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⇔ 来源：樊继拓投资策略▧
ⓐ核心ϑ结论☞
2019年的股市表现对当前的参考意义最大。1）今年4月底以来，A股出现快速上涨，且已步入技术性牛市。历史上来看，过去三轮牛市初期的上涨速度都与当前较为接近。2）但四轮牛市初期的驱动力有差异。2008年底、2012年底这两次牛市初期的上涨均有盈利的支撑，而2019年全年、2022∪年5月至今则完全由估值推动。3）往前看，我们预计2022年下半年也将面临与2019年类似的情况。即股市已经迈入技术性牛市，并将☺前期熊市的大部分跌幅收复，但盈利的回升还须等待。这期间∞，估值的变动将是行情的主导因素。
A股在2019年绝地反击，快速上涨后转为宽幅震荡。我们将2019年全年的表现划分为两个阶段。1）“涨估值”前段。2019年1月初至4月中旬，沪深300指数累计上涨35%，将2018年全年大部分跌幅收复。2）“涨估值”后段。2019年4月ćd;下旬至年底，沪深30ચ0指数累计收跌0.58%。A股在快速上涨之后陷入宽੦幅震荡，其中下半年的行情略好于二季度。
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全面对比2019Q1行情与ચ当前行情。1）从估值、经济周期状态、微观流动性、长期政策的边际调整等方面来看，这两段行情存在较大的相似性。2）事件冲击方面，2019Q1与当前略有差异。2019年股市面临中美贸易冲突的影响，当前面临疫情反复与疫情管控政策的影响，也同时面临美联储加息的影响。往前看，因2022年处于美联储加息周期的中段，预计美联储加息对2022年A股行情的干扰会大于2019年δ。
2019Q2-2019Q4震荡行情对当下有何启示？1）“涨估值”后期关注增量政策或盈利预期的变化，股市在业绩空窗期容易上涨。对于2019年Q2-Q4的三次下跌行情来说，影响行情的核心事件分别是4月下旬-6月上旬（政治局会议重提“去杠杆”）、7ਖ਼月初-8月初ϒ（投资者关注中报预期）、9月中旬-9月底（降息预期落空）。对于三次上涨行情来说，影响行情的核心事件分别是6月中旬-7月初（专项债新政）、8月初-9月中旬（政治局会议的政策定调友好）、10月初至年底（经济预期转好）。2）随着盈利预期的明朗，股市对事件冲击的反应会逐渐钝化。如8·月初-9月中旬，重要会议定调积极导致股市出现了一轮有力的反弹，这期间中美互相加征关税的利空未能影响到行情。
2019年的板块分化显著，消费与成长占优。1）消费板块的超额收ća;益行情贯穿全年，主要源于业绩优势。2019年上市公司盈利增速未见明显回升，很多板块的ROE仍在下行，而消费板块的业绩稳定性👽较高。2）成长板块超额收益大幅波动，下半年国产替代逻辑引领电子行业¿成为主线，电子行业超额收益的回升大幅领先于半导体周期的上行。这主要源于在股市见底大幅领先于盈利见底的情况下，此时投资者会选择盈利预期好、产业空间广阔的成长性行业作为进攻方向。
Ì正&∪nbsp;ર文
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201∩9年的股Ë市表现对当前⊃的参考意义最大
Σ1.1&nb∼sp;与当前上涨速度接近◘的情况通常发生在牛市初期
我们统计万得全A指数滚动40个交易日的累计涨幅，用该指标刻画指数的涨速ð。截至上周五，万得全A指数过去两个月的累计涨幅已接近20%。2008年以来类似的情况可以分为三类。第一是牛市初期，如2008年12月-2009年上半年、2012年1ⓦ2月-2013年1月、2γ019Q1；第二是牛市中期，如2009年Q4、2010年7月-10月、2014年12月-2015年1月、2015Q2、2020年7月；第三是熊市反弹期，2015年10月-11月。
