主被動(dòng)結(jié)合的大類資產(chǎn)配置新思路：從宏觀友好度評(píng)分到BL模型觀點(diǎn)矩陣

層面量化指標(biāo)宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)系將投資時(shí)鐘與宏觀因子進(jìn)行融合國泰君安主動(dòng)配置團(tuán)隊(duì)將所從事的beta研究定義為四個(gè)層次。針對(duì)第一（大類資產(chǎn)輪動(dòng)（跨市場輪動(dòng)（風(fēng)格輪動(dòng)研究，主要采用自上而下的方法；針對(duì)第四層（行業(yè)輪動(dòng)）研究則主要采用自下而上的方法?；趯?duì)投資時(shí)鐘和周期嵌套模型的理解，我們將某個(gè)經(jīng)濟(jì)體的某類周期的環(huán)境壓力程度進(jìn)行量化，從而形成若干個(gè)具有鮮明周期特色的底層宏（宏觀友好度評(píng)分。簡言之，我們?yōu)楦黝愘Y產(chǎn)定制了專屬的宏觀基本層面量化指標(biāo)，成為我們理解資產(chǎn)價(jià)格表現(xiàn)、形成主觀觀點(diǎn)矩陣的重要依據(jù)。圖1：國君主動(dòng)大類資產(chǎn)配置團(tuán)隊(duì)宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)數(shù)據(jù)庫邏輯導(dǎo)圖（截至2024年3月）數(shù)據(jù)來源：B2024年風(fēng)-INR升值動(dòng)力評(píng)分》等底層宏觀因子是搭建各類資產(chǎn)友好度評(píng)分的原材料底層宏觀因子是我們構(gòu)建各類風(fēng)格專屬宏觀友好度因子的原材料，也是下文的分析基礎(chǔ)。因子的構(gòu)建方式并不復(fù)雜，我們已在《如何以宏觀友》等報(bào)告中做過介紹。2025115的底層宏觀因子及對(duì)應(yīng)的周期友好度評(píng)分指標(biāo)未來一年的運(yùn)行趨勢大致如下：CN金融周期友好度震蕩下行；CN庫存周期友好度震蕩上行；CN美林周期友好度下行；金融周期友好度小幅上行；庫存周期友好度先下后上；美林周期友好度小幅上行；庫存周期友好度震蕩走平；CN出口景氣度評(píng)分下行；ININ庫存周期友好度小幅上行。圖2：預(yù)計(jì)2024年9類周期宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)走勢分化100806040202019-122020-022019-122020-022020-042020-062020-082020-102020-122021-022021-042021-062021-082021-102021-122022-022022-042022-062022-082022-102022-122023-022023-042023-062023-082023-102023-122024-022024-042024-062024-082024-102024-12CN金融周期友好度評(píng)分 CN庫存周期友好度評(píng)分 CN美林周期友好度評(píng)金融周期友好度評(píng)分 庫存周期友好度評(píng)分 US美林周期友好度評(píng)分庫存周期友好度評(píng)分 CN出口景氣度評(píng)分 庫存周期友好度評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)來源：Bloomberg注：真實(shí)數(shù)據(jù)截至2023年12月31日，市場一致預(yù)期數(shù)據(jù)源于彭博，更新于2024年1月15日并展望至2024年12月31日。底層宏觀因子的預(yù)測數(shù)據(jù)基于市場宏觀一致預(yù)期數(shù)據(jù)計(jì)算得到，具體計(jì)算與預(yù)測方式總結(jié)如下：宏觀周期 宏觀因子 底層指宏觀周期 宏觀因子 底層指標(biāo) 宏觀因子計(jì)算方式中國庫存周期 滯銷指標(biāo) PMI生產(chǎn)、PMI庫存 (PMI庫存－50)－(PMI生產(chǎn)－50)美國庫存周期 滯銷指標(biāo) PMI生產(chǎn)、PMI庫存 (PMI庫存－50)－(PMI生產(chǎn)－50)預(yù)測方式使用彭博提供的GDP合預(yù)測。使用彭博提供的GDP合預(yù)測。印度庫存周期 滯銷指標(biāo)印度制造業(yè)展望生產(chǎn)增（印度制造業(yè)展望生產(chǎn)增加－印加、印度制造業(yè)展望生度制造業(yè)展望生產(chǎn)降低）－（印產(chǎn)降低、印度制造業(yè)展度制造業(yè)展望庫存增加－印度制使用彭博提供的工業(yè)增加值宏觀一致預(yù)期數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合預(yù)測。