2020年投资策略展望：A股、港股>商品>债券、黄金

作者：谢超  陈治中  李瑾  黄亚铷  黄凯松

来源：超悦策略

要点

根据政策经济周期分析框架，在经历了2019年的“贞下起元”后，政策经济周期将在2020年上半年正式进入“元起”的第一阶段。从逻辑上看，在“数据强、政策松”的第一阶段，随着政策保持宽松态势，基本面数据由弱走强，盈利周期开始出现复苏，权益资产在这一阶段有望出现较好的市场表现。与此同时，盈利周期复苏形成对无风险利率的支撑，将不利于债券资产的表现，因而此阶段债券资产的表现可能弱于权益资产。此外，在“数据强、政策松”的背景下，市场对黄金等避险资产的需求可能会降低，因而黄金资产的预期收益也可能会随之下降。

在资产收益率和胜率方面，基于对2002年至今五轮经济政策周期的复盘结果，我们发现，各类资产在第一阶段和第四阶段表现存在明显差异。在第四阶段，黄金和债券表现出色，二者的季度收益率和胜率均较高，A股虽然整体胜率较低，但较高的波动率使得A股的季度平均收益率较高，港股表现一般，大宗商品表现垫底；在第一阶段，A股和港股表现最为出色，股票资产的胜率和季度平均收益率均明显优于其他资产，大宗商品表现较第四阶段有所提升，债券和黄金表现较差。

在资产收益率的波动性方面，各类资产在第一阶段和第四阶段的波动率均显著不同。具体来看，A股和债券在第一阶段波动率明显低于其在第四阶段波动率；若滚动20日计算波动率，则港股在第一阶段波动率较其在第四阶段波动率略有下降，若滚动60日计算波动率，则港股在第一阶段和第四阶段的波动率均值无明显变化；大宗商品和黄金的波动率变化则呈现出与股票、债券完全不同的统计特征，对于大宗商品和黄金，二者在第一阶段的波动率均明显高于其在第四阶段的波动率。

在不同资产收益率的相关性方面，各类资产之间的相关性在第一阶段和第四阶段也存在明显差异。整体上看，与第四阶段相比，A股与港股、A股与债券、港股与债券、债券与大宗商品之间的相关性均在第一阶段有所降低，而A股与黄金、港股与黄金、大宗商品与黄金之间的相关性则在第一阶段有所上升，A股与大宗商品、港股与大宗商品之间的相关性在第一阶段和第四阶段之间无明显变化。

展望2020年，我们认为今年上半年上市公司盈利将迎来复苏，但下半年上市公司盈利可能再次转而下行。但鉴于“紧信用、松货币、宽财政”的政策框架已基本成型，本轮商业银行总资产增速的下行与2017年不可同日而语，它对指数的影响更多是放缓其上涨的斜率，导致大幅下跌的可能性不大。简言之，对于2020年上半年而言，在盈利周期弱复苏的背景下，应该是股比债优的概率较大；在下半年，虽然股票相比于国债的比较优势可能会降低，但在“紧信用、松货币、宽财政”的作用下，股票出现大幅回落的概率并不大。

风险提示：1、美股调整；2、大博弈升级；3、经济下行超预期；4、政策定力风险。

正文

在2020年策略展望的大势判断篇中，我们提出，随着2020年上半年企业盈利的弱复苏，同时配合持续宽松的政策环境，政策经济周期在经历了2019年的“贞下起元”后，有望正式迎来“元起”的第一阶段，大类资产的配置逻辑也将受到这种政策经济周期轮动的影响。

本报告作为2020年投资策略展望的第四篇，主要聚焦于元起阶段的大类资产配置，以政策经济周期分析框架为基础，对A股、港股、债券、大宗商品、黄金等五类大类资产在政策经济周期不同阶段的历史表现进行复盘，并对2020年“弱元起”阶段下的大类资产配置提出针对性建议。需要说明的是，由于政策经济周期分析框架主要立足于内部经济活动，相比于外汇而言，分析结果对国内股票、债券、大宗商品等资产的表现解释力可能更好一些，因而外汇资产不在本报告的复盘范围之内。

