期货界大佬葛卫东又遭遇危机 自掏3亿补贴投资者
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09:12来源：中国基金报
最近，商品期货市场大起大落，期货界的&老大&又遭遇危机了，净值两个月跌了将近30%，截至11月25日，净值仅为0.5710元。
于是，今天混沌的官方微信发了一份重大信息查询提示。基金君经过多方打听，了解到，原来是葛老大又给混沌价值一号、混沌价值二号两只产品追加资金了，还换了基金经理!
这次比上次更加阔绰，葛卫东自掏腰包、追加申购资金共计3亿元(是上次的两倍!)，发誓不把净值做回去不赎回，而且要让渡部分收益给投资者。同时，葛卫东还更换了混沌价值二号的股票基金经理，新聘股票、期货基金经理助理。
追加资金、人员大换血，一系列动作都表明葛卫东要把产品净值做回去的拳拳之心。跟着基金君一起来看看这位期货界大佬这一年多来在投资上的爱恨情仇，未来葛卫东和混沌将怎么走?
期货传奇遭遇滑铁卢
葛卫东在期货圈被称为&东邪&，绰号&葛老大&，是上海混沌投资(集团)有限公司董事长。2000年进入期市，两次爆仓后迅速崛起。2005年，成立上海混沌投资。华尔街称之&东条英机&，一度因挑战规则而被罚，据说目前资产已达120亿。
男人不止一面，投资之妙在于混沌。葛老大之所以被奉为期货界四大猛人之首。不仅在于其投资业绩惊人，08年全球金融危机大胆出击财富从千万迅速膨胀到几十亿，还把触角伸到了国际期货市场，导演铜价崩盘&&此类事迹有很多。而且，他性格率直、狂放不羁，思维行空，做投资极为大胆，&父母生我就是来做投资的&，混沌不是混混沌沌。
此前有介绍说，葛卫东自2000年从事投资以来，其个人一直保持良好的投资业绩，7年平均年化投资收益率在50%以上;同时，混沌投资公司自2005年成立以来，平均年化投资收益接近120%。
然而，这位被奉为传奇的投资人物，这两年却遇上了大麻烦。对金融市场风险预判不足、投资策略出现重大失误、净值迅速下滑甚至腰斩&&一时市场议论纷纷，葛老大究竟怎么了?
事情还得从去年6月的股灾说起。股灾前，葛卫东发行了混沌价值二号基金，当时也是引发了市场抢购。从官网上看，混沌价值二号初始规模为28.21亿元，自带杠杆、分AB级，A基金为18.57亿元，B基金为9.64亿元，认购起点都是300万元。产品既投资股票市场，也投资期货市场。
但是，混沌价值二号含着金汤匙出身，却一直命途多舛，甚至从未翻过身。在股灾来临时，该产品净值随着大盘一路飞流直下，到去年8月27日亏至0.66元;当然这还不是最低点，今年初熔断大跌，1月29日净值还跌至0.6470元;到今年4月22日净值又莫名跌至0.6350元。最近，9月23日到11月25日，净值开启新一轮暴跌模式，从0.7950元跌到0.5710元，令人感觉匪夷所思。当然，期间产品净值也有涨起来过几回，但最终到现在仍一路下行。投资者本想着股票、期货的钱一起赚，到现在却跌得本金只剩一半。
亏损的不止混沌投资的二号产品，混沌价值一号也遭遇滑铁卢，净值从去年股灾前6月12日的4.1825元一路狂跌，中间起起伏伏，到现在11月25日净值仅为1.5076元，跌去了一半以上，着实惊人，前期的盈利都没了。
这样的大起大落，投资者不禁要问了。从去年葛卫东发的道歉信里，可以看出江湖大佬折戟的一些原因。
葛卫东说，&全球金融市场恐慌情绪极度蔓延，人民币突然宣布贬值，国内A股再次出现崩盘式下跌，进而引发全球股市及商品市场剧烈波动，期间，我司管理的混沌价值一号、价值二号产品也出现了净值的大幅回撤。&
他还说，&系统性风险固然是背景，但我们管理的产品回撤幅度如此之大，一定是这个阶段我们的投资判断策略出现了问题。我们察觉到了风险，但过早的为风险定了性，过快的确认救市的效果，致使产品净值遭受重创，为此给投资者造成的压力和不安，我们表示深深歉意。&
