大小盤風格切換時,一個有意思的流動性現象

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結構性的視角分析

五一節的時候,我寫了《我有一計,可讓股市重回4000點》,文章以利潤在產業鏈上下游分配的視角,解釋了今年前四個月股市下跌的結構性原因:

從2021年開始,由於大宗商品的持續上漲,利潤在各條產業鏈的分配中,從下游向上遊和銀行集中,由於下游的行業估值普遍高於上游和銀行,同樣的利潤上游增加的市值小於下游企業減少的市值,股市自然就下跌了。

從這個邏輯出發,那篇文章還提到一系列的漲跌邏輯:

1、2014到15年的大牛市,除了槓桿的原因,更是行業利潤從低估值的上游向高估值的下游轉移造成的。

2、資本總是從低估值的行業流向高估值的行業,所以A股歷次放開再融資和鼓勵資產重組的高潮,總是伴隨著“估值牛市”,比如1999~2000年網際網路泡沫,2005~2007年股權分置改革,2014~2015年移動網際網路,2019~2021年再融資鬆綁和雙碳革命,都是傳統低估值企業注入資產,變成新興高估值企業。

3、一輪大產業趨勢中,大量企業新進入行業,即使只能從產業鏈中轉移少量利潤甚至沒有利潤,仍然可以得到極高的估值,這種大的產業趨勢也容易增加市值,甚至創造牛市。

4、低估值行業中,國企的比重更大,高估值行業中,民企的比重更大,所以“國進民退”也可以抑制股市上漲。

從結構而不是總量角度解釋股市的漲跌,往往會提供一些不一樣的視角

,國慶期間,我繼續用結構性的視角分析兩個老生常談的問題:

資金在大盤股和小盤股之間流動,會發生什麼?

資金從熱門板塊流向冷門板塊,會發生什麼?

流動性陷阱

以2022年9月30日這一天的成交資料為例,當天流通市值6942億A股排名第六的大盤股招商銀行上漲1。51%,成交金額18。17億。

我在流通市值50億以下的小盤股中,選擇了當天漲幅從0。72%到2。76%的全部269支股票,

總流通市值為6960億,其平均漲幅為1.51%,均與招商銀行相同,代表推動的指數漲幅相同,但這269支小盤股共成交133億,是招商銀行的7倍多。

這個倍數,近幾個月的交易資料,都差不多。

由於指數漲跌幅反映的都是流通市值(除了上證指數用總市值)的增減比例,這269支上漲的股票對全A指數的總推動力等於一支上漲的招商銀行,由於上漲需要消耗主動性買盤,可以得出一個結論:

同樣的資金,淨買入招商銀行,或者淨買入這些小盤股,對指數的推動作用,前者相當於後者的7倍多。

有人稱之為“凹性”,實際上它並不是指數計算的問題,港股就不存在這個特點。

它背後的原因是A股大盤股與小盤股換手率的巨大差距:

9月30日當天,百億以上流通市值的93家公司的平均換手率為0。47%,30億以下的2000支小市值公司的平均換手率高達2。83%,是前者的6倍。流通市值第一的貴州茅臺,相當於流通市值最小的1630支股票的總和。但這1630支股票 ,當天總成交644億,又是茅臺當天成交金額40億的16倍多。

大盤股內部同樣存在換手率的差距

,貴州茅臺的流通市值相當於滬深300中流通市值最小的80支股票的總和,但9月30日的換手率,茅臺為0。34%,後者平均為1。12%,資金消耗量是茅臺的3。3倍。

A股的這種小盤股對資金的巨大消耗現象,我稱為“流動性陷阱”,相應的大盤股對資金的高效利用,就是一種“流動性槓桿”。

這兩種流動性效應,最典型的應用就是神秘資金救市。

很多人都認為,每次大盤暴跌,神秘力量來託市,都是那幾個銀行股,太沒有新意(到底有沒有神秘救市力量,不得而知,本文只是假設如果有,那應該怎麼救),如果理解了上面的現象,就會明白神秘力量的背後算計,

同樣的流動性進入大盤股,對指數的推動作用是小盤股的若干倍。

當然,也有例外,2015年股災1。0時,市場出現了流動性枯竭,所有的股票都躺在跌停板上,此時救市,如果還是救大盤股,反而會成為市場上唯一的流動性來源,導致資金在大盤股上瘋狂賣出,更好的方法是選擇流通盤較小、關注度高的明星小票,注入超額流動性,承接拋盤,雖然指數漲得並不如大盤股那麼痛快,但可以打破大面積跌停的局面,讓市場自發恢復流動性。

是不是大盤股的換手率一直比較低呢?

