目錄七月配置視點：哪些板塊景氣度與估值仍持續背離？ 3大類資產量化觀點 8權益：景氣度平穩修復，7月或為震蕩格局 8利率：7月利率或上行2BP至2.65% 12黃金：賠率勝率仍都繼續看好黃金 14地產：壓力小幅下降 16市場風格量化觀點 19價值成長：成長或將開始占優 19大小市值：小盤關注度延續走強 23行業配置量化觀點 24行業推薦：勝率與賠率 25行業推薦：出清反轉策略 27行業推薦：宏觀驅動戴維斯雙擊策略 30風險提示 31插圖目錄 32表格目錄 33七月配置視點：哪些板塊景氣度與估值仍持續背離？ROE邊際變化驅動估值變化。PB-ROE是投資者較為熟悉的選股體系，背后的邏輯來自于“企業價值的核心是ROE水平”這一結論，ROE驅動估值的變化。圖1：股票收益拆解方式資料來源：Ferreira&Santa-Clara(2011)，ROE是否受ROE的驅動。我們發現行業的估值變動與ROEROE圖2：食品飲料（CI005018.WI）對數收益拆解與ROE估值跟隨ROE變化300.0%估值跟隨ROE變化250.0%200.0%150.0%100.0%50.0%0.0%-50.0%-100.0%-150.0%

30.0%25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%資料來源：wind，。注：ROE_TTM為整體法計算從這個角度出發，如果盈利水平ROEROE出PB-ROEROE2021Q4圖3：電力設備及新能源（CI005011.WI）對數收益拆解與ROE400.0%300.0%200.0%100.0%0.0%-100.0%

ROE上行

18.0%16.0%14.0%12.0%10.0%8.0%6.0%4.0%-200.0%

2.0%估值下行0.0%估值下行資料來源：wind，。注：ROE_TTM為整體法計算ROE圖4：光伏（866023.WI）對數收益拆解與ROE300.0%250.0%200.0%150.0%100.0%50.0%-50.0%-100.0%

ROE上行估值下行

30.0%25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%累計收益 估值累計貢獻 盈利累計貢獻 ROE_TTM（右軸）資料來源：wind，。注：ROE_TTM為整體法計算圖5：新能源汽車（866012.WI）ROE上行300.0%ROE上行250.0%200.0%150.0%100.0%50.0%0.0%-50.0%-100.0%

估值下行

18.0%16.0%14.0%12.0%10.0%8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%累計收益 估值累計貢獻 盈利累計貢獻 ROE_TTM（右軸）資料來源：wind，。注：ROE_TTM為整體法計算風電估值與ROE同時下行，從背離程度看不如光伏和新能源汽車。圖6：風電（866044.WI）對數收益拆解與ROE150.0%100.0%50.0%0.0%-50.0%-100.0%

ROE下行估值下行

14.0%12.0%10.0%8.0%6.0%4.0%2.0%0.0% 累計收益 估值累計貢獻 盈利累計貢獻 ROE_TTM（右軸）資料來源：wind，。注：ROE_TTM為整體法計算后市或有估值修復機會。圖7：廚房電器（CI005820.WI）對數收益拆解與ROE60.0%40.0%20.0%0.0%-20.0%-40.0%-60.0%-80.0%-100.0%2019/12/31 2020/12/31 2021/12/31

22.0%20.0%18.0%16.0%14.0%12.0%10.0%累計收益 估值累計貢獻 盈利累計貢獻 ROE_TTM（右軸）資料來源：wind，。注：ROE_TTM為整體法計算對于專用機械，剔除掉2014-2015年的牛市，其估值變動方向與ROE基本保持大致趨勢，但2022年來ROE與估值波動方向背離明顯。圖8：專用機械（CI005805.WI）對數收益拆解與ROE

14.0%12.0%10.0%8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%資料來源：wind，。注：ROE_TTM為整體法計算貿易屬于商貿零售一級行業，其盈利水平出現改善，但暫時未反映到估值中。圖9：貿易（CI005812.WI）對數收益拆解與ROE 2007/1/312008/1/312007/1/312008/1/312009/1/312010/1/312011/1/312012/1/312013/1/312014/1/312015/1/312016/1/312017/1/312018/1/312019/1/312020/1/312021/1/312022/1/312023/1/31

