复盘美股历次崩盘前的公司盈利、经济周期和货币政策 确认美股进入头部阶段

本文来自微信公众号“全球宏观投机”，作者：熊鹏。

这是作者的一个交易笔记，只呈现结果。之所以公开出来是因为：1)很多热心的读者鼓励我多发表一些文章，很多读者的留言让我感动;2)即便大家看了也不知道该怎么交易美股头部。因为任何复杂事务，都是一念之间，这一念，是无数金钱、时间、心血、努力得来的，一篇文章解决不了这些问题。

1公司盈利

下面三幅图，绿线是标普公司盈利同比，红线是标普500股票指数。前两个头部的信息都非常有启发。这是我们在图形分析中最容易发现的两个规律。从这个角度看，美股高点很可能已经过去了。就公司盈利的角度，2019年更像2008年，如果再仔细想想逻辑，那就更加确信了。

图 2000年美股公司盈利同比

图 2007年美股公司盈利同比

图 1929年美股公司盈利同比

简单看，1928年Q4美股公司盈利同比达到顶点，此后开始同比减少。美股在1929年9月见顶时，公司盈利开始加速下滑。

图 1987年美股公司盈利同比

图 2019年美股公司盈利同比

总结，从公司盈利的角度看，1929年类似2000年(公司盈利同比从顶部下滑，之前市场预期打得太满)，而1987年类似2007年(盈利同比进入负区间)。2019年公司盈利更类似于1987和2007年，即公司盈利同比增速为负时最有可能出现市场情绪恶化。从目前的情况看，三季报标普指数公司的平均每股盈利增长几乎一定会进入负区间。

2经济周期

绿线是股票，紫线是经济周期。经济数据分析的要点始终在两个角度：第一是绝对水平的极值，第二是同比变化的关键节点，通常是同比为正或者为负。

图 2008年经济周期与股市

图 2000年美国经济周期

图五 1987年美国经济周期

图六 2019年美国经济周期

2019年的经济周期位置更加类似2000年。在股票大跌前，经济先行指数已经进入过一个同比负增长阶段，但因为货币政策或者其他因素，经济又恢复到同比正增长的阶段，但是这个同比增长并不强，基本是在0上下徘徊，当第二次，甚至第三次进入同比负增长时，就是特别要留心的时刻。

3货币政策

一般用政策利率来表示央行货币政策取向，但是这个不完备。货币和信用条件都是影响股票价格的重要因素。所以我使用了芝加哥联储的全国金融条件指数来代表货币政策。绿线是标普指数，暗红线是美国金融条件指数(坐标轴反转)。负值越大，表明货币条件越宽松，正值越大，表明货币条件越紧缩。

图七 2008年美国货币政策

图八 2000年美国货币政策

图九 1987年货币政策

图十 2019年美国货币政策

货币条件这幅图，非常清晰的显示了美股的大型波动往往都紧随货币条件的快速收紧(如果是绝对收紧那么就是最明确的信号，很可惜2019年美国货币政策依然处于二战以来最宽松的阶段之一)。2019年的货币条件从5月份以后有所收紧，但9月中旬后再次开始放松。似乎难以构成股票大跌的条件，但是我们要注意到，从2019年5月3日开始的货币条件收紧，并未在股票市场有对应的反应，这种背离对交易的影响不可低估。即使当下货币条件可能再次缓和，但股票也存在补跌的可能性。

4冲击事件

经济学家们最容易的抱怨之一就是每次美股崩盘都毫无征兆。从我们过去四次的复盘看，美股走过头部那一天，都是静悄悄的，没有一次出现在媒体的头版。但是，作为市场的实际参与者，这里面还是有非常多征兆，可以帮助我们判断。

每一个头部都是不同的，都是由特殊的宏观因子在影响市场参与者的行为，对这些宏观因子的密切跟踪和把握，才是交易者最高明的部分。

这里我总结除了上面的公司盈利、经济周期和货币政策取向外的最重要冲击事件。有些因子是可以归入上述因子的，但出于比较目的，我还是列举出来。

1929年的宏观因子：股票融资利率和政策、券商佣金、英国货币政策、黄金从全球各地流入美国的速度、胡佛政府对股票投机的干预手段、农产品的关税法案进展

1987年的宏观因子：联邦政府对于股票并购的新税法、内幕交易查处进展、日本和德国的贸易谈判、日元和马克汇率、美国财政赤字和贸易赤字、原油价格

2000年的宏观因子：微软的反垄断调查进展、IPO科技公司的认购情况和估值水平、日本和德国软件投资水平

2008年的宏观因子：次级贷款在金融企业的蔓延情况、外国投资者收购美国金融企业进展、美联储和银监会的救市方案、欧洲银行陷入兑付危机的进展、原油价格和通胀前景

2019年的宏观因子：贸易谈判进展、美国的就业和消费变化、页岩气公司的高息债违约、中欧经济问题、川普被弹劾进展、针对美国大型互联网企业的反垄断调查、香港局势的发展

5总结

美股头部有比较明显的特征，但是精确的时点是极其难以把握的。投机老手肯尼迪在1929年8月卖空美股，虽然距离头部仅有2个月，但是也备受煎熬。这里面的困难在于，如何辨识能影响价格的宏观因子，这些宏观因子的预期发展如何，当发生冲击事件时，如何第一时间判定冲击事件是否会引发股票价格的大幅波动?所有这一切，都没有一个数学公式或者技术指标可以刻画，只能是凭借参与者对市场的深度把握、勇气、运气和经验。