中证红利指数2013年修改规则，从自由流通市值加权改为股息率加权，实际生效是在2013年12月样本替换时。中证红利中，一直存在常青树样本表现如何？这里统计了2012年以来一直存在的样本，一共19只（处理数据时多导了两年，如果从2014年开始一直存在的是23只），这里以19只长青树计，数据从2014年开始至今。常青树名单：中国神华、申能股份、民生银行、宝钢股份、雅戈尔、大秦铁路、中国银行、工商银行、南京银行、光大银行、兴业银行、华域汽车、长江电力、建发股份、中国石化、建设银行、中联重科、金融街、农业银行。计算常青树构成的指数：1、流通市值加权指数（理杏仁的自由流通市值加权数据有问题，常见负值，这里用流通市值代替计算）2、等权指数3、股息率加权指数。结果如下图结果显示（只比价格指数）：1、常青树等权和股息率加权指数表现基本相当；2、等权和股息率加权明显优于流通市值加权指数，也基本上会优于自由流通市值加权指数；3、常青树表现弱于中证红利，说明每年替换的部分贡献了超过常青树的收益，常青树中有8只银行股，银行这些年表现都不理想；4、常青树等权和股息率指数大部分时间优于沪深300；这么看等权配置常青树也是一个选项。

雪球最近红利指数的内容多了起来，不知道是近期聊红利的多了还是算法推荐，总之是比之前多了。中证红利最近两三年表现不错，3月3日，全收益指数创新高，在突破前高之际，回落了下来，近3年来明显跑赢沪深300。没有指数能持续总赢，通常是某个阶段某些因子发挥了作用。因近期表现较好而引来更多关注，不禁嗅到一丝风险的味道。对中证红利的研究挺多，从懵逼到掌握真谛到懵逼再到掌握真谛再到懵逼，循环往复，现在又是懵逼状态，只能说，运气是学不来也解释不了的。最近一直想深入了解中证红利最近几年到底由什么驱动，方法有，可以分别计算这三年来成分股及行业的贡献度，基本能看清是什么推动了红利的增长，从而去理解这种有利条件的持续性，进一步有机会判断红利继续向上的可能性。但缺乏直接可用的完整数据，初步想了下，数据处理需要一定的工作量。可以简单看下今年以来的情况。中证红利本轮的样本是2022年12月9日正式生效，即开始启用新的权重因子并计算权重，中证公司不会公布样本替换时的样本权重（只在官网显示十大成分股权重），但会在每月月底公布，正好可以利用2022年12月30日的权重数据，以及今年以来的收益数据，再加上中证红利的收益，可以计算出来各成分股对指数增长的拉动，并进一步算出贡献率，了解这个期间的驱动因素。计算方法为：单个成分股对指数增长的拉动=2022年12月30日成分股权重*至今的收益率举例：中证红利年初至今的收益率为5%，南钢股份2022年12月30日的权重为1.63%，截止2023年3月16日，收益率为21.9%，则南钢股份对中证红利收益率的拉动是0.36%，贡献率是6.61%。将成分股的增长贡献和贡献率按行业细分，就是这期间成分股及行业对指数收益的贡献度。如下，今年以来，按申万一级行业分类，贡献率最大的前三个行业为钢铁（22.8%）、交通运输（19.5%）、传媒（10.9%），合计贡献了53%，石化双雄也贡献了7.9%，从这几个月来看，说这几个行业是枯木逢春一点不为过，不知道过去三年是不是类似情况。交通运输、钢铁的行业权重在2022年12月30日是分别排第二和第三，第一的是银行，但银行的收益率并不高，才1.8%，21个以及行业排倒数第四，但银行是第一权重，对增长的贡献排到了第五，银行的表现仍然对红利有很大的影响。看下各个贡献率，中国石化一己之力贡献了7%，南钢股份贡献了6.6%，华发5.1%，唐山港4.9%......负贡献的主要是房地产、还有个兖矿能源，兖矿能源3月3日还有4%的涨幅，没几天变成负的了。有时间再看下最近三年的特征。

这几天的热点莫过于48小时内倒闭的硅谷银行，原因网上很多人分析得很清楚了，期限错配，买了很多长期债券，结果美股加息，债券大跌。这事有没有一定的必然性呢？之前研究席勒市盈率，席勒把市盈率和美国十年期国债收益率放在一张图中，可以看到，从1981年以来，十年期国债收益率一直走低。十年期国债收益率全称是十年期国债持有到期年化收益率，这个收益率是交易出来的，市场上先交易出来一个价格，然后通过价格计算出来收益率，价格是输入项，与收益率负相关。如果利率下降，可以这样理解，利率下降时同步发行一期新的国债B，B比之前发行的国债A利率要低，如果A的价格不变（假设维持面值），理性的投资者就会选择利息更高的A，而不会买B，实际市场上，A会因为有更高的利息，价格会被交易上去，国债A的价格上涨了，对应国债收益率就下降了，因此，利率与十年期国债收益率基本同步，因此，可以用十年期国债收益率来看利率的变化趋势。下图是席勒做的一张图，把标普500的席勒市盈率和十年期国债收益率放在一起，可以看到，从1981年-2023年，40多年的时间，利率持续下行，换句话说，1981年-2023年，国债价格总体上是呈现上涨趋势的，越早买的债券，收益越好。以40年来的这样一个长周期趋势，任何人去做决策时，利率长期下行的这种趋势的线性延续可能都是首要要考虑的问题，用历史数据来推演，赌继续向下的胜率会比转向要高。因此，只要预期利率会继续下行，从图上看，这也是比较容易做出的判断，买入就是合理的可选项。结果就是近一年多来我们看到的，美联储持续加息，并且幅度挺大，这从十年期国债收益率转向以及上行的幅度可以看出来，这意味着国债价格快速下跌，硅谷银行持有的这些债券，如果持有，等到利率下行时，还会涨回来，但是，碰到挤兑被迫卖出，那就是实际损失。这事我联想到2020年房贷转换LPR时，有两个选择，我当时选择转换，估计也是大多数的选择，逻辑是发达经济体，如美国，几十年来利率持续下降，我们作为第二大经济体，利率未来的大方向也大概率是下行。这事现在来看，就需要打个大问号，鬼知道哪天不会出现大幅加息呢？美国长期利率的这种趋势，我们普通人这样想还情有可原，作为绝对专业的选手银行也没逃过，还把大部分身家押了上去。可见趋势的力量，历史越长的趋势，10次可能9次是对的，但正是错的那一次，就是致命的。我们依据历史数据来做决策，也需要警惕这种几乎是确定性的长期趋势。

本周跌得有点猛，主要指数全部下跌，恒生指数跌6.1%，上证50跌5%，沪深300跌4%，其他指数均不同程度跌幅。今年以来，恒生指数正式受负，上证50收益归零。全市场DM估值温度全市场DM估值从上周五的54度降到本周五46度，大降8度，为近期较大的降幅，不过温度仍然在正常区间，不高也不低，盘整状态持续快两月了。全市场估值水平评估方法：DM估值分位注：中证红利估值非股息率规则，大部分时间参考价值不大恒生指数恒生指数PE为官网月度数据，2月是11.8，十年百分位45%。监测数据使用月度数据按日转化，月底波动较大，波动不是计算导致，是PE本身的波动。目前同时参考席勒市盈率百分位，席勒市盈率8.32，十年百分位3%。恒生官网PE和席勒市盈率同时处于低位或高位，基本能说明是在底部或顶部位置，但中间部分的信号提示不太好。参考分位数的同时，也用当前绝对值与其10年移动均值比较，常规PE来看，目前在十年移动均值附近稍低，席勒市盈率则在10年均值下面很多，总体参考，恒生指数估值判断为仍在偏低水平。注：恒生扩容纳入不少高PE股导致锚突变导致以此为基础的百分位参考大打折扣，同步参考席勒市盈率，目前二者皆处在持续观察阶段。标普500标普500采用席勒市盈率数据，数据来源于耶鲁大学网站席勒个人网更新的数据，为月度更新，最新的2月PE是30.4，历史均值为17倍，最近10年均值为29。席勒把长期利率（10年期国债收益率）和席勒市盈率放在一张表中，可以看到长期利率持续下行的过程，伴随席勒市盈率飙升，但席勒在自己的《非理性繁荣》中的观点，认为二者并没有呈现简单和一贯的某种关系。以席勒市盈率的角度看，目前是高估状态。不过，之前探讨过标普500的投法。（标普500和沪深300的不同投法）http://www.econ.yale.edu/~shiller/data.htm可转债最近可转债中位数在历史均值1倍标准差附近，不低，高价债的占比继续回落。集思录平均到期收益率-3.8%。本周关键词CPI同比1%3月9日统计局数据，2月CPI同比上涨1.0%，食品上涨0.6%，非食品上涨0.6%；消费品价格上涨1.2%，服务价格上涨0.6%。食品烟酒类价格同比上涨2.1%，影响CPI（居民消费价格指数）上涨约0.59个百分点。食品中，鲜果价格上涨8.5%，影响CPI上涨约0.18个百分点；蛋类价格上涨7.8%，影响CPI上涨约0.05个百分点；粮食价格上涨2.7%，影响CPI上涨约0.05个百分点；畜肉类价格上涨1.9%，影响CPI上涨约0.06个百分点，其中猪肉价格上涨3.9%，影响CPI上涨约0.05个百分点；水产品价格下降1.5%，影响CPI下降约0.03个百分点。经常看到有观点说猪肉价格对CPI影响较大，数据看上去也并不明显，回头研究下。2月环比下降0.5%，食品价格下降2.0%，食品价格下降0.2%；消费品价格下降0.6%，服务价格下降0.4%。M2增速7年新高3月10日下午央行发布数据，2月M2增速12.9%,为2016年3月以来的新高，持续在释放流动性。这个数据对比CPI来看，市场上有不少人发问，钱都跑哪儿去了？2月环比下降，CPI下降，如果严重一些就意味着流通中的货币数量减少，居民的货币所得减少，购买力下降。但M2增速明明创新高。

(含最后一年票面利率2%)的价格赎回未转股的可转债，对于个人投资者，其中利息部分的所得税将统一由各兑付机构按20%的税率代扣代缴，即每张面值人民币100元可转债实际派发金额为人民币107.6元

雪球上翻到一篇关于中证红利权重因子计算的文章《如何精准计算指数估值？》，作者@辉猿走壁

翻了下，陆陆续续写了不少指数相关的内容，关于指数基金、估值及估值问题、指数分析等，都是兴趣驱动探索的结果，做个索引。指数基金长赢计划，此指数基金非彼指数基金巴菲特推荐的到底是什么指数基金？指数基金之父约翰·博格对投资收益的拆解为什么说指数基金是普通人的最佳选择？巴菲特推荐的到底是什么指数基金？指数挣的是什么钱？指数估值全市场估值水平评估方法：DM估值分位股票指数估值梳理不同类型指数的挣钱逻辑PE中位数与国债市盈率相接表现出来的底部特征中证全指PE、PB这个锚是否还有效？中证红利的权重因子计算及PE用法等权PE不能用于评估等权指数正确理解等权指数的等权等权指数的权重因子计算PE的有效范围探讨基于估值及分位的投资逻辑及体系思考关于席勒市盈率及A股的适用性依据PE分位来决策能实现低买高卖吗？（续1）依据PE分位来决策能实现低买高卖吗？（续2：针对中证500）依据PE分位决策能否实现低买高卖？有知有行中证红利0度的原因及PEPB是否有用PE与PB组合的逻辑，及蕴含的机遇与风险高ROE与PB为什么PEG=1被认为估值合理？关于几种PE的用法等权PE的bug续（一只成分股的杀伤力）等权PE的bug沪深300小白任意时点买入沪深300持有5年盈利概率多大？任意时点买入持有5年的收益：沪深300

