市场高点的表面之下

市场高点的表面之下

作者:Charles Schwab的凯文·戈登 (Kevin Gordon) ,24 年 3 月 6 日

随着股指走高,投资者情绪和股市估值日益紧张,但目前坚实的基础广度已成为积极的抵消因素。

由于今年整体股指不断走高(自 2023 年 10 月低点以来),且没有出现严重回调,投资者情绪开始显得越来越乐观和泡沫化,我们认为这对市场构成了越来越大的风险(稍后会提到警告) 。毫不奇怪,随着标准普尔 500 指数突破 2022 年 1 月高点并突破 5,000 点,趋势跟踪阵营的人士变得越来越兴奋。

什么鸭子

现实情况是,股市表现得更像鸭子而不是公牛:表面平静,但内心却像狄更斯一样在划水(厨师对迈克尔·凯恩的吻,他创造了这个短语)。查看下面的表现表,该表每天早上都会发布在我(Liz Ann)的 X feed 上。根据第三栏,标准普尔 500 指数和纳斯达克指数较年初至今的高点下跌不超过 -3%,但这是指数水平。透过表面观察会产生截然不同的景象。尽管标普 500 指数的跌幅没有那么极端,但纳斯达克成分股从今年迄今高点的平均最大跌幅高达 -22%(是的,这是熊市水平的跌幅)。

主要指数和最大回撤

浏览一下上表的右半部分,您会发现表面之下甚至出现了更加剧烈的极端波动。自 2022 年 10 月主要市场低点以来,标准普尔 500 指数上涨了 44%(最右栏),但同期该指数的平均成员最大跌幅为 -26%。就纳斯达克而言,这些业绩数字分别为+56% 和-54%。

[关于纳斯达克,有一个重要的方面。根据 Leuthold Group 的研究,从 2020 年中期到 2022 年中期,纳斯达克交易的证券数量激增了近 60%(约 2000 只新股)。并非所有这些问题都是有实际运营的公司。其中一些是认股权证,另一些是特殊目的收购公司(SPAC),这可能会扭曲各种广度衡量标准。]

将军与士兵

我们广泛地撰写和谈论了市场广度。不幸的是,在两场战争正在进行的情况下,前线的类比最能说明问题。当前线只有几名将领时——哪怕是五星级将领——而士兵们都落后了,这并不是一个强大的前线。反之,即使落后一两个将军,如果有更多的士兵上前,那就是一个更强的战线。

如下图所示,迄今为止,今年的标志是标准普尔 500 指数迈向历史新高(图表顶部),但交易价格高于 200 日移动平均线的股票百分比(图表底部)已持平。去年十月低点反弹的初期,伴随着交易价格高于移动平均线的股票份额急剧上升。但在过去的几个月里,这种情况显然已经消失了。

新高但持平

另一个衡量广度的指标(也是健康牛市的标志)是,相对于 52 周低点,触及 52 周高点的股票比例不断增加。根据 SentimentTrader 数据,如下图所示,在整个纽约证券交易所 (NYSE) 中,创下新高的证券数量多于创下新低的证券数量,这与 2022 年甚至去年大部分时间相比发生了明显变化。

新高缓慢改善

有一个警告,在下面的图表中突出显示。如此多的纽约证券交易所股票在 2022 年跌至 52 周低点,而 2023 年并没有出现太大改善,以至于过去几个月在累计新高/新低线方面仅产生了微小的变化。它已经开始走高,但这里还需要做更多的工作。

收复失地

尽管广度有所改善,如下所示,但过去 12 个月中,标普 500 指数成分股跑赢标普 500 指数的股票比例仍然处于历史低位。正如图表下方的表格所示,这种情况在较短的追踪跨度上有所改善。事实上,过去一个月,标普 500 指数中有 40% 的股票表现优于该指数。这是一个好消息,但更多的士兵需要继续前进。

士兵跟不上

标准普尔 500 指数成分股过去表现优于标准普尔 500 指数的百分比

不再是“杂志”了

人们对所谓的“Magnificent 7”(Mag7)股票组的痴迷并未减弱,但表面之下才是真正的故事。该绰号最初是基于市值——这些股票代表了标准普尔 500 指数和纳斯达克市值最大的七只股票。有趣的是,它们不再是最大的七只股票,特斯拉已经退出(并被伯克希尔哈撒韦公司和礼来公司超越,博通也紧随其后)。

下图显示了他们自 2023 年初以来的表现,明显值得注意的是 2024 年与 2023 年迄今为止的表现差距不断扩大。

发散 Mag7

如下表右侧所示,Mag7 的所有七只股票去年均表现强劲,涨幅达到两位数或三位数,在标准普尔 500 指数中排名前 13%。但日历的转变带来了多么大的变化啊。如表左侧所示,今年到目前为止,业绩范围从+66%到-18%,其中特斯拉和苹果已跌至业绩排名垫底附近。

华丽的7表演

像 1999 年一样举办派对吗?

