本文节选自申万策略《打造行业配置的“驱动力”和“信号验证”机制》系列报告，作者凌鹏，报告发布于2011年。
核心观点：
1、策略的三个层次：寻找强势板块、把握市场风格、优化投资组合;策略是对策而非预测，除了预测实体变化，判断市场对此种变化的反应也同样重要，策略是实体实验和市场实验的综合;建立框架的目的是有一个稳定的思维模式和信息存放的基础，使我们对任何问题都有一个比较快速、稳定和良好的反应，而不是建立选股口诀，直接从股价变化出发建立框架是错误的。
2、市场实验在于寻找市场一致预期方向。强调从价格和估值出发寻找市场一致预期；强调跨市场资金流动、更广阔角度俯视A股；强调卖方分析员行为的变化；强调不同行业和股票对流动性敏感度的不同；建立客户群，把握交易动机变化。
3、结合实体实验和市场实验，一份优秀的策略报告要分四个层面。第一层面从各市场、各行业的价格变化推断当前市场的预期。第二层面是抛开市场，研究这些市场关心的问题在未来的可能变化。第三层面是提示可能改变市场趋势的实体信号点。最后是将市场可能发生的情绪变化补充进去。
以下为正文：
策略的任务和分工：从三大任务到三个层次
在“策略思考”第一篇报告《打造行业配置的“驱动力”和“信号验证”机制》中，我们提出策略研究的三大任务是大势判断、主题投资和行业选择。现在想来，这种划分不尽合理，因为三者相互重叠、不可分割。大势是一个最终结果，由行业和个股构成，大势判断和行业选择必然重叠；主题投资需要特定的投资环境，本身涉及大势的判断，而主题往往容易出现在消费品、TMT等行业，主题投资和行业选择也脱不了干系。基于三大任务的团队分工，最终必然是不清晰的。
策略研究应该分为三个层面。第一层是寻找强势板块，强势板块往往成为未来一到两年的主流，成为一个牛市的特征板块，如96—97年的家电、99年的TMT、2003年的五朵金花、06—07年的金融和资源。这种强势板块的出现和当时的时代经济背景有关系，对这块的研究实质上是对经济和社会科学的把握，超出常规策略的范畴，重思想和远见。对于这块的挖掘有四个途径：美国和日本的国际比较、发展经济学的文献综述、自下而上看待新兴行业的变化、国家的政策方向。如果能把握强势股，可以赚大钱，是大策略分析师干的事情，需要宏观和远大的视野，不是每天干的事，仅需每过半年甚至一年去审视一下。
第二层次是把握风格，在当前格局不发生变化的情况下，如何在各板块间进行选择。A股市场的板块主要分周期股、成长股和防御股，各自的投资逻辑不同，风格转换的关键是周期股的买卖机会，而促发风格转换的根本是投资者对经济的预期。当然，风格转换非常复杂，除了经济预期，还要把握政策、资金、情绪和相对估值结构等因素，这一块会涉及到3—6个月的配置，所以构成策略分析员的重点工作，我们的分工也围绕于此。
第三层面是优化组合。策略研究的最终还是要构造组合，所有的故事要落实在业绩和组合上，否则虚无缥缈。倘若在强势股和风格转换均未出现时，策略不需要过多发表观点，改善组合就成为日常工作，在周期股中寻找并购机会、在成长股中优化，这需要天天思考，类似组合经理的工作。
上述三个层次中，策略团队最核心的任务可能还在第二层次。向上是一个经济学家的任务，向下更多是行业分析员的强项。
策略是对策，实体实验和市场实验的综合
经常有人希望去预测和判断市场，并将正确与否作为评价策略的主要标准。事实上，站在今天的时点，对未来所有的预测均带有很强的不确定，判断要下，但是更加关键的是要准备应对之策，知道在事实尘埃落定之前什么信息、什么时点最为关键。策略不是站在现在赌一个方向，而是对未来做一个大致判断，然后在行进过程中慢慢验证和修正判断，并且在验证和修正的过程中调整仓位和结构，抓住主升浪。所以策略更多是对策，而不是预测。
从研究到投资可能要经过两个层面，第一个层面是预测实体会发生什么变化，第二是判断投资者如何理解这种变化。在我们的研究中，比较强调第一层面而忽视第二层面。其实，第一层面对卖方比较重要，第二层面对买方更加重要，特别是有投资时间限制的公募基金。有时候，我们看对了经济和实体，但却做错了投资，原因是市场根本不关心我们所关心的问题，或者市场还未对我们关心的问题做出反映。
由于这两个层面都是在对未来做预测，并且在未来到来之前均无法确认，需要做实验，所以我们将这两个层面的研究分别称为实体实验和市场实验，策略就是实体实验和市场实验的结合。