今天3月3，每逢这个日子，都会想起这句歌词：“又是一年三月三，风筝飞满天......”。记忆中这是小学老师教的第一首歌，画面感很强，南方的3月，真的就是春天了，那个年代，小娃儿都用塑料或纸糊田子格加两尾巴的风筝，兴冲冲的跑到山顶窜来窜去，好不容易把风筝悠上天，一阵妖分，几个跟头就栽了下来，跑到山腰去捡回来，缝缝补补继续，是真快乐啊。全市场DM估值温度今天全市场DM估值温度54度，1月中旬以来，总体围绕50度上下盘整。本周大盘指数上涨，中小盘几乎没涨，恒生指数涨2.8%。年初至今，小盘股整体表现优于大盘。全市场估值水平评估方法：DM估值分位两融余额开始抬头。恒生指数恒生PE为月度数据，2月是11.08，十年百分位45%，上月是70%上下，监测数据使用月度数据按日转化，月底波动较大，波动不是计算导致，是PE本身的波动。目前同时参考席勒市盈率百分位，这两数据同时处于低位或高位，基本能说明是在底部或顶部位置，但中间部分的信号提示不太好。参考分位数的同时，也用当前绝对值与其10年移动均值比较，常规PE来看，目前在十年移动均值附近，席勒市盈率则在10年均值下面很多，总体的参考，恒生指数估值仍在偏低的水平。注：恒生扩容纳入不少高PE股导致锚突变导致以此为基础的百分位参考大打折扣，同步参考席勒市盈率，目前二者皆处在持续观察阶段。标普500标普500采用席勒市盈率数据，数据来源于耶鲁大学网站席勒个人网更新的数据，为月度更新，最新的2月PE是30.4，历史均值为17倍，最近10年均值为29。席勒把长期利率（10年期国债收益率）和席勒市盈率放在一张表中，可以看到长期利率持续下行的过程，伴随席勒市盈率飙升，但席勒在自己的《非理性繁荣》中的观点，认为二者并没有呈现简单和一贯的某种关系。以席勒市盈率的角度看，当前是妥妥的高估。不过，之前探讨过标普500的投法。（标普500和沪深300的不同投法）http://www.econ.yale.edu/~shiller/data.htm《非理性繁荣》中利率与席勒市盈率的部分利率是人们讨论股票市场水平时提及最多的术语之一。在上一章中，我们给出了周期性调整市盈率（CAPE）以及长期利率（美国长期国债名义收益率）的历史变化曲线。从中可以看出，在上个世纪90年代股市繁荣时期，长期利率一直在下降。其时，很多人都认为利率下降导致了股票市场上扬。1997年7月，我在一份与艾伦·格林斯潘一起提交给美国国会作为听证词的货币政策报告中，展示了自1982年以来10年期债券收益率与市盈率之间显著负相关的证据。当时的利率和市盈率之间看起来的确有着某种关系。数据表明，上世纪60年代中期至80年代初期，利率一路走高，与此同时市盈率一路走低。上世纪80年代初期至90年代末期，格林斯潘执掌美联储，利率持续下跌，与此同时股价持续上扬。股票市场和10年期利率之间的这种关系被称为“美联储模型”。上世纪90年代末以及本世纪初，通过美联储模型解释市场水平曾一度风靡。诚然，利率下降时，人们可能充分相信股票价格相对于股票盈余将上涨，这是因为，竞争性资产——债券的长期回报率前景看低，相比之下股票更具吸引力。上世纪90年代末期，一些电视商业节目屡屡援引美联储模型，令人生腻。然而，美联储模型证据相当单薄。当我们考察图1-3中所示的整个时间区间时，利率和市盈率之间并没有呈现强相关关系。在大萧条时期，利率异常低，按照美联储模型，在此期间相对于盈利，股票市场理应高涨。事实却并非如此。在本世纪初市场抵达峰值之后，利率持续下行。与美联储模型的预测相反，此后，无论是市盈率还是利率都在下降。这之后，人们鲜有耳闻美联储模型。利率固然会对市场产生一定的影响，但股票价格与利率之间并没有显现任何简单或一贯的联系。不过，当长期政府债券收益率很低时，投资者会非常看好CAPE，尤其是自2008年金融危机以来，因为选择的余地不多，他们不会轻易放弃投资的股票。可转债可转债中位数价格没有继续上涨，目前在刚超过历史均值1倍标准差附近持续振荡，不低。高价债的占比有所回落，集思录计算的整体到期收益率

2021年有整年市值和净利润数据，挑选TOP5市值的股票，假设某只指数是这5只股票组成。假设有100万，买相同成分股组成，但编制规则不同的指数，购买到的成分股份额及对应的市盈率如何？（这里统一按自由流通股份来算）市值加权：是以市值为权重进行金额分配，按自由流通市值来算，这5只成分股构成的指数中，市值结构为，茅台市值最大且占比也大，占78%，其次是工商银行，11%，其他几只占比较小，都不超过5%。市值加权规则下，100万元，茅台配置了78万，工行11万...,这个结构来看，茅台的涨跌就会对指数产生较大影响，同时，计算出来的PE为18.2，PE不一定偏向茅台，原因是茅台虽然市值占比高，但净利润结构不一定。等权：每只买同样金额，100万，每只20万，对应股份数，工行最多，PE为8.7。价格加权：每只股票买入相同的股份，指数市值上，茅台价格最高，所占份额最大，比较极端，100万中有93万都分配给了茅台，PE为38.5，和茅台的PE接近。这就是不能用简单用加权PE来衡量等权指数、或者有等权PE来衡量加权指数的原因，内部结构完全不同。另外，也是不能简单用总市值/总净利润来代表自由流通市值加权指数PE的原因，自由流通比例对指数结构的构成有较大影响。比如上面中国移动2%的自由流通市值参与指数，用总市值的结构计算PE，用来评估自由流通市值加权编制的指数PE是有差异的。

沪深300陆续有些分析，随着了解深入，更新一些认识。一、基础简述1、样本空间科创板证券、创业板证券：上市时间超过一年。其他证券：上市时间超过一个季度，除非该证券自上市以

芒格说，股票长期收益率约等于ROE，巴菲特说如果只让选一个指标，他会选择ROE。有个问题，企业的ROE是你的ROE吗？跟踪的一个策略重要策略验证

突发奇想，等权买入沪深300剔除的成分股，一年两次，如6月份要剔除20只，则卖出上次买入的，买入本次剔除的。300等权从2012年开始有数据，比较从2012年开始。2012年1月4日有24个样本替换，等权买入24只，每只1000块，共24000元，同期24000元买入沪深300和300等权。表为期末数，最新数据2023.2.17。曾一度买入剔除股跑得还不错，2012年~2016年都好于沪深300和300等权，但2016年以后，剔除股表现就明显弱于沪深300了，但和300等权则各有千秋，挺有意思。

今天全市场DM估值温度47度，处在正常区间，不贵不便宜，上周五53度，下降6度。本次从2022年12月23日的33度开始持续反弹，最高本周一55度，上升了22度，后开始回撤。本周上证指数跌1.1，沪深300跌1.7，中证500、中证1000跌1.5%，创业板跌最多3.8，恒生跌2.2。全市场估值水平评估方法：DM估值分位这几天下跌，加上周四相对放量的大阴线，看到不少观点认为本轮反弹结束了。技术不甚了解，没能力吃到这种波动，用来作为辅助，主要是看估值水平，目前全市场估值温度处在正常区间，正常持有不动。从MACD形态上看，还在上升趋势上，只不过上升过程会伴随调整。有观点认为，居民贷款意愿疲弱，储蓄率大幅增加，显示居民消费信心较弱。这都有数据支撑，不过我亲自感受到的另一些现象，比如北京热门商务区的餐厅火爆，预定不上，说明企业部门的商业活动正在加快恢复，各种计划、安排紧罗密布进行中。一个合作伙伴反馈他们订单超预期。储蓄大幅度增加，数据是此前对疫情不确定性的反应，数据会相对滞后。个人偏向乐观，疫情政策转向，该打的子弹也都打得七七八八了，再差总不会比去年更糟糕吧，多一点耐心。本周关键词：2月17日，中国证监会发布全面实行股票发行注册制相关制度规则，自公布之日起施行。证券交易所、全国股转公司、中国结算、中证金融、证券业协会配套制度规则同步发布实施。关于主板的上市条件境内发行人申请交易所主板上市，市值及财务指标应当至少符合下列标准中的一项：(一)最近3年净利润均为正，且最近3年净利润累计不低于1.5亿元，最近一年净利润不低于6000万元，最近3年经营活动产生的现金流量净额累计不低于1亿元或营业收入累计不低于10亿元；(二)预计市值不低于50亿元，且最近一年净利润为正，最近一年营业收入不低于6亿元，最近3年经营活动产生的现金流量净额累计不低于1.5亿元；(三)预计市值不低于80亿元，且最近一年净利润为正，最近一年营业收入不低于8亿元。新时代开启，具体影响需进一步学习了解。

年日均总市值的比值；注：1/PB，PB的倒数，PB为净资产倍数，成长型PB偏高（1/PB偏低），价值型PB偏低（1/PB偏高）；每股净现金流与价格比率（CF/P）：过去

全市场DM估值温度2月10日全市场DM估值温度

问了一些问题：什么是指数基金？指数基金的优缺点？在中国投资指数基金合适吗？巴菲特为什么推荐普通投资者购买指数基金？标普500和沪深300哪个更适合普通投资者？加权指数基金的优缺点？等权指数基金的优缺点？指数基金投资集中好还是分散好？加权指数和等权指数哪个更好？指数基金如何估值？ETF拯救世界是谁？中证红利靠什么因子盈利？挺有意思，回答总体靠谱，不过也相对平庸，深度不够，最大的感受是能大大提高获取知识的效率，比搜索来劲很多，对于了解新事物学习新知识会有很大帮助。有另外一个竞品（https://www.perplexity.ai/），可以直接使用，区别是这个平台会给出引用内容的链接地址，可以看到引用内容中更详细的观点，相比ChatGPT，这个点更好些，如下例子中[1][2]，点击就可查看引用来源：以下是ChatGPT的回答内容，有想了解指数基金及可转债问题的朋友，后台私信，可代问，看能问出什么精彩来。

关于指数权重股集中度，此前看到一个观点认为深综指成分股权重会相对分散，今天做了个比较，有不一样的发现。前几天一朋友分享了一篇文章，里面有一个创新用法，用基尼系数来描述指数成分股集中度，很妙。基尼系数是衡量贫富差距的重要指标，通过衡量实际洛伦兹曲线与理论洛伦兹曲线的累计差异，反映当前财富分配相较于完全平等社会的偏离。图形上看，越向右凹，则贫富差距越大，数值上看，数值会分布在0~1之间，数值越大，贫富差距越大。同样的逻辑可用来表述指数的权重悬殊。基尼系数有不同的算法，找了其中一种，计算出当前主要成分股的基尼系数如下：可以看到：上证指数的权重悬殊最严重，即权重的影响最大（上证指数采用市值加权，其他指数采用自由流通市值加权）；其次是中证全指和深综指，差不多同一档，这两者的权重悬殊也较大，只是比上证指数好些。创业板和深证成指在同一档，权重的影响要比上证指数、中证全指、深证综指要小些；中证500、中证1000和国证2000在同一档，最分散，权重的影响最小；沪深300介于他们之间。数值上看不太直观，不用计算基尼系数，适当处理下，只把这些指数拉到同一个维度比较。把成分股数量不同的指数，先按自由流通市值从低到高排序（上证指数是总市值），然后将成分股数量按100组分组，每组内股票数量相等（比如中证500，分100组，每组5只，沪深300，每组3只），可计算每组数量的累计百分比，同时计算对应组内自由流通市值的累计百分比，把各个指数的数字放到同一个坐标系，可画出如下曲线，结果如下，可明显看到不同指数中大市值成分股对指数的影响程度。从这个图形去看常用的市值加权PE或PB，可衡量这个数据的代表性，比如上证指数的PE或PB，大部分是反映了权重股的估值水平；而中证500的市值加权PE则能更真实的反映成分股的整体水平。这个数据可以延展，计算一定周期的数据，可以看权重集中度的变化趋势，如图是中金公司研究部计算的沪深300、中证500、中证1000历年成分股权重基尼系数。

全市场DM估值温度2月3日，全市场DM估值温度52度，处在正常区间。全市场估值水平评估方法：DM估值分位。恒生指数恒生指数估值又进入乱纪元。PE12.3，十年移动均值为11.9，十年百分位为72%；席勒市盈率9.35，十年移动均值12.05，十年百分位9%。如果单看数值决策，这两是完全相反的结论。扩容纳入不少高PE股导致锚突变导致以此为基础的百分位参考大打折扣。结合MACD月度指标，继续持有。理解MACD核心逻辑，纳入体系改进可转债可转债价格中位数124，2018年至今，中位数最高是131.5，中位数均值为113，波动范围基本上在2倍标准差内，目前已经超过1倍标准差，单看这个数据，算是偏高的位置。价格分组来看，130以上的比例近期持续向上，目前刚超年均线。过去的两个高点都在2022年。可转债估值和指数、股票估值差异较大，目前的理解是靠深刻理解规则挣钱，看了一些指标，还未找到较认可的估值锚，暂时先跟踪。本周关键词全面注册制2月1日，证监会发布《中国证监会就全面实行股票发行注册制主要制度规则向社会公开征求意见》，答记者问中有个表述：“本次改革基于试点注册制经验对相关制度规则做了全面梳理和系统完善，主要是对试点阶段行之有效的做法进行优化和定型，统一规则表述，取消“试点”字样等”。关于全面注册制对以PE、PB为锚的估值影响，需要进一步学习研究。

