策略的陈宇豪。今天主要向各位领导汇报一下，我们从拥挤入的框架去对数字经济的兴奋方向如何去进行一个比较，那么如何从拥挤度去看当前的这个数字经济到了一个什么样的位置？

其实在上周的时候，我们其实汇报的主要是我们对数字经济它的行业比较的景气维度的这么一个框架，我们在上周的时候汇报的包括终端景气层面，包括订单以及盈利预期，我们从这三个维度去对数字经济的景气的状态去进行一个刻画。

那么在这周的话我们主要汇报的是从拥挤度的这么一个角度，然后那么我们最后的话也会去展示从景气和拥挤这两个维度，那么当下有哪些行业值得去重点关注，其实熟悉我们团队的领导应该也都比较了解了，那么拥挤度这边是我们去年在年初的时候最早去构建的这么一套指标的体系，它主要是用来衡量短期的热门赛道的一个交易情绪。

(相关资料图)

那么在最近的这几年的时间，市场对于拥挤度的关注度也是到了一个比较高的这么一个水平，已经也都比较耳熟能详了。

那么我们团队的拥挤度体系主要是基于像量能、价格、资金和分析师情绪这么 4个维度，我们去找了这么7个对于股价有较强解释力的这么一些指标，去做了你的最终拟合出来的这么拥挤度的这么一个指标，然后在但是这个指标其实和市场上用最多的就直接基于成交占比去构建的，拥挤度指标其实也都比较类似，但是其实他们我们给了它一个定义，其实我们把它统称为我们把它叫做狭义的拥挤度，因为它主要是基于市场的量价的指标去对短期的交易情绪去做一个刻画，但是我们知道其实对于拥挤度它主要刻画的是资金行为，但是这种资金行为其实短期和中长期应该还是会有一些不同和差异的，所以我们其实也很难去混为一谈。

那么也就是基于这点认识，我们团队在今年的时候是进一步的去提出了广义拥挤度的这么一个概念，那么这个指标和我们平时见到的市场上大家用的最多的拥挤度指标不同，就是广义拥挤度它的更倾向于是从一个中长期的维度，它主要是基于机构持仓，包括像公募外资也好，包括股农户数，它主要刻画的是这么一个中长期的股价的空间和趋势，那么我们觉得这二者之间应该还是存在着一些差异，然后并且也是有一些相互影响的这么一个因素的，所以我们其实也就是从狭义拥挤度和广义拥挤度这两方面构成了我们团队的这么一个拥挤度的这么一个体系，因为确实我们也去去做了一个历史的复盘，我们会发现的确因为从我们逻辑的推理的角度来讲也是这样，它的一个中长期的空间和趋势的确会影响我们去如何应对短期的拥挤度的状态。

举个比较简单的例子，如果说我们发现这个行业它的中长期的拥挤度，也就是我们所谓的机构持仓，或者说广义拥挤度升到了一个历史上比较高的位置，那么如果说短期的拥挤度也到了一个比较高的位置了，那么这个时候我们其实往往需要去谨慎，然后需要去再次去重视和评估的。

但是如果说我们发现一个行业，它的中长期趋势还是比较广阔，那么广义拥挤度机构持仓还处在一个比较低的位置，那么对于短期的拥挤，或许我们就不需要有那么大的担心，所以二者之间确实是会存在着一些不同的影响，那么我们也是通过这种分位输入的方式去做了一个系统性的刻画。

你比如说我们以新能源行业为例，左边就是我们去看了光伏，包括风电和新能源车它的广义拥挤度，也就是以机构持仓为核心的中长期的拥挤度的指标的变化，我们会发现在广义拥挤度抬升的阶段，那么因为本身这个行业和板块通常会迎来这种趋势性的增量资金的一个流入和聚集，所以其实我们经常会观察到，短期的量价和资金的指标会呈现出一个创新高的状态，并且是一个常态。

然后这是第一点。

第二点的话我们会发现只要还是处在广应有几度趋势抬升的阶段，那么即便短期的情绪可能出现了过热，但是它更多的呈现出的股价的状态是一个震荡或者扩散，往往不是行情的终结或者系统性的调整。

那么随着短期的情绪过热消化之后，股价往往就能够再次重回上行，甚至再创新高。

我们下面的新能源的例子其实也能够比较明显的看到，在 20年到21年其实是属于新能源的这个机构持仓或者说广义拥挤度趋势抬升的阶段，那么在这个阶段我们会发现像右边的短期的拥挤度指标，虽然也会出现过热，但是在过热，也就是说我们看到右边的图，蓝色的线虽然也经常会出现突破均值加一倍标准差的这么一些状态，时间，但是在这个状态之下，股价往往不会出现特别明显的系统性的回调，那么当短期拥挤度降到低位之后，股价往往能够再次的创新高。

