市场观察图表 —— 2023年(月度更新)

前言

市场观察图表,是我个人观察市场的量化模型集合。

所有的模型,都是对现实世界的简化表达;并且,从严格意义上来说,“所有模型都是错误的”。
但是,“多样性预测”的数学推导,可知:多个独立或者是低相关性模型的预测平均值,会更接近现实情况。

我的市场观察图表,就是把我个人归纳整理的多个模型放在一起,从而多角度的“盲人摸象”。

一、使用的主要模型

1、股债价差模型
又称为“FED Model”,这个是非常经典的相对价值评估模型;从长期来看,无论是美国还是中国市场都是比较有效的;具体的解释,可以参见 《市场观察图表 —— 2022年(月度更新)》 的主帖,这里就不再赘述了。

2、基于国盛证券的山寨模型
国盛证券的研报《A股收益预测框架》,基于流动性(股债的风险溢价)和 业绩展望(信贷脉冲)对于股指的未来1年的走势进行预判;同时,在借鉴资水宏观择时公式(大盘涨跌 = a1 * 流动性 + a2 * 估值 + a3*业绩展望 + a4*博弈 + a5*重大事件)的基础上,我在山寨版的模型中增加了一个代理变量(股市自身的估值水平)并由此改进了预测模型。


3、LEI领先指标模型(基本面)
基于Feldman发表的《Buy and Hold Versus Timing Strategies: The Winner Is》,山寨了一个纯基于经济基本面的股市择时模型,并在全球多个国家的股市上进行了检测,总体看,用其做多股指的效果较佳;详情参见 《研究札记:择时策略对比》 的主帖,这里就不再赘述了。下图是在A股上则择时业绩回测:


4、LPPL模型(技术面) —— 仅在极端市场情况下使用
为应对非理性的上涨或下跌趋势,引入了LPPL模型;其原理是综合考虑技术面的趋势和均值回归,构建最优参数的LPPL模型,并预测泡沫崩溃的概率和临界点。详情参见下图:



二、模型的解读

相比固化的量化模型,模型的解读,则带有更多的主观色彩,更类似 摇卦后的解签

所以,我会首先提供模型的结果,并附上个人的解读 —— 当然,即使基于相同的模型结果,每个投资者也都可以有截然不同的解读。

三、更新频率

正常情况下,本帖是月度更新,会在每个月的最后一个交易日结束之后,在回帖中更新。

此外,如果遇到类似去年4月底和10月底等比较极端的情况,也可能会临时更新。
发表时间 2023-01-30 21:49     最后修改时间 2023-02-09 11:09     来自北京

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11

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@bismackzhang
@ylxwyj
已进入转股期的可转债价格中位数重新回到(120.8),未来3个月的可转债绝对收益可能较差(第1张图);因为根据 @知非、的发帖 《2020年以来转债中位数价格与等权持有全部转债90天收益率分布》 的统计结果:从样本点的分布来看,
中位数价格突破119元,持有90天的收益期望开始转为负数
中位数价格超过125元,则持有等权持有全部转债90天的收益皆为负数
这部分引用建议慎重。20年以...
我不觉得哟,集思录温度计用的也是中位数,为的就是防止一些奇奇怪怪的东西混进来,比如说3600元的英科转债,分分钟教平均数做人。几只可转债因为正股暴涨而大涨是很正常的事,但这和剩下来的转债估值水平是没有关系的,除开像15年只有几只转债的情况,中位数是有足够的代表性的。

你说的上证50的例子,和可转债有一个很大的区别。股票的盈利上涨100倍,(其他条件不变的情况下)价格也会上涨100倍,股价还有拆股合股等因素的影响,上下限是很宽广的。而所有转债的初始价格就是100,强赎价大部分在130(140和120大约只占1%-2%),存续期也会出清一些特殊转债,所以转债数量足够多的时候,价格中位数应该是有一个中枢的。

综上,我认为主帖中关于可转债的引用,作为一个观察指标是合格的。
2023-02-01 11:38 来自浙江 引用

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