基于PE、PB为锚的指数估值，有效性的核心是PE、PB是否具有稳定性，是否出现趋势性质变。拉了下数据，中证全指的PE和PB，从图上看，2000年以来可分为两个阶段，第一个阶段是2000年~2012年，是大幅波动的10年，2012年至今，相对平稳，总体上在一条水平线上波动，没有出现持续的趋势性的下降，单看近10年的PE、PB趋势，可以理解为最近的10年是相对稳定的，如果参考百分位，想简化下方式，只选择2011年以来的数据参与计算，应该是完全可以的。以PB为例，PB=市值/净资产，PB基本上以均值1.9倍波动，说明两点：一是近10年来市值和净资产总体上同步变化，市值增长的同时，净资产差不多以相同的频率增加；二是波动主要是市值变化。锚没有趋势性的上升和下降，因此十年百分位的方式当前是有效的。比较两条曲线，中证全指点位和总市值以及流通市值，从2000年开始，拉到同一基点开始看变化，会发现总市值的增长要比指数点位多得多，净资产也一样，原因？两图一样，下图点位为次坐标轴中证全指包含沪深股票，科创板新股上市后一年纳入，其他证券上市超过一个季度纳入，采用自由流通市值加权。指数编制有条重要规则，为了指数的连续性，或理解为近似可比口径，样本增减样本会做除数修正。因此，点位与市值的这种差异，有几个原因：一是指数采用自由流通市值，而不是市值，无自由流通市值数据，用流通市值近似代替，可以看到流通市值与市值之间的差异，但这个可能不是主要原因。二是市值这条曲线，一部分是原有样本的市值增长，另一部分则是新股上市新增。指数点位向上的趋势明显弱于流通市值及总市值，当前也低于2007年和2015年的高点，而同期的总市值和流通市值都明显高于2007年和2015年，因此可推出，总市值或流通市值的增加，新股上市做了较大贡献。同时，市值和净资产比值，即PB保持相对同步，可推知净资产的增长也有较大部分是新股贡献。较大是多大呢？可以计算，但计算起来比较麻烦，瞎猜，甚至有可能和原样本增长的部分不分上下。这里可能有延伸思考的空间，觉得可能会有些可挖掘的理解。这里有个疑问，2000年开始的同基点情况下，肉眼可见，净资产的增速明显要快于市值和流通市值，PB应该呈现向下的趋势才对，实际上并没有。这可能是早期市场不太成熟，波动较大的原因。同口径看近10年的数据，净资产和市值以及流通市值相对同频。另一个疑问，采用自由流通市值/（自由流通比例*净资产）计算的与中证全指编制规则的PB会是什么趋势？暂时倾向于和市值/净资产差不多的趋势。总体上，目前支撑的数据和理解，就用于评估中证全指的PE和PB，近十年的数据是相对稳定的，十年来也有新股净增的较多的时候，创业板和科创板已经按注册制，目前来看尚未导致PE、PB趋势性的变化，可预见接下来全面注册制如果不出现明显步子太大的突变，这个锚还是有效的。但具体到指数上，可能有的指数会有一定幅度的趋势性的变化（如中证500），则需要根据数据情况调整权重，不能笼统下结论。

一、指数分类指数分类，见中证官网。https://www.csindex.com.cn/#/indices/family主要提下指数的加权规则，常用的是市值加权、等权、股息率加权、价格加权。市值加权，即以成分股市值为权重，绝大部分指数都是市值加权指数，如上证综指、沪深300、创业板等宽基和行业指数。等权指数，定期赋予成分股相同权重，成分股的表现对指数的贡献相同。中证的等权指数一般半年调整一次权重，理论上只有一天等权，但权重因子计算会基于调整日之前几日的数据，到调整日时，权重已经发生变化，实际情况下不可能看到成分股等权的现象。股息率加权，主要是以股息率为选股要求及加权对象的红利类指数。价格加权，缺陷明显，没有被广泛使用，目前道琼斯工业平均指数用的是价格加权。二、盈亏本质1、市值加权指数成分股权重越大对指数影响越大，因此，指数涨跌主要看权重股表现。对应投资逻辑是，一笔投资按照成分股的市值权重进行分配。2、等权指数因市值加权受大权重股影响，非权重股即便涨的很多，指数也不一定有反应，为消除权重影响，通过赋予成分股相同权重，所有成分股表现对指数同权，成分股涨幅的平均值为正，则指数上涨，为负则跌。如果成分股较多，通常普涨行情才能挣钱。对应的投资逻辑是，一笔投资，等额分配到每个成分股上。3、股息率加权股息率大的成分股上涨，则指数上涨。通常入选成分股的股息率差异不会非常大，因而也不太会出现权重集中的现象。详见：不同类型指数的挣钱逻辑三、常用估值指标1、市盈率（PE）市盈率=市值/净利润。市值加权规则的PE=Σ市值/Σ净利润；等权规则的PE=n/Σ1/pe，n=成分股数量，pe为单个成分股市盈率；中位数PE，即成分股PE的中位数；股息率加权PE，按当期权重因子赋予权重后的市值/赋予权重后的净利润（目前只见到中证官网提供）。2、市净率（PB）市值加权规则的PE=Σ市值/Σ净资产；等权规则的PE=n/Σ1/pb，n=成分股数量，pb为单个成分股市净率；中位数PB，即成分股PB的中位数；股息率加权PB，按当期权重因子赋予权重后的市值/赋予权重后的净利润（目前只见到中证官网提供）。四、指数估值市值加权，即指数的成分股市值加总/对应的净利润加总，PB类似，这种算法最为普遍，主要原因是大多数指数都是市值加权指数，如沪深300、中证500、创业板指等。其问题或者说是个性：某些成分股的市值权重或净利润权重过大，将使得指数估值受明显影响，主导了估值结果，其他成分股或整只指数的估值得不到客观体现。等权算法，等权算法是调和平均，特点是容易受极值影响，最易出现估值大幅跳跃的不稳定情况而无法参考，这种巨大变化本身不是指数的实际情况，而是由个别极值数据造成，且这些数据出现和影响是没规律的，使用等权计算PE，一定会面临这个问题。另一个特点，等权PE、PB的计算是按每日等权，而通常指数是半年做一次等权，估值不能反映等权指数的实际情况。中位数，这种方式是监控中间位置数据看整体水位的高低，在指数的成分股普涨普跌的行情中是没问题的。当出现两极分化的情况时，这种时候就不能反映真实情况。每种算法都有其实际意义，从不同角度反映其特征，但又都存在不足，因而做了综合。详见：全市场估值水平评估方法：DM估值分位。五、仓位参考总仓位=1-中证全指PEPB综合估值分位（70%PB）标的仓位=标的配额*（1-具体指数的PEPB综合分位（70%PB））实际使用中，并不会严格按照这个仓位调整，多数情况下，只作为参考，但在低估区间及高估区间时，会大致向这个数据靠拢。

1、全市场DM温度1月20日，全市场DM估值温度为51度。这是综合5个指标百分位的平均，几乎没机会到0度和100度，5个指标全部到0或全部到100%，都将是历史性且罕见的现象，绝大部分时间都将在20%~80%内。（全市场估值水平评估方法：DM估值分位）目前的51度，与历史数据相比，处于正常水平，不高不低。不过，这是处于上升趋势上的51度。分项指标中，股债比通常拿来作为股市和债券性价比进而反映股市的估值水平，计算方式为估值PE的倒数/十年期国债收益率，十年期国债收益率作为无风险收益率的基准，用股市的期望收益率与之比较，数值越高，说明股市的性价比越高。图形上看，股债比的高点并不意味着股市点位的绝对低位，反之亦然。性价比高不代表一定会马上反转，但在高性价比时买入，终会回归。这个指标在2022年的4月26日和10月28日，两次达到历史数据上的高点位置，前一次对应中小盘的低点，后一次对应大盘的低位。目前正向其十年移动均值靠近，性价比已不如之前。十年期国债最近7、8年总体呈现持续下降趋势，指标用滚动十年期平均作为参考线，以及十年移动百分位跟踪，以期更好的反映市场，但这个长期变化对于股债比指标的意义还需进一步探索。2、主要指数指数的估值评估，分为PE、PB综合估值分位（70%PE）及PE、PB综合估值分位（70%PB），该指标综合加权、等权及中位数的PE、PB的全部年份、十年及五年分位，原因是加权、等权及中位数都只能反映其中一个侧面，全部年份、十年、及5年又代表不同年份的位置，考虑到近10年的估值整体比10年前有明显下降权重中10年和5年的数据给到偏大一些的权重。注：2010年以前的中证全指PE明显高于2010年至今，从整个市值加权PE历史数据看，下降趋势是明显的，但2010年后至今这个趋势并不明显，甚至还不能下结论说有下行趋势（有点指数可能会有差异）。时不时有人讨论PE趋势呈现下降趋势导致百分位可能有问题的说法，个人认为当前还不用过于担忧，但需要把最近10年或5年数据给予大一些的权重。PE、PB综合估值分位来看，主要的几个宽基指数，如中证全指、沪深300、中证500、中证800、中证1000、创业板指都还在50%以内。市值加权规则的PE、PB百分位，几只主要的宽基也都在50%以内。全市场DM估值温度用于判断整体市场的估值水平，用作整体市场评估，比如仓位控制参考。到具体指数，在整体估值水平基础上，结合自身估值水平进行决策。注：这里PE、PB百分位都是与自己相比的数字，不是绝对数值。1）中证全指中证全指作为全市场DM估值温度的重要组成部分，是全部股票参与的考察对象，目前的PEPB综合分位（70%PE）49%，PEPB综合分位（70%PB）41%，两个指标分别处于正常及正常偏低水平。加权PE17.8，历史百分位25%，十年百分位47%，不过，中证全指的参考主要看PEPB综合分位（70%PE）和PEPB综合分位（70%PB）。除此之外，中位数也是重要的参考指标，下图五个红圈，对应中证全指的PE中位数接近或突破十年期国债市盈率时，通常预示了底部位置区域，目前的观察是有效的，最近一次是2022年4月26日，随后看到了PE中位数的不断抬升，目前已超过其5年移动均值。关于中证全指中位数这个指标的理解见：PE中位数与国债市盈率相接表现出来的底部特征2）沪深300沪深300加权PE12.1，历史百分位32%，十年百分位43%，PEPB综合分位（70%PE）38%，PEPB综合分位（70%PB）43%，处在正常偏低的水平。PE中位数指标，目前还在5年移动均值下，接近5年移动均值。结合来看，可以理解为沪深300的整体与结构上表现差不多一致，没有出现之前明显的两级分化现象。此前统计，以历史百分位为参考，任意时间点买入持有5年的收益情况（小白任意时点买入沪深300持有5年盈利概率多大？），目前加权PE的历史百分位32%，对应下图中的橘色曲线，以及表中的百分位在25%~50%区间各收益分组占比，历史数据的情况，这个估值区间的任意时点买入并持有5年，82.5%机会会盈利，盈利多少可对应看不同比例（注：表中收益为年化收益，是以5年为周期的统计，仅代表5年这个周期的结论）。如果持有，当前应该是比较放心可有所期的状态。3）中证500中证500当前的市值加权PE

祝各位春节快乐，兔年吉祥，恭喜发财！​

风水轮流转，上证是大盘指数涨，中小盘没太变化，本周中小盘涨幅好于大盘。今天全市场DM估值温度51度，正式进入正常区间。这两周持续上涨，但有两个数字，显示信心还是不足。一是成交量，可以看到，最近两周持续上涨，但成交量并未仍在偏低的位置徘徊，并未有明显放大。二是两融余额在下降，两融余额/流通市值在减少，目前2.16%，是2020年7月以来的最低值，即当前两融的增速慢于市值，说明投资者谨慎上杠杆，信心不足，可理解为对未来有不确定性预期。对比月度北向资金，今天20日，后面春节假期也没增减了，目前是2014年以来的月度最高值，北向资金主要构成部分被认为是外资，结合上面的成交量和两融余额数字，可理解为这个月主要是外资推动，我们主场看上去挺冷静。希望节后我们自己人支棱起来，恢复信心，继续向上。祝大家春节快乐，兔年吉祥，家人身体健康，万事如意，速速挣钱。

