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这次和大家聊聊择时，在这方面我本人自诩研究还是比较深入的，各类资产择时（股债期）差不多每年都要贡献收益的30%。正好近期，集思录知名铲子专卖户盛唐风物老师发布了一篇《年化收益273%的元旦节交易策略，我准备上了》的文章。其中提到了一个元旦节做多的日历效应择时策略。大家对此争议很大，有人认为是数据巧合，有人认为赚钱就是王道，事实上的确存在这样的规律。甚至去年一战封神的一扔大师专门写了一篇《年化收益170%的519行情交易策略，你准备上吗》来嘲讽此文的逻辑。今天就从盛唐老师这篇文章出发和大家讨论一下择时以及投资研究的科学方法。
简述：盛唐老师发现了一个规律，元旦节前两天股市往往倾向于上涨，上涨概率和期望收益都高于平时。同时，结构上，大盘股收益更佳。因此推荐大家在节前2日买入获取这部分股市大概率上涨的收益。
2020年结果：股市最后两天如期大幅上涨，而且以上证50为代表的大盘股上涨幅度高于小盘股
主要质疑点：
（1）有人认为无逻辑支撑的数据统计毫无意义，今年是又蒙对了
（2）一年才一次的策略，天然具有小样本的属性，从而让数据巧合更加容易发生
（3）只要愿意统计，一年中总有某几天的收益是最高的。因此这是先有数据再有结论的屁股决定脑袋的策略。
接下来，我们尝试采用实证的方法去检验或推测，到底元旦效应的超额收益是真实的还是一个数据巧合。
如同做任何一个严肃的研究一样，所有的科研从发现到最终为人所用都需要四步：发现现象、提出假说、验证假说、实践应用。在这个择时策略的研究过程中，盛唐老师之所以被大量诟病的原因就在于仅有第一步和第四步。那么，我这里越俎代庖，把这四步给补全（这里可能和原作者解释不一致，那就作为我本人的研究）。
第一步：观察、发现现象并总结
1.元旦日前容易发生股市的上涨
2. 这样的上涨以大盘股最为显著
第二步：提出元旦日历效应产生原因的合理假设（假说）：
1.元旦并不是一个随机日(random day),而是大量金融机构和基金经理的年度考核终结日。同时，各大金融机构的年内头寸基本上在元旦前都要结平。
2. 那么假设大家都不太会在最后一刻才结平头寸，往往预先结清，那么可能会产生结清头寸后多余的资金已经闲置而进入股市的可能。
3. 这样的情况会导致年末可能的资金潮汐流，而且这样的潮汐流是由主流金融机构的资金流主导的。因此会更多影响机构参与的投资品种，比如上证50而非中证1000。
4. 如果用上述假设推演，那么起码在元旦节效应的情况下，似乎可以自圆其说。
第三步：基于假设进行外推，并对外推的样本进行检验
推论1：如果第二步的假设成立，那么这种资金流的潮汐性理应不是一次性的。在其他的可类比的情况下应该同样出现类似情况。
推论2：年末是考核日，也是重要头寸日。那么理所当然的，每个季末和月末也是类似的日期
由推论1和推论2结合，我们可以得到：
推论3：如果存在元旦效应（年末效应），那么理论上应该还存在季末上涨效应和月末上涨效应。同时，由于驱动的逻辑一致，季末效应和月末效应的大小盘应该依然保持大盘股比小盘股涨得更多的结构。同时，由于季末和月末的考核以及头寸要求没有年末那么高，整个策略的效果应该是元旦上涨效应（年末效应）>季末上涨效应>月末上涨效应。
那么接下来，我们要做的事情就很简单了。就是验证一下推论3这个和元旦效应的样本已经完全没关系的策略，是否存在季末和月末上涨效应，尤其是剔除12月底的数据后是否依然存在上述效应。如果统计后的结果依然呈现出上涨，且上涨的结构和我们预期的结构一致，那么大概率这就不是一个数据巧合了。
那么下面正式进行测试（量化回测）：
测试对象：上证50、沪深300、中证500、中证1000指数
测试区间：2005年1月1日-2020年9月30日
测试策略：
（1）测试元旦效应策略（每年最后一个交易日持仓）平均收益、中位数收益、胜率、样本量以及净值曲线
（2）测试包含元旦效应的季末效应策略（每季度最后一个交易日持仓）平均收益、中位数收益、胜率、样本量以及净值曲线
（3）测试不包含元旦效应的季末效应策略（1、2、3季度最后一个交易日持仓）平均收益、中位数收益、胜率、样本量以及净值曲线
（4）测试不包含元旦效应的月末效应策略（1-11月最后一个交易日持仓）平均收益、中位数收益、胜率、样本量以及净值曲线
更新：
由于本帖热度超出预计，同时也有一些朋友和我交流，希望聊得更多一点。正值一年之初，我决定利用该贴作为本人的择时实盘记录贴，希望能通过未来一年的实盘成绩在集思录上为择时策略正名。同时，能通过每日实盘的交流，更多和大家分享指数择时的收益及风险思考历程。
简述一下本次实盘的择时策略方法：
择时品种：中证500
择时观点：多头、偏多、无观点、偏空、空头（观点分别对应：100%多头仓位、50%多头仓位、0%仓位、50%空头仓位、100%空头仓位）
更新频率：日频
更新时间：每日收盘后更新次日择时观点
更新简评：会简述本日择时观点的主要理由
其他固定更新内容：择时累计净值、指数累计净值
策略判断依据：涵盖量价时空、内外影响、宏观微观等多维度的指数择时框架，量化方法实现
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在股权定价的前提下，溢价率的本质就是看跌期权的价值。所以说溢价率随强赎概率提高而走低肯定是没有问题的，尤其是你举的东财转3的例子，是非常鲜明的。
不过看跌期权价值除了被强赎削弱，股价本身的上涨也会带来看跌期权价值的削弱（因为这个看跌期权越来越向虚值方向去了），健20的例子，如果我们结合健友一起进行转股溢价率变化的平行比较，会发现这个要素的影响在10月底到11月中旬这段期间会大过强赎预期的影响。
你可以看一下下面这张健友转债的图和上面一楼我发的两个转债转股溢价率差的变化就可以看得很清楚了。
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不过健友转债是未到强赎价，而万顺转债是公告不强赎。
这次的题目你会做了吗？
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投资做的是大概率（胜率）或者大赔率，健20强赎后期权价值归零是几乎确定的，健友转债的看跌期权价值（转股溢价率）是否扩张主要取决于转债持有人对正股的观点及短期供需结构。昨天收盘时健友转债与健20转债跌幅差异不大，但从过程中可以发现两者的跌幅是有差异的，这个动态的过程需要在盘中捕捉。
捕捉的方式和思路：昨天的健友转债有点类似有一个支撑点的转债，跌破支撑点大概率会反弹。但这个支撑点本身还会随着股价（平价）变化，所以是一个动态的过程。
我本人的操作很简单，正股大概率会被转债拖累，而且周一正股已经有反应。所以正股当天的走势大概率也会下跌，所以我是开盘时健友转债超跌反抽后直接卖出的。