考虑到当前的上涨是牛市初期，我们Ċa;注ࣻ重关¸注2008年12月-2009年上半年、2012年12月-2013年1月、2019Q1这三段时期。
1.2 2°019年与当前的股市上涨વ几乎完全由估值驱ળ动
进一步地☜，我们观察这几段牛市初期的上涨驱动力。整体上看，2008年底、2012年底这੭两次牛市初期的上涨均有盈利的支撑，而2019年初、2022年5月-6月的上涨则完全由估值推动。¿
1）2008年12月至2009年上半年，股市的上涨呈ℑ现估值ય与છ盈利的戴维斯双击。
这段时期，万得全A指数累计上涨超过100%。这段时期对应的宏观背景是，在宽松的货币政策与“四万亿”财政政策的强力刺激下，国内经济实现了“V”型反转，制造业PMI在2008ρⓙ年12月之后持续回升，全Aⓢ净利润增速和ROE也相继在2009年3月、6月出现回升。换言之，在这段行情中，股市的快速上涨与盈利预期的改善几乎是同步的。
≈2）2012年12月至അ2013年1月，股市的上涨完全由盈>利推动。
这段时期，万得全☏A指数累计上涨逾20%。事≅后来看，股市在2012年底的上涨是2013年-2015年上半年创业板牛市的开端。2012年底牛市初期暴涨时，盈利增速已经企稳回升。这一轮“市场底”滞后于“盈利底”的原因在于，在产能过剩的大背景下，投资者对于经济回升的力度与持续性较为悲观。这段时期对应的宏观背景是，货币政策于2011年末开始转向宽松、基建自2012年初开始发力、社融存量增速自2012年年中开始回升、2012年7月政治局会议定调稳增长政策加码，全A净利润增速也在2012年三季度见底。直到当年12月的政治局会议表示将“保持宏观经济政策连续性、稳定性”、提出2013年经济工作的‹六大任务之后，股市才出现了一轮较为有力的反弹。
3）2019年1月至201Ζ9年3月底，股市的上涨完全由估≠值推动૧。
这段时期，万得全A指数累计上涨接近40%，此后A股开τ启了一轮为期三年的牛市。这段时期对应的背景是，2018年7月政治局会议Ν提出“把握去杠杆的力度和节奏”，叠加边际转松的货币政策，社融增速在2019年初出现超预期回升。事后来看，投资者对ઝ于经济回升的预期直到2019年下半年企业库存增速触底才开始发酵，全A ROE直到2020年年中才开始回升。可以说2019年初股市的上涨不仅仅领先了经济回升的现实，更领先了经济回升的预期。
4）2022年4月底至今，股市的上涨也完全ⓚ由估值推动☎。
这段时期，万得全A指数累计上涨接近25%。这段时期对应的宏观背景是，地产监管政策在2021年四季度出现有序放开；社融增速于♠2021年四季度见底，ⓐ此后上行幅度不大；奥密克戎病毒在3月-4月对经济构成了短暂冲击，不过5月初的政治局会议提出“5.5%左右的目标仍要努力实现”，打消了市场对经济的担忧。此后，股市随即开启了“V型”反弹，这期间美联储加息、美股大幅下跌都没能影响到A股的上涨节Ν奏。截至2022Q1，万得全A的ROE仍在回落，此轮大涨也是完全由估值推动的。
值得关注的是，在2019年-2021年为期三年的牛市中，万得全A的ROE直到202b3;0年年中才开启ਬ上行。换言之，2019年全年的行 情均是由估值驱动的。
而当前的情况是，预计2022年全A ROE将处于趋势性下行；全A 净利润增速将在今年下半年磨底，上行趋势的确认可能要等到2023年。我们做出这一判断的依据是基于宏观分析师一致预期的自上而下盈利预测模型。截至6月28日，宏观分析师对今年关键宏观数据的一致预期为，第一，2022年全年GDP累计增速为4.1%，去年低点出现在Q2，此后GDP有望逐季回升；第二，2022年全年PPI累计同比为5.5%，全年PPI将呈现趋势性回落。全A净利润增速的拉力在于下半年GਊDP增速的回升，但PPI下行将对利润增速的回升幅度构成ગ压制。
