一个关于美股的涨跌模型

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最近一周来,整个全球金融市场都在交易美国经济可能陷入衰退的消息,从原油到铜,再到几乎所有工业金属,价格都大幅度下跌。大家都在讨论,美国的衰退有可能会有多深,美股还要跌多久,美联储又会有什么反应……

市场先生,真的是太善变了。

不到一个月前,市场还在热烈讨论,说什么油价会涨到200美元/桶,说什么美联储会每次都加息75个基点,说什么美国十年期国债收益率至少要上到4%……

当时的我,倒是犯了一回愣,斩钉截铁地告诉大家:别等了,这就是铁顶!

一个关于美股的涨跌模型-图片1

想起来,两三个月前,我一直都在研究高盛发明的那个牛熊市指标,看着那个熊市指标,因美股的反弹而不断创出历史新高……

什么是牛熊市指标?

2017年9月份的时候,高盛出了一份报告,报告的题目,叫做:

熊市的必要条件(Bear Necessities)。

具体内容呢,就是分析了美股过去200年间30次股票市场大跌的情况,试图找出它们之间最大的共同点。

报告分析了40个宏观经济、市场指标和技术指标,结果发现,并没有任何一个指标能包打天下,每次都准确指示熊市即将来临。但的确有一些指标还是非常有指示性的——例如,从宏观经济来看,熊市基本都发生在经济增长变缓、股市高估值且央行即将升息的环境中。

为此,该报告提出了5个股市即将大跌的必要指标异常:

1)估值水平(一般用Shiller PE表示)

如果股市在低位,跌也跌不了多少,所以股市估值高位是大跌的一个必要条件;但,反过来并不成立——股市估值高,并不一定马上引发大跌,高估值可以持续很久。

2)失业率

如果经济遭遇衰退,企业利润受到打击,一定会造成失业率大幅度上升,所以,在股市大跌之前,失业率一定有一个不断走低乃至稳定的过程。

3)通胀率

通货膨胀上升,通常是经济繁荣周期末的信号,而且可能促使央行收紧货币政策,引发经济融资成本上升,造成经济衰退和熊市——不过,由于央行对利率的操纵滞后于经济中的实际利率,通货膨胀在走高的时候,股市通常就已经先跌为敬,通胀高点是大跌的滞后指标。

4)ISM的PMI指数

ISM的全称是“美国供应管理协会(Institute of Supply Management)”,其每月公布制造业采购经理人指数(PMI),代表着美国乃至全球经济生产领域的状态,当PMI指数由高点开始回落的时候,通常意味着经济开始变差,公司盈利前景有可能变成,是非常典型的经济领先指标。

5)收益率曲线

“收益率曲线(YC)”概念,我以往曾多次普及过。而在股市大跌之前,通常都会出现收益率曲线扁平化的现象——中长期国利率(10年期国债收益率)与短期国利率(2年或3个月国债收益率表示)开始接近甚至倒挂;通常是短期国债收益率,因为面临央行的加息所以开始上升,而避险资金涌入中长期的国债导致国债收益率稳定或者回落。收益率的扁平化,会让商业银行丧失向经济体投放信贷的动力,预示着经济短期内的回落,股市可能面临大跌。

到了2019年,高盛又对这个报告进行了补充,特意补充了一个指标:

6)私营部门的收支平衡,通过计算居民及企业收入与支出差额,衡量金融过热风险。

然后,对上述6项指标所处的历史百分位数取平均值,就可以得到美股的“牛熊市指标”了。下面这张图,就是高盛统计的1955年-2020年的牛熊市指标情况。

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一般而言,这个风险指数高于60%,那么回撤的风险会明显加大,风险指数越高,回撤幅度通常也越大,如果到达顶点(通常70%以上),基本意味着大跌在即;风险指数低于40%时,股市上涨的可能性更大,而且其值越低,股市的上涨的空间也越大。

采用这些指标和方法,我对1980年以来的数据进行统计和分析,结果显示如下:

自2021年11月到2022年3月,牛熊市指标持续超过80%并且创出历史新高87%。

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这意味着,2022年3月份的美股,存在极高的下跌风险。

2022年4月份以来,随着美股的持续下跌,牛熊市指标也有所下跌,但仍然处于历史最高位置附近。

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牛熊市指标除了预判股市之外,对于美国经济是否会陷入衰退也有较好的指示作用。

观察1980年以来美国经济6次陷入衰退的情况,我们可以发现,每次的经济衰退,都是发生在牛熊市指标触顶并从高位逐渐下跌的过程中——只有2018年下半年的牛熊市指标触顶及下滑的过程中(从超过70%以上的高位下跌),并没有遭遇经济衰退,但随后就遭遇了2020年初的全球疫情危机……

从这个指标上观察,美国经济将来有很大概率陷入衰退,但应该不会马上陷入衰退。

至于美股会不会大跌,这可能涉及到另外一个问题——

当前的美股下跌,对于经济衰退的计入到什么程度?

最近,我在做一个关于金融投资的系列课程,其中,关于美国股市这块儿,设计了一个跟踪美股涨跌的模型。结果发现,如果美国经济在年底之前不陷入衰退的话,短期内,模型甚至显示当前的美股有点超跌了。

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文:路财主

 
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