从这两天的综合价格走势来看，也基本上符合健友转债>健友正股>健20转债的情况。
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之前和朋友们提过，从8月开始我一直在研究可转债多因子策略。回测的效果不错，在低溢价率因子权重较低的前提下历史回测大概能达到65%的年化收益，以12%的对冲成本计算对冲IC期货可以获得35%的绝对收益。目前已经进入实盘。11月截止目前跑赢中证500 5%左右。
但这个不是重点，今天主要讲讲持仓可转债在遇到强赎风险的时候如何应对的问题。
可转债多因子策略的持仓中昨天有两支强赎风险同时触发，荣晟转债和健20转债。都是数日子到15天，但不知道会不会强赎。从外部视角来看，荣晟之前下修过，促强赎的意愿应该是比较强的，所以倾向性的意见应该是大概率可能强赎。而健20转债就不是很好判断了，毕竟前面的健友转债还没有强赎，是否会先走弟弟很难说，而且昨天健友正股已经因为这件事的预期而出现较大程度的下跌。
对于荣晟，我的选择是卖出观望，虽然赌错了但并无所谓，第二天再买回来就是了。对于健友，我的操作并不是卖出规避强赎风险也不是被动晚上等公告，而是将持有的健20转债换成了健友转债。
这里面的逻辑就在于健友转债在昨天具有不对称风险对冲的功能。我们站在昨天有两种未来发展可能：
（1）健20不强赎
那么健友转债和健20转债之间的关系没有发生任何变化，他们之间会继续保持合理的基于平价差异和预期的价差。无损失。
（2）健20强赎
在这种情况下，健20的看涨期权时间价值在一夜间全部消失，而且次日大概率出现正股和转债双双下跌的情况。那么在这种情况下，健友转债依然保持着完整的看跌期权价值，因此会在下跌时提供转股溢价率提升带来的保护。
综上，我们不需要判断健20昨晚是否会发强赎公告，只要简单的思考就可以得知，当天的健友转债是比健20更有优势的品种。而今天的市场表现也证明了这一点，虽然我依然开盘就把持仓给卖了，但相比今天健20转债7%+的跌幅，健友转债几乎没有给我带来任何损失。
这是转债看跌期权带来的“不对称赔率”的实用案例。
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0、背景：价值链是制造一个商品的产业链条，比如汽车的简化价值链：铁矿石=》钢铁板材=》汽车零部件=》整车
1、CPI往往是商品价值链靠近终点的那些产品的价格，更多反映需求（当然中国的CPI和生猪价格、原油价格相关性较强，需要把这两个要素单独分析）
2、PPI往往代表价值链靠前的那些产品的价格，更多反映供给
3、如果你同意人类社会长期产量增长的，且长期来看通胀是一个正数这两个假设，那么长期来看供给永远是短期问题，而需求是长期问题。因为需求不足（跌价）的问题会因为量和（成本的）价的长期斜率向上而改善，而需求过剩（涨价）会是一个长期方向。而供给则反之。
4、通胀的来源只有一个：货币的增长速度超过了商品数量的增长速度。将其拆解，我们可以得出，货币量上升或商品数量减少会导致通胀。大家认知的通胀一般对应前者，毕竟印钞比较容易。后者大家少见，但换一个名字应该听到过，叫“滞涨”。很简单，商品数量减少，对应的是经济下滑，而同时物价上升，就是滞涨本身的定义。
5、凯恩斯学派主张刺激，但无法解释滞涨，弗里德曼说“通胀是一种货币现象”，也没有关注商品。因为在他们的模型假设中，不存在“非理性人”。怎么理解？一个简单的例子：
5.1、如果出现了通胀说明商品供不应求（注意这里供应的是商品的数量，而需求对应的是名义货币），导致价格上升。
5.1.1、 印钞途径：如果经济不增长，怎么制造供不应求？很简单，印钞即可，因为需求对应的是名义货币。
有人问为什么？2010年1元买一根油条，工资是100元，我的工资可以买100根油条。2020年5元买一根油条，工资是500元，我的购买力还是100根油条。油条的名义价值增长了5倍，实际价值不变。原来1元买，现在5元买，是不是提价的过程中出现供不应求了？所以需求对应的是名义货币。这叫需求拉动型通胀。
5.1.2、 经济学家假设之外的途径：除了印钞还有什么办法制造供不应求？刚才说的是需求扩张，那么自然就是减少供给呗。为什么经济学家推理不出这个路径？因为这个路径不符合理性人假设。
给一个场景：全世界100个人，一天消费100根油条，平均每日其中有1根油条是我卖的，卖1元，成本0.8元，一天赚0.2元。现在我突然脑子抽筋不干了，爱谁谁上。假设需求不变，世界产生了1根油条的供需缺口，那么要么每个人都少吃0.01根（计划经济）。要么就是涨价涨到最穷的那一个人吃不起油条（市场经济）。总而言之，需求也要降到99根才行（equilibrium）。
但问题是“我”凭啥突然脑抽不干了？或者说，按经典经济学家的逻辑，原来的供给退出了，那么你们其他人赚得更多了，有动力增加供给。时间一长肯定会平衡过来的。那么滞涨怎么还会产生呢？
我们看一下大家比较容易记得的，历史上的大滞涨和我们经历过的小滞涨，分别是：美国的73年石油危机、中国08年、17年（极小滞涨）和现在。
我们发现供给侧都出现了很大的问题，或者说非理性人的情况。
石油危机对应的是阿拉伯和以色列战争。阿拉伯世界从73年10月开始大幅收紧了原油的供应（有钱不赚，只为声援盟国），导致油价飞升。美国作为通胀输入国，能否通过调节自身的石油供给降低供需缺口？没有可能。
做一些简单的假设就是一道简单的算术题，假设美国对阿拉伯石油的需求占其总需求40%，自身产能占20%。阿拉伯降低25%的供给，则产生40%*25%=10%的供需缺口。对应的如果要完全弥合这个缺口，美国自己的产能需要增长10%/20%=50%,即增长一半才能弥合缺口。所以全世界生产所有东西的成本都被拉升了，对应到全世界生产力的下降（滞涨）。
17年和现在我国的例子有异曲同工之妙，本质上也都是供给侧改革。我就不展开了，接触实业多的朋友应该会有点感受。一句话，是那些老板不愿意开厂了吗？还是有人拿枪逼着他们不许开厂的？（非理性人的来源）这就是成本（供给）推动型通胀
6、 继续讲产业链，需求侧的通胀来源于需求，即更加靠近终端，因此往往从下游传导至上游。而供给侧则反之。至于为什么每次大通胀都是商品的大通胀，这里有个长鞭效应，不展开了。有兴趣的自己百度。
7、而所谓剪刀差，就是PPI不向CPI传导。什么叫做传导？传导的本质就是价值链中一次次报价的更新。上游没供给了，中游的需求不变，则上游的货少了。中游开始抬价羌活保交付。抬完价，发现利润变少了，于是试图去转嫁给下游。结果发现，自己一涨价订单就没了（需求并不好，只是东西少了）。于是终端没法涨价。这就叫PPI不向CPI传导（当然，这里要扣掉猪和原油）
