作者：刘晨明

过去一周，在没有新增明显利空的情况下，悲观情绪进一步演绎，可以一定程度 视作市场临近底部的特征之一。A 股市场中不同的行业和风格，可以大体分为三类资产：

(资料图片仅供参考)

（1）总量经济强相关的板块（顺周期），最典型的是白酒、港股互联网，当然还 包括一些传统周期和制造业

（2）稳定类资产（高股息），典型的是类公用事业的行业

（3）具备自身产业周期的板块（成长），典型的是 TMT、新能源、医药、军工等 当前市场处于底部的位置，不妨再梳理下这三类资产的逻辑和状态。

1. 总量经济强相关的板块（顺周期）

6 月股债收益差跌破-2X 之后，我们对市场的判断转为谨慎乐观——即在-2X 附近有支撑， 但在复苏的路径更清晰之前，反弹的空间可能也有限。对顺周期板块的判断，我们总结为跌破-2X 之后的【三步走】：

1、三步走第一步：-2x 到-1.5x，会议和部分基本面数据企稳提供了契机（300 涨幅 10%）。

2、三步走第二步：-1.5x 到-1.0x，按照过去经验需要有能够大幅扭转预期的政策落地（300 涨幅 20%）。

3、三步走第三步：向均值甚至均值以上回归，需要有重大需求引擎形成 ROE 主升浪（顺 周期板块的牛市）。

6 月以来的市场也大致印证了我们的判断，6 月沪深 300、上证 50 以及港股、商品同时企 稳；7 月末会议之后，市场情绪出现了一个小高潮。过去一周市场又集中定价了一些负面 因素（碧桂园亏损和债务问题、信托产品逾期、拜登签署“对华投资限制”等），上证指数再度跌破 3200 点，抹去了 724 政治局会议以来的大部分涨幅，市场情绪再度转冷。

对于顺周期板块的三步走，我们还是维持之前的判断，今年先看第一步。

这里我们再解释两个细节：

（1） 股债收益差的模型，背后的统计学意义是假设其接近于正态分布，那么突破+-2X 标准差的概率应该不超过 4.5%。因此，这个模型仅仅适用于类似于沪深 300 这样 代表总量经济的核心公司构成的指数。但是创业板、科创板、中证 1000、国证 2000 等指数波动太大，大多不符合正态分布，因此不适用于这个模型。

（2） 随着中国经济结构不断变化，总量经济强相关的板块的内涵到底是什么？我们觉 得这其中具备比较显著的β的方向，还是白酒、港股的互联网、股份行，尤其是 前两个，不论中国经济是地产基建主导、还是出口制造业主导、或者是未来可能 的新兴产业、服务业、消费等等，他们的β可能都比较显著地来自中国经济，核 心是他们的业务都是既 ToC、又 ToB，既取决于中国企业部门、又取决于中国居 民部门。而其它周期和传统制造业，可能要考虑供给侧、海外渗透率等复杂因素， 更多体现为α的机会。

2. 稳定类资产（高股息）

首先，自下而上的角度来说，高股息策略表面上来讲是赚的股息和分红的钱，但事实上来讲，高股息背后的本质是两个方面：

（1） 一是稳定的 ROE 和现金流，只有稳定的盈利能力和稳定的现金流创造能力，才能保证未来的分红是可持续的，否则阶段性的高分红，对于估值模型来说是没有意义的。

（2） 二是在低估值的位置买入。这一点显而易见，只有低估值的时候，股息率才更有吸引力。估值上升后，股息率也自然下降。

其次，从自上而下的贝塔角度来讲，我们第一部分提到的股债收益差的模型，也可以很好 的让我们去区分稳定类资产和顺周期类资产的相对强弱关系。

一般来讲，当股债收益差从+2X 标准差往下走的时候，意味着经济预期越来越悲观，那么 这种情况下，稳定类资产是越来越占优的。比如说 21 年的年中到去年的 10 月份，稳定类资产是持续性占优的。

但是，当股债收益差触及到-2X 标准差附近开始往上走的时候，顺周期资产一般会相对更加占优，比如像去年十月底到今年春节的反弹过程当中，就是顺周期的白酒和互联网大幅 度的反弹，但是稳定的资产就不怎么占优了。