我選擇了2021年2月9日白馬大盤股行情最瘋狂換手率最高的時候

,當天145家百億市值以上的公司,平均換手率為2。34%,市值最後2000名的小盤股當天的平均換手率為2。42%,仍然略高於大盤股,說明

正常情況下,小盤股的換手率確實高於大盤股。

為什麼大盤股換手率更低呢?

因為大盤股的流通盤被鎖定的比例更高,通常是一些長線機構資金、打新資金和深度價值型散戶

。而小盤股很難進入上述長線資金的視野,中短線資金持有的比例更高,這些資金交易頻次高,導致小盤股的換手率天然較高。

小盤股是A股天然的“流動性陷阱”,存在大量的中短線資金,即通常所說的“浮籌”,當有新的主動性買盤推升價格時,將面對更多的拋盤,就好像是早高峰的市內交通,資金進入後的推升效率較低。

相比而言,籌碼鎖定較好的大盤股,“浮籌”較少,就像是午夜的高速公路上沒有什麼車,新的主動性買盤推升價格時相對更輕鬆。

這是A股特有的現象嗎?我統計了10月4日美股的換手率,市值前100位的大公司平均換手率為0。47%,市值排名1000-2500位的1500家公司平均換手率為0。83%,而這1500家公司的總市值還不如最大的微軟和蘋果的市值。

美股同樣存在小市值的“流動性陷阱現象”不過,程度不及現在的A股

,而且,美股還存在大量沒有成交的尾部公司,它的流動性槓桿,集中在中腰部市值公司。

在流動性總量推動的行情中,這種結構的差異是次要的,但當流動性總量不變,資金在大盤股和小盤股之間流動時,對指數的次級運動的影響就顯現出來了。

大小盤風格切換

關於大小盤風格切換的原因,有很多說法,以前有“流動性驅動說”,即,流動性缺的時候,小盤股容易漲,流動性充足的時候,大盤股容易漲,這種說法比較符合直覺,但卻是一種典型的總量思維,並不符合歷史行情特徵。

流動性不是造成大小盤風格的原因,流動性只是大小盤風格造成的結果。

大小盤風格的形成原因主要還是基本面的變化,

經濟從低谷開始復甦時,由於小市值公司的業績和估值彈性都更強,更容易上漲,出現小盤股行情,比如2019年上半年的行情;而到了經濟處於衰退階段時,大盤股由於經營韌性強,更抗跌,出現大盤股行情,比如2020年。

由於小盤股的“流動性陷阱”效應和大盤股的“流動性槓桿”效應,

一旦市場風格和交易重點轉向小盤股,就需要更多的資金才能推動整個市場上漲,而一旦風格轉向大盤股,較少的資金就能推動整個市場上漲,

之所以大家感覺不到這一點,是因為與央行收放流動性的時段常常相反。

經濟從低谷開始復甦時,一般都是央行釋放流動性、從寬貨幣到寬信用的階段,當新資金先進入業績彈性比較強的小盤股,由於小盤股的“流動性陷阱”效應,消耗了較多的流動性,使整個市場一開始漲得猶猶豫豫,不至於過於火熱。

但到了整體經濟明顯繁榮時,央行開始收回流動性,市場出現上攻乏力,小市值公司的業績彈性消失,資金開始進入大盤股,由於大盤股的“流動性槓桿”效應,同樣資金對指數有更強的推升作用,就會出現指數的加速上升,A股歷史上多次流動性從松轉緊時,股市卻在大盤股的帶領下出現加速上漲,比如2018年年初。

流動性陷阱還有一個自我升級和自我崩潰的特點。

當市場偏向某一種風格的標的時,較高的換手率吸引中短線熱錢不斷進入,換手率繼續上升,即為流動性陷阱的自我升級;更大的流動性陷阱需要更多的新資金才能推動上漲,一旦換手率上升到新增資金無法維持時,就是該風格見頂之時。

