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　　原標題；【中期觀點】市場中長期看震蕩，風格推薦消費與成長

　　來源：華創(chuàng)金工

　　市場中長期看震蕩，風格推薦消費與成長

　　根據《證券期貨投資者適當性管理辦法》及配套指引，本資料僅面向華創(chuàng)證券客戶中的金融機構專業(yè)投資者，請勿對本資料進行任何形式的轉發(fā)。若您不是華創(chuàng)證券客戶中的金融機構專業(yè)投資者，請勿訂閱、接收或使用本資料中的信息。本資料難以設置訪問權限，若給您造成不便，敬請諒解。感謝您的理解與配合。

　　研究成果

　　擇時上，我們自2019年深耕于大盤擇時，基于多維角度，創(chuàng)立了短期、中期、長期的擇時模型。我們認為市場擇時一定不是單一模型可以實現的，在每個周期下，我們從不同角度出發(fā)，又構建了次級別的策略。同一周期下策略或者不同周期下的策略可以進行耦合與共振，這樣才能做到攻守兼?zhèn)洹?/p>

　　行業(yè)輪動上，我們構建了基于基金倉位的行業(yè)輪動模型。該模型通過判斷基金在行業(yè)上的倉位預判行業(yè)輪動，可分別在周度、月度、季度給出行業(yè)輪動信號。

　　選股角度，我們構建了一系列基本面與技術面角度的選股策略，包括業(yè)績超預期策略、海外投資大師策略、形態(tài)識別策略等。

　　為了更好服務，我們建立了華創(chuàng)金工量化平臺（http://www。hcquant.com/），該平臺上也可以實時查看與跟蹤我們全部策略的結果。

　　主要結論

　　截止2020年6月17日，從短期模型上來看，全部寬基與大部分中信一級行業(yè)看多，市場短期價量配合充分，量能較強。從中期指標的擇時來看，Wind全A的推波助瀾模型沒有看多。從長期指標的擇時來看，上證指數、上證50、滬深300、中證500、中證800、Wind全A沒有發(fā)出看多信號，總體市場未來看震蕩

　　最新股票型基金總倉位為94.19%，相較于上周增加15個bps，混合型基金總倉位71.31%，相較于上周減少34個 bps。

　　股票型先行者基金總倉位為93.06%，相較于上周減少27個bps，混合型先行者基金總倉位為58.61%，相較于上周減少63個 bps。

　　目前股票型基金重倉的前五個行業(yè)為：醫(yī)藥（15.75%）、食品飲料（14.28%）、電子（11.93%）、計算機（5.92%）、消費者服務（5.56%）；比較所在行業(yè)在相對全市場的市值占比，基金倉位超配的前五個行業(yè)為：食品飲料（7.56%）、醫(yī)藥（7.40%）、電子（5.70%）、消費者服務（4.53%）、建材（2.38%）。

　　從超低配近兩年分位數來看：股票型基金目前相較于歷史，超配倉位近兩年分位數最大的行業(yè)為：綜合、商貿零售、輕工制造、建材、消費者服務；

　　綜合以上結論，我們認為，中長期市場尚未出現看多信號，并且長期模型擺動指標還處于加速下降通道中，未來市場或風險較大，或難以存在結構性上漲行情，但量能配合較好，下季度市場或偏震蕩，風格推薦消費與成長。

　　推薦行業(yè)為：食品飲料、電子、醫(yī)藥、消費者服務、建材。

　　NO.1

　　短中長期的市場擇時

　　華創(chuàng)金工開發(fā)的短期、中期、長期的擇時模型，可以通過訪問：http://t.hcquant.com/ 跟蹤與查看歷史與最新的擇時信號。

　　短期模型，即價量共振模型：基礎邏輯是當供不應求時，人潮洶涌，都要買進，成交量自然放大；反之，供過于求，市場冷清無人，買盤稀少，成交量勢必萎縮。華創(chuàng)金工探索的價量共振模型是基于一類低延遲快速的均線HMA來量化成交量，結合價格指標，創(chuàng)設一個結合價與量的新?lián)駮r模型“價量共振擇時模型”。價量共振擇時模型，從初始的V1模型到更加穩(wěn)健的價量共振V3模型（價量共振V1模型的缺點就是會在放量下跌的市場中，發(fā)出錯誤的買入信號。通過規(guī)避放量下跌產生的錯誤信號，形成價量共振V3模型）。