总结来说，往前看，我们预计2022年下半年也将面临与2019年类似的情况，即股市已经迈入技术∂性牛市，并将前期熊市的大部分跌幅收复，但盈利的回升还须等待。这期间，估值的变动将是&行情的主导因素。
1.3 2019☞年行情复盘：A股Þe;绝í地反击，快速上涨后转为宽幅震荡
整વ•体上看，2019年的行情可以分为两个阶段。
1）第一阶段是快速上涨期，为期近四个月τ。我们›将这段时期定义为“涨估值初期”。છ
Ω A股在2019年初开启绝地反击，在1月初至4月中旬这段时间中，沪深300指Œ数累计上涨35%，几乎ς将2018年全年大部分跌幅收复。
直观上来看，2019年初的上涨是由多重利好因素共同推动的——估值低位、国内央行降准、美联પ储转鸽、社融增速回升、北上资金大幅净流入、公募♨基金仓位回补、中美高级别磋商取得积极进展、春季躁动的季节性等。但进一步思考来看，央行降准、北上资金大幅净流入的利好在2018年就存在。我们更倾向于将这段行情解读为，在股市处于低位的情况下，任ñ何利多因素都容易促成指数较为有力的上涨。
2）第二阶段a1;是宽幅震荡期，为期八个多月。我们将这段时期定义为“涨估值后期”Āe;。A股在快速上涨之后陷Ρ入宽幅震荡，其中下半年的行情好于二季度。在4月下旬至12月底这段时间中，沪深300指数累计收跌0.58%。
在这段时期，指数共出现了三次小级别的下跌与三次小级别的上涨，我们认为影响行情的关键因素在于增量政策或盈‰利预期的变化Ε。对于三次下跌行情来说，影响行情的核心事件分别是4月下旬-6月上旬（4月19日政治局会议重提“去杠杆”）、7月初-8月初（中美贸易谈判进展积极的事实落地、重要会议之前市场情绪较为谨慎）、9月中旬-9月底（上«市公司中报发布完毕、降息预期落空）。对于三次上涨行情来说，影响行情的核心事件分别是6月中旬-7月初（专项债新政、中美贸易关系转好）、8月初-9月中旬（7月中央政治局会议对下半年定调较为友好）、10月初至年底（政策持续发力、库存周期见底带动市场经济预期转好）。
在指数震荡期间，板块的表现分化较为明显，以偏股型公募基金为代表的机构投资者取得了一定的正收益，规模加权后ëµ的偏股型公募基金净值累计上涨超过10%。
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全面ⓦ⊂对比2019Q🙀1行情与当前行情
࠽ 我们从░估值状态（以及股权风‚险溢价）、经济周期状态、微观流动性、事件冲击的缓解、长期政策的边际缓和等五个方面对2019Q1的股市环境与当前做详细对比。
整体上看，两段上涨行情在估值、经济周期状态、微观流动性、长期政策的边际缓解等方面存在较大的相似性，在事件冲击方面存在一些差异。在事件冲击方面，2019年面临中美贸易冲突的ν影响，当前面临疫情反复与疫情管控政策的影响，也同时面临π美联ઠ储加息的影响。往前看，因2022年处于美联储加息周期的中段，预计美联储加息对2022年A股行情的干扰会大于2019年。
2.1 估值：两轮上涨行情ગ开启时估&值均已处于历史低位Ð
在讨论本轮技术性牛市的历史对比之前，我们先对牛市开启之初的估值状态进行对比。原因在于，熊市末À期的状态对于下一轮♧牛市的状态也至关重要。典型如2002年底、2008年底、2015年底A股的估值调整并不算充分，此后牛市的涨幅偏弱，几乎完全由盈利贡献。而2ê005年底、2013年底、2018年底A股的估值均达到历史低位，在此之后开启的牛市级别都很大。
相较于估值的绝对值，股权风险溢价指标对底部区域的判断能力∗c8;更好。股权风险溢价这一指标的核心思路是衡量股票资产与债券资产预期回报的差异。股权风险溢价水平越☜高，也就意味着股票资产的预期回报越高，长期配置价值越高，越有利于吸引配置型资金的流入。随着国债收益率中枢的下沉，在相同股权风险溢价的假设下，股票资产理应产生更高的估值水平。
