货币信用“风火轮”2.0

1、货币-信用“风火轮”2.01. 货币和信用的定义对于金融市场来说，不同的货币信用组合会对资产价格造成不用的影响，由于不同的货币信用状态组合之间存在着轮动规律，相应地，资产价格变化也呈现出一定的变化规律，因而该框架也得名货币信用“风火轮”。在之前的系列报告中我们总结了货币信用状态自 2000 年以来的变迁规律，复盘了债、股、商在不同货币信用组合下的表现，给出了各货币信用组合下的资产配置建议。然而在过去一年，基于货币信用“风火轮”对金融市场的研判出现了一定偏差，如果我们重新启用这套框架，需要对其进行一些调整。关于当前考虑重新启用货币信用“风火轮”的原因， 可以参考我们在月初发布的报告“货币-信用”

2、 风火轮的重启（2022.4）。1.1 对货币状态划分的调整在过去，我们使用货币政策的宽松与紧缩去定义“宽货币”与“紧货币”。每年中央银行都会对当年的货币政策目标属性进行描述定位，如周小川在任职中央银行行长时所说，常规上将货币政策分为五个段，分别为宽松的货币政策、适度宽松的货币政策、稳健的货币政策、适度从紧的货币政策和从紧的货币政策。从定性角度来看，我们可以根据官方的语言来定位当前的货币政策目标状态，但是从现实运用中，使用货币政策工具信号来划分货币政策目标状态更为直观有效，主要包含法定存贷款利率、法定准备金率以及公开市场操作三个方面。以这三大货币政策工具是否发生与之前方向相反的变化为划分标准，

3、我们发现 2018 年 4 月以来，国内市场始终处在“宽货币”单边的走势上，四种状态组合压缩到两种，即“宽货币+宽信用”和“宽货币+紧信用”，但也随之出现了一些问题，尤其是对股票市场的研判准确性相较过去有所下降。对债券投资者而言是“宽松”的，但是对股票投资者而言流动性问题更为复杂，现在时点如果没有边际上进一步放宽（降息、降准），对股市重拾信心来讲，就并非算得上“宽松”了。尽管从 2018 年 4 月以来一直是宽松的货币政策，但是从市场利率来看，无论是 shibor3 个月，还是 5 年期、10 年期国债到期收益率，都出现过至少两轮熊市，考虑到 shibor3 个月能较为灵敏和准确地捕捉中央银行

4、对货币政策的调整态度，我们根据 shibor3 个月的变化情况重新划分各阶段的货币状态。我们在“利率-利差”配置策略中也同样采用了 shibor3 个月作为中国市场的利率指标，详情参考报告“利率-利差”轮盘下的风险资产配置策略（二）中国篇（2021.03）。图1：2018 年以来市场利率显示货币不完全宽松资料来源：万得，整理1.2 对信用状态划分的调整信用方面，理论上，信用的派生变化是同步反应在货币供应量的变化上，但是现实中存在两者背离的情况，尤其是随着我国信用派生工具发生显著的切换，信用的判断指标也从常规的信贷扩张转到了社会融资总量，所以在过去的框架中，我们选择 2012 年以前参考货币供应

5、量 M2 及信贷增速作为信用宽紧的判断指标，在 2012 年之后改为参考社融增速。在货币信用“风火轮”2.0 版本中，我们选择采用中国信用脉冲指标作为信用宽紧的判断指标，主要是出于以下两方面的考量：1）社融本身是存量，社融的同比是一阶的概念，而工业企业利润是流量，利润的同比是二阶的概念，用一阶的指标去对应二阶的指标本身就存在一定的偏差，因此我们考量将社融同比更改为中国信用脉冲指数，该指数为新增信贷对国内生产总值的比重，由于分子分母均为流量，该指数可视为二阶的指标，和工业企业利润同比有较好的传导机制，从数据上也可以看到近两年社融同比拐点对工业企业利润同比拐点的领先效果不佳，相较之下信用脉冲更优；

6、2）用社融同比刻画的信用周期呈现出时间跨度越来越短（从 3 年到 1 年半）和幅度越来越窄（从几百个 BP到几十个 BP）的特征，难以再较好地捕捉对工业企业利润同比的幅度变化。关于信用脉冲指标的构建方法、前瞻经济时的优越性等方面的更多详细信息可参考我们去年发表的报告三问投资“圣杯（2021.10）。图2：近两年中国信用脉冲指数对工业企业利润同比领先效果更优资料来源：万得，整理图3：货币信用“风火轮”改进思路资料来源：万得，整理1.3 货币目标松紧与信用现实松紧的组合如上分析，从 2006 年 11 月至今，我们将货币政策目标的宽紧根据 shibor3 个月（上行为紧货币、下行为宽货币）划分为

