中国和美国市场的利率利差轮盘对比及差异分析.docx
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中国和美国市场的利率利差轮盘对比及差异分析
内容目录
图表目录
图1：
中国利率、利差的高点拐点划分4
图2：
中国市场“利率-利差”四阶段的划分5
图3：
中国市场“利率-利差”四阶段下股市和商品市场复盘5
图4：
“利率-利差”框架下中国股市和商品市场胜率的复盘7
图5：
中国“利率降+利差升”阶段的股市、商品复盘（第二象限）8
图6：
中国“利率升+利差升”阶段的股市、商品复盘（第一象限）8
图7：
中国“利率升+利差降”阶段的股市、商品复盘（第四象限）9
图8：
中国“利率降+利差降”阶段的股市、商品复盘（第三象限）9
图9：
不同风格股票指数结构行情在四类组合下的复盘和经验排序10
图10：
四象限下五类中信风格指数回报情况分析10
图11：
四阶段下各明细类商品行情复盘和经验排序11
图12：
利率和利差反向变动时工业品跑赢农产品11
图13：
中国股票、商品胜率轮盘（2008至今）12
图14：
美国股票、商品胜率轮盘（1997至今）12
图15：
中国四象限下各风格股票配置轮盘（2008至今）13
图16：
美国四象限下各风格股票配置轮盘（1997至今）13
图17：
中国四象限下各类商品轮盘（2008至今）13
图18：
美国四象限下各类商品轮盘（1997至今）13
表1：
中国不同阶段的“利率-利差”组合以及股市、商品行情复盘6
表2：
不同“利率-利差”组合下大类资产行情概率分布7
表3：
牛、熊“二分法”中各组合对应的股市、商品行情8
“利率-利差”拐点在中国市场的划分
在“利率-利差”系列第一篇文章中，笔者对美国为代表的海外市场进行了“利率-利差”拐点的划分，归类为四个组合，分析各阶段股票、商品大势和结构上的行情演变规律，最终总结出“风林火山”的投资规律。
在本篇文章中，笔者尝试对中国市场“利率-利差”阶段下风险资产的投资规律进行复盘，并尝试总结经验以应用于投资实践。
图1：
中国利率、利差的高点拐点划分
首先是指标的选取，中国市场的利率指标采用3个月期SHIBOR利率，既可以规避隔夜、七天品种利率的高波动，又不至于陷入十年期期限过长、明显超出存续债券和持仓久期的问题；利差方面，本文参照债券大体期限、以及尽可能多涵盖信用违约风险，选取5年期、A+级别的企业债，与同期限国开债收益率
间作差，作为中国市场信用利差的衡量标准。
数据起始时间为2008年10月，由于国内债券收益率长期呈现“箱体震荡”且数据时长有限，并没有类似美国市场长期收益率下行趋势，因此拐点探寻也相对容易，笔者并未对原数据进行移动平滑处理，所选依据为日度收盘价的月度均值。
划分结果如图2所示。
（1）中国四阶段的轮转规律较海外市场更加鲜明：
除了疫情期间出现过“利率降+利差升”到“利率升+利差降”的直接切换外，历次每一轮完整的周期都先后遍历了四个组合阶段。
这是由于中国债券市场信用溢价更多反映的是流动性溢价，在2018年信用债频繁暴雷之前更是如此，因此利率到信用利差传导像四时轮转一般是有序的，国内市场利率和利差峰值、低谷的拐点重合现象也明显少于美国。
（2）然而，这类划分方式有一个弊端，即近期数据辨识度不高。
历史全样本复盘能看到完整的周期轮廓，自然容易区分拐点，但临近期间中，如利差连续几个月上升过程中突然出现一个月案例的下降，是上升过程中短期的回落（噪声），还是真实的趋势性信号（拐点），依照线性外推无从判断。
从图2的划分结果也能发现，临近期末的切换频率变高，是样本内数据“盲区”所致。
结合高频的利率、利差数据，与基本面货币和信用、通胀与产出的交互验证是后续文章讨论的方向，本篇不做赘述。
图2：
中国市场“利率-利差”四阶段的划分
利率降，利差降利率升，利差降利率升，利差升
7
6.0
65.5
55.0
44.5
34.0
23.5
1
2008200920102011201220132014201520162017201820192020
3.0
中国“利率-利差”轮盘下的股票和商品大势复盘
在划分好中国市场“利率-利差”组合下四阶段后，笔者复盘各阶段股票和商品类资产价格变动规律。