望庫存增加、印度制造造業(yè)展望庫存減少）業(yè)展望庫存減少韓國庫存周期 滯銷指標(biāo) BSI生產(chǎn)、BSI庫存BSI庫存－BSI生產(chǎn)中國金融周期 貨幣缺口 社融、M2社融÷M2美國金融周期 美債實(shí)際利率10年期TIPS收益率10年期TIPS收益率印度金融周期印債實(shí)際利率10年期印度國債收益率10年期印度國債收益率－印度采用庫存滯銷指標(biāo)對(duì)韓國工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、韓國出口同比、OECD綜合領(lǐng)先指標(biāo)G7主成分的滯后項(xiàng)、庫存滯銷指標(biāo)滯后項(xiàng)的回歸結(jié)果直接使用彭博與萬得提供的社融與M2宏觀一致預(yù)期數(shù)據(jù)。以美聯(lián)儲(chǔ)緊縮動(dòng)力評(píng)分指標(biāo)的領(lǐng)先性對(duì)未來6合預(yù)測，而對(duì)于未來7-12個(gè)月則使用彭博提供的美債名義利率與通脹宏觀一致預(yù)期數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合預(yù)測。主要使用實(shí)際利率指標(biāo)的領(lǐng)先性進(jìn)行預(yù)測，其余部分使用彭博提供的名義利率與CPI通脹宏觀一致預(yù)期數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。中國美林周期 滯脹指標(biāo)、印度CPI制造業(yè)PMI、CPI、PPICPI根據(jù)波動(dòng)率調(diào)和加權(quán)的通脹－制使用彭博提供的GDP與工業(yè)增加值宏觀一致預(yù)期數(shù)據(jù)并進(jìn)行擬造業(yè)PMI合預(yù)測。美國美林周期 滯脹指標(biāo)制造業(yè)PMI、CPI、PPI根據(jù)波動(dòng)率調(diào)和加權(quán)的通脹－制使用彭博提供的GDP與工業(yè)增加值宏觀一致預(yù)期數(shù)據(jù)并進(jìn)行擬造業(yè)PMI 合預(yù)測。數(shù)據(jù)來源：注：所有的數(shù)據(jù)均經(jīng)過移動(dòng)平均或?yàn)V波平滑、標(biāo)準(zhǔn)化與百分位調(diào)整處理?；谏鲜龉?，使用截至2024年1月15日的宏觀一致預(yù)期數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)外推，我們據(jù)此形成關(guān)于2024年的全球大類資產(chǎn)表現(xiàn)的預(yù)期。做這件事的意義是，工作。資產(chǎn)參考報(bào)告宏觀友好度構(gòu)建方法A股資產(chǎn)參考報(bào)告宏觀友好度構(gòu)建方法A股《如何以宏觀友好度評(píng)分輔助權(quán)益?zhèn)}位管理》（2022年9月7日）1、宏觀友好度評(píng)分反映宏觀環(huán)境對(duì)中國權(quán)的逆序百分位數(shù)。評(píng)分越高，中國權(quán)益資產(chǎn)獲得正回報(bào)的求逆序百分0-100。2、CN宏觀綜合壓力指標(biāo)（Equity）=30%×貨幣缺口指標(biāo)+50%×滯銷指標(biāo)+20%×滯脹指標(biāo)3、貨幣缺口指標(biāo)=社融同比/M2同比，反映寬信用與寬貨金融周期友好度評(píng)分。評(píng)分越高，中國金融環(huán)境越寬松。4（PI庫存-50（PI-50去庫存的難度，其逆序百分位數(shù)為庫存周期友好度評(píng)分。評(píng)分越高，中國實(shí)體經(jīng)濟(jì)越景氣。5險(xiǎn)越低。H股《擇木而棲：A（2023年22日）1宏觀友好度評(píng)分反映宏觀環(huán)境對(duì)中國香港權(quán)益資產(chǎn)2、宏觀友好度=67%×CN庫存周期友好度評(píng)分+33%×US金融周期友好度評(píng)分美股《宏觀友好度視角下的中年12月22日）1宏觀友好度評(píng)分反映宏觀環(huán)境對(duì)美國權(quán)益資產(chǎn)的友宏觀綜合壓力指標(biāo)的逆序百分位數(shù)。評(píng)宏觀綜合壓力指標(biāo)逆序百分位得到。2、US宏觀綜合壓力指標(biāo)=25%×10Y美債實(shí)際利率+50%×滯銷指標(biāo)+25%×滯脹指標(biāo)3、10Y金融周期友好度評(píng)分。評(píng)分越高，美國金融環(huán)境越寬松。4、US滯銷指標(biāo)=（ISM_PMI庫存-50）-（ISM_PMI生產(chǎn)-50庫存周期友好度評(píng)分。評(píng)分越高，美國實(shí)體經(jīng)濟(jì)越景氣。5、滯脹指標(biāo)=（PMI-50）-美林周期友好度評(píng)分。評(píng)分越高，美國經(jīng)濟(jì)的類滯脹風(fēng)險(xiǎn)越低。