　　我們首先定義價格效率指標和動量指標：

　　價格效率指標，該指標可以刻畫出市場趨勢的強弱，當價格效率指標較高，市場趨勢強勁；價格效率指標較低，市場趨勢較弱。一段時間序列{P1，P2，P3…．PN}，我們定義價格效率指標為：

　　　　動量指標，該指標可以刻畫出市場的多空狀態(tài)，當動量指標大于0，市場處于多頭市場；當動量指標小于0，市場處于空頭市場。我們定義動量指標為（N天的收益率）：

　　　　價格效率指標取值范圍為0~100，當價格效率指標較大（比如大于50），且市場動量小于0，市場有可能處于趨勢較強的下跌狀態(tài)，價量共振擇時V3希望能在V2的信號中過濾掉這個狀態(tài)，因此價量共振擇時V3步驟定義如下：

　　1， 成交量使用的移動平均線為HMA，收盤價使用的移動平均線為DEMA（移動平均線長度為50）。

　　2， 價能=DEMA（Today）/DEMA（Today-3），當日的DEMA除以前3個交易日的DEMA。

　　3， 量能=HMA5/HMA100，5日的HMA除以100日的HMA。

　　4， 價量共振指標=價能×量能，價能乘以量能。

　　5， 當5日均線高于90日均線，市場劃分為多頭市場；當5日均線小于90日均線，市場劃分為空頭市場。

　　6， 當前為多頭市場下，若價量共振指標大于1.125則做多，否則以1.125平倉。當前為空頭市場下，若價量共振指標大于1.275則做多，否則以1.275平倉，最終計算得到資產的持倉序列。

　　7， 將收盤價簡單平滑，這里使用4日的加權移動平均線進行平滑（John F． Ehlers在構造技術指標的過程中，經常使用4日的WMA構造Smooth，因為WMA的滯后階數為（N-1）/3，4日的WMA滯后階數為1日），再計算平滑后收盤價10日的價格效率指標和10日的動量指標。那么趨勢較強的下跌市場狀態(tài)定義為，10日的價格效率指標大于50，且10日的動量指標小于0。

　　8， 將步驟6得到的持倉序列排除步驟7得到的下跌市場狀態(tài)，得到了最終的持倉序列。

　　價量共振V3擇時模型回測結果如圖表1和圖表2，價量共振擇時系列可參考報告《成交量的奧秘：另類價量共振指標的擇時》與《牛市讓利，熊市得益，價量共振擇時之二：如何規(guī)避放量下跌？》。如圖表3，從短期價量共振模型的角度來看，截止2020年6月17日，全部寬基與大部分中信一級行業(yè)看多，市場短期價量配合充分，量能較強。

　　　　中期模型，即推波助瀾模型：基于經驗設定漲跌停閾值為9.5%，即個股漲幅大于9.5%為漲停，個股漲幅小于-9.5%為跌停。定義：漲停比率：寬基指數單日漲幅大于9.5%的成分股數量占其成分股總數的比率。跌停比率：寬基指數單日跌幅大于9.5%（單日漲幅小于-9.5%）的成分股數量占其成分股總數的比率。推波助瀾比率：漲停比率與跌停比率的剪刀差，即漲停比率-跌停比率（不使用除法的原因在于漲停比率或者跌停比率存在0的情況，使得除法產生無窮∞這樣的結果），該比例介于-1與1之間。