一、先介绍下几种指数市值加权指数：市值=价格*发行量，市值越大，对指数的影响越大。主流的指数，如上证综指、沪深300、中证500、深证成指、创业板、科创板、标普500等都是市值加权。等权指数：因市值加权受到权重股影响，权重越大影响越突出，其表现会偏向权重，而非权重部分的表现得不到客观体现。如何看大家在同一水平线上的表现呢？赋予所有成分股相同的权重，比如市值都看做是1（或任意数），不看价格，也不看发行量，只看价格涨跌变化。对应的场景是每个股买固定金额，一段时间后，成分股的平均涨跌就是盈亏。中证等权指数的等权重调整周期一般为半年，半年中，每个交易日都需要乘以权重因子，使得权重保持初始状态，实现整个周期只看价格增幅的表现。因此，等权指数的本质是价格涨跌幅的算术平均，更直观一些，可以换个叫法：“平均价格增幅指数”，与价格的绝对值高低、发行量都没关系。价格指数：即“平均价格指数”，计算成分股的平均价格。最早且目前尚在使用的最著名的指数是道琼斯工业指数（简称道指），方法很简单，完全不考虑市值，指数计算基于成分股的价格平均，是一种算术平均股价指数。这种编制规则后来没有被广泛采用，原因是指数受高价股影响大，不太合理，比如成分股中，1000的A和10元B，同时上涨10%，A对指数的影响是B的10倍。还有其他加权，如股息率加权，股息率越大，则权重越大。二、集思录的等权指数集思录等权指数本质是考察转债价格增幅的算术平均，只不过周期以天计，每日进行等权，场景是每天都将金额重新平均分配，这和常规使用的中证类等权指数和标普等权系列都不太一样，中证等权类一般为半年，标普等权类一般季度调整。从计算规则上，日、周、月、季、年，本质是一样的，只是是否符合投资场景的问题，中证指数及标普的周期，更符合常规投资周期一些。如果我来编制，针对转债合格品种，可能会选择月作为周期。三、等张指数有人采用另一种方式，如定风波老师计算的等张指数，即购买相同张数时计算的指数，这种方式本质上是价格指数，和道琼斯的编制规则一样。因此面临的不足也和道指一样，但影响会小很多，原因是道指成分股只有30只，高价股的影响会很明显，而转债目前471只，加上都是100开始，也有130隐形强赎顶拉拽，影响会弱化。等张指数与道指不同的地方在于，除了样本替换外，等张指数应该不会涉及到除数修正。道指则会因为企业行为引起的价格变化，如股票拆分，一拆10，导致的价格变化进行除数修正，转债可能没有类似这种导致价格变化的因素。只有样本变化时，等张指数才需要进行除数修正。既然是平均价格，能否直接看平均价格代替等张指数呢？这样会失去可比性，比如今日有个高价股退市，平均价格就会降下来，但今日的其他股票的平均价格可能是上升的，均值反应的数据就不是实际情况。但等张指数会针对这种退市样本做除数处理，消除这个影响，我们看到的还是实际表现，是具有可比性的。四、中证转债指数中证转债指数是市值加权指数，市值越大的个债影响越大，此前计算过，转债成分中，用剩余规模来近似衡量，19只银行（4%数量占比）转债剩余规模占总剩余规模的35%，可理解为总市值的权重也差不多这个结构，对比其他行业，银行会对中证转债指数会产生更明显的影响，即这是一只偏向于银行表现的指数。五、各指数定位中证转债指数主要看整体市场规模的发展情况，但如果是投资对应的指数基金，如果银行的表现平平，表现会弱于等权指数。我虽然主投指数基金，但中证转债指数对应的基金似乎不是个好选择。集思录等权指数更贴合转债品种的特性和投资场景，如很多人采用的双低策略，摊大饼策略，都是倾向于等权去投。但对指数的权重调整频率，个人持保留意见。等张指数就是看平均价的变化，转债这个品种有从100元开始，同时有130的强赎隐形天花板拖拽，虽然有部分个债因为个股表现会有突突，但整体上看，和股票对比，向上的空间还是受限的，因此，等张指数用在评估转债价格水平上更合适。因此，各有各的作用，不能简单比优劣。六、转债指数趋势转债有个特性，就目前来看，通常退市价格会高出入市价格，因而，无论是加权、等权、还是等张，指数底部应该都有持续抬升的趋势。

上篇内容提了一个观点：集思录等权指数与中证转债指数哪个好？中证转债指数存在长期向上的特性，集思录等权指数理论上不会存在长期向上的特性（比如类似沪深300这种指数的向上趋势），应该是围绕一个中值上下波动（待后期验证，可能发展出利用周期性的策略），只是目前历史较短，未反映出来。两个朋友提出异议，认为集思录等权指数长期会持续上升：一是基于数学逻辑做个假设，一个等权组合中（假设是5只），组合中的成分转债其价格经过一轮涨跌后又回到原点，加权规则下的指数也会回到原点，但等权指数会抬升，无论中间过程是涨是跌，指数都会抬升（除非完全同幅度变化）。模拟个例子1、价格随机变化后回到原点，指数上涨2、有且只有一个价格变化，指数上涨3、价格同向变化（都上涨5%、或都下跌5%），指数不变4、一半上涨，一半下跌，指数上涨上面模拟的几种情形的价格变化，可以看到，无论中途价格如何变化，价格回到原点后，指数都会抬升，与价格变化的方向无关（只有一种情况，组合中的价格完全同向且同幅度变化时，指数才会回到原点），且中途变化越大，指数抬升会越高（如下表价格改为500后，指数上升更大）。具体原因没想清楚，懂的朋友请指教。想象下，在年初买了一个组合，持有到年底，经过一年的涨跌，到年底时，组合中所有成分股的价格又回到和年初一样，没挣没亏，但按照每日等权计算的数据是上涨的，中途波动越大，上涨越多。成分股的价格经过一段时间的变化后，再回到原来的位置时，价格都没有变化，但指数却抬升了，按集思录的每日等权规则，长期来看，可推出指数的底部会持续抬升的结论。但这种抬升是计算规则导致，因此，集思录等权指数中，有虚高的一部分？二是转债退出价格通常比上市价格高退出价格高于上市价格导致指数整体抬升好理解，转债的期限一般为6年，到期退市，实际情况不会到6年，已退市的转债来看，存续期2年左右。绝大部分是强赎退市，通常情况下，退市价格会高于上市价格，这会导致转债等权指数持续上升。长期看，这个因素会导致加权和等权规则的指数都会持续上升。基于以上两个因素，推论等权指数长期会是持续上升的状态，而不是上篇理解的会围绕某个数值波动，目前的理解，他们是对的。因此，结论可能会变为：集思录的等权指数应该是围绕某个斜率的射线上下波动（如下图），如果这个理解没问题，则看集思录等权指数时，需要理解指数中的一部分上涨并不是转债市场本身的表现。注：此结论有很大可能性是错误的。补充说明：集思录等权指数与中证转债指数哪个好？上篇内容中其中一个结论中证转债指数存在长期向上的特性，集思录等权指数理论上不会存在长期向上的特性（比如类似沪深300这种指数的向上趋势），应该是围绕一个中值上下波动（待后期验证，可能发展出利用周期性的策略），只是目前历史较短，未反映出来。除了收到上面两个反馈外，还有另一个不同性质的理解，目前等权指数跑得比加权指数好，和我的结论相反，侧面也说明这个结论有问题。这是事实，很好理解，当前等权是要好于加权的，原因是权重部分是银行转债，银行转债的总体表现要弱于非权重转债。我其实是想表达另一层意思，拉更长的周期看，比如10年以上，集思录等权指数可能显示出围绕某个数值波动（本篇调整为围绕某个斜率波动），核心原因还是基于每日等权指数的变化=全部个债涨跌幅的均值，长期看，我理解这些均值会向0回归，因而得出指数会围绕某个斜率波动的结论。而加权指数，是市值（价格*发行量）的概念，理论上其形态会倾向于类似沪深300这种加权规则指数。不过，经过大家的反馈，我对加权指数的长期上涨趋势也有些存疑，因为转债的价格不会像股票一样，股票向上的空间是相对开阔的，但转债有强赎的天花板，向上空间是受限的，因此其性质也会区别于沪深300这种指数，这个还会继续探讨。感谢朋友们不吝赐教！

一、中证转债指数1、基期2002年12月31日，基点1002、样本空间沪深交易所上市，币种为人民币债券余额>3000万3、指数计算采用派许加权法，公司为其中，报告期样本债券总市值

小白任意时点买入沪深300持有5年盈利概率多大？标普500和沪深300的不同投法长赢计划，此指数基金非彼指数基金上面三篇内容，通过计算任意时点买入持有5年，以及在不同百分位下买入并持有5年的收益情况，结论是：沪深300参照市值加权PE的百分位进行低买高卖是有效的。作为A股另一只重要指数，中证500是否也适用？采用同样的方法，计算下中证500，数据从2007年开始计算，但2007年的买入不参与最终结果计算，因为1年内PE分位没有参考意义。注：如果要更好的结果，取5年百分位或十年百分位进行考察可能更理想，但目前的历史数据支撑不了这么长跨度的计算。这里直接采用第二年开始的百分位参与计算，如果一个更粗的百分位数据都支撑一个结论，则能说明更理想的百分位数据也更支撑。结果如下：任意时点买入，持有5年后卖出，出现亏损的交易占比是19.1%，盈利的交易占比是80.9%。盈利的交易中，收益分布在0~4%区间的占比为31.7%，4~8%区间为18.6%，8~12%占15.1%，12%以上占15.3%（图1）。图1：中证500任意时点买入持有5年的收益分布分不同百分位组来看（表1）：≤

大幅跑赢沪深300的可持续高ROE低负债率等权策略（续）关于ROE（4）关于ROE（3）关于ROE（2）关于ROE（1）

ETF拯救世界最近微博上发了个贴，提到关于巴菲特所推荐的指数基金是指标普500。后面补充是开了个高级玩笑。最近没太关注他的微博，经朋友提醒去翻看这段内容，前后关联不太清楚，不知道玩笑点在哪里，可能是“十几年后我才明白，巴菲特说的不是指数基金，而是标普500”，作为天天琢磨指数的人，他不可能十几年才知道这个。不过这点也是我首次看到正面表述：巴菲特所说的指数基金是指标普500，不是我们目前常见和泛指的各种指数对应的指数基金。跟投长赢的人，建议知道二者区别，长赢体系的投法和巴菲特所指的指数基金（实为特指标普500）的投法是有明显差别的。在研究长赢体系过程中，曾对此疑惑挺长时间，长赢体系到底不是经典的指数基金投法？后来找到的答案：《巴菲特推荐的到底是什么指数基金？》结论是：通过综合这些信息，我理解巴菲特口中所说的指数基金，和约翰博格所说的指数基金，似乎都指向跟踪标普500指数的指数基金，并非所有市面上叫指数基金的指数基金，我们所听到的巴菲特的推荐，实际上范围被扩大化了。并且，这两位大师建议普通投资者投资指数基金，和我现在学习的“ETF拯救世界”的长赢体系，完全不是一个投资逻辑。在《摇摆之间》的表述：此前陆陆续续研究过这个话题，在了解了巴菲特及约翰博格所说的指数基金后，发现他们所说的指数基金，是指跟踪能广泛代表美国全市场的指数的基金，在美国就是标普500，一方面是按流通市值加权，取市值最大的股票作为成分股，另一方面又按实际经济中的行业结构进行样本结构调整，使其与实际经济结构尽量匹配。因而，老巴和博格对标普500的投资建议，就是买入——持有，伴随美国经济增长，获取长期实际年化6%-7%的平均收益。长赢计划的方式显然大相径庭，其核心实际是基于PE、PB历史分位来对情绪进行量化的策略，并不是传统的指数投资，而是量化投资选择了指数作为标的。在《投资体系1.0》中，另一段描述：长赢体系是不同于经典指数投资逻辑的另一套投资体系，经典指数投资的逻辑，是基于长期获得总体市场平均收益，以最能代表全市场的宽基指数作为买入和长期持有对象的投资方法，核心逻辑是主动投资者和被动投资者共同拥有全市场股票，必定一起共同获得市场总收益，但主动投资者作为一个整体成本高于被动投资者，因而其收益会低于被动投资者而被战胜。在这个逻辑下，指数的估值及分位不会被纳入决策。行业、主题、策略等指数是否也遵循这个逻辑呢？还没想透，目前倾向于不是，因为市场总收益并不会平均分配到行业或某个特定主题、策略上，这类指数可能能取得行业内的平均收益，但不一定等于或可能长期不等于（高于或低于）总体市场平均收益。根据长赢体系的配置逻辑及资产结构，我理解其更偏向于主动选择，对个人经验及判断有更高的要求，即，如果按照长赢的体系来做，即便深谙其核心理念，也不一定能做好，需要对行业有主观判断，同时，为了降低波动，会选择更多的标的。持续关注本公号的朋友，可能会发现一年多来我的理念变化过程，目前采用的既不是完全的长赢计划，也不是传统典型的指数基金投法（如标普500），而是综合，原因是我认为当前阶段的A股和美国市场市场存在差异，不能完全照搬，而基于PE百分位的低买高卖在A股当前是有效的。这种差异在近期的两篇研究中有提到，核心就是两张图，不同PE水平下购买沪深300和标普500的收益差异，不同的PE水平购买决定了沪深300能否有收益，但PE的高低对标普500的收益影响并不突出，主要是持有年份。《小白任意时点买入沪深300持有5年盈利概率多大？》《标普500和沪深300的不同投法》图：标普500CAPE不同百分位买入持有5年年化分布（假设正态分布）图：沪深300PE不同百分位买入持有5年年化分布（假设正态分布）最新的发现，是在重读格雷厄姆的《聪明的投资者》时了解到，在第8章“投资者与市场波动”中，有一个小节叫“贱买贵卖”法（P163），针对的就是类似长赢计划这种方式的表述。在标普500，也有长达50年的时间的适用期（1900~1949），但1949年以后，这一策略失效了。《聪明的投资者》|

刚学习投资时，搜寻最受推崇的书，格雷厄姆的《聪明的投资者》是经典之一，快速浏览后，没感受到这本书的价值，在此之前还买了《证券投资分析》，完全读不动，所以对这几本著作总体没什么感觉，因此也迟迟下不了决心重读。但毕竟是一部神书，继续试试。序中巴菲特提到特别第八章和第二十章无比珍贵，就从这两章重新开始。第八章

最近结合DCF法重新理解老唐的估值方式，发现其底层定价逻辑是无风险收益率。看DCF：0增长模型：不变增长模型：可变增长模型（两段式）无论是0增长模型、不变增长模型还是可变增长模型，或是分成几段式，核心都是两个部分：一是自由现金流，二是折现率。跳出个股，从整体股市上看，追根这两个指标，一个取决于经济增长，另一个则由无风险收益率决定。自由现金流的高低，取决于企业的盈利水平，盈利水平的高低则取决于经济增长情况。无风险收益率是投资的基础，也可以理解为金融投资的成本（实际成本或机会成本），从自有资本来看，无风险收益率就是机会成本，从融资的角度来看，无风险收益率就是基础成本，任何投资，收益率高于无风险收益率才有意义，因此，从整个金融市场角度，无风险收益率就是基础，是资本资产定价的底层。无风险收益率的变化，将从根本上影响整个资产定价。资本资产定价模型（CAPM）是现代金融学的基石，以前在学习和理解CAPM时，不理解也感受不到其重要性，现在有一些新的理解。CAPM公式：rF是无风险收益率，E（rM）是整个市场的风险溢价，βp是敏感系数。这个等式表达的意思是：某个资产的收益率，由无风险收益+敏感系数*风险补偿构成。风险补偿是整个市场的期望收益高于无风险收益的部分，敏感系数是具体资产相对于整个市场的敏感度，>1表示敏感度高于整个市场，