举个实际的例子，如何把握2010年下半年的行情？现在看来，2010年下半年股市上涨最重要的原因是经济见底回升。但是如何在当时而不是现在预测这一点，如何把握经济拐点，如何在市场上涨的主升浪抓住机会？从实体实验和市场实验的角度分两个问题，其一是经济何时见底回升？其二市场何时意识到这个问题，作何反应？
判断经济拐点分如下两步：第一，辨析经济下滑的原因，只有明白经济下滑的原因才可以集中精力判断这种力量在什么时候衰竭，当这种力量衰竭之时，或许就是经济见底回升之时。2010年4月，很多人担心欧债危机导致出口下滑、房地产调控导致投资下滑，全面看空中国经济，而二季度工业增加值的变化似乎验证这种逻辑。事后看来，这种判断是错误的，因为出口、房地长投资、房地产新开工从来没有下来过。但是事后解释没意义，如何在事中把握最关键？观察水泥和螺纹钢的产量使我们了解这一轮下跌的真正原因，并且这种观察在事中而不是事后就可以明晰。
2010年4-7月，螺纹钢产量增速急剧下滑而水泥增速保持不变，出现背离。在史上最严厉的房地产调控政策出台的背景下，钢铁经销商对未来房地产开工的预期非常悲观、不再进货，钢铁厂商主动减产去库存，导致钢铁产量和工业增加值明显下滑。所以，工业增加值的下降是钢铁厂商主动调整生产行为导致的。一旦钢铁经销商发现下游需求没那么差，而库存已经削减到较低水平时，其补库存行为会带动钢价上涨，进而促使厂商生产，工业增加值将会迅速恢复。
第二，经济回升取决于库存水平和下游需求好转。一旦明晰了经济下滑的原因，就可以知道经济上升的动力就是补库存，而补库存的基础是下游需求改善，所以目光转向汽车和房地产销售。通过周度的数据跟踪，基本可以确定9月公布的8月汽车和房地产销售数据均超预期，通过跟踪8月旬度的发电量可以确认9月11日公布的8月工业增加值和发电量可能出现跳升。所以基本就可以确定经济会在8月份见底回升。至此，我们在8月底就完成了实体实验，确认了经济的拐点大致在8月份，但是所有数据要在9月上旬公布，所有的推论届时等待最终检验。
此时开始进入市场实验，对于8月经济见底的预测，一些投资者认为要清仓，因为经济好、政策会强化、市场要跌；而另外一些投资者认为要满仓，因为经济拐点已现、周期品估低。所以，即使面对同样实体实验的结果，投资者依然会做出不同的选择，而市场是所有投资者交易行为的综合，最终市场会选择哪种决策还是要等待市场实验的信号。
我们将9月1日、9月9日的汽车数据、9月11日的工业增加值和10月8日的PMI等数据设为我们的观察点。发现市场在一步步强化，所以市场在慢慢认同经济拐点出现、周期股投资机会来临的观点。
这里一个很重要的问题就是要判断行情的级别，如果是小行情，你必须在左侧交易或者不做，如果是大行情，你可以等待更久、确认更多。对于大基金，可能要提前布局，但是对于一般的投资者，如果能在最后启动点确认并且重仓高弹性的品种，也非常有意义。
由于策略是两个流程的结合，所以对于买方和卖方就有了分工。卖方很重要的任务就是将实体实验做好，而买方根据自己的性质和特征寻找最佳决策，不同的人有不同的投资策略，策略是一个人的事，卖方写出来的投资决策更多是一个描绘和预测性的情景，而不是针对个人的最佳投资决策。
框架的意义：信息存放和思维方式，而非口诀
框架的建立是帮助我们更快、更好和更稳定地思考问题，而不是设计投资口诀。框架建立的原则要摈弃两大误区:
误区一：寻找股市的领先指标。投资者期待寻找到股市的领先指标，从而一劳永逸得解决问题，事实上这种指标可能根本不存在，或者被大家熟知后马上失效。以这种原则去建立框架不切实际，真能找到，也是短暂。
事实上，能找到股市和实体的同步指标就非常不错了。比如吨钢毛利和钢铁超额收益息息相关。倘若这种关系稳定，判断钢铁吨钢毛利的方向就等于判断了钢铁股的投资机会。而吨钢毛利是下游需求、产能利用率和产量共同作用的结果，可以被推断。对吨钢毛利的推断涉及对房地产新开工、产能利用率、铁矿石和焦煤价格的判断，正是由于投资者对于这几个因素的判断不一致导致交易、导致投资、导致有人亏有人赢。对这些变量的判断才是体现个人价值的地方，框架只是告诉我们投资钢铁应该吨钢毛利及其影响因素。
误区二：直接从股价出发来建立框架。所有的研究，最终都是为了预测股价的涨跌，所以投资者往往希望从股价直接出发去寻找和建立框架。但事与愿违，直接从股价出发往往无法发现问题的本质，导致南辕北辙。举钢铁和煤炭的例子，当下游需求上升，钢铁需求增加，钢价上涨，同时成本较低，毛利率扩张，这是第一阶段；钢铁商见有利可图，大量扩产，产能利用率提升，对上游原材料需求增加，铁矿石和焦煤价格上涨，此时钢价上涨由成本推动，毛利率保持稳定，这是第二阶段；到了第三阶段，高企的钢价挫伤下游需求，需求减少使社会库存大增，厂商降价促销，而高价原料继续到港，钢铁厂商毛利率下降，甚至亏损，最终产能利用率下降，煤炭和铁矿石价格开始下降，回到原点。这可能是实体经济中的一个规律，反复出现，不以投资者的意志为转移。