7、12 个区域，将现实中的信用宽紧根据中国信用脉冲指数（上行为宽信用、下行为紧信用）划分为 11 个区域，将上述时期进行叠合处理，可以按照“货币+信用”的组合划分为 19 个时期，如下图所显示：图4：2006 年至今“货币+信用”组合划分资料来源：万得，整理图5：2006 年至今“货币+信用”组合划分资料来源：万得，整理我们进一步统计了 2006 年至今各个“货币+信用”组合出现的概率，统计结果如图 4 所示。统计结果表明，“宽货币+宽信用”、“紧货币+紧信用”、“宽信用+紧信用”三种组合在历史上出现的概率基本一致，而“宽货币+紧信用”组合出现的概率相对较高；单次组合持续时间来看，“紧货币+紧信

8、用”组合的平均持续时间最长，为 11.5 个月，“紧货币+宽信用”最短，为 9.25 个月。图6：2006 年至今“货币+信用”四种组合时间分布资料来源：万得，整理2. 金融市场在货币信用框架 2.0 下的表现2.1 如何衡量市场表现上文我们划分了历史上 19 个“货币+信用”组合状态的时间区间，接下来将进一步观察金融市场在不同组合状态下的表现。首先需要明确如何衡量某一阶段的金融市场行情表现。在过去的研究报告中，我们采用的方法是计算阶段回报率，再基于阶段回报率对该阶段进行定性判断，如果阶段回报率大于 5则为牛市，小于-5则为熊市，介于中间的则为震荡市。但是使用这一方法存在一些局限性，由于计算的

9、是阶段回报率，各阶段的时间跨度却并不相同，当我们比较各阶段的市场行情表现时，比如在为期 3 个月的阶段上行 5和为期 12 个月的阶段上行 5都将其判断为牛市，未免显得有些草率，忽视了后者在 12 个月内经历了先熊后牛、先牛后熊、先震荡后走牛等其他情况，在阶段内的大部分时间有可能并非处于牛市而是熊市或者震荡市。基于以上原因，在本研究中，我们将使用平均月回报率替代阶段回报率作为考察对象，主要进行以下步骤：1 计算各阶段平均月回报率，对各阶段进行牛市、熊市、震荡市的定性判断，结合走势图可以发现，使用这一方法对定性判断的准确性有较好的改善；2 对同一组合状态下的不同阶段的牛市、熊市、震荡市的出现概率

10、进行计算，概率计算以各阶段的持续时间为权重，以“紧货币+宽信用”组合为例，该组合下共有四个阶段，持续时间分别为 16 个月、6 个月、9 个月、6 个月，权重分别为 16/37、16/37、16/37、16/37；3 对同一组合状态下的不同阶段的月平均回报率以各阶段的持续时间为权重加权平均，得到四个组合各自的平均月回报率。由于在实际操作的过程中，在当前时点判断近期货币、信用会不会出现拐点存在一定难度，假设某一组合状态未来将持续 8 个月，但我们只能争取到5 个月的时间窗口，在这种情况下历史的平均月回报率相较于阶段回报率也更具有参考价值。在平均月回报率的计算方面，我们分别采用了算术平均和几何平均

11、的计算方法，前者是将阶段回报率/持续月份，后者是计算各月份的回报率再进行几何平均运算，两者的结果比较相近，由于几何平均隐含了将每期盈利再投资的假设，其结果更接近历史的实际值，我们在后文中均采用几何平均的计算方法。在根据阶段回报率定性判断牛熊时，我们的划分标准为±5%，现在需要重新调整划分标准。基于 2006 年至今各月债（中债国债总全价指数）、股（上证综合指数、创业板指）、商（南华工业品指数）回报率的分布，将判定的标准分别设置为±0.1%、±0.5%、±1%、±0.5%。图7：中债国债总全价指数月回报率分布图8：南华工业品指数月回报率分布资料来

12、源：万得，整理。资料来源：万得，整理。图9：上证综合指数月回报率分布图10：创业板指月回报率分布资料来源：万得，整理。资料来源：万得，整理。2.2 债券市场在货币信用框架 2.0 下的表现我们分别考察了上述 19 个历史时期中中债国债总全价指数收益率水平的变化的情况，按照不同组合模式下市场的变化情况重新分类，形成如下表格：图11：不同“货币+信用”组合时期中债国债总全价指数的变化资料来源：万得，整理我们进一步统计了 2006 年至今，各个组合状态下债券市场各类变化出现的概率，统计结果如下表所示：图12：“货币+信用”组合状态与债券市场变化关系资料来源：万得，整理统计显示，在“宽货币+宽信用”组

