动态估值体系构建与市场分化背景 [page::3]

• 采用CAPE指标结合VEC模型、宏观通胀预期和利率影响，构建动态估值区间。

- 市场分化显著，沪深300个股及行业收益离散度处于历史高位，适合行业轮动策略应用。

宽基指数PETTM与CAPE择时策略表现对比 [page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::13]

• PETTM指标策略一在上证50表现较好，其他宽基指数并无超额收益，策略波动较小。

| 宽基指数 | 策略一累积超额收益 | 策略一月度超额收益胜率(%) | 策略二累积超额收益 | 策略二月度超额收益胜率(%) |
|---------|------------------|------------------------|------------------|------------------------|
| 上证50 | 34.65% | 66.67 | -35.21% | 45.56 |
| 沪深300 | 0.07% | 66.67 | -31.16% | 41.11 |
| 中证500 | -19.81% | 54.44 | -34.43% | 50.00 |
| 上证综指 | -1.60% | 63.33 | -28.51% | 47.78 |
| 创业板 | 10.42% | 48.89 | -9.26% | 47.78 |

• 基于CAPE构建策略显著优于PETTM，沪深300策略累积超额收益可达50%以上，且参数敏感性低。

行业指数CAPE动态估值策略表现与轮动策略构建 [page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19]

| 行业 | 策略一累积超额收益指标 | 备注 |
|------|-------------------|------|
| 化工 | 最高约95.86% | 12个行业超额收益稳定，参数适应性好 |
| 有色金属 | 超过100% | 24行业中24个行业正收益，大部分行业表现稳健 |
| 房地产 | 负收益 | 不适合动态估值策略，部分行业剔除后策略优化 |

• 行业轮动策略基于各行业CAPE分位数五档分组，月度调仓，组1表现最佳，年化收益领先上证综指和股票型基金指数，波动率和回撤略大。

- 构建三种轮动策略，覆盖28行业、筛选24行业、筛选12行业，均展示了较好的收益和单调性，筛选策略剔除表现差的行业提升组合效率。

总结 [page::20]

• equity宽基指数和行业指数均适用于基于CAPE动态估值构建的量化投资策略。

- CAPE策略策略能够获得较好的超额收益及超50%月度正收益胜率，PETTM效果有限。

• 行业轮动策略风险高于指数整体，但年化收益普遍超过同期上证综指与基金指数。

极其详尽与全面的分析报告 — 基于 CAPE 宽基及行业指数动态估值投资策略

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1. 元数据与概览

• 报告标题： 基于 CAPE 宽基及行业指数动态估值投资策略（大类资产配置报告系列之八）

- 发布机构： 西部证券股份有限公司

• 发布日期： 2021年9月23日

- 分析师及联系方式：
- 付怡（S0800520120001），联系方式：13163240483，邮箱：fuyi@research.xbmail.com.cn
- 王红兵（S0800519090003），联系方式：13924613850，邮箱：wanghongbing@research.xbmail.com.cn

• 报告主题：

- 延续上一篇《关于宏观变动下的权益资产动态估值》（大类资产配置专题报告之七）的理论框架基础，利用基于权益指数的动态估值系统，选取A股代表性宽基及行业指数，构建量化投资策略，聚焦CAPE（周期调整市盈率）指标在投资策略中的实际应用效果，重点探索基于CAPE的宽基指数策略表现及行业轮动策略，力图实现超额收益及更优的风险调整收益。

• 核心论点及结论概述：

- 基于PETTM指标构建的动态估值策略表现欠佳，难以有效获取超额收益。
- 基于CAPE指标，在合理参数选取条件下，策略可获得显著超额收益，且月度正向超额收益胜率超过50%。
- 行业层面，28个申万行业指数多达24个能通过该策略获得累积正超额收益，13个行业月度超额收益胜率超过50%。
- 构建的三种行业轮动策略均取得高于同期上证综指及股票型基金总指数的年化收益率，但伴随更高的波动与最大回撤。
- 风险提示方面，报告强调结论基于历史数据，未来政策与宏观环境变化可能影响结论应用的有效性，报告不构成投资建议。[page::0,20]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言

