达到4.17%，20221028风险溢价再次上升到4.08%，市场迅速反弹。截至20240119指标4.11%，自2016年以来第五次超过4%。 主要结论
最近5个交易日，科创50指数跌1.66%，创业板指跌2.60%，大盘价值涨0.87%，大盘成长跌0.82%，上证50涨0.28%，国证2000代表的小盘跌5.14%，银行、通信涨幅较大，国防军工、环保跌幅较大。
风险溢价，中证全指静态PE的倒数EP减价再次上升到4.08%，市场迅速反弹。截至20240119指标4.11%，自2016年以来第五次超过4%。
估值水平，截止20240119，中证全指PETTM分位数22%，上证50与沪深300分别为11%、12%，创业板指接近0%，中证500与中证1000分别为7%、24%，市场静态估值相对历史处于较低水平。
自2023年3月份以来，市场一直处于阴跌震荡状态，同时与其他主要权益市场出现一定背离，接下来较大概率存在修复可能，市场进入回升窗口。目前中盘成长指数超跌程度超过2018年底。
长周期看深100指数技术面，深100技术面每隔3年一轮熊市，之后是牛市，比如2012/2015/2018/2021年，每次下行幅度在40%至45%之间，本轮始于2021年一季度的调整无论时间与空间看都比较充足，关注底部向上周期的可能。
自上而下债务周期视角看，2023年12月份宏观杠杆率同比增速预计为15.8%，Wind一致预期数据显示，按照支出法拆解至月度，2023年12月份TTMGDP同比增速预计4.6%，分子端总债务预计11.8%，政府端杠杆率同比增速由4.7%提升至5.4%，居民端杠杆率同比增速由1.1%提升至1.4%，企业端杠杆率同比增速由8.8%提升至9.0%，从历史周期看，杠杆率上行周期通常为20个月，由于本轮杠杆率上行主要为债务稳定，产出走弱，不同于以往，在见到产出走强之前，宽松周期将维持，PPI12月份为-2.7%，由6月份最低-5.4%有所回升，而经验看PPI与TTM名义GDP增速高度相关，自上而下看，权益市场上行弹性更大。
资金交易层面，最近一周， ETF交易工具整体流入445亿元，北向资金流出235亿元，融资盘5个交易日减少亿元，两市日均成交6929亿元。
风险提示市场极端情况模型可能失效。日历效应和宏观因子事件由历史数据回测得到，PPI同比数据判断市场走势的结论是基于历史数据得出的，市场结构及交易行为的改变可能使得策略失效，注意控制风险。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。 正 文 一、市场表现回顾本报告中，本期指2024年1月15日—2024年1月19日的交易日，本文所有数据均来源于wind数据。
（一）市场涨跌之结构表现
（二）市场涨跌之行业表现二、市场与行业估值（一）市场估值趋势沪深300的PE为10.5倍，位于历史12%分位，创业板指的PE为25.3倍，接近历史0%分位。
注：本报告所用PE数据均指PE（TTM）。（二）行业估值变动跟踪从行业指数看，PE距离其历史底部估值的最近的，分别是电力设备、建筑装饰、石油石化、银行、通信。
三、A股市场情绪跟踪（一）新高新低比例指标（二）行业估值变动跟踪（三）基金仓位基金仓位方面，我们将属于普通股票型、偏股混合型、平衡混合型和灵活配置型且历史仓位中位数在60%以上的公募权益基金与中证800指数回归测算仓位，并基于基金规模加权得到反映整体权益基金仓位的数据。
（四）ETF规模变化主流ETF资金流本期估算处于净流入状态，累计规模为445亿元左右。
权益ETF可细分为宽基、行业、主题等类型，本报告的ETF分类方式参照了Wind的基金分类结果。另外，测算显示部分权益ETF同时被分为多个细分类型。
根据Wind，当期权益类ETF合计规模为14373.48亿元，相比于前一期增加了90.58亿元。其中宽基ETF和主题ETF规模较大，分别为8248.63亿元和3418.83亿元。相比于前一期，宽基ETF增加了219.08亿元，主题ETF减少了89.41亿元，行业ETF减少了28.92亿元，策略ETF增加了13.77亿元，风格ETF减少了0.10亿元。
细分主题方面，酒类等主题产品规模增长较多，半导体等主题ETF规模缩减较多。
（五）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个交易日高于60日布林通道上轨，该模型认为蓝筹股短期存在超买风险。
（六）市场交易活跃度交易活跃度看，考虑自由流通股本后的市场换手率，以观察真实交易换手情况。（七）北向资金流动观察北向资金动向，本期北向资金处于净流出状态，合计净流出约235亿元。四、多维视角看市场（一）宏观因子事件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。
（二）年初至今个股表现统计（三）风险溢价（四）指数超买超卖（五）融资余额从市场融资数据观察，近5个交易日融资余额合计减少约亿元。
（六）债务通胀周期下的权益市场风险提示GFTD模型和LLT模型历史择时成功率为80%左右，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，PPI同比数据判断市场走势的结论是基于历史数据得出的，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。
报告信息本摘要选自报告：《金融工程：风险溢价超4%：A股量化择时研究报告》2024-01-21报告作者：安宁宁 003
张钰东 S0260522070006
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