大势方面，笔者选择的综合类指数为沪深300指数和南华综合指数，所选区间内虽然股市整体也是呈现上涨趋势，但高低回落的趋势还是很明显的，这点比美国股市长期牛市的状态，不容易产生“精准的失误”。
每个组合区间内的序列如表1所示，牛市、熊市和震荡市的划分除了定性观测，还以每一阶段收盘较开盘时价格±5%为标出，区分牛市（区间内明显上涨趋势、收盘价较开盘价上涨超出5%）、熊市（区间内明显下跌趋势，收盘价较开盘价下跌超出5%）、震荡市（区间内没有明显涨跌趋势，先抑后扬或者先涨后跌，起始价格变动幅度在±5%范围内）。
图3：
中国市场“利率-利差”四阶段下股市和商品市场复盘
利率降，利差降利率升，利差降利率升，利差升
利率降，利差升沪深300指数（点）南华综合指数（右，点）1900
5500
1700
45001500
3500
2500
1300
1100
900
1500
2008200920102011201220132014201520162017201820192020
700
中国的四阶段出现的时间概率相较美国更为匀称。
除了第一象限“利率升+利差升”仅占10.66%外，二象限“利率降+利差升”、三象限“利率降+利差降”、四象限“利率升+利差降”分别占了24.29%、31.89%和33.16%的比重。
处在利差下降的时点更长，信用利差的急速抬升往往是事件型的扩散外溢，如历史中三次信用利差大幅抬升发生在2008年金融危机、2014年超日债打破刚兑、
2020年新冠疫情初期，虽然短期内利差已较快的斜率抬升，但随后往往有一个很缓的下降坡道，耗时相对较长。
表1：
中国不同阶段的“利率-利差”组合以及股市、商品行情复盘
起点
终点
阶段
股市
商品
股票行情
商品行情
开盘
收盘
最高
最低
区间回报
开盘
收盘
最高
最低
区间回报
2021-02
2021-03
利率降+利差降
熊市
震荡市
5559
5178
5559
5178
-6.86%
1748
1792
1792
1748
2.54%
2020-12
2021-02
利率降+
利差升
牛市
牛市
5018
5559
5559
5018
10.79%
1611
1748
1748
1611
8.47%
2020-11
2020-12
利率升+
利差升
震荡市
牛市
4905
5018
5018
4905
2.30%
1492
1611
1611
1492
8.04%
2020-05
2020-11
利率升+
利差降
牛市
牛市
3910
4905
4905
3910
25.45%
1367
1492
1497
1367
9.11%
2020-01
2020-05
利率降+
利差升
熊市
熊市
4145
3910
4145
3803
-5.69%
1524
1367
1524
1309
-10.33%
2019-12
2020-01
利率升+
利差升
震荡市
震荡市
3962
4145
4145
3962
4.63%
1509
1524
1524
1509
0.99%
2019-07
2019-12
利率升+
利差降
震荡市
震荡市
3834
3962
3962
3736
3.33%
1494
1509
1509
1455
1.03%
2019-03
2019-07
利率降+
利差降
震荡市
震荡市
3777
3834
4014
3660
1.52%
1427
1494
1494
1427
4.68%
2017-12
2019-03
利率降+
利差升
熊市
震荡市
4024
3777
4247
3113
-6.15%
1404
1427
1461
1341
1.63%
2017-10
2017-12
利率升+
利差升
震荡市
震荡市
3943
4024
4081
3943
2.04%
1353
1404
1404
1353
3.79%
2016-09
2017-10
利率升+
利差降
牛市
牛市
3279
3943
3943
3279
20.26%
1092
1353
1425
1092
23.86%
2014-12
2016-09
利率降+
利差降
震荡市
牛市
3247
3279
4990
2998
0.98%
992
1092
1108
834
10.11%
2014-01
2014-12
利率降+
利差升
牛市
熊市
2224
3247
3247
2147
46.01%
1178