8、不传导是一种不稳态，无法长期持续，因此我们可以看到中游（制造业等）开始利润率收敛了（所以今年三一重工利润表的下跌是19年时候就注定的，是周期，每个懂周期的人都知道）。然后中游收缩再传导回上游，于是上游的需求也下降了，涨价结束了。
9、最后我们发现，需求驱动型的通胀，其持续时间主要取决于需求传递速度和产能建设周期。因为需求一出来，供给没问题，企业家会造工厂，等工厂的产能放出来，供需缺口消失，则涨价结束。（这和我前几天分析的猪养殖周期分析逻辑有一点像，因为母猪的妊娠周期的固定，本质上就是生猪产能建设周期的固定）
而供给驱动型通胀，其持续时间主要取决于上游供给收缩的持续程度和中游现金流量表的强韧程度。上游供给收缩时间越长，中游的现金储备越多，那么持续的时间就越长。
10、从2019年12月CPI上破3%时候的加息5bp开始，央妈已经不看cpi了。至于看什么，我推测看“核心CPI”，但她自己没说，所以我们就姑妄听之姑妄信之。
11、剪刀差扩张过程意味着上下游供需缺口的扩大，而收敛过程意味着弥合，而这样的弥合是要通过“解散生产关系”（倒闭）才能实现的。
12、科技创新可以推动生产力的提升，而生产力的提升则意味着总体的通缩和该商品供给方收益结构的再分配。
思想实验：假设全社会货币量不变，都是100元，对应商品10个苹果，每个苹果价值10元。技术革新前有10个厂家生产，每家造1个。A-D厂家的成本是8元，E-J公司的成本为9.5元。E-J公司赚0.5元勉强度日，A-D公司赚2元日子过得不错。（可以把A-D套入costco、牧原等所有成本领先的公司；而E-J对应正邦科技等公司）。
A公司的技术发生了革新，革新后，A厂家可以以同样成本生产2个苹果，其他公司情况不变。则全社会苹果产量提升至11个。
假设货币量不变，则每个苹果价值（售价）变为100/11=9.09元。（供给扩大，需求不变产生的价格下降，通缩发生）
而内部收益分配结构的变化更佳复杂，分为短期和长期：
短期：
E-J开始亏损，但继续生产（类似现在的猪养殖）。E-J赚9.09-9.5=-0.45元。
B-D盈利收窄，赚9.09-8=1.09元
A公司盈利大幅提升，赚9.09*2-8=10.18元
对应业绩同比：
E-J公司业绩同比=-0.45/0.5-1=-190%
B-D公司业绩同比=1.09/2-1=-50%
A公司业绩同比=10.18/2-1=409%
长期：
E-J公司不可能永远亏损，会退出市场（空出6个苹果的市场份额）
B-D公司小幅扩产或不扩产
A公司大幅扩产，盈利的量和毛利双增（类似苹果手机淘汰诺基亚）
声明：本文严禁转载
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今年7月10日的时候，当时的物价数据出炉时，我就提过下半年以PPI为代表的通胀一定会超预期。（传送门：https://www.jisilu.cn/question/407263?show_all_answer-TRUE__item_id-3761877__answer_id-3761877__single-TRUE#!answer_3761877）
在当时，所有的券商宏观分析师都认为根据基数效应，今年的5月数据（6月公布）应该就是PPI高点。但从供需结构（收紧）以及名义货币量的变化（收紧速度减缓）来看，我们在当时很容易看出通胀会超预期。
当时提出的供需结构问题来源于我在5月时首次提过双减的预期的21年内碳平衡。当时就提过上半年需求还在，（碳平衡带来的煤炭）供给的超预期收缩是不可能在短期由新能源填补上的，因此会带来不可预期的通胀。
5月20日的讨论传送门：https://www.jisilu.cn/question/407263?show_all_answer-TRUE__item_id-3675340__answer_id-3675340__single-TRUE#!answer_3675340
所以，我当时做了一张图：
那么3个月过去了，我们看看现在的实际情况如何：
现实果然更可怕，实际数据真的是“beyond my wildest imagination”。这也解释了从8月到9月的煤炭为首的周期股上涨。7月以后市场真实地反映了我上半年预期的“滞涨”。
我当时的判断逻辑：
因为在经典滞涨环境下所有的资产都是不保值的。所以我在今年一季度开始认为下半年是要跌的（感兴趣的可以翻一下当时我画的的宏观指针截图），但超出我预期的是本次央行的货币政策操作，今年2季度的时候由于地方债发行速度不及预期，当时的银行间流动性是泛滥的，构成了当时的小“资产荒”。所以在预期全年预算目标会按计划达成的假设下，同时假设央妈会保持中性（钱已经很泛滥了），预期下半年地方债会加速发行回笼流动性是我对流动性的核心判断，可惜的是这个判断被7月的降准和后续的MLF续作给证伪了。
所以回过头，今年2-3季度真实的宏观环境是：
（1）基本面：经济开始下行，但下行带来的需求收缩（自然下行）慢于供给收缩（碳中和的人为下行），因此商品价格走高
（2）流动性：货币乘数随房地产周期（信用创造周期）和投资回报下降而下降，但基础货币大幅提升，因此总体流动性在改善。
反思错误：我的错误发生在对流动性的判断，如果经济的量下降，经济的价上升，流动性下降，则应该不操作，持币或持有商品，并随时准备在拐点处做多利率债。
但实际上是经济的量下降，经济的价上升，流动性上升，则此时应该做多周期股。这是对宏观研判、实际情况的总结和自身对错的分析。
现在和未来：
那么为什么现在周期又跌得惨无人道了呢？因为股票是反映未来的，目前的市场又开始根据当前的政策环境反映中央的“反对一刀切”等对未来物价的影响了。简而言之，未来的PPI“预期”又向下拐头了。
这次方向上我不反对（库存周期已经明显走入下半场），但幅度上，我感觉从资产价格维度来看，市场又开始走极端了。事实上，这些和碳中和相关的商品供给未来几乎看不到任何增加的可能性，而其替代品的更替速度和经济的变动速度差很多，很难快速填补缺口。当前的经济是走势向下的，但下一轮库存周期启动的时候，需求会再次改善。届时，很容易再次出现供需缺口的。
所以，煤炭等碳中和相关行业上市公司已经从以前的由于国企社会责任和转型难度带来的不管怎么亏都无法出清的僵尸资产，变成了供需结构紧平衡，且未来供给随时会再次收敛的资产。这会导致该类资产在新能源完全替代之前，呈现出较高的ROE水平（相比本轮供给侧改革之前），从而带动整体行业的估值中枢水平上升。
这是我对物价以及周期偏长期的思考，谨供参考。
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除权后到面值以下的，安全垫极大，因为重整后立刻面退虽然理论上可能发生，实际上不太现实。
除权后1块以上呢，算有风险套利，但是有3点考虑：
1、价值提升部分：重整后上市公司负债减轻盈利能力，而通过送股普通投资者稀释有限。
