2019年私募基金年度报告.pdf

Table_Title 金融产品专题研究 2019年私募基金年度报告 2020 年 03 月 12 日 Table_Summary 【 策略观点】 2019年各策略私募表现依然较为分化，股票多头策略全年平均收益最高，表现十分突出，但是波动巨大，宏观对冲策略和多策略混合表现也较为优异，波动幅度相对较小。套利策略和债券型策略表现也较2018年的收益率上升了不少，股票市场中性策略整体来看表现不佳。 股票多头策略受到指数上升的影响，表现十分亮眼，全年上涨 41.41%。同期的市场宽基指数中，上证综合指数上涨 22.30%，上证 50 指数上涨 33.58%，沪深 300 指数上涨 36.07%，中证 500 指数上涨 26.38%，创业板指数上涨 43.79%，股票多头策略仅仅跑输了创业板指 数。由于私募基金的股票多头策略偏向于精选股票，风格倾向于成长，所以在收益上和创业板较为近似。宏观对冲策略全年收益 17%。由于全年的宏观形势多变，九曲多折，宏观对冲策略可以基于政治形势变化以及宏观数据等作出判断，所以宏观对冲策略整体在第二季度经济数据下降以及宏观形势加剧的时候表现亮眼，在 2019 年第四季度在经济数据上升时的收益也是所有策略中排名中第二位的。组合策略 2019 年收益为 15.78%。组合策略在所有策略中排名属于中位数，因为配置了多种策略，分散了风险，所以整年来看，收益以及回撤都相对都比较小，波动幅度 较小。管理期货策略 2019 年收益为 12.81%，主要方法为趋势追踪与反转。套利策略 2019年收益为 12.43%。 2019年整体股票市场交易额 127万亿元，相对 2018年来说增长超过 30%，巨大的成交量带来了波动性，所以套利策略相对于 2018 年收益相对来说也增长了很多，约为 10 个百分点。相对来说，股票市场中性策略在 2019年表现惨淡。虽然权益市场波动性放大，但是整年来看股票中性市场收益仅为 5.48%。唯一的亮点是在权益市场回撤较大的第二季度仍然取得了正的收益。债券型策略 2019年收益率为 5.39%，得益于利率 的下行，以及由权益市场驱动的转债产品的发行和上涨，债券型策略在2019 年取得了 3.79%的收益，相较 2018 年的 1.22%获取了长足的进步。 【风险提示】 本报告基于基金历史数据进行的客观分析，不构成任何投资建议 本报告所摘录的私募机构投资策略仅代表私募自身观点，不代表东财研究所的观点，也不构成投资建议。 Table_Author 东方财富证券研究所 证券分析师： 吴安琪 证书编号： S1160519080001 联系人： 马建华 电话： 021-23586480 Table_Reports 相关研究 2018 年私募基金 年度报告 2019.01.26 挖掘价值 投资成长 Table_Title1 金融工程 / 专题报告 / 证券研究报告 敬请阅读本报告正文后各项声明 Table_yemei 金工专题报告 正文目录 1. 2019年各大类资产表现回顾 . 4 1.1. 股票市场表现 . 4 1.2. 债券市场表现 . 9 1.3. 期货市场表现 . 11 2. 2019年私募指数表现 . 12 2.1. 2019年百亿私募综合指数表现 . 12 2.2. 2019年私募策略指数表现 . 12 3. 2019年证券类私募产品表现回顾 . 16 3.1. 证券类私募产品收益分布 . 16 3.2. 证券类私募产品分策略表现 . 19 3.2.1.股票多头策略 . 19 3.2.2.股票市场中性策略 . 20 3.2.3.套利策略 . 21 3.2.4.管理期货策略 . 23 3.2.5.宏观对冲策略 . 24 3.2.6.债券策略 . 25 3.2.7.组合策略 . 26 3.3. 证券类私募产品分地区表现 . 27 3.3.1.北京地区 . 28 3.3.2.上海地区 . 28 3.3.3.深广及其他地区 . 29 3.4. 证券类私募管理人分规模表现 . 29 3.4.1. 规模 50亿以上私募管理人 . 29 3.4.2. 规模 20-50亿的私募管理人 . 30 3.4.3. 规模小于 20亿的私募管理人 . 30 敬请阅读本报告正文后各项声明 Table_yemei 金工专题报告 图表目录 图表 1： 2019年国内权益市场收益 . 4 图表 2： 2019年国外权益市场收益 . 4 图表 3：全球主要市场指数波动性与收益率 . 4 图表 4： A股各行业涨跌幅对比 . 5 图表 5： 2019上证指数与创业板指数阶段性走势 . 