在下跌的市場則剛好相反,

小盤股的“流動性陷阱”會延緩下跌速度,大盤股的“流動性槓桿”會加速下跌,所以流動性從大盤股撤離,對市場的殺傷力,也大大強於從小盤股撤離,前者會形成巨量尖頂,如18年、21年春節,後者基本上是一個複雜的圓弧頂和多重頂,如21年四季度。

由於流動性槓桿與陷阱是換手率差異造成的,所以這個效應也可以出現在熱門和冷門板塊中。

熱門賽道的換手率訊號

天風策略有一個研究,短期而言,

如果熱門賽道的換手率高於某一個經驗資料,則大機率意味著該板塊的短期見頂。

2018~2021年,半導體板塊換手率共有4次超過8%,新能源車板塊換手率共有3次超過3%,每次突破後往往對應著板塊階段性見頂(當然,這只是一個短期訊號,板塊的大頂還是要靠基本面判斷)。

這個熱門賽道換手率見頂訊號的原因,過去是認為市場情緒過高,但如果用高換手率造成的“流動性陷阱”,更容易解釋。

賽道板塊的上漲,靠的是上漲本身對市場人氣的吸引,吸的是弱勢板塊的流動性,吸引的是中短線資金,

越漲換手率就越高,對新流動性的要求就越高,新增資金推動板塊漲幅的邊際遞減,直到難以為繼。而換手率創新高後的回落,就是這個遊戲難以為繼的訊號。

但高換手率的賽道板塊在下跌之初,也會出現“流動性陷阱”,產生延緩跌速的效果,在盤面上出現跌下去又拉回來的反覆,讓投資者對賽道板塊心存幻想

;但隨著板塊換手率的下跌,“流動性陷阱”效應也開始消退,板塊會越跌越快,從陰跌到暴跌,直到換手率恢復正常,股價才恢復到基本面驅動的狀態。

所以,換手率指標對於賽道股確實有預判意義,而

這種預判意義同樣體現在賽道股內部的大小盤切換上。

4。26行情剛剛起來時,資金先進入新能源的一二線白馬大票,光伏指數兩個月上漲66%,“流動性槓桿”效應非常明顯,但6月下旬到7月初寧德時代、隆基綠能和比亞迪等大票的五天平均換手率相繼見頂,賽道股的資金開始從龍頭大票切向三四線黑馬小票,導致7月中旬開始,新能源的幾大板塊進入“流動性陷阱”,新資金進入對板塊指數的推動作用越來越小,指數慢慢的走出一個圓弧頂。

這個策略也指出,

不是所有賽道都對換手率敏感,新能源車與半導體相對換手率閾值指引意義更大,相比之下,白酒、醫藥生物換手率規律不明顯。

這同樣可以用“流動性陷阱”來解釋,白酒醫藥板塊中的長線資金更多,換手率總體上低於新能源半導體一類的產業趨勢行業,換手率的高低差距也較小,無論上漲還是下跌,“流動性陷阱”效應都不會太明顯,換手率自然指引意義較弱。

大小盤風格切換時的低估值幻覺

根據“流動性陷阱”效應,如果場內流動性不變,資金從大盤股中淨流出到小盤股中,會導致A股總市值縮水,不但滬深300下類的大盤股指數下跌,而且代表所有公司的全A指數也會下跌。

但由於小盤股的數量多,市場中位數不一定下跌,這就出現了一個矛盾——

總市值下跌會導致市場平均PE下降,但並不反應實際個股的真實PE,從指數估值上看,市場更便宜了,但實際上並沒有那麼便宜,結果就會在“低估”的位置上停留更久。

資金從大盤股中淨流出到小盤股中,這是從2021年春節白馬股崩盤後就一直在持續的趨勢——市場並沒有我們看到的那麼便宜。

今年四月之後的行情,是典型的流動性推動的行情,但到現在,隨著中美利差的持續擴大,這種流動性寬鬆的宏觀背景充滿變數,難以為繼。

如果後市延續消耗流動性的小盤股風格,或者繼續在高換手率的賽道股中交易,市場則難有大行情,各種估值指標都會繼續失真。

最後還要強調的是,“流動性陷阱”效應只是市場次一級的驅動因素,分析的是市場風格導致的結構性變化中,資金流向對指數的不同影響,是風格形成後的結果,而風格形成的原因,仍然來自於基本面和宏觀面。

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