那么再举一个例子，就是我们以之前的 17~19年，包括20年到21年的核心资产为例，其实也是这样，在广义拥挤度抬升的阶段，短期可能即便出现过热，但是是股价也不会出现系统性回调，然后那么随着短期的拥挤度压力消化，到底部之后，往往能够再重新回到一个上行，然后去创新高。

因为这个背后其实就是在广应组，也就是机构持仓还处在一个系统性趋势加仓的这么一个背景之下所带来的这么一个结果。

这是我们广拥挤度和狭义拥挤度，或者说市场最常见这些量压拥挤度，然后去综合比较，我们认为才能够得出如何去应对当下的允许度状态的一个比较好的这么一个结论，但是我们刚才看的是上行的这么一个状态，但是如果说我们发现一个板块，它的广义拥挤度是处在从顶部开始往下回落的这么一个趋势回落的这么一个阶段的时候，我们会发现了一个特点，就是如果说在管用度下降阶段，短期的量价资金指标出现了一个过热，因为它是缺少趋势性增量，因为整个广东都是回落的。

那么在这个时候股价通常会有一个明显的回调的压力，那么即便短期拥挤度降到一个低位之后，它可能因为相对性价比的提升会吸引一部分资金的流入，但是股价我通常只会出现一个阶段性的反弹，然后这个是我们去观察广泛拥挤度在不同的状态之下，不同的阶段之下，那么跟随狭隘拥堵状态变化所导致的股价呈现出来这么一个特征，这是我们从广义拥挤度和狭义拥挤度的角度去理解股价位置的这么一个这个结论，然后后面的话我们会再简单的介绍一下我们是如何去构建广用度和狭义用气度的。

那么首先就是狭隘拥挤度也是我们用的见的比较多的，也是相对偏高频的，以量价指标为核心的这么一个指这个应季度的指标，我们的指标主要是基于这么 4个维度，包括量能、价格、资金和分析师情绪的这么一些维度。

那么首先就是在量的维度，我们主要采用的是成交额分位和换手率，当然现在大家用的最多的肯定还是成交占比，因为成交占比的计算比较简单，但是我们从实际的应用的角度或者说效果的角度来讲，成交占比它毕竟是一个占比的相对的指标，是比较容易受到其他板块的影响了，我们在历史上也会能够找到一些阶段，成交占比和股价会出现一个背离。

比如说我们看到左边的新能源行业为例，那 19年初红色的线是股价它在上行的阶段，然后蓝色的成交占比反而是回落的，主要是受到了可能其他板块成交额更高的这么一个影响。然后那么相对而言成交额的指标，它对于股价的趋势或者说走势相关度会更高一些。

然后那么再一个我们针对于成交额的指标，在计算的时候，我们是去计算它的周度的滚动，一年的分位数，也就是说我们把它统一到了一个 0~100%的这么一个区间，那么我们通过观察它的均值加减一倍标准差，作为它的上下限去判断它所处的这么一个位置，包括我们后面所采用的其他的指标，其实也都是基于这种做法，把所有的指标这个都归到了0~100%这么一个区间，然后通过滚动一年的均值加减一倍标准差，去判断它所处的这么一个状态。

然后那么当然量能指标除了成交额之外，还有一个换手率，换手率其实也是类似，我们同样也是用周度的换手率去计算了均值加减倍标准差，然后但是量能指标它所存在的一个最核心的问题，它其实是没有方向的。就是说我们会发现在某一些阶段，它的大幅的上涨或者是大幅的下跌，都有可能会出现一个放量状态。

所以我们单纯的去观察这个量能的无论是成交的指标也好，换手的指标也好，其实在某些阶段有可能都会出现一些背离，所以我们还是从一个更多维度的角度去提升信号的有效性，所以我们后面又从价格的维度去构建了两个指标，一个是我去算了 30日均线上的数量占比，也是这个板块当中有多少成分股，它的价格已经升到30日均线以上，那么对于原始的指标也是左边我们会发现它其实是有一个相对稳定的波动中枢的，然后那向右边是我们同样的去做了滚动一年的分位数的这么一个处理。

那么第二个指标就是我们去看了创 60日新高的数量分位，然后这是我们在价格维度所找的两个指标。然后第三个维度就是我们从资金维度也是去找两个指标去做一个刻画，因为拥挤度它本质上还是去刻画了这种资金的行为。