• 关键论点：

- 报告基于权益类宽基及行业指数动态估值体系，特别是使用CAPE指标，结合宏观变量（通胀预期CPI、国债收益率）与低利率环境影响，构建动态估值区间来判断指数是否高估或低估。
- 通过向量误差修正模型（VEC）与蒙特卡洛模拟，提升动态估值区间准确性，借鉴并优化标普500指数动态估值方法以适应中国市场。
- 当前市场分化明显，包括沪深300成份股及行业指数均显示较高的收益离散度指标，反映出个股和行业层面波动性与分化均处于历史高位。这一结构性市场特征催生了行业轮动策略的应用场景。

• 支撑证据及方法：

- 估值体系创新使用CAPE替代传统PE(TTM)指标，理由是CAPE能更有效消除经济周期利润率波动对估值的影响。
- 采用VEC模型结合宏观经济变量确定估值中枢和波动区间。
- 离散度计算公式标准化衡量市场内个股及行业收益差异。

• 关键图表解读：

- 图1揭示了权益类指数动态估值体系构建流程，从通胀和利率出发，运用VEC模型和蒙特卡洛模拟试图解决估值中枢抬升及准确度不足的问题。[page::3]
- 图2和图3显示沪深300个股收益与指数收益之间及行业指数与全A指数收益的离散度均位于2016年以来较高水平，反映市场分化格局。[page::4]

2.2 基于CAPE估值体系的宽基指数投资策略

2.2.1 常用宽基指数的筛选

• 选取5个代表性宽基指数：沪深300、上证综指、上证50、中证500、创业板，完全依托当前市场成熟ETF产品布局，确保策略可直接应用于实际投资。

- ETF产品数据（表1）显示各基金经理、规模和成立时间，为策略的实际落地提供了基础。[page::4-5]

2.2.2 PETTM择时策略效果分析

• 策略构建：

- 策略一：当PETTM估值分位数≥80%时，全仓降至20%；否则满仓。
- 策略二：仓位与PE分位数成反比调整，如90%估值对应10%仓位。

• 回测时间： 2014年1月至2021年7月（部分指数成立时间稍晚）。

- 策略表现：
- 上证50策略一表现优异，显著降低了2015年高波动期的风险，获得较好超额收益，策略二波动更小但收益不及指数。
- 其他四指数上，策略一、二表现均未明显跑赢或超越指数，策略虽波动较低但未产生超额收益。

• 图4-8清楚显示了不同指数策略表现差异，沪深300和中证500策略效果尤其不佳。

- 表2总结了PETTM策略系负面表现主流，仅上证50策略一累积超额收益为正，其他多数为负。[page::6-7]

2.2.3 CAPE择时策略效果分析

• 背景与方法：

- 采用Shiller提出的10年期EPS平均计算CAPE，且基于中国市场特点调整EPS参数范围（3～10年）。
- 策略一、策略二构造同PE策略，但选用CAPE作为动态估值核心指标。

• 主要发现：

- CAPE参数的选取十分关键，不同行业指数对应不同最佳参数。
- 各大宽基指数均在合理CAPE参数范围内实现明显超额收益及较高的月度正向超额收益胜率。

• 具体数值表现（表3-8）：

- 上证50最佳CAPE参数为8，策略一最高超额收益达11.97%。
- 沪深300、上证综指、中证500均在CAPE参数4～9区间获得超额收益，沪深300策略最大累积超额收益达50%以上，上证综指策略最高超额收益近37%-67%（策略二）。
- 创业板指数因数据区间短，CAPE参数3～5，最佳4时策略表现较优，策略一、二累积超额收益分别为28.57%和38.41%。