日股P宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)年2月21日）1JP滯銷指標(biāo)日本生產(chǎn)者出貨指數(shù)－100）2、JP實(shí)際利率指標(biāo)＝日本十年期國債收益率－日本CPI3、JP滯脹指標(biāo)＝基于波動(dòng)率調(diào)和加權(quán)的綜合通脹－（日PMI－50）4的漲跌幅進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與JPY升值指標(biāo)。5、JP宏觀綜合壓力指標(biāo)＝35%×JP滯脹指標(biāo)＋15%×JP滯30（12M的JP20%×JPY升值指標(biāo)。JP宏觀友好度評(píng)分。印股《印度權(quán)益資產(chǎn)配置展望：年12月7日）1IN實(shí)際利率指標(biāo)＝CPI2、IN滯銷指標(biāo)＝（印度制造業(yè)展望生產(chǎn)增加－印度制造業(yè)展望生產(chǎn)降低）－（印度制造業(yè)展望庫存增加－印度制造業(yè)展望庫存減少）3、IN宏觀友好度評(píng)分=0.50×IN庫存周期友好度評(píng)分+0.50×滯后四期的IN金融周期友好度評(píng)分。國債《債市牛熊背后的周期線2月13日）1反映宏觀環(huán)境對(duì)中國債券的逆序百分位數(shù)。評(píng)分越高，中國債券資產(chǎn)獲得正回報(bào)的概率越高。2、CN宏觀綜合壓力指標(biāo)（Bond）=30%×貨幣缺口指標(biāo)-50%×滯銷指標(biāo)-20%×滯脹指標(biāo)。美 債（TIPS）《美債實(shí)際利率中期向下拐點(diǎn)將于春季確認(rèn)年月23日）1、美聯(lián)儲(chǔ)緊縮動(dòng)力評(píng)分=f(-4×失業(yè)率指標(biāo)+5×居民通脹指標(biāo)+2×景氣度指標(biāo)+5×期限利差指標(biāo))f()26預(yù)測十年期美債實(shí)際利率趨勢。需要注意的是美債實(shí)際利率要低于美債名義利率，若需要預(yù)測美債名義利率還需加上通脹預(yù)期。商品《國際大宗商品配置價(jià)值年7月15日）1收益率版=0.65×韓國庫存周期友好度評(píng)分+0.2×中國庫存周期友好度評(píng)分（滯后6M）+0.15×地緣環(huán)境變化友好度評(píng)分。2商品指數(shù)解釋力度較強(qiáng)。美元《人民幣兌美元匯率即將開啟一輪升值趨勢年10月21日）1、RMB升值動(dòng)力評(píng)分=0.35×中國出口景氣度評(píng)分+0.50×（100-CN-US金融周期友好度評(píng)分）+0.15×CN-US庫存周期友好度評(píng)分。2該評(píng)分在中長周期維度可以較好擬合和預(yù)測離岸人民幣兌美元匯率：2018更是達(dá)到了0.81，解釋力度顯著。印度盧比《印度盧比兌美元匯率2024年1月25日）1120的參數(shù)對(duì)2010年第一季度至2022年第四季度數(shù)據(jù)進(jìn)行HP濾波以平滑曲線并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，最后對(duì)數(shù)據(jù)取逆序百分位排序，可得到IN進(jìn)口壓力評(píng)分指標(biāo)。2、IN-US金融周期友好度評(píng)分=IN金融周期友好度評(píng)分-0.5×US金融周期友好度評(píng)分3IN-US庫存周期友好度評(píng)分=1.5×IN庫存周期友好度評(píng)分4INR升值動(dòng)力評(píng)分0.5×(IN-US1.5×(IN-US庫存周期友好度評(píng)分1季度進(jìn)口壓力評(píng)分。數(shù)據(jù)來源：上述宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)僅描述了各類資產(chǎn)以當(dāng)?shù)刎泿庞?jì)價(jià)的表現(xiàn)預(yù)期，對(duì)于使用人民幣配置各類海外資產(chǎn)的投資者而言，如果對(duì)于海外資慮當(dāng)?shù)刎泿庞?jì)價(jià)的表現(xiàn)預(yù)期即可。若投資組合仍然保留外匯風(fēng)險(xiǎn)敞口，則需綜合匯率宏觀友好度評(píng)分，對(duì)海外資產(chǎn)未來表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)估。例如：INRIN宏觀友好度才可以BL模型由于不同資產(chǎn)價(jià)格變化的驅(qū)動(dòng)因素有所不同，資產(chǎn)分散化配置可以降低稱資產(chǎn)配置多風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)/馬科維茨（HarryMarkowitz）在1952年提出了著名的“均值-方差模型”n-rnceptmtonod均值方差模型開啟了量化配置時(shí)代馬科維茨在1952年提出了著名的“均值-方差模型”，將大類資產(chǎn)配置帶入到量化配置時(shí)代。該模型是一個(gè)雙目標(biāo)決策模型，以投資組合的期望收益(均值)和風(fēng)險(xiǎn)(方差)為目標(biāo)，導(dǎo)出了投資組合選擇的均值-方差有效組合和有效前沿等概念，以簡明的方式解釋了資產(chǎn)分散化的意義。