992
1178
992
-15.80%
2013-11
2014-01
利率升+
利差升
熊市
震荡市
2376
2224
2376
2224
-6.39%
1230
1178
1230
1178
-4.23%
2012-08
2013-11
利率升+
利差降
震荡市
熊市
2317
2376
2690
2211
2.56%
1304
1230
1384
1198
-5.67%
2012-02
2013-11
利率降+
利差降
熊市
熊市
2550
2376
2637
2317
-6.85%
1403
1230
1413
1297
-12.31%
2011-07
2012-02
利率降+
利差升
熊市
熊市
3070
2550
3070
2405
-16.93%
1544
1403
1544
1329
-9.16%
2010-08
2011-07
利率升+
利差升
牛市
牛市
2887
3070
3318
2887
6.35%
1342
1544
1638
1342
15.11%
2009-05
2010-07
利率升+
利差降
震荡市
牛市
2770
2686
3530
2686
-3.04%
1123
1270
1405
1123
13.12%
2009-01
2009-05
利率降+
利差降
牛市
牛市
1960
2770
2770
1960
41.36%
942
1123
1123
942
19.22%
为了更加直观总结每一种组合中投资国内股市、商品赚钱的概率，笔者按照时间加权计算概率的方法，将投资胜率以四象限轮盘的形式呈现，划分结果如表
2和图4所示。
从结果上看，选择一象限、规避二象限的策略较为明确：
第一象限“利率升+利差升”股市录得牛市的概率为64%，商品录得牛市的概率为
70%，在四类组合中皆为最高，第二象限“利率降+利差升”股市、商品录得熊市的概率分别为67%和57%，皆为四个象限中最高。
第三象限和第四象限中，股市和商品市场的回报情况介于一、二象限之间，整体看四象限表现（股市有
36%的概率录得牛市，商品有62%的概率录得牛市）优于三象限（股市有8%概率录得牛市，商品有49%的概率录得牛市）。
因此无论股市还是商品市场，历史中行情的平均排序均为：
第一象限>第四象限>第三象限>第二象限。
图4：
“利率-利差”框架下中国股市和商品市场胜率的复盘
内环为各阶段出现的概率，中环为沪深300指数在各阶段录得各行情的概率，外环为南华综指录得各行情的
概率，概率均按时间加权。
表2：
不同“利率-利差”组合下大类资产行情概率分布
时间加权概率
组合
概率
时间加权概率
行情
股市
商品
牛市
33.2%
5.0%
利率降，利差升
20.0%
24.0%
熊市
66.8%
56.5%
震荡市
0.0%
38.5%
牛市
64.4%
70.3%
双升
20.0%
26.7%
熊市
11.9%
0.0%
震荡市
23.7%
29.7%
牛市
35.9%
62.3%
20.0%
利率升，利差降
24.0%
熊市
0.0%
28.3%
震荡市
64.1%
9.5%
牛市
7.7%
48.9%
20.0%
双降
25.3%
熊市
43.2%
41.2%
震荡市
49.0%
9.9%
在第三、第四象限中，股市出现震荡市的概率占了近50%及以上，商品市场在第一、第二象限中表现为震荡市的概率也占了30%及以上。
为了更清晰看出市场相对走势，笔者将牛市、熊市、震荡市的“三分法”简化为牛市、熊市的“二分法”，震荡市的案例中仅考虑从开盘到收盘收尾点位间是涨是跌，简化版划分如表3所示：
表3：
牛、熊“二分法”中各组合对应的股市、商品行情
利率降+利差降
利率升+利差降
利率升+利差升
利率降+利差升
行情
股市
商品
股市
商品
股市
商品
股市
商品
牛市
56.9%
58.7%
73.6%
71.7%
88.2%
88.2%
33.4%
43.6%
熊市
43.1%
41.3%
26.4%
28.3%
11.8%
11.8%
66.6%
56.4%
可以发现在牛、熊市“二分法”下第一、四象限相对第二、三象限的优势更加明显。
第三、四象限股市的震荡行情中录得微幅上涨，第一、二象限中商品的震荡行情分也更接近牛市。
综合考虑，上述排名倾向利率、利差双升的第一象限，规避第二、三象限是有道理的，各象限下股票、商品的实际走势复盘如下图5~8所示：
