核心观点 报告将横截面PB-ROE模型扩展至时间序列分析，构建了用于A股市场（以中证全指为代表）的估值偏离度指标[11][12] 该指标与未来市场回报呈现正相关，表明A股市场整体表现出估值动量效应，而非如标普500指数般的均值回复[13][26] 基于估值偏离度与未来涨幅呈U型分布的规律，报告构建了周频仓位择时策略和行业轮动策略，回测显示均能有效创造超额收益[39][41][47][71][77] 模型构建与A股市场实证 - **模型基础**：时间序列PB-ROE模型用于分析指数估值，其残差（估值偏离度）代表市场实际估值相对于基本面（由ROE、实际利率、通胀率驱动）合理估值的偏离[12][14] 当残差>0时，市场估值较高、情绪高涨；残差<0时，市场估值较低、情绪低迷[13] - **A股模型有效性**：应用于中证全指的模型历史平均调整后拟合优度为0.56，最高超过0.80，表明指数PB主要由盈利、实际利率和通胀环境驱动，模型解释能力较强[20] - **A股市场特征**：与标普500指数相反，中证全指的估值偏离度与未来回报呈正相关，主要体现为估值动量[26] 估值偏离度与未来第1周、第2周涨幅的相关系数分别为0.08和0.06，且具有统计显著性[29] 当估值偏离度远离历史均值时，相关性显著提升，例如偏离超过1倍标准差时，与未来第1周涨幅的相关系数升至0.21[35] 仓位择时策略 - **策略逻辑**：根据估值偏离度与未来涨幅的U型分布规律，将市场状态分为四类并对应不同仓位[41][43] 1. **估值偏离度很高**（>均值+1倍标准差）：市场情绪高涨，估值快速扩张，交易赔率最高，保持100%高仓位 2. **估值偏离度较高**（均值<残差值<均值+1倍标准差）：估值较高但趋势不明，保持10%低仓位 3. **估值偏离度较低**（均值-1倍标准差<残差值<均值）：估值较低，具备反弹动能，保持60%中等仓位 4. **估值偏离度很低**（残差值<均值-1倍标准差）：估值极低，反弹动能强烈，保持80%中高仓位 - **策略效果**：回测期间（2014/1/3-2026/2/27），择时组合累计涨幅为283.45%，远超基准的122.61%[47] 择时组合最大回撤为33.04%，年化波动率为16.01%，均显著优于基准的57.01%和22.16%[47] 历史上，高、低、中等、中高仓位天数占比分别为24%、32%、29%、15%[48] 关键交易信号分析 - **高估值偏离度区域**：做多性价很高，处于估值快速扩张阶段，动量效应极强[57][59] 例如，当估值偏离度>均值+2倍标准差时，做多胜率达60.0%，赔率达2.0[53][57] 当>均值+2.5倍标准差时，胜率进一步提升至68.0%，赔率为1.9[53][59] - **中高估值偏离度区域**：做空（空仓）性价比较高，市场担忧高估值压制[57][63] 例如，当估值偏离度在[均值, 均值+0.3倍标准差]区间时，做空胜率为54.9%，赔率为1.8[53][57] - **低估值偏离度区域**：做多确定性次高，估值安全边际高，下跌空间有限，但赔率较低[57][61] 当估值偏离度在[均值-0.3倍标准差, 均值-1.5倍标准差]区间时，做多胜率较高[61] 若估值偏离度进一步降低，胜率会迅速下降[57] 行业轮动应用 - **行业特征差异**：各行业估值偏离度与未来涨幅的相关性不同[67] 基础化工、银行、公用事业、煤炭、石油石化等低估值周期行业呈现均值回复特征（相关系数<0），而其他多数行业与中证全指一致，呈现动量特征（相关系数>0）[67] - **轮动策略构建**：根据行业相关性特点动态调整仓位，对于相关系数>0的行业，随估值偏离度提升而增加仓位；对于相关系数<0的行业，则随估值偏离度提升而降低仓位[68] 每周选择仓位最高的前5个行业构成多头组合，仓位最低的前5个行业构成空头组合[68] - **策略表现**：回测期间（2014/1/2-2026/2/27），多头行业组合累计收益达330.35%，显著跑赢行业等权基准的128.36%，超额收益为201.99%[71] 空头行业组合累计收益仅为14.48%，相对基准超额收益为-113.88%，显示出良好的负面排除能力[77]

