策略研究的核心：先行業、後大勢
賣方策略之所以缺乏體系，是因為其缺乏常規工作模式。賣方策略報告之所以沒有實戰性是因為策略分析員普遍具有兩個先天不足，缺乏行業研究經驗和缺乏投資經驗。
要增加賣方策略的體系化和實戰性，必須先明白賣方策略的定位、附加值和賣方策略的常規任務。我們認為，策略分析員是縱橫家，重點是把握中觀層面的行業輪動，行業選擇是策略分析員最大的常規任務，而賣方策略對買方的附加值不在於指導投資，而在於提供系統的資訊和連貫的邏輯。
策略分析員是縱橫家
策略分析員什麼都懂一點，什麼都不通，那麼他的價值何在？我們認為策略分析員最大的價值在於：站得高、看得廣。
所謂站得高，是指從巨集觀自上而下看待問題，把巨集觀中觀化；所謂看得廣，是能夠從多個行業的聯絡去看待乙個問題，相互驗證。所以策略分析員必須是乙個縱橫家，在巨集觀中觀化、行業貫穿化的過程中尋找自己的定位。
中觀行業始終是策略分析員的本職。無論採用哪種行業分類方法，策略分析員腦中的市場永遠應該是兩大塊、六小塊，而每塊的關注點都不一樣。
策略分析員腦中的市場結構
主要分為製造業和服務業，其中製造業分為下游需求、中游製造和上游能源，服務業分為物流、金融和tmt。
下游需求重點關注需求的產生，特別是房地產和汽車的需求，而這一點要靠巨集觀判斷和微觀調研，要形成專門針對需求調研的擴散性指數。
中游的需求可以通過下游的訂單把握。中游又分為材料類（鋼鐵、建材、造紙和化工）和工業品類（機械、建築），前者主要把握**成本差，後者主要把握銷售量。由於中游的投資機會比較短暫，彈性又比較大，所以需要重點跟蹤**、庫存、現金成本、當前利潤水平、產能利用率、產能擴充套件速度等指標。
上游能源往往體現兩種屬性，即金融屬性和商品屬性，前者和流動性相關，後者與經濟過熱相關。重點關注美元、避險情緒、流動性和庫存等指標。
物流系統主要關注港口吞吐量、公路運力等指標，此類指標體現經濟的活力。
金融系統主要從央行、商業銀行、實體部門和出口部門的資產負債表去把握流動性和信用創造。
tmt則相對比較獨立，主要關注美國的tmt復甦情況。
a**場結構偏週期行業，而週期性行業主要看趨勢而非估值。所以如何把握巨集觀經濟週期的拐點，對策略分析員非常重要，乙個優秀的策略分析員首先是乙個經濟學家。
對於房地產、鋼鐵、煤炭、有色、銀行和航運，策略分析員要特別關注。因為房地產是中國城市化的核心，並且其需求和投資直接決定了中游若干行業的景氣；鋼鐵是中國工業化的核心；煤炭是重要的能源；有色和航運對外部經濟的敏感度最大；銀行是整個中國經濟流動性的**。
策略三大任務、四大配置：行業選擇是核心
賣方策略三大任務，即大勢判斷、行業選擇和主題投資。
本質上講，主題投資沒有固定方法，所以策略的常規任務就剩下大勢判斷和行業選擇。
在經濟週期劇烈波動時，系統性風險佔主導地位，大勢判斷比行業選擇更加重要，此時大勢判斷更多是巨集觀變數的判斷。
當經濟週期進入平緩階段，大勢判斷是行業選擇的結果。當你推薦零售、醫藥，迴避銀行、地產、鋼鐵、電力、有色時，你對大勢就是不看好的，所以行業配置體現了你對大勢的看法。
由於a股是單邊市，所以行業選擇往往只重視看好的行業，而忽視看空的行業，忽略大行業的**因素將直接影響大勢判斷。