由此可见，葛卫东产品出现如此大的亏损，既有市场系统性风险的原因，也有自身投资判断失误的因素。而基金君也听期货圈的人说，葛卫东当时做错了股指期货，招致巨大的亏损，而今年在商品期货市场大起大落的行情中也做得不太如意，扩大了损失。
基金君也试图从混沌产品的客户那里获取葛卫东投资操作的信息，但是他们表示也都不知道产品的具体操作、投资组合，只接收到一些季报、年报等信息披露。
当然，也有投资者试图从葛卫东买下的期货公司&混沌天成&的持仓上去分析，但基金君此前也得知，混沌天成的持仓有很多是客户的，并不能代表葛卫东本人的操作。
多次豪掷上亿元为客户减亏更换基金经理下决心做好
基金的大幅亏损，让葛老大也倍感压力，混沌投资这些年在私募江湖闯荡，积累的财富并不少，葛卫东本人也是率性而为、英雄豪气。去年9月他就主动拿出1.5亿元投入混沌价值一号、二号基金，担起责任给客户减亏，与产品共进退，誓言不把净值做回去不赎回，还要让渡投资收益。
基金君在今天从混沌客户那边拿到的几份独家公告，还是同样的味道，在再次遭遇投资危机的时候，葛卫东打算继续往产品里投更多的钱，希望能以更大的诚意让客户放心，同时还更换了产品的基金经理，希望能改变投资上的困境。
基金君来贴一贴这次葛卫东拿出的几份方案，混沌价值一号和混沌价值二号各自有两份公告。一是追加申购资金并让渡部分投资收益的公告，二是变更基金经理及增聘基金经理助理的公告。
公告内容比较多，基金君来概括并翻译一下。
关于追加申购资金并让渡部分投资收益的公告：
第一，上海混沌投资公司向混沌价值一号、混沌价值二号追加申购资金分别为1亿元、2亿元。(总共3亿元，比上次多了一倍。)
第二，混沌投资郑重承诺，此次申购在价值一号净值涨到2.46元、价值二号净值涨到1元之前不赎回。(说明我能把净值做上去，要与客户共进退)
第三，混沌投资要让渡该笔申购净值分别上涨到2.46元、1元之间获得的全部投资收益，该部分收益归两只基金财产所有，所有留下来的投资者人都能分享。(要以真金白银补偿客户)
关于变更基金经理及增聘基金经理助理的公告：
第一，混沌价值二号要更换股票投资部分基金经理为，并新聘任股票投资部分基金经理助理马中恕、奚诚;同时，期货投资部分新聘任基金经理助理袁飞、李享。(由此可见混沌主要换掉了股票端的基金经理，但期货端还是以葛卫东为主力，只是也给他带了两个助理。)
第二，混沌价值一号要聘用马中恕、奚诚为助理，协助基金经理王歆管理好股票端的投资;同时聘用袁飞、李享为助理，协助葛卫东管理好期货端的投资。(价值一号本来就是王歆管理的，投资能力没问题，这次主要是给两位大师配了两个助理协助。)
基金君对混沌投资的基金经理有一定了解，葛卫东和王歆分别是上海混沌道然的董事长、投决会主席和总经理、投资总监，他们是川大的校友，也是同乡，都喜欢踢足球，但一个性格狂放不羁，一个则比较稳重内敛。在混沌两位基金经理分工明确，葛卫东做期货，王歆做股票，多年来配合比较默契，两人的组合非常像太极中的和谐共生的动静两极。
据了解，王歆在股票投资方面长期业绩很好，私募排排网数据显示，王歆管理的&从2009年6月成立以来总收益为215.41%(截止到今年11月25日)，王歆曾说过，自己能着眼长期做投资，归功于葛卫东对投资的深刻理解和对宏观的精准把握，两人的默契形成了混沌的平衡。
基金君采访了混沌产品的投资人，某位投资人也表示，对于混沌投资今天的举动和措施非常欢迎，也是增强他们目前信心的一种方式，而且葛卫东更换基金经理的意图也很明显，可能是希望能换一种投资策略和风格，能够纠正之前的错误。
&目前很多人因为亏得比较厉害，想要赎回走的意愿也不是很大。葛卫东的举措无疑给被套的客户们增强了点信心。但是，未来的预期依旧很难明确，因为本身净值差距就比较大，价值二号净值只有0.5元左右，想要回到1元的路途非常漫长，需要再接再厉。&这位投资人表示。
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17:27来源：招银资管
