股价运行的逻辑

本篇是东证融汇成长优选投资策略介绍的择时篇，内容上是我从业多年来对市场观察和思考的一次系统性总结，行文依然从普通投资者视角入手，希望对大家有所启发。

股价是信息流的结果，股价运行的过程是投资者对信息流的处理过程。就像量化从业者所熟知“IR = IC * sqrt（Breath）”一样，我将这句话定义为股价运行逻辑的第一定律。因为影响股价的因素是众多的，所以这里的信息流覆盖广泛，但自上而下归纳起来大概可以分为宏观层面、行业层面、个股层面，后面我会在时间维度下详细展开这三个层面的逻辑，每个层面也都做一些经验性的总结。

尽管影响股价的因素众多，但长期看具有重要影响的还是个股层面的盈利成长性。以A股票为例，假设估值不变，净利润每年20%的增速理论上应该对应每年20%的股价涨幅，但因为在不同时点有其它层面的信息流冲击导致股价并未按理论运行，甚至短期还可能会走出极端行情，所以实践中我们需要综合多方面因素分析，但其中较为重要的还是个股层面的财报数据。

由于个股财报数据的重要性，我们以各期财报发布时间截点为参考，将全年时间划分为财报真空期和财报发布期。如下图所示，5月、6月、11月和12月为财报真空期，这段时间股价受个股层面因素扰动相对较小，所以需要重点关注宏观层面和行业层面的信息流；其余月份为财报发布期（4月、8月、10月集中发布财报最多，影响更显著），此时个股层面信息流是重中之重。

图表来源：笔者整理

有了如上划分，我们便能在不同时间点赋予信息流不同的权重，通过对信息流及时、准确、全面的解读，才能更好预测股价走势。下面，我们从三个层面的信息流入手，介绍每种信息流的关注周期，并通过历史复盘的方式尝试做一些规律性的总结。

1、宏观层面

宏观层面的信息流在任何时候都对市场有影响，而且这种影响是整体性的。

我们可以从经济增长和通胀水平来理解宏观环境对市场的影响，经济增长代表企业盈利水平，是股利折现模型的分子，通胀水平代表市场利率，是股利折现模型的分母。所以简单来看经济增长强劲股价应该上涨、市场利率上行股价应该下跌，但这样简单分析是片面的。经济增长和通胀水平是相互关联、彼此联动的，当经济增长强劲的时候多半伴随着高通胀（比如当下美国经济处在疫后复苏、但伴随着高通胀的问题），而此时分子分母同时增加，对市场的影响多空亦可。

所以对宏观层面信息流的分析一定要结合当下市场的主要矛盾展开，以今年以来的A股为例，一季度的下跌宏观层面的因素相对明确——对美联储加息缩表节奏的担忧以及未预期的俄乌冲突，美联储加息缩表一定程度上制约了国内货币政策，也就是对分母下行产生影响；俄乌冲突则直接扰动全球经济恢复的确定性，影响分母的增加。在市场下跌过后，这两个利空因素已不再是主要矛盾，而且美联储3月实际加息也并未如市场担心那样一次加息75bp、俄乌冲突的影响也在逐渐边际效应递减，再加上国内政策面上各部委都积极回应市场关切，3月16日金融稳定发展委员会会议召开直接带动市场反弹。但3月底开始国内疫情开始出现一些超预期变化，市场的主要矛盾变为对分子端经济增长的担忧，所以当4月27日中央政治局会议召开对今年经济展望后，市场大幅反弹。往后展望，市场整体行情短期内大概率还是围绕国内疫情对经济增长的影响程度展开，这是后续宏观层面信息流需要关注的重点之一。

通过对今年行情的复盘分析发现，很多关键宏观层面信息都是在重要会议后发布的，如果我们能结合市场矛盾对一些重要会议进行展望，那么投资策略可以在一定程度内做到进可攻退可守。结合投资实践，我将常见的一些重要会议总结如下：

