截至2月20日，中泰风险系统对各大市场的系统评分情况如下：
沪深300指数的中泰风险系统评分为56.9，本月继续处于风险中性区域，分数经历了过山车，从中性一路调回偏低，现在重新回到中性位置。
沪深300估值回到在35%分位数附近，基本面整体风险分值回到41分左右，看长期基本面依然是性价比较高的资产。
市场情绪经历过山车，近期回到偏高位置，市场活跃度和换手持续上升以及高风险股票溢价水平持续上升，带动市场情绪继续上升。
数据来源：中泰资管，数据截至2020年2月20日
股市潜在风险提示：
● 新冠疫情对经济的实质影响并未体现出来，全球的疫情依然是个定时炸弹，谨防此事件过度发展导致资本市场的波动。
● 2020年是地缘政治的大年，重要国家的大选以及周边形势的敏感，事件的发生可能导致资产价格波动加大。
● 地产风险是灰犀牛，积累得越久风险越大，谨慎地产风险爆发引发的资产价格波动。
债市的中泰风险系统评分为61.7分，处于中性偏高风险区间。
当前债市优质资产收益率及信用利差处于历史低位，低等级信用利差处于历史中高位。10年国债收益率降至历史6.4%分位数；AAA、AA+评级中票短融的1年期信用利差分别处于26.5%、13.6%的历史分位数水平，3年期处于6.3%、3.5%的历史分位数水平；5年信用利差处于5.6%、0.7%的历史分位数水平；AA-评级中票短融的1、3年期信用利差分别处于75.3%、48.5%和54.2%的历史分位数水平。
此次疫情对工业与服务业两大产业部门同时产生庞氏融资风险暴露的压力，2月中旬至今工业部门复工有所改善，但尚未全面复工，且复工率高不代表复产率高，工业部门的自由现金流应对还本付息压力不确定；对就业贡献最大的服务业部门的复工程度较慢，自由现金流对还本付息的压力较大。
虽然货币政策对于两大部门复工、复产不能产生直接作用，但降低庞氏融资风险暴露十分重要，即推动AA—评级所代表的低评级主体信用利差回落或处于低位。考虑到二季度有1.4万亿TMLF、MLF资金到期，仍然需要3月全面降准或者更大力度的MLF、TMLF投放，以增加基础货币数量。
近期10年国债收益率有望在2.6至2.9%之间运行。原因有三。一是收益率曲线的陡峭化程度对长端有足够保护，能承受稳增长政策发力、但复工复产程度有限的制约，或者1年国债收益率反弹的风险，一季度内的牛平可期。二是AAA评级银行的存单负债策略出现快速拉长久期特征，对应长久期资产需求增加。三是疫情推动的复合型危机，目前在国内初步呈现由扩散期转入控制期的迹象，但海外则由潜伏期步入扩散期。美元指数和黄金创去年以来新高，反应海外避险情绪的迅速回归，外资在中国长债的买盘活跃。
数据来源：中泰资管，数据截至2020年2月20日
风险点：
● 疫情扩散。
大宗商品黑色板块的中泰风险系统评分为73，处于在风险偏高区间，长期隐性风险依然存在。
现实的基本面比较严峻，终端需求推迟，成材库存 累积较快。
市场情绪短期较为乐观，但实际情况是需求的恢复节奏尚存不确定性，政策力度也仍未可知，短期恐有压力。
多头认为需求可能出现较快的恢复，政策的刺激可能让需求的恢复超出预期；空头认为价格本身处于高位，需求的恢复可能不容乐观，价格很难维持。
数据来源：中泰资管，数据截至2020年2月20日
黑色板块潜在风险提示：
● 长期需求端风险累积的巨大的泡沫依然存在，可能转变成巨大的下行风险。
● 现实和预期的博弈，短期基本面压力巨大，但政策和需求快速恢复的预期仍存在。
● 供给侧改革带来的钢价红利在压缩，供给端的边际影响在减弱，需求端是未来的主旋律，需求端风险的释放是未来较大的下行风险。
似曾相识牛归来，
这次的科技股牛市一样吗？
从2019年下半年以来，以半导体、新能源车、云计算、5G为代表的科技股“结构牛市”开启。截止日前，创业板自19年6月以来涨幅超过50%，同期沪深300涨幅不足10%，半导体、新能源车、云计算、5G等焦点主题涨幅均超过100%。在这样的背景下，很多人有这样的疑问：这波“结构牛市”是怎么开启的？现在是不是全面泡沫化了？科技股还能不能买？
我们首先来复盘一下这次科技股牛市的成因。企业的价值等于未来自由现金流除以折现率。所以造就牛市的三个前提条件就是基本面向好、货币环境变宽松和市场风险偏好提升。三个要素都非常重要，缺一不可。
首先我们来看看基本面。19年6月时，科技股在经历4年的下跌后，估值已经接近历史重要底部区域。而传统消费“龙头白马”经过逾三年的单边上涨行情，估值也处于历史90%分位以上。此前中国依靠着地产、基建加上低端制造业的输出，成为了世界第二大经济体，但考虑到国内地方政府高企的债务水平与出生率的大幅下滑，影响传统行业的最大两个驱动因子资本和人口红利不见了。此时若想保持经济增长，必须依靠其他生产力来提升，比如高级工程师红利、技术升级、提升产品质量、优化管理模式等，调整经济结构和产业升级势在必行。