通过多因子模型计算各因子的历史表现统计后发现，自1999年至2015年期间，流动性因子、中盘因子、市值因子、Beta因子、异质波动率因子、动量因子具有明显方向特征，且长期表现稳健;价值因子、盈利因子、成长因子和杠杆因子表现具有周期性，方向特征较弱。
多因子策略选取沪深300指数为基准，以全市场可交易股票为选股范围，重点配置具有显著表现的非周期类因子，行业相对于沪深300指数保持中性。在不考虑交易成本和冲击成本的理想情况下，年化超额收益18.6%，信息比率2.11;年化绝对收益34.1%，夏普比率1.10，相对收益组合在长周期也获取了绝对回报。
策略回测过程中不主动择时、不选择行业、不主动选股，超额收益主要来自对非周期类风格因子的配置，收益来源明确且稳定，但是由于回测组合满仓操作回撤较大。在实际操作过程中，可在原定策略的基础上结合自身对于市场的判断进行仓位和风格的战术性调整，从而降低组合回撤，增厚超额收益。
多因子模型介绍
传统的CAPM模型是基于收益的时间序列回归，回归过程中仅需要因子及组合的净值时间序列数据，数据收集简单但信息量相对较少，回归解释度较低。
为了提高回归效率，可以使用基于持仓的多因子模型，即按照一定规则构建不同因子，计算每只股票对于各因子的暴露度，并在各交易日将每只股票收益对于每个因子的暴露度进行回归，得到各因子的日频收益。在此基础上可发掘具有稳健收益的因子，开发主动量化策略，重点配置有效因子并构建量化投资组合。
因子的构建
本文所用因子主要引用Barra Aegis CNE5模型中的10个风格因子和9个行业因子。
行业因子的构建较为简单，即按照国际通用的GICS行业标准对股票的行业分类，可分为可选消费、必选消费、能源、金融、医疗保险、工业、IT与通讯、原材料和公用事业共计9大行业，如果某股票属于某一行业，则该股票对该行业的暴露为1，否则为零。例如：属于金融行业，则招商银行的金融行业因子暴露为1，其他行业因子暴露皆为0。
风格因子相对于行业因子的构建更为复杂，本文借用CNE5的10个风格因子，即市值因子、中盘因子、成长因子、Beta因子、流动性因子、动量因子、异质波动率因子、价值因子、盈利因子和杠杆因子。在此仅对部分风格因子的构建方法和含义进行简要阐述。
市值因子=ln(股票市值)
市值因子的计算较为简单，即直接取市值的自然对数。由公式可以得出，一个股票的市值越大，其对应市值因子也就越大。
盈利因子=0.68*FEP+0.11*TEP+0.21*CE
FEP：分析师预测EP。
TEP：最近12个月的总利润/当前股票的总市值。
CE：最近12个月的现金收入/当前股票的总市值。
盈利因子的计算由三个子指标构成，并对各指标赋予一定权重，可以看出一个公司的PE越小(估值越低)，盈利因子越大。
流动性因子
流动性因子=0.35*STOM+0.35*STOQ+0.3STOA
STOM：最近一个月的交易量/流通股数。
STOQ：最近一季度的交易量/流通股数。
STOA：最近一年的交易量/流通股数。
流动性因子主要用于衡量股票的交易活跃度，即股票的换手率越高，其流动性因子越大。
对于其他因子的意义仅做简要阐述，中盘因子越大代表股票市值趋于中盘，越小代表股票市值趋于超小市值或超大市值;成长因子越大代表公司历史和市场预期的收入或盈利增速越快，反之亦然;Beta因子越大代表公司的beta越高，反之亦然;动量因子越大代表公司股价近期上涨幅度越大，反之亦然;异质波动率因子越高代表公司股价的波动率和异质波动率越高，反之亦然;价值因子越高代表公司的PB越低，反之亦然;杠杆因子越高代表公司的财务杠杆越高，反之亦然。
将计算好的每个风格因子正交化、标准化，剔除共线性并统一量纲后即得到股票对于每个因子的暴露度xi，这便是多因子模型的因子构建基础。
多因子模型
按照前文方法计算出每只股票每天对于每个因子的暴露度后，以全市场股票为回归样本，将每只股票每天的收益相对于该股票对应的所有因子的暴露度进行横截面回归，如式(1)、式(2)所示，风险度量如式(3)所示：
将其累加即可算出每种风格因子的累积收益。风险估算矩阵即用经典的风险模型，如式(3)。