到了虚拟经济，现象第一次出现时，投资者跟随钢价和煤价的上涨而陆续投资，股市上钢铁股先涨，煤炭股后涨；当现象第二次出现时，学习效应使大家同时投资煤炭和钢铁，煤炭股和钢铁股同时上涨；而现象第三次出现时，聪明的投资者意识到煤炭股的弹性比钢铁股更大、更持续，所以直接投资煤炭股而舍弃钢铁股，最终煤炭股涨而钢铁股不涨；当现象第四次出现，投资者意识到工业品价格上涨，经济过热，国家调控，周期股反而下跌。
同样一个实体现象，反映在股市会出现四种结果，关键是投资者的学习效应和预期变化。我们如果直接从股价的最终表现出发来建立框架，最终可能一无所获，无法了解实体中唯一不变的现象。更好的办法是先辨析实体相对不变的本质，然后根据当时市场预期做决策。
综上所述，建立框架的原则不应该以股价为出发点，不应该寻找领先股价的实体指标。框架的设置关键是有一个稳定的思维模式，有信息存放的基础，使我们对任何问题都有一个比较快速、稳定和良好的反应，减少处理信息的时间，使我们有更充分的时间去观察市场、去做决策。
中观数据库链接宏观和微观
实体实验的一个重要成果就是建立了中观数据库。当前，宏观指标库和微观数据库（上市公司年报数据和盈利预测）比较成熟，但是缺乏一个统一精炼的中观数据库。策略分析员往往清楚下周公布的宏观指标，但却无法知道下周会公布哪些中观行业指标。策略分析员不熟悉中观指标、缺乏一个可持续跟踪的中观数据库，最终只有和宏观分析员去争论宏观问题，只有陷入被动地接受各种信息，无法去验证宏观的逻辑，也无法去把握行业的投资机会。策略分析员不熟悉中观指标、缺乏一个可持续跟踪的中观数据库，最终只有和宏观分析员去争论宏观问题，只有陷入被动地接受各种信息，无法去验证宏观的逻辑，也无法去把握行业的投资机会。中观数据库至少有如下几个重要之处：
其一，中观数据库更高频、更主动，可以验证宏观判断的正确性。宏观的逻辑判断非常重要，但是具体落实到何时、是否正确均无证明，中观数据库可以跟踪、可以调研，通过观察这些数据，可以对宏观的逻辑推断做出某种验证。
其二，中观指标是行业景气和行业投资的重要参考。将毛利率、ROE和净利润增速视为行业的景气指标可能并不实用，因为这些会计指标均是滞后值，是景气的结果和表现。而中观的指标是行业景气的真正代表，例如煤炭的价格、房地产的销售和价格、汽车的销售等，当这些指标上行表示行业景气好转，会计指标只是最终的确认。在过度挖掘的A股市场，股价的反应一般不会等到会计指标公布，中观数据变动甚至预期中观数据变动均会引发股价的调整。所以必须打造一套基于中观数据的逻辑推断和跟踪系统。
其三，中观指标变动使分析员调整重点公司的盈利预测。中观指标往往是公司盈利预测的关键假设，这些指标的变动引起盈利预测和公司价值的变动。
综上所述，中观数据是联系宏观和微观的桥梁。但是，中观数据库太难建立，不同行业有不同的标准，数据来自不同的专业网站，公布时间也经常变化，单个行业就有成千上万指标，所有行业汇总在一起根本无法跟踪。正是由于上述难处，这个市场始终缺乏一个持续稳定、可以长期跟踪运用的中观数据库。
分三步建立中观数据库
第一步：对行业进行筛选和排列。
并非所有的行业均需要跟踪中观行业指标，相对而言，投资品、金融业、可选消费品的中观指标更有意义，必需消费品的公司缺乏同质性，行业数据和公司业绩的相关度不如周期品大。
我们将A股市场的行业分为两大块和六小块，其研究和投资的目的都不一样。从研究的角度，每一块均构成经济的一部分，可以持续跟踪，并和相应的宏观指标形成验证。这两大块、六小块分别是制造业（上游能源、中游制造和下游需求）和服务业（交通运输、TMT和金融）。其中下游把握需求、上游盯住价格、中游观察毛利变化，交通运输从物流角度验证经济活力，金融从流动性角度体现实体和虚拟经济价格变动，TMT可跟踪美国和台湾的电子产业。上游可选消费是经济的领先指标，中游的产量是经济的同步指标，上游能源价格是经济的滞后指标。
