来源：广发金融工程研究
主 要 结 论
本周市场快速回调，创业板指跌11.3%，沪深300指数跌7.65%，价值风格表现出其抗跌性，大盘成长跌11.39%，大盘价值跌1.84%，市值分层上，中证500跌5.06%，中证1000跌3.10%，行业上地产大涨，钢铁公用事业持平，食品饮料休闲服务电气设备汽车医药等抱团股集中行业大跌，需要指出的是有色行业同样跌6.4%，银行跌4.5%，可见只要前期涨过的都在跌。
弗里德曼说一切通货膨胀都是货币现象。延伸到权益二级市场，一切牛熊周期都是流动性周期，因此市场进入调整周期本质上是流动性进入边际收紧周期，如何看待这轮调整周期的时间问题，要从流动性周期角度入手。
M1同比数据具有典型的周期性特征，2008年之前几乎为标准的正弦，1998至2008年，10年3轮周期，每轮40个月，上下行持续时间20个月，2015年至2019年周期同样符合20个月单边周期特征，2018年下行周期与2019年开始的本轮上行周期分别对应权益市场熊市与牛市。
10年期国债收益率同样具备明显的周期性特征，2003至2020年共192个月，经历完整5轮周期，平均每轮38个月，单边上行下行持续时间19个月，与M1同比数据结论基本一致，同时整体成中枢下移趋势，周期高点与低点不断下移，但本轮收益率仍有上行空间，3.9%附近的高点出现后债券市场可能迎来新一轮牛市。
社融当月同比增加额的20个月均值曲线，几乎为标准的正弦曲线，自2008年7月至2019年7月总共120个月，经历3轮周期，平均每轮40个月，单边上行或下行周期持续平均20个月，但上行时间略长于下行时间。
10年期美债收益率过去20年中枢不断下移，但剔除趋势后仍然会有明显的周期性，下行周期长度远大于上行周期时间长度，其中上行周期，短则12个月左右，长则2-3年，且多数为1年，本轮10年期美债收益率见底于2020年7月，大致在0.55%附近，新一轮美元利率上行周期已经在路上，且仍有上行空间。
PPI同比数据当下可以看到正在回升，而从我们的年度报告来看，铜铝锌等大宗商品价格基本同步于PPI同比走势，而上游原材料等由于存在期货价格数据，日频价格数据对PPI未来走势进行提前揭示。从货币供应量M1同比数据看，其历史上具备领先PPI同比数据9个月的特征，而M1同比自2019年见底回升以来已经持续接近两年时间，PPI同比进入上升周期可能是比较确定的事情。而从A股历史表现看，PPI同比进入上升周期市场将先震荡后下跌，2002年3月至2004年10月PPI上行，WIND全A下行；2007年9月至2008年8月PPI上行，权益下行；2009年8月至2010年5月PPI上行，权益大震荡，后期PPI下行权益下行；2016年1月至2017年3月PPI上行，权益市场貌似在上行，其实不然，2016年1月份刚刚经历2轮股灾，指数在低位，同时PPI上行周期的2017年初，貌似权益市场在上行，但实际上仅有中证100指数在上行，其他个股基本在下行，特别是小市值公司在2016年超跌反弹之后，持续下跌至2018年4季度。因此总结来看，中国4轮较为明显的PPI上行周期，2009至2010段市场先震荡后下跌，其他三次都在熊市当中，因此我们认为工业通胀无牛市。
从货币周期看，目前仍然处于上行周期当中，但已处于尾部区域，以M1同比增速运行周期看，历史上也出现过5轮M1同比上行周期，第1次2002年2月至2004年3月，历时26个月；第2次2005年4月至2007年10月，历时30个月；第3次2009年2月至2010年2月，历时12个月，将自高点回落20%的位置计算进来，历时22个月；第4次2012年1月至2013年1月，历时12个月；第5次2014年11月至2016年8月，历时21个月。5次M1同比上行周期，第1次与第4次，权益市场处于宽幅震荡，其余三次均出现了历史级牛市，其中有4次M1同比上行最高超过20%，如果09年那一次将M1同比自高点回落20%的位置计算进来，4次平均上行时间为24个月，周期时间大致两年，当下正接近周期尾声。