2、低价部分：今天大集收盘价大概1.08元。到目前为止，没有健康的公司出现面退的。而今天A股正股最低价是ST粤泰，1.5元；再同比同类型重整高比例送转的银亿，在重整方持续违约情况下，银亿今天除权价格是1.27元。在大盘不出现极端环境下，大集的1.08依然相对便宜。
再同比这两年几只重整低价摘帽股，永泰能源，重整前后最低价1.2，摘帽一波到1.5。庞大集团，去年年中接近面退时候大股东持续增持，摘帽前到1.2，摘帽后到1.5。所以虽然1元面值有虹吸效应，但是重整摘帽后因为有摘帽炒作，脱离1元也比较快。
3、就是业绩补偿的自然除权部分。这个和LOF溢价套利类似，除权后账面大量浮盈，然后股价自然封跌停到合理价位。由于大集送股比例大，除权要连续跌停13个到合理价位。如果提前开板还有超额收益。
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st大集股份变动分析表：
散户股份喜事率计算：
稀释率= 1,916,264.15 （送转后股份数）/598,200.40(送转前股份数）= 3.20
即原股价应除以3.2元计算成本。
从这个角度来看，若保壳视角，3.2元是st大集的底价，否则将强制退市。
最终变动后股权比例图：
至于业绩补偿部分，若根据分配前后的股权百分比：32%/28%=1.14，则仅增值14%。
由此来看，目前st大集已经处于超涨状态，除非低于3.2元可能考虑博取免退市的1元套利，否则其他收益都已经超额兑现。
分析结论如上述，烦请指点一二。 @GLZ0514 @瑞宇堂 @孔曼子
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持有可转债虽然同时也持有了看涨期权，但价格杠杆倍数远低于独立的看涨期权。
正股涨10%，可转债涨幅一定是低于10%的，而独立的看涨期权可能上涨100%，只有当期权为深度价内期权时，价格杠杆大幅下降，两者的定价才会趋于一致。
还可以这样理解，买入可转债，好比用10元钱买入期权，然后再拿出90元做为保证金被冻结。如果不愿意缴纳这笔90元的保证金，也就是只购买普通独立期权，那么期权费就得贵一些。
还有一点不同，就是可转债的行权价格有下修条款，内在价值存在单向增长的可能性，这一点期权定价模型没有考虑，但它的重要性非同小可！也正是因这一点，可转债的期权价值又增厚了一些，似乎套用期权定价公式又比较符合实际情况，但这只是一种巧合。
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最近四通要约跌破要约价，但今天稍微研究了一下，感觉性价比一般。贴出我的意见，欢迎大家指教。
结论：四通这个要约有点鸡肋，如果后续没有较大跌幅意义真的不大。也许最后也可以赚钱，但就类似东北制药第一次要约那样，赚的是运气的钱。
主要考虑这几点：
1.这次要约的本质是马可波罗的借壳+同业扩张，但马可波罗对壳的需求越来越小。
尤其综合考虑：
（1）目前19年增持成本已经浮亏50%的情况下，这次要约价6.6仅仅比底价6.46上浮了2%不到
（2）还要再加自始无效条款
马可波罗对四通更多是同业的战略投资，借壳的意味越来越淡，迫切希望要约成功的意愿也不足（去年四川路桥，怕疫情导致要约不成功甚至提价要约，意愿差异明显）
因此，公司和股东推动保要约的意愿（概率）极低。
2.蔡氏兄弟自从收购启德教育失败后一直在考虑卖身，这次要约虽然第一大股东参与的历史概率不高，但他们并非不可能参与
3.富祥投资是大概率要参与要约的，之前就想减持了，现在比当时价格要高。这里就有超过4%的持仓了。
4.自始不生效是个天坑（此类收益分布结构类似天茂、英力特和soho中国），大幅降低了要约隐含期权带来的收益稳定性，反而会导致投资者高估期望收益
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2021年8月3日（周二）择时观点：偏空（操作：50% 中证500空头）
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2021年7月30日（周五）择时观点：无观点（操作：空仓）
老天垂怜，这次两天的反弹逻辑多头开仓最后还是盈利收场。明天再次开始休息。
目前择时最大的问题就在于这两年的市场越来越呈现非均匀化的特征，以往小盘股大跌大盘股小跌，大盘股大涨小盘股小涨，虽然幅度不同但大体是同一个方向的。
现在太容易一些股暴涨的同时一些股暴跌，同一天甚至可以出现两个宽基指数一个上涨2%一个下跌2%的奇观。这些，在我看来，也是A股近年机构化的结果和特征表现。
以后可能要花更多研究和投资精力在行业轮动和风格轮动上了
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2021年7月23日（周五）择时观点：无观点（操作：空仓）
职业投资每天做什么
基于大类资产配置和宏观的投资其实没有必要每天看，每天说，但人总是闲不下来，想要证明自己的存在感，所以往往走入两个极端。
1.放弃这段时间，有很多朋友说职业投资后很闲，每天没啥事干。整天钓鱼养娃逛菜市场
2. 还有些朋友沉迷于交易，但年底一算可能主要收益还是资产配置带来的，交易往往是负贡献
我个人对上述两种情况都不太认可，原因是：
1.太闲的职业投资说明投资方法太少，诚然这并不会导致收益率的下降，但往往会导致投资收益逻辑的单一性，即主要收益来源基于特定的一种或几种投资策略。这样的策略在有效的时候往往可以贡献较好的超额收益，但一旦失效就可能遇到“失去饭碗”的恐慌。好比分级A谢幕后很多集思录er涌入可转债，在今年年初的亏损时痛不欲生被迫割肉而失去了后续盈利的机会。本质上就是没做好准备，对投资机会和品种的不了解导致了整体收益的夏普比下降。
2. 除非像熊猫这样总结出交易规律从而盈利的朋友，否则交易更多是作为股市里打发闲暇时间的一个游戏，为你提供更多的是娱乐而非收益。（我刚开始投资的时候，整天看着K线图心惊肉跳，每天就像坐过山车一样，在此期间交易的确很爽）但往往这样未经回测确认有效的非系统性交易，带来的是价值减损。
我的应对是：拓展多个低相关性策略。
我研究选股、研究行业、研究宏观及大类资产配置，研究可转债、研究套利，研究择时、研究期货，等等等等。我每天忙得不可开交，甚至经常熬夜研究。为什么？主要是缘于以下的公式：
低相关性策略=低相关性品种*低相关性策略*低相关性逻辑
举个例子，假设我的能力圈为5个收益策略：
（1）股票择时因子1=股票*择时*择时逻辑1
（2）股票择时因子2=股票*择时*择时逻辑2
（3）股票择股策略1=股票*择股*择股逻辑1（业绩驱动）
（4）股票择股策略2=股票*择股*择股逻辑2（分析师预期）
（5）可转债下修=可转债*择券*下修逻辑