这个框架和当前中国经济的驱动力相符合，即下游以出口和可选消费（房地产、汽车、家电、航空等）驱动，同时有一个体现政府力量的基础建设。中游有两条主线，即以钢铁、水泥、电力和机械为代表的物理一条线，以化工为代表的化学一条线。上游主要是煤炭、有色、石油和铁矿石。交通运输也是同步指标，主要从物流的角度衡量经济的活力变化，其中比较关键的是航运和港口数据对于出口数据的验证。TMT相对而言和经济的相关度不大，金融主要是从流动性的角度思考股市和实体的流动性，实体的流动性很大部分来自银行的信贷，而股市的流动性很多来自居民的存款，所以银行和债券是流动性研究的重要一环。中观数据库重点关注的行业是煤炭、有色、石油、化工、钢铁、水泥、电力、工程机械、房地产、汽车、农林牧渔、出口、港口、航运、银行等15个行业，其中银行和债券与流动性有关，我们将其指标单独分列在7月份单出的流动性数据库。
第二步：分行业以利润表为核心筛选精炼行业关键指标。
由于利润表格式和项目统一，并且我们认为最终对行业利润有重大影响的指标才是关键指标，所以以利润表为核心筛选每个行业的关键指标。以煤炭为例，我们梳理的指标如下：
在这些指标中，价格是最核心关键的指标，主要把握焦煤和动力煤两条线。根据行业间的勾稽关系，把各指标画成逻辑图。煤炭分析员核心把握行业供应，其需求由建材、石油、公用事业和航运分析员共同提供。
第三步：将主要行业串起来，去掉重复指标、进行精炼。
当前中观数据库的指标共有116个指标，共分三大层（下游需求、中游制造、上游能源）和11小层次（下游需求—下游开工—社会库存—中游价格—中游利润—厂商库存—中游产量—上游库存—国内上游价格—航运价格—国际上游价格）。
中观数据库分为11小层、共116个指标
中观数据库可以观察经济变动，主要分为三大层、十一小层和116个具体指标，每个层次的关注焦点都不一样，我们分七个问题进行论述。
问题一：下游消费决定需求变化，是经济的领先指标。
终端消费由三类构成：外需（出口）、内需和政府投资，内需又分为可选消费和必需消费。政府投资在国民经济中举足轻重，但很难推测、没有详细指标跟踪，一般跟踪“城镇固定资产新开工项目数”。我们将其视为经济自生增长的对冲力量，而外需和内需更多体现经济自生的力量，并且有充足的数据可供跟踪，成为我们关注的重点。一般而言，我们更多关注可选消费，因为其波动大、对中游拉动明显。所以，出口和四大可选消费(乘用车、房地产、航空、白色家电)的变动成为下游需求跟踪的重点。
对于出口的预测，应该形成长、中、短期的分析框架和验证机制。长期（1-3年）的出口形势需要分析全球经济和区域结构变化，是宏观分析的重点之一；中期（半年左右）的出口形势需要跟踪广交会、春交会和主要产品（机电、电子、纺织服装、家具）的订单；短期（1-2个月）出口变化可参考港口集装箱吞吐量和箱板纸产量的变化。2005年以来，沿海主要港口集装箱吞吐量同比增速与出口金额同比增速的相关度高达0.91，与出口数量同比增速的相关度达到0.88，跟踪沿海主要港口集装箱吞吐量数据可以很好把握当月出口变化。遗憾的是，吞吐量数据的发布时间晚于出口数据，因此必须建立日常调研机制以把握集装箱吞吐量的动态变化。我们选取了最具代表性的六个港口——大连港、天津港、青岛港、上海港、宁波港和深圳港，六大港口集装箱吞吐量占沿海主要港口集装箱吞吐量的70%左右，2007年以来六大港口数据和主要港口数据基本一致。
房地产行业需要越来越关注三四线城市的变化。当前的房地产数据过多集中在一、二线城市，如周度公布销售面积、价格的全国十大城市，另外主要地产上市公司大多集中在一、二线城市。但随着09年来的地产调控，一、二线城市土地流转、房屋开发的模式慢慢走向尽头，限购使三、四线城市房地产市场的变化和一、二线城市出现背离。一、二线城市的房地产变化不足以代表全国，忽略三、四线城市会对地产销售、投资乃至政策产生比较大的错判，只可惜这部分市场缺乏常规数据，需要倒推。
汽车销售的数据有三个来源：分别是中国汽车工业协会、乘用车联席会和公安部，其中汽协和乘联会是厂商销售数据，公安部是汽车的上牌数，更接近终端销售数据。市场一般以月度公布的汽协数据为准、周度跟踪乘联会的数据，但周度乘联会数据由于晚报、漏报等因素并不准确。市场一般以月度公布的汽协数据为准、周度跟踪乘联会的数据，但周度乘联会数据由于晚报、漏报等因素并不准确。汽车分为乘用车（包括轿车、MPV和SUV）、载客车和载货车（包括重卡、轻卡等），乘用车与消费相关、载货车与投资相关、载客车相对稳定，与投资和消费行为均无太大关系。我们比较关注乘用车和重卡的变化。
航空数据要综合考虑周转率和客座率，因为客座率和产能投放有一定关系。白色家电主要跟踪空调的销售数据。
下游需求很难把握、预测，缺乏领先指标，我们需要结合宏观判断、微观调研和行业横向比较来综合判断。
⑴宏观判断给出大致方向，提出可被证伪的假说。