13、合状态下，债券市场以上涨为主；在“宽货币+紧信用”组合状态下，债券市场的表现均为牛市；在“紧货币+宽信用”组合状态下，债券市场的表现均为熊市；在“紧货币+紧信用”组合状态下，债券市场以下行为主。总体而言，较为确定的是在“宽货币+紧信用”组合下债券市场表现为牛市，在“紧货币+宽信用”组合下债券市场表现为熊市，而“宽货币+宽信用”以及“紧货币+紧信用”下的市场情况则复杂许多。另外，我们也基于十年期国债收益率进行了类似的测算，得到了一致的结果，如下表所示：图13：不同“货币+信用”组合时期十年期国债收益率的变化资料来源：万得，整理；由于阶段国债收益率的变动为单月收益率变动的累加而非累乘，这里我们采用

14、算术平均而不是几何平均。2.3 商品市场在货币信用框架 2.0 下的表现我们同样统计了南华工业品指数在此期间的变化，并按照“货币+信用”组合的不同阶段划分为 19 个统计周期，并基于所属组合状态进行组合，结果参见下表：图14：不同“货币+信用”组合时期南华综合指数的变化资料来源：万得，整理我们进一步统计了 2006 年至今，各个组合状态下商品市场各类变化出现的概率，统计结果如下表所示：图15：“货币+信用”组合状态与商品市场变化关系资料来源：万得，整理根据上述统计，我们发现以货币宽紧为分界点可以较好地归纳商品市场的方向变化。具体来看，当货币呈现宽松格局时，商品更多地处于震荡市和熊市中；而当货币

15、呈现紧缩格局时，商品更多地处于牛市中。2.4 商品市场子版块在货币信用框架 2.0 下的表现除了绝对收益表现情况外，我们还研究了商品市场不同品种的相对收益表现情况。这里我们主要考察五大品种，分别是工业、金属、能化、贵金属、农产品，这里相对收益的比较基准为南华综合指数。图中的四个象限依次为第一象限（右上角）“宽货币+宽信用”组合；第二象限（左上角）“紧货币+宽信用”组合；第三象限（左下角）“紧货币+紧信用”组合；第四象限（右下角）“宽货币+紧信用”组合。图16：各商品品种相对收益率表现资料来源：万得，整理比较二三象限、一四象限的图表可以发现，在“紧货币”时期，信用的松紧对各商品价格影响甚微，各板

16、块的相对收益排序并未发生变化；而在“宽货币”时期，信用由宽至紧的过程中，金属的相对收益由正转负，能化、贵金属的相对收益率由负转正。具体 19 个不同“货币+信用”周期组合中工业、金属、能化、贵金属、农产品各自的绝对和相对收益表现情况参见下列表格：图17：不同“货币+信用”组合时期各商品板块的绝对收益率和相对收益率资料来源：万得，整理2.5 股票市场在货币信用框架 2.0 下的表现我们分别统计了上证综合指数和创业板指在此期间的变化，并按照“货币+信用”组合的不同阶段划分为 19 个统计周期，并基于所属组合状态进行组合，结果参见下表：图18：不同“货币+信用”组合时期上证综合指数的变化资料来源：万

17、得，整理图19：不同“货币+信用”组合时期创业板指数的变化资料来源：万得，整理；创业板指起始时间为 2009 年 10 月 30 日。图20：“货币+信用”组合状态与上证综指变化关系资料来源：万得，整理图21：“货币+信用”组合状态与创业板指变化关系资料来源：万得，整理；创业板指起始时间为 2009 年 10 月 30 日我们进从统计结果来看，在“宽货币+宽信用”组合状态下，上证综指出现牛市和熊市的概率相当；在“宽货币+紧信用”组合状态下，上证综指更多地表现为熊市；在“紧货币+紧信用”组合状态下，上证综指牛市出现的概率略高于熊市；在“紧货币+宽信用”组合状态下，上证综指均表现为牛市。总体而言，