　　市場在下跌區(qū)域當中，因為較多的股票跌停而漲停股票較少，所以跌停比率較高，漲停比率較低，推波助瀾比率往往為負數。市場從下跌區(qū)域過渡到底部區(qū)域的時候，因為大部分股票下跌動能衰減，使得這個區(qū)域中跌停的股票數量比下跌區(qū)域要少，所以底部區(qū)域的跌停比率相比下跌區(qū)域要低，因此推波助瀾比率在底部區(qū)域往往比下跌區(qū)域要高（這樣存在推波助瀾比率的短期均線上穿長期均線的可能性），針對推波助瀾比率的擇時應該具有抄底的邏輯可講。當市場從底部區(qū)域過渡到了上漲區(qū)域當中，部分股票率先走出泥潭而一飛沖天，這個區(qū)域中漲停的股票數量要比跌停的股票數量要多，所以跌停比率較低，漲停比率較高，推波助瀾比率往往為正數。當市場處于頂部區(qū)域的時候，前期漲幅過大的股票紛紛開板導致夭折，這個區(qū)域中漲停的股票數量要比上漲區(qū)域要少，因此推波助瀾比率在頂部區(qū)域往往比上漲區(qū)域要?。ㄟ@樣存在推波助瀾比率的短期均線下穿長期均線的可能性），針對推波助瀾比率的擇時應該具有逃頂的邏輯可講。

　　綜上所述，推波助瀾模型定義如下：

　　1． 當推波助瀾比率的HMA30/HMA100>1.15的時候持有多倉，否則空倉。

　　2． 最后我們希望規(guī)避那種密集負向響應恐慌情緒股災行情，當推波助瀾比率的短期均線HMA30或長期均線HMA100小于0 的時候空倉，即只在HMA30/HMA100>1.15且HMA30和HMA100都大于0的情形下持有多倉。

　　推波助瀾模型的回測結果如圖表4和圖表5。推波助瀾模型可參見報告《漲跌停剪刀差擇時系列之一：推波助瀾模型》。從中期推波助瀾模型的角度來看，Wind全A的推波助瀾模型沒有看多。

　　　　長期模型，即動量擺動模型：單純從大盤寬基指數去挖掘長期信號，容易產生較多的噪音導致持有期限較為離散。而大盤寬基指數是由其成分股構建而成，成分股可獲得的信息相比于單個大盤寬基指數更為豐富，因此從邏輯上來講，利用成分股構建的擇時系統(tǒng)應該要比利用單個大盤寬基指數構建的擇時系統(tǒng)效果要更好，持有期集中度也會更強。我們試圖基于成分股信號加權進而構造一類平均持有期限較長的擺動系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠更為全面地反映市場運行的全貌，當擺動指標從下向上的時候做多，從上向下的時候平倉。

　　擺動系統(tǒng)是基于成分股的得分進行加總平均而得到，我們對擺動系統(tǒng)的擇時方法定義如下：

　　1，對于單個成分股，當日收盤價大于90日前的收盤價，則該個股處于多頭狀態(tài)，給予得分1。當日收盤價小于90日前的收盤價，則該個股處于空頭狀態(tài)，給予得分0。當所有個股的0或1的多空狀態(tài)得分基于流通市值加權計算得到原始擺動指標，原始擺動指標的取值范圍為0至100。

　　2，原始擺動指標的噪音較多，意味著從下至上中間的往折返較多，因此需要針對原始擺動指標進行平滑，我們基于普通移動平均線均線針對原始擺動指標進行兩次平滑，最終得到長期擺動指標。

　　3，當長期擺動指標從下至上的時候做多，否則平倉，意味著diff（長期擺動指標）>0的時候為多頭倉位，diff（長期擺動指標）<0的時候平倉。

　　最終動量擺動模型的回測結果如圖表6和圖表7。動量擺動模型可參見報告《去粗取精，去偽存真：動量擺動系統(tǒng)的長期擇時》。從長期指標的擇時來看，上證指數、上證50、滬深300、中證500、中證800、Wind全A都沒有看多信號。

　　　　不僅如此，我們還進行了每日市場VIX的計算與跟蹤。VIX是期權的預期波動率，在國外被稱為恐慌指數，VIX往往跟大盤呈現負相關關系。我們提供了50ETF期權、滬深300指數、300ETF的VIX計算結果，可以在HCQUANT.COM中監(jiān)控到每天的VIX走勢：http://service.hcquant.com/production/hcvix.php 。

　　下圖表8展示了50ETF期權VIX的最新走勢，由圖上可知，2020年VIX的高點出現在3月17日，經過兩個月的下跌后逐漸走平，這預示著疫情導致的市場恐慌程度有所緩解。