6 图表 6：上证综指与沪股通累计资金净流入 . 7 图表 7：深圳综指与深股通累计资金净流入 . 7 图表 8：上证综指与美元兑离岸人民币 . 8 图表 9：深圳综指与美元兑离岸人民币 . 8 图表 10： 1月至 8月美元兑离岸人民币汇率与上证综指相关系数 . 8 图表 11： 8月至 12月美元对离岸人民币汇率与上证综指相关系数 . 9 图表 12： 2019年中债国开债走势 . 9 图表 13： 2019年债市主要指数表现 . 11 图表 14：商品主要指数表现 . 11 图表 15： 2019年百亿私募各策略 指数表现 . 12 图表 16： 2018年私募各策略指数表现 . 13 图表 17： 2019年私募各策略指数净值走势 . 14 图表 18： 2019年私募各策略指数绩效指标情况 . 14 图表 19： 2019年私募各策略指数与市场指数的相关性 . 15 图表 20： 2019年私募各策略指数间的相关性 . 16 图表 21： 2019年私募各策略收益率情况 . 17 图表 22： 2019年私募各策略年化波动率情况 . 17 图表 23： 2019年私募各策略最大回撤情况 . 18 图表 24： 2019年私募各策略夏普比率情况 . 18 图表 25： 2019年股票多头策略产品收益率分布 . 19 图表 26： 2019年收益表现较好的股票多头产品 . 20 图表 27： 2019年股票市场中性产品收益率分布 . 21 图表 28： 2019年收益表现较好的股票市场中性产品 . 21 图表 29： 2019年套利策略产品收益率分布 . 22 图表 30： 2019年收益表现较好的套利产品 . 22 图表 31： 2019年管理期货策略产品收益率分布 . 23 图表 32： 2019年收益表现较好的管理期货产品 . 23 图表 33： 2019年宏观多头产品收益率分布 . 24 图表 34： 2019年收益表现较好的宏观对冲产品 . 24 图表 35： 2019年债券策略产品收益率分布 . 25 图表 36： 2019年收益表现较好的债券策略产品 . 26 图表 37： 2019年组合策略产品收益率分布 . 27 图表 38： 2019年收益表现较好的组合策略产品 . 27 图表 39： 2019年北京地区收益表现较好的私募管理人 . 28 图表 40： 2019年上海地区收益表现较好的私募管理人 . 28 图表 41： 2019年深广及其他地区收益表现较好的私募管理人 . 29 图表 42： 2019收益表现较好的大于 50亿级私募管理人 . 30 图表 43： 2019年收益表现较好的 20亿 -50亿级私募管理人 . 30 图表 44： 2019收益表现较好的小于 20亿级私募管理人 . 31 敬请阅读本报告正文后各项声明 Table_yemei 金工专题报告 1. 2019年 各 大类资产 表现 回顾 1.1. 股票市场表现 2019年 全球的股票市场都表现相当亮眼，全球所有的权益市场几乎都取得了正收益，且涨幅较大。其中，道琼斯工业平均指数上涨 22.34%，法国 CAC40指数上涨 26.37%，英国富时 100指数上涨 12.10%，德国 DAX指数上涨 25.48%，恒生指数上涨 9.07%，纳斯达克指数上涨 35.23%，俄罗斯 RTS指数上涨 44.93%，标普500指数上涨 28.88%。与此同时，一反 2018年的熊市，国内市场也取得了不错的成绩，上证综合指数上涨 22.30%，上证 50指数上涨 33.58%，沪深 300指数上涨36.07%，中证 500指数上涨 26.38%，深证成指上涨 44.08%，中小板指数上涨41.03%，创业板指数上涨 43.79%。 图表 1： 2019 年国内权益市场收益 图表 2： 2019 年国外权益市场收益 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 图表 3： 全球主要市场指数波动性与收益率 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 22.30 33.58 36.07 26.38 44.08 41.03 43.79 0510152025303540455022.34 26.37 12.10 25.48 9.07 35.23 44.93 28.88 0510152025303540455010%12%14%16%18%20%22%24%26%7% 12% 17% 22% 27% 32% 37% 42% 47% 52%波动率收益率上证综合SD沪深 300中证 500 深圳成指创业板指中小板指上证 50敬请阅读本报告正文后各项声明 Table_yemei 金工专题报告 由于股票市场是 2019年中大类资产收益最高的产品，所以本篇表现回顾中着重描绘股票市场的收益率以及驱动因素。 