率 策略收益率

（）305-20

基準收益率 策略收益率2018/1/1 2019/1/1 2020/1/1 2021/1/1 2022/1/1 2023/1/1 2024/1/1數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，表6：基于ROIC與一般貸款利差Z分數(shù)的策略年化收益為5%

圖35：當前企業(yè)實體端“資產荒”處于中等水平，釋放中性擇時信號企業(yè)資本投入回報利差指標（季度調倉）企業(yè)資本投入回報利差指標（季度調倉）策略收益108%23%策略年化收益5%3%超額收益-10%14%基準收益131%8%夏普比率0.290.26最大回撤50.37%16.12%日勝率80.26%85.36%信息比率-3.07%31.24%卡瑪比率7.10%18.53%策略波動率15.79%11.31%基準波動率11.79%9.74%最大回撤區(qū)間2015-06-12-2016-01-282023-08-06-2024-02-05回測時間為年月日- 回測時間為年月日-注： 年月日 年月日數(shù)據(jù)來源：， 數(shù)據(jù)來源：，（六）指標六（季度：C大于負債成本的行業(yè)個數(shù)除了總量的企業(yè)實體投資收益成本利差以外，另一個類似的觀察視角是每個時點，A股上市公司中資本投入回報率能覆蓋貸款利率的行業(yè)個數(shù)。從簡單的走勢來看，ROIC大于負債成本的行業(yè)個數(shù)與A股表現(xiàn)基本同周期。從該指標滾動12個月的Z分數(shù)來看，當ROIC能覆蓋負債成本的行業(yè)個數(shù)突破-1超配閾值，意味著即將觸