《理解老唐的估值逻辑和方法》《理解老唐的估值逻辑和方法》勘误和理解公号私信问了下老唐估值的疑问，回复贴了张图，标记了文章日期，内容来自《老唐实盘周记20220521》，看来不少人有这个疑问。这篇内容解释了第3年到底是哪年的问题，也隐藏解释了与标准两段式折现的不同。年报后做调整，三年后就取值对应的年报年份+3。比如茅台是2022年3月28日晚上发布的《2021年年度报告》，那么估值调整就放在读过这份年报后的最近周记，三年后就是手上拿到的2021年报+3=2024年年报数据。关于两段式中同一个k取值不同的问题没提，不过在老唐估值方法下，这个并不重要。梳理这个过程，能理解老唐的估值方法，对使用者是有较高要求的，对企业没有深度理解和把握，也不敢直接用净利润*（1/无风险收益率）简单直接地估。

粗浅学习过两个关于周期的理论，一个是美林时钟，一个是马丁·普林格的经济周期六阶段，这两的大逻辑基本上一样。虽然有不少人诟病，诸如很难确认周期处于什么阶段、美林时钟玩成电风扇、发明美林时钟的公司倒闭了等等，但就目前进行的指数+债券组合的方式中，周期逻辑以及判断所处的阶段对整体配比有挺好的参考价值。经济周期六阶段与资产配置美林时钟

上篇《理解老唐的估值逻辑和方法》发出后，有朋友提出疑问，公式推导中，必要收益率k，取2倍无风险收益率，与实际计算例子中不一样，例子中的k，前段是4%，但后段就变成8%了，同一个k为啥分段就变了？以下为疑问部分：老唐的估值是两段式特殊版，可理解为可变增长模型的特殊版，也可理解为不变增长模型的特殊版。只估算前三年的净利润，从第三年开始，净利润的增长率按无风险收益率看待进行永续部分计算，因此可变增长模型公式按老唐的分段，即变成(此公式有误，下有正确版本）：D1：第一年自由现金流D2：第二年自由现金流D3：第三年自由现金流，永续部分的基础，D3=D2（1+g）k：必要收益率（折现率），老唐取无风险收益率的2倍g：永续增长率，老唐将此看作是无风险收益率（一般用十年期国债收益率）老唐自己的例子：假设一个企业符合三大前提，无风险收益率为4%，折现率为两倍无风险收益率，2018年（当时的年份）可以用以模拟自由现金流的报表净利润基数为100，未来三年净利润分别为120,140,180，按照两段式折现法的标准算法，这家企业今天的价值应该为：120/104%+140/104%²+180/（8%-4%）/104%³=115.4+129.4+4500/104%³=245+4000=4245这也是我疑惑的地方，标准的两段公式为：前三年的自由现金流已经估算出来了，永续部分D3不需要从D0开始计算，而是直接使用，因此公式变为其中D4=D3*（1+g）注：上篇中推导出下面的结果，实为估算前两年的自由现金流，第三年开始算永续（第三年自由现金流已经一并估算），公式和计算如下。按公式，例子按标准的算法就是：120/108%+140/108%²+180/（8%-4%）/108%³=111.1+120.0+4500/108%³=231+3803=4035因此，老唐例子中算法并不是标准的两段式折现。这个例子来源于老唐公号《关于老唐估值法的十大疑惑集中解答》（2018年）中的例子，但在《价值投资实战手册》（2012年出版）这本书中是另一个版本，算式为（注意标灰部分）：120/104%+140/104%²+180/104%³+180/（8%-4%）/104%³=115.4+129.4+160+4500/104%³=404.8+3803=4404.8这也不是标准的两段式折现版本，标准的应为：=120/108%+140/108%²+180/108%³+180*（1+4%）/（8%-4%）/108%³=111.1+120.0+142.9+4680/108%³=374+3715=4089这里永续增长率=无风险收益率，必要收益率是无风险收益率的2倍。结论是，老唐的例子中的算法应该都不是标准的算法，不过这并不重要，这个估值方法的核心并不是要算得多么精确。不过，如果我的理解没错，作为图书中的部分，如果是笔误，为避免误导，可以考虑更正下。怎么理解老唐这个例子呢？以下为个人猜测，以《价值投资实战手册》书中的算式来理解老唐逻辑。首先前三年已经估算出自由现金流了，直接用无风险收益率折现，即120/104%+140/104%²+180/104%³三年后的永续部分，按不变增长来看待，不变增长模型为：一般也写成：其中：不变增长模型部分，自由现金流增长率按无风险收益率算，即g=4%，但要求必要收益率为无风险收益率的2倍（2倍无风险收益率来源于格雷厄姆的要求），即k=2*4%，在此基础上计算3年后开始的不变增长模型的估值，为方便计算，自由现金流（1+4%)也不乘了，这个估值是站在第三年的视角上，因此需要按无风险资产收益率贴现回来，就变为：180/（8%-4%）/104%³之所以这样算，是为了方便快速估算，大差不差，属于手中无剑心中有剑的境界。

DCF为Discounted

指数基金之父约翰·博格约翰博格有个三段论，即所有的投资者拥有整个股市，主动投资者作为一个群体和被动投资者作为另一个群体共同持有所有的股票，因此他们一定一起获得市场总的回报率。主动投资者（作为一个群体）所承担的管理费用和交易成本将高于被动投资者所承担的部分。由于主动投资者和被动投资者一定共同获得同一个总回报率（注：按年计，总回报率不一定为正），因而被动投资者（作为一个整体）一定将获得更高的回报率。这是投资指数基金的重要逻辑，这个逻辑下，对应标的应该是能代表最最广泛股票市场的指数基金，目标是吃下市场平均收益的绝大部分，在美国主要是标普500。巴菲特的建议：“个人投资者的最佳选择就是买入一只低成本的指数基金，并在一段时间保持持续定期买入”；或“把你所有的钱都投资到像先锋500指数基金那样的低成本指数基金上”。如果关注老唐，也有类似观点：类似沪深300这样的宽基指数，代表了上市公司群体中相对优质的企业群体，所以沪深300指数基金的回报>全部上市公司的平均回报>全国所有企业的平均回报>名义GDP增长率>实际GDP增长率>长短期债券回报>现金及货币回报，因而老唐对于沪深300的逻辑是定投+持有，除非其收益率低过无风险收益率。总的策略：选择能广泛代表整个市场的指数基金，买入并持有。是这样吗？标普500的逻辑适用于沪深300吗？PE、PB等估值手段对他们是否有意义？很长一段时间我都在问自己这个问题，此前陆陆续续做了一些对比研究，逐渐有了倾向，今天这篇内容算是有了阶段性答案。根据PE水平决定买入对标普500收益有效吗？计算标普500的期望收益，采用《小白任意时点买入沪深300持有5年盈利概率多大？》一样的方式，考察任意月买入并持有5年卖出的年化收益分布，不同点在于标普500是月度数据，现有的历史数据是月度收盘点位的平均。自1871年以来，在任意月份按月均价买入并持有5年，年化分布为：1、25%的交易会亏损，其中亏损主要集中在-4%~0区间，占比为16.1%2、75%的交易盈利，其中年化收益6%以上的交易占比为50.4%，8%~10%的交易占比为11%，10%~12%为9.8。图1：标普500任意时点买入持有5年年化收益分布如果按CAPE估值决策，将CAPE十年百分位按四分位划分，≤

Q3季报数据全部发布，全指消费市值加权PE大幅下降。图1：全指消费十年百分位预期之中，意料之外。10月20日：点位17240，市值加权PE57，十年百分位是95%；10月31日：点位15176，市值加权PE38，十年百分位81%；最后10天是三季报密集发布的时间，10日到31日，点位下降了12%，但PE下降了从57减小到38，下降幅度33%，说明净利润改善了不少，贡献了PE额外的降幅，这个幅度较大了吧，此为预期之中。以理杏仁的数据来看，分位点从95%下降到81%，显示仍然在高估位置，此为意料之外，此前心里毛估，大概会在60%百分位。还是按此前的方式拆出中证消费非畜牧和中证畜牧来看全指消费真实估值水平到底如何？关于具体背景及为何拆分，详见以下三篇内容，本章不赘述。全指消费PE预计大幅下降全指消费PE飙升到历史高点，如何理解？假如回到2019年11月，还会买全指消费吗？下图是中证畜牧的净利润对全指消费净利润的贡献，最新的数据是-15%，从2022Q3的-57%到当前（2022Q3）的-15%，即畜牧股对全指消费净利润的拖累大幅减小，这是PE绝对值下降幅度达33%的直接原因。图2：中证畜牧净利润对全指消费净利润的贡献率5月4日在《全指消费PE飙升到历史高点，如何理解？》中，根据当时对猪周期的理解和Q1数据，对中证畜牧净利润对全指消费净利润的未来贡献率做了个假想，图3中橙色线是假想值，对Q2和Q3的预估值是-60%和-20%，实际数据是-50%和-15%，基本一致，比预想的要更好一些，说明之前的理解正确，正在朝着预估方向变化。图3：中证畜牧净利润对全指消费净利润的贡献率及未来预估预估基于两个来源：一是PE基于TTM滚动年度计算，新一季度数据加入，会把最前面一个季度的数据去掉，如4图，新加入的单季利润高，剔除的单季利润低，因而参与PE计算的TTM滚动的净利润也会明显提升。图4：全指消费&中证畜牧单季净利润二是中证畜牧整体净利润改善，实际情况也是如此，2022Q3单季已经扭亏。尽管单季扭亏，但Q3的TTM净利润仍然为负，对全指消费的净利润仍然是负贡献。如图5，橙色线为中证畜牧TTM净利润，蓝色线为全指消费TTM净利润，红色线为全指消费非畜牧的TTM净利润，可见，全指消费的PE仍然明显受到中证畜牧拖累。图5：全指消费&中证畜牧&全指消费非畜牧TTM净利润如果排除中证畜牧看全指消费，我称之为全指消费非畜牧指数，最新的PE百分位数据如图6，2015年以来近7年的历史百分位是11%，低估水平，而包含中证畜牧的全指消费，百分位是77%，差异巨大。注：数据起始时间为2015年，原因是中证畜牧的历史数据从2015年开始，因而只能比较2015年后的数据，该百分位与理杏仁数据有差异，原因是起点不同，但不影响说明问题图6：全指消费&中证消费非畜牧指数PE百分位（2015年以来）如何看待全指消费77%（自算）或81%（理杏仁）这两个估值分位显示出的高估信号呢？如果中证畜牧贡献了正常的净利润，则全指消费的PE还会大幅下降，而中证畜牧是典型的周期股指数，周期底部，净利润大幅减少，PE飙高，周期顶部，净利润大增，PE大幅降低，而PE最低的时候，往往是风险最高的时候。从周期角度看，中证畜牧现在似乎是风险相对较低的时候，如果单投畜牧，PE飙高到顶恰是买入机会，但他对全指消费贡献的负净利润导致的PE信号却提示估值还在高位，这是失真的，中证畜牧的力量越大，信号就越失真，在全指消费的历史上，2022年是畜牧首次表现出周期股的这种破坏性，以前净利润的贡献不像这次这么极端，影响不突出。对比食品饮料作为对比，可以看食品饮料部分的估值作为参考。食品饮料（000807）目前有50只样本，全部包含在全指消费中，目前的市值加权PE-TTM是27，十年百分位是38%，对比全指消费的十年百分位是81%。对比中证白酒再对比中证白酒，目前17只成分股全部包含在全指消费中，目前PE-TTM是26，2015年以来的估值百分位是34%。对比中证消费中证消费是全指消费中头部企业，53个只成分股全部都包含在全指消费中，目前PE-TTM是33，十年百分位是68%，和全指消费不同的地方在于中证畜牧36只成分股中，只有10只在其中，也是受到影响的指数。10月20日到31日，指数下降了13%，但PE下降了29%，十年百分位从92%降到了68%。假设估值假设中证畜牧净利润不是负贡献，而是0或者正贡献时，全指消费10月31日的是十年百分位数据：假设1：中证畜牧的净利润是0，则PE是32，十年分位56%；假设2：中证畜牧的净利润是历史平均，则PE是30，十年分位42%;假设3：中证畜牧的净利润是2019年（含）的平均，则PE是22，十年分位13%；假设4：中证畜牧的净利润历史最小的正数值，则PE是31，十年分位是49%。中证畜牧净利润在1~2个季度内改善的可能性数据上看，从去年Q3到今年Q3，中证畜牧单季的净利润持续改善，今年Q3单季已经盈利，势头应该还会延续。如果有关注猪肉价格，大概在上季度开始，隔段时间就能听到相关部门喊话“猪肉价格不具备大幅上涨的基础”，这话得用心听。盈利改善是整个行业还是个别企业现象？Q1到Q3，36个样本盈利企业数，单季来看，Q1、Q2、Q3单季盈利企业占比分别为42%、61%和89%，季度末累计盈利的企业分别为42%、47%和72%，这是整个行业面的盈利改善。细看数据，发现正邦Q3累计仍有76亿的巨额亏损，一个企业的亏损导致整个行业的净利润合计为负，如果去掉正邦，中证畜牧的净利润是53亿，加上正邦是-22亿，正邦什么鬼。我理解为单个企业的问题，不是行业问题，不影响大势。也就是说，即便是现在点位或市值没有任何变化，到Q4数据出炉时，大概率会看到一个接近上面4个假中的估值水平，但这个数据要等到2023年5月1号才能看到，如果投资全指消费，如在未来的两个季度中出现机会，数据参考显然不能等到明年5月1日，也不能参考理杏仁基于当前净利润计算的分位数据，需要分拆预估。综合以上理解，全指消费当前合理加权PE估值分位，我会给到45%~50%来做参考判断。

