截至2月20日，中泰風險系統對各大市場的系統評分情況如下：
滬深300指數的中泰風險系統評分為56.9，本月繼續處于風險中性區域，分數經歷了過山車，從中性一路調回偏低，現在重新回到中性位置。
滬深300估值回到在35%分位數附近，基本面整體風險分值回到41分左右，看長期基本面依然是性價比較高的資產。
市場情緒經歷過山車，近期回到偏高位置，市場活躍度和換手持續上升以及高風險股票溢價水平持續上升，帶動市場情緒繼續上升。
數據來源：中泰資管，數據截至2020年2月20日
股市潛在風險提示：
●新冠疫情對經濟的實質影響并未體現出來，全球的疫情依然是個定時炸彈，謹防此事件過度發展導致資本市場的波動。
●2020年是地緣政治的大年，重要國家的大選以及周邊形勢的敏感，事件的發生可能導致資產價格波動加大。
●地產風險是灰犀牛，積累得越久風險越大，謹慎地產風險爆發引發的資產價格波動。
債市的中泰風險系統評分為61.7分，處于中性偏高風險區間。
當前債市優質資產收益率及信用利差處于歷史低位，低等級信用利差處于歷史中高位。10年國債收益率降至歷史6.4%分位數；AAA、AA+評級中票短融的1年期信用利差分別處于26.5%、13.6%的歷史分位數水平，3年期處于6.3%、3.5%的歷史分位數水平；5年信用利差處于5.6%、0.7%的歷史分位數水平；AA-評級中票短融的1、3年期信用利差分別處于75.3%、48.5%和54.2%的歷史分位數水平。
此次疫情對工業與服務業兩大產業部門同時產生旁氏融資風險暴露的壓力，2月中旬至今工業部門復工有所改善，但尚未全面復工，且復工率高不代表復產率高，工業部門的自由現金流應對還本付息壓力不確定；對就業貢獻最大的服務業部門的復工程度較慢，自由現金流對還本付息的壓力較大。
雖然貨幣政策對于兩大部門復工、復產不能產生直接作用，但降低旁氏融資風險暴露十分重要，即推動AA—評級所代表的低評級主體信用利差回落或處于低位。考慮到二季度有1.4萬億TMLF、MLF資金到期，仍然需要3月全面降準或者更大力度的MLF、TMLF投放，以增加基礎貨幣數量。
近期10年國債收益率有望在2.6至2.9%之間運行。原因有三。一是收益率曲線的陡峭化程度對長端有足夠保護，能承受穩增長政策發力、但復工復產程度有限的制約，或者1年國債收益率反彈的風險，一季度內的牛平可期。二是AAA評級銀行的存單負債策略出現快速拉長久期特征，對應長久期資產需求增加。三是疫情推動的復合型危機，目前在國內初步呈現由擴散期轉入控制期的跡象，但海外則由潛伏期步入擴散期。美元指數和黃金創去年以來新高，反應海外避險情緒的迅速回歸，外資在中國長債的買盤活躍。
數據來源：中泰資管，數據截至2020年2月20日
風險點：
●疫情擴散。
大宗商品黑色板塊的中泰風險系統評分為73，處于在風險偏高區間，長期隱性風險依然存在。
現實的基本面比較嚴峻，終端需求推遲，成材庫存累積較快。
市場情緒短期較為樂觀，但實際情況是需求的恢復節奏尚存不確定性，政策力度也仍未可知，短期恐有壓力。
多頭認為需求可能出現較快的恢復，政策的刺激可能讓需求的恢復超出預期；空頭認為價格本身處于高位，需求的恢復可能不容樂觀，價格很難維持。
數據來源：中泰資管，數據截至2020年2月20日
黑色板塊潛在風險提示：
●長期需求端風險累積的巨大的泡沫依然存在，可能轉變成巨大的下行風險。
●現實和預期的博弈，短期基本面壓力巨大，但政策和需求快速恢復的預期仍存在。
●供給側改革帶來的鋼價紅利在壓縮，供給端的邊際影響在減弱，需求端是未來的主旋律，需求端風險的釋放是未來較大的下行風險。
似曾相識牛歸來，
這次的科技股牛市一樣嗎？
從2019年下半年以來，以半導體、新能源車、云計算、5G為代表的科技股“結構牛市”開啟。截止日前，創業板自19年6月以來漲幅超過50%，同期滬深300漲幅不足10%，半導體、新能源車、云計算、5G等焦點主題漲幅均超過100%。在這樣的背景下，很多人有這樣的疑問：這波“結構牛市”是怎么開啟的？現在是不是全面泡沫化了？科技股還能不能買？
我們首先來復盤一下這次科技股牛市的成因。企業的價值等于未來自由現金流除以折現率。所以造就牛市的三個前提條件就是基本面向好、貨幣環境變寬松和市場風險偏好提升。三個要素都非常重要，缺一不可。