1、第一阶段大类资产表现

1.1、政策经济周期分析框架下不同阶段划分

在政策经济周期分析框架中，数据强弱和政策松紧构成了我们分析问题的两个维度，其中经济数据是市场运行与政策调整的更根本的决定因素，在数据持续走弱时政策最终难免放松，在数据持续走强时政策最终难免收紧；与此同时，政策虽然内生于基本面数据，但政策调整往往滞后于数据变化，且持续的政策调整最终有利于改变数据的走势。数据与政策的这样一种互动关系最终演化为政策经济周期四个阶段的自发轮回，即形成了“数据强、政策松”、“数据强、政策紧”、“数据弱、政策紧”、“数据弱、政策松”四个不同的政策经济阶段。

在不存在结构性通胀扰动的情况下，我们采用无风险利率来度量数据强弱，采用风险溢价来度量政策松紧。无风险利率越高，则代表数据越强，风险溢价越高，则代表政策越紧，反之则反是。基于这一逻辑，我们对2002年Q4以来的经济数据进行了四阶段的划分，在此期间，市场经历了2002Q4-2006Q3、2006Q3-2009Q3、2009Q3-2012Q3、2012Q3-2016Q1、2016Q2-2019Q4五轮完整周期，每一轮周期持续约12-16个季度。当前所处周期是从2016Q2开始，截至2019年底，本轮周期将完成15个季度的轮回。从“贞下起元”的角度看，符合“数据强、政策松”第一阶段的时期分别是2002Q4-2003Q2、2006Q2-2007Q1、2009Q1-2009Q2、2012Q4-2013Q3、2016Q2-2016Q4，共计16个季度。

[1]图中颜色分别对应“元、亨、利、贞”等政策经济周期的四个不同阶段，红色对应第一阶段“元”，黄色对应第二阶段“亨”，绿色对应第三阶段“利”，蓝色对应第四阶段“贞”。

1.2、第一阶段大类资产表现复盘

根据政策经济周期分析框架，在“数据强、政策松”的第一阶段，随着政策保持宽松态势，基本面数据由弱走强，盈利周期开始出现复苏，权益资产在这一阶段有望出现较好的市场表现。与此同时，无风险利率和风险溢价的不断上升将不利于债券资产的表现，因而此阶段债券资产的表现理论上将弱于权益资产表现。此外，在“数据强、政策松”的背景下，市场对黄金等避险资产的需求可能会降低，因而黄金资产的预期收益也可能会随之下降。

复盘时，我们对A股、港股、债券、大宗商品、黄金等五类资产在历史上第一阶段的表现进行了统计。在具体标的选择方面，A股研究标的包括上证50指数、沪深300指数、中证500指数、中小板指、创业板指、上证综指、wind全A指数；港股研究标的包括恒生中国企业指数、恒生指数；债券研究标的包括中债企业债总财富指数、中债国债总财富指数、中债总财富指数、中证转债指数；大宗商品研究标的包括WTI原油现货价格、南华商品指数、上海有色金属指数；黄金研究标的为上金所黄金9999现货价格。为降低突发事件对某类资产收益率造成的短期冲击，所有资产收益率均采用季度收益率数据。通过wind提取各类资产历史季度收益率，我们得到了如下所示的5次第一阶段的复盘结果。

通过表1至表5的复盘结果可以看出，以季度平均收益率为衡量标准，在“数据强、政策松”的第一阶段，A股和港股在大多数时间内表现更为出色，季度平均收益率远远领先于其他资产，而债券表现则相对较差，大宗商品表现波动较大。此外，作为避险资产的黄金在第一阶段整体表现较差。

为了更加直观地观察各类资产在“数据强、政策松”的第一阶段下的表现，我们计算了各类资产在第一阶段下的总季度平均收益率，即各类资产季度平均收益率的平均值。作为绝对收益度量指标，总季度平均收益率无法反映资产表现的“胜率”，假设某项资产在某一时期的收益率远高于其他资产，但在其他时期内该资产收益率均不如其他资产，此时该资产的平均收益率可能较高，但胜率却较低，因而如果仅仅通过平均收益率指标，我们可能会得出“该资产表现优于其他资产”的错误结论，鉴于这个原因，我们在复盘时还计算了各项资产的“胜率”——即对第一阶段下每一季度各项资产的季度收益率进行排序，并计算出各资产的收益率分位数，最后各季度收益率分位数的平均值即为该资产的“胜率”，分位数平均值越高，则说明该资产在大多数情况下表现优于其他资产，即“胜率”越高，反之则说明该资产在多数情况下表现不如其他资产，“胜率”越低。计算结果如表6所示。