　　　　NO.2

　　基于機構倉位的行業(yè)輪動

　　嘗試從公募基金的行業(yè)配置來挖掘新的輪動信號，觀察圖表9我們可以得知自2005以來，公募基金的規(guī)模、數量呈上升趨勢。

　　　　與此同時，以公募基金為代表的機構投資者在市場的話語權也逐漸提升，近三年來尤其如此，我們認為其表現在兩點：1． 機構投資者擁有更為強大的投研力量及更為及時的信息渠道。2． 機構投資者的資金量較大，對市場的影響較散戶更強。既然如此，我們可以假設公募基金在行業(yè)配置上存在一定的alpha，并根據這一猜想構建行業(yè)輪動信號。

　　William F． Sharpe在其資產因子模型中提出收益分解法，將基金收益分解到大中小盤價值成長及債券中，并利用二次規(guī)劃得到基金在各風格上的近似比例，其數學模型如下：

　　　　其中Rt 代表基金t期收益率，xi.t 代表風格或資產i在t期的收益率，δ n回歸系數代表基金在各風格或資產上的近似配置比例，ε 為殘差項，這一模型本質仍舊是多元線性回歸，只不過資產權重受到限制，從而轉化為一個二次規(guī)劃問題。

　　我們沿襲這一思路，將基金收益分解至中信一級行業(yè)，從而得到單支基金在各行業(yè)上的近似比例，由于債券及貨基的波動遠小于行業(yè)指數，且出于對自變量個數的考量，不添加對應項，而是將行業(yè)回歸系數之和約束在[0，1]的范圍內，即

　　　　我們使用基金的日頻收益數據進行回歸，并嘗試使用不同長度的時間序列來刻畫基金的行業(yè)倉位情況，分別為季度（63個交易日），月頻（22個交易日），基金池為股票型+混合型（偏股混合型+靈活配置性+平衡混合型）+指數增強型基金（Wind基金分類）。以下是回歸得到的倉位與基金真實披露的倉位的對比。

　　　　雖然測算倉位數值與真實數值有一定偏差，但是測算數據的趨勢和真實倉位一致，甚至領先于真實倉位?？梢?， 通過回歸得到的倉位可以基本刻畫基金真實倉位。將當期的平均行業(yè)持倉比例減去全市場的行業(yè)市值占比 × 平均總倉位，得到超配/低配比例，這一步處理的主要目的是為了去除行業(yè)價格動量對倉位的影響，我們嘗試得到更為純粹的倉位動量，考察單個因子對行業(yè)輪動模型的作用。

　　針對單個行業(yè)的時間序列數據進行中性化處理（滾動分位數法），得到行業(yè)配置信號，即計算過去一段時間序列上的 當前超配/低配比例的分位數，把超配/低配比例映射至[0，1]區(qū)間的分位數（具體處理方法如圖表 12所示），這里我們 選取的時間序列長度為兩年，這樣處理一方面達到中性化的目的，一方面也體現了大類資產的周期性。

　　　　下面是最新的周度行業(yè)絕對倉位與超配/低配歷史分位數：

　　　　基于以上結論，我們對基金池進行篩選，挑選出行業(yè)輪動能力強的基金作為我們的基金池，這一方面能加強我們行業(yè)輪動的表現，一方面又能為 FOF 選基提供可參考的指標。我們將這種行業(yè)輪動能力強的基金叫做先行者基金，具體篩選方法見歷史報告《評價基金行業(yè)輪動能力的新指標》。

　　最新股票型基金總倉位為94.19%，相較于上周增加15個bps，混合型基金總倉位71.31%，相較于上周減少34個 bps。

　　股票型先行者基金總倉位為93.06%，相較于上周減少27個bps，混合型先行者基金總倉位為58.61%，相較于上周減少63個 bps。

　　目前股票型基金重倉的前五個行業(yè)為：醫(yī)藥（15.75%）、食品飲料（14.28%）、電子（11.93%）、計算機（5.92%）、消費者服務（5.56%）；倉位超低配前五個行業(yè)為：食品飲料（7.56%）、醫(yī)藥（7.40%）、電子（5.70%）、消費者服務（4.53%）、建材（2.38%）。