20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%累計收益 估值累計貢獻 盈利累計貢獻 ROE_TTM（右軸）資料來源：wind，。注：ROE_TTM為整體法計算大類資產量化觀點2023年7月大類資產量化觀點如下：大類資產 觀點圖10：2023年7月大類資產量化觀點 大類資產 觀點核心：景氣度平穩修復，7月或為震蕩格局股景氣度拐點之后整體表現為平穩修復；權益 -5月信用擴張仍較弱，未來市場回升更多為反彈，較難成趨勢；當前市場處于分歧度↑-流動性↑-景氣度↑，大概率震蕩上漲；，7月整體或為震蕩格局。核心：7月利率或上行2BP至2.65%經濟增長因子已經見底回升利率 -通貨膨脹因子有所回升；短期利率因子進一步下降；模型已持續8個月保持方向的正確判斷。核心：賠率勝率仍都繼續看好黃金黃金 -從勝率來看，美國就業數據再回落，黃金整體繼續看多；從賠率來看，實際利率高位震蕩，通脹預期下行，黃金無大風險。核心：壓力小幅下降地產 -土地成交溢價率回升，供給側壓力小幅下行；房價有所企穩，銷售降幅連續擴大，需求側壓力保持上月相近水平；后續仍需重點關注商品房的銷售情況。資料來源：7A股景氣度拐點之后整體表現為平穩修復。根據民生A2021102023519152023Q16+0.1，企業利潤增速最低點或已經過去。56+0.6圖11：當前景氣上行趨勢與歷史6波上行周期平均趨勢 圖12：2020年至今各季度景氣度變化（截至2023.6）10080604020

-10.0

0.5

13.912.11.312.7.34.9

-1.9

0.11 101 201 301 401 501 601 7012020Q12020Q22020Q31 101 201 301 401 501 601 7012020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q2E

-8.6-20

2000年以來6波上行周期平均趨勢上行周期7：2023.05-今

-4.4

景氣度變化

-12.7資料來源：wind，，注：橫軸為日歷日天數，縱軸為標準化景氣度變化幅度

資料來源：wind，預測，注：景氣度指數計算詳見專題報告《分歧度、流動性、景氣度——三維指數擇時框架》，下同①②③④⑤⑥⑦①②③④⑤⑥⑦資料來源：wind，景氣抬升與市場反彈的先導指標之一為信用擴張。歷史上經濟從衰退進入擴張的初期都需要信用顯著擴張作為支撐。一個可觀測的顯著指標為社會融資規模（TTM2022期，與2019年底所處信用擴張階段較為相似。未來我們將密切關注社融邊際變化。圖14：上證指數、A股景氣度及社融TTM環比MA6變化 市場底市場底市場底市場底市場底市場底市場底市場底15 6010 40%5 20%2003-012003-082003-012003-082004-032004-102005-052005-122006-072007-022007-092008-042008-112009-062010-012010-082011-032011-102012-052012-122013-072014-022014-092015-042015-112016-062017-012017-082018-032018-102019-052019-122020-072021-022021-092022-042022-112023-06-5 -20-10

