拥挤度模型2024年9月：市场大涨未现拥挤，高Beta优势显著

市场大涨未现拥挤，高Beta优势显著——拥挤度模型2024年9月证券研究报告策略动态分析师：徐建华xujianhua@csc.com.cnSAC 编号：S1440523100002发布日期：2024年10月07日本报告由中信建投证券股份有限公司在中华人民共和国（仅为本报告目的，不包括香港、澳门、台湾）提供。在遵守适用的法律法规情况下，本报告亦可能由中信建投（国际）证券有限公司在香港提供。同时请务必阅读正文之后的免责条款和声明。核心观点2•市场因子拥挤度自机会区大幅反弹，拥挤度为0.6 sigma, 未触达风险区，9月底估值贡献接近2023年11月的水平且仍在低位，我们认为市场整体未有过热现象，动量充足，仍有上行空间。•行业未现拥挤和集中抱团现象，拥挤度排序上，通信、计算机和电子行业因子排序较高，地产、非银金融近一周拥挤度得分上升明显。地产行业受益于9月24日的系列政策刺激，估值贡献和拥挤度快速飙升，而医疗器械、食品饮料等行业相对估值仍处于历史低位，存在反弹进攻机会。•在风格因子中，Beta因子拥挤度最高，但未达风险区。杠杆率因子次之，低波动和高动量因子处于机会区，市场近期对高beta和高波动风格股票的偏好急剧上升。内容摘要31）市场分析自2024年8月以来，市场综合拥挤度进入机会区，9月24日降准等政策的推动下，市场因子拥挤度自机会区大幅反弹，拥挤度为0.6 sigma,未触达风险区，9月底估值贡献接近2023年11月的水平且仍在低位，我们认为市场整体未有过热现象，动量充足，仍有上行空间。市场活跃度显著提升，但整体拥挤度阈值。波动率的贡献在这一阶段尤为突出，达到了0.8 sigma，表明市场对政策反应敏感，但换手率和估值的贡献相对较低，显示出市尚未触及风险场情绪并未过热，投资者对估值仍有所保留，为市场提供了进一步上涨的潜力。2）行业洞察在行业层面，我们观察到通信、计算机、电子和传媒行业的拥挤度相对较高，但整体未出现过度集中的现象。特别是TMT行业，在经历去年AI驱动的增长后，拥挤度呈现下降趋势。与此同时，地产行业受益于9月24日的政策利好，拥挤度上升至0.8 sigma，显示出市场对政策的积极响应。值得注意的是，房地产行业的估值水平处于历史分位的50%以下，为投资者提供了较好的进入时机。此外，非银金融行业也显示出明显的上升趋势，而超跌行业如白酒、钢铁等亦有显著反弹，市场对这些行业的反弹机会持积极态度。医疗器械和食品饮料行业虽然有所反弹，但拥挤度仍处于机会区，估值处于历史低位，市场对这些行业的反弹机会持乐观态度。3）风格推荐在风格因子方面，Beta因子的拥挤度最高，达到了0.9 sigma，这表明高Beta股票在市场上受到青睐，投资者愿意为可能的高收益承担更高的风险。此外，杠杆率因子也显示出一定的上升趋势，反映了市场对使用较高财务杠杆的公司的关注。在当前市场环境下，我们推荐关注高Beta风格的股票，以及那些经历超跌后有反弹潜力的行业和公司。这些风格的股票在市场反弹期间往往能够提供超额回报。当前市场虽然快速步入反转趋势，但整体未出现拥挤现象，整体环境仍然有利进攻。在行业和风格选择上，建议关注政策利好的行业，以及高Beta和超跌风格的股票。一、板块景气度跟踪二、市场3市场因子5 综合拥挤度自24年8月进入机会区（-1 sigma）。9月24日降准等政策出台，市场因子收益率自低位反弹20%以上，拥挤度向上突破至0.6 sigma,但未进入风险区，波动率贡献达到0.8 sigma，其次为动量贡献（0.1 sigma）。换手率和估值仍在50%分位(0 sigma）以下，其中估值水平大致与2023年11月份相当，仍有向上空间。图表： 市场因子拥挤度和贡献项时序图数据来源：wind,中信建投附注：计算区间2018年1月1日至2024年9月30日一、板块景气度跟踪二、行业3行业表现7 在9月23日至9月30日的行业表现中，美容护理、食品饮料、非银金融等行业迎来了显著的上涨行情。美容护理行业在经历了一段时间的回撤调整后，实现了41.2%的大幅上涨，食品饮料行业同样超跌反弹，表现出色，上涨了36.53%。非银金融行业则以35.78%的涨幅紧随其后，这一涨幅可能得益于市场整体活跃，券商金融科技等行业增长预期。 计算机、房地产和社会服务行业也表现不俗，其中房地产行业在多项利好政策的刺激下，实现了31.24%的上涨。这些政策可能包括降低首付比例、降息、以及对房地产市场的宏观调控措施， 公用事业、银行、石油石化等传统前期相对抗跌高分红行业涨幅相对较小，但也分别实现了15.14%、16.24%和17.26%的上涨。图表： 行业指数表现数据来源：wind,中信建投附注：计算区间为2024年9月23日至2024年9月30日15.1416.2417.2618.6619.6420.2920.9521.4722.8123.8624.7725.0425.4825.7825.8726.6226.7026.7027.2728.0028.1428.9128.9128.9129.8630.7831.2433.3335.7836.5341.20051015202530354045公用事业银行石油石化家用电器交通运输煤炭汽车有色金属纺织服饰环保基础化工建筑装饰机械设备农林牧渔通信轻工制造国防军工综合商贸零售钢铁医药生物电子传媒建筑材料电力设备社会服务房地产计算机非银金融食品饮料美容护理3行业拥挤度8 目前未有行业在风险区（1 sigma）以上，拥挤度相对较高的行业为通信，计算机，电子。为9月份前拥挤，目前拥挤度下行的行业。地产行业拥挤度上升至第四，股指贡献为0，波动率与动量贡献占比最高，其次为换手率。非银行业上升至第七，拥挤度排序变化较大。 农林牧渔，建筑材料，基础化工，纺织服饰，和医疗器械等五个行业拥挤度仍在机会区（-1 sigma以下）。图表： 行业拥挤度和贡献项截面图数据来源：wind,中信建投附注：2024年9月30日3非银9 该行业拥挤度受波动率影响较大，2024年8月以来拥挤度从-0.5 sigma开始下降，9月24日后，随着市场交易量攀升，波动率贡献飙升，估值、换手、动量贡献延续整体上升趋势，截止到9月30日，综合拥挤度为0.5 sigma，接近2019年2月高度。图表： 非银金融行业拥挤度和贡献项时序图数据来源：wind,中信建投附注：计算区间2018年1月1日至2024年9月30日3白酒10 白酒9月23日至9月30日，拥挤度由-1 上升至 -0.5 sigma，涨幅较大， 但仍在低位，该行业在2024年3月份以来，相对市场超额收益持续下行，为超跌行业板块。图表： 白酒行业拥挤度和贡献项时序图数据来源：wind,中信建投附注：计算区间2018年1月1日至2024年9月30日3电子11 电子行业拥挤度7月以来持续下行并在8月底离开风险区，估值持续震荡，动量和波动率贡献的下行是拥挤度下降的主要原因。图表： 电子拥挤度和贡献项时序图数据来源：wind,中信建投附注：计算区间2018年1月1日至2024年9月30日3医疗器械12 医疗器械行业拥挤度触底-1.5 sigma机会区，该行业估值持续在历史低位震荡，近