以PE计算的万得全A指数股权风险溢价指数，在今年4月不仅持平于2012年-2013年，2018年░11月，且达到了过去5年均值+2倍标准差的位置。当前股权风险溢价处于高位，既源于年初以来A股已出现了接近20%幅度的回撤，也源于无风险利率已处于2015年以来的较低水平（债券资产配a0;置价值৻偏低）。
历史上类似的情况发生于2020年3月、2018年12月、2008年10月，这些时点ો之后的一个季度A股都出现了一轮涨幅不错的反弹，甚至出现了大级别牛市。唯一例外的情况是，2011年11月股权风险溢价指数偏离达到2倍标准差后，股市虽然出现了季度反弹，但很快又重新开启了下跌行情，直到2012年12月才实现反转。之所以会产生这种例外情¬况，背后很重要的原因是2011-2012年中国经济增速出现系统性下台阶，大部分传统行业均面临长时间的产能过剩，EPS下降幅度超出了正常的周期性规律，所以以市盈率来计算的股权风险溢价ⓛ指数有效性较差。
÷ 2.2 经济周期੫：ਠ两轮上涨行情均处于信用见底后、经济见底前
2018年7月监管层对金融去杠杆的严厉程度开始缓解，2019年初信用见底。1）监管政策方面，2018年7月政治局会议提出，“坚定做好去杠Τ杆工作，把握好力度和节奏。允许在在外部环境变化、内部风险酝酿的情况下阶段性放宽去杠杆政策转为稳杠杆”。虽然市场对此的解读存在分歧，但一系列宽信用的政策确实是在此之后开始落地了。随后，10月、12月的政治局会议均未提及“房地产和去杠杆”。2）信用扩张方面，2019年初信用重启扩张。这一轮信用修复的过程也比较曲折。金融数据曾在2018年7月、8月企稳，引发债市一度出现调整。但是2018年四季度的融资数据又不及预期。事后来看，这一轮宽信用d0;的效果直到2019年初才见效。但金融数据见底后的回升也是比较曲折的，1月、3月的金融数据偏好，2月的金融数据偏弱È。
2°021年四季度监管层对地产的态度Ω缓和，社融增速也在2021Q4-2022Q1见底。1）自去年四季度以来，地产监管政策出现边际转松。先有银保监会主席发言称“房地产泡沫化金融化势头得到根本扭转”，后有3·16金稳会提出“关于房地产企业，要及时研究和提出有利有效的防范化解风险应对方案，提出向新发展模式转型的配套措ⓞ施”。此后，各地相继以降低居民首付比例、下调房贷利率、放松或取消限购限贷政策、推出购房补贴等的形式放松地产监管。2）信用扩张方面，事后来看本轮社融增速底部出现于2021年9月。但由于社融增速回升斜率偏慢，年初以来疫情爆发等事件干扰经济回升的预期，股市见底的时间偏滞后。
2.Ζ3 微观流动性：两ψ轮上涨均伴随着存量ધ资金仓位回补
我们关注微观流动性的原因在于，前述估值、基本面等均会影响投资者态度，但通常估值、基本面的变化是࠽相对缓慢的，投资者态度的变化则相对猛烈。股市月∗度级别的大幅变动通常与微观流动性的变化密切相关。
2019Q1微观流动性的转好主要源于公募基金仓位回补。事后来看，从2019年全年的宏观政策、金融数据、经济数据来看，股市在2019年出现回升是合理的。但指数在2019年一季度的暴涨很难用经济数据去解释，或者指数的大幅抬升明显早于经济的回升。2019年一季度，指数把2018年全年的几乎大部分跌幅都b3;涨回去了，ⓙ这期间我们只看到了信贷数据的超预期。对于这样的暴涨行情，较为合理的解释是微观流动性的充裕。从场外资金入场情况来看，公↔募基金负债端的资金流入不算多；从存量资金的仓位情况来看，偏股型公募基金仓位在2019Q1大幅抬升。