在均值--方差模型有效資產(chǎn)組合中選出最適合投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資組合權(quán)重。O模型是大類資產(chǎn)配置理論的重要基礎(chǔ)，其突出貢獻(xiàn)在于（提約束+最優(yōu)解（采用均值和方差來刻畫資產(chǎn)收益與風(fēng)險(xiǎn)，使得進(jìn)行量化配置成為可能；（3）同時(shí)考慮風(fēng)險(xiǎn)與收益，指出最優(yōu)的投資組合并非單純追求最高收益或最小風(fēng)險(xiǎn)，而是在兩者之間找到平衡。均值-方差模型的輸入值包括三部分：收益、風(fēng)險(xiǎn)、反映投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好的參數(shù)。Markowitz提出的均值-方差模型基于以下幾個(gè)假設(shè)：投資者可以自由獲得投資組合的收益和風(fēng)險(xiǎn)的信息。市場是非常有效的，對(duì)信息的反應(yīng)是及時(shí)且準(zhǔn)確的。投資者是風(fēng)險(xiǎn)厭惡的，并希望讓投資組合風(fēng)險(xiǎn)最小，收益最大。投資者基于預(yù)期收益和收益的標(biāo)準(zhǔn)差或方差做出投資決策。在給定風(fēng)險(xiǎn)水平下，投資者更喜歡高收益的投資組合。BL模型改善了模型實(shí)踐中的不足MVO模型在理論上具有開創(chuàng)性意義，但在實(shí)踐中遇到了諸多問題。比如作為模型輸入?yún)?shù)的資產(chǎn)期望收益率難以準(zhǔn)確估計(jì)，實(shí)際應(yīng)用效果大打折扣；模型計(jì)算結(jié)果對(duì)輸入?yún)?shù)，尤其是預(yù)期收益率非常敏感，使得為了解決這些缺陷，學(xué)界和業(yè)界不斷提出新的理論和方法進(jìn)行改進(jìn)。模型是傳統(tǒng)的均值-方差模型的改進(jìn)。1990FisherRobert（簡模型1992模型采用模型有效地解決了均值-模型的基本原理是基于先驗(yàn)的收益率分布，結(jié)合投資者對(duì)收益的預(yù)期，兩者結(jié)合之后，得到新的結(jié)合后的分布，然后在此分布的優(yōu)化框架得到投資組合。其基本邏輯是一種資產(chǎn)的期望收益等于市場均衡收益和投資者主觀期望收益的加權(quán)平均，如果投資者對(duì)自己的主觀觀點(diǎn)信心很大，則主觀的期望收益就會(huì)被賦予較大的權(quán)重，資產(chǎn)的期望收益就會(huì)向主觀期望收益靠攏；反之，如果投資者對(duì)自己主模型的理論推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)可以參考國泰君安量化配置團(tuán)隊(duì)研究報(bào)告《手把模型——大類資產(chǎn)配置量化模型研究系列之BL模型的主要實(shí)現(xiàn)步驟為了便于說明將主動(dòng)配置觀點(diǎn)加入BL模型的過程，此處簡要介紹Black-ttrmnL1）通過逆向優(yōu)2）將投資3）將先驗(yàn)收益分布和主觀觀點(diǎn)分布結(jié)合，使用貝葉斯方法計(jì)算得到資產(chǎn)預(yù)期收益的后驗(yàn)估計(jì)；4-方差模型中進(jìn)行優(yōu)化求解，得到具體的資產(chǎn)配置比例。其中，市場均衡收益、后驗(yàn)分布的計(jì)算是重點(diǎn)，參數(shù)設(shè)置的合理性、主觀觀點(diǎn)的預(yù)測準(zhǔn)確性是模型效果的關(guān)鍵。第一步：框架下反解先驗(yàn)分布假設(shè)各資產(chǎn)的未來實(shí)際收益率r??Σ的正態(tài)分布，即：??~??(??,Σ)這里??是資產(chǎn)收益向量，??是資產(chǎn)的未來收益率均值。由于其隱藏在資產(chǎn)未來實(shí)際收益率背后，我們只能通過對(duì)??進(jìn)行估計(jì)，得到收益率估計(jì)??。換言之，我們可以把??視為關(guān)于??的一個(gè)隨機(jī)變量：????~??(??,Σ)??π是沒有主觀觀點(diǎn)下的先驗(yàn)收益率。假設(shè)投資者效用函數(shù)：U=wTΠ?λwTΣw，2其中U：投資者效用，也是投資組合優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)w：投資組合中每個(gè)資產(chǎn)的權(quán)重Π：市場均衡條件下每個(gè)資產(chǎn)的超額收益λ：市場的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)（代表市場的平均風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度）Σ：由于投資者追求效用最大化，市場均衡時(shí)的市場效用函數(shù)為：Um=wm