社融TTM環比 A股景氣度（右軸） 上證指數（右軸）

-40資料來源：wind，預測。注：圖中上證指數為調整后的趨勢示意2023年4月、5月指標環比變化+0.82%、-3.68%，根據民生金工社融預測模型，6月預測值為-2.87%。市場去年10月見底以來，首先經歷了股債性價比達到歷史100%分位數下的估值修復行情，又因經濟修復預期提升帶來了進一（<5%6-2.87圖15：6月社融結構預測（單位：億元） 總量預測2023年6月預測值2022年6月2023年5月預測值2023年5月新增社融42307511032215915556社融TTM環比-2.87%4.51%-1.80%-3.68%結構預測2023年6月預測值2022年6月2023年5月預測值2023年5月人民幣貸款31659306481601212200→企業貸款+居民短貸28510256851138310036→居民中長貸1976416720221684→企業票據融資11737962607420外幣貸款-77-291139-338委托貸款338-38032435信托貸款-1127-828-154303未貼現銀行承兌匯票10111066-386-1797企業債券24912346-1178-2175政府債券58831621665055571非金融企業境內股票融資661589677753存款類金融機構資產支持證券-292-23-268-349貸款核銷17601760487516資料來源：wind，預測短期市場判斷根據民生金工三維擇時框架來看，當前市場處于分歧度↑-流動性↑-景氣度↑的區間，此區間歷史大概率對應震蕩上漲。從持續性來看，當前流動（波動率圖16：分歧度、流動性、景氣度變化趨勢資料來源：wind，民生金工三維擇時框架通過將量價情緒與宏觀景氣有機結合判斷市場漲跌概低頻且有效抓取市場上漲區間，規避市場高風險區間。圖17：分歧度-流動性-景氣度三維擇時框架資料來源：繪制利率：72BP2.65%（trctuedtaticacorl刻畫利率的變動方向。圖18：10Y國債利率驅動因素模型資料來源：繪制以此框架進行月度利率擇時，2006年以來樣本內外均有70%左右勝率。模型通過靜態因子模型預測下月10Y國債利率變動方向，并通過累加或者累減實際變動以表示預測效果，以2019年初為樣本內外節點進行統計，總體保持較高勝率。8圖19：靜態因子模型歷史月度利率擇時效果資料來源：wind，，注：擇時結果計算方法為利率月度變動的累加（看多）或累減（看空）710Y2BP2.65%。從國債利率各驅動因510Y圖20：利率驅動因子長期變化趨勢 資料來源：wind，際值對比（%） 圖21：10Y國債利率7月預測各因子貢獻（%） 圖22：2018年以來10Y際值對比（%） 資料來源：wind， 資料來源：wind，預測子模型進行黃金的判斷。圖23：黃金驅動因素模型資料來源：繪制以此框架進行月度黃金擇時，2008年以來有64%左右勝率。長期來說四因2022圖24：靜態因子模型歷史月度黃金擇時效果資料來源：wind，6圖25：黃金驅動因子長期變化趨勢資料來源：wind，圖26：倫敦金現7月預測各因子貢獻（%）資料來源：wind，預測圖27：黃金與美國實際利率走勢 圖28：美國通脹預期 資料來源：wind， 資料來源：wind，民生金工房地產行業壓力指數的構建目標是追蹤市場核心指標變化，衡量房房地產行業壓力指數的值越大表示當前房地產市場低迷并有形勢繼松政策的持續發布期基本吻合圖29：房企、居民、金融機構、地方政府鏈路關系 資料來源：繪制截止至2023年6月30日，三個月移動平均的房地產行業壓力指數為0.514（前值0.538比繼續下行，而成交土地溢價率小幅上升；700.1%圖30：民生金工房地產行業壓力指數（2023.06）資料來源：wind，圖31：細分指標當期評分（2023.06）資料來源：wind，繪制圖32：供需兩側壓力（2023.06） 資料來源：wind，繪制市場風格量化觀點2023年7月市場風格量化觀點如下：圖33：2023年7月市場風格量化觀點 市場風格觀點價值成長核心：成長或將開始占優-成長風格勝率開始占優。年6月后表現穩健，2023年6月成長開始占優，按規則7月切向成長。-成長風格賠率繼續上升。大小市值核心：小盤關注度繼續走高大盤小盤的輪動大趨勢上與機構關注度有較高相關性；特別是與機構調研強弱之間；當前來看機構邊際仍更關注小盤。資料來源：wind，成長風格勝率開始占優對于價值1個月相對收益動量策略在2018年6月后表現穩健。成長/價值相對收益（800/800）2005-1.2%，1個月、3個月、6121個月動量策略表現較好，并且其在2018年6月后表現大幅提升。由于6月成長最終跑贏價值，策略在6月收益有所回撤，但總體價值/成長收益差別不大。圖34：價值/成長相對收益動量輪動策略年化收益（2004.12-2023.6）