核心观点 报告认为，自2025年第四季度以来，可转债市场的定价逻辑已从“上有顶、下有底”的衍生品定价，切换为以正股为锚的定价模式，市场参与者的行为也从配置盘思维转向交易盘思维[4]。在此背景下，资产端呈现出高盈亏比特征，而负债端采用交易性思维，两者结合将导致市场波动放大、指数上行加快，“踏空”风险上升[4]。因此，投资者应淡化仓位择时，将重点放在深挖板块与个券上，以获取超额收益[4][6][90]。 2025年第四季度市场回顾 - **市场表现与分化**：2025年下半年权益和转债市场高位震荡，转债与正股表现大致持平，但转债回撤明显低于正股[8]。行业间分化延续，金融、医药、消费明显跑输，科技和先进制造风格活跃，周期风格再创新高[12][13]。 - **风格与策略失效**：2025年9月后，高价转债的超额收益不再明显，而小盘转债因与微盘股表现强相关，超额收益较为明显[9][11]。全年来看，低价策略和双低策略表现不佳，主因是低价和双低转债多为剩余期限短的临期转债，久期创历史最低水平，导致策略失效[28][29][30]。这是自2019年以来双低策略首次跑输加权指数[30]。 - **久期结构影响显著**：2025年前三季度，剩余期限在5-5.5年的次新券领涨；第四季度，1年以内的临期转债表现最差，而新券涨幅较大[14][16][17]。从历史数据看，剩余期限2年以内的短久期转债向来表现较差，但2025年次新和新券领涨的情况较为少见[20]。 - **投资者结构变化**：2025年下半年，以保险、年金、社保为代表的绝对收益机构持仓占比持续下滑，而公募基金持仓占比持续创新高，转债ETF资金流出明显，主动公募基金加仓积极[35][36][37][38]。 2026年第一季度市场展望 - **定价锚切换完成**：可转债市场的定价锚已完成从衍生品到正股的切换，市场核心矛盾从追求确定性（胜率）转向追求弹性（赔率）[4][44][45]。当前市场处于第二轮潜在主升浪阶段，资产属性为右侧交易[45]。 - **高盈亏比环境**：2025年第四季度以来，上证指数、中证转债指数和万得可转债等权指数的上行风险均远大于下行风险，盈亏比均超过1（例如上证指数为1.34，中证转债指数为1.92，万得可转债等权指数为1.82），这增强了市场的看多情绪[4][79][81][84][86]。 - **配置盘行为影响**：2025年配置盘在几个关键点位（如3月7日、7月25日、8月22日，中位数价格分别为124元、129元、135元）出现被动或主动降仓，但市场在其降仓后继续走强，且下行风险暴露较低，表明市场韧性较强[43][46][48][50]。 2026年第一季度投资策略 - **总体原则：淡化仓位择时**：由于资产端高盈亏比和负债端交易盘思维，未来市场波动将放大，指数上行突破加快，“踏空”风险更高，因此投资者应放弃仓位分歧，保持高仓位，通过精选个券获取超额收益[4][77]。 - **高价转债占优**：高价区间（前30%）的转债期限更长（剩余期限中位数3.54年）、规模更小（余额996亿元），价格不受强赎约束的可能性更高，弹性更大，盈亏比显著优于中低价转债[91][93][95][104]。例如，高价转债价格中位数为176元，其上行风险（如达到75%分位数234元）为33%，下行风险（如跌至25%分位数154元）为-12%，盈亏比达265%[93]。 - **分类组合策略建议**： - **一级债基类（必须配置转债）**：可同时配置低价和高价转债以增强收益。