因子历史表现
如前文所述，因子可分为风格因子和行业因子两类，其中风格因子通过量化某类特征的方式构建，其收益代表市场对于某类股票的偏好，具有一定的统计意义。然而对于行业因子而言，不同行业因子的收益表现与宏观经济环境、政策导向等因素相关，再加上其具有明显的周期和轮动特征，统计意义较低。因此下文仅对风格因子的表现进行统计分析。
风格因子累积收益表现
将各风格因子自1999年至2015年间单位暴露的累积收益进行统计，累积收益表现如图1和图2所示，其中(+)表示一个正标准差的风格因子的累积收益，(-)表示一个负标准差的风格因子的累积收益，例如盈利因子(+)表示高盈利因子的累积收益，流动性因子(-)表示低流动性因子的累积收益。
将10个风格因子分为两组，第一组包括价值因子、盈利因子、成长因子和杠杆因子。第二组包括流动性因子、动量因子、市值因子、中盘因子、异质波动率因子和beta因子。
周期类因子：由图1可知，杠杆因子、成长因子、价值因子和盈利因子在1999年至2015年期间并没有明显的方向特征，其中高盈利因子自2007年至2015年持续表现低迷，与之对应的是高成长因子的表现较好。盈利因子自2015年6月以来表现开始明显好转，因子收益快速提升。杠杆因子则与经济周期具有较强的相关性，由下图可见，在1999年至2008年我国经济快速发展的环境下，高杠杆因子获取了明显的正收益，高杠杆类公司相对表现较好;自2011年经济增速放缓以来，高杠杆因子表现较差，即低杠杆类的公司相对表现较好。从历史统计来看，这四个因子并无明显方向，在不同时期表现具有周期性特征，后文统称为周期类因子。
非周期类因子：如图2所示，流动性因子和规模因子(包括市值因子和中盘因子)具有明显的方向特征，即在行业相同、其他风格相同的条件下，低流动性、小市值、非中盘类股票表现持续相对较好。异质波动率因子和beta因子虽然具有长期趋势，但近期波动较大。从动量因子的收益可以看出，我国股票市场具有长期趋势，短期反转的特征。以上六个因子皆有方向性，且长期表现稳健，后文统称为非周期类因子。
风格因子月收益统计
将各风格因子自年间单位风格暴露的月度收益数据作为分析样本进行统计，结果如表1所示，可以看出对于周期类因子月收益在5%的置信
区间内并不显著，即价值、盈利、成长和杠杆因素并不是股票涨跌的重要因素。对于非周期因子月收益在5%的置信区间内具备统计上的显著性。其中动量因子和Beta因子月收益正显著，也即在其他条件相同的情况下，大动量和高beta股票的长期表现相对较好;流动性因子、中盘因子、市值因子和异质波动率因子月收益负显著，也即在其他条件相同的情况下，交易不活跃、市值小和波动率低类的股票表现长期相对较好。
通过对周期类因子的统计结果可以看出，长期来看在其他条件相同的情况下，股票未来表现的相对好坏和股票目前估值盈利水平、历史成长快慢的关系并不大，股票价格已充分反映了股票历史或市场预期的盈利和成长情况，仅依靠历史PB、PE和业绩增速等指标进行所谓的&价值&或&成长&的难以获得持续且显著的超额收益，预期差才是超额收益的有效来源。这一结论可以指导我行对于投顾的筛选。
对于非周期类因子，以市值因子和中盘因子为代表的规模因子收益负显著(即市值越小表现越好)。此外长期来看，低换手率和低波动率的股票表现较好，这从侧面也表明了关注度低、非市场热点类的股票长期具有较好表现。由于自1999年至2016年市场整体处于上涨，所以高beta股票表现较好。
从月胜率来看，低流动性因子、小市值因子和非中盘因子的胜率较高，可以作为策略的主要增强因子。虽然波动率、动量和Beta因子月度收益显著，但是动量因子胜率不足60%，相对胜率较低，波动率和Beta因子收益的波动率较大，配置性价比较低，可适当辅助配置。对于价值因子、盈利因子、成长因子和杠杆因子具有明显周期性特征，可根据主观判断选择性配置。
多因子策略回测
