【中信建投策略】如何理解当前投资者情绪的大幅回暖——市场情绪跟踪4月报
陈果 夏凡捷
报告正文
2022年3月底,我们推出了中信建投策略-投资者情绪指数,由多个市场公开交易指标合成而来。该指数在A股历史行情重要区间都较好地反映了当时市场情绪水平,并且极高和极低点能够领先于行情反转,具有一定的预测能力。需要指出的是,该指数用于刻画市场的投资者情绪,是同步指标,其预测性主要由投资者情绪对市场的预测性来体现。投资者情绪指数推出后,受到了大量投资者的关注,因此我们从2022年4月底开始,以月报的形式,对当前市场情绪进行跟踪和展示,并给出分项核心情绪指标的历史走势和最新动向。
如何理解当前投资者情绪的大幅回暖
在市场情绪跟踪3月报中,我们预计投资者情绪指数的回落还会持续一段时间。我们通常会在4月观察到市场情绪的回落,这往往与3月开工季数据披露、市场进入财报季、政治局会议政策预期兑现等因素有关。事实上,从3月底到4月上旬,投资者情绪指数一路下滑,4月16日最低降至接近13的水平,几乎跌入恐慌区。不过在多方面因素共同作用下,4月下旬情绪指数稳定在了25附近,月末更是出现了大幅攀升,做多热情大涨。
具体来看,3月18日投资者情绪指数短暂见顶后逐步回落,4月初已经降至55下方。上旬市场情绪滑落缓慢,基本稳定。中旬后受到美元指数走强、部分经济数据低预期、中东地缘政治风险引发全球避险的影响,情绪指数大幅下降。新“国九条”发布后,部分投资者担忧相关退市指标针对小盘股,引发市场大幅波动,这也导致4月16日市场情绪遭受重挫降至接近13,险些跌入恐慌区。而在当日晚间相关误读被澄清后,次日市场情绪大幅攀升。此后7个交易日情绪指数围绕25附近震荡,26日开始明显上升并发出了买入信号,提示A股做多机会。最后两个交易日情绪指数进一步攀升到50以上的水平。如何理解当前投资者情绪的大幅回暖?从短期市场来看,近期市场情绪的改善主要是成交量指标下行遇阻和价格指标底部回升导致的,这反映出市场前期利空已经基本消化,做多热情正在上升。虽然情绪指数上升速度最快时期可能已经过去,但5月市场情绪仍有进一步上行空间。从长期趋势来看,2022之后市场情绪指数多次跌入恐慌区,情绪高涨时也很少突破65,而今年春节之后市场情绪明显改善,本轮情绪高点和低点均高于以往,这反映出微观流动性改善背景下市场预期正在改善。
我们对各分项指标进行分析。七大指标中,换手率、偏股基金发行量、融资买入占比、隐含风险溢价、股债收益差数据经过5日平均平滑;超60MA、超买超卖两项指标原为周度数据,为了更加灵敏现在统一进行日度化,60周均线实质上改成了300日均线。下文均默认使用这一口径。
换手率:4月A股换手率窄幅震荡。4月换手率并未出现趋势下跌或上涨,基本围绕在1.25%窄幅震荡。从长期来看A股换手率目前处于偏高位置,但从近期情况看可能难以出现明显缩量。
偏股型基金新发量:4月发行前低后高,仍处低位。在3月略有改善后,4月初新基金发行再度陷入冰点,进入下旬后逐步好转,总体仍处低位。
融资买入占比:下半月重启上行趋势。4月融资买入占比指标延续了前期下行的趋势,到4月16日降至7.69%的阶段性低点,不过下半月该指标重启上行趋势,预计月底达到8.23%,超过前两年长期低迷的水平。鉴于该指标对市场的前瞻意义,建议积极关注市场做多机会,寻找新的主线方向。
隐含风险溢价:继续高位震荡。A股隐含风险溢价2月上旬达到了4.26%的高位,这也是2019年1月至今该指标的最高水平,3月该指标回落后4月继续高位震荡,显示权益资产性价比较高。
股债收益差:4月先降后升,是情绪指数波动主因。4月反映投资者短期赚钱效应的股债收益差指标从月初持续回落,4月23日已经降至-5.45%的阶段性低点,随后开始回升,月末已经接近零轴。该指标在2月、3月的大幅波动对情绪指数影响巨大,也是4月情绪指数波动的主要原因。
超60MA:整体偏弱,仍在20%附近震荡徘徊。该指标以中长期视角刻画市场强弱状况,反映市场上收盘价在60周均线(300日均线)上方的个股比例。从历史上看该指标超过80%/低于20%往往意味着市场情绪的过热/过冷,行情有出现反转的可能。该指标4月整体偏弱,未能突破25%,仍然在20%附近震荡徘徊。
超买超卖:仍处零轴下方接近转正。该指标以短期视角刻画市场强弱情况,该指标4月先降后升,大部分时间处于零轴下方,显示市场处于弱势状态。不过近几个交易日已经有了明显回升,接近转正。如果该指标继续上升则意味着市场将开启新一轮上涨行情,建议投资者将关注重点从前期超跌板块反弹转向寻找新的投资主线上。
风险提示:
1)数据统计存在误差:报告数据均由Wind等第三方数据库导出,可能存在第三方数据库之间口径不一致的偏差问题;且由于统计时间问题,数据存在波动可能性;由于最新一日基金发行数据尚未公布,我们对此进行了估算,与实际值相比存在误差可能。
2)模型基于历史数据,对未来预测能力有限:数据统计具有滞后性,可能影响分析结果。模型基于A股近年来历史数据进行统计和分析,对未来预测能力有限;市场情绪可能同时受到政策及其他不可预估事件影响。
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