（1）vs（2）的相关性因为逻辑不同而相对较低，但两者同属于择时因子，同受beta这个系统性风险影响。
（3）vs（4）和（1）vs（2）的逻辑类似，两者相关性不同，但同受业绩因子（市场是否看业绩呈现涨跌）影响
但（1）&（2）和（3）&（4）这两者如果并行，则虽然其底层资产都是股票，而由于策略收益维度的不同，导致其收益相关性大幅减弱，进而可以有效提升整体收益策略的夏普比率。
再扩展品种到（5）可转债等等，相关性进一步下降，因而在自身能力水平保持恒定的情况下，可以获取更高的收益回撤比。
回头看上面的公式，每一个维度拓展了收益的一个可能性，而他们之间的相关性又并非线性，那样我就可以不断获益。同时，某一个维度策略的失效对我的损害（分级a没了，小市值策略失效了etc.）微乎其微。
因此，我在不断地通过研究拓展自己能力圈中的维度。比如也许有一天，可以把大小盘策略从现在的事件驱动策略扩展成每日有观点的策略。
也许这就是为何我每天都觉得时间不够用的原因。永远有太多的维度等待我去研究，然后成为我的能力圈。
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先谈一下狭义流动性的定义，狭义流动性指的是央行可以直接干预的流动性，即尚未进入信贷和债券市场进行货币乘数放大前的金融市场流动性，一般往往体现为供需对冲后的“银行间超额流动性”，由于我国目前的资本市场流动性来源主要出自银行，因此狭义流动性会直接影响利率，对股市也会有间接的影响。一般券商宏观策略分析师称之为“货币”、“狭义流动性”、“超额流动性”。
与之对应的定义是广义流动性，就是经过信贷工具进行货币乘数扩大后的全社会经济主体的市场流动性，是银行向全社会进行信贷发放（供给）与全社会（个人+企业+政府）信贷需求两者之差的体现。一般券商宏观策略分析师称之为“信用”、“广义流动性”、“水”。
我的狭义流动性观察，包括多个指标的观察。这里以SHIBOR 3M为例。我们观察的SHIBOR 3M（3月期限上海银行间拆放利率，以bp为单位）以及基于shibor 3M观察狭义流动性冲击特征的冲击指数如下图：
可以看出shibor 3M的波动是比较比较平稳的，但冲击系数可以比较快速而明显地提示shibor3m在历史上所发生的的历次向上或向下冲击。
比如近期，shibor的是持续向下的，但冲击系数显示，继续向下的动能已经不足。
看最近1-2年，也可以明显看出2020年4月后由于央行对狭义货币的主动快速收缩，进而带崩了当时的利率债。
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2021年7月2日（周五）择时观点：无观点（操作：空仓）
今天的择时好不好做？好做。为啥？原因如下：
但为啥昨天是无观点？请看下图(白线上证50，黄线中证500）：
仔细看最后30分钟，虽然我是无神论者，但今天的GJD也太不含蓄了。（我们处理的是系统，也就是会周而复始反复发生的事件，对于疫情、百年这种类似彗星撞地球之类的特殊事件，不要用系统处理。要么专项处理，但我建议保守一点就是不处理）
那么市场对其的反抗是什么呢？见下图：
期权市场的图就不截屏了，论坛上已经有人在讨论了。期货和期权等远期观点已经用脚投票了。
IH年化折价43%什么概念？
绝对概念来说，拿两周到7月16日交割，稳稳跑赢指数1.8%。两周1.8%超额，绝了。
相对概念来说，和2015年7月22日大致相当，也就是这天：
好了，差不多就到这了，不能多说了
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泛舟老师最不喜欢的问题：您最近是在修车还是修电脑？
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2021年6月29日（周二）择时观点：无观点（操作：空仓）
越涨越悲观。上回提到的碳中和限产的消息今天又得到同消息来源的证实，说是今年年内一定要实现负增长。各省的省内压降额度分配已经完成，下周就会把限产指标下发到企业。影响最大的应该是长材。要是哪位朋友在钢铁煤炭行业里的麻烦帮我打听一下，下周开始有没有类似消息出现。
下周之后哪些个钢企有调研纪要、电话会之类的我会去听一听，看看是否确认。
我现在所有的权益持仓全部用期货空头保护住了。
快到年中了，谈一谈上半年的成果和各主要策略回顾：
净值：今天净值再创历史新高，目前来看全年收益17%不到，最大回撤4.6%。净值和指数的相关性0.2,基本符合预期。
对冲策略的好处就在于2018这种年度照样年度盈利20%以上，当然坏处就是2019年也只盈利了30%多。
各策略分类回顾：
一、长期基本面择股策略：
今年以来，跑赢中证500 13.9%，扣除对冲成本以后实际盈利10%不到一点。是我持仓的最主要构成，贡献了主要的收益。
该策略策略容量大，逻辑清晰，年化超额收益稳定，调仓频率低（一年4次），未来资金再增加10倍也能无损容纳这个策略。就是年化超额收益较低，以往的策略年化收益大概在20-25%左右，扣除IC对冲成本和保证金对仓位的占用，则实际年化收益大概在10-12%，但对冲后大幅提升了sharp ratio，任何时候都睡得着觉。
该策略的更新在以下贴中：https://www.jisilu.cn/question/379668
今年二季度，该策略进行了重大更新，将券商分析师的盈利预期纳入了策略体系。回测的综合年化超额收益率超过了30%，从下一期开始会简述策略更新以及选股持仓。
二、择时策略：
择时策略主要由3个主要的子策略构成：股票择时策略、大小盘择时策略、利率债择时策略。
1.股票择时策略（也就是本帖直播的策略）
今年表现不佳，半年以来收益6.6%，远低于前两年。这个策略是一个进攻型策略，夏普值并不高，今年的收益回撤比甚至接近1，和我平均在3-4倍夏普值的其他策略比起来较弱。
但这个策略的好处是：
（1）接近0的额外占用资金（因为我常年对冲，所以做多只需要撤掉空头，反而可以获得活期利息），相当于捡钱
（2）额外的收益维度，与其他策略低相关性
（3）赚钱的时候特别赚，比如去年6-7月。亏钱的时候不怎么亏，比如今年2月。
2.大小盘择时策略
在我这里属于事件驱动型策略，不是每日都有观点的。但胜率较高。今年该策略基本全胜。年内收益在8%左右，考虑到开仓时间到目前不超过20个工作日，今年该策略表现还是很好的。
今年比较经典的是在小盘股跌得哭爹喊娘的年前最后几天，旗帜鲜明看多小盘股。
还有少许在套利分享帖中贴过的多空研判，以及前两天在本帖提出“500/50接近乖离点”后持续至昨天的调整。
3.利率债期货策略
这个策略在集思录并未实盘公布，具体是用国债期货（以T合约为主）进行的久期多空择时操作。今年仅开了一次仓。收益回撤都不明显，仓位也不高。去年做空利率债的时候帮我赚了一些钱，预计明年该策略会有较好的表现机会。