由前文的分析可知，低流动性因子、规模因子、动量因子、异质波动率因子和beta因子具有明显的方向特征，收益表现长期稳健。按照这一思路针对性的配置具有显著收益的风格因子，最小化组合估计风险，构建多因子组合。
多因子组合构建
在风格上，低流动性因子表现最好，小规模因子(包括市值因子和中盘因子)长期表现较为稳定，可重点配置，此外考虑到实际操作的可行性，也不能选择市值过小的股票。此外动量因子、异质波动率因子和Beta因子由于收益波动大、胜率相对较低，所以不作重点配置，仅进行方向上的限定;对于价值因子、成长因子、盈利因子和杠杆因子由于收益不具备显著性，因此在策略回测时不对其进行主动暴露。
在行业上，考虑到各行业表现的不可预测性，不对行业进行主动选择，限定组合行业分布与沪深300指数行业分布在一定偏差范围内。
股票选择范围为全市场股票，且剔除换仓当日停牌股票，剔除换仓当日接近涨跌停无法正常交易的股票，为了保证策略具有一定容量，持有股票支数限定大于300只，因此组合持仓不全是沪深300指数的成分股。
在以上条件的约束下，最小化组合的估计风险，得到多因子组合的股票持仓，并以每月为调仓周期，进行回测模拟。
多因子组合样本内回测
回测多因子组合在样本内(2006年-2015年)的表现，如图3所示，可见在回测期间组合大幅跑赢基准指数，十年内组合净值上涨17倍，但在2007年和2015年市场大幅下跌的过程中，组合也出现了较大回撤。
对多因子组合和沪深300指数在样本内的表现进行统计后发现，详见表2和表3。首先，多因子组合平均年化超额收益18.6%，信息比率2.11，增强效果明显且超额的收益风险比较高。其次，在10年的回测区间内，多因子组合的年化绝对收益为34.1%，长期来看相对收益组合获得了绝对收益的目标。最后，该投资策略也存在回撤过大的硬性缺陷。在10年的回测区间内，策略的最大回撤是71.2%，发生在2008年，与同期沪深300指数的回撤相当。因此在实际投资中为了控制回撤，该策略需要在一定择时判断下或辅以一定的对冲工具运行。
比较多因子组合和沪深300组合的表现差异，表2中将多因子组合劣于沪深300指数的指标用灰色底纹标出，可以看出：(1)从年化收益来看，除2006年外多因子组合均跑赢沪深300指数，然而2006年沪深300指数大幅上涨121%，市场有一定的非理性因素。(2)对于年化波动率，多因子组合的波动率高于沪深300指数。(3)从夏普比率来看，多因子组合明显高于沪深300指数，即多因子组合额外承担的风险获得了更高的收益。(4)从最大回撤来看，多因子组合的最大回撤和沪深300指数相当，且大概率好于沪深300指数。
多因子组合归因分析
对多因子组合在样本内的表现进行收益归因分析，结果如图4所示。可以看出，组合年化超额收益18.56%，其中年化行业超额收益-0.80%，年化风格超额收益21.95%，年化选股超额收益-2.59%，择时收益为0，业绩归因结果与策略预期一致。首先该策略不主动挑选个股和行业，所以选股和行业收益小幅亏损;其次，该策略主要通过对于某几种风格的主动暴露获取收益，因此在风格上获取了明显的超额收益，用于弥补个股选择的亏损;最后，由于模拟组合满仓操作不主动择时，所以择时收益为0。
对多因子组合的风格收益进行分解，如表4所示。可以看出多因子组合在风格上的超额收益主要来自市值因子、异质波动率因子、流动性因子和中盘因子，且这几个因子的超额收益具有理想的信息比和较好的显著性，风险收益的性价比较高，与预期相符。
多因子组合的行业收益分解如表5所示，可以看出组合在行业上没有明显的偏好，行业亏损也不明显，与投资策略相符。
多因子组合样本外检验
依照原模型对至间的样本外数据进行回测模拟，组合表现如图5所示，在样本外多因子组合同样显著跑赢沪深300指数。
在至间，将多因子组合与沪深300指数进行对比，详见表6。多因子组合绝对收益6.04%，相对收益14.61%，夏普比率0.36优于沪深300指数的-0.32，信息比率3.07较为显著。然而在2016年初市场熔断期间，多因子组合也出现了23.73%的回撤与沪深300指数的回撤相当。