• 图9-18展现了不同CAPE参数下策略一、二与指数走势的动态对比，显示合理参数极大提升策略表现。

- 总结：相比PETTM，CAPE指标更适合构建动态估值策略，能有效获取超额收益且呈现较强的稳定性和抗波动能力。[page::7-13]

2.3 基于CAPE估值体系的行业轮动策略

2.3.1 针对细分行业指数的策略效果

• 样本与方法：

- 以申万28个行业指数为样本，基于CAPE的EPS平均期数从3～10年计算CAPE指标，EPS估算采用月度价格与PE（TTM）倒推。
- 策略一回测2014-2021，28个行业中24个行业能获取正超额收益。
- 超额收益表现较好的行业包括采掘、化工、有色金属、电子、医药生物、公用事业、银行等12个行业，且对参数敏感性较低，表现稳健。

• 表9显示28行业不同行业CAPE参数下累计超额收益分布，部分行业如钢铁、房地产明显欠佳。

- 表10总结月度超额收益胜率，13个行业胜率超过50%，其中公用事业、传媒、通信尤为突出（超过59%）。

• 结论：行业层面动态估值策略效果显著，但行业间存在差异，策略应结合行业特性进行调整。[page::14-16]

2.3.2 基于全行业指数的轮动策略

• 策略构建：

- 截面分组，行业按动态估值分位数划分为5组，等权配置，月度调仓，纳入手续费0.3%。

• 策略表现（图19，表11）：

- 分组1收益最优，年化15%，高于同期上证综指和股票基金总指数。
- 波动率23%-25%超出大盘及基金指数，且最大回撤更大，风险偏高。
- 收益单调下降，估值越低的组别表现越优。

• 意义：动态估值体系有效识别估值低位行业，实现收益提升，但伴随更多波动。[page::17]

2.3.3 基于筛选后行业指数的轮动策略

• 背景：剔除4个完全无超额收益的行业（农林牧渔、钢铁、轻工制造、房地产），剩余24个行业构建轮动策略。

- 表现（图20，表12）：
- 与全行业策略相比，24行业策略年化收益进一步提升至约15.36%，超越上证综指和基金指数。
- 波动率及最大回撤仍较高，显示风险调整需注意。

• 进阶筛选（12个全部正超额收益行业）构建轮动策略（图21，表13）：

- 包括采掘、化工、电子等12个行业。
- 年化收益14.68%，相比24行业稍降，反映更小样本带来的组合多样性和收益捕捉能力下降。
- 波动率最高达26%，最大回撤相对更大。

• 总结： 轮动策略需平衡收益与波动，剔除表现差行业可提升策略稳健性。样本越多，策略捕捉能力越强。[page::18-19]

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3. 图表深度解读

图1（权益类指数动态估值体系构建逻辑）

• 展现了估值系统构建核心流程：

- 以宏观通胀预期（CPI同比）、债券市场利率作为输入变量。
- 通过VEC模型进行贝叶斯回归，协整关系建立以及滞后阶数确定。
- 利用蒙特卡洛模拟获取估值中枢分布及波动上下STD边界。
- 生成周期调整市盈率指标（CAPE）的动态估值区间，更准确判断权益估值状态。

• 支撑了报告基于宏观变量动态调整权益估值的技术方法基础。[page::3]

图2、图3（个股及行业指数收益离散度图）

• 图2显示沪深300成分个股收益与指数收益离散度自2016年末提高，指示市场内部个股间收益分化加剧。

- 图3展示万得全A及申万行业一级指数收益离散度，也反映行业间收益差异处于较高区间。

• 两图共同揭示当前市场结构性分化明显，成为行业轮动策略产生的条件基础。[page::4]

图4-8（各宽基指数PETTM策略表现）

• 各图显示策略一（二种仓位控制策略）在标的指数上的表现差异。

- 以图4（上证50）为例，策略一显著跑赢指数，且风险控制有效，而策略二波动小但表现弱。

• 其他宽基指数图则表现策略表现低于指数或无显著优势。

- 说明基于PETTM指标策略效果整体有限，部分指数适用，且波动控制与超额收益存在权衡。[page::5-6]