综上，如何看待调整周期，应该从流动性周期角度入手，从M1同比、十年期国债收益率、社融角度看，流动性具有非常明显的40个月周期特征，单边变动平均持续20个月，这一方面进一步佐证自2019年的流动性上行周期尾声，另一方面提示接下来的20个月左右，市场可能很难出现趋势性机会，短周期观察上，小级别走势出现底背弛迹象，周度观察下可能反弹，正如上行周期伴有调整，下行周期亦有反弹。
再汇报一下我们跟踪的几项数据：
1.日历效应，3月份上证指数上涨比例57%，创业板40%。
2.主流ETF本周估算处于净流入，累计规模在139亿元左右。
3.北向资金本周净流出75亿元。
4. LLT模型在上证指数、上证50上看多。
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量化模型择时结论
GFTD、LLT在沪深300指数上多空择时交易累计收益看，扣费后净值整体仍呈向上态势。
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宏观因子看市场
宏观因子的变化体现了经济在周期内的变动，所以股市、债市、大宗商品的变化趋势与宏观因子的变化趋势密切相关。在宏观因子的选择上，我们从多个角度来考虑，对市场影响比较大的宏观因子主要包括货币政策、财政政策、流动性、通胀水平以及其他经济指标。
我们尝试利用宏观因子在最近一段时间内的走势作为未来资产趋势判断的依据，我们定义四类宏观因子事件(短期高低点、连续上涨下跌、创历史新高新低、因子走势反转)来表现宏观因子的走势，并从历史上寻找有效因子事件——即对于资产未来收益率影响较为显著的因子事件。
我们采用历史均线，将宏观因子走势分为趋势上行和趋势下行，然后统计历史上宏观指标趋势对于资产未来一个月收益率的影响，筛选在宏观指标处于不同的变化趋势下，平均收益存在显著差异的资产。当前宏观因子趋势对权益市场的影响如下表所示。
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A股日历效应
所谓日历效应，指资产价格变动与时间节点相关的规律特征，比如春节日历效应，国庆日历效应，春季躁动等等。我们统计自2000年以来至2020年共计21个年份的历史规律。
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市场与行业估值
沪深300与创业板指最新PE分别为16.3/68.1倍，历史50%分位数为13.6/52.0倍。
注：本报告所用PE数据均指PE（TTM）。
沪深300与创业板指最新PB分别为1.8/7.9倍，历史50%分位数为1.7/4.9倍。
注：本报告所用PB数据均指PB（LF）。
从行业指数看，最新PE距离其历史10%分位数最近的，即最接近历史底部估值的分别是农林牧渔、房地产、建筑装饰、建筑材料和公用事业。
从行业指数看，最新PB距离其历史10%分位数最近的分别是建筑装饰、房地产、商业贸易、采掘和公用事业。
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主流ETF规模变化
主流ETF本周估算处于净流入状态，累计规模在139亿元左右。
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期权成交量看涨看跌比
上证50ETF期权成交量看涨看跌比率（CPR）最近20个交易日上穿60日布林通道上轨，该模型认为蓝筹股短期存在超买风险。
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风险提示
GFTD模型和LLT模型历史择时成功率为80%左右，并非100%，市场波动不确定性下模型信号存在失效可能。日历效应和宏观因子事件由历史数据回测得到，市场结构及交易行为的改变可能使得策略失效。因为量化模型的不同，本报告提出的观点可能与其他量化模型得出的结论存在差异。
详情请参考我们在2021年2月28日发布的报告《如何看待调整周期：A股量化择时研究报告》。