低价转债（后30%）价格中位数125元，预计距强赎价有5~10元空间，回报率约4%~8%，配置10%仓位可增强组合收益40-80个基点。高价转债（前30%）价格中位数176元，假设做一次30元的波段，回报率约17%，配置5-10%仓位可增强85-170个基点。两者合计可增强组合收益125-250个基点[4][113]。 - **二级债基类（股债可选）**：弹性仓位部分配置股票的性价比优于转债。若需进一步提升组合弹性，可配置低价转债（后30%），或为提高仓位管理效率而加仓正股仓位较高的对应转债。在权益市场震荡时，可用转债进行防御[4][113]。 - **可转债基金类（高转债仓位）**：弹性仓位部分应尽可能选择股票，底仓部分用转债做等权增强。同时可把握转债的交易性择时机会，如估值压缩、强赎等事件冲击带来的买卖机会[4][113]。 - **个券组合推荐**： - **低波组合**：包括上银转债、重银转债、盛虹转债、中特转债、节能转债、兴业转债、通22转债、绿动转债、希望转2、长汽转债[4][114]。 - **稳健组合**：包括伟22转债、福能转债、立讯转债、颀中转债、金田转债、奥维转债、路维转债、宏微转债、芯海转债、利扬转债[4][114]。 - **弹性组合**：包括精测转2、安集转债、鼎龙转债、甬矽转债、华亚转债、微导转债、汇成转债、睿创转债、航宇转债、天箭转债[4][114]。

固收+产品规模增长 - 上半年固收+大类产品规模增长超2500亿元 [2] - 固收+产品成为低利率时代兼顾收益与风险的替代方案 [3] 华夏固收+产品发展 - 华夏固收+进入多元化、策略复合化的3.0时代 [3] - 产品设计满足多资产、多策略、灵活交易和工具化需求 [3] 基金经理吴凡背景 - 吴凡为华夏基金自主培养的基金经理 [5] - 吴凡16岁考入清华大学 [5] - 吴凡在华夏基金经历宏观研究、信用债研究、转债研究和股票研究 [8] 吴凡投资框架 - 投资框架以自上而下择时为主，自下而上个券选择为辅 [7][9] - 择时包括股票仓位、板块和风格 [7][15] - 较少涉足高估值品种 [7][9] 择时策略 - 择时依据货币政策和企业盈利变化 [11] - 择时成功率较高，2020年初大仓位抄底获得不错收益 [13] - 2022年压低仓位，连续两年跑赢同行 [13] 产品风险管理 - 固收+产品按低波、中波和高波进行细化分类 [10] - 低波产品最大回撤不超过2% [12] - 采用双基金经理搭档形式管理权益和纯债资产 [11] 股票投资偏好 - 选股无行业、大小盘和风格偏见 [18] - 看重公司贝塔特征，擅长赚贝塔层面的钱 [19] - 倾向于选择低估值公司 [20] 转债投资策略 - 转债投资以自上而下框架为主，考虑纯债影响和转债估值 [21] - 在系统性低估和系统性高估时进行反人性操作 [23] - 条款博弈只能作为策略补充 [24] 红利资产配置 - 红利资产内部细分贝塔收益率差异很大 [25] - 红利配置需更细颗粒度，包括市场选择和行业细分 [25] - 2024年组合红利资产向港股倾斜获得不错回报 [25] 产品业绩表现 - 华夏希望债券2024年最大回撤不到1%，收益率6.34% [26] - 超额收益来自纯债和权益两端贡献 [26][27] - 纯债部分通过久期偏离获得较高回报 [27] 市场展望 - 市场处于牛市的中段，第一波估值修复已完成 [29] - 企业盈利从负值变为个位数正增长 [29] - 未来企业盈利走向将主导市场波动方向 [30] 配置方向 - 看好红利资产，港股提供更高股息率 [31] - 看好家电、轻工、食品类消费品 [31] - 相对看好光伏、地产和金融 [31] 行业趋势 - 市场投资主体由散户主导转向机构化 [35] - ETF产品对主动管理构成挑战 [35] - 低波固收+产品成为合适替代品 [35]