可选消费品对经济周期敏感，有一定金融属性，受货币政策影响明显。我们发现申万经济领先指数、M2、储蓄意愿、M1对乘用车和房地产销售变动关系紧密。所以，宏观应该首先对经济周期、货币政策做大致判断，然后据此判断可选消费短期需求的变化方向。
但这种判断有两个缺陷。其一，房地产、乘用车等可选消费的需求是宏观的领先指标，其变动会影响经济波动，所以用宏观来判断这些需求的变动有本末倒置之嫌。其二，货币政策会根据宏观和微观变化做调整，并非纯粹的外生变量。虽有上述缺陷，宏观判断依然可作为逻辑证伪的起点，否则将陷入毫无结果的循环。
⑵微观调研验证宏观判断
微观主体的反应最终导致宏观结果的出现。宏观有了判断后，需要调研微观主体的行为变化和预期变动，验证并修正宏观假设。
对于可选消费品，调研环节通常有两类：销售环节（向地产中介调研看房人群购买需求、按揭*款贷**情况、投资客/自住客比例；向4S店询问销售、客流、库存和折扣情况）和生产环节（向房地产开发商调研资金状况、库存、新开工状况和新盘去化速度；向汽车厂商调研产能投放、资本开支计划等）。
微观调研有两个缺点。其一，微观主体一般较盲目，不可能太前瞻，对大周期更加无所适从。此时宏观判断更重要，逻辑是唯一的领先指标。其二，样本可能无法反映整体，像房地产等分散度极大的行业，调研样本容易产生偏差。
⑶综合跟踪多个行业，避免行业特殊因素扭曲判断。
每个行业的需求波动都有其特殊的影响因素，这种特殊因素引发的需求波动并不能反映宏观环境和整体需求的变化，所以必须综合几个行业横向比较，只有几个行业出现类似的变化才体现周期的力量。
综上所述，三种方法均有缺点，我们需要综合宏观判断、微观调研和行业横向比较来把握下游需求的短期变化。不同阶段，三种方法的作用不一。如08上半年，出口没有下滑、政策没有放松、次贷危机还未深化，但实体需求已发生悄然变化，房地产、乘用车和航空需求数据均开始下滑，此时行业横向比较比宏观判断和微观调研更有意义。而08年底需求数据和微观调研均无信心，对“四万亿”等政策力度的信任使宏观做出更前瞻判断。我们不可能找到简单公式来计算需求变化，也不能仅跟踪单个变量，必须前前后后反复论证，跟踪不同层面数据。
问题二：下游开工是引发中游生产的直接需求，从下游需求到下游开工传导时间无法精确计算。
跟踪下游需求变化的目的是为了预测下游开工变化，因为只有下游开工的调整才会引发中游库存、产量的变化，最终引起投资、工业增加值等经济同步指标的变化。从逻辑上讲，下游需求的变化最终会反应在下游开工上，但是此中时滞无法精确测算，因为下游厂商（主要是房地产和汽车）的开工意愿还会受到资金链、宏观经济预期等因素的影响。
我们可以先根据下游需求变化做推断、然后调研地产开发商和汽车厂商的开工计划，但中国地产商和汽车厂商的集中度不大，样本调研不能反映全貌。换一种思路，可以从对应的中游产品消耗量来反证房地产和汽车的开工状况。从逻辑上讲，当房地产开工增加时，螺纹钢、水泥、纯碱、挖掘机和重卡消耗量均会增加；当汽车产量上升时，冷轧和纯碱的使用量也会增加。在这里，需要综合看几种产品的产量变化来做大致推断，因为单独一种产品的消耗量会受到特殊因素干扰，不能完全反映房地产和汽车真实开工情况的变化。比如说，螺纹钢和水泥的消耗量会同时受到基础建设和房地产的影响。08年底至09上半年，房地产开工并未上升，但“四万亿”导致基础建设大幅增加带动钢铁和水泥产量上升，所以这个阶段钢铁和水泥产量变化并不反映房地产开工状况。而纯碱主要用于制造平板玻璃和洗涤剂，平板玻璃又主要用于房地产和汽车，因此纯碱产量是验证房地产开工更为纯粹的指标。从数据上看，纯碱表观消费量和房地产新开工面积的相关度达到0.61，远高于钢铁、水泥和房地产新开工面积的相关度。同样道理，冷轧产量是验证汽车开工比较好的指标。
问题三：库存需要综合判断，强调数据的连续性。
众所周知，经济周期分为长周期、中周期和短周期，短周期就是库存调整周期，这种库存调整会对中国经济和周期品投资产生比较大的影响。
全面综合的库存研究包括宏观层面、中观层面和调研数据。所谓宏观层面主要是PMI库存指数、工业企业的库存数据和上市公司库存数据；中观层面公布的数据主要有钢铁的社会库存、钢铁厂商库存、水泥产销率、重点电厂存煤天数、秦皇岛港口煤炭库存、重点钢厂煤炭库存、LME金属库存、上交所基本金属库存、铁矿石港口库存等；而微观调研数据主要集中在中下游，分别为汽车的经销商库存、厂商库存、氨纶库存、挖掘机销售和利用小时数的区别、重卡的库存、家电库存等。只有综合考虑这些库存的变化，才可以对库存的状况有所分析，库存分析要注意以下几点：
