投资策略

    ◎新疆能源调研见闻（中金公司)

    要点：
　　中金研究团队集结煤炭、化工、石油、电力等行业分析员于近期赴新疆调研,集中探访西部大开发的规划、进程、和可能遇到的阻力。我们在疆内的行程,跨4000公里广袤的土地,从盛产蜜瓜的沃野,到车迹罕至的矿区,再到寸草不生的戈壁滩。我们拜会了雄心勃勃的采煤民企精英,也走访了央企在疆内的分支机构,包括煤炭、铁路,和电网等部门。在访谈中,我们强烈感受到大家共同对未来的美好憧憬;同时,也发现部分企业领导对当前的市场情况和投资资金的汹涌流入保持冷静,对未来规划和市场发展前景持谨慎态度。
　　随着媒体对新疆不断深入解读,也随着“西部大开发”板块成为A股的重要热点,市场对西部开发的提问也愈发深刻。“支援”还是“圈地”运输？“解瓶颈”还是加剧供应“过剩”？“央企优先”还是“民企优先”?矿产资源“丰富”还是水资源面临“威胁”?地方和中央如何分配资源税收?我们试图通过这个调研记录,从煤炭资源、铁路规划、疆电东输、煤化工、天然气市场开拓等多角度,总结此次新疆之行。同时也对市场关注的一些问题给出我们的感悟和思考。
　　中金观点:我们主要通过一些观察和公开信息,从侧面展示给大家新疆煤炭资源开发的蓝图和可能存在的问题,我们报告中提及的上市公司包括广汇股份、中泰化学、中煤能源、新疆天业、湖北宜化等。
　　总体我们认为新疆煤炭具有开采成本低、煤质好、储藏量巨大等资源优势,主要的弱势在于公路运输成本高,铁路运力瓶颈、电力运输瓶颈等问题,未来如果中国煤炭需求持续增长,运输瓶颈解决的话,新疆煤炭占全国供应的比重将逐步上升,占领煤炭资源和地理优势的企业能够长期受益。
　　同时,从资源开采、到深加工、运力解瓶颈,再到电力外输,所有的资源开发模式都可能需要巨额资本投入。我们认为,资本市场的支持和帮助将有利于当地企业加速实现新疆资源的市场价值。

　　◎银行股遭受大量减持 防御性行业加仓明显（海通证券)

    要点：
　　银行股遭遇大量减持防御性行业备受青睐。本季度,主动型股票型与混合型基金数据显示,在紧缩政策依旧的环境下,基金继续大幅减持近期难有系统性机会的银行股,同时市场的持续疲软也使得出尽利好的券商股受到大幅减持。二季度,基金大幅增持了东阿阿胶、云南白药、上海医药、哈药股份等医药以及伊利股份、燕京啤酒、洋河股份等食品饮料股,防御性行业成为基金二季度增仓的共同选择。
　　减持力度加大个股分歧维持高位。本季度总交易股数相比上一季度大幅增加,由于二季度基金减持大量银行股,同时将投资重心转向防御性行业,因而本季度基金操作频率有所提高。其中基金增减股数为253.37亿股,占总交易的63.55%。绝对值和占比均显著高于上季度水平,这说明对同一股票的分歧程度仍较高,六成的交易发生在基金之间的相互买卖。净增持股数为74.70亿股,占比为18.73%,绝对数值高于上季度水平,但占比低于上季度的水平。净减持股数为70.65亿股,占比为17.72%,占比也较上季度的23.48%有明显下降。虽然净增持和净减持比例较上季度均出现了比例的下降,但净减持的减少比例高于净增持的比例,这说明基金对于市场整体仍维持谨慎,同时这也从侧面也反映了市场二季度下跌的原因之一。
　　交叉持股现象有所减弱。基金核心股票的扎堆现象有所减弱,前40只核心股持有市值占重仓股总市值的比例为57.40%,与上季度63.67%的水平相比有较大程度的下降。此外,重仓股只数从上季度的518只上升至本季度的570只,表明基金的投资范围有所扩大。每只股票平均由6.65只基金持有,低于上季度的7.08,这说明随着基金数量的增大以及新股的加速上市,市场不断扩容的同时,基金也逐步增加投资范围,寻找更多的投资对象,虽然目前基金交叉持股仍然比较严重,但是已经有所减弱。
　　前十重仓股集中度略降。股票型和混合型基金的前十重仓股集中度略有上升,平均值从上季度末的46.14%提高到本季度的48.81%,标准差也从上季度的12.58%增长至本季度的14.10%,说明基金前十重仓股集中度有所集中,同时集中度分化有所放大。

　　◎基于支持向量机的股票市场择时（国泰君安)