TΠ?λwm2m

TΣwm，Um表示的全市場的效用函數(shù)，wm是市場均衡權(quán)重，市場的各個(gè)資產(chǎn)市值占比可以反映均衡收益下的配置權(quán)重。由一階條件dUm=0，得dwmΠ=λΣwm。等式兩邊同時(shí)乘上??CAPME(r)=rf+β(rm?rf)，其中??(??))=????Π+為無風(fēng)險(xiǎn)收益??率。??2為市場投資組合的方差，這里??2=????Σ??。代入公式wm??wmTλΣwm，可得

TΠ=2λ=(E(r)?rf)/σ，m（??。在Black和Litterman（1992）的假設(shè)下，Σπ=τΣ，τ為一個(gè)常數(shù)，其大小設(shè)定影響了主觀觀點(diǎn)對(duì)模型的影響程度，τ越大，表明投資者的主觀觀點(diǎn)對(duì)模型結(jié)果的影響越大。令??(A)表示在沒有提供任何主觀觀點(diǎn)的情形下，資產(chǎn)先驗(yàn)收益率的分布。則P(A)~N(Π,τΣ)第二步：投資者的主觀觀點(diǎn)nkPk*nQk*1Ω：是觀點(diǎn)誤差的協(xié)方差矩陣。Ω是一個(gè)k*k矩陣。Black和Litterman（1992）假設(shè)，不同投資觀點(diǎn)之間是沒有影響，不相關(guān)的。故Ω是一個(gè)對(duì)角陣，其對(duì)角線上每一個(gè)元素是觀點(diǎn)誤差的方差，反映了投資者對(duì)該觀點(diǎn)的信心水平。Ω-1則表示投資者觀點(diǎn)的置信度。綜上投資者的主觀觀點(diǎn)為?????=??+??，??~N(0??(??|??)~??(??,??)相應(yīng)的，投資者觀點(diǎn)在資產(chǎn)空間上，服從分布可表示為：??(??|??)~??(???1??,[???????1??]?1)第三步：結(jié)合先驗(yàn)分布和主觀觀點(diǎn)得到后驗(yàn)分布由貝葉斯公式、P(A)~N(Π,τΣ)、P(B|A)~N(Q,Ω)可得后驗(yàn)分布ΠP(AB)~N(Π,?)Π其中是給定主觀觀點(diǎn)后得到的資產(chǎn)收益率均值，? [( 1

T

?1 ?1Π=E(R)=

τΣ)

Π+PΩ

Q]

+PΩ P]TT[ =Π+τΣPPτΣP+Ω] [Q?PΠ]是后驗(yàn)估計(jì)中收益率均值的協(xié)方差矩陣：Π? ((

T ?1 ΣΠ=

τΣ)

+PΩ P)=τΣ?τΣPT[PτΣPT+Ω]?1PτΣ則后驗(yàn)預(yù)期收益率的協(xié)方差矩陣為：=Σ+=Σ+???Σ????[????Σ????+Ω]?1r Π因此，r??~??(,?)r圖3：先驗(yàn)分布和主觀觀點(diǎn)結(jié)合得到后驗(yàn)分布的過程圖（第一至三步）風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)

樣本協(xié)方差矩陣

市值權(quán)重逆向優(yōu)化得到市場均衡收益第一步：先驗(yàn)分布

觀點(diǎn)收陣 觀點(diǎn)誤陣第二步：觀點(diǎn)分布和主觀觀點(diǎn)結(jié)合得到后驗(yàn)預(yù)期收益分布數(shù)據(jù)來源：ASTEP-BY-STEPGUIDETOTHEBLACK-LITTERMANMODE(Idzorek,T.2007)第四步：使用后驗(yàn)分布求解投資權(quán)重把經(jīng)過BL和協(xié)方差矩陣帶入均值-方r差模型的最優(yōu)化函數(shù)?？汕蠼庾顑?yōu)投資權(quán)重??=(??1,??2,…,????)?????????????????