⑴库存只是结果，分析库存的目的是为了说明需求不行的情况下，库存调整对经济有多大影响，需求始终是第一位的，这个无法通过观察库存变化直接得出，库存要区别产成品库存和原材料库存。
⑵中下游的库存比上游的库存重要，下游的库存直接关系需求变化，而中游的库存调整容易引发工业增加值的波动。下游最重要是汽车和白色家电，中游主要是物理这条线的钢铁、水泥、工程机械和重卡，化工这条线的化工。
⑶库存要看相对水平，不能看绝对水平，随着经济体量的增加，库存水平必然增加，所以绝对值意义不大。
问题四：中游价格是PPI向CPI传导的重要途径，是判断经济是否过热的重要依据。
中游价格是PPI指数的一部分，中游价格是判断经济是否过热的重要依据。中游主要包括钢铁、水泥、化工品、电力和机械，其中电力价格受调控，机械重量不重价，所以钢铁、水泥和化工品是主要可被跟踪的中游价格。
就钢铁而言，价分三个层次，分别是期货价格、终端销售价格和四大钢厂的出厂价。期货跟踪螺纹钢期货主力合约价，终端价格盯住上海地区代表品种价格和钢材加权价格。出厂价关注宝钢、鞍钢的板材价和沙钢、河北钢铁的螺纹钢价格。水泥有区域之分，我们关注全国平均价格和华东的水泥价格。化工种类繁杂，我们选取石油加工中的聚乙烯、化学原料中的纯碱、化学制品中的氮肥和钾肥、化学纤维中的涤纶等五个品种跟踪价格。其中乙烯号称石油化工之母，其产品广泛运用于下游各个行业，因此石脑油-乙烯-聚乙烯产业链的产量和价差变动能够反映整体经济的变化。纯碱是玻璃的主要原料，与下游房地产、汽车生产密切相关。氮肥、钾肥与下游农业关系密切，受国际农产品价格影响巨大。涤纶约占化纤总产量的80%，对纺织品出口非常敏感。
问题五：中游利润是观察制造业利润和经济周期位置的重要变量。
中游的利润变动意义非凡，在A股，由于上游和金融占比较大，所以在经济过热、通胀挫伤需求、周期开始向下的初期，整体盈利还会向上，此时依据整体盈利增速调整来判断股市会有所滞后。
中游利润对经济周期最敏感，中国的中游受成本需求两端挤压，一旦经济过热显现，中游毛利很难继续扩展。而中游利润中，最值得观察的还是钢铁、水泥和化工的毛利，化工由于对于需求更敏感，所以可能会在经济周期偏晚的时候毛利才下降，钢铁毛利在早些时候就会向下。
鉴于钢铁的核心地位，尝试结合社会库存和吨钢毛利定位中国经济周期：社会库存下降、吨钢毛利扩大，经济复苏；社会库存上升、吨钢毛利冲高回落，经济从过热到滞胀；社会库存堆积、吨钢毛利萎缩，经济衰退。经济复苏阶段，下游需求上行，社会库存下降、产能尚未释放、成本维持低位、吨钢毛利持续改善，09年3月至6月是典型例子。随着需求持续上行，经销商开始补库存，社会库存上行，同时厂商加大开工，成本上行挫伤企业利润，吨钢毛利下行，这是典型的从过热进入滞胀的反应，恰如08年上半年和09年7月至2010年3月。最终，过高价格挫伤需求，下游需求持续下降，社会库存堆积，厂商减少生产，钢价、成本和吨钢毛利均萎缩，进入量价齐跌的衰退阶段，对应08年4季度和09年1季度。
问题六：用中游产量验证工业增加值。
中*行游**业的工业增加值占比超过60%，与中国经济同步。由于宏观数据的公布相对滞后，而中游指标可跟踪、可调研，因此跟踪中游指标能提早十日左右把握关键宏观数据的变化方向，这对于投资决策而言意义重大，尤其在拐点时期更甚。同时，不同中游产量的背离也能提供很多信息。
⑴跟踪粗钢产量、发电量和聚乙烯产量提早推断工业增加值变化方向。
发电量和工业增加值的拟合度最高，但发电量只是一个被动变量，其根据工业生产强弱被动增加或减少，无法从当前的发电量做趋势外推。而钢铁生产相对独立，当吨钢毛利扩张时，厂商增产的欲望就会增强，而这会提升发电量，带动工业增加值上行，再加上钢铁有金融属性和库存调整因素，所以对工业增加值有一定领先性（2008年9月以来尤其明显）。因此推算即将公布的工业增加值，通常可用发电量；但要把握未来几个月工业增加值的变化方向，要观察钢铁毛利的变化方向。
⑵螺纹钢生产体现经济主体的预期，水泥真实反映下游开工需求。
螺纹钢和水泥都是基础建设和房地产的重要原料，两者下游相似。照理讲，两者的消耗量和产量应同步变化。但螺纹钢有社会库存、有期货，具备一定金融属性，其产量变化不一定来自下游开工变化，有可能是厂商、经销商对经济预期变化的结果。水泥以销定产，其产量变化基本反映了下游开工的真实需求。我们要注意观察和分析螺纹钢和水泥产量发生背离的情形。