图5：
中国“利率降+利差升”阶段的股市、商品复盘（第二象限）
点利率降，利差升沪深300指数:
月
创业板指数:
月南华综合指数:
月
6000
4000
2000
0
2008200920102011201220132014201520162017201820192020
图6：
中国“利率升+利差升”阶段的股市、商品复盘（第一象限）
点利率升，利差升沪深300指数:
月
6000
创业板指数:
月南华综合指数:
月
4000
2000
0
2008200920102011201220132014201520162017201820192020
图7：
中国“利率升+利差降”阶段的股市、商品复盘（第四象限）
点利率升，利差降沪深300指数:
月
6000
创业板指数:
月南华综合指数:
月
4000
2000
0
2008200920102011201220132014201520162017201820192020
图8：
中国“利率降+利差降”阶段的股市、商品复盘（第三象限）
点利率降，利差降沪深300指数:
月
6000创业板指数:
月南华综合指数:
月
4000
2000
0
2008200920102011201220132014201520162017201820192020
注：
概率按照时间加权。
中国“利率-利差”轮盘下的股票、商品结构项分析
四象限下国内各风格股市回报复盘和排序
国内的股票市场结构方面，笔者选用中信风格指数，共包含成长、稳定、周期、消费、金融共五类指数，数据从2004年开始公布。
本文同时也考虑了创业板相对于大盘的超额回报情况。
从复盘结果来看：
（1）信用利差可以视为创业板的影响因子。
第三、四象限信用利差收窄的阶段理论上对应risk-on的环境，创业板经验上更容易跑赢主板，一、二象限恰好相反。
（2）利差上升的环境下，是经济由暖转热的区间，利率走势决定了进攻板块还是防御板块占优。
第一象限周期、成长、消费表现最佳，跑赢大盘，而稳定和金融则跑输大盘；第二象限正好相反，金融和稳定跑赢大盘，成长、周期和消费则跑输。
（3）利差下降的大语境下，利率走高或者走低对板块排序影响并不算大。
第三、四象限整体均为成长和消费表现占优，金融居中，周期和稳定表现不佳。
图9：
不同风格股票指数结构行情在四类组合下的复盘和经验排序
注：
内环、中环和外环分别为中信风格指数平均排序、股市牛熊概率、主板和创业板相对强弱，概率采取时间加权。
五类风格指数中，周期和稳定较有参考意义。
稳定指数在第二象限表现最佳，其次是第三象限，第一、四象限中则未跑赢大盘；周期指数在一象限中表现最佳，而在第二象限中表现最弱。
成长和消费风格指数仅在第二象限录得负回报，其他三个象限均为正回报，和近年来国内特殊的结构性行情有关。
图10：
四象限下五类中信风格指数回报情况分析
概率按照时间加权。
商品的明细分类下，笔者选取两个系列的指数，其一是商务预报每周公布的中国大宗商品价格指数（总指数下有橡胶、牲畜、能源、综合、有色、矿产、农产品、钢铁和油料油脂共9个分项），其二是南华系列指数（综合指数下有能化、农产品、工业、金属共4个分项）。
南华指数的分类主要涉及生产领域，和海外
CRB不同之处在于原油所占权重较低，而黑色金属占比则较高。
中国大宗商品价格指数除了生产领域的工业品和农产品外，还有更为细致的油脂、牲畜、橡胶等生活领域产品。
图11：
四阶段下各明细类商品行情复盘和经验排序
注：
内环为中国大宗商品价格分项指数回报平均排序，中环为商品牛熊概率、外环为南华商品分项的回报平
均排序，概率采取时间加权。
结果显示对角线上的两个板块，商品表现略有相似之处：
以南华分类为例，第二、四象限中金属和工业占优，而能化、农产品表现羸弱；第一、三象限中金属表现均为最差，农产品表现较好。
利率和利差同升或者同降时，无风险利率对信用溢价的带动更强，受到流动性溢出效应更明显的、周期特征显著的工业品和金属波动会加大，而农产品受到的外溢性相对较小。
反之，二、四象限利率、利差反向变化时，周期属性特征较强的金属和工业品表现胜过相对更稳健的农产品。
如图12所示，2018年信用违约常态化淡化了利率-利差传导机制，二者转为反向变动，南华工业品指数的行情也持续超出农产品指数。