此外，需要说明的是自2015年6月起，市场风格发生了明显的转变，周期类的价值因子和盈利因子收益显著走强，成长因子收益减弱，但是多因子组合重点配置的非周期类因子表现依然稳健。多因子组合在不对价值因子、盈利因子和成长因子等周期类因子进行主动选择的前提下仍获得了较高的超额收益。如果该策略在运行期间，我行根据自身对于市场的判断，对周期类因子进行适当的、有选择性的配置，相对收益将再次增厚。
多因子策略总结
首先，本策略主要通过重点配置长期表现稳健的风格因子获取超额收益，不主动选择行业，不主动择股，策略的超额收益稳定性强、来源明确，相对于沪深300指数的信息比率高。
其次，本策略在每个持仓周期内持股数量超过300只，个股集中度较低，策略具有相当的市场容量。
第三，本策略可从沪深300指数复制到上证50指数、中证500指数等其他指数，策略的定制性和复制性较强。
最后，由于本策略不主动择时，持续满仓操作，策略必然有回撤较大的缺陷。
为了客观反映该策略的真实表现，在前文对策略表现模拟的过程中并未加入任何主观判断，即策略回测时不主动择时，未使用对冲工具，未对周期类因子进行选择性的暴露。然而在实际操作过程中，我行可以结合市场判断对策略进行战术调整，从而降低组合回撤，增厚超额收益，具体方式如下：
适当结合宏观择时：从策略回测的结果来看，多因子组合曾经出现的两次大幅回撤发生在2008年和2015年年间，而这两次大盘大幅下跌的原因在于前期市场过热引起的非理性上涨，存在避免的可能。如果在类似市场环境下适当降低仓位或辅以股指期货对冲，即可有效减少多因子组合回撤、降低风险。
然而需要说明的是，基于前期对各投资管理人的投资结果和相关学术研究表明，绝大多数投资者难以通过择时获取超额收益，反而会折损组合表现，所以上文中所提及的择时为择大时，并非过度的、经常性的择时。
主动选择风格暴露:在策略回测期间，为了保证客观性，并没有对价值因子、盈利因子、杠杆因子和成长因子等周期类因子进行主动暴露。但在实际操作过程中，我行可以结合自身对于市场的判断，对周期类因子进行选择性的配置。例如，在2015年6月以后，以价值因子和盈利因子为代表的价值类风格开始回归，在这种市场环境下，策略可适当增加高价值因子和高盈利因子的暴露，就能二次提高多因子组合的超额收益。
虽然在策略回测时，股票备选池中已经剔除掉停牌、涨跌停等无法交易的股票，但回测仍存在一定的缺陷。首先，回测时没有考虑交易成本。经简单统计，策略每月单边换手率约30%，年化换手率在4倍以内，考虑到3&的交易费用，预计年化的交易成本不超过1.5%。其次，在策略回测过程中，股票的买卖均按照收盘价计算，并未考虑到买卖的价格冲击成本，但由于多因子组合股票数量较多，单只股票的交易金额较少，预计冲击成本相对较低。
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09:57来源：期货日报
经济增速并未明显改观
2016年，黑色系商品价格大幅上涨，宏观经济增速却未明显改观。具体来看，2016年，国内GDP增速维持在6.7%，没有跟随商品价格上行，说明需求端表现疲弱。2016年，工业增加值累计同比增速有所回升，但1&11月的增速为6.9%，低于2015年同期的7%。2016年，第二产业对GDP的贡献率继续回落，至3季度，贡献率为37.6%，低于2015年同期的41%。与此同时，第三产业对GDP的贡献率由51.1%上升到58.3%，说明2016年经济企稳，依赖的依然是第三产业的提升，而非以工业为代表的第二产业。月，全社会用电量为53847.2亿千瓦时，累计同比增加4.96%。其中，工业用电量累计同比增加2.6%，增速小于全社会用电量。
存在两个变量
图为新开工项目计划总投资额
2016年基建发力，1&11月新开工项目计划投资额达到452548亿元，累计同比增加21%，较月的4.7%大幅改观，创2013年以来基建投资的新高。月，固定资产投资额达到538547亿元，累计同比增速为8.3%。部分观点认为，2017年基建投资依然向好，主要是对2016年的线性外推。