2☞022Q2微观流动性的转好或源于私募基金仓位的回补。2022年4月底以来的微观流动性与2019年一季度的情况类似。从我们跟踪的场外资金入场情况来看，目前杠杆资金加仓情况不显著、个人投资者入市情况也未见明 显改善、公募基金新发行份额虽然૧边际回暖但仍低于历史同期。从存量机构投资者的仓位来看，公募基金仓位在高位震荡，而私募基金、保险机构的仓位已降至历史低位，加仓空间很大。且截至今年5月底，私募基金仓位已出现回升迹象。
2.4 事⌊件冲击方面，股市对不确定性事件ਜ਼的影响æ会逐渐脱敏
2018年中美贸易冲突与2022年疫情反复存在相似性，这两项事件对宏观经济的影响广泛、超出了投资者的常规分析框架、且未来演绎情况的能见度不高。但当股市估值处于低位之后，股市对这∈些不确定性事件的影响会逐渐脱敏。1）回顾2018年的中美贸易冲突，这无疑对中国在全球供应链优势存在负面冲击。事后来看，中美贸易冲突的影响一直持续到了现在，但其对股市的影响只持续到了2018年底。即使2019年中美谈判成果一波三折，但这并未影响到2019年牛市的开启。2）2022年最大的突发事件是疫情。奥密克戎具有更强的传染性，给国内的防疫工作带来了极大的挑战，也给局部的制造业供应链带来了不小的冲击。这一冲击除了短期影响之外，还会对中国制造ç业在全球供应链体系中的位置带来一些扰动。但从股市表现ઽ来看，A股在5月初的反弹远远领先于上海6月初的解封。
美联储加息方面，2018年处于加息周期后段，2022年则处于õ加息周期的中段。1）2018年美联储有过4次25bp的加息ੈ，由此导致人民币汇率持续贬值，这一影响直到2019年初才缓解。2）2022年最大的外部风险是美联储加息，由于国内货币政策相对独立性较强，所以这一风险的影响大概率比疫情和房地产问ਰ题小，但也会对投资节奏产生较大的扰动。
往前看，我们认为相较于加息本身，海外经济Γ下行的风险更值得关注。一方面，每轮加息周期结束后，美国均会出现经济下行，并出现15%-50%不等的大级别下跌，1970年以来未有例外。另一方面，当美"股出现大级别波动时，全球股市的共振效益更强，ý资金净流出非美市场的也更大。
对于A股市场来说，历史上美股剧烈波动不会影响A股大级别行情，至多会导致A股熊转牛的拐点出现延后。1）2008年A股的熊转牛拐点领先美股四个月。美股à在2009年3月出现二次探底时，A股虽然也出现了调整，但调整幅度很弱。2）2018年A股的熊转牛拐点几乎同步于美股。在此之前，A股曾在10月下旬出现一波反弹。虽然美股下跌打断了A股10月下Ù旬的反弹行હ情，但事后来看A股的点位并没有继续下探。A股大级别的牛熊拐点相较2018年10月滞后了两个半月。3）2020年3月，美股受新冠疫情的影响出现暴跌。在此之前，A股已在当年2月初出现一轮大幅调整。美股的暴跌虽然打断了A股的反弹行情，但A股3月的低点几乎与2月初的低点持平。．美股这次下跌导致A股上涨的拐点滞后了一个月。
→ 值得关注的是，如前所述，历史上来看美股熊市的持续时间不是很久。除了2002年、2008年危机式的下跌°，美股的熊市时长通常在半年以内。这也会导致美股下跌ૣ对A股拐点的影响会比较有限。
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2.5 长期政策：两એ轮上涨行情均伴随着长期政策的ϖ边际调整
2016年之后宏观调整政策越来越注重于结构性调整，而非此前的总量型调整。如现在资本市场所熟知的“金融去杠杆”Œ、“房住不炒”都是在2016年之后推出的。结ⓕ构性调控的影响是显而易见的。2016年之后信用扩张期的ì加杠杆主体呈现分化。单纯的货币政策宽松（2018/4、2021/11）难以让资本市场产生经济见底的预期，只有结构性政策（也可以说长效机制）的边际调整（2018/7、2021/12）才会带来经济下行压力缓解的预期。