三、综合套利策略
本人的套利策略来源比较多，大概有30-40个模型，包括股票、对冲、基金、可转债等品种。今年这部分收益依然保持较好的表现。
由于主要是事件驱动，仓位波动比较大，总体而言，持仓期间年化收益平均在40-80%左右，回撤不大，但单次收益大约不超过5%。对组合整体贡献大约在4%左右。
今年投入仓位比较大的案例有：
（1）去年底到今年初的分级A、B类最后晚餐
（2）爱美克、锋尚文化等年报驱动策略
（3）山西汾酒、陆家嘴为代表的特定事件驱动策略
（4）还有一些项目组公司炒业绩的事件驱动策略
也有很多遗憾，像去年帮我赚了不少的要约策略，今年几乎都没有什么好机会。今年st策略也错失了大肉。
这类策略主要就是等待，一般开仓了总是能赚，或多或少罢了。
这类策略的分享主要在下帖：https://www.jisilu.cn/question/375632
四、行业轮动策略
今年该策略没有比较好的机会，预计下半年也不太会有这类机会。因为今年机会比较大的化工和有色类我主要通过策略研究覆盖，而非产业研究覆盖。二新能源产业变迁太快，对研究要求太高，我基本不覆盖。预计2022年底开始这类策略又会有比较好的机会。过往几年，类似猪养殖、鸡养殖、重卡、乘用车、橡胶、涤纶、水泥等都给我带来的比较好的收益。
五、大类资产配置策略
今年的大类资产配置比去年要难很多，因为宏观资产定价要素的变化方向是反向的。这点我说过很多次。由于已经失去房票，所以本轮房地产周期高点（21年3月左右）我没有再卖出房产。上一轮的操作是17年3季度卖房，19年1季度买房，坐标上海。
其他资产没有特别好的机会（黄金可能有机会，但需待Taper预期落地）。而2021年下半年的经济状态大概率是滞涨，除了商品理论上所有资产都不会太好。所以今年下半年估计该策略的收益获取方式是少亏，而非盈利。
总结今年宏观资产配置上看错的最大一点是没有预料到二季度狭义流动性（银行间流动性，或者叫货币）超预期的宽松，这主要是因为我的策略框架以宏观、产业需求波动为主，没有把财政支出节奏纳入框架。而今年的财政发债节奏超预期地慢，这是太大而慢的框架导致的问题，无法避免，毕竟我不做主动跟踪，只做策略框架搭建。
在经济和流动性下行初期，狭义流动性（货币）的确会比起广义流动性（信用）对风险资产的定价影响更大一些。
综上：今年上半年是较为乏善可陈的一年。收益获取方式比较单一，还是以常规策略为主，少有大机会，和19、20年两年不太一样。当然从宏观上来看，出现这样的情况也是在预期之中的。
上半年的收益还算满意，历来下半年的收益预期一直比上半年低一些，今年希望全年能达到25%左右的收益，并控制回撤在6%以内就达到目标了。
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Q:按照二手房价的波动图，卖房风险太大了，卖方最多能获得房价一段时间横盘的置换期，但是卖房时间点选错的话，就是巨大的踏空风险。
A:数据分析的核心在于理解数据驱动的核心来源，所以一般不能单一维度去理解数据。同时，要把图表数据落在真实场景下尽可能去理解（尽可能身临其境地去理解）。
您提到这个数据情况涉及到二手房的一个现象，叫做“底部价格粘性”。类比到股市也有类似现象，叫做散户的“套牢装死”。由于二手房的主要交易对手和股市的大部分成交额一样都是散户，因此一旦价格跌破成本时，散户会退出交易（不再贡献交易额），直到价格再次回升到成本以上。这时，你会发现房子的真实成交量大幅下降，房屋挂牌量下降，买卖双方的价差很大。虽然挂牌价格还是挺高的，但是议价空间很大。（一个真实的案例，2018年时，陆家嘴某小区180平的高层挂牌1480w，我的一个同学最后1360w拿下）
这种现象导致了除大萧条模式（参见达里奥《债务危机》一书的定义）以外，全球的二手房（居住用房地产资产）价格都呈现出尖顶钝底的特征（繁荣尖顶，衰退钝底）。这是居民现金流稳定（收入现金流>房贷现金流）时的自然现象，也是中国过去20年发生的常态。
但如果我们把视野拓宽到（1）一手房（2）商业用地（3）萧条模式这三种情况下，这个现象就不成立了。
（1）&（2）一手房和商业用地
由于其价格是商品定价模式，受供给与需求驱动，同时受到房地产开发企业本身资金储备程度的驱动，因此呈现出比二手房更为强烈的波动。
（3）萧条模式
当居民收入现金流<支出（房贷）现金流时，“装死”就成为了一件不可能发生的事情，因为随着时间的流逝，居民的利润表、现金流量表和资产负债表会越来越恶化。这个情况可以是由于收入的下降（比如经济大幅下滑），也可以是由于支出的上升（比如利率大幅上升）。中国没有发生过萧条（2018年几乎就要发生萧条，当时已经有很多民营企业进入债务-通缩循环）
海外萧条案例可以参考日本1993-1995、美国2007-2008年的房价走势，美国数据见下图：
请试图身临其境地去理解一下红框内美国一位普通次贷家庭的处境：
（1）提示1：连续两年的负40%同比=0.6*0.6=0.36，即下跌1-36%=64%
（2）提示2：次贷的按揭抵押率为=10-30%
（3）提示3：若按30%贷款抵押计算（类中国首套房贷），30%-64%=-34%的资产收益。或者说-34%/30%=-100%+的实际收益
再具体一点，花了300万买了1000万的房，最后房子被没收以后，倒欠银行340万。
那么，上述所谓的“巨大踏空风险”也可以反过来认为是“对价格下行风险的规避”。在中国过去10多年的历史中，由于房地产的价格不透明以及高额交易成本天然限制了交易，而城市化的巨大需求驱动和杠杆化交易带来的巨大财富效应产生了巨大的获利团体和投资、思维惯性。但通过基于逻辑和数据的分析，理解“炒房者将付出惨重代价”这句话的意义就不会很难了。
所以，资本市场研究一定把视野放宽。放宽到其他资产，放宽到其他国家，放宽到历史的长河中，那样才会有比较全面的理解。
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Q:二线滞后一线半年时间，比如2017二线涨幅很客观，这一次呢？
A:很遗憾，二线城市本轮数据不是很好。根据我的结构主义分析模式的推导，主要是由于中期财富效应需求结构的恶化（8年维度）+长期人口结构需求恶化（30年维度）综合导致的。目前来看，2017年式二线城市的补涨在2021、2022年恐怕很难实现。
主要原因在于耐用品的需求结构在短期有极大弹性，而长期来看几乎无弹性，因此短期由于刺激导致的需求爆发（17年大规模针对三线及以下城市的PSL刺激）反而会抑制长期的需求，因为需求总量（适龄人口）是一个慢变量。具体的分析我以后开宏观分析专贴的时候会细说。
附图如下：
（1）2020年时我对中国房价的高频分析图示（包含一二三线城市数据）：