如上所示，根据总季度平均收益率排序，第一阶段各类大类资产排名为：A股>港股>大宗商品>债券>黄金；根据胜率进行排序，第一阶段各类大类资产排名为：A股>港股>大宗商品>债券>黄金。由此可见，在政策经济周期的第一阶段，股票资产（A股和港股）在绝对收益率和胜率方面的表现均明显优于其他大类资产，其中A股表现更加出色。而随着无风险利率和风险溢价的上行，债券资产由第四阶段的牛市转入熊市，表现较差。黄金作为重要的避险资产，在“数据强、政策松”的背景下，市场避险情绪降低，市场对黄金需求减少，黄金收益率和胜率排名垫底。

2、大类资产收益率变化：第一VS第四阶段

2.1、大类资产收益率的统计分析

采用与1.2节相同的方法对第四阶段下各大类资产的收益表现进行复盘，所得结果如下所示：

通过表7可以看出，在政策经济周期的第四阶段，根据总季度平均收益率排序的大类资产表现为：黄金>A股>债券>港股>大宗商品；根据胜率排序的大类资产表现为：黄金>债券>港股>A股>大宗商品。两种排序方式所得结果的主要差异在于A股的排名，若按季度平均收益率排序，A股在五类资产中排名第二，而若按胜率排序，A股在五类资产中排名第四，出现这种差异的主要原因在于A股收益率波动远高于其他资产，因而虽然A股在第四阶段胜率较低，但在为数不多的跑赢其他资产的时期，A股收益率均远高于同期其他资产收益率，这提升了A股资产的总季度平均收益率。除此之外，我们可以看出，黄金和债券在第四阶段表现稳健，不论是季度平均收益率还是胜率，黄金和债券均在五类大类资产中排名前列。与之对比，港股表现较为一般，大宗商品表现垫底。简言之，在第四阶段，黄金和债券是表现更为出色的大类资产，而A股虽然季度平均收益率较高，但其胜率较低，体现出权益资产在第四阶段的较高波动性，而大宗商品不论是平均收益率还是胜率均在第四阶段排名垫底。

对比表6和表7，我们可以看出，大类资产在第四阶段和第一阶段的表现存在明显差异。在第四阶段，黄金和债券表现出色，A股虽然整体胜率较低，但较高的波动率使得A股的季度平均收益率较高，港股表现一般，大宗商品表现垫底；在第一阶段，A股和港股表现最为出色，股票资产的胜率和季度平均收益率均明显优于其他资产，大宗商品表现较第四阶段有所提升，债券和黄金表现较差。

2.2、2019年度和第一阶段大类资产收益率对比

本节对2019年大类资产表现进行复盘，并将其与第一阶段复盘结果进行对比，以比较各类资产在本年度和历史第一阶段表现有何异同。同时考虑到2019年度是最近一个政策经济周期第四阶段2018Q4-2019Q4的一个子区间，因而在复盘时，我们也对2018Q4-2019Q4大类资产的表现进行了统计，复盘数据截至2019年12月6日，复盘结果如下所示：

按照季度平均收益率排序，2019年度大类资产表现排名为：A股>黄金>大宗商品>债券>港股，这一结果与表7所统计的第四阶段复盘结果存在明显差异，考虑到2019年是最近一个政策经济周期第四阶段2018Q4-2019Q4的一个子区间，因而这种复盘结果差异很可能是由于复盘时所选取时间区间过短所导致的。我们将复盘区间扩展到2018Q4-2019Q4这一个完整的第四阶段时间区间，在此区间内，按季度平均收益率排序的大类资产排名为：黄金>A股>债券>大宗商品>港股，这一结果与表7中的第四阶段整体复盘结果基本一致。

3、大类资产波动率变化：第一VS第四阶段

本节主要关注各类资产在第四阶段和第一阶段的波动率是否存在明显差异。为方便起见，本章节采用wind全A指数代表A股、采用恒生中国企业指数代表港股、采用中债国债总财富指数代表债券、采用南华商品指数代表大宗商品、采用上金所黄金9999现货价格代表黄金。研究思路如下：