首先第一个就是我们去看了融资买入情绪，它其实本质上因为融资资金它是有这种杠杆的这么一个属性，所以对于市场的情绪也好，包括股价的趋势变化都会更加敏感。

那么我们融资买入情绪的计算，主要是用最近 20个交易日的融资买入额，占最近60个交易日的融资买入额的比重，我们去作为衡量这个板块融资买入情绪的这么一个指标。

那么右边就是我们基于原始的指标去做的滚动一年的分位数的一个处理，它能够比较好的把这个指标变成一个均值加减一倍标准差上下波动的状态的这么一个指标。

然后那么第二个维度就是我们去看了主力资金的净流入主力资金的定义，它其实就是单笔成交额大于 20万元的这么一个资金，我们去计算当周的这么一个主动的净流入规模，那么这个指标对于股价总体的走势也是有比较强的这么拟合的效果。

那么最后一个维度就是我们看了分析师的情绪的维度，我们去计算了这个板块当中发布的增持或者买入评级的研报数量，然后我们去计算一个分位数据来源，主要是基于张永旭他对于研报的这么一个统计。

那么最后的话我们也是因为本身研报数据它是有季节性的，在财报的披露季可能会增加比较多，我们也是做了一个这个技巧的这么一个处理。那么这 4个维度的7个指标有了之后，我们都是进行了1个分位数的计算，其实每个指标都是0~100%的这么1个数据，那么我们直接去把它进行了一个等全的合成，最后形成了我们每个行业向右边的图蓝色的线，它的综合的拥挤度的指标，那么这个就是我们交易拥挤度指标或者说狭义拥挤度指标的这么一个构建的过程。

那么最后的话就是我们去看这个数字经济它当前细分行业的一个拥挤度的状态，那么这个散点图也是我们最常去观察的这么一个图，那么横轴的话就代表当前拥挤度的它的一个位置，纵轴代表着是过去一个月的它的拥挤度的一个变化，那么我们会看到其实在数字经济的板块，当时在 3月份是经历了一波很明显的一个上涨，包括当时我们去看到TMT板块的成交占比其实一度都突破了50%，所以其实在4月初的时候，我们去观察数字经济它的细分方向，其实多数都已经到了一个相对拥挤的状态所呈现出来的，就是我们看到下面这个圈中的这些细分的行业，多数拥挤度的位置都高于100%，其实升到了一个历史上比较高的这么一个水平了。

那么所以当时我们其实也是明确的去判断行情可能已经处在一个底部的顶部，但是经历了 4月份包括5月份的这么一个调整之后，我们会发现这个数字经济目前多数的细分方向，它的拥挤度已经出现了比较明显的回落，已经降到了一个中等偏低或者说较低的这么一个水平，也就是说来自于交易拥挤的这么一个风险，已经出现了一个明显的化解，我们其实是对于数字经济去按照它的上中下游划分了三个环节，对于上游环节我们会发现也就是蓝色的点多数都已经降到了中等偏低或者较低的状态。

也就说对于上游的偏硬件基础设备的这么一些环节，其实都已经到了一个中等偏低或者较低的一个水平，对于中游它主要是一些技术和服务的环节，目前也都是在一个中等偏低的状态，其中像运营商我们能够看到它的拥挤度是降到了比较低的这么一个水平，在所有的细分行业当中可能是最低的这么一个状态，其他的也都在一个中等偏低的这么一个位置。

最后像下游的应用环节，也就是红色这些点，目前的交易拥挤度的状态多数都是处在一个中等偏低或者较低的位置。

所以这是我们从一个短期的基于量价指标所构建的拥挤度所做的这么一个观察，那么基本的结论就是我们目前观察到的，基本上所有的数字经济行业拥挤度都到了一个中等频率或者较低的位置，或者换句话说至少也都没有到一个突破 100%一个过热的这么一个状态。

那么因此我们判断可能从拥挤度的角度，至少不会对当前行情的继续上涨，或者说行情的持续性有这么一个制约，这是我们从狭义拥挤度的这么一个角度去做的观察。

那么对于除了狭义拥堵之外，那么我们觉得从中长期的角度而言，那么广义拥挤度可能是更值得去重视的这么一个指标。

因为它主要基于机构的持仓，包括公募基金的持仓占比，包括外资的持仓占比，以及我们去看了每个板块它的股东户数的中位数，我们最后其实也是类似的做法，我们都是通过计算了这种分位数的形式，然后去做了一个等全的合成，去构建了每个行业它的广义拥挤度的这么一个指标。