A、中央经济工作会议：每年12月召开，重点聚焦当下经济发展问题，同时给明年各项政策定调，影响较大

B、中央政治局会议：重点关注4月、7月、10月、12月，一般总结上季度经济发展状况，也对下季度做展望，比如五一节前的反弹契机就是4月底的这次政治局会议

C、全国两会：每年3月，重点关注政府工作报告、中央和地方预算报告，一般都会对当年经济发展目标有个预期指引，比如今年两会定调今年GDP预期增速为5.5%

D、央行货币政策季度例会：重点关注央行货币政策执行报告相比上季度的变动情况

E、国家主要领导人在国际场合的讲话：达沃斯论坛、联合国会议（碳中和、碳达峰就是2020年9月首次在这个会议上提出）、亚洲博鳌论坛、进博会等

F、其他定期或不定期会议：包括总理不定期召开的经济座谈会，每周召开的国常会，国务院金融稳定发展委员会等

2、行业层面

行业层面的信息流也贯穿全年，但影响较大的时期主要集中在财报真空期，因为行业层面信息流最终也会落到对个股盈利成长性的预期上。前面介绍的宏观层面信息流也一样，通过整体性影响所有企业分子分母端，达到影响盈利成长性预期，进而影响股价。

所以在财报发布期，因为已经有更直接的盈利预期信息，行业层面信息更多的是偏同步的信息。但在财报真空期，整个市场的增量信息有限，需要通过行业层面信息来对未来盈利做预测。比较有代表性的案例是2020~2021年期间通过每月新能源车销量数据来预判整个新能源车板块的景气度，事后来看新能源产业链相关上市公司的盈利数据也基本符合这个景气度趋势。

行业层面信息流大致可以分为两类，固定发布和非固定发布。

固定发布主要包括各行业协会发布的一些月度数据，比如前面提到的中汽协/乘联会的汽车产销数据、工程机械工业协会的挖机/装载机销量数据、疫苗批签发数据等。这一块涉及的行业板块太多，不便详细展开，但也是研究做细做精的重要方向之一。

非固定发布主要是国务院各部委下发的各行业政策性文件，比如最早提出“整县光伏”概念后相关板块一波大涨，因为这块并不具备可推演性，所以也不具体展开，更多的是需要及时、准确的对这些信息进行解读。

3、个股层面

个股层面贯穿始终，其中财报发布期重点关注财报，财报真空期重点关注个股层面特有的信息流。

财报信息是基本面量化的核心原材料，如何使用好这些原材料可以参见本系列的前一篇文章（选股篇），这里不过多赘述。

流内个股层面特有信息流内容广泛，在财报真空期影响较大，结合实践我将常见信息总结如下：

A、月度经营数据：部分细分板块有公布这个数据，因为是和业绩相关，所以影响较大

B、回购减持：比较直接的利多利空因素

C、重大合同：部分行业满足一定条件会有公布，这一块也直接对应到未来业绩，影响也较大，比如今年2月初CXO板块两家公司公布与美某大型药企合同订单后迎来细分板块的短期大涨

D、企业经营：包括扩产计划、研发进展、合资办厂等，需要具体分析

E、监管函：包括警示函、监管函、关注函、问询函，相对偏空

F、其他：主要是一些蹭热点概念的公告，这一块刀口舔血，参与性价比较低

至此，我们便搭建了一套信息流驱动下的股价运行体系，体系以时间为轴，在不同时间点对应不同信息流的常见类型和侧重点。在这个体系下我们需要不断更新信息流与市场的实时反馈，动态找出市场主要矛盾，在矛盾发展中演绎市场路径。

尽管如上我们列举了宏观、行业、个股三个层面诸多信息流案例，但依旧是冰山一角，股价运行是个复杂的信息流处理与反馈系统，我们只能通过常年日积月累来提升对它了解更全面、更准确的概率。在这个过程中有一点是始终不变的，宏观、行业、个股层面的信息最终都将反馈到对企业未来盈利成长性的预期上，企业价值提升来自于盈利的高成长性，这也是我坚持做基本面量化的原因。

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