计算指数的收益表现，通常会选择从指数起始点（或某个起点）到最近交易日的时间段计算年化，这种方式有区间依赖性，选取不同的区间，结果可能会有较大差异，如沪深300，2005年至今（2022.10.27）的年化是8%，如果今天是2021年2月10日就是10%。如果是2007年10月16日开始，至今的年化-3.1%，到2021年2月10日是-0.1%，都可以算作长期，但起点不同，结果差异巨大。图1：沪深300收盘点位这几个数据都是沪深300的真实收益，想判断这只指数的好坏，以上几个数据，哪个能代表沪深300收益呢？绝大部分人都不可能从2005年指数开始时就买入并持有至今，因而计算起始点至今的收益对于现实投资的指导意义有限，这不是实际投资场景，真实的场景是我们可能会在任何时点买入，然后持有一段时间，能否模拟贴近真实的场景看收益概率呢？假设，任何人在任意时点买入，持有5年，到期后无论高低都卖，这种情况下盈利的概率多大？这条件算宽松了吧，完全是小白状态，买卖都不择时，冲进来就干，能不能挣钱？这里以沪深300为例，也仅代表沪深300情况，计算方式为从2005年指数开始的第一天开始，以收盘价逐日计算5年后的年化，然后将年化收益分组，只看价格指数，不算分红。历史数据统计的结论是：有24.5%的交易是亏损的（5.1%+8.6%+10.8%），其中亏损年化大于10%的交易占5.1%，年化-10%以内的交易占19.4%。对应有75.5%的交易是挣钱的，年化收益在6%-8%的交易占22.8%，6%~8%是我们经常看到很多资料介绍沪深300长期收益时给到的参考数据，实际上，按照任意时点买入的场景持有5年，落到6%~8%区间的是22.8%，而更好的情况是，48%的交易，其年化收益超过6%，即将近一半的交易年化在6%以上。收益落在0~4%之间的概率是27.4%。图中可以看到有8.5%的交易，其年化收益大于20%，很突出，细看后发现都是2005和2006年投入后的收益，沪深300基期是2004年12月31，即指数1000点附近就开始投的结果。作为沪深300这样的指数，不太可能回到初始状态，暂时看作是异常数据，排除这两年看看结果。图2：沪深300任意时点买入5年后卖出时年化收益排除2005年和2006年的投入后，结果发生了变化，20%的年化收益情况不存在了，数据上有一点小变化，看上去是更合理的结果：亏损的交易占28.4%，年化亏损超过10%的交易占5.9%，-10%以内占22.5%。盈利的交易占71.6%，其中年化超过6%的交易占51.1%，6%~8%、8%~10%、10%~12%分别占13%，12.7%和9.7%，6%~12%的区间占了36%。也就是说，从2007年开始闭眼买，拿满5年就卖，盈利的概率超过70%，其中年化收益超过6%的概率超过一半。图3：沪深300任意时点买入5年后卖出时年化收益（排除2005和2006年）闭眼买有近30%的概率会亏损，有没有可能比小白稍微聪明一点，通过简单的办法避开这30%呢？将指数的加权PE百分位，按四分位分成四个区间，≤

理杏仁10.26日的数据，全指消费2009年至今的PE百分位是91%，十年百分位是90%，我自己的综合估值分位是64%，数据上看，毫无疑问估值处在较高位置，是实际情况吗？全指消费高PE分位有迷惑性，原因是里面有不少畜牧股，受猪周期的影响，大幅亏损，导致全指消费的净利润大幅下降，按6月30日Q2的数据计算，净利润的贡献率是-50%（Q1是-57%），也就是说，不仅没有贡献，反而把消费指数的净利润拖下水了，干掉了一半，导致PE在5月突然飙高破记录。全指消费PE飙升到历史高点，如何理解？中证畜牧36只样本中，34只在全指消费中，不在的2只的净利润占中证畜牧净利润的不到1%，可理解为中证畜牧的净利润全部都进了全指消费中，用中证畜牧的净利润/全指消费的净利润，可以看出中证畜牧对全指消费净利润的贡献率，在2021年Q2以前，虽然呈现周期性，总体上看，都是正向贡献。2015至今，大致分为两个周期，第一个周期是2015年Q3~2019Q1，贡献率从8%到最高29%再回到5%，第二个从2019Q1至今，从5%到最高35%再到当前的-50%（图1）。这就是全指消费PE飙高的原因。图1：中证畜牧净利润对全指消费的贡献按之前的方式，将全指消费进行拆分，拆成全指消费非畜牧指数，看排除畜牧部分后，全指消费非畜牧部分的估值水平，即全指消费同时中证畜牧部分的市值和净利润计算新的PE，Q1数据参与计算时，5月4日的数据，自2015年以来百分位是60%（5月4日当日计算的数据是66%，差异原因是按周取值，这次是按日取值），当时的结论：还是在相对偏高的位置。对应全指消费的百分位是89%，高出许多（图2）。图2：全指消费非畜牧PE百分位（5月4）图3：全指消费非畜牧PE百分位（10.26）Q2数据参与计算后，畜牧部分的净利润并没有改善，对全指消费是-50%贡献，但最近指数下跌了不少，今天的数据来看，全指消费非畜牧指数的PE百分位是29%（2005以来），已经不算高了，而全指消费因为畜牧净利润的影响，分位仍然高达87%（图3）。换句话说，全指消费从5月到现在，估值分位基本没变化，89%到87%，这是表象，而实际结构已经发生明显变化，排除畜牧的影响，同期估值分位已经从60%到29%，降了许多。全指消费的高估值分位预计将在11月1日出现大幅下降，原因是畜牧部分的净利润将大幅改善。此前在分析中证畜牧时，做了一张假设图，以过去仅有的历史数据判断一个完整周期为3~3.5年，那下半年来时，可能就是上一个周期的结束和下一周期的开启。图4：中证畜牧对全指消费净利润贡献率假设值这一假设真正变为现实。中证畜牧36个样本中，目前15家公布了Q3数据，大幅改善，预计整体净利润都将有大幅改善，意味着原来-50%的净利润贡献会变成正数，全指消费的净利润也会因此大幅改善，PE也将同步大幅下降，到时验证。一个值得思考的问题：假设，全指消费PE分位在一天之内从87%降到30%（10月30日

常规PE，通常使用PE-TTM，即用最新市值除以过去滚动一年的净利润。PE-TTM的优点在于对短期的变化较为敏感，但缺点也在于此，可能会因净利润短期突变形成假信号。以标普500指数2009年的数据为例，常规市盈率显示出远远高出历史的极值水平，而席勒市盈率则显示完全相反的结论，提示较佳的买入时机。数据来源：https://data.nasdaq.com/data/MULTPL/SHILLER_PE_RATIO_MONTH-shiller-pe-ratio-by-month价值大师网上有一段这个假信号的描述，“美国股市常规市盈率的最高值为2009年第一季度的123。当时标普500指数已从2007年的峰值处下跌了50％以上，市盈率处在峰值是因公司收益的持续走低。标普500指数2009年第一季度的市盈率为123，远高于当时的近20年均值15；但我们回过来看，那时候却是近期历史上购买股票的最佳时机。作为对比，当时标普500指数的席勒市盈率仅为13.3，为几十年来的最低水平，正确指示了购买股票的最佳时机。”席勒2000年出版过一本书叫《非理性繁荣》，使用的市盈率是经通胀调整后的价格/经通胀调整后的十年移动平均净利润，我们称为席勒市盈率，认为当时破纪录的PE不可持续，预示未来股市的较大回归，出版及路演期间，美股2000年互联网泡沫破灭股灾。在此之前的1998年，席勒就在一篇论文《Valuation

的下部，纵轴显示了实际股票价格的增长率（以对数实际股票价格的对数衡量）在所示年份和下一年股息价格比超过其平均值时的增长率。散点图显示了股息价格比预测未来价格变化的强烈趋势。回归线具有强正斜率，回归的

恒生指数10月3日收于17079.5点，继续11年来新低。刚过去的9月，恒生月度跌幅13.7%，2001年以来的月度跌幅中排第5，自最近高点2021年2月17日31084.9点以来，已下跌45%，超过历史跌幅均值43%，还在继续。关于恒生指数PE的参考价值此前探讨过，由于指数的成分股逐渐在增加，且一些中概股逐渐加入进来，影响了PE估值的延续性，自从阿里、小米加入导致估值大幅上升后（恒生指数估值突升原因），后面又净增了23只（期间有3只淘汰），具体影响没再分析，但大致结论是这个估值在做历史百分位参考时需要打折扣。尽管如此，在加入一些中概股会导致PE升高的情况下，结合目前较低的PE绝对值，一定程度上仍然具有说服力。恒生指数官网的PE数据月度更新，最新的数据9月30日是9.69，2002年以来的十年移动百分位9%，8月底是11.03，对应分位是38%，但从估值分位来看，可理解是极度低估的位置。目前恒生指数ETF占10%，恒生指数+恒生科技+中概互联网50合计17%，恒生配额10%，中概配额5%，由于恒生加了不少中概，这两合并计算，目前已超额，后面暂时不再加仓，静静等待。

花了些时间理解MACD，过程中查阅了不少介绍资料和观点，多数都停留在用法介绍上，很少探究其背后的设计逻辑，发明人自己的书上也没有篇幅介绍。截止目前，还未搜寻到我真正理解和认可的逻辑研究的观点。搜寻无果后，回到均线本质，重新梳理各指标逻辑关系，发现了目前比较认可的理解。MACD核心逻辑均线的使用，目的是用来观察行情趋势，短期均线看短期趋势，对变化更敏感，但信噪较多，长期均线看长期趋势，相对稳定，有利于判断大方向，但会严重滞后于行情变化。通常会使用长短均线的组合，长期均线作为更稳定的基石，通过短期均线与长期均线的位置关系变化，判断行情的趋势变化。在MACD体系中，长短均线的位置关系通过DIF来测定，DIF代表短期均线与长期均线的离差，当DIF由小变大，即离差从小变大，短期均线不断远离长期均线，这个过程是原有趋势不断强化的过程，如果行情向上，则是上升行情强化，如果行情向下，则下跌行情强化。当DIF由大变小，即离差从大到小，短期均线向长期均线靠近，这个过程是原有趋势弱化甚至反转的过程，通常情况下，短期均线与长期均线相交并穿越时被视为趋势反转的确认，然而，当短期均线和长期均线相交时，反转的趋势已经走了一段时间了，交点反馈出来的信号实际已经滞后，周期设置越长，滞后越严重。有没有可能改善均线的滞后问题？提前一些知道趋势的反转，在趋势发生反转附近就发出信号，找到拐点？回到DIF，单个点的离差大小看不出趋势，没有指导意义，重点是要看离差的变化过程。离差从小变大代表原有趋势的强化，由大变小代表原有趋势弱化或反转。既然行情的趋势变化通过离差的变化过程来反映，能不能通过测定离差的变化趋势来提前识别行情的趋势变化及拐点呢？继续使用均线逻辑，给DIF（离差）做根均线来反应DIF的趋势，即DEA，通过观察离差值距离其趋势线（DEA）的变化过程来反应离差的趋势变化，差值即MACD红绿柱，通过观察红绿柱的方向及变化过程来判断离差的趋势变化，进而去判断行情的拐点，这个拐点的判断会比快速均线与慢速均线相交时提示的信号要早。这就是MACD的核心逻辑。四类行情及拐点理解这个逻辑，就能将行情分成四种类型。A：上升加速行情：MACD>0，且MACD由短变长；B：上升减速到趋势反转：MACD>0，且MACD由长变短；下跌拐点信号：上升转下跌拐点信号（不是拐点）：MACD=0，DIF自上而下穿过DEA；C：下跌加速行情：MACD