那么也就是参考我们前面的结论，其实我们更值得关注的是那些广义拥挤度已经处在趋势抬升，也就是机构仓位从底部开始趋势加仓的这些板块。

那么目前对于数字经济的这些细分方向而言，多数的广义拥挤度其实在去年四季度都是到了一个底部的位置，然后那么经历了今年接近上半年以来的板块的行情之后，我们会发现多数的细分行业，它的广义拥挤度都是从底部开始步入一个趋势抬升的这么一个阶段了，目前基本还是处在一个中等或者中等偏低的水位。

比如说我们看到像上游的基础设施和设备制造这个环节，其实绝大多数还是在一个中等和中等偏低的这么一个位置。

那么中游的技术和服务的环节就是黄色的这些点，那么它的广义拥挤度或者说机构持仓也都很少有到过热的这么一个区间的水平，那么最后向下游的环节其实也都是在中等或者中等偏高的水位，还是处在这个趋势抬升的这么一个阶段。

后面的就是我们去观察的部分的环节，各个新闻方向它的广音记录指标的一个状态，我们能够观察到其实多数还是处在一个触底，然后开始趋势回升，但是还没有过热的这么一个状态。

换句话说也就是多数的板块的机构持仓还是处在一个中等偏低或者较低的位置，还没有到一个过热或者说机构仓位到了一个非常高的水平的这么状态，这就是我们基于广义拥挤度和狭义拥挤度去对数字经济细分行业所做的这么一个观察。

最后我们去做一个总结，首先的话对于数字经济的细分行业当中，那么以机构持仓为核心的广义拥挤度，其实绝大多数都已经自底部开始步入一个趋势抬升的区间了，目前多数都还在一个中等或者中等偏低的这么一个水位，但是然后同时对于以短期量价为核心的狭义拥挤度，则是多处在了一个中等偏低或者较低的位置，还没有到一个过热区间，所以短期也不会对板块的行情的持续性构成制约。

那么如果说从一个最终行业比较的结论上来看，我们觉得从拥挤度的视角之下，那么我们最值得关注的其实就是两类，一类就是广义拥挤度，自底部开始抬升，但是还没有到达过热区间，同时短期的量价指标或者说狭义拥挤度也降到底部的行业。比较比如说像运营商，半导体的设备材料分离器件以及面板，其实都是属于广英举度趋势抬升，短期的量价指标也降到一个比较低位的这么状态的这么一些行业。

那么除此之外，还有一类行业就是属于它的狭义拥挤度或者是短期的量价指标，已经走出底部，但是还没有到达过热还没有突破。

我们所谓的上限阈值到达一个拥挤度短期拥挤度较高的这么一些行业，比如说像光模块，像半导体的封测，包括服务器、存储器、游戏、数字营销出版和数字媒体，属于短期的量价指标已经从走底部走出，但是中期的拥挤度还是处在一个趋势抬升的这么一个区间的这么一些行业，这是我们从拥挤度的角度去对数字经济也做了这么一个观察。

那么最后的话我们是把拥挤度和我们在上周所汇报的景气度的指标去做了一个汇总的图，那么横轴就代表着当前的拥挤度的位置，那么纵轴是代表着我们根据中观指标，根据订单指标，包括盈利预期去做的一个景气的综合排名，那么越往上的话是代表着景气度越高，那么拥挤度的话是拥挤度的值越大，代表拥挤度的水平也是越高的。

那么其实我们现在能够看到在这些 43个细分方向当中，那么我们是能够找到一些景气度水平比较高，并且拥挤度水平相对偏低的这么一些行业，那么我们所选出来的就是像游戏，像数字营销、数字媒体，包括出版光模块、卫星通信、国字云面板和光学元件，也就是我们上面红框所圈出来的这些行业，都是属于目前的景气度的状态比较高，拥挤度还是处在中等偏低或者较低水平，或者至少没有到达一个过热区间的这么一些行业，我们觉得在短期之内可以去重点关注。

这边我们对于从拥挤度的框架，对于数字经济去做的这么一个观察，以及我们结合我们在上周所汇报的景气度的指标，我们如何去对这个行业当前的行业去做一个综合的判断，那么这样其实也就是结合景气度和拥挤度这两个维度形成了我们去对数字经济细分行业进行选择的一个很重要的这么一个观察的体系。

那么这套体系其实我们也形成了比较系统的数据库，以月度更新的形式，如果说各位领导感兴趣或者说有需要的话，也是可以随时和我们团队或者说对口的销售老师去做沟通，那么也可以获取我们最新的这么一个数据库，我今天的汇报大概就到这里。

感谢各位领导好的，非常感谢陈总的精彩讲解。大家参加本次电话会议到此结束。