图9-18（不同CAPE参数下策略表现）

• 展示了不同CAPE参数（3至最大值）影响策略表现，策略表现随参数变化曲线平滑，表明对部分参数不高度敏感。

- 例如图11、12（沪深300）在CAPE 4-8区间策略均表现优异，最大累积超额收益超过50%。

• 图17、18显示创业板指数因时间窗口限制，参数范围聚焦于3-5，最佳为4。

- 这种多参数统计验证提升了策略的稳健性判断。

• 说明CAPE定参需结合指数特点及数据长度，过滤过短和过长窗口。[page::8-13]

表1-13（各类策略绩效数据）

• 表1详细说明相关ETF基金规模、成立时间、基准指数，保障策略实操基础。

- 后续各表细化展示策略一、二在不同指数与参数条件下的超额收益及月度胜率，体现策略效果及稳健性对比。

• 行业策略表9-10、表12-13精确展示不同行业及筛选后行业策略收益、胜率、风险指标。

- 这些数据支撑了报告提出的策略框架及其应用范围。[page::5,7-13,14-19]

图19-21（行业轮动策略表现）

• 不同样本组（1-5）代表从低到高动态估值的行业集合表现。

- 组1年化收益领先其他，且优于大盘及股票型基金指数。

• 波动率与最大回撤较高，凸显高收益背后风险放大问题。

- 策略剔除不适用行业与样本数调整均对收益表现有显著影响。

• 行业轮动策略展示了动态估值在行业配置的实操价值与局限。[page::17-19]

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4. 估值分析

• 估值方法：

- 主要采用周期调整市盈率（CAPE）估值体系，区别于传统PE(TTM)，通过长周期（3至10年）牛熊周期收益均值平滑盈利波动，确保估值指标的稳定与预判未来走势的相关性。
- 使用向量误差修正模型（VEC）将宏观因素（CPI、国债收益率）引入估值预测中，构建动态的估值上下限区间，克服传统固定区间估值的不准确和滞后。
- 以蒙特卡洛模拟生成参数不确定性下的上下估值波动边界，反映估值体系的置信区间。

• 关键参数假设：

- CAPE指标中EPS平均年限的选择（3至10年）需根据标的指数历史长度和经济周期特性调整。
- 行业不同特性导致各自最优参数差异大，如中证500、创业板最佳CAPE参数低于沪深300和上证综指。
- 交易成本设为0.3%，现实价格滑点与流动性考虑有限。

• 估值结果：

- 经过参数灵敏度检验，CAPE策略均展现中长期内的正超额收益，且相较PE策略更为稳健。
- 风险收益权衡依赖具体指数及参数，行业层面的非均匀表现提示策略需要针对性优化。

• 敏感性分析：

- CAPE参数选择区间内超额收益稳健性较强，避免了模型过拟合。
- 部分行业表现欠佳需另行调整估值模型或剔除以优化组合表现。

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5. 风险因素评估

• 历史数据局限性：

- 所有策略基于2014-2021年的历史数据回测，未来若宏观经济环境（政策、通胀、利率）发生剧烈变化，模型表现可能大幅波动或失效。

• 宏观政策与市场结构变化：

- 报告指出未来政策导向调整及新兴行业诞生可能导致行业成长性及估值特征发生根本转变，影响测算的动态估值区间。

• 市场流动性与交易成本：

- 实际应用交易成本、滑点、市场冲击成本可能高于模型假设水平的0.3%，对频繁调仓的轮动策略尤其构成风险。

• 参数选取风险：

- 虽然多参数验证降低过拟合风险，但参数选择仍存在主观调优空间，尤其在不同行业和市场环境变化中表现成为潜在不确定因素。

• 策略适用性限制：

- 部分行业表现欠佳且剔除，提示动态估值模型并非万能，需结合其它具备行业特性的方法辅助判断。

• 风险缓解措施不足：

- 报告中未显著提及具体的风险缓解策略或对冲机制，投资者需自行结合风险管理框架进行策略实施。

• 免责声明强调：策略仅为研究参考，非投资建议。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告力求客观地展示策略效果，但部分表达中，对于CAPE参数优劣的界定，存在一定回测区间依赖，可能带来参数选择偏好风险。