1)提取上述指数或资产自2002年Q4至2019年Q4的日收盘价数据，计算各指数或资产的日度收益率。

2)定义资产波动率为该资产日收益率数据的标准差，为得到资产波动率序列，分别滚动20日和滚动60日计算各项资产日收益率标准差，每项资产形成两列标准差序列。

3)根据政策经济周期分析框架，确定自2002年Q4以来五轮政策经济周期中第一阶段和第四阶段分别对应哪些时间区间，并将处于同一阶段的波动率数据整合到一起形成新的波动率序列。例如，对于wind全A指数，步骤2)中分别滚动20日和滚动60日计算了该指数日收益率的标准差，并形成了两列标准差序列，步骤3)中则最终形成了wind全A指数在第一阶段滚动20日标准差序列、wind全A指数在第四阶段滚动20日标准差序列、wind全A指数在第一阶段滚动60日标准差序列、wind全A指数在第四阶段滚动60日标准差序列等四条波动率时间序列。

4)检验某项资产在第一阶段和第四阶段的波动率是否存在明显差异就是要检验该资产在相同时间跨度（滚动20日或滚动60日）下所得到的第一阶段标准差序列和第四阶段标准差序列是否存在明显差异。为实现这一目的，首先要对3)中所得到的标准差序列进行Jarque–Bera检验以判断其是否满足正态分布，若两条标准差序列均满足正态分布，则可以通过t-检验来判断其是否存在显著差异，反之，如果不满足正态分布，则需要通过Mann-Whitney U秩和检验进行判断。

对A股、港股、债券、大宗商品和黄金重复上述检验步骤，最终得到如下所示的检验结果（检验时均采用95%置信水平）：

通过上述检验结果可以看出，对于A股、港股、债券、大宗商品、黄金五类资产，每类资产在第一阶段和第四阶段的波动率均显著不同。具体来看，A股和债券在第一阶段波动率明显低于其在第四阶段波动率；若滚动20日计算波动率，则港股在第一阶段波动率较其在第四阶段波动率略有下降，若滚动60日计算波动率，则港股在第一阶段和第四阶段的波动率均值无明显变化；大宗商品和黄金的波动率变化则呈现出与股票、债券完全不同的统计特征，对于大宗商品和黄金，二者在第一阶段的波动率均明显高于其在第四阶段的波动率。

4、大类资产相关性变化：第一VS第四阶段

本节主要关注各类资产的相关性在第一阶段和第四阶段是否存在明显差异。与上一章节类似，本章节仍分别采用wind全A指数、恒生中国企业指数、中债国债总财富指数、南华商品指数、上金所黄金9999现货价来代表A股、港股、债券、大宗商品和黄金。

具体研究方法与上一节研究方法类似，唯一区别在于需将步骤2)中计算的波动率数据更改为日收益率的Pearson相关系数，且仍需分别滚动20日和滚动60日计算，其余步骤与检验方法与上一章节完全相同。经过计算，最终得到如下检验结果（检验均采用95%置信水平）：

为便于观察，我们将表14-表23中的主要结果列示在如下所示的表24、表25中。下表中，绿色背景表示该单元格所在行列资产在第一阶段相关性较第四阶段相关性有所降低，红色背景表示该单元格所在行列资产在第一阶段相关性较第四阶段相关性有所升高，白色背景表示该单元格所在行列资产在第一阶段和第四阶段的相关性无明显变化，每个单元格括号内的“+”代表两项资产收益正相关，“-”代表两项资产收益负相关。特别注意的是，表24、表25反映的是各类资产相关性变化，而非相关系数变化，相关性由相关系数的绝对值表示，相关系数绝对值越高，则相关性越强，例如两项相关系数为-0.6的资产的相关性高于两项相关系数为0.2的资产的相关性。

[2]根据表19的检验结果，若滚动60日计算相关系数，港股和大宗商品在第一阶段和第二阶段的相关系数存在明显差异，但这种差异主要体现在相关系数的波动性上，二者相关系数的均值不存在明显差异，因而在此处，我们认为二者相关性在第一阶段和第四阶段整体无明显变化。