    要点：
　　传统的金融分析和理论中,所采用的决策模型往往都是建立在苛刻的假设条件下的,虽然这些简洁的模型很容易理解和解释,但在精度和解释力度上就往往偏离了实际情况。金融数据挖掘技术的运用从某些意义上来讲可以突破这些限制,得到更实用更贴近现实的预测结果。
　　支持向量机作为数据挖掘领域应用于模式识别的新技术,它克服了传统统计模式识别方法存在的样本需求量大、过度学习、局部最小值等问题。
　　支持向量机(Support Vector Machines, SVM)是Vapnik和他的合作者于1995年在统计学习理论和结构风险最小化原则基础上提出的,它具备完备的理论基础和出色的学习能力,是借助于最优化方法解决有限样本机器学习问题的数据挖掘新方法。
　　SVM是以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信范围值最小化作为优化目标,结构风险最小化原则决定了SVM在某些领域的预测能力要优于神经网络等传统学习方法。SVM利用一些具有特殊性质的核函数,将低维空间中的非线性分类通过内积运算转化为高维空间中的线性分类。目前支持向量机已逐步被应用至金融领域。
　　股指期货的推出使得我们对大盘方向的判断具有可操作性,我们可以在判断后市涨的时候做多,判断后市跌的时候做空。甚至可以构建基于一定概率的交易策略,通过设计好买卖的点位、止盈止损位,能使概率策略的盈利变为可行。
　　我们采用SVM方法,对股指期货标的沪深300指数进行全市场、上涨市、下跌市和震荡市的择时判断。我们所预测的是:沪深300指数在下一周的涨或跌,也就是说是个0和1的选择。
　　我们构建的基本策略是:建立两个账户,分别是指数账户和SVM账户,并分别投资10000元。指数账户采取完全复制沪深300指数的策略;SVM账户按照预测结果对仓位进行调整,当预测指数上涨时,则复制指数进行投资,当预测指数下跌时,则空仓操作。
　　最后测试所得的结论是:1)SVM在单边市场有着较高的预测精度,在单边上涨和单边下跌市场,其预测精度均在70%以上。2)利用SVM可以有效地规避市场下跌风险。例如在07年底、08年6月中和8月初,SVM均提示下跌风险,有效规避了市场的几波大跌。3)在震荡市,利用SVM方法进行投资的收益基本和市场一致,但一旦市场的出现较为明显的向下或向上时,SVM可以较早的给予提示。例如从10年4月16日开始,SVM账户从年初以来的持有状态变为空仓操作,有效规避了大盘的一波猛跌。4)当采用SVM出现较为集中的失误时,值得引起我们重视,因为很可能这意味着市场的拐点已到来。

　　公司最新研究
　　◎燕京啤酒（000729）：维持“推荐”评级（中金公司）
　　要点：
　　2010年中期业绩低于预期: 2010年中期公司实现销售收入50.4亿元,同比增长2.9%,实现净利润3.99亿元,同比提高25.2%,对应每股收益0.33元,低于市场预期。
　　发展趋势:销量增长遇到压力。2010年上半年“燕京”牌啤酒销量147万吨,同比增长5.76%。四大品牌总销量合计225万吨,同比增长6.64%,公司整体销量增速仅高于行业1个百分点。虽然公司在广西、内蒙地区销量增速分别达到25%和14.8%,但福建地区销量同比下降22.3%,北京地区亦天气和提价受因素销量有所影响。同时,不排除公司因可转债发行而压低公司销售增量的可能。
　　产品结构提升趋势不改。2010年二季度毛利率在去年高基数的基础上同比提高3.9个百分点,达到45.1%,环比提高7.3个百分点。北京地区提价10%,虽使销量受到影响,但其毛利率同比提升1.3个百分点。海外经济复苏推迟,使得啤麦价格在一季度反弹后有所回落,同时公司已锁定全年啤麦成本,加之公司提价效应,下半年毛利率同比提升态势无忧。
　　现金流状况良好,印证公司积极发展趋势。二季度公司经营性现金流由负转正,同比提高676.5%,显示公司发展趋势良好。其中二季度经营性现金流是当期利润的1.98倍,暗示公司实际销售有望高于报表。
　　可转债方案最终确定或将成为公司最终释放业绩契机。公司公告的发行可转债价格还未公布,且公司受让燕京集团持有的江河幕墙(即将上市企业)的股权,可见公司为可转债发行后债转股所作的准备和努力。我们需耐心等待公司最终可转债项目的最终发行,公司释放业绩动力方能加强。
　　估值及投资建议:维持盈利预测,公司对应2010年和2011年市盈率分别为24倍和20.2倍,维持“推荐”,可转债的最终发行完毕,公司业绩方能迎来更强赢利弹性。