本轮全市场DM估值温度低点是4月26日21度，深证红利当日点位9025，最新的点位，9月2日是9029，几乎没有变化，但是同期PE从13.9变成17.1，PE估值提升了23%，对应的市值加权PE十年百分位从26%飙到78%，PB从1.82到2.02，十年百分位从14%到33%。等权PE从12.23到22.61，百分位从4%飙到95%，不过由于等权规则有较大缺陷，个人不怎么看重。中位数很低，十年百分位是0%，同时PEPB综合估值分位（70%PE）和PEPB综合估值分位（70%PB）分别是45%和25%，与市值加权PE对比，说明是权重股拉高了估值，结构性问题，整体指数的估值并不高，但权重股估值高，换句话说，就本次而言，应该是权重股净利润出现了下降，是这个情况吗？深证红利最新的TTM净利润继续下降，且降幅较上一个TTM年幅度更大。拆解下，细到成分股，按上季度TTM年（2022Q1TTM数据）排序，看最新的净利润变化情况，以及是否权重股问题。两只权重最大的成分股是五粮液和美的，二者占了27%，但这两的净利润是小幅增长的，扩大下权重股的统计范围，5%以上都算，有五粮液（15%）、美的（12%）、格力、泸州老窖，海康威视、万科、宁波银行、洋河股份、温氏股份，9只的权重占了67%，余下的31只分享33%的份额，平均仅占1%的份额。这9只权重股中，相比上季度对应的TTM年净利润，只有海康威视下降了5%，其余都是增长（温氏股份是亏损，但稍有所好转），这个结论说明上面的猜测是错误的，即权重股净利润出现了明显下降导致了估值的上升，实际上数据并不支持这个结论。而真正下降幅度较大的，是那些平均分配到1%左右的成分股，或者理解为非成分股，比如占2%的招商蛇口，净利润减少了21%，TCL减少了56%，鞍钢股份减少了50%、分众传媒减少了29%，金科直接干到负值等等，净利润减少或恶化方向的共计28个，占比70%，算大面积了。有没有可能理杏仁计算PE或PB的采用总市值与指数存在一些差异？对比了下，基本上按市值结构，大部分没差异。这个对比可能指向参考数据针对某些指数的指导意义存下问题：即PEPB综合估值分位（70%PE）和PEPB综合估值分位（70%PB），这两指标对深证红利的有效性存在问题，如果扩大下范围，对于成分股较少的指数，由于中位数的代表性较差（相对成分股较多的宽基而言），同时由于等权的跳跃性，使得这两个指标的参考价值存在问题，它结合市值加权指数对照来看，数据反应的结果和实际情况不符，即数据显示是权重股的净利润下降导致指数高估，而真正指数并未高估，但实际情况是权重股的净利润总体是上涨的，而非权重股的部分净利润则下降明显。深证红利贵吗？深证红利本质上不是红利指数，分红只是筛选成分股的条件，指数是按市值加权规则，因此，在评估深证红利的过程中，我会把市值加权的估值看得中一些，比如当前市值加权PE十年百分位到了78%（9月2日），并且这个分位不是某个成分股的净利润减少导致，而是大面积企业净利润下降导致，那就是贵了。既然是贵了，按照体系的逻辑，就要等到价格匹配到净利润达到低估标准才会购买，也就是说，虽然当前和此前低点（5月24日8950点）差不太多，但彼时的购买条件和现在已然不同，由于企业盈利在恶化，现在不值这个价了。这是PE数据显示出来的结论，但这个结论是不是正确，是不是干扰信号，是值得探讨的话题。目前持有如何应对？这次净利润下降自2021年三季报后，2021年半年报是深证红利有史以来的最高点，随后持续下降，到最新的2022年半年报，正好一年下降了33%。这个降幅在深证红利历史上能排第二，降幅最大的是2008金融危机期间，2008年Q3-2009年Q3的变化，也是一年，降幅达77%，但是随后在2009年Q4开始迅速恢复并持续上升，十多年来中间没有过较大降幅。这只指数的净利润恢复能力以及持续盈利能力很强。和2008年的净利润大幅下降不一样的地方是指数点位在上涨，指数走势与净利润背离，导致PE直接到顶。而这次是点位跟随净利润下降而下降，PE也跟随下降，但由于净利润下降幅度更大一些，PE跟随下降后转为升高。我看好深证红利最重要的原因是其规则倾向于选出持续优秀的企业，现在的PE显示的高估，有可能在随后的某个季度净利润快速恢复后迅速下降。另一个角度，这轮自高点下跌的幅度，到最低点已达43%，到最近的交易日（9月2日）的下跌幅度是42%，这个跌幅在深证红利历史上几次大跌中，排除最大70%这次后，目前已达到最近3次大跌幅的均值。如果说一只指数有其个性和特点，这种数据就是构成其特点的元素，我将其作为重要参考之一。对此，我倾向于将当前的PE百分位当成短期的干扰信号，不过，如果还有额度，我可能不会在当前的点位继续去配，现在最大的问题就是百年一遇的疫情对经济的封印，没人知道要持续多久，因此，期待深证红利有更好的价格也不是不可以。指数分析系列：红利指数比较深证红利加权PE分位飙高，不影响深证红利有机会进入买入区吗？指数分析系列：深证红利

指数投资中，使用PE判断价格相对于锚的偏离幅度，进而判断指数价格水平，这里重要的是锚的可用性。常态下，可用性有两个方面，一是稳定性，这个锚是否会出现上蹿下跳导致PE不稳定。二是代表性，能否反映了整体？还是只能代表小部分。这两个条件，对于越宽的宽基指数，大行业指数（对应成分股较多且权重不集中），可用性就越好。比如中证全指，中证800，沪深300，中证500，中证1000，国证2000，这些指数使用PE，通常参考价值会更大些。虽然都是宽基，但如果受单个成分股影响较大，比如恒生指数，由于成分股数量少，个别成分股的替换可能会导致净利润的大幅变动从而使得PE出现较大变化，使得锚失去连续性和稳定性，其PE对比其历史数据的参考价值也会间歇性打折扣，使用时也需要做评估。非常态下，净利润本身作为锚的作用就需要重新评估。就单个企业而言，PE有效的前提是净利润为正，如果是亏损，也就没了PE。中证官网指数的PE估值就遵循此原则，亏损企业排除计算。如果是行业指数或其他窄基，出现成分股大面积亏损的情况下，实际参与PE计算的只是其中一小部分，这种情况下的PE就不能代表指数的PE，只能代表参与计算的部分，失去参考意义。市面上绝大多数平台提供的指数PE，是全部成分股无论盈利亏损都参与计算，从指数角度上逻辑是通的，这是一个整体，可以看做一个多业态多业务线的企业，有的业务挣钱，有的业务亏损，投资指数就是投资这个整体，亏损也是其中的一部分。同样，这个整体中如果有很多业务线亏损导致整体净利润为负，也就没了PE，对应的百分位也失去参考意义。比如目前一个极端的例子中证畜牧，TTM净利润为负，理杏仁的处理方式是仍然计算，负值按高估处理，目前2015年以来的百分位是96%，如果按PE分位的逻辑是妥妥不能投的，显示估值太高了。真的没有投资价值吗？恐怕不能下此判断，这时PE已经失去了参考性，需要找别的参考，比如对周期的判断，这需要另一个能力。不光是中证畜牧，类似周期行业都有此特征，PE显示高估时，反而可能是好时机，而PE较低时，往往是周期行业的顶峰，净利润爆棚打满，反而预示危机即将来临，依据极低PE分位进去，反而站岗。再如房地产行业指数（931775），3月份的PE近十年百分位低至1.94%，如果按估值数据买入，会面临两次估值巨大跃升，一次是Q1净利润更新，PE从底直接跃升到90%顶部位置，另一次是8月31日Q2净利润更新，PE直接创造历史，历史百分位100%，但是同期指数的点位，如果也用百分位来看其价格位置，目前是3%，也就是说，房地产行业自2013年以来（理杏仁数据只有2013年以来的数据），只有3%的时间低于当前点位，即估值提升并未带来收益，反而是亏损，原因是成分股的净利润大面积的大幅下降，参考的锚失效了，这是一个典型的低估值陷阱。早在3月份的低估值就有很大的迷惑性，同样，在此刻的PE高估值也具有迷惑性，如果在3月按极低估的PE数据买入，9月的此刻按极高估的PE卖出，不仅没挣钱，反而亏损，而在此刻按高估值买入，不见得是错误判断，这个阶段，对于房地产企业而言，净利润已经不重要了，重要的是现金流。因而，在PE估值失效的情况下，来判断一只指数是否值得投，需要其他能力，比如判断周期的能力，判断困境反转的能力。这引出PE的有效范围问题，PE受两个数值影响，一是市值，二是净利润，这两个数值中，净利润是锚，锚的稳定性和代表性决定了PE的可用性，针对全市场指数（如中证全指），以及大宽基指数，除非极度极端情况，绝大部分时间是没问题的。但对于成分股较少的指数，无论是宽基还是窄基，如果净利润容易受到个别成分股调整而出现明显波动，或者出现行业危机，成分股出现大面积大比例亏损，其对应的PE参考价值就会大受影响，这种指数，需要对变化的原因进行分解，评估PE是否还能作为判断依据，如分解后判断是个别成分股影响，可以排除个别情况再看整体。如果评估PE的可用性出现问题，PE估值作为判断的权重就要下调，需要其他判断作为辅助甚至是作为主要部分，如果没有这方面的判断能力，就需要考虑放弃，因其已不在你体系的覆盖范围了。对于指数投资，建立估值监控体系是一方面，另一方面，特别是针对细分行业、主题、策略类的指数，仅仅是估值体系是不够的，越是细分，越偏向于主动挑选，需要深入对细分行业的学习和持续跟踪，绝不是一个估值数据就能搞定的。这个意义上讲，估值数据只是基础条件。

26日，证监会发了一则消息《中国证监会、财政部与美国监管机构签署审计监管合作协议》：中国证券监督管理委员会、中华人民共和国财政部于2022年8月26日与美国公众公司会计监督委员会（PCAOB）签署审计监管合作协议，将于近期启动相关合作。合作协议依据两国法律法规，尊重国际通行做法，按照对等互利原则，就双方对相关会计师事务所合作开展监管检查和调查活动作出了明确约定，形成了符合双方法规和监管要求的合作框架。合作协议的签署，是中美双方监管机构在解决审计监管合作这一共同关切问题上迈出的重要一步，为下一阶段双方积极、专业、务实推进合作奠定了基础。依法推进跨境审计监管合作，将有利于进一步提高会计师事务所执业质量，保护投资者合法权益，也有利于为企业依法合规开展跨境上市活动营造良好的国际监管环境。答记者问中的内容：1、协议主要内容一是确立对等原则。协议条款对双方具有同等约束力。中美双方均可依据法定职责，对另一方辖区内相关事务所开展检查和调查，被请求方应在法律允许范围内尽力提供充分协助。二是明确合作范围。合作协议范围包括协助对方开展对相关事务所的检查和调查。其中，中方提供协助的范围也涉及部分为中概股提供审计服务、且审计底稿存放在内地的香港事务所。三是明确协作方式。双方将提前就检查和调查活动计划进行沟通协调，美方须通过中方监管部门获取审计底稿等文件，在中方参与和协助下对会计师事务所相关人员开展访谈和问询。理解：一、针对对象是会计师事务所的审计，即会计师事务所审计上市公司，美方监管和调查事务所；二、底稿需通过中方监管部门获取，且在中方参与下开展访谈问询。三、除了协助对内地事务所外的检查和调查外，也包括部分香港事务所，前提是香港事务所的审计底稿存放在内地。底稿是从中方监管部门获取，有过滤器，细节不太清楚，但美方可能也不一定那么容易善罢甘休，执行中可能会有扯皮的地方。2、关于升级底稿敏感信息近期中国证监会等部门完善了境外上市相关保密和档案管理规定，对规范审计工作底稿信息安全管理提出明确要求，进一步落实了上市公司信息安全的主体责任，同时为上市企业和会计师事务所依法依规保管和处理涉密敏感信息提供了更加细化和可执行的指引，有助于在满足会计审计要求的前提下做好底稿编制工作，并依法保护相关信息安全。中美审计监管合作协议将双方对相关会计师事务所的检查和调查活动纳入合作框架下开展，双方将充分做好事前沟通协调，美方须查看的审计工作底稿等文件通过中方监管机构协助调取并提供。同时，合作协议对于审计监管合作中可能涉及敏感信息的处理和使用作出了明确约定，针对个人信息等特定数据设置了专门的处理程序，为双方履行法定监管职责的同时保护相关信息安全提供了可行路径。理解：中方监管机构应该是从源头上对敏感信息做出管理规定，以前已经有的审计底稿，如果涉及敏感信息，不知道过去两年对平台经济的整改中是否收到窗口指导，在协议签署前做好了一些处理。但对于今后赴美上市的公司，中国监管对相关部分有了明确监管要求，不符合的肯定去不了，悄悄去了也会被迫退回来，比如滴滴。即以后赴美上市大概率多了一道比以前更严的门槛。3、退市风险是否已解除中美审计监管合作协议的签署标志着双方通过加强合作解决中概股审计监管问题迈出了关键一步，符合市场的期盼和预期。下一步双方将根据合作协议对相关会计师事务所合作开展日常检查与调查活动，并对合作效果作出客观评估。如果后续合作可以满足各自监管需求，则有望解决中概股审计监管问题，从而避免自美被动退市。我们期待与美方监管部门以专业务实的态度积极推进合作，共同努力实现积极的成果。理解：目前是第一步当然也是关键的一步，后续根据效果进行评估。协议并不能确保中概股不退市，但确保了不是全面无差别没有余地的退市，重点公司大概率还是会走港股双重主要上市，有备无患，那些不怎么重要的，也没怎么涉敏的，估计也不太满足港股上市条件的公司，不会被一杆子打死了。重点是，对方的版本和我们的似乎有挺大差异。是重大利好吗？PCAOB网站贴出来的PCAOB主席Erica

