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货币ETF减逾211亿份 部分资金或转战股市
2019-03-12 23:21:08 - 中国证券报 -

深圳风采走势图 www.lmz2r.cn

货币ETF减逾211亿份 部分资金或转战股市  

尽管受利空消息影响,但11日(周一)市场并未延续上周五的调整,沪指、深指分别上涨1.92%和3.64%,创业板指上涨4.43%,创9个月新高。事实上,上周五的两融规模依旧维持高位,融资买入额超过1000亿元,同时近期场内货币ETF份额减少明显,资金有转战股市迹象。但北上资金近4个交易日连续流出,共计净流出80.19亿元。

显然,市场多空分歧较大。多家机构分析认为,当前影响A股的核心因素是流动性的改善和资本市场地位的极大提高。本轮行情尚未结束,当前主要进行优化组合,不会大幅减仓。

部分货币ETF资金转战股市

“11日(周一)市场走得比预期强。”某公募基金策略分析师马强(化名)表示,“周末公布的2月金融数据和上周五(8日)公布的进出口数据,被不少投资者解读为不及预期的利空消息,认为11日大盘将继续调整。”他认为,大盘强势上涨的背后,或许意味着前期踏空资金借助沪指回调的机会加仓。

马强指出,近期场内货币ETF规模下降很快,相关资金或流入股市。自2015年以来,场内货币ETF规模变化总体与股市走势负相关。Wind数据显示,春节以来,场内货币ETF份额总计减少211.25亿份,其中华宝现金添益A减少达117.09亿份。

此外,从两融数据看,目前融资客并未明显离场。尽管8日(上周五)沪指、深指分别下跌4.40%和3.25%,但Wind数据显示,截至上周五,两市融资融券规模为8633.80亿元,较前一个交易日增加46.42亿元,保持了春节以来的上涨趋势。从融资买入额看,3月8日,两市融资买入额为1146.24亿元,依旧维持在1000亿元的高位。事实上,近期两市融资买入规模为2016年以来最高水平。

在当前行情下,不少机构表示不会轻易大幅减仓,同时要精选个股,优化组合。七曜投资董事长谭琦表示,目前主要进行优化组合,不会减仓。相聚资本研究员张翔也表示,目前不会太多地改变选股标准,主要考虑公司本身的变化和估值的相对性。操作上,会根据市场情况相应调整仓位。

北上资金流出不足惧

在内资持续流入的同时,北上资金却在持续流出。Wind数据显示,3月11日北向资金净流出19.87亿元,其中,沪股通净流出8.07亿元,深股通净流出11.80亿元。自上周三北上资金净流出8.35亿元后,北上资金已经连续4个交易日净流出,为2019年以来首次,合计净流出资金80.19亿元。

不过,多家内资机构认为,北上资金短期的持续流出并不意味着本轮行情结束,从中长期看,外资流入趋势不变。谭琦认为,长期看,外资对中国的配置还是持续增加的。张翔表示,北上资金属于全球配置盘,和美股的表现比较一致。近期美股有所回调,因此北上资金的流入出现短期波动并不意外。马强也认为,北上资金2018年以来持续净流入,今年以来指数短期涨幅较大,部分资金在到达止盈点后获利了结,因此出现净流出,总体对市场影响不会很大。

弘毅远方首席经济学家杜彬表示,从国内因素看,2月份以来市场涨势凌厉,但行情主要是估值修复,基本面缺乏强有力的支撑。近期公布的宏观经济数据也偏弱,如2月份的PMI数据与出口数据均不及预期。从海外因素看,海外市场同期也出现下跌和波动。海外资金投资A股会受到多种因素影响,估计正是基于国内外市场的情况,才会出现北上资金近几天的净流出。

关注核心影响因素

自沪指强势跳空高开高走突破年线后,市场多空分歧增大。在上周五市场大幅调整的背景下,近期公布的进出口数据和2月份社融数据,令市场多空分歧进一步发酵。不过,多家机构表示,当前行情的主要影响因素或并非基本面。

对于2月份社融数据不及部分投资者预期,谭琦表示,这要将1至2月合并来看,而且要考虑到春节因素的影响。清和泉资本也指出,对社融主要看增速和结构,1月份10.4%,2月份10.1%,都较去年12月的9.8%要高,目前来看是企稳和改善的。

马强表示,1至2月社融数据合并起来看,增速并不低。本轮行情的主要影响因素是流动性的改善,而非基本面的改善驱动。预计本轮行情可能持续到6月份才结束,触发因素可能是通胀和海外利率上升。

行健资产管理的董事总经理兼副投资总监潘振邦认为,表面上看,2月社融数据可能低于预期。但事实上,2月的情况并不差。因为银行的贷款增长还是不错的,尤其是中长期的贷款在新增的贷款占比进一步上升,说明银行体系里的信贷传导机制正在发生正面作用。虽然表外的融资依然疲软,但明显看到1月份最吸引眼球的票据融资已经回升到比较正常的状态。数据明细表明,虽然2月的数据好像不达预期,但事实上它的质量比1月有所改善,因此2月社融数据还是指向一个稳中向好的方向。

杜彬指出,金融数据不及预期,有2月份春节影响的存在,因为每年春节在1月或者2月所处的位置不同,就会带来节日的扰动。所以还是要把1月和2月数据合并起来看,甚至要将1季度三个月的数据一起看??悸堑秸咔捌诘姆⒘π枰欢ㄊ奔涞拇?,除了关注1、2月份的宏观数据外,还要看3月份的数据。

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