去杠杆政策延续至今，政策在2018年7月的微调为2019Q1的反弹行情埋下伏ઽ笔。2018年投资者困惑于金融去杠杆政策的深远影响，股市估值持续走低。事后来看，金融部门的杠杆¹从2017年开始逐渐下降，这一下降趋势保持至今。但2018年股市之所以最终没有打破历史估值下降，背后很重要的原因是去杠杆的节奏有微调，2018年7月中央政治局会议∩对去杠杆政策做了微调，这也为2019Q1的反弹行情埋下了伏笔。
房住不炒政策于2016年提出，2021年四季度之后出现边际调整。≈自去年四季度以来，地产监管政策出现边际转松。先有银保监会主席发言称“房地产泡沫化金融化势头得到根本扭转ણ”，后有3·16金稳会提出“关于房地产企业，要及时研究和提出有利有效的防范化解风险应对方案，提出向ⓦ新发展模式转型的配套措施”。此后，各地相继以降低居民首付比例、下调房贷利率、放松或取消限购限贷政策、推出购房补贴等的形式放松地产监管。
地产政策在今年出现边际缓和的根本原因在于，一方面，从宏观层面的投入产出表来看，地产对经济的贡献依然不可小觑；另一方面，地产行业景气度在去年三季度≈之后加速下行，一度逼近历史极低值。如地产新开工面积当季同比一度创历史新低，100大中城市的土地溢价率接近2008年、2012年的底部时期。往前看，“房住不炒”大的政策方向很∇难改变，但如果能出现力度上的微调，那么其对股市的影响可能会类似2018年去杠杆对股市的影响。
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2019ઐQ2-2ਲ਼019Q4震荡行情对当下有何启示？Ì
η 第一章节中，我们指出从行情驱动因素来看，2019全年与2022年4月至今的行情均是由估值驱动。第二章节中，我们从五个维度对2019Q1与当前进行了全面对比，并指出二者在估值、经济周期、微观流动性、长期政策边际调整等方面均存在较大相似性，仅是事࠽件冲击方面存在一些差异。在本章节中，我们对2019Q2-2019Q4的震荡行情进行详细复盘，试图回答在“涨估值”后期哪些Û因素会影响行情涨跌，以期对当下行情提供参考与启示。
整体上看，1૦）我们认为“涨估值”后期影响行情的关键因素在于增量政策或盈利预期的变化，股市在业绩空窗期上涨的概率较大。对于三次下跌行情来说，影响行情的核心事件分别是4月下旬-6月上ੜ旬（4月19日政治局会议重提“去杠杆”）、7月初-8月初（中美贸易谈判进展积极的事实落地、重要会议之前市场情绪较为谨慎）、9月中旬-9月底（上市公司中报发布完毕、降息预期落空）。对于三次上涨行情来说，影响行情的核心事件分别是6月中旬-7月初（专项债新政、中美贸易关系转好）、8月初-9月中旬（7月中央政治局会议对下半年定调较为友好）、10月初至年底（政策持续发力、库存周期见底带动市场经济预期转好）ા。2）随着盈利预期的明朗，股市对事件冲击的影响会逐渐钝化。如8月初-9月中旬，重要会议定调积极导致股市出现了一轮有力的反弹，这期间中美互相加征关税都未能影响到行情。
3.1 4月下旬-6月上旬，ρ股市调整，微观流动性与货Ād;币政策出现边际转ⓟ弱
万得全ⓩA指数在É2019年4月初至6月上旬出现了一波幅度不小的调整，累计收跌15.41%，调整时长接近两个月。
我们对这段调整行情的理解是，股市在一季度的猛烈上涨是多重利好叠加的效果，且这些利▤好因素中不乏短期因素，而当股î市涨速过快、短期利好因素边际转弱时，股市不可避免地会出现一定幅度的调整。