分析：可以看出，历史上历来是有很明显的一线城市优先启动，逐步扩散到二三线城市的情况的。但18年二三线房价出现了异常的上涨，这主要是由于当时有不在整个货币体系之外的一根专通二三线楼市的水龙头（棚改货币化），支撑起了楼市的需求。
但这样的需求是透支式的，因为房地产需求=买入货币量=买入人数*人均支付货币量。
（1）买入人数由当地的适龄人群构成（22-50岁），之后我会写人口专题，会专门分析这一块，现在只需要记住这属于人口慢变量就好。
（2）人均支付货币量=min(人均支付意愿，人均支付能力），即“有多少钱干多少事”。当时的棚改货币化安置，主要是国开行的专项贷款支撑，有国家信用担保。所以，需求的信用风险无需担忧。
而原来棚户区人民突然获得的大量货币，叠加了其之前积累的部分可用货币（个人多年积累的存款），合计构成了17-18年的“人均支付货币量”。
因此，综合而言，往年透支的需求，遇到适龄人群的首次买房峰值结束（1983-1990年出生的baby boom），第二波需求尚未诞生，带来的结果大概率是需求的低于往年均值。
所以，目前的二三线城市房价的实际数据是这样的：
分析：从历史简单归纳法可以看出，理论上现在这个时点，二三线房产的价格理应已经开始动了。但数据体现出了很强的底部惯性和粘滞性，一直到21年5月数据才体现出极其微弱的拐头向上。这点在我看来就是前期需求透支的结果。
所以试想一下，如果本轮由于疫情驱动的超额货币供给都无法拉动三线城市房价，我本人对此类房产未来的长期价格走势是极为悲观的。希望上述回答对你有帮助。
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指数说明：
（1）中国经济领先指数表征中国未来3-6个月经济总量的变化情况，可以用于预判全国的企业盈利情况以及宏观经济的变化情况。
指标用法：
（1）利率债：对本指标对利率债最为显著，向下（经济恶化）时利率债大概率上涨，向上（经济改善）时利率债大概率下跌。
（2）股市&信用债：上行阶段，股市呈现出结构性特征，与宏观经济高相关的产业（如周期股）盈利大幅改善。下行阶段，与宏观经济低相关的产业相当跑赢（如TMT、公用事业、食品饮料等）
目前中国经济领先指数的状态:
1.剔除疫情影响
2.不剔除疫情
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由于房地产本身是金融工具，其市场的发生具有极大的信用扩张属性（货币创造属性），因此货币活化指数与房地产之间的关系是最直接的，而股市等还要受到企业盈利等其他变量影响，因此相关性没有房地产那么高。
因此，下面就以全世界的房地产价格为例，给大家看一下货币活化指数和房地产价格数据之间的统计关系：
（1）中国（以上海二手房为例）：
指标简介：上海二手房指数：上海二手房指数办公室发布，2001年11月开始发布，2019年8月开始停止编制。
（2）台湾（以台北市为例）：
指标简介：信义房价指数，台湾最权威的房价指数
（3）日本（以东京为例）
指标简介：日本东京房价指数，由国际清算银行编制
（4）美国（全美房价）
指标简介：由NAHB（全美住宅建筑商协会）编制
点评：可以看出，无论在任何国家，货币活化指数都对房地产价格有着领先预判意义，但一个国家的货币乘数扩张体系（银行及影子银行）的健康程度，对其有效性有着较大的影响。（日本的效果较差）这主要是由于房地产本身的信贷属性，即房地产本身就是货币创造的一个重要手段所致。
我本人从2013年买第一套房开始，历次买卖房产，根据这个指标以及其他地产层面的相关指标，对房子进行了N次抄底逃顶，目前房票用完，房屋交易成本大增，所以不再进行房产交易了。
但从我过去的经验来看，我可以确信地说：“本轮房地产周期已结束，现在是卖房时刻，不是买房时刻”
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更新几个重要的宏观数据：
一、中国货币活化指数 & 中国货币活化方向指数
指数说明：
（1）中国货币活化方向脱胎于全球货币活化方向指数，用于表征全社会流动性（总社会货币量）的边际变化方向。是金融流动性的最重要参考依据之一。
（2）活化方向指数：根据中国货币活化指数调整后编制，主要表征方向。
指标（活化方向指数）用法：
（1）房地产：对房地产市场最为显著，向下时全国楼市（以4个一线为代表）开始逐步降温，向上时楼市开始升温。买房（卖房）的最好时点是指标拐头前1-2个月。
（2）股市&信用债：上行阶段，股市和信用债价值呈现出类“看涨期权”特征，即易涨难跌。下行阶段时，呈现出“看跌期权”特征，即易跌难涨。（有一个例外，2015年，之后专门开贴讲宏观会讲为什么发生了这个例外）
（3）利率债：效果一般，总体而言下行周期开始时利率债不差，上行时利率债不好
指标情况：
点评：
从5月宏观数据来看，中国的宏观流动性已经发生了真实的拐头，即货币活化方向从1变化为了-1。（大家记得我在2月已经预见半年内流动性会拐头，但事实比我预期的还要快一点）
这个数据已经预示了中国本轮楼市上涨周期的见顶，从目前到2023年上半年将再次进入楼市的蛰伏期。在2022年下半年到2023年上半年将是下一轮买房的机会时点（上一轮是2018年下半年到2019年上半年）。
股市和信用债的黄金时期已经过去，未来无法更好，只能逐步震荡下行。但由于央行近年对市场的预期指导水平大幅提高（从2019年12月降LPR5bp可见一斑），所以预计2018年式的大幅下跌在未来越来越难见到了。
目前的通胀数据目前还算正常，PPI高点也正常，但后续降供给带来的隐忧并未消除。
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A:不是很少做空，而是因为目前公开择时记录的时间很短。之前已经提过，择时的本质是资产配置。那么资产配置的核心长期驱动慢变量是宏观。
所以我们可以这样看待：
宏观条件是季节，四季变化正如美林时钟的运转。而各项高频指标的表征则是是天气预报。季节的本质是地球与太阳相对运动带来的统计上的气温的周期性回归运动，而我们投资中真正面临的就好像是运动员赛跑，通过预知每天的气温，又要跑得快（收益）又要不生病（回撤）。
2018年就是近年来的寒冬（经济大幅恶化，流动性大幅收紧，大量企业破产，换实控人），而2015年就是季节异常的暖冬（经济小幅恶化，流动性大幅放松）。2017年是局部地区的酷暑（经济大幅改善，但结构化明显），2013年是凉夏（经济小幅改善，低于历史均值），2020年是遇到了倒春寒（疫情）的春季入夏时节（疫情前：经济小幅改善，流动性小幅改善；疫情后：经济大幅恶化后大幅改善，流动性大幅改善）。
四季的更替是有明确的宏观经济逻辑和规律可循的，是资产价格运行的长期主要矛盾。但这样的逻辑会在特定时间被特定的外部冲击而覆盖，变为短期的次要矛盾。