所以，在当前的这个位置上，股债收益差在-2X 标准差附近，如果像我们第一部分中预测 的，今年可能完成三步走的第一步，那么对于顺周期的资产，相对于稳定类资产，可能有 一定的超额收益空间。

不过从中期维度来说，如果总需求找不到新的发动机，不能形成顺周期板块 ROE 的上行趋 势，那么三步走的第三步就不太容易完成。也就是说，股债收益差可能就是在-1X 到-2X 标准差之间震荡，那么这种情况下，稳定类资产作为部分仓位，还是有一定的布局意义， 但前提是必须买的相对便宜。

3. 具备自身产业周期的板块（成长）

由于今年处在 AI 产业周期、机器人产业周期等科技产业周期的初期，因此对板块业绩贡献 有限，市场更多的聚焦在产业进展情况，因此预期的演绎可能波动会比较大，这时候我们 可能需要去关注短期情绪指标拥挤度——成交额占比情况。而从今年两轮 TMT 行情来看，成交额占比这个情绪指标对于短期行情指引还是较为有效的， 比如 TMT 板块的成交额占比在今年 3 月底 4 月初和 6 月下旬大跌分别接近 19-20 年的高点，随后主要细分方向超额收益陆续见顶回落。

但成交额占比是个短期指标，在达到前高后，往往意味着短期对利好钝化、对利空敏感，波动可能会放大，这个时候可能不建议买 入，但是不一定是卖出信号，因为成长赛道中期走势仍然取决于产业周期的变化。而从当前拥挤度来看，TMT 整体拥挤度相比于 6 月高点明显回落，接近 2 月初位置，主要细分行业处在近一年 50%-60%的位置。

目前 TMT 方向成交额占比回落至近一年 50%左右分位（接近 2 月初的位置），人工智能指 数也回落到近一年 53.7%的位置（同样接近 2 月初的位置）；具体看细分行业，通信整体回落至 60%分位数水平，光模块也回落至 80%分位数以下；传媒（游戏）、计算机相关的（云 计算、操作系统、信创等）回落幅度较大（40%-60%分位）；电子拥挤度当前位置最低，除 了消费电子在 40%左右的分位数以外，半导体已经在近一年极低的分位数位置。

从涨跌幅来看，本轮调整中，人工智能相关方向基本已经达到了历史平均调整幅度（20% 左右），大跌之后调整的交易日也达到了历史均值下限情况（40-60 个交易日）。

总结而言，当前 TMT 板块拥挤度消化的比较充分，调整的幅度也达到了历史均值，调整的 时间也达到历史均值下限，后续重点关注相关方向带来的催化，比如英伟达的财报情况（北 京时间 24 日凌晨）。

今年上半年以来，成长板块的机会大多以主题投资为主，估值的波动是其主要的表现形势， 除非是在估值高位兑现，否则大部分的机会都属于坐过山车。我们在未来一个阶段，更多的想寻找一些能够形成戴维斯双击的板块。

也就是明年业绩有改善可能的方向，而且尽量是需求不完全依赖于总量经济的板块，因为 未来的情况可能更像 13-14 年——找不到重大需求引擎下的库存回补，只能带来 ROE 的企 稳而不是全面回升。因此，业绩的改善可能尽量要找到一些外需的逻辑或者是创新的逻辑。

从日历效应的角度来说，当年景气度最高的方向，一般在 9 月份左右就可以按照转年业绩做估值切换了。但是当年业绩不佳的板块，往往在 Q4 开始做下一年的展望，看看哪些在 转年能够出现业绩改善或者困境反转的情况。

因此，如果市场预期一些板块明年业绩大概率能够改善，那么从 Q4 开始，这类板块很可能也会出现估值上的修复。

于是，我们的目标会锁定在具备这样特点的板块中：

（1） 过去 2 年经历了戴维斯双杀，目前估值、业绩和机构持仓都在底部。

（2） 有一些外需逻辑，或者是有创新的可能性。

初步来看，同时从 21 年 Q4 开始戴维斯双杀的半导体周期、新能源车中游、CXO 和创新药一定程度上具备这个特点。但是过去几年，这类板块的产能格局可能发生了一定程度上 的变化，所以未来可能更多是白马龙头的结构性戴维斯双击的情形。

风险提示：宏观经济风险，国内外不可预测事件风险，地缘政治摩擦风险等。