图表 3中红色的是国内的指数，蓝色的是其他地区的指数，包括道琼斯工业平均、法国 CAC40、英国富时 100、德国 DAX、纳斯达克、恒生指数、韩国综合指数、日经 225、孟买 Sensex30、俄罗斯 RTS、台湾加权。通过收益率与波动性的对比，中国的权益市场回报率大幅高于其他国家的权益市场回报率，并且波动更大。将收益率与波动率的散点图利用最小二乘法拟合出一条曲线，会发现拥有更高收益率的指数会拥有更大的波动性，平均获得 1%收益率的波动性为0.66%，称为单位波动性。其中，上证综指，中证 500，上证与沪深 300的收益 /波 动性略大于单位波动性，中证 500，中小板与深证成指的收益 /波动性远大于单位波动性，从图表 3中看出，收益越高超越平均单位波动性的概率越大。 图表 4： A股各行业涨跌幅对比 行业 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 1-3 月 4-7 月 8 月 9-12月 农林牧渔 66.77 -8.58 -12.62 -22.44 45.45 43.04 3.37 0.83 -3.82 采掘 -0.43 -5.76 -0.01 -32.71 9.07 20.63 -7.29 -5.19 2.12 化工 55.01 -7.13 -3.81 -31.72 24.22 27.96 -11.24 -2.96 10.81 钢铁 1.80 -8.13 19.74 -29.62 -2.09 20.14 -19.01 -5.72 4.53 有色金属 15.38 -6.17 15.39 -41.04 24.27 23.67 -7.81 2.14 7.74 电子 71.97 -12.70 13.47 -42.37 73.77 38.18 -3.70 4.38 21.94 家用电器 42.73 -1.87 43.03 -31.40 56.99 31.15 3.86 -1.75 14.52 食品饮料 26.58 7.43 53.85 -21.95 72.87 38.54 9.51 8.99 1.44 纺织服装 89.17 -13.56 -23.85 -34.33 7.09 24.57 -17.24 -1.23 3.48 轻工制造 89.86 -14.36 -12.62 -36.62 19.27 30.98 -17.39 -1.58 9.11 医药生物 56.68 -13.46 3.56 -27.67 36.85 29.99 -7.79 6.65 5.93 公用事业 22.90 -17.69 -7.05 -29.72 5.12 17.65 -8.20 -2.40 -0.47 交通运输 32.56 -22.60 6.53 -30.17 17.28 24.05 -4.73 -3.27 1.83 房地产 44.85 -17.69 0.80 -28.79 22.75 29.44 -12.02 -6.72 12.55 商业贸易 45.51 -13.47 -13.60 -32.70 8.80 26.14 -12.47 -1.44 -1.33 休闲服务 78.45 -21.19 -4.17 -10.61 27.92 23.38 2.16 1.95 0.45 综合 71.18 -12.89 -21.47 -39.30 26.13 32.65 -14.63 -1.15 10.52 建筑材料 26.85 0.03 6.05 -30.30 51.03 31.38 -7.25 -3.51 23.86 建筑装饰 14.08 -0.44 -6.26 -29.27 -2.12 17.87 -14.77 -5.69 2.43 电气设备 60.47 -17.18 -8.46 -34.95 24.37 28.83 -11.64 -1.40 8.39 国防军工 28.50 -18.58 -16.65 -31.04 27.19 35.01 -3.95 4.56 -7.79 计算机 100.29 -30.32 -11.26 -24.53 48.05 43.85 -12.05 3.14 9.55 传媒 76.74 -32.39 -23.10 -39.58 21.20 27.75 -19.10 0.34 14.79 通信 72.69 -15.95 -3.05 -31.32 19.96 32.16 -11.42 -5.31 7.52 银行 -1.36 -4.93 13.28 -14.67 22.93 16.17 1.27 -5.66 10.15 非银金融 -16.90 -14.69 17.30 -25.37 45.51 38.29 0.47 -3.30 6.36 汽车 46.90 -9.53 -0.52 -34.34 14.60 19.05 -8.72 -1.57 7.06 机械设备 46.77 -16.84 -10.19 -35.11 23.92 29.30 -8.79 -4.63 8.47 敬请阅读本报告正文后各项声明 Table_yemei 金工专题报告 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 图表 4中红色代表涨，绿色代表跌，越红代表涨幅越大，越绿代表跌幅越大。可以发现 A股容易出现普涨普跌的现象，有几个现象，其一，在 2018年所有行业都下跌之后， 2019年几乎所有的行业都出现了不俗的涨幅，其二，在 2019年 1-3月所有的行业都出现不俗涨幅之后，在 2019年 4-7月都出现了大幅的回调，仅有几个行业在 4-7月录得了正收益；其三，在 2019年 4-8月大部分行业出现回调之后，在 9-12月，大部分行业又出现了大涨。 2019年涨幅靠前的行业有电子，食品饮料以及家用电器，涨幅分别为73.77%， 72.87%以及 56.99%。 2019年涨幅靠后的行业有钢铁，建材服饰以及公共事业，涨跌幅分别为 -2.09%， -2.12%以及 5.12%。 图表 5： 2019上证指数与创业板指数阶段性走势 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 图表 5表示的是 2019上证指数以及创业板指和政治相关的图形。 2019年的国内权益市场总体呈现出 4个阶段，受事件驱动的影响较大。整体市场围绕贸易战，经济数据以及几个里程碑事件进行波动。 2018年 12月中美贸易关系出现极大缓和， 2018年 12月中国首先决定暂定美国汽车关税，并且恢复购买美国大豆， 2019年 1月，中美元首通话，重申为两国贸易战协商找到了解决方法的意愿，从此指数开始上行，伴随着在北京和华盛顿举行第六轮与第七轮经贸磋商，美国推迟对中国 2000亿元 10%提高至 25%的征税期限，指数在 3月达到区域内高点，中国也同时延长对美国汽车及零部件加征关税的措施。 5月形势得到逆转，中美在北京举行第十轮经贸磋商，随后美国宣布 5月 10日起对总过进口 2000亿美元商品征税税率从 10%提高到 25%，并将华为列入实体黑名单，中国随后在 6月 1日起对 600亿美元美国商品实施 10-25%的关税，贸易战进行升级，叠加 PMI下行 ， 5月制造业 PMI跌破 50，指数急剧下行。 6月包商银行被接管。 7月底科创板股票上市， 7月 22日迎来首批上市股票，首日 25只股票全线翻120013001400150016001700180019002300250027002900310033003500 上证指数 创业板指1-3月，普涨行情 ，悲观情绪修复， 中美元首通话，贸易情绪向好，外资持续流入，业绩预期加持4-7月，调整震荡， 贸8月，成长股行9-12敬请阅读本报告正文后各项声明 Table_yemei 金工专题报告 倍 最高一签可赚 10万，拉动成长股行情，引来中小板估值修复。 8月商品房销售面积同比增长 4.7%，销售金额同比整张 10%，房地产数据回暖引起房地产股直线上升。同期虽然人民币汇率破“ 7”，美股财政部宣布将中国列入汇率操纵国，但并未引起市场大跌。 9-12月，经济数据回暖， 11月， 12月 PMI数据连续两月站上枯荣线，超过 50。特斯拉工厂在上海落地，带动特斯拉以及相关锂电池等板块飞速 上涨。贸易形势回暖，特朗发表推特声称中美已经达成第一阶段协议，中国暂不对美国部分商品征收 10%与 5%关税，对原产于美国的汽车零部件继续暂停加征关税，随后进行积极通话。创业板超过 2019年之前最高点，达到 1807点，上证指数也站上 3000点。 图表 6：上证综指与沪股通累计资金净流入 图表 7：深圳综指与深股通累计资金净流入 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 2019年，股市北向资金影响明显。作者统计了上证综指与沪股通，深圳综指与深股通累计资金净流入之间的关系。 