1）从微观流动性来看，北上资金在当年4月、5月分别净流出180亿元、540亿元，相较一季度的大幅净流入明显转弱。公募基金仓位在一季度出现剧烈回‰补઼之后，进一步提升的空间明显下降。2）从货币政策来看，超预期的3月金融数据带来了货币政策的边际收紧。4月19日中央政治局会议称“开局好于预期，仍需保持清醒”，会议再提“房住不炒”、“去杠杆”等。此后各地相继出台了新的地产调控政策。½3）从盈利预期来看，上市公司一季报在4月底公布完毕之后，5月上旬A股在季报担忧落地之后出现了日度级别的反弹，但持续时间不长。4）从事件冲击来看，5月10日，中美贸易关系再生波折，美国宣布将2000亿商品关税上调至25%。
3.2 6月上旬♬-7月初，股市反弹，专项债新政૨发布，中美贸Ï易关系转好
അ 万得全A指数在2019年6ε月上旬至7月初૮出现了小幅反弹，累计收涨10.05%，但未能回到前期高点。
1）宏观政策方面，这段时期的政策再次出现微调。5月24日，包商银行出现信用风险，央行和银保Û监会宣布接管，同时宏观流动性边际转松，DR007在这段时期小幅下行。不过股票市场对于这样风险疏散式的宽松政策，股票市场的反应较为平淡。直到6月10日，中办、国办发布专项债新政，新政提出“允许将专项债券作为符合条件的重大项目资本金”意图撬动基建投资，股市才开启了一轮小级别反弹。2）事件冲击方面，中美贸易关系再次取得积极进展。6月18日，中美领导人通电话。6月29日，તG20峰会ਜ਼两国元首同意重启经贸磋商。
3.3 7月્初-8月初，股市调整，重要会议之 前市场态度较为谨慎∨
万得全A指数在Õ2019年7月初至8月初再次调整，累计收跌8.01%，几乎将6月上旬-7▣月初的反弹完全抹平。
这段时期的重要事件不多，1）从盈利预期来看，市场逐渐开始关注上市公司半年报的预期，对盈利的¸预期开始变得谨慎。2）8月初将召开政治局会议，考虑到上半年宏观政策的多次微调，市场观望情绪૪较为浓厚。3）中美谈判的阶段性积极进展落地，8月初再次生变。8月2日，特朗普称将于9月1日对中国3000亿美元商品加征10%关税。8月5日，中国相关企业暂停新的美国农产品采购。
3.ⓦ4 8月初-9月上旬，◯重要会议定调积极，市场开启有Š力反弹
万得全¼A指数在ਗ਼2019年8月初至9月上旬再次调整，累计收涨9.08%。这一次ⓠ反弹行情之后，股市的高点超过了7月初的高点。
这段时◈期，ƿ最大的利好因素在于政治局会议。8月初政治局会议落地，会议指出“我国经济发展面临新的风Õ险挑战，国内经济下行压力加大”。此外，会议重提“六稳”，并删去了“坚持结构性去杠杆的表述”。此外，8月17日LPR利率改革出台，随后LPR利率出现下调。
值得关注的是，在这期间，市场不乏§利空因素，但这些都没能影响到股市的反弹行情。如1）盈利预期方面，7月的宏观数据好坏参半，社融增速较6月环比下降，工增也偏弱，仅PMI出现了超预期回升。上市公司中报在8月底公布完毕，中报ö的疲弱导致股市在8月最后一周呈现震荡。2）事件冲击方面，中美贸易谈判进展不佳。先是8月6日美国财政部ચ将中国列为“汇率操纵国”，此后在8月下旬，中国拟对约750亿美元商品加征关税，美国拟对3000亿、2500亿商品上调关税。
3.5 9月中旬੦-9月底，Ï降息预期落空，市场小幅调整
万得全A指℘数在2019年9月中旬至9月底小幅调整，累计收跌4.14%。这一次调整之后，指数的低点高于20Āf;19年的前两轮低点。
1）货币政策方面，在8月经济数据大幅弱¦于市场预期之后，投资者对于9月MLF降息的预期强烈。但实际情况是，9月7日、9月17日两次MLF到期时央行均是以利率不变的方式续作。事后ï来看，降息预期的落空主要源于CPI上行、汇率波动等对货币政策构成掣肘。2）ઞ盈利预期方面，9月底投资者再次开始关注季报业绩，市场情绪转为谨慎。
3.6 ≅10月初至年底，盈利预期改善，市场开启新一轮上涨♩ù
万得全A指数在2∞019年10月初至12月底开启了新一轮上涨，⊄累计收涨5.64%。这一次上涨之后，指数的高点ⓢ仅次于4月高点。