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???????.??. ∑=1, 0≤≤1,??∈{1,2,…,??}1考慮實(shí)際投資中面臨限制再通過求解帶約束的最優(yōu)化問題得到各個(gè)資產(chǎn)的投資權(quán)重。圖4：Black-Litterman模型與MVO模型步驟對(duì)比數(shù)據(jù)來源：BL本文的目的是將國泰君安主動(dòng)配置團(tuán)隊(duì)搭建與維護(hù)的宏觀友好度評(píng)分配置研究新途徑。在本文第一章中，我們介紹了國泰君安主動(dòng)配置團(tuán)隊(duì)如何利用底層宏觀因子構(gòu)建各類資產(chǎn)、風(fēng)格專屬宏觀友好度的研究框架。下面考慮如何將主觀觀點(diǎn)融入到第二章所介紹的BL模型中。大部分目標(biāo)資產(chǎn)直接根據(jù)宏觀友好度評(píng)分設(shè)定主觀觀點(diǎn)關(guān)于可投資的大類資產(chǎn)范圍，我們假設(shè)國內(nèi)人民幣投資者可選的權(quán)益資AH8種構(gòu)建了專屬的宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)，具體包括：1、A股：CN宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)E，針對(duì)萬得全A指數(shù)。2、港股：HK宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)，針對(duì)恒生指數(shù)。N-(總值)4、美股：US宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)，針對(duì)標(biāo)普500指數(shù)。5、印股：IN宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)，針對(duì)SENSEX30指數(shù)。6、日股：JP宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)，針對(duì)日經(jīng)225指數(shù)。7、商品：CRB商品宏觀友好度評(píng)分R指標(biāo)，針對(duì)CRB商品指數(shù)。8、美元兌人民幣匯率：RMB升值動(dòng)力評(píng)分指標(biāo)，針對(duì)離岸人民幣匯率。對(duì)于上述資產(chǎn)，我們直接依據(jù)宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)定量設(shè)定觀點(diǎn)矩陣。ATT（一致T+1A資產(chǎn)專A資產(chǎn)歷史上的收益率與其專屬T+1A資產(chǎn)的預(yù)期收益（一致）預(yù)期數(shù)據(jù)，這比獲得歷史宏觀實(shí)際數(shù)據(jù)難度大很多。替代的回測方案有兩種，其一是基于歷史報(bào)告進(jìn)行“casebycase”的案例分析，缺點(diǎn)是正確的預(yù)測進(jìn)行回測，缺點(diǎn)是即使回測效果非常好，也僅能說明正確的宏觀分析具有限，我們暫時(shí)先采用第二種方案進(jìn)行回測，主要考慮是數(shù)據(jù)的客觀性、連貫性，以及實(shí)踐中宏觀預(yù)測的勝率可以通過修正一致預(yù)期和提高修正預(yù)測的頻率進(jìn)行優(yōu)化?！癆n個(gè)月平均收益率×α+Am個(gè)5年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行滾動(dòng)計(jì)算。其定義為：宏觀友好度評(píng)分)=[過去5年最低日收益率+該資產(chǎn)宏觀友好度評(píng)分/100×(過去5年最高日收益率?過去5年最低日收益率)]經(jīng)測試，n1、m6nm0.5，這一設(shè)置可以較好體現(xiàn)主觀觀點(diǎn)的邏輯性，在后文的策略回測中也表現(xiàn)出最好的綜合效果。PQ的特模型所需的輸入變量。對(duì)于宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)系使模型的初學(xué)者非常便利，同時(shí)也便于投資者在宏觀友好度評(píng)分基礎(chǔ)上進(jìn)行加工或頻率調(diào)整。Ω的選取問題，Jay總結(jié)有四種（1與資產(chǎn)先驗(yàn)協(xié)方差矩陣成正比23（Idor（2005（1Ω根據(jù)美聯(lián)儲(chǔ)緊縮動(dòng)力評(píng)分指標(biāo)對(duì)美債預(yù)期收益進(jìn)行評(píng)分目前尚未正式發(fā)布針對(duì)美債的宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)。我們基于現(xiàn)有研究，2022美聯(lián)儲(chǔ)緊縮動(dòng)力評(píng)分=f(-0.5×失業(yè)率指標(biāo)+0.6×居民通脹指標(biāo)+0.3×景氣度指標(biāo)+0.6×期限利差指標(biāo))，其中f()代表順序百分位處理。6個(gè)月，且解釋力度較強(qiáng)，在中長周CPICPI我們使用美聯(lián)儲(chǔ)緊縮動(dòng)力評(píng)分指標(biāo)的逆序百分位數(shù)作為近似美債預(yù)期收益率評(píng)分觀點(diǎn)。黃金相關(guān)觀點(diǎn)結(jié)合初級(jí)黃金公式框架進(jìn)行特殊處理黃金作為一種特殊的資產(chǎn)，其價(jià)格由避險(xiǎn)需求和保值需求共同決定，其中保值需求主要由美債實(shí)際利率和物價(jià)等經(jīng)濟(jì)基本層面信息決定，可測“黃金基本價(jià)格商品綜合指數(shù)－226×美債實(shí)際利率”可以用實(shí)際金價(jià)與初級(jí)黃金公式計(jì)算出的理論基礎(chǔ)金價(jià)之差推測，某些20241282024圖5：黃金實(shí)際價(jià)格隱含風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)處于歷史高位500.02005-012005-102006-072005-012005-102006-072007-042008-012008-102009-072010-042011-012011-102012-072013-042014-012014-102015-072016-042017-012017-102018-072019-042020-012020-102021-072022-042023-012023-10