　　混合型基金重倉的前五個行業(yè)為：醫(yī)藥（9.60%）、食品飲料（9.22%）、電子（8.01%）、銀行（5.60%）、非計算機（4.25%）；倉位超低配前五個行業(yè)為：食品飲料（4.13%）、電子（3.29%）、醫(yī)藥（3.29%）、消費者服務（2.93%）、建材（2.04%）。

　　從超低配近兩年分位數來看：股票型基金目前相較于歷史，超配倉位近兩年分位數最大的行業(yè)為：綜合、商貿零售、輕工制造、建材、消費者服務；混合型基金目前相較于歷史，超配倉位近兩年分位數最大的行業(yè)為：商貿零售、綜合金融、輕工制造、綜合、消費者服務。

　　NO.3

　　選股策略推薦

　　3.1

　　業(yè)績超預期角度

　　超預期指的是公司公布的業(yè)績要高于分析師的預測。傳統(tǒng)的分析，是用業(yè)績定期報告公布的值與分析師預測的值進行對比。但我們需要看到，交易所越來越強調業(yè)績的提前預披露，創(chuàng)業(yè)板所有公司都必須發(fā)布業(yè)績預告，主板和中小板也有自己的要求。在這樣的背景下，我們做分析必須將業(yè)績預告和業(yè)績快報考慮進來，否則很有可能錯過一些交易機會。

　　因為國內分析師目前基本僅對股票全年的業(yè)績進行預測，故在分析年報和季報、半年報的超預期情況是不同的。年報的超預期相對比較好做，因為我們可以拿公布值與預測值直接進行比較。而對于季報的時候，我們以季報公布前后的分析師預測變化來衡量是否發(fā)生季度超預期，這在國內分析師只對全年利潤做預測的情況下，我們認為已經是相對合乎邏輯的方式。我們定義每個股票的超預期幅度如下所示：

　　　　其中Ei，q是年報公布的實際利潤，若是業(yè)績預告的話，則用上下限均值替代，

　　　　為分析師對全年的業(yè)績預測。

　　　　我們測試下來高超預期幅度組合是有明顯的超額收益的。

　　　　最新2020年一季度超預期幅度超過15%的股票池如下所示：

　　　　3.2

　　投資大師角度

　　大師系列作為最為經典的量化選股策略，在我們之前的研究中就有了很多的積累，我們網站中一共監(jiān)控了33個大師系列的策略。其中，價值型大師策略共19篇，成長型大師策略共6篇，綜合型大師策略共8篇。

　　通過大師策略，我們能發(fā)現目前收益靠前的組合暴露的因子，以及如果需要暴露某些因子的話，應該設置什么樣的標準。下圖為大師系列在華創(chuàng)量化平臺上的監(jiān)控結果，http://service.hcquant.com/production/master.php 。

　　　　跟蹤發(fā)現，2020年以來收益最好的大師策略為“羅伯特巴卡雷納成長型投資”與“福斯特佛萊斯積極成長選股”，今年以來的收益分別為23.47%、20.28%。另外，排名前十的大師策略中成長型大師共4個，價值型大師共2個，綜合型大師4個。其中Top5的大師策略中成長型占3個。

　　　　上圖表示2019年收益TOP10大師策略，其中收益最好的大師策略為“羅伯特巴卡雷納成長型投資法”、“查爾斯亨德森大型成長股投資法”、“福斯特佛萊斯積極成長選股策略”，2019年的收益分別為88.88%、87.31%、55.93%。另外，2019排名前十的大師策略中成長型大師共4個，價值型大師共2個，綜合型大師4個。其中Top5的大師策略中成長型占3個。

　　對比發(fā)現2019年以來，成長型大師策略的收益明顯優(yōu)于綜合型大師策略、價值型大師策略。其中，成長型大師策略中“羅伯特巴卡雷納成長型投資法”、“福斯特佛萊斯積極成長選股策略”策略連續(xù)兩年排名靠前，因此下面我們對其選股方法進行整理。