不难看出，不论是滚动20日计算相关系数还是滚动60日计算相关系数，所得到的关于各类资产在不同阶段相关性变化趋势的结论基本一致，唯一的例外是债券和黄金在不同阶段的相关性变化。如果滚动20日计算相关系数，债券和黄金在不同阶段的相关性无明显变化，但如果滚动60日计算相关系数，则债券和黄金在第一阶段相关性较二者在第四阶段相关性有明显下降。

抛却债券和黄金相关性的变化，与第四阶段相比，A股与港股、A股与债券、港股与债券、债券与大宗商品之间的相关性均在第一阶段有所降低，而A股与黄金、港股与黄金、大宗商品与黄金的相关性则在第一阶段有所上升，A股与大宗商品、港股与大宗商品的相关性在第一阶段和第四阶段之间无明显变化。

5、对上、下半年股、债配置差别的思考

在政策经济周期的独家分析框架下，我们认为，就企业盈利的微观本质而言，其实就是一种货币现象，只要货币供给增加，无论实际产出是否增加，企业的账面盈利终究会改善。

在过去十年的金融周期上行阶段，商业银行信用是中国货币投放的主要渠道，因此全A盈利周期的波动与商业银行总资产同比增速也是高度同步的，根据我们的测算，从商业银行总资产同比增速的扩张到全A盈利增速的改善，中间大约有四个季度的滞后，如上图所示。由于商业银行在2019年上半年持续扩表，按照历史规律推算，我们认为全A盈利增速有望在2019年四季度触底后，连续回升两个季度。基于这样一种测算，我们对于2020年的盈利周期有两个认识：一是，2020年盈利周期将会迎来复苏，从政策经济周期的四阶段轮回来看，在经过2019年的“贞下起元”后，终于迎来“元起”的第一阶段；二是，对于2020年下半年我们认为具有一定的不确定性。

[3]左轴一个单位代表劳动年龄人口增量50万或名义GDP增速1个百分点。

之所以做出上述判断，很重要的一个原因是，在金融周期下半场的背景下，房价和信用相互促进的上升螺旋被打断，信用缺乏持续扩张的支撑，2019年下半年商业银行总资产同比增速再次下行。这意味着2020年下半年上市公司盈利增速有可能再次转而下行。因此，与2020年“数据强、政策松”的上半年复苏态势相比，下半年盈利增速回落有可能成为权益市场表现的隐忧。

不过，需要说明的是，2020年下半年的盈利增速下行将与上一轮的下行有本质的不同。在2017年的商业银行总资产的同比增速快速回落中，不只有潜在增长率下降、金融周期下行导致的自发紧信用，而且在运动式去杠杆的作用下，在财政、货币等方面并没有做好对紧信用的对冲，一个突出的体现是，作为逆周期调节的重要抓手，在商业银行缩表的同时，基建投资增速也是出现了快速下滑。

对于2020年下半年的展望则不同，无论是在《新经济时代的宣言书——十九届四中全会决定全文的点评》（20191105），还是在《底部配置期，莫忧美国是否加新关税——2019年中央经济工作会议精神点评》（20191212），我们已经观察到政策倾向的巨大变化，由信用、财政、货币同紧，逐步转向“紧信用、松货币、宽财政”。尤其是2020年1月的降准，再次印证了“紧信用、松货币、宽财政”的政策框架基本成型。“保持宏观杠杆率基本稳定”、重申“房住不炒”消除了新一轮房价暴涨的可能性，这也意味着商业银行难以大扩表，依旧是“紧信用”。在这个背景下，“继续实施积极的财政政策”的含义或是2020年财政赤字率望提升至3%，地方政府专项债发行额度将可观的增加，基建投资有望继续发力，以对冲金融周期下行造成的“紧信用”压力。而央行松货币的重要目的之一就是支持对冲“紧信用”的“宽财政”。

总之，在“紧信用、松货币、宽财政”的政策组合下，即便2020下半年盈利增速重回下行通道，这个通道的斜率比起2017-2018年的下行而言，也将缓和很多。股指作为PE和EPS赛跑的结果，在EPS正增长的情况下，只要盈利增速下行的斜率比较缓和，它对指数的影响更多是放缓其上涨的斜率，但导致大幅下跌的可能性不大。