图12：
利率和利差反向变动时工业品跑赢农产品
中国和美国市场的“利率-利差”轮盘对比
对比上篇美国市场四个象限中各类资产的行情，中、美风险资产在各个象限中走势排名具有一致性，分歧之处主要在结构中。
中、美胜率轮盘共通之处：
（1）第一象限出现的时间概率都是最小的；
（2）二象限都是风险资产（商品、股票）录得熊市概率最高、需要规避的区间；（3）鉴于美股长期牛市的特殊体质，虽然数据其实时点比中国还要早10年，但一、三、四象限均录得牛市，而中国股市录得牛市概率最高的第一象限，概率也仅为64%；（4）中国“利率-利差”轮盘中股市出现震荡市的概率较美国更高，因此在这类区间单纯依据牛市概率来评判并非占优策略。
若纯熊市概率较高，可以根据熊市概率反向来规避该时段。
如中国的第二象限，虽然该时段牛市录的概率最低，仅为7%，但纯熊市的概率为43%，不及第二象限的67%，因此放在倒数第二的排位；若不考虑震荡期的牛、熊概率“实力相当”，如第三象限的商品行情，则将“三分法”切换为“二分法”来观测牛、熊市的相对概率。
（5）美国风险资产在四象限内综合排名为：
第一象限>第四象限>第三象限>第二象限，其中第三、四象限的相对排名是按照商品出现牛市和震荡市的相对概率决定的。
从大势来看，中国“利率-利差”四类组合阶段的风险资产排名顺位与美国一致。
图13：
中国股票、商品胜率轮盘（2008至今）
图14：
美国股票、商品胜率轮盘（1997至今）
中、美轮盘四阶段中，不同风格属性股票板块异同如下：
（1）中国周期行业表现最优期为第一象限，而美国是在第四象限，中国和美国市场的第二、三象限周期品种排名均靠后。
（2）中国消费和成长板块在第一、三、四象限均跑赢大盘，尤其是在三、四象限为表现最优到了两个行业。
而美国第二象限中消费表现最佳，在第一象限各板块中名列第二；TMT在第一、三象限中表现较好。
（3）如果用美国的公共事业对标国内的“稳定”指数（参照上证380稳定指数的分类，除了公共事业外可能还包括交运、食品饮料、医药和银行龙头等），美国公共事业仅在第二象限表现不错，排名第二，第四象限排名最末，其他三个象限均为倒数一、二名；中信稳定风格指数在第二象限中排名第二，其他三个象限位列倒数第一、二名。
（4）美国金融板块在第三、四象限中均名列第二位，中国是在第二象限表现最优。
各风格股票走势差异一方面与指数编制、风格归类有关，另一方面也与中、美两国利率和利差内涵特征有关，此处不做过多解读。
图15：
中国四象限下各风格股票配置轮盘（2008至今）
图16：
美国四象限下各风格股票配置轮盘（1997至今）
两国市场各明细种类商品异同如下：
（1）无论是中国还是美国，第四象限中金属和工业原料表现均为最佳，农产品表现较差。
（2）中国的能化产品在第三象限表现最佳，而美国能源和化工产品的“主场”是在第一象限。
（3）中国的有色、矿产在第四象限为表现最好的品种，第二象限表现居中，一、三象限排名靠后；而美国的金属和矿物是在第四象限表现最好，一、三象限排名居中，第二象限表现最差。
除了不同股票风格轮动差异的中、美“利率-利差”分化，也有海内外定价权的差异，鉴于中、美商品指数构成差异，如金属分项中有色和黑金的占比、综合指数中能源和钢铁的配比差异，中、美轮盘四阶段的明细商品排序也存在一定不同。
图17：
中国四象限下各类商品轮盘（2008至今）
图18：
美国四象限下各类商品轮盘（1997至今）
综上所述，中国“利率-利差”轮盘的大势分析结论与美国、全球均有类似特征，且由于信用利差更多是滞后反映了流动性溢价，因此利率和利差的相关性、前者对后者的领先性较美国案例更为明显，也保证了“利率-利差”四阶段组合具有四时轮转、遍历切换的规律。
（1）有参考价值的象限：
在第一、二象限中牛市和熊市概率分化较为清晰，进攻和撤退可以“动如雷霆”，但第三、四象限中股票市场出现震荡市的概率较高，区间内由盛转衰，或是由衰入盛的时点较难把控，行情“难知如阴”，建议多看少动。
（2）有参考价值的板块：
五类风格指
数中，周期和稳定较有参考意义。
在系列文章的下一篇，笔者将探讨中国“利率-利差”轮盘和“货币-信用”风火轮交织下大类资产价格的走势，提高投资胜率标尺的精准度。
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