18、较为确定的是在 “紧货币+宽信用”组合下上证综指表现为牛市，而在其他组合下的市场情况则更具不确定性。组合对创业板指变动方向给出的信号整体来看并不明确，仅在“紧货币+宽信用”组合状态下表现为牛市，但由于从创业板上市至今仅发生过两次 “紧货币+宽信用”，该组合状态下的提示效果也相对有限。2.6 股票子版块在货币信用框架 2.0 下的表现我们进一步比较了股票市场大、中、小盘的绝对收益表现情况，这里我们选取了上证综合指数、上证 50 指数、沪深 300 指数、中证 500 指数、中证 1000 指数和创业板指。结果显示，在“宽货币+紧信用”组合下大盘股表现优于中小盘股，在其他三种组合下中小盘股表现优于

19、大盘股。图22：各股票指数绝对收益率表现资料来源：万得，整理另外，我们基于申万一级行业指数编制了五大风格指数，分别是成长、周期、消费、金融、稳定，并分别计算了指数在各组合下的平均绝对收益率。结果显示，以信用的宽紧为划分能较好地归纳金融、周期板块的变化情况，在信用状态由宽转紧的过程中，金融、周期指数绝对收益率由正转负；以货币的宽紧为划分能较好地归纳稳定板块的变化情况，在货币状态由松致紧的过程中，稳定指数绝对收益率又负转正。各行业盈利和经济周期的顺、逆关系确定了“货币-信用”风火轮可以研判风格与行业，对周期、金融、公共事业这三类有较好的提示，但是消费和成长（TMT 等）要有更为深入的认识。图23：

20、五个风格板块净利润的顺（逆）周期分布图24：五个风格板块营收的顺（逆）周期分布资料来源：万得，整理资料来源：万得，整理图25：各股票板块绝对收益率表现资料来源：万得，整理2.7 各大类资产在不同“货币+信用”组合状态中的表现综述对上述债券、商品、股票市场在不同“货币+信用”组合模式下牛市、熊市、震荡市三种状态出现的概率进行整理，可以得到如下图所示。其中横轴代表货币的宽紧程度，右侧为宽，左侧为紧。纵轴代表信用的宽紧状况，上侧为宽，下侧为紧。而三种颜色的环由内到外分别代表了债券市场、股票市场和大宗商品市场的变化，每个市场出现牛、熊和震荡特征的概率都列示于图中。图26：四类“货币+信用”组合状态下大

21、类资产价格表现一览（概率按时间加权计算）资料来源：万得，整理图27：四类“货币+信用”组合状态下大类资产价格表现一览（概率按次数计算）资料来源：万得，整理另外，在板块表现方面，分别统计 A 股各风格、商品各品种在四种“货币+信用”组合状态下的平均收益率并进行排序，将其整合进行观察，可以参考下图：图28：四类“货币+信用”组合状态下大类资产价格表现一览（概率按时间加权计算）资料来源：万得，整理对债券、商品各品种、A 股各指数及风格在不同“货币+信用”组合时期下的夏普率进行测算，并统计各资产类别在同一组合下的平均夏普率表现，得到结果如图 28、29 所示。统计结果表明，货币的宽紧对债券和商品表现的

22、划分较为明确，宽货币时期债券夏普率较高、商品夏普率为负值，紧货币时债券夏普率跌至负值、商品夏普率为正，上证综指在“紧货币+宽信用”组合下夏普率较高,中证 500、中证 1000 指数在“宽货币+宽信用”组合下亦有较好的夏普率表现。图29：债券、商品各品种、A 股各指数及风格在不同“货币+信用”组合时期下的夏普率一览资料来源：万得，整理；创业板指数起始时间为 2009 年 10 月 30 日，南华贵金属指数起始时间为 2012 年 9 月 6 日。图30：债券、商品各品种、A 股各指数及风格在不同“货币+信用”组合时期下的平均夏普率资料来源：万得，整理；创业板指起始时间为 2009 年 10 月

23、 30 日，南华贵金属指数起始时间为 2012 年 9 月 6 日。对债券、商品各品种、A 股各指数及风格在不同“货币+信用”组合时期下的卡玛率进行测算，并统计各资产类别在同一组合下的平均卡玛率表现，得到结果如下图所示。卡玛率为年化收益与最大回撤之比，比率越大说明资产在承受单位风险时所获得的回报也就越高。统计结果表明，货币的宽紧对债券表现的划分较为明确，宽货币时期债券卡玛率较高；信用的宽紧对商品表现的划分较为明确，宽信用时期商品卡玛率较高；“宽货币+紧信用”、“紧货币+宽信用”组合下股票卡玛率较高。图31：债券、商品各品种、A 股各指数及风格在不同“货币+信用”组合时期下的卡玛率一览资料来源：

24、万得，整理；创业板指起始时间为 2009 年 10 月 30 日，南华贵金属指数起始时间为 2012 年 9 月 6 日。图32：债券、商品各品种、A 股各指数及风格在不同“货币+信用”组合时期下的平均卡玛率资料来源：万得，整理；创业板指起始时间为 2009 年 10 月 30 日，南华贵金属指数起始时间为 2012 年 9 月 6 日。3. 新框架解释了近两年的变化吗2020 年以来，根据“货币+信用”框架 2.0 可划分为 5 个阶段，依次为“宽货币+宽信用”（2018.12-2020.5）、“紧货币+宽信用”（2020.6-2020.11）、“宽货币+紧信用”（2020.12-2021.