另外一方面，策略包含四大配置，即國際配置、大類資產配置、行業配置和風格配置。在a股，國際配置基本不需要，大類資產配置需求也不大，風格配置更多是金融工程的產物，所以所謂的策略配置基本上是指「行業輪動策略」（sector rotation strategy）。
綜上所述，行業選擇是策略分析員最大的常規任務，關鍵是有沒有系統化的方法，而這在某種程度上取決於你的投資哲學。
投資時鐘，可以遠觀，難以細究
無論是國內還是國外，均缺乏系統化的行業選擇方法，投資時鐘算是策略研究里程碑式的成就，它對國際資產分配、大類資產分類、行業配置、風格輪動均有所涉及。
但是投資時鐘由於如下幾個問題，可能缺乏應用價值：
第一，從經濟週期直接跳到市場表現，中間省略了行業的業績表現。一般而言，我們研究乙個問題，總是先實體後虛擬，先**在不同經濟週期、不同經濟驅動力下行業或者公司的盈利變化，然後再**這種盈利變化在資本市場上的價值變化。投資時鐘用統計的方法直接建立了經濟週期驅動力與資產表現的關係，忽略了行業實體的業績變化。
投資時鐘檢驗的樣本時間為2023年到2023年，期間美國已經完成工業化和城市化，消費主導，產業結構相對穩定，所以這種跳躍或許可行。但在中國，直接從巨集觀總量變動推導**行業輪動，很難實現，除非經濟週期出現了劇烈波動。2023年上半年，投資時鐘之所以如此盛行，恰恰是中國的經濟週期發生了劇烈的波動，**推動經濟週期從衰退到復甦。
2023年，一旦經濟復甦程序變得緩慢，投資時鐘的解釋力會大打折扣。
第二，由於中美行業處於不同發展階段，即使判斷對週期，也未必判斷對行業配置。比如說ipp，在美國是公用事業，但在中國，由於ipp的成本主要是煤，需求主要是工業用電，所以呈現很強的週期性；比如說房地產，國外通常放入financial，但是國內更多是建築以及由此形成的上下游拉動，而非財富的概念；還有銀行，中國的銀行被作為調節經濟的工具，所以滯後於經濟週期…….諸如種種，我們很難將投資時鐘的結論直接運用到a**場，即使判斷對了經濟週期，也很難做出正確的行業配置。
投資時鐘對國際配置、大類資產配置的借鑑意義大於行業配置。
第三，投資時鐘忽略了風險的概念。在滯漲和衰退階段，投資者對現金類資產的偏好，不是因為盈利發生了改變，而是人們的風險偏好下降了。在a**場，市場開始急劇**時，恐懼也會推高這些行業。
但是由於恐懼而持有的行業注定不能長久，因為一旦恐懼消除，週期類行業的**幅度會更大，一旦恐懼被證實，這類行業會補跌。所以，在a股，除非在市場**之始、恐懼之初，才可以購買穩定增長類、防禦性的**。
2023年投資時鐘的解釋力會大大下降，因為在投資時鐘的邏輯中，驅動行業輪動的原動力是經濟週期的變遷，一旦經濟週期停下來，投資時鐘對行業輪動的解釋力也就喪失了。
行業選擇的邏輯：驅動力+訊號驗證
那麼我們的行業選擇方法是什麼？首先，為什麼我們要配置乙個行業？我們配置乙個行業，是因為預期到某種因素的發生。
比如加息或者溫和通貨膨脹，銀行股和保險股會漲；資源****，資源股受到青睞；汽車銷量超預期，汽車股漲。我們把這些促使股價**的因素稱為「驅動力」。
我們不可能等「驅動力」出現以後再投資，也不可能拍乙個方向去賭運氣，我們需要「訊號」來驗證「驅動力」出現的概率。舉個例子，預期房地產新開工**帶動鋼價**，從而配置鋼鐵股。這個時候「驅動力」是鋼價，原因是房地產新開工**。