剔除水泥每年初的奇异点，08年以来螺纹钢和水泥的产量增速有三个阶段出现背离，分别是2008年8-12月、2009年8-10月、2010年4-7月，均与库存调整有关。2008年8-12月，雷曼破产导致经济预期降到冰点，从经销商到厂商均很恐慌，去库存导致钢铁产量波动明显大于水泥产量波动。2009年年中，钢铁期货价格和市场价格大涨，吨钢毛利扩张迅速，厂商对经济形势非常乐观，大量生产导致库存累计，但实体经济恢复速度并没有想象中的快，水泥产量从8月后开始下降。2010年4-7月的背离最为典型，在史上最严厉的房地产调控政策出台的背景下，钢铁经销商对未来房地产开工的预期非常悲观，不再进货，厂商主动减产去库存，导致钢铁产量和工业增加值明显下滑。事实上，4-7月房地产开工和投资并未大量下滑，这点从水泥产量变化较平稳中可以看出。
问题七：上游价格，除煤炭外，石油、有色和铁矿石大多定价权在外。
石油全球定价，美国需求和欧佩克供给是核心因素，国内的成品油定价机制虽然原则上随国际油价变动，但是时间和幅度均不确定。由于国际定价和国内行政调控，国内价格不由国内需求决定，下游需求诸如汽车销售、客运情况、化工需求只能影响成品油的消耗量。因此对于石油，需要关注世界经济政治格局变动对油价的影响。
有色的下游比较分散，矿产原料定价权在外，LME期货价通过对矿石原料价格进而对上交所期货价格产生影响，世界经济和金融属性的变化始终是有色金属价格变动的决定变量，但2003年来“中国因素”对有色金属价格的影响越来越大。所以，有色是外生和内生共同作用的行业。
煤炭基本上是内需主导的行业，下游需求比较集中（动力煤主要是电力、水泥和合成氨，焦煤主要是钢铁），下游先行指标对于预测国内煤价走势有较大意义。此外，国内供给和煤矿整合力度非常重要。
布伦特油价和LME有色期货价由全球经济决定，大同优混煤价由国内经济决定，三者间关系如何？其内在机理是什么？我们检验了布伦特油价、LME有色期货价和大同优混煤价的关系，发现布伦特油价和LME有色期货价基本同步，均领先大同煤价两个月左右，一方面在于油价和有色价格是期货价格，煤价是现货价格；另一方面是由中国经济在全球经济中的分工定位造成的。2003年以来，美国消费—中国制造—资源国提供资源的全球分工模式逐步形成。就像中*行游**业的微笑曲线一样，中国处于全球分工中游，复苏往往晚于美国，经常受到成本挤压。中国处于全球分工中游，复苏往往晚于美国，经常受到成本挤压。我们检验了OECD工业产值和中国工业增加值的关系，发现OECD工业产值领先国内工业增加值两个月。
中观数据库的使用法则：模糊正确、纵向比较、重在解读
在使用中观数据库的时候，要注意以下几点：
第一，模糊的正确比精确的错误重要。
经常有人会问：从房地产销量调整到煤炭价格调整需要多少时间？房地产开工一平米，会拉动钢价上涨多少？事实上这种问题无法精确回答，因为当中有太多环节、干扰和不确定。螺纹钢存量和当前产能利用率都只是分析员的推算，假设模糊注定结论模糊。更关键的是，中游产能过剩、毛利无法持续扩张，其短暂的投资机会主要来自需求突然起来、产能一下子提不上来、从而毛利扩张，而其中的具体关系难以计算。这种计算只能给出一个大致的范围，在极端的情况下才有意义。我们的方法更简单——观察信号：首先密切跟踪下游，下游需求变动后转向跟踪其开工，开工变动后转向跟踪中游社会库存，库存变动后转向跟踪中游价格，价格变动后转向跟踪中游产能利用率……这才是信号机制的真正意义。
第二，行业分析员往往是横向看，策略分析员更关注纵向比较。
行业分析员往往横向看，关注其上下游，是其成本和需求。但是很多时候，我们必须纵向看，因为只有如此才能明白上下游的变化。比如说，钢铁分析员往往关注焦煤和房地产开发，但是如果钢铁分析员对房地产开发的估计只是来自房地产分析员的预测，那么有很大风险，如果房地产开工能起来，那么除了钢铁，还应该看到水泥、挖掘机、重卡和纯碱的变化，所以纵向的变化值得关注。而且单个行业的变化可能有其特殊的原因，但是纵向都出现这种情况，就是宏观层面的问题，蕴含着很大的投资机会。比如，当前出现的中*行游**业产能偏紧，就有深刻的时代背景。
第三，关键是要有维护机制，因为所有的数据都只是“桩”。
虽然已经有116个指标，但是这些指标都只是“桩”，对这些指标的解读、跟踪、调研是关键，问题的深入分析需要更加细致的指标。策略分析员必须和行业分析员深入沟通，全局思考这些问题。数据背后的经济含义比数据本身重要得多。
第四，缺乏世界经济、流动性等指标。