然而，我们认为，相较于2016年年初，当前有两个变量：其一，商品价格大幅上涨，意味着工地采购需要更大的资金支持，调研反馈的情况显示，由于原料价格上涨，一些工地的订单需要重新洽谈;其二，财政能否支持基建始终高速运转是个数。
开发商拿地热情不高
房地产行业是黑色系品种的最大下游，就房地产市场而言，2016年，在去库存的指导思路下，房地产价格持续攀升。受北上广深房地产市场的带动，二三线城市不断发力，杭州、无锡、武汉、郑州等城市房价快速上涨。
价格上，2016年11月，一线城市住宅价格指数同比上涨25.2%，二线城市住宅价格指数同比上涨17.89%，三线城市住宅价格指数同比上涨9.4%。
图为房地产价格指数
销量上，月，全国房地产市场销售面积累计同比增加36.5%，处于2014年以来的高点，即使在严厉的调控政策下，月的销量累计同比依然维持24.3%的高增速。
需要关注的是，虽然销售面积增加，但开发商拿地意愿较弱，新开工面积未明显提升。月，新开工面积为万平方米，累计同比仅增加7.6%。市场之前预期的新开工面积滞后销售面积6个月开始拐头向上的情况并没有发生。2016年11月，100个大中城市供应土地规划建筑面积增长率为-15.53%，开发商拿地意愿不增反降，说明2016年的销售利好未能激发起开发商的拿地热情。
图为房地产新开工面积累计同比
2016年下半年，房地产政策出现调整。2016年12月中旬，中央经济工作会议提出，要坚持&房子是用来住的，不是用来炒的&的定位，要求回归住房居住属性。12月21日，中央财经领导小组第十四次会议指出，要&规范住房租赁市场和抑制房地产泡沫&。鸡年春节以来，楼市并没有延续2016年的火爆态势，开年多地就出现量价齐跌的情况。在2016年过度透支市场购买力后，2017年房地产市场成交量将告别高增长，销售和新开工面积都不会有太好表现。
供给：焦炭产能可以满足钢铁生产需求
部分观点认为，相较于动力煤，国内炼焦煤资源储量有限。另外，他们也担心由于产能连续多年退出，焦化厂产能已经不足。
然而，与之不同，我们认为，煤矿和焦化厂不会出现产能缺口。
焦化厂产能足以应对钢铁生产需求
2004年开始，随着新增产能的释放，焦化行业利润下降。直到2007年，焦化行业的销售利润才进入下行通道。2011年之后，随着需求量的萎缩，焦化行业销售利润率进入负值区间。
图为焦化厂新增产能
固定资产投资方面，焦化行业固定资产投资完成额连续数年低位增长，即使是在2016年行业利润大幅改善的情况下，1&11月固定资产累计投资额增速也仅有6.2%，并未出现受利润刺激焦化厂重开产能的现象。
焦化厂开工率方面，2013年年初，年产能200万吨以上的焦化厂的开工率超过90%，峰值开工率为93%，到了2016年，炼焦利润好转，开工率最高值却为90.5%;2013年年初，年产能100万&200万吨的焦化厂的开工率峰值为87%，而2016年该类型焦化厂开工率最高值为83.1%;2013年年初，年产能小于100万吨的焦化厂的开工率峰值为89%，而2016年该类型焦化厂的开工率最高值为81.3%。小型焦化厂的开工率峰值差距最明显，说明在连续多年亏损后，该类型焦化厂的退出最为彻底。
图为焦化厂开工率
从炼焦利润好转而焦化厂开工率无法回到峰值的角度考虑，部分市场人士担心当前焦化厂的产能已经无法满足钢铁生产的需求。
与上述观点不同，我们认为，焦化厂产能在最近几年虽然有退出现象，但其还未遭遇到产能瓶颈。产量上，月，全国焦炭累计产量为4.1亿吨，累计同比下降0.2%。与此同时，粗钢产量累计同比增加1.1%。焦炭产量增速和粗钢产量增速差距不大，说明焦炭的供给可以满足钢厂的需求。
图为焦炭产量和增速
如果一个行业的生产存在产能瓶颈，那么该行业的超额利润能够维持较长一段时间，并且远超产业链中其他生产环节。从焦炭市场的情况看，2016年焦化厂利润虽然改善，但并没有处在行业的利润高端。特别是10月之后，随着焦煤价格的上行，焦化厂利润受到挤压，炼焦利润不升反降。