25、7）、“紧货币+紧信用”（2021.8-2021.10）、“宽货币+宽信用”（2021.11-2022.2）。观察测算的各阶段资产几何平均月回报率可以发现，在大势研判方面，债券市场表现与历史上“货币+信用”组合状态下出现牛市、熊市、震荡市的胜率完全符合，对债券市场的提示效果较好；商品市场表现与历史上的胜率较为符合，仅在“宽货币+紧信用”（2020.12-2021.7）出现异于提示的行情；股票市场表现与历史上的胜率较为接近，但是由于“紧货币+宽信用”以外的三只组合下历史胜率给出的提示并不明确，其提示效果有待考察。在股票风格方面，各时期下表现最优的板块大致符合我们根据历史回报率排序给出的推荐顺序，

26、在最近的两个阶段中成长板块表现与规律较为违背。图33：近两年债券、商品各品种、A 股各指数及风格在不同组合状态下的阶段回报率资料来源：万得，整理图34：近两年债券、商品各品种、A 股各指数及风格在不同组合状态下的几何平均月回报率资料来源：万得，整理2021 年间如果用社融同比来度量则很容易被归因为紧信用，但是在上半年社融中信贷还是有支撑的，因此工业企业利润增速、营收增速还是上涨的状态，对应股市也是震荡中上行，并未出现典型“紧信用”状态下的熊市。如果改为上文搭建的“Shibor-信用脉冲”的风火轮 2.0 版本，回测情况有所好转，这里主要是信用脉冲（二阶）相对于社融同比（一阶）的好转，规避了社融

27、反馈的信用周期缩短、缩窄的难以观测性。图35：企业营业收入在“货币-信用”风火轮下的切换资料来源：万得，整理；注：2021 年采用两年复合水平，下同。图36：企业盈利在“货币-信用”风火轮下的切换资料来源：万得，整理如果采用 Shibor+信用脉冲刻画的“货币-信用”风火轮 2.0 版本，则信用和利润脱钩情况有所改善。（1）2019-2020 年宽信用阶段中途受到疫情发生梗阻，营收和利润增速出现了 V 字反转。（2）在 2020-2021 年信用由松转紧的阶段比社融同比口径代表的时间点前置，营收稳、盈利倒 V。（3）2022 年信用宽松一波三折的阶段工业企业利润还是有所回落的。将社融同比替换为

28、信用脉冲是在技术层面上实现了拐点的提前确立，但根据信用方向的判断仍然会忽视盈利改善或恶化的幅度。图37：企业营业收入在“货币-信用”风火轮 2.0 下的切换资料来源：万得，整理资料来源：万得，整理4. 信用脉冲+工业企业利润增速辅助股市判断如果信用脉冲只是从技术上改良了社融同比的指标，那么我们还需要观测信用宽松到盈利回升间是否为“通路”。虽然我们说信用的总量、大势比结构、成分更为重要，但一轮完整的信用周期中和实体经济盈利更为相关的还是信贷和企业债部分，那么在“实体直达”等特定的政策语境下就要去细拆信用和利润间的关系。图39：货币到信用的派生打通后，还要考虑信用到盈利的派生资料来源：万得，整理信

29、用脉冲平均领先工业企业利润增速 3 个月左右，幅度上往往有太大的偏离，而新冠疫情后这一轮从信用脉冲收缩的速度较利润增速回落的趋势更为迅速，二者间逐渐形成了裂口，利润反馈的情形并没有信用总量紧缩体现的严重。资料来源：万得，整理我们在此处考虑“信用-利润”的形成机制，对近两年多的市场进行复盘。新冠疫情以来二者间组合轮动基本分成三个阶段：（1）第一阶段（2020 年 1-9 月）信用脉冲走高、企业利润增速走强，此时股票宽基指数多数处于上涨，创业板指数涨幅明显，中小盘风格好于大盘风格；股市风格上以消费和成长领跑；（2）第二阶段（2020 年 10 月2021 年 2 月）信用脉冲走低、利润增速升高时，股市回报率整体降低，但除