人们对去年推动业绩的少数科技股和科技相关股票的主导地位与进入 2000 年的互联网泡沫进行了很多比较。我们认为今天存在着重要的差异。尤其是与 20 世纪 90 年代末相比,今天的“分母”问题(即收益问题或市盈率中的 E)较少,当时许多公司的利润只是梦想,而不是现实。

去年第四季度(财报季刚刚结束),Mag7 的营收同比增长了 15%。利润率同比增长超过600个基点,导致盈利同比增长约60%。从这个角度来看,标普500指数中剩余的493只股票上季度实际上是亏损的,盈利同比下降了约2%。

Mag7 的估值无疑有些过高,但它们的资产负债表是所有美国公司中最强劲的,能够产生大量的自由现金流。根据高盛的分析,Mag7 将约 60% 的现金流再投资于资本支出和研发,是其他 493 家公司再投资的三倍多。

是的,这些股票被过度持有且估值很高,但为了控制自己投资组合的集中风险,“全有或全无”的意义不如定期重新平衡。与此同时,今年有越来越多的股票悄悄表现更好。我们继续强调以因素为导向的方法(根据特征进行筛选/投资),重点关注以质量为导向的因素,如强劲的自由现金流、充足的利息覆盖率、积极的盈利趋势等。

每个人都感觉很好

对 Mag7 和其他大型股票的热情导致情绪环境紧张。如下图所示,SentimenTrader (ST) 的“愚蠢货币信心”(DMC) 又回到了过度乐观的区域,并徘徊在其历史区间的上限附近。这基本上是可以预料到的,因为 DMC 团队往往在市场高峰时变得最兴奋,而在市场低谷时则变得最阴沉。相反,“聪明货币信心”(SMC) 团队通常在市场触底时变得相当看涨,因此与 DMC 的走势相反。

然而,奇怪的是,这两个信心指数最近都走高。根据 ST,DMC 和 SMC 指数历史上仅出现过 5 次均比上个月增长至少 10% 且达到或高于 50% 阈值的实例(就像现在的情况)。 1999年、2004年、2007年、2013年和2023年这些时期的远期回报好坏参半,特别是因为其中两年是在粗暴的熊市之前发生的。

群众信心大增

ST 的恐慌/兴奋指数的走高证实了 DMC 所表达的兴奋,该指数基于花旗已故伟大的托比亚斯·列夫科维奇 (Tobias Levkovich) 最初创建的版本。我们喜欢它,因为它融合了态度和行为范围内的情绪指标。如下图所示,该指数已从2022年底的低点开始攀升;但幸运的是,它远未达到过去周期的最高兴奋水平。

很兴奋,但并不欣喜

好消息是,该指数目前的水平支持市场情绪进一步升温,并且市场还有更多的发展空间。问题在于该指数中的某些成分已经变得相当拉伸,并且与泡沫水平的增加相一致。流入股票基金(尤其是科技行业等高增长领域)的资金变得越来越激进,股票看跌/看涨比率徘徊在历史范围的下限附近,美国个人投资者协会(AAII)牛熊价差除其他外,相当高。

付清

综上所述,值得注意的是,随着市场情绪变得更加旺盛,市场变得更加昂贵。下图所示是标准普尔 500 指数的五年标准化市盈率 (P/E)。这来自我们在 Leuthold Group 的朋友,并使用了四年半的追踪盈利数据,结合两个季度的远期估计,得到市盈率中平滑的“E”部分。

随着市场超过 2022 年 1 月的高点,我们现在可以明确地说,标准普尔 500 指数 2022 年 10 月的低点是历史上最昂贵的低谷(通过图表中最右侧的黄点显示)。自去年十月以来,市场运行没多久就回到了历史市盈率区间的高位。然而,与恐慌/欣快指数一样,它尚未回到之前周期峰值时出现的极端情况。

估值丰富但并不极端

这涉及到我们在谈论估值和情绪时想要强调的两个重要点。首先,我们喜欢将估值视为情绪指标;或者更好的是,情绪指标。曾经有过几次——比如 2009 年初和 20 世纪 70 年代的大部分时间——投资者不愿意为股票支付任何费用。也曾有过这样的时期——比如 20 世纪 90 年代末和整个 2021 年——投资者愿意接受令人流鼻血的估值。今天,我们越来越接近后一种环境。

其次,与之前关于情绪的观点相关,泡沫情绪本身并不是逆向市场择时工具(在悲观时期反之亦然)。确实,对于许多情绪指标来说,当前的乐观区域往往与疲软的远期股票回报一致;然而,通常需要负面催化剂来推动股市朝另一个方向发展。这可能以经济和/或通胀数据意外、美联储政策前景调整或市场基本广度崩溃的形式出现。

同时…

投资者情绪和估值都处于紧张状态,但市场广度出现了一些改善的迹象。由于标准普尔 500 指数和纳斯达克等指数处于或接近历史高点,但表面上存在大量波动,投资者应注意自己投资组合的集中风险。定期(和基于投资组合的)再平衡有助于减轻集中风险,并通过“低加高调”与市场保持同步。对于那些在动荡中寻找机会的投资者,我们建议保持质量并使用以因子为导向的方法。

此处提供的信息仅供一般参考之用,不应被视为个性化推荐或个性化投资建议。这里提到的投资策略可能并不适合所有人。每个投资者在做出任何投资决定之前都需要根据自己的具体情况审查投资策略。

所有意见表达如有更改,恕不另行通知,以应对不断变化的市场条件。本文包含的来自第三方提供商的数据是从被认为可靠的来源获得的。但不能保证其准确性、完整性或可靠性。提供的示例仅用于说明目的,并不旨在反映您期望实现的结果。

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