1000.0800.0600.0400.0200.00.0-200.0-400.0隱含風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)（右軸） 黃金基本價(jià)格（美元/盎司黃金實(shí)際價(jià)格（美元/盎司）數(shù)據(jù)來源：，(風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià))在預(yù)測期內(nèi)維持當(dāng)前水平，根據(jù)黃金保值需求（基本價(jià)格2006年-2023黃6R指標(biāo)和美聯(lián)儲(chǔ)緊縮動(dòng)力評(píng)分指標(biāo)進(jìn)行回歸，得到：??????????黃金6???????收益率=α+β1×??????商品宏觀友好度評(píng)分??+β2×美聯(lián)儲(chǔ)緊縮動(dòng)力評(píng)分我們使用該線性模型對(duì)黃金收益率進(jìn)行估計(jì)，為了與其他資產(chǎn)觀點(diǎn)保持統(tǒng)一，我們使用線性回歸模型預(yù)測收益率的順序百分位數(shù)作為簡化版黃α=1.60E3β1=1.27E4β2=?1.82E?4。對(duì)于宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)尚未完成的資產(chǎn)進(jìn)行留白處理對(duì)于尚未正式發(fā)布對(duì)應(yīng)宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)的資產(chǎn)，如德股，我們采用Ax1時(shí)效果較好。宏觀友好度評(píng)分及宏觀友好度評(píng)分所對(duì)應(yīng)的預(yù)期收益率詳細(xì)數(shù)據(jù)參見附錄7.1和7.2表格。資產(chǎn)選擇和模型主要參數(shù)設(shè)定主觀觀點(diǎn)構(gòu)建完成后，我們開始使用BL模型構(gòu)建月度資產(chǎn)配置策略。A500指數(shù)、Sensex30指數(shù)、中債-國債總財(cái)富(總值)指黃金，模型對(duì)各類資產(chǎn)權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，構(gòu)建相應(yīng)的資產(chǎn)配置組合。資產(chǎn)代表指數(shù)構(gòu)建方式權(quán)益萬得全A指數(shù)萬得全A由京滬深三地交易所全部A股組成，指數(shù)以萬得自由A股上市股票價(jià)格的整體表現(xiàn)，具有較高的市場代表性，可作為投資標(biāo)的和業(yè)績評(píng)價(jià)基準(zhǔn)。資產(chǎn)代表指數(shù)構(gòu)建方式權(quán)益萬得全A指數(shù)萬得全A由京滬深三地交易所全部A股組成，指數(shù)以萬得自由A股上市股票價(jià)格的整體表現(xiàn)，具有較高的市場代表性，可作為投資標(biāo)的和業(yè)績評(píng)價(jià)基準(zhǔn)。恒生指數(shù)標(biāo)普500指數(shù)50050080%400402040性和產(chǎn)業(yè)變動(dòng)反應(yīng)的敏銳程度同樣重要。日經(jīng)225指數(shù)225家主要公司的股票。孟買Sensex30指數(shù)代表印度股市的表現(xiàn)，包含了孟買證券交易所上市的30家主要公司股票。德國DAX指數(shù)代表了在法蘭克福證券交易所上市的達(dá)到一定實(shí)力和盈利能力的40家公司的表現(xiàn)。指數(shù)成份股篩選基于自由流通市值。債券中債-國債總財(cái)富(總值)指數(shù)該指數(shù)成份券由銀行間市場、柜臺(tái)以及交易所市場流通的記賬式也是中債指數(shù)應(yīng)用最廣泛指數(shù)之一IBOXX美元債總回報(bào)指數(shù)追蹤以美元計(jì)價(jià)的債券的總回報(bào)表現(xiàn)，包括利息收入和本金的價(jià)值變動(dòng)。