首先我們來看看基本面。19年6月時，科技股在經歷4年的下跌后，估值已經接近歷史重要底部區域。而傳統消費“龍頭白馬”經過逾三年的單邊上漲行情，估值也處于歷史90%分位以上。此前中國依靠著地產、基建加上低端制造業的輸出，成為了世界第二大經濟體，但考慮到國內地方政府高企的債務水平與出生率的大幅下滑，影響傳統行業的最大兩個驅動因子資本和人口紅利不見了。此時若想保持經濟增長，必須依靠其他生產力來提升，比如高級工程師紅利、技術升級、提升產品質量、優化管理模式等，調整經濟結構和產業升級勢在必行。
隨著全球互聯網的普及，信息獲取的更加便捷，開放共享理念的不斷普及，中國在各個高新領域加速縮短了與世界先進水平的差距，貿易戰又加速了這一進程。為了擺脫美國的桎梏，國產化替代刻不容緩。因此，從19年下半年開始，我們看到在半導體、電子零部件、軟件等領域的國內公司訂單呈現井噴式增長, 這個市場目前每年有幾千億美金的銷售量，超過95%的供應商都在海外，國產替代空間廣闊。另外，這次新冠肺炎疫情又暴露了政府在信息化基礎設施短板，經此一“疫”，相信包括公安大數據、高校IT、醫療IT、云計算在內的信息化基建和智慧城市建設會進一步得到重視。基于此，目前這輪科技股的上漲行情有更為堅實的支撐基礎。
其次看貨幣環境。2019年以來，全球貿易形勢、地緣政治等不確定性因素的集聚，也給各國經濟制造了威脅。各國為了刺激經濟增長，不得不把目光落在貨幣政策的調整上。通過降息，能夠降低融資成本，為經濟增長注入活力，成為各國經濟增長擺脫困境的能量來源之一。隨著美國經濟開始溫和回落，歐元區經濟延續疲弱，全球央行政策開始轉鴿，包括美聯儲在內的各大央行紛紛釋放貨幣政策轉向寬松的信號。而中國通過降息、推進LPR改革以促進實際利率下降等手段也加入了這一行列。寬松的貨幣對環境非常重要，因為企業的價值等于未來自由現金流除以折現率。降息降準可以縮小分母，而放開融資又可以增加分母。
股票長期是稱重機，而短期是投票器。市場風險偏好對短期股市的波動有非常大的影響。尤其在A股，散戶是市場的主要參與者，很多個人面對踏空行情抵不住誘惑而加入到追漲的行列，追漲殺跌情況時有發生。古斯塔夫 勒龐在《烏合之眾》中對這類現象做出了很好的闡釋：如果成千上萬的個人因為某個偶然事件而產生了心理及情感上的共鳴，足以使他們形成群體。群體一旦形成，群體中的個人便不再是他自己，他變成了一個不受自己意志支配的玩偶。而索羅斯在《金融煉金術》中也有類似闡述，市場參與者的認知相互抵消和加強也是觀點的統一過程，本質上主流偏向是群體性的偏向，具有群體特征。那么群體的認識的形成、發展、繁榮和覆滅也是都會在金融市場市場群體參與者認知的過程中得到體現。這輪行業就是一次對科技股主流偏見（經歷過15年后不少市場參與者有對科技股都是騙子的認知）和市場價格反身性的體現，從基本面因子基本邏輯主流偏見市場價格的演變。
不可否認，目前創業板70倍的市盈率已經進入到泡沫階段。等這輪行情結束之后，不少股票免不了大跌的命運。但是另一方面，我們也要看到，在半導體、云計算、新能源汽車等領域，有不少公司有消化當前高估值的路徑。拿Tesla舉例，考慮到Tesla目前在電動車領域無可爭議的優勢，樂觀者會覺得未來Tesla每年可以賣1000萬臺車，單車利潤1500刀。存量5000萬-1億臺，每年服務費200美金。自動駕駛系統可以以模塊化的形式賣給其他汽車廠商1000萬套，每套盈利500刀。此外，Tesla還計劃生產電池。而體內SolarCity的光伏屋頂也有巨大空間。如果這樣的假設都能兌現，未來在2030-2035年左右，Tesla每年的盈利可能會達到500 - 1000億美金。這樣再DCF回來考慮現在1600億美金的市值可能就不夸張了。
當然，這里面最大的分歧就是樂觀者之前假設實現的概率。所以在科技股的研究中，認知很重要。
回顧過去十年，隨著手機、互聯網、云計算使我們的生活發生巨大改變，“科技股牛市”在全球一直在發生，在這段區間，Nasdaq也遠遠跑贏傳統行業，目前美國市值最大的五家公司都是科技股，而全球市值前十大的公司有七家是科技股。而科技公司對傳統行業的賦能在中國才剛剛開始，這種趨勢不可逆，也必將一直持續。未來若干年中國誕生一大批優秀的科技公司是大概率事件。
芒格說投資是賭馬，是勝率和賠率的游戲。而科技類股票通常被看成是高賠率，低勝率的品種。對于研究科技股來說，估值方法可能只是個錨，更多的是要重在做好深度研究，提升對行業和公司的認知，從而加強對企業“未來”自由現金流包括ROE判斷的置信度，以提高勝率。多讀報表多看看，多去調研多走走，認知的積累所需要的，往往是一點天賦，加上日復一日的勤奮。只要堅持做下去，就有望在科技股上獲得超額收益。
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