焦化厂产能足以满足需求还有一个证明：在2016年4季度的补库过程中，钢厂和焦化厂的焦炭库存都在上升，而非下降。
月，全国范围内单月日均粗钢产量分别为227万吨、220万吨和220万吨，产量并未下降，钢厂对焦炭的需求量稳定。
如果说焦化厂产能遇到瓶颈，那么即使处在涨价周期，焦化厂和钢厂的焦炭库存也不会出现增加现象。数据显示，日，华东钢厂焦炭库存可用天数为8.8天，而2015年同期为14.1天，差距为5.3天。到了日，库存可用天数为13.5天，而2015年同期为13.1天。
华北钢厂反馈的情况同样支持钢厂焦炭库存上升的观点。至2016年12月中旬，我们调研的华北钢厂的焦炭库存可用天数普遍超过10天。钢厂库存增加，继续补库意愿减弱，这是2016年12月末焦化厂调降焦炭价格的主要原因。
粗钢产量高位并未导致焦炭供不应求，焦化厂自身的库存在2016年4季度也处于上升状态。产能在100万&200万吨和200万吨以上的焦化厂，2016年9月初的焦炭平均库存为0.15万吨和0.64万吨，到了12月中旬，增加到0.61万吨和2.28万吨。
焦煤货源紧张是结构问题而非总量问题
部分观点认为，国内炼焦煤资源贫乏，加之连年开采和固定资产投资有限，后期能够开采的量较为有限，焦煤端会遭遇产能瓶颈。从煤矿的固定投资来看，最近几年，煤矿固定资产投资完成额快速下降。煤炭行业资产负债率处于高位，也阻碍了新产能投入、旧产能改造扩建的进程。此外，国内炼焦煤储量远低于动力煤，炼焦煤的供给紧张问题将持续。
与之不同，我们认为，炼焦煤储量不足是结构性问题，而非总量问题，在炼焦煤总量上，不存在产能瓶颈。如果炼焦煤总量存在瓶颈，那么我们看到的应该是即使价格上涨，钢厂、焦化厂的炼焦煤库存也无法补充充足。因为从煤炭的开采过程来看，从建设到投产需要2&3年时间，产能不足的问题很难通过1&2个月价格的上行解决掉。
就库存而言，相较于2016年9月，12月焦化厂炼焦煤库存已经大幅上升。产能超过200万吨的焦化厂的焦煤库存可用天数在日为9.62天，2015年同期为13.9天;日库存可用天数为18.74天，2015年同期为14.1天。产能在100万&200万吨的中型焦化厂的炼焦煤库存可用天数在日为7.96天，2015年同期为13天;日库存可用天数为21.28天，2015年同期为11.7天。焦化厂炼焦煤库存较2015年同期大幅上升，是2016年12月开始焦化厂愿意接受钢厂降低采购价的主要原因。
图为产能200万吨以上焦化厂焦煤库存可用天数
进口焦煤主要是刚性长协货源
月，全国炼焦煤累计进口5337万吨，累计同比增加23.6%。分月份来看，8月、9月、10月、11月的日均炼焦煤进口量分别为20.84万吨、18.51万吨、16.64万吨和15.83万吨。相比2015年同期，单月进口量分别上升57.9%、42.1%、69.2%和16.6%，进口量增加较为明显。
图为炼焦煤单月进口量
从进口焦煤和国产焦煤的价差来看，进口利润不佳，特别是2016年7月之后，进口焦煤和国产焦煤的价格持续倒挂。依照正常逻辑，价差大幅倒挂，进口量将逐步缩小。然而，实际情况是进口量扩大。
我们认为，供给侧改革叠加利润改善，钢厂对优质主焦煤的需求量增加，而国内进口量增加打破了国外焦煤市场原有的平衡，促使进口价格和进口量同向上升。此外，国内的进口焦煤绝大部分是刚性长协货源，而非基于内外价差的贸易货源。如果是贸易进口为主，那么在内外价差倒挂的情况下，进口量将减少。
整体来看，焦煤、焦炭成本推升型的上涨行情已经终结，在房地产政策紧缩和焦化厂产能并未遭遇瓶颈的环境下，2017年可谓是煤焦行业向下游企业让渡利润的一年。从套利角度考虑，螺纹钢和煤焦价格比将攀升，螺纹钢和焦炭的价格比高点预计在2.4。
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