| 上证综指趋势预测图 ——2013年第二季度A股投资策略量化监测报告
2013年前两个月宏观经济仍然处于“弱复苏”中，但二季度经济复苏有望向好；美国经济复苏稳定，欧债问题对市场的心理冲击“边际负效用”减小；全球欧美日量化宽松货币政策对全球资产估值提升起支撑作用；国内房地产调控“靴子”基本落地，新型城镇化仍将支持固定资产投资相对稳定；IPO重启预期悬在投资者心头，市场信心恢复或有反复；货币政策相对稳定。
从全年看，A股“窄反弹，宽震荡”预期依然成立，整体呈现偏平的“N”型走势，下半年市场仍有15%左右的机会，四季度或有较明显上升。A股经过3月份调整，4月和5月有望二次上攻，6月份完成第二波反弹并在上半年形成类“M”顶。
策略上，二季度“防御为主，进攻为辅”，建议关注商业贸易、信息设备、食品饮料和旅游餐饮行业。同时谨慎关注经济弱复苏中早周期行业的业绩改善带来的投资机会，建议关注有色。
⊙中山证券研究所
一、大盘预测
在对上证综指进行量化预测时，我们在估值、业绩等西方经济学的传统分析工具基础上增加了政策、供求关系、群体心理等政治经济学和行为金融学方面的指标，进而得出“3月震荡，4月和5月二次上攻，6月或又回调”的结论，即经过年初的上涨后A股市场在3月份进行震荡调整，随后在4月和5月份有望出现年内第二波上涨。
3月以来市场出于技术性调整的需要，加上前两个月经济数据不如于预期、“国五条”细则的出台、IPO重启传言以及塞浦路斯银行危机等利空因素的影响，3月份市场如期回调震荡。在预测二季度大盘趋势时，我们在之期A股预测模型基础上增加技术指标、动量指标，建立具备经济逻辑的系统因子库。
首先，我们对数据进行清洗，处理异常数值、缺失数据，并对因子数据进行无量纲化转换。其次，考虑到随着因子数量增加，部分因子包涵重复的信息量，存在错综复杂的干扰、叠加、共线性效应，因子的贡献力度也具有时间性、季节性。我们设计动态因子筛选处理机制，设定阀值，遏制贡献度薄弱因子的干扰，提取特定时段的贡献度显著因子。最后，借助数据挖掘算法工具，寻找因子与股市走势之间的动态稳定关系。我们借助历史数据回测结果优化算法参数、内部映射方式，提高模型输出的准确度，并设计内部输出检查机制，减少数据拟合失败几率，提高模型输出结果的稳定性。经过2003-2012年的回测检验，根据预测结果进行的非卖空择时策略年化收益率超过20%，历史最大回撤15%，优于同期上证综指水平。
我们运用新版模型对二季度A股走势进行预测，维持“4月和5月二次上攻，6月份回调”的判断，而这个判断也符合目前的宏观经济逻辑。首先，春节后因宏观经济数据不佳及央行不断抽回流动性，市场经过较为充分的调整，4月和5月份存在技术性反弹的需要；3月和4月份是传统开工旺季，预计开工率、PMI、投资增速等宏观数据有望继续转好，这为大盘二次上攻提供了业绩支撑。其次，二季度末，尤其是6月份前后是IPO重启的敏感窗口，市场信心预计会因IPO开闸受到一定冲击，这一时点上A股存在较强的回调压力；外围经济体延续去年以来的货币宽松政策，“热钱”流入压力加大，1月份外汇占款单月增幅已创近几年天量；不少地方政府将今年经济增长速度设定在10%以上，展现出新一轮“投资冲动”。在这些因素作用下，今年经济复苏中通胀预期有所抬头，恐将增加市场避险情绪，市场于6月份出现震荡调整的可能性较大。
虽然存在通胀超预期的担忧，但随着证券市场改革的继续推动、QFII投资额度继续放宽等利好因素的积累，市场供求关系和投资者信心或出现明显改善。我们认为，在2013年A股市场“曲折向前、前景光明”的格局中仍存在较多投资机会。
二、行业预测
我们以历史表现及行业轮动为基础，结合行业盈利能力、偿债能力、成长性、估值水平、技术指标等来选择配置标的。
首先，我们同样对数据进行清洗；其次，考虑到因子数量过多带来的共线性影响可能会导致预测准确度边际递减，我们设计了动态因子筛选机制；最后，为了提高模型输出结果稳定性，我们又设计内部输出检查机制。我们进行多次拟合，选取输出结果表现较为稳定的行业。在对2008-2012年历史数据进行回测时，我们选取的行业中有55%的行业月均收益率跑赢大盘。
我们利用截至3月27日的历史数据选择行业配置标的，分别为商业贸易、信息设备、食品饮料、餐饮旅游和有色金属行业。
三、个股选取
个股选取方面，我们设计了动态多因子选股模型，在财务指标、行情指标、估值指标基础上添加了对股票短期表现较为敏感的技术指标、动量指标，以增强模型信息捕获能力。
我们以季度为周期，在推荐行业内筛选出下季度表现预期最好的个股，方法如下：
第一步：对A股股票进行第一轮筛选，考虑风险因素与成长性，剔除市盈率小于0大于100的股票；剔除选取日为ST的股票，一旦不再为ST股票，股票将重新纳入筛选对象；对于上市不满3年的股票，考虑到新股的历史数据不足以进行数据拟合处理，先不纳入筛选对象；对于选股日停牌或无法交易的股票，也不纳入筛选对象。
第二步，为防止模型输入异常数据带来的破坏性影响，我们对因子数据进行预处理。若因子数据出现异常值，采用同期相近值代替；对于数据中可能出现的缺失值，采用剔除或者替代的方法。此外，考虑到因子数据的量纲不同，我们对数据进行对归一化处理，化为无量纲的纯量。
第三步：考虑到因子有效性易受到时间性、季节性影响，我们设计动态因子筛选机制，借助统计工具，选取特定时段的有效因子。
第四步：建立因子与预期收益率的动态映射关系，并根据当期因子数值计算个股预期收益率，并根据收益率排名靠前个股。
2013年二季度，投资者在充分理解并承担风险前提下可关注的投资组合见下表。
（执笔：中山证券首席经济学家 李国旺）
中山证券二季度行业推荐与个股组合
商业贸易 苏宁云商、物产中大、合肥百货、大连友谊、友好集团
信息设备 同方股份、国脉科技、方正科技、长城开发、华星创业
餐饮旅游 张家界、峨眉山A、中青旅、全聚德、中国国旅
食品饮料 沱牌舍得、山西汾酒、维维股份、伊力特、泸州老窖
有色金属 中金岭南、方大炭素、中金黄金、金钼股份、格林美 (来源：上海证券报)
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