这个体系将上游海外价格和下游需求视为外生变量，事实上这两个非常重要，受世界经济、资金流动和政府政策的影响。而银行间市场的流动性也是非常重要的变量，而这些东西我们会在7月份专门推出流动性数据库。
第五，政策的作用在于下游和中游，对上游和出口无法控制。
在中国，政府政策对股市的影响很大，政府的货币政策和财政政策控制下游，中游产业政策对中游产能实现限制，对于出口和上游是无能为力的。正是由于这个原因，中国如果由于内部调控导致的经济下滑是从来不值得担心，因为政府的控制力很强，很容易将经济打上去，真正担心的是由于外围经济和出口很差带来的经济萧条，以及由于外围经济很好带来商品价格上涨对经济和利润的侵蚀。
市场实验——寻找市场一致预期
对3—6个月、对冲式的投资策略而言，市场预期是一个非常重要的指标，我们对实体的理解是一部分，市场对实体的预期更加重要。关于这部分的研究，我们在过去一年半只是零星涉及，接下来一年将要系统研究。我相信如下几个想法需要重视：
第一，从价格和估值本身去体会市场一致预期。
分析员的盈利预测调整不能代表市场的一致预期，卖方分析员并不直接参与交易，体会市场一致预期最直接的方法是观察价格本身，因为价格是所有投资者交易的结果。
第二，强调跨市场的资金流动，站在更广阔的市场来伏视A股市场。
资金是逐利、无所不往的，仅限于A股市场去看待流动性变动不会有任何结果。其实，A股市场从来不缺少流动性，关键是缺乏购买的理由，所谓购买的理由就是相对于其他市场的收益率优势，所以必须综合几个市场来观察流动性的变动。
不同市场由于投资者结构不同，对事情和信息的反映程度、反映速度不同，给A股提供缓冲的时间。以市场参与主体为标准来划分资金的属性，以投资工具为标准划分市场，交易主体分为居民、非金融企业、银行、保险、基金、非银保的金融机构、政府和外资，交易工具分为债券、股票、房地产、基金、商品和汇率等。
单就A股市场而言，流动性至少分四块，即大宗商品对应的流动性、银行债券市场的流动性、汽车房地产对应的流动性和股市本身的交易换手、基金申购赎回、IPO和大小非解禁代表的流动性。这四块中，前三块分别连接全球大宗商品和资金流动、银行间和债券市场、汽车和房地产市场。
第三，卖方分析员的行为和调整依然需要跟踪。
虽然说卖方的盈利预测调整不代表市场一致预期，但是卖方的行为依然值得关注。比如说，对于煤炭，股票的启动点往往是经济复苏点，此时整体估值水平很低，随着价格上涨，虽然动态盈利也上调，但上调速度远未及股价上涨速度，造成动态估值上升。从分析员的经验看，煤炭股动态市盈率15-25倍属于合理区间。一旦突破25倍，流动性泛滥继续推动股价上涨，此时投资者会采用资源重估的方法来解释价格上涨的合理性。但是资源重估法极大依赖于未来资源价格和资源储量的假设，这种估值方法相当脆弱。整体而言，煤炭股要重视PE，低PE买入、高PE卖出；一旦市场大肆宣扬资源重估法，就是一个比较危险的信号。
第四，不同的行业和股票对流动性的敏感程度不同。
一般而言，煤炭有色对于经济和流动性较银行、钢铁敏感。经济刚刚复苏、投资者对经济前景莫衷一是时，对经济和资金特别敏感的煤炭和有色率先上涨、场内资金开始活跃、换手率上升，风格开始转向周期和大盘。此时，估值高企始终是投资者重仓煤炭有色的担忧，微弱的经济复苏尚不足使分析员上调盈利预测，市场在战战兢兢中上涨，多数投资者将这段行情归于资金推动或者流动性泛滥。随着经济复苏渐成共识，煤炭有色等周期品的业绩出现上调，煤炭和有色等资源品会迎来上涨的第二波，场外资金受财富效应吸引流入场内。随着经济慢慢过热，银行、钢铁和石化等行业的基本面得到改善，资金开始追逐这些前期滞涨的大盘股，大盘加速上扬，情绪亢奋到极点。而此时恰恰是最危险的时候——成本上升挫伤利润，国家的紧缩政策悄然而至。一旦经济预期改变，在汹涌而至的场外资金的掩护下敏感性资金开始撤退，周期敏感型行业（煤炭有色）率先下跌，市场进入反向循环、风格重回成长和小盘，直到产业资本增持、政策放松，经济预期重新改善，新的轮回开始。
第五，要建立客户群，从客户的交易情绪体会市场流动性变化。
申万拥有市场上最广泛的买方资源。通过接触客户，特别是将客户划分类型对于我们帮助很大，而且申万对于流动性的研究散落到金融工程、基金研究、策略、债券、银行等不同部门，我们需要通过数据库、通过逻辑将其串连起来。
我们认为一份优秀的策略报告要分为如下四个层面。第一层面从各市场、各行业的价格变化推断当前市场的预期。第二层面是抛开市场研究这些市场关心的问题在未来如何变化。第三层面是提示未来改变市场的实体信号点。最后是将市场可能的情绪变化还原过去。