以史为鉴,A股牛熊转换都对应什么样的估值水平?

珠珠汉 2024-09-04 21:24:36

懒人养基梳理了几个主要宽基指数近三轮牛熊转换高低点所对应的估值水平,现在就来看一看对我们判断当前的行情位置有何启示。

01

先看投资者关注度最高的上证指数。

(数据来源:WIND)

2006-2007年那轮特大牛市中,上证指数从最低点1011.5上涨到6092.06(收盘点位,下同),涨幅为502.28%;同期PE-TTM从16.45倍上涨到55.03倍,涨幅为234.53%。

估值涨幅为指数涨幅的46.69%,意味着指数涨幅的一半多靠业绩驱动。

这轮特大牛市是典型的戴维斯双击行情,但估值涨到夸张的55倍确实也过于乐观和疯狂了。

之后的调整自然也不含糊,从2007年高点6092.06下跌到2013年低点1950.01,指数跌幅为67.99%;同期PE-TTM从55.03倍下跌到9.64倍,估值跌幅高达82.48%。

这一轮特大熊市估值跌幅大幅超越指数跌幅,是妥妥的杀估值行情。

从极度乐观到极度悲观,9.64倍的估值也差不多是2005年以来的最低水平了。

2015年那轮大牛市,上证指数从1950.01再度暴涨到5166.35,涨幅为164.94%;而同期PE-TTM也从9.64上涨到22.98,涨幅为138.38%。

此轮牛市中,估值涨幅为指数涨幅的83.89%,只有2成不到的指数涨幅靠基本面驱动,因此这轮主要由估值驱动的牛市被称为“大水牛”一点也不为过。

不过22.98的估值水平相较上一轮牛市的55倍,已经显得非常克制了。

其后展开的调整一直到2019年1月3日见底,指数最低收盘点位2464.36,跌幅52.30%;估值最低倍数为10.86,跌幅52.74%。

估值跌幅略大于指数跌幅,表明这轮熊市也完全是杀估值。

市场再度从盲目乐观回到极度悲观。

2019-2021年这轮牛市里,上证指数涨幅50.76%,估值涨幅30.85%,估值涨幅为指数涨幅的60.78%,说明这轮牛市以估值驱动为主,业绩驱动为辅。

上证指数在此轮牛市高点对应的估值为14.21倍,相较2015年的22.98再次下了一个台阶。

2021年最近的一轮牛市见顶后,进入了我们现在正在熬的这一轮熊市。

目前看来,2024年2月5日的2702.19暂时成为最低点,对应的估值为11.68倍。

本轮熊市上证指数收盘点位的最大跌幅27.27%,估值最大跌幅为17.80%。

估值跌幅为指数跌幅为65.27%,表明指数下跌的3成多由业绩下滑驱动。

前两轮熊市是100%杀估值,而本轮熊市不但杀估值,同时还在杀业绩,是典型的戴维斯双杀。

这是本轮熊市与前两轮熊市最大的不同,也是投资者感觉极度悲观甚至绝望的主因。

02

我们再来看投资者参与最多的沪深300指数和最能代表A股的中证全指。

三轮牛熊沪深300和中证全指指数和估值高低点位详见以下两个表格。

(数据来源:WIND)

(数据来源:WIND)

沪深300是典型的大盘蓝筹指数,而中证全指则涵盖了大中小盘,因此中证全指总体波动幅度大于上证指数,而上证指数的波动幅度又比沪深300要大。

但沪深300和中证全指在三轮牛熊中的转换“剧本”与上证指数是雷同的:

沪深300和中证全指在2006-2007走出了典型的戴维斯双击行情,指数超过一半的涨幅由业绩上涨驱动。

2015年的牛市里,沪深300涨幅的15%不到由业绩上涨驱动,中证全指涨幅的3成多由业绩上涨驱动。

2019-2021的牛市,沪深300和中证全指分别有大约25%和38%涨幅由业绩上涨驱动。

而在三轮熊市中,前两轮熊市沪深300和中证全指的下跌全部由估值下跌驱动,现在正在进行的熊市则部分由估值下跌驱动、部分由业绩下滑驱动,是典型的戴维斯双杀。

戴维斯双杀使投资者面临业绩和估值双重下滑的冲击,情绪悲观自然容易理解。

03

从绝对估值看,本轮熊市上证指数的PE低点为11.68,还高于上两轮熊市的低点10.86和9.64。

沪深300和中证全指本轮熊市低点分别为10.5和14.03,同样高于上轮熊市低点10.09、8.12和12.67、11.6。

原因也很简单,业绩下滑会导致估值上升。

所以戴维斯双杀使投资者面对的局面更为复杂,估值的重要性必须让位于基本面变化。

只有基本面迎来拐点,业绩由降转升,希望的曙光才会来临。

截至2024年8月31日,A股5000多家上市公司中报已全部披露完毕。

整体来看,2024上半年全A归母净利润同比增速相较2023年同期仍有下滑,但是单从2024年二季度来看,全A归母净利润同比增速为-1.65%,较一季度的-4.85%跌幅有所收敛。

如果三季度盈利能够继续改善,A股盈利增速由负转正的拐点可以期待。

指数和基金梳理不构成投资推荐,本文所有观点仅供参考,不构成投资建议。

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