- PETTM策略的普遍表现较弱，也可能因未充分考虑其结合宏观变量的改良空间。

• 行业轮动策略虽收益优异，但波动性及回撤较大，实际组合管理中风险增加，报告对风险控制措施的讨论较少。

- 部分行业剔除过程虽说明原因，但剔除可能导致样本偏倚影响统计稳定性，尚需更明确的剔除准则。

• 报告热衷于历史回测数据的结果呈现，但对策略在不同宏观周期下的表现和未来适应性讨论较为有限。

- 报告对模型参数的选择和估值方法的理论基础虽有描述，但具体技术细节及公式推导未详尽披露，限制了外部验证。

• 多数图表和表格充分支撑结论，但实际投资中滑点及交易限制影响不充分体现。

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7. 结论性综合

本报告全面深入探讨了基于周期调整市盈率（CAPE）的权益指数动态估值体系在A股宽基及行业指数上的量化投资策略应用，主要有以下关键发现：

• CAPE指标优越性确认：

- 相比传统PE(TTM)估值指标，CAPE指标在构建动态估值区间时，能更有效消除经济周期波动对盈利的干扰，表现出与股价未来收益更强的相关性。

• 宽基指数策略表现突出：

- 选取沪深300、上证综指、上证50、中证500及创业板五大宽基指数，基于合理CAPE参数调整的策略（策略一和二）在绝大多数情形下实现了实质性的累积超额收益。
- 尤其沪深300和中证500表现亮眼，最大累积超额收益超过50%。
- 策略表现对CAPE参数存在一定容错能力，表明模型具备稳定性和鲁棒性。

• 行业层面动态估值体系应用有效：

- 申万28个行业指数均被纳入研究，24个行业能通过策略获得正超额收益，13个行业月度超额收益胜率超过50%，涵盖采掘、有色金属、化工、医药生物等重要行业。
- 行业轮动策略构建三种不同样本规模组合，充分体现行业精细化配置带来的潜在超额收益。

• 风险调整与交易成本影响：

- 虽然策略年化收益显著优于上证综指与股票型基金总指数，但年化波动率和最大回撤均较高，投资者应对风险承受能力谨慎评估。
- 轮动策略月度调仓并计提手续费0.3%，实际操作中交易成本和市场滑点可能进一步影响收益表现。

• 市场环境与历史局限性警示：

- 报告强调以上结论均基于历史数据，未来政策环境或宏观经济激烈变化将影响模型适用性。
- 报告未构成投资建议，策略需结合投资者个人具体情况谨慎使用。

总之，报告系统地验证了基于CAPE的动态估值方法在A股宽基和行业指数量化策略构建中的有效性，彰显了周期调整估值指标在中国股市周期特性中的应用价值。通过行业轮动策略的设计进一步捕捉到结构性行情中行业表现的显著差异，挖掘较优风险调整收益机会，但同时提醒投资者关注对应的波动风险和回撤可能。













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综合看，本报告不仅系统搭建了中国A股市场动态估值的理论及实证框架，更通过层层深入的量化策略测试，明确了CAPE指标在宽基及行业指数投资策略中的效率和优势。报告内容科学严谨，数据详实丰富，章节逻辑清晰，适合专业投资机构和研究员深入理解和应用。唯一不足在于策略风险管理相关讨论不够充分，实际应用中需结合投资者具体需求和市场动态作灵活调整。[page::0-21]

报告