2019年所有沪股通标的累计流入资金2184亿元，所有深股通标的累计流入资金 2561亿元，一共给市场贡献了 4745亿元存量资金。我们将沪股通累计资金净流入定义为所有流入以及流出沪股通标的资金减去所有通过上交所申报的流入以及流出港股通资金，深股通累计资金净流入定义为所有流入以及流出深股通标的资金减去所有通过深交所申报的流入以及流出港股通资金。全年来看，沪股通累计资金净流入 -65亿，深股通累计资金净流入 1032亿。 从图表 5表示的是上证综指和沪股通资金累计净流入，图表 6表示的是深圳成指和深股通资金累计净流入。我们可以看见，在 1-4月的上涨走势中，当沪股通资金 累计净流入停止增长并且开始下降时（ 3月初），四月上证综指开始下跌，当深股通资金累计净流入开始下降时（也是 3月初），四月深圳综指开始回调。 在 1-4月的上涨走势中，当沪股通累计资金净流入和深股通资金累计净流入这两个指标开始增速减慢，并且数值开始下降时，证券市场的上涨速度会开始减慢并且由涨势跌为负势，进行调整。但是当我们在 4-7月下跌调整的走势中，这两个指标并不能作为领先指标看待。 进一步的，我们可以考虑一下是否会因为汇率波动导致的上证指数流入流出。或者是某些外部驱动因素驱使汇率波动同时引起了上证以及深圳指数的 波动。 -200020040060080010001200700075008000850090009500100001050011000 深圳成指 深股通资金累计净流入-800-600-400-20002004006008002500260027002800290030003100320033003400 上证综指 沪股通资金累计净流入敬请阅读本报告正文后各项声明 Table_yemei 金工专题报告 图表 8：上证综指与美元兑离岸人民币 图表 9：深圳综指与美元兑离岸人民币 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 图表 8表示的是上证综指与美元对离岸人民币汇率之间的关系，图表 9表示的是深圳综指与美元兑离岸人民币之间的关系。从这两张图中，我们很难看出美元兑离岸人民币汇率和上证综指以及深圳成指的直接或者间接关系，我们通过计算相关系数来进一步探讨。 图表 10： 1月至 8月美元兑离岸人民币汇率与上证综指相关系数 日期 滞后 1天 同步 领先 1天 领先 2天 领先 3天 领先 4天 领先 5天 中证 500 创业板 1月 1日 -4月 17 日 -0.66 -0.71 -0.73 -0.74 -0.76 -0.77 -0.78 0.96 0.97 4月 23 日 -8月 5日 -0.63 -0.68 -0.66 -0.58 -0.49 -0.43 -0.31 0.85 0.85 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 由于 A股容易出现普涨普跌的现象，所以我们将上证综指与中证 500的相关系数和创业板之间的相关系数作为一个相关系数上限来研究美元兑离岸人民币汇率（以下简称离岸汇率或者 CNH）与上证综指的相关性。本篇中的相关系数采用斯皮尔曼相关系数（由于涨跌幅不同，量纲不同）。 在图表 10中统计了 1月 1日 -4月 17日和 4月 23日 -8月 5日两个时间段，离岸汇率与上证综指的相关系数。其中中证 500和创业板指那两列表示的是在当时时间段上证综指和中证 500以及上证综指和创业板指的收益率相关系数。 在 1月 1日至 4月 17日，离岸汇率可以作为一个反向的领先指标，领先天数为n，随着 n增大，相关系数增大，当 n=5时，离岸汇率与上证综指的相关系数达到最大，为 -0.78，之后随着 n增大，相关系数减小。 在 4月 23日至 8月 5日，离岸汇率可以作为一个反向的领先指标，领先天数为n，随着 n增大，相关系数呈现先增加后减小的现象，相关系数在 n=0的时候最大，数值为 -0.68，但是在 n=1实，相关系数为 -0.66,与 -0.68差距不大，仍然可以看做一个领先指标，领先能力下降，由 5天降低为 1天。值得注意的是此时上证指数与中证 500以及创业板指开始出 现小幅分化相关系数由 0.96的水平降低为0.85，所以此时离岸汇率相关性降低也可以理解。 