与此同时，对于债市而言，2020年下半年的机会可能上升。一方面是PPI企稳、CPI下降，房价同比增速持续回落进一步降低居民对于实际通胀的感知；另一方面是，盈利增速回落意味着资本平均回报率重新出现下行压力，也将为无风险利率的下降打开通道。

[5]《弱元起，新牛市——2020年A股策略展望二：大势判断篇》，谢超、陈治中、黄亚铷、李瑾、黄凯松，2019年12月4日

综合起来看，对于2020年上半年而言，在盈利周期弱复苏的背景下，应该是股比债优的概率较大；在下半年，虽然股票相比于国债的比较优势可能会降低，但在“紧信用、松货币、宽财政”的作用下，股票出现大幅回落的概率并不大。

6、风险提示

（1）美股超预期波动。美股在2019年延续了牛市，也进一步推升了市场高估的程度，从现金流的角度看，这样一种牛市越发具有“水牛”的特点，低利率促使美股龙头越来越多的可以利用债务融资进行回购、分红，在给股东带来了可观回报的同时，也大幅推升了企业的杠杆率[5]。与此同时，基于我们此前的报告分析，外资流入唯一确定性的影响是加强本地市场和美股的联动性[6]，一旦美国利率形势逆转，美股存在崩盘式调整的风险，A股也将短期内难以避免受牵连，但中长期不受影响。

（2）大博弈超预期升级。基于《特朗普的战争与和平》一文的判断[7]，我们始终强调，中美之间是大博弈，是介于简单的美日贸易战和危险的美苏冷战之间的持久战。更重要的是，正如我们在2019年9月25日的月度策略前瞻中所强调的：对于十月份的中美贸易谈判，我们认为有望达成阶段性的缓和协议，因为特朗普需要一份阶段性的缓和协议来配合大选，中国增加美国农产品采购可能是阶段性缓和的一大环节，有助于中国降低结构性通胀压力[8]。这意味着2020年上半年大概率是个缓和期，一旦美国大选尘埃落定，或者香港局势有超预期的波动，大博弈或有超预期升级。不过，对于市场的不利冲击是偏短期的，中长期不会有太大影响。

（3）增长超预期下行。政策经济周期对于2020年上半年盈利周期弱复苏的判断，更多的是基于金融数据对于盈利周期的领先逻辑和历史规律，但在人口加速老龄化、金融周期下行、全球经济形势惨淡等因素的作用下，中国潜在增长率下行的压力仍旧很大，即便基于政策经济周期的判断，2020年年底盈利周期重回下行的概率仍然较大。在持续紧信用的同时，如果松货币、宽财政对冲不及时、不到位，经济增长将面临短期失速的风险。

（4）政策定力风险。如前所述，由于20-59岁就业人群开始进入趋势性负增长，因此潜在增长率持续下行的压力并不比过去十年低，“紧信用、松货币、宽财政”是股指开启长牛的关键所在。路径依赖意味着打破过去几十年的政策框架并不容易，新的鸡尾酒疗法的政策框架也并不容易建立，宽财政与完善基础货币投放机制是否能够顺利实施仍需观察。尤其是在过去十年金融周期上行阶段形成的几乎是全社会的惯性认识与地产泡沫，意味着一旦房价有所波动，可能会对新政策框架造成较大的压力。

[5]《筑墙积粮，还是回馈股东？——论“现金牛”公司的自我修养》，谢超、陈治中、黄亚铷、李瑾、黄凯松，2019年11月22日

[6]详见《MSCI不是救世主：短期助力反弹，长期趋势不改》，谢超、陈治中、陈彦彤，2018年5月11日，和《外资流入A股的长期和短期影响——韩国、中国台湾市场国际化比较研究》，谢超、黄亚铷、李瑾，2019年1月28日

[7]《特朗普的战争与和平：行业影响是什么？——基于美国“两头强、中间弱”产业结构的分析》，谢超、黄亚铷，2018年8月22日

[8]《耐心持仓：继续增配科技，继续标配消费——10月策略观点及十大金股》，谢超、陈治中、黄亚铷、李瑾、黄凯松，2019年9月25日