圖35：價值/成長1個月動量輪動策略表現（2004.12-2023.6） 2018年6月A股首次納入MSCI2018年6月A股首次納入MSCI資料來源：wind， 資料來源：wind，性上升。如果風格切換后有更多資金跟隨，即便在5020186AMSCI/動量策略什么情況下有效？圖36：動量策略什么情況下有效？動量策略什么情況下有效？資料來源：繪制基于此規律延續的假設，價值/成長輪動可以做右側投資，截至2023年6月成長開始占優，按規則7月應切向成長風格。2023年52023價值價值價值價值成長成長價值價值價值價值價值動量模型判斷價值價值價值價值價值成長成長判斷對錯√√資料來源：wind，成長風格賠率持續上升成長與價值的輪動大趨勢上可通過估值之差的歷史分位數跟蹤捕捉，該指標是一個較好的反映價值與成長的賠率指標。PEPE2018PEPE2020截至2023年6月底，成長風格的賠率繼續上升。圖38：價值與成長的相對走勢以及賠率 12004/12/312005/12/312004/12/312005/12/312006/12/312007/12/312008/12/312009/12/312010/12/312011/12/312012/12/312013/12/312014/12/312015/12/312016/12/312017/12/312018/12/312019/12/312020/12/312021/12/312022/12/31

1.210.80.60.40.20價值/成長（左軸） 價值PE與成長PE之差的過去三年分位數（MA20)資料來源：wind，從擁擠度角度，通過多維度擁擠指標監測我們發現當下成長風格相比價值而言擁擠度更低。利用流通市值換手率因子，20日均線以上占比因子，成交額加權30日價格偏離率（成分股股價偏離30日移動平均線幅度，按當日成交額加權，上漲交易（成份股過去4040）8008001min-max成長擁擠度并進行滾動一年平均，發現價值相對成長已經較為擁擠。圖39：價值與成長擁擠度 圖40：價值相對成長的擁擠度

1 成長擁擠度MA250 價值擁擠度MA250 (價值擁擠度/成長擁擠度)MA250資料來源：wind， 資料來源：wind，綜上所述，成長風格或將開始占優。大盤/大盤/（300//小盤輪動大趨勢拐點，大小盤的輪動或與注意力機制相關。圖41：小盤/大盤市場機構關注度強弱資料來源：wind，，注：機構關注度強弱指標都做了MA12處理1000300500300圖42：不同市值股票池機構調研強弱資料來源：wind，，注：機構關注度強弱指標都做了MA12處理，中證1000+指中證1000指數成分股及市值更小的其余股票的總和行業配置量化觀點圖43：2023年7月推薦行業及權重 行業多維行業配置策略勝率賠率出清反轉宏觀驅動戴維斯雙擊交通運輸10.0%√機械10.0%√紡織服裝10.0%√電力及公用事業10.0%√食品飲料10.0%√醫藥10.0%√基礎化工6.7%√通信6.7%√計算機6.7%√石油石化5.0%√有色金屬5.0%√建材5.0%√農林牧漁5.0%√資料來源：wind，8.8563.491.59圖44：民生金工多維行業配置策略絕對收益 圖45：民生金工多維行業配置策略超額收益 14 712 610 58 46 34 22 12009/12/312010/12/312011/12/312009/12/312010/12/312011/12/312012/12/312013/12/312014/12/312015/12/312016/12/312017/12/312018/12/312019/12/312020/12/312021/12/312022/12/312009/12/312010/12/312011/12/312012/12/312013/12/312014/12/312015/12/312016/12/312017/12/312018/12/312019/12/312020/12/312021/12/312022/12/31

0.0%-0.5%-1.0%-1.5%-2.0%-2.5%-3.0%-3.5%民生金工多維行業配置策略 中信一級行業等權 超額回撤（右軸） 超額收益資料來源：wind， 資料來源：wind，我們從勝率和賠率兩個維度對中信一級行業進行刻畫，當下高勝率高賠率的運輸、機械、紡織服裝、電力及公用事業、食品飲料、醫藥。圖46：2023年7月行業勝率賠率刻畫 資料來源：wind，推薦行業勝率推薦行業勝率賠率勝率&賠率交通運輸√√√機械√√√紡織服裝√√√電力及公用事業√√√食品飲料√√√醫藥√√√傳媒√非銀行金融√電力設備及新能源√輕工制造√建材√資料來源：繪制策略歷史表現如下，樣本外超額顯著。圖47：勝率賠率策略收益543210超額收益（右軸） 勝率賠率策略 行業平均