6.66.76.86.977.17.22500260027002800290030003100320033001月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月上证指数 美元兑离岸人民币6.66.76.86.977.17.27000750080008500900095001000010500110001月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月深证成指 美元兑离岸人民币敬请阅读本报告正文后各项声明 Table_yemei 金工专题报告 图表 11： 8月至 12月美元对离岸人民币汇率与上证综指相关系数 日期 领先 4天 领先 5天 领先 6天 领先 7天 领先 8天 领先 9天 领先 10 天 中证 500 创业板 8月 13 日 -12月 10 日 0.48 0.52 0.55 0.55 0.59 0.62 0.61 0.73 0.83 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 图表 11表达的是离岸汇率和上证综指在 8月 13日 -12月 10日之间的相关系数。在 8月 13日至 12月 10日，离岸汇率不再成为一个领先的反向指标，反而成为一个领先的同向指标。领先天数为 n，随着 n增大，相关系数呈现先增加后减小的现象，相关系数在 n=9的时候最大，数值为 0.62，可以认为离岸汇率相对上证综指的领先了 9天以上。 综上，离岸汇率一直可以作为一个领先指标来解释上证综指，但是他代表的指标方向可能会发生转换，在正向指标和反向指标之间互换。 总体来说， 2019年 A股是收获的一年，由于经济数据回暖，中小盘估值回归等因素，所有的指数获得不俗收益，但整体来说，受事件驱动的影响明显，所以普涨普跌的现象仍然很严重。由于增量资金大部分为北向资金，所以贸易战局势所主导的汇率波动加重了事件驱动所造成的股市波动，同时离岸人民币兑美元汇率成为一个领先指标进行参考，但是其正负性会产生变换。 1.2. 债券市场表现 2019,中国的经济增速放缓，供需走弱，经济基本面下行压力加大，同时央行的货币政策加强了逆周期调节，流动性延续合理充裕。 图表 12： 2019年中债国开债走势 资料来源： Choice，东方财富证券研究所；数据截至： 2019-12-30 图表 12表示的是中债国开债 1年以及 10年走势与经济形势之间的关系。从基本面上来看： 2019年一整年的经济增速持续下降，经济下行的压力在增加。前三季度经济增速为 6.2%，第四季度甚至降为 6.0%， 2020年很可能 GDP增速跌破6%。从 1-12月已公布的宏观数据看，需求端仍较为疲弱，消费，投资以及净出3.103.203.303.403.503.603.703.803.904.004.102.102.202.302.402.502.602.702.802.903.003.101月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月中债国开债到期收益率 :1年 中债国开债到期收益率 :10年敬请阅读本报告正文后各项声明 Table_yemei 金工专题报告 口累计同比增速较去年同期均有回落。需求低迷背景下供给仍未改善，工业增加值累计同比连续 4个月维持在 5.6%水平，较 18年回落约 1个百分点；除采矿业增加值累计同比较去年同期略有回升外，制造业以及电力、燃气及水生产和供应业增加值 累计同比均回落。从价格水平看，受猪肉价格持续上涨影响， CPI同比在 11月突破 4%，创近 8年以来历史新高，在 12月达到 4.5%，但与此同时核心 CPI延续回落态势； PPI低位企稳、跌幅收窄，高于去年同期，工业企业盈利空间有一定改善， CPI与 PPI 的剪刀差虽然收窄但是仍然存在。 CPI月 PPI的数据表明经济可能仍将继续下行，甚至会出现滞涨或者通缩的压力。从金融数据看， M2同比和社融累计规模均较去年同期回升，稳增长、宽信用政策背景下外部融资环境有一定改善。综合来看， 2019年供需两端都在下行，经济放缓的压力加大，稳 增长政策效果不明显。此外，中美贸易摩擦成为影响我国经济运行和资产价格的重要变量，截至最新中美贸易第一阶段协议已签署，但是协议的执行与落地仍然需要保持关注。 从货币政策上看，央行仍然维持稳健货币政策，保持松紧适度，加强了逆周期调节并且货币工具运用更为灵活创新。全年看，央行全面降准 2次，定向降准 2次，下调 MLF、 OMO利率 1次。值得一提的是 2019年的央行在货币政策上的创新与改革，主要包括： 一是 LPR报价机制的形成，深化了利率市场化的改革。 2019年 8月 17日，人民银行发布了改革完善 LPR形成机制的公告，明确银行应主要参考 LPR确定贷款利率。以后银行发放贷款时，利率将按照 LPR，以“ LPR+xx