從房地產新開工到真正看到鋼價**，中間還有很多訊號需要確認。其中，房地產新開工**是第一層面的訊號，鋼鐵社會庫存下降和水泥****是第二層面的訊號，鋼鐵生產商庫存的下降和鋼鐵****的**是第三層面的訊號，最後鋼鐵****，驅動力出現。再比如說，如果我們判斷動力煤****而配置煤炭，那麼「驅動力」是動力煤**，發電量超預期是訊號一，電廠電煤庫存下降是訊號二，秦皇島庫存下降是訊號三。
同樣道理，當訊號朝相反方向發展時候，**訊號也可以成為賣出訊號。
選擇在什麼時候投資，取決於投資者的風險承受能力、資金的等待成本和市場的氣氛。大**和自有資金可以在訊號一就投資，一般人選擇在訊號二投資，而更多的人選擇在驅動力出現甚至股價**以後才投資。在熊市中，投資的時間越來越晚，而在牛市中，投資的訊號越來越早，甚至靠想象力來投資。
鋼鐵和煤炭的「驅動力」和「訊號驗證」
以損益表為標準構造行業的關鍵假設表
當然，現實生活永遠比我們想象地複雜。從投資哲學的提出到具備實戰性，我們至少還要解決三個問題。
第一，如何篩選每個階段關鍵的驅動力和訊號？
乙個行業同時受若干個驅動力的影響，如何判斷哪個驅動力更加重要？歷史的案例是否可以借鑑？選取哪些訊號為宜？甚至用同比資料還是真實值、用累計值還是用單月值都要經過思考。
第二，當訊號出現矛盾時，如何選擇？這個問題本質上也取決於對驅動力和訊號重要程度的判斷。
第三，當「驅動力」和「訊號驗證」機制同時顯示幾個行業出現買點時，如何在行業間進行選擇？如何給出具體的配置權重？
雖然有種種問題，但是我們不可能把所有問題都想明白了才去做，很多問題要在做的過程中去解決、去思考，所以關鍵是現在如何做好第一步。
第一步是分解21個行業的關鍵指標，這些關鍵指標構成了每個行業的驅動力和訊號。這21個行業包括上游（電力、煤炭、石油、有色）、中游（鋼鐵、建材、造紙、化工、工程機械、建築）、下游（房地產、汽車、農產品**）、金融（銀行、保險）、交通運輸（港口、航運、公路、鐵路、航空、機場）。我們不能把簡單的把所有的指標放在一起，而是要系統性、標準化的去梳理。
由於a股上市公司的損益表是同一標準，所以我們以損益表為標準去整理各個行業的關鍵指標，這樣能夠保證不同行業的同一標準，同時也有利於在同一平台上整合。
以煤炭為例子，其中紅色部分就是「驅動力」指標，綠色和黃色部分就是「訊號」指標。這個工作大概就要花10個月完成。
第二步，整合。很多行業的驅動因素可能是相同、因果或者互斥的。比如說，銀行、地產、保險和汽車都會受制於利率，航空、汽車、航運、石油、化工都會受制於成品油**的調整。
每次撰寫大的策略報告，我們需要系統梳理一下所有行業的驅動因素，整理出一條路徑，先因子，後核心。然後設計「驅動力」和「訊號驗證」機制，給出具體的行業配置建議，而行業配置完成了，大勢判斷也就完成了一大半。
非但要給出**的行業，同時也要關注賣出的行業。a股由於沒有做空機制，所以策略分析師往往不關注賣出的行業，總是偏樂觀。事實上，如果不考慮發出賣出訊號的「驅動力」，不考慮賣出的行業，對大勢的判斷注定是不完全的。
一旦，報告形成，接下來就要組織調研力量去關注「訊號」，一旦「訊號」強化我們的判斷，就要持續推薦；而「訊號」無法驗證，就要反思。
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