　　1 羅伯特·巴卡雷納成長型投資法

　　羅伯特·巴卡雷納是空頭市場時期的專家，同時具有財務背景。因此他在投資之前，會以多重標準嚴格篩選個股 ，首先便是對公司財務和獲利能力的考量，同時也包含對市場指標的過濾。根據羅伯特·巴卡雷納的投資思想，以及結合中國市場的實際情況，我們篩選出了4個因子，具體標準如下：

　　過去三年平均稅前凈利率大于10%；

　　最近一季負債占股東權益低于50%；

　　最近五季平均每季稅前利潤（EBT）成長率大于5%；

　　合理股價系數=合理股價/市場股價，大于1。合理股價=EBT 成長率*每股收益（EPS）*4。

　　最新股票池：

　　　　2 福斯特佛萊斯積極成長選股策略

　　福斯特·佛萊斯是白蘭地基金創(chuàng)始人，他對成長股選擇給出了7方面要求：1、高盈利成長率2、高盈利能力3、健全的資產負債表4、正面的盈利驚喜5、高質量的盈利水平6、公司正面的內部動力7、獨立的產業(yè)基本面研究。我們根據其投資思想，以及結合中國市場的實際情況，我們選取 6 方面的因子，來實現積極成長選股策略，具體標準如下：

　　預估稅前凈利成長率>20%；

　　營業(yè)利潤率>10%；

　　負債比例低<30%；

　　最近一季稅前利潤 > 預估稅前利潤；

　　最近四季主營業(yè)務利潤占稅前利潤比率>80%；

　　市盈率<25

　　最新股票池：

　　　　除了上述兩個大師策略外，我們也把CANSLIM基本面選股策略進行了測算，策略回測結果等詳細內容可參考報告《威廉·歐奈爾 CANSLIM投資法—華創(chuàng)金工大師系列成長型之一》。

　　3 CANSLIM基本面選股

　　威廉·歐奈爾的CANSLIM選股法則本質是一個挑選成長性股票的投資策略，其中每個英文字母都代表一個擇股的維度。在他的第四版《笑傲股市》中對其每個維度都進行了詳細的解釋說明，具體說明如下：

　　C：Current Quarterly Earnings Per Share

　　代表當前季度每股收益：越高越好。

　　A：Annual Earnings Per Share

　　代表年度收益增長率：找出增長最為引人注目的股票。

　　N：New company， product， service， or management

　　代表新公司、新產品、新服務、新管理層、股價新高。

　　S：Supply and Demand

　　代表供給與需求：兼顧考慮流通股份的共計數量和需求量。

　　L：Leader or Laggard

　　代表專注于各行業(yè)的龍頭股。

　　I：Institutional Sponsorship

　　代表機構投資者的支持度：關注主力機構動向。

　　M：Market Direction

　　判斷市場走勢。

　　選股標準：

　　我們CANSLIM的7個維度的標準，篩選其中可量化的條件，在A股市場中設定以下5個標準，進行選股：

　　A．最近季報的凈利潤增速超過18%。

　　B．五年常續(xù)性利益復合成長率≧15% 且每年皆為正成長。

　　C．近期最高價為最近一年最高價附近。

　　D．一年股價相對強弱度（RPS）≧80。

　　E．十大股東中機構持有家數≧6 或外資持股比例≧5%。

　　最新股票池：

　　　　3.3

　　形態(tài)識別選股

　　市場上各種選股策略層出不窮，追本溯源，不外乎基于股票基本面或者量價技術面的投資策略。形態(tài)識別是典型的技術面投資策略，也是所有分析方法中最基本最重要的方法，并且形態(tài)識別大體也可分為兩類，包括持續(xù)形態(tài)和反轉形態(tài)識別。我們目前參考投資大師威廉·歐奈爾的投資策略，參考其著作《笑傲股市》中的選股方法，在A股市場上復現其書中杯柄形態(tài)和雙底形態(tài)，每周推薦形態(tài)突破的個股組合。

　　策略回測結果等詳細內容可參考報告《華創(chuàng)金工形態(tài)選股系列之一：基于杯柄形態(tài)的識別與交易探索》、《華創(chuàng)金工形態(tài)選股系列之二：基于雙底形態(tài)的識別與交易探索》。