随着全球互联网的普及，信息获取的更加便捷，开放共享理念的不断普及，中国在各个高新领域加速缩短了与世界先进水平的差距，贸易战又加速了这一进程。为了摆脱美国的桎梏，国产化替代刻不容缓。因此，从19年下半年开始，我们看到在半导体、电子零部件、软件等领域的国内公司订单呈现井喷式增长, 这个市场目前每年有几千亿美金的销售量，超过95%的供应商都在海外，国产替代空间广阔。另外，这次新冠肺炎疫情又暴露了政府在信息化基础设施短板，经此一“疫”，相信包括公安大数据、高校IT、医疗IT、云计算在内的信息化基建和智慧城市建设会进一步得到重视。基于此，目前这轮科技股的上涨行情有更为坚实的支撑基础。
其次看货币环境。2019年以来，全球贸易形势、地缘政治等不确定性因素的集聚，也给各国经济制造了威胁。各国为了刺激经济增长，不得不把目光落在货币政策的调整上。通过降息，能够降低融资成本，为经济增长注入活力，成为各国经济增长摆脱困境的能量来源之一。随着美国经济开始温和回落，欧元区经济延续疲弱，全球央行政策开始转鸽，包括美联储在内的各大央行纷纷释放货币政策转向宽松的信号。而中国通过降息、推进LPR改革以促进实际利率下降等手段也加入了这一行列。宽松的货币对环境非常重要，因为企业的价值等于未来自由现金流除以折现率。降息降准可以缩小分母，而放开融资又可以增加分母。
股票长期是称重机，而短期是投票器。市场风险偏好对短期股市的波动有非常大的影响。尤其在A股，散户是市场的主要参与者，很多个人面对踏空行情抵不住诱惑而加入到追涨的行列，追涨杀跌情况时有发生。古斯塔夫•勒庞在《乌合之众》中对这类现象做出了很好的阐释：如果成千上万的个人因为某个偶然事件而产生了心理及情感上的共鸣，足以使他们形成群体。群体一旦形成，群体中的个人便不再是他自己，他变成了一个不受自己意志支配的玩偶。而索罗斯在《金融炼金术》中也有类似阐述，市场参与者的认知相互抵消和加强也是观点的统一过程，本质上主流偏向是群体性的偏向，具有群体特征。那么群体的认识的形成、发展、繁荣和覆灭也是都会在金融市场市场群体参与者认知的过程中得到体现。这轮行业就是一次对科技股主流偏见（经历过15年后不少市场参与者有对科技股都是骗子的认知）和市场价格反身性的体现，从基本面因子→基本逻辑→主流偏见→市场价格的演变。
不可否认，目前创业板70倍的市盈率已经进入到泡沫阶段。等这轮行情结束之后，不少股票免不了大跌的命运。但是另一方面，我们也要看到，在半导体、云计算、新能源汽车等领域，有不少公司有消化当前高估值的路径。拿Tesla举例，考虑到Tesla目前在电动车领域无可争议的优势，乐观者会觉得未来Tesla每年可以卖1000万台车，单车利润1500刀。存量5000万-1亿台，每年服务费200美金。自动驾驶系统可以以模块化的形式卖给其他汽车厂商1000万套，每套盈利500刀。此外，Tesla还计划生产电池。而体内SolarCity的光伏屋顶也有巨大空间。如果这样的假设都能兑现，未来在2030-2035年左右，Tesla每年的盈利可能会达到500 - 1000亿美金。这样再DCF回来考虑现在1600亿美金的市值可能就不夸张了。
当然，这里面最大的分歧就是乐观者之前假设实现的概率。所以在科技股的研究中，认知很重要。
回顾过去十年，随着手机、互联网、云计算使我们的生活发生巨大改变，“科技股牛市”在全球一直在发生，在这段区间，Nasdaq也远远跑赢传统行业，目前美国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。而科技公司对传统行业的赋能在中国才刚刚开始，这种趋势不可逆，也必将一直持续。未来若干年中国诞生一大批优秀的科技公司是大概率事件。
芒格说投资是赌马，是胜率和赔率的游戏。而科技类股票通常被看成是高赔率，低胜率的品种。对于研究科技股来说，估值方法可能只是个锚，更多的是要重在做好深度研究，提升对行业和公司的认知，从而加强对企业“未来”自由现金流包括ROE判断的置信度，以提高胜率。多读报表多看看，多去调研多走走，认知的积累所需要的，往往是一点天赋，加上日复一日的勤奋。只要坚持做下去，就有望在科技股上获得超额收益。
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