《积极型资产配置指南》不同章节从不同角度描述周期表现，这张表将文中的内容做了个整合，里面的数据是1955-2005年不同阶段大类资产的数据表现，其结果是在年度基础上以月收益率形式表示，全部基于价格计算，未考虑股息和利息支付，因而其总体收益率会偏保守一些。在此前的学习中，我理解如果只看一个指标来描述一个周期的开始和结束的话，那就是利率，从降息或者注入流动性开始，到加息或收紧流动性结束，进入下一个循环。在马丁·普林格的6阶段周期中，第一阶段的特征就是央行注入流动性，银行的贷款供给充足，但由于经济处于下行阶段，企业贷款意愿不强，从而利率的价格会下降，因而，这个阶段表现最好的是债券。如果拿当前特征来对比，发现当前的经济指标有阶段一的特征，如从2021年7月以来，我们有了7次降准或降息的动作，在最近的8月15日，MLF中标利率下降了10个基点，市场推断8月20日的LPR也会随之下降。然而，8月12日公布的7月社会融资规模增量为7561亿元，市场用断崖式下降来描述。华泰研究的两张图，对比了2019、2020、2021、2022年的走势，带红点的是2022年，7月份是今年最低值，也是过去4年最低值，同比环比都跌得比较多。这个特征和上面提到的阶段一非常吻合。由于降息降准动作持续一年了，看上去这个阶段已接近尾声，如果过去一年多持有债券，体验确实会不错，但持有股票，2021年至今，大概就是六阶段中的第六阶段到第一阶段这个过程。按照作者认为的激进型配置，阶段一应该配置债券为75%，股票为15%，商品为0，现金为10%，当然，保守型和中性型的配比会有差异。根据当前特征，看上去是阶段一和阶段二的交界，如果判定即将进入阶段二，按激进型的配置，股票应该开始慢慢切换，在合适的时机加到75%的配置。不过，疫情和我们的对策几乎将经济封印了，不知何时能复苏。在最近这轮温度到21度前，已经完成了股票指数的全部配置，目前股债比例为80%：20%，去年至今，股票指数大致从50%提升到80%，债券从30%降低到20%。同期，大概在去年9月学习了一点美林时钟，并根据彼时的特征，看上去像美林时钟的“过热”阶段。开蒙

8月12日，中石油、中石化、中国铝业、中国人寿、上海石化5家中国大型国有企业今天同时宣布启动将其存托股从美国纽交所退市。影响如何？2021年开始持续买入中国互联网50，期间冒出来一个《外国公司问责法》，了解后发现早在2020年5月28日美参议院就已经通过，特朗普于当年12月18日签署，并在2021年一系列实质性动作开始后，对中概股产生较大影响。因看好中概，虽然事件持续发酵，导致中概大幅度下跌，但并未停止买入，但在跟踪和了解细节过程中做了两个规避动作，一是将已分配给中概但未买完的份额给到了恒生科技。二是在深入了解判断可能有大量企业面临退市，而面临不确定性时暂停了中概的买入。血雨腥风的中概，何去何从？指数分析系列：恒生科技

能源：如下图所示，当通胀和利率下降时（第I和第II阶段），零售商会表现较好（对应可选消费），而石油和天燃气则表现不佳。当周期到其对角面（对应第

经济周期特殊性的原因经济增长与经济紧缩之间的交替被称为经济周期，从一个波谷运行至另一个波谷所持续的时间为41~42个月。注：基钦周期原稿的平均时长是40个月（850线之基钦周期）经济周期实质上就是人类心理的反应，是对谨慎、乐观、贪婪、恐惧的交替写照，人类本质不发生实质性改变，经济周期就会持续运行。如何确定经济周期？经济周期的运行方式？每个经济周期都有其自身的特点，包括持续时间和强度，不会以规律性的节拍运行。41~42个月的时间周期只是一个平均值，波谷之间的时间周期可能会出现相当大的波动。具有不同特点的主要原因可归结为以下：第一：是短期经济周期（也称基钦周期）是由另一个强度更大、持续时间更久的长期经济周期支配着，而所有这些周期都是同时运行的。两个主要的长期经济周期分别是朱格拉周期（10年周期）和康德拉季耶夫周期（50~54年长波周期）。康德拉季耶夫周期主要关注的是造成通货膨胀和通货紧缩的因素，而与这些因素相关联的长期趋势又决定了组成改经济周期的小的单个经济周期的特性。第二：经济体包含了许多不同部分或部门，会按不同的比例上涨和下跌，在经济周期之间也都不尽相同。当某个部门的表现超出其经济平均水平时，商人就会将这种情况纳入决策过程中，结果就是短暂的繁荣通常被误解为一种常态，这会使得他们期待获得更多潜在回报，并愿意承担更多风险，能够轻松盈利的承诺将不可避免地导致商人们做出草率的觉得和行业内部发展的扭曲，在另一个经济周期内，它可能表现为过渡的消费者债务以及银行系统的金融失衡。换句话说，商品价格超常的急速上涨将激励企业囤积库存。在销售量上涨的情况中，这样做是可以的，但在销售量下跌的情况下，这些“充足的”库存量就会被认为是过量的。无论出于何种原因，通常会发现某一个经济部门会超额发展或者借贷过多。通过这种方式，这些部门在经济增长的时候会提高在GDP中的份额，而在经济衰退的时候，也加剧了经济的下滑速度。第三（次要因素）：经济结构会随着时间推移而发生改变。19世纪美国经济最主要的代表行业是农业，之后，制造业取代了农业成为主导行业。20世纪后期，服务业占据了领先地位。这种变化的最终结果是周期因素对经济的影响已经没有以前那么巨大了，特别是当政府和它相关的转拨款项给整个经济体系增加了一层稳定性，从单个经济周期的角度看，波动性有下降的趋势。经济由许多部门组成，每个部门都会以一定的时间顺序轮番出场，如何才能把“经济”当作一个单一的整体来研究？经济中包括了先行部门、滞后部门和正常部门，每个部门同时都在按照自己的路径发展，也都分别经历增长和收缩的过程，将他们平均，所得到的图形就大致与一个标准的经济周期图形吻合。经济周期为什么和重复出现？经济周期是由人们做出的大量的经济决策组成。经济复苏和经济衰退的交替出现是人们对于积极的刺激所做出来的反应（经济复苏），然后再不断地犯下同样的错误，最终导致经济衰退或使经济增长速度放缓。人们总是犯同样的错误，但每次都是由不同的人在不同的部门犯下不同程度的错误。人的天性是将最近的历史事实向外延伸。如经济活动开始收缩，如果你的公司也和其他公司一样受到影响，你就容易做出消减成本的决定，另一方面，如果你确信下个月经济会重新走高，你就会推迟或者取消消减成本的决定，经济周期规则性的重复出现是由于人们对这些反应模式的重复出现，而不是经济走起本身。经济周期以及在经济周期中做出的决策都是受心理因素驱动的。一般的经济周期（这里主要指基钦周期）基钦周期被称为4年经济周期，实际上经济周期从一个波谷到下一个波谷的平均间隔接近41个月（基钦周期原稿是40个月，3.3年），但每个经济周期持续的时间并不都是一样。连续两个季度的负增长被正式定义为经济衰退，但有的阶段并未出现连续两个季度的负增长，而是反映出经济增速的放缓，但这种放缓并不足以导致一个真正的经济衰退，这个概念通常称为“增长衰退期”，因此，一个增长衰退期从技术上来讲应该包含了一个季度的经济收缩。这并不意味着经济中所有的部门或国家都可以从经济衰退中逃脱出来，只是当时的经济总量还没发生收缩而已。例：20世纪80年代中期，通货紧缩压力非常大，中西部工业区和遭受“通货膨胀的”石油带经受了严重的经济衰退，然后，东海岸和西海岸的经济状况要好很多，因此美国的总体经济并未陷入负增长的衰退。理解经济周期的本质的一个重要概念是经济周期的疏导或自我矫正机制。在上升阶段，经济活动增长，经济系统中的扭曲不断增加，而经济周期不是一个线性的周期，按线性的扩张必然在某一点时会导致过度建设和过量生产力，调整过来是很痛苦的，特别是长期资本支出发生滞后时，这意味着当经济放缓时，新的生产力正好在这个时候投入生产中。注：这里举长期资本支出，是说明企业在投入前，是基于此前的增长预期，而当这些资本投入转化成生产力时，经济实际上已经放缓了。消减成本的阶段到来，使得消费者离开这个特定的企业，企业的订单减少，使得企业会压缩开支降低盈亏平衡水平，因此，在销售活动再次加速时，它就能处在一个更加有利的位置上去增加利润。这个减速或者衰退的过程因此被看做非常积极的调整过程，因为它给经济提供了校正原来过渡膨胀的机会，并使经济处在更有利于继续前进的位置上。注：这段说明经济周期的疏导或自我矫正机制，以及经济衰退的积极意义，说法有点牵强，表达也不清晰，是否翻译原因？通常而言，经济恢复的时间越长，强度越剧烈，所建立起来的信心就越强大，这就为人们做出草率的决定留下了更久的时间和更多的机会，因为他们贪婪地将过去获利的情况推论至今，并高估了自己的偿债能力。他们没有向下看，并忘记问一个问题——如果销售额突然减少，会发生什么事情？注：我国的房地产行业看上去和这个描述很像，但我国的房地产是由于政策高压而强制性将原来的惯性压制下来，如果不是政策控制，房地产可能会持续膨胀一些时间，但也可能将面临更大、更剧烈的风险，我国的经济决策部门可能正是看到这种风险，为避免更大的破坏性，才提前硬着陆。这是经济规律，没有一个行业能跳脱周期而永远直线增长。经济周期的次序经济会经历一系列经济事件，经济事件按次序发生，可用经济列车来类别这些经济事件。推动经济恢复的火车头就是中央银行在经济周期的衰退阶段向经济系统中注入的流动性。这个阶段，意味着中央银行将货币储备注入经济体系，使得银行具有超额的资金，在发现自己处于更为有利的位置时，银行会愿意为处于衰退期的公司提供贷款，这一动作将缓解缓解企业进一步消减成本的压力。这个阶段，银行贷款供应量增加，但是，企业由于经济疲软，导致贷款的需求量降低，将促使贷款利率下降。同时，利率下降，信贷条件宽松，消费者借款和消费就变得更加容易。注：债券的价格与利率呈反比，利率下降，债券价格将上涨，如果在一个经济衰退后期（或增长衰退后期）看见央行开始有注入流动性动作，大概率还会有一连串的动作，这个阶段，投入债券是较好的选择，比如2021~2022年我国的流动性注入，如下：记录：降准注入流动性和利率下降是经济恢复稳定的一个必要条件，一旦条件具备，经济列车的第二列车厢，股市会走出底部，因为市场参与者已经预见到一个经济复苏期的到来。（股市先于经济启动）经济开始加速，首先是利率敏感的经济先行部门，如房地产业，首先从衰退中恢复的实体部门是对利率高度敏感的房地产行业。从20世纪50年代初期以来，在房地产业的低谷与经济周期复苏的开端之间的平均时间间隔为6个月。房地产业对于长期利率比短期利率更为敏感，20年国债收益率变动率的变化与房屋开工量的变动率高度相关（美国）。尽管不能将债券市场的反弹当作住房市场特别强势的信号，但可以说，除非债券市场的反弹在前，即债券市场交易量增加，否则住房市场就不大可能启动。注：监控债券交易量？注：房地产业只占美国GNP不到5%，作者说在美国不是一个特别重要的行业。算了下2021年我国房地产业增加值/GDP=6.8%，但房地产在我国经济中的重要性不言而喻，为何？然后是经济同步部门，如制造业，同时非农就业人数增加（美国的指标）。随着更多的人就业，消费增加，工厂的生产能力也就得到利用。这会导致商品价格上涨，从而商品价格也会走出低谷（这里主要是指大宗商品？），开始步入上涨的牛市。最后一节车厢是经济滞后部门，如厂房和设备，以及与资本支出相关的其他行业。监控经济的法则就像站在站台上看经济列车驶过，一旦车头驶过，就可以期待新一轮的经济复苏，然后观察下一列车厢，经济列车的排序在每个经济周期中或多或少都是样的。上面描述的是一个经济列车的简单形式，真正的经济列车涉及更多部门和经济事件，不同经济事件之间的线性和滞后部门会随经济周期不同而不同，偶尔还会有一两个经济部门会出乎意料，游离于经济事件序列之外。变动率对经济周期而言，经济活动的变动率比经济活动的真实水平更为重要。1979年平均短期利率在8%~9%，而这一时期经济是增长的，与处于经济衰退期的2001年比较，利率在2%~3%，原因是人们已经将其习惯进行了调整，已经习惯了一定的利率水平，但当这个利率水平发生迅速变动时，会对人们的预期产生较大影响，无论是在8%的水平上还是在2%的水平上。经济指标展示经济事件的顺序（美）先行经济指数成分指标1、BCI-01