比如2015年2季度-2015年4季度根据经济基本面逻辑应该是极差（可以从当时的上市公司季度盈利情况看出），但市场内流动性极端宽松（配资），外部资金涌入（散户进入），因此15年2季度反而有较大幅度的上涨。可以认为是深冬里烤了一把火。
而2016、2017年则是经济周期中由春入夏的过程，因此2016的股市并非如2018年一样下跌了很久，而是在年初触底后全年持续上涨，本质上是经济基本面驱动的。
那么进入当前，2021年下半年则是盛夏入秋的时节（2021年1月是盛夏最热时节，所以当时我画了一张宏观指针图）。气候依然炎热，但我们知道市场的运动方向会变化（方向确定），只是不知道何时变化（时间和幅度不确定）。
怎么判断后面的气温？我们需要关注天气预报中的温度、风速、气压等（高频宏微观信息），但因为并非寒冬，所以你要我穿上大棉袄（做空）一定需要很强的证据才能做到。
目前，在盛夏转凉时节（当前：气温高；预期：气温下降），出现下雪天或高气压环境本来就是很罕见的。自然做空的情况发生很少。等一等吧，大约2022年的下半年-23年的上半年大概率是本轮周期的冬季（可以确定大概率暖于2018年），那个时候一定会出做空信号的。
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2021年6月1日（周二）择时观点：无观点（操作：空仓）
本轮开仓共计5天，除28日偏多以外其他均为全力看多。实际结果，除28日中证500下跌以外，其他日全部上涨。
择时上涨逻辑归因：
（1）货币端资金宽松叠加风险偏好边际改善（短期数据高位改善，长期看持续恶化）
（2）人民币升值预期带来的外资涌入以及内资追涨（短期数据从均值位置大幅冲击至高位，长期看震荡）
这两个逻辑到今天为止全部结束，因此关仓。
未来这两个因素长期都是看淡的，因此可能这个逻辑的看多未来很长一段时间都不会有了。
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2021年5月27日（周四）择时观点：看多（操作：100% 中证500多头）
本周第三天看多了（昨天也是看多，没发正贴，观点在前天贴的评论区里）
后面大概又会归于平淡，货币太松了，的确容易涨。但紧信用方向不会大变，所以不看好上涨可持续性。
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2021年5月21日（周五）择时观点：无观点（操作：空仓）
近期做了一些宏观供需上的观察，和大家聊聊所见所感。
先从去年年中时我的宏观判断说起：当时的情况是这样的，我的计算是基于常规的需求供给端逻辑：欧美的疫情晚于中国发生，且其补贴政策导致消费需求下降较供给小很多。因此海外的需求中幅收缩（撒钱托着），供给大幅收缩，出现产出缺口。中国的供给和需求在20年3月见底后持续扩张，其中节奏为工业生产优先复苏，第三产业滞后复苏（供给需求回复速度大致相当，其中供给略快于需求，因为没撒钱。看美国央行资产负债表扩张速度-中国央行资产负债表扩张速度即知）。
所以，中国的供给复苏速度快于海外（20年下半年中国供给向上，海外供给向下或低位震荡），2020年下半年的中国经济在全球一枝独秀，而且中国的供给会额外支撑部分消失的海外产出缺口，带来2020年出口的大幅增长。这些判断当时都已经兑现了。
而2021年初，我是这样推演的：21年疫情将逐步退去，从21年初开始海外的工业需求应该在改善，而且由于就业率粘性和库存周转天数的滞后效应，供给的释放天然一定会慢于需求的增加。所以从今年年初以来我一直都是看好大宗商品的（需求向上，供给向上，且需求向上快于供给），大家也一直听到我在21年初吹周期，诸如有色、化工板块等。
但现在的问题是，我当时预期21年商品中表现最好的应该是海外定价的有色和石油化工系，但实际上今年表现最好的是黑色系（中国定价）。究其原因，在于中国出现了人为供给制约即“碳中和”。最初，我是没把碳中和纳入考虑的，认为这就是一个主题，类似当年的雄安。
但近期的做了一些调研，我了解到：
1.这个是自上而下的政策框架，从习开始
2. 目前各发改委似乎正在做碳达峰的预算，并且根据我所了解的情况，具体任务还派发没到企业，但已经拆解到省级。
我们算一笔简单的帐，我之前反复说过今年是盈利改善（见顶） x 流动性下行的年度。所以企业需求和盈利改善本就在预期之中，目前截止4月数据，大概钢铁等的下游（家电、汽车、建筑等主要项目合计）需求增长在10%不到的水平，供给更低，所以今年目前是需求上升，供给上升，且需求大于供给，价格上升，量上升。
根据目前初步了解的“碳中和”计划版本，钢铁等和排碳有关的行业，今年就要实现负增长。我们假设排放和产量在短期是刚性函数（短期无法通过工艺改进降低单位碳排放），即两者正相关。现在已经5月，5月已经来不及压降了。那么前5个月，约10%产量正增长，后面6-12月需要下滑多少才能达到全年小于0的增长呢？
这让我想起了2017年的供给侧改革，以“环保”之名，大幅关停水泥、钢铁等产能。那时，猪养殖也因为污染被大幅清退养殖面积，最后结合非洲猪瘟，合力导致了19年以来的历史最高猪价。
那么这次，我们看到海外的需求还在往上走（就算6月17日会议上联储开始表态收缩，传导到需求还有最快3个月），国内需求（乐观点）高位震荡或者（悲观点）二季度余脉向上，合起来算10%以上的需求增速。然后供给简单算-8%吧，大概可以全年打平不增长。供需缺口15%以上，大家算算商品价格会怎么走？
这些成本如果传导到家电、机械等主要制造业的成本端，就是真的滞涨了。昨天国常会“部署做好大宗商品保供稳价工作，保持经济平稳运行”，商品大跌了一波，但如果碳中和要继续，那么供需缺口是没有办法弥合的。价格跌下去，要货的人还在，货还是拿不出，不需要炒作，价格还是会飞上天。
所以我现在对股市的观点越来越转向悲观，因为最近大家看到股市还行，但我看到短期资金面（货币端）的极端宽松，信用端没动，却没有像样反弹。这样的情况根据趋势，可能已经是今年资金面最松的环境了。那么如果通胀传导到企业成本端，下半年所有采购原材料的公司的报表都会被成本拖垮。叠加资金面再进一步恶化。我可能会把震荡下行的股市预期调整为下行。
因为中国已经好多年没有经历滞涨了（17年盈利增长>通胀，滞涨为通胀>盈利增长），最近的一次时07年下半年到08年上半年。如果滞涨真的发生，没有一种资产会有好的表现。
我的观点，滞涨是否发生直接取决于碳中和的目标要求的速度。本来我认为现在就是滞涨期，快速度过短暂的滞涨期后，债券会有所表现。但这高度取决于供给端是否被人为压制。
如果碳中和的目标大幅下修，比如调整为明年0增长之类，那么今年的市场还能尝试参与。如果就是按我了解的政治任务进度（今年年内0增长），那么股市没法好，债市也好不了。
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