这段时期，最大的利好因素在于经济ࢵ预期的回升。先是9月PMI环比大幅回升，再是企业产成品库存持续下探，投资者开始预期补库存周期所带来的经济上行。此外，货币政策方面，11月15日MLF利率下调5BPΞ也标志着宽松货币政策的延续，打消了市场对于货ણ币政策的忧虑。
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⇑2019年的પ板块特征
≅ 4੬.1 2Λ019年板块分化显著
从全年累计超额收益来看，2019年消费板块与成长板块的表现较为突出。1）消费板块全年相较沪深300指数产生d3;了10%以上的超额收益。成长板块全年相较沪深300指数产生了3.6%的超额收益。其他板块则持平或跑输沪深300指数。2）消费板块的超额收益在2019年稳步提升，行情贯穿全年。3）成长板块的超额授予表现则存在不小波动。成长板块先是在2月初-3月中旬产生了一定的超额收益，随后在3月中旬至7月底调整，将♧前期的超额收益完全抹平。直到2019年下半年，成长板块Ε开启了新一轮上涨。
分行业来看，2019年各行业的分化较为显著。全年超额收益靠前的行业分别是食品饮料（39.81%）、电子（39.20%）、c8;家电（27.52%）、建材（19.97%）、农林牧渔（15.14%）。而建筑、钢铁、Ąe;电力及公用事业、商ઍ贸零售、石油石化等行业则相对沪深300指数跑输超过20%。
4.2 消费板块因业绩优势而全年领涨ý
2019年全年消费&#ffe0 ;板块绝对收益Ý47.12%，较沪深300指数产生了11.05%的超额收益。2019年2月之前消费板块同步于大盘上涨，此后呈现出持续的超额收益。事后来看，消费板块的跑赢有两方面原因。
第一，消费板块的业绩优势。2019年全年宏观经济增速、上市公司盈利增速∨都未见࠽明显回升，很多板块的ROE出现了持续下行，而消费板块的业绩稳定性较高。在这样ਫ的背景下，消费板块产生了较大的业绩相对优势。从产业层面上来，白酒行业仍处于复苏周期，高端白酒批价持续上涨；农林牧渔行业受益于“超级猪周期”而大涨。
第二，机构投资者偏好。一方面，北上资金在2019年维持了大幅净流入，且偏好澳ROE的消费板块。典⊗型如家电销量在2019年未见明显提升，但北上资金对家电行业的持’续买入也带来了行业超额收益的提升。另一方面，外资的行为也深刻影▣响了国内投资者的选股“审美”。
4.3 成ਲ਼长板块ઢ受益于流动性好转
从⊄经济周期与板块超额收益的关系来看，在信用底后、经济见底前♨，成长板块容易产生超额收益。2019年成长板块ν的超额收益表现也符合这一规律。不过成长板块的进攻主线曾发生过变化，具体体现为：
1）在2019Q1，也就是成长板块第一段超额收益行情中，计算机、电子、传媒行业均有表现，且三个ƒ行业的涨幅差异不大。这段时期，上述三个⊕行业的盈利增速都未见明显改善。成长板块的上涨主要受益于流动性的改善、宽基指数的大涨等。
2）在2019年下半年，也就是成长板块第二段超额收益行情中，市场选择了电子行业作为进攻方向，计算机行业表现稍弱，而传媒与电力设备行业的表现则较为疲弱。这段时期，电子行业的上涨明显领先于全球半导体销量增速的回升，电子♡行业上涨的产业背景是中美贸易摩擦、国产芯片自给率提升迫在眉睫，政策支持叠加国内企业切入华为产业链，电子行业超额收益大幅走高。ćb;事后来看，国产替代的逻辑确实在2020年、2021年得到兑Ø现，但电子行业却在2019年提前跑赢。这本质上还是源于，股市见底大幅领先于盈利见底，此时投资者会选择盈利预期好、产业空间广阔的成长股作为进攻方向。
风险因素：ੌ报告基于对历史规⁄律的总结，历史规律在未来可能μ失效。
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