3.22.72.21.71.20.7資料來源：wind，策略介紹通過對每個指標上下行狀態進行劃分得到行業八種狀態。我們將行業需求和供給均在下降時定義為行業出清狀態（狀態7、狀態8（定義為出清結束反轉狀觀察行業是否能夠在出清狀態結束后基于格局變化獲得超額收益圖48：供需角度分析行業出清過程 圖49：行業狀態劃分標準 資料來源：繪制 資料來源：繪制策略表現20121312023630策略主要在熊市末期與牛市初期貢獻超額收益。圖50：行業出清反轉策略收益 16 5.314 4.812 4.310 3.88 3.32.86 2.34 1.82 1.32012/012012/082012/012012/082013/032013/102014/052014/122015/072016/022016/092017/042017/112018/062019/012019/082020/032020/102021/052021/122022/072023/02超額收益（右軸） 行業出清策略 行業平均資料來源：wind，策略最新觀點行業 2023行業 2023年7月狀態石油石化 轉期-散化有色金屬 轉期-散化建材 轉期-散化農林牧漁 轉期-散化煤炭 景氣期-中化電力設及新源 景氣期-中化國防軍工 景氣期-中化商貿零售 景氣期-中化計算機 景氣期-中化基礎化工 景氣期-散化機械 景氣期-散化建筑 反轉期-中化家電 反轉期-中化醫藥 反轉期-中化食品飲料 反轉期-中化消費者務 出清中-中化電子 出清中-中化通信 出清中-中化輕工制造 出清中-散化房地產 出清中-散化鋼鐵 出清前-中化交通運輸 出清前-中化傳媒 出清前-中化電力及用事業 出清前-散化汽車 出清前-散化紡織服裝 出清前-散化資料來源：wind，宏觀驅動戴維斯雙擊策略認為宏觀變量到資產價格的傳導并非線性結構，如導路徑需要經過景氣度和估值這兩個中間變量，如果能夠把握景氣度和估值的變化，就能夠較好地預測資產價格變動的方向。PMIPMIShibor，利率能夠顯著驅動計算機行業的估值，當流動性提升時，計算機行業的估值可能有明顯提升。我們通過宏觀指標分別預測行業未來盈利和未來估值，尋找未來盈利與估值均有可能上升的行業，構建宏觀驅動戴維斯雙擊策略。圖51：宏觀到資產價格的傳導需要經歷景氣度和估值2個中間變量資料來源：繪制宏觀驅動戴維斯雙擊策略歷史上貢獻顯著收益。圖52：宏觀驅動戴維斯雙擊策略收額收益（右軸） 宏觀驅動戴維斯雙擊策略 行業平

6.75.74.73.72.71.70.7資料來源：wind，風險提示采用的樣本數據有限，存在樣本不足以代表整體市場的風險。插圖目錄圖1：股票收益拆解方式 3圖2：食品飲料（CI005018.WI）對數收益拆解與ROE 3圖3：電力設備及新能源（CI005011.WI）對數收益拆解與ROE 4圖4：光伏（866023.WI）對數收益拆解與ROE 4圖5：新能源汽車（866012.WI）對數收益拆解與ROE 5圖6：風電（866044.WI）對數收益拆解與ROE 5圖7：廚房電器（CI005820.WI）對數收益拆解與ROE 6圖8：專用機械（CI005805.WI）對數收益拆解與ROE 6圖9：貿易（CI005812.WI）對數收益拆解與ROE 7圖10：2023年7月大類資產量化觀點 8圖11：當前景氣上行趨勢與歷史6波上行周期平均趨勢 9圖12：2020年至今各季度景氣度變化（截至2023.6） 9圖13：A股景氣度指數與上證指數凈利潤同比（%） 9圖14：上證指數、A股景氣度及社融TTM環比MA6變化 10圖15：6月社融結構預測（單位：億元） 10圖16：分歧度、流動性、景氣度變化趨勢 11圖17：分歧度-流動性-景氣度三維擇時框架 11圖18：10Y國債利率驅動因素模型 12圖19：靜態因子模型歷史月度利率擇時效果 12圖20：利率驅動因子長期變化趨勢 13圖21：10Y國債利率7月預測各因子貢獻（%） 13圖22：2018年以來10Y國債利率預測模型預測值與實際值對比（%） 13圖23：黃金驅動因素模型 14圖24：靜態因子模型歷史月度黃金擇時效果 14圖25：黃金驅動因子長期變化趨勢 15HYPERLINK\l"_TOC_2500