上一篇内容和大家讨论了“指数产品是否需要择时？”这个见仁见智的问题。对于大多数投资者而言，可能选择具有较高配置价值的资产更有意义，择时的作用还是有限的。
今天，就来聊一聊现在市场上比较流行的择时方法。整体来看，目前市场比较流行的择时方法不少都是基于指数估值时间序列的，并且在此基础上存在各自变种。
比较常见的是，将该指数相对有效的估值指标（比如，对于稳健型行业用PE市盈率指标，对于强周期行业用PB市净率指标）的长期时间序列转换为一定年限的历史分位数，也就是我们经常会说的，某某指数估值处于近几年多少分位水平，可以比较直观地观察当前估值所处的历史水平。
如果进一步细化则模仿FED模型，将指数PE估值倒数（近似衡量指数的预期收益率）减去国债收益率（近似衡量无风险收益率水平），得到风险溢价，再转换为对应的历史分位数。由于剔除了长期无风险收益的影响，理论上来说，也更精确。
我们认为，这类模型具有一定的指示价值，但在使用时必须思考其内在逻辑。本质上，我们在使用这种方法时，隐含了“均值回归”的思想。
一方面，我们隐含假设了合理估值存在一个中枢，市场情绪会围绕中枢上下波动，偏离中枢太远，意味着市场非理性程度较高，未来会向合理水平修正。
另一方面，市场估值在大部分情况下也和基本面景气度相关，过高或过低的估值可能本身也对应着基本面偏热或偏冷，而宏观经济通常呈现周期波动的表象，在周期上下极端位置时也会自发地向中枢回归。
虽然均值回归的思想在大多数情况下都能奏效，尤其是宽基指数处于极端分位数时，基本都对应着大的拐点，但还是需要指出其缺陷。
其一，我们所用的“估值”（尤其是PE市盈率指标）大部分情况下都是基于历史数据计算的，对于未来的变化缺乏反映。
虽然可以考虑基于市场预期计算动态估值，比如动态市盈率指标使用了未来每股收益预测值，但考虑到预测误差以及乐观偏向，实际效果未必能有多少改善。
因为利润指标是估值指标的分母，这一点使得估值分位数之类指标容易在利润景气高点低估市场泡沫的程度，并在景气低点高估市场的估值。当然，也可以通过选择不太依赖PE的估值指标来减轻这个问题，比如PB。
其二，指数并非一成不变的。
比如沪深300指数，由于IPO、再融资以及涨跌导致市值变化，每半年都会有10-30个成份股被替换。随着时间的推移，指数的构成可能会发生翻天覆地的变化。
显然，不断变化的成份股构成会导致指数估值的“合理”中枢也随之变化，但“估值分位数”则是隐含了至少在窗口期内指数合理估值中枢不变的假设，该假设是否合理仍值得探讨。
一个更极端的例子是创业板指，在其发展过程中已逐渐从小盘成长演变为大盘成长风格。
其三，指数估值计算与指数内部权重的差异。
通常指数估值都是用所谓“整体法”计算的，比如PE就是用总市值除以总盈利。但类似沪深300之类规模指数通常用基于自由流通比例的方法进行加权，这使得个股权重尽量接近市场可自由流通的市值，这样会使“整体法”计算的估值和指数组合实际持仓产生一定偏差。
比如我们知道“国有行”之类的大盘价值通常有估值低、流通市值比例低的特征，而整体法会过多计算这些行业的市值，从而导致整体法估值被低估，进而影响估值分位数的变化。
当然，“均值回归”类方法最严重的问题还是“感恩节火鸡”悖论。
“火鸡悖论”小贴士
一个农场里有一群火鸡，农场主每天11点来给它们喂食。火鸡中的一名科学家观察这个现象，观察了很久都没有例外。于是它也发现了自己宇宙中的伟大定律：“每天上午十一点，就有食物降临。”它在感恩节早晨向其他火鸡公布了这个定律，但这天上午十一点食物不仅没有降临，农场主进来把它们都捉去杀了。
作为一个纯粹经验性质的方法论，是无法从理性角度论证均值回归的必然性的。作为认知能力有限的人类，如何更合理使用这一工具，可以从如下几点出发。
其一，基于“第一性原理”，加强深入研究，努力触及事物本质，而不仅仅停留于数据驱动阶段。其二，把“均值回归”看成一个在特定场景下的条件分布，在投资决策时尽可能分析影响估值条件分布的变量（比如人口、经济发展阶段等），并尝试根据条件变量的变化对分布予以修正。最后一点也是最简便易行的，就是为自己留足安全边际。
今天关于择时方法的分享，就到这里结束了。大家如果关于指数产品、关于投资、关于市场、关于兴证全球旗下指数产品的指数增强策略，还有任何想要了解的，欢迎在评论区和我们互动，一起交流沟通。下一篇内容，我们会详细聊聊择时的胜率和赔率问题，谢谢！
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