　　1 杯柄形態(tài)識別

　　形態(tài)介紹

　　杯柄形態(tài)（Cup-with-a-handle）是一個牛性的持續(xù)形態(tài)。正如它的名字所示，這個形態(tài)有兩個部分：杯和柄。其中杯是在一段上漲后形成，看起來像個圓形底，當杯子的部分完成后，出現一段盤整行情，這就是柄。當柄這段盤整行情被突破后，價格將延續(xù)此前的上漲趨勢。 換句話說， 杯柄形態(tài)是一種在上升趨勢中顯示買入信號的技術模型，股價先由高位回落， 然后再從低位反彈到高位， 形成杯形， 然后再由高位下跌后迅速反彈， 形成杯柄。通常杯子的底部應該有些圓弧， 看起來像 U 字，而非急拉的 V 形，這樣就是一個筑底的時間。隨后探底洗出一些投機者， 所以在后面的上攻中， 賣壓不重。當然也有一些股票不做杯柄， 直接拉升， 就是我們所說的圓弧底形態(tài)。

　　　　最新股票池：

　　　　2 雙底形態(tài)識別

　　形態(tài)介紹

　　“雙重底”形態(tài)同杯柄形態(tài)一樣也是一個牛性的持續(xù)形態(tài)。該形態(tài)看起來很像英文字母“W”。它雖然不如杯柄形態(tài)常見，但也能經?？吹?。與傳統(tǒng)的雙底形態(tài)不同在于，《笑傲股市》一書中介紹的雙底形態(tài)同其杯柄形態(tài)一樣均是在上漲的趨勢中進行辨別，也就是說在W形態(tài)的出現前期有一段明顯的上漲行情。

　　　　最新股票池：

　　　　NO.4

　　主要結論

　　截止2020年6月17日，從短期模型上來看，全部寬基與大部分中信一級行業(yè)看多，市場短期價量配合充分，量能較強。從中期指標的擇時來看，Wind全A的推波助瀾模型沒有看多。從長期指標的擇時來看，上證指數、上證50、滬深300、中證500、中證800、Wind全A都沒有看多信號。

　　最新股票型基金總倉位為94.19%，相較于上周增加15個bps，混合型基金總倉位71.31%，相較于上周減少34個 bps。

　　股票型先行者基金總倉位為93.06%，相較于上周減少27個bps，混合型先行者基金總倉位為58.61%，相較于上周減少63個 bps（先行者基金定義詳見《評價基金行業(yè)輪動能力的新指標》）。

　　目前股票型基金重倉的前五個行業(yè)為：醫(yī)藥（15.75%）、食品飲料（14.28%）、電子（11.93%）、計算機（5.92%）、消費者服務（5.56%）；倉位超低配前五個行業(yè)為：食品飲料（7.56%）、醫(yī)藥（7.40%）、電子（5.70%）、消費者服務（4.53%）、建材（2.38%）。

　　混合型基金重倉的前五個行業(yè)為：醫(yī)藥（9.60%）、食品飲料（9.22%）、電子（8.01%）、銀行（5.60%）、非計算機（4.25%）；倉位超低配前五個行業(yè)為：食品飲料（4.13%）、電子（3.29%）、醫(yī)藥（3.29%）、消費者服務（2.93%）、建材（2.04%）。

　　從超低配近兩年分位數來看：股票型基金目前相較于歷史，超配倉位近兩年分位數最大的行業(yè)為：綜合、商貿零售、輕工制造、建材、消費者服務；混合型基金目前相較于歷史，超配倉位近兩年分位數最大的行業(yè)為：商貿零售、綜合金融、輕工制造、綜合、消費者服務。

　　基金總倉位已達到歷史最高位，最近兩周開始減倉，表示機構對未來市場可能信心不足。

　　綜合以上結論，我們認為，中長期市場尚未出現看多信號，并且長期模型擺動指標還處于加速下降通道中，未來市場或風險較大，或難以存在結構性上漲行情，但量能配合較好，下季度市場或偏震蕩。

　　推薦行業(yè)為：食品飲料、電子、醫(yī)藥、消費者服務、建材，風格推薦消費與成長。

　　NO.5

　　風險提示

　　本報告中所有統(tǒng)計結果和模型方法均基于歷史數據，存在失效風險。