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# 杂谈：龙头股和它的好基友
在投资股票的时候，很多投资者都会盯着各种行业的龙头股，媒体们也喜欢报道这些龙头股。比如，
+ 在A股中，最牛逼的股票当属贵州茅台（600519.SH），是目前A股最贵的股票，股价从年初的335涨到现在的760，最高价一度到799.06，差一点就突破800。
+ 另一个明星股票当属格力电器（000651.SZ），由于其良好的业绩和董事长董明珠小姐的鲜明个性，格力电器的股票也是一路受到市场热捧。
投资龙头股当然是非常好的策略，但在龙头股纷纷创股价新高的时候，是如何影响其他股票的呢？
本文研究一下龙头股背后低调的行业老二（可视为龙头股的好基友），看看他们之间是如何相互影响的。
## 龙头股和行业老二
根据经验，选取了几个典型的对照
+ 白酒行业，贵州茅台（600519.SH）和五粮液（000858.SZ）
+ 消费行业，格力电器（000651.SZ）和美的集团（000333.SZ）
+ 保险行业，中国平安（601318.SH）和中国人寿（601628.SH）
+ 证券行业，中信证券（600030.SH）和海通证券（600837.SH）
+ 啤酒行业，青岛啤酒（000729.SZ）和燕京啤酒（600600.SH）
## 观察方法
1. 取出每个标的一段时间的日涨跌幅
2. 计算两个对比标的相关系数。（一段时间的rolling相关系数）
3. 画出累计收益的走势图，看看两者的收益情况。
使用的是复权价格，所以已经考虑了分红的影响。代码如下：
```python
from jaqs.data import DataView
from jaqs.data import DataService
from jaqs.data import RemoteDataService
data_config = {
"remote.data.address": "tcp://data.tushare.org:8910",
"remote.data.username": phone,
"remote.data.password": token
}
symbols = '600519.SH,000858.SZ'
#symbols = '000651.SZ,000333.SZ'
#symbols = '601318.SH,601628.SH'
#symbols = '000729.SZ,600600.SH'
#symbols = '600030.SH,600837.SH'
dataview_props = {# Start and end date of back-test
'start_date': 20170115, 'end_date': 20180115,
# Investment universe and performance benchmark
'symbol': symbols,
# Data fields that we need
'fields': '',
# freq = 1 means we use daily data. Please do not change this.
'freq': 1}
# RemoteDataService communicates with a remote server to fetch data
ds = RemoteDataService()
# Use username and password in data_config to login
ds.init_from_config(data_config)
# DataView utilizes RemoteDataService to get various data and store them
dv = DataView()
dv.init_from_config(dataview_props, ds)
dv.prepare_data()
# 计算日收益率
dv.add_formula('change', 'Return(close_adj, 1)', is_quarterly=False)
import jaqs.util as jutil
# 计算日收益率相关系数，并画图
df = dv.get_ts('change')
corr = pd.rolling_corr(df.iloc[:,0], df.iloc[:,1], 30).dropna()
corr_plot = corr.copy()
corr_plot.index = jutil.convert_int_to_datetime(corr_plot.index)
corr_plot.plot()
corr_plot.describe()
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算累计收益，并画图
x = jutil.convert_int_to_datetime(df.index)
y = (1+df.iloc[:,0]).cumprod()
z = (1+df.iloc[:,1]).cumprod()
plt.plot(x,y, label=df.columns[0])
plt.plot(x,z, label=df.columns[1])
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 0.2), loc=0, borderaxespad=0)
plt.show()
```
## 观察结果及简单分析
### 贵州茅台（600519.SH）和五粮液（000858.SZ）
从相关性上看，两者一直非常高，均值超过0.75，方差也很小。
从收益上看，五粮液的收益其实是超过茅台的。
### 格力电器（000651.SZ）和美的集团（000333.SZ）
从相关性上看，两者一直非常高，均值超过0.75，方差也很小。最高一度超过0.9，属于典型的同涨同跌。
从收益上看，两者几乎不相上下，格力稍稍胜出一点。
### 中国平安（601318.SH）和中国人寿（601628.SH）
从相关性上看，波动比较大，小的时候跌到了0.2附近，大的时候也有0.9，不是很稳定。
体现在结果上，就是平安今年的走势远远好于人寿。市场对两者的看法已经发生分歧，平安已不再是一家传统的保险公司，在金融科技等板块也有大量布局。
#### 中信证券（600030.SH）和海通证券（600837.SH）
从相关性上看，还算比较大，但最低也跌到0.5下，方差也稍大一些。
从收益上看，虽然券商股走势较弱，但龙头中信证券表现还比较好，海通证券就已经完全不行了。
这说明，传统老牌券商海通证券已经不能算是券商老二了，其位置已经被华泰证券、国泰君安等超越。
### 青岛啤酒（000729.SZ）和燕京啤酒（600600.SH）
从相关性上看，两者在2017年8月份之前，相关性较低，之后的相关性还比较高。
反应到收益上，两者走势分歧还是很大，直到2017年12月份，两者相关性升高，走势趋同。
## 结论
1. 某些行业（如茅台和五粮液、格力和美的），老大和老二的差异性比较小，产品、市场规模、利润率接近，商业模式相同，其相关性就很高，可以考虑老大和老二都配置。
2. 另外一些行业，市场一般给行业龙头的估值要好于行业第二。
3. 需要警惕一些传统的行业老二被其他对手超越，其估值就会下滑。
4. 像中国平安这类的公司，其商业模式已经在发生变化，估值自然也会相应的变化。