它涵蓋了多種類型的債券，包括政府債、企業(yè)債、高收益?zhèn)?，是投資者評(píng)估美元計(jì)價(jià)債券市場整體表現(xiàn)的一個(gè)重要工具。商品路透CRB商品指數(shù)一個(gè)衡量全球商品市場表現(xiàn)的指數(shù)，包括了能源、金屬、農(nóng)產(chǎn)品等多種商品。外匯美元中間價(jià)指中國人民銀行公布的美元對(duì)人民幣的交易中間價(jià)，反映了人民幣兌美元的匯率。黃金COMEX黃金紐約商品交易所(隸屬于芝加哥商業(yè)交易所集團(tuán))中的一個(gè)交易品種，經(jīng)常被稱為紐約金，屬于美式黃金交易。大多以買賣期貨及期權(quán)為主，實(shí)際黃金實(shí)物的交割只占很小的比例。數(shù)據(jù)來源：,模型參數(shù)進(jìn)行設(shè)定。在這里我們沿用了國泰君安量化配置團(tuán)隊(duì)研究報(bào)告《手把手教你實(shí)現(xiàn)模型——數(shù)方法。表4：Black-Litterman模型參數(shù)設(shè)定方法回測時(shí)間2019/01/2-2024/02/29調(diào)倉時(shí)間每月月末最后一個(gè)交易日投資范圍1（均調(diào)整以人民幣計(jì)價(jià)H美日印德（中美、商品、美元、黃金B(yǎng)L模型期望收益過去5年滾動(dòng)平均日收益率BL模型協(xié)方差過去5年滾動(dòng)日收益率協(xié)方差風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)λ10觀點(diǎn)權(quán)重參數(shù)τ參考Walters(2009)方法，設(shè)為1/（60-11）主觀觀點(diǎn)構(gòu)建方法過去1個(gè)月平均收益率×0.5+[過去5年最低日收益率+資產(chǎn)宏觀友好度評(píng)分/100×（過去5年最高日收益率-過去5年最低日收益率）]×0.5（德股：以過去1M的日均收益率作為收益率預(yù)測觀點(diǎn)）交易費(fèi)用無換手率限制無無風(fēng)險(xiǎn)利率貨幣基金指數(shù)數(shù)據(jù)來源：引入主觀觀點(diǎn)后BL為了對(duì)比主觀觀點(diǎn)BL模型的提升效果，我們選取了兩種不同基準(zhǔn)策略作為對(duì)比：等權(quán)參照組合：各資產(chǎn)等權(quán)重配比，月度再平衡。模型-1M1M平均收1M模模型策略保持一致。模型策略1M11.0%0.63。而加入宏觀友好度模型策略年化收益率可達(dá)17.2%，夏普比率可以達(dá)到1.225年收益率超過202491%模型策7.3表格。1月及之20242月之后的評(píng)分3.1節(jié)中提到使用滯后68月及之后的調(diào)倉均是基于宏觀一致預(yù)期數(shù)據(jù)進(jìn)行。4所示，策略對(duì)做空進(jìn)行了限制。如果將單一資產(chǎn)倉位限制改為(-100%,100%)，則宏觀友29.3%，但放開做空限制后策0.50。圖6：宏觀友好度觀點(diǎn)BL模型策略表現(xiàn)優(yōu)于對(duì)比策略，年化收益率達(dá)到17.2%2.5 21.510.5 02018-12-28 2019-12-28 2020-12-28 2021-12-28 2022-12-28 2023-12-28宏觀友好度觀點(diǎn)模型 等權(quán)參照組合 1M平均收益觀點(diǎn)模型數(shù)據(jù)來源：，。注：數(shù)據(jù)區(qū)間為2019年1月至2024年2月。表5：宏觀友好度觀點(diǎn)BL模型策略的分年表現(xiàn)整體優(yōu)于兩類對(duì)比策略策略名稱等權(quán)參照組合BL模型-1M平均收益觀點(diǎn)BL模型-宏觀友好度觀點(diǎn)年份年化收益最大回撤年化波動(dòng)夏普比率年化收益最大回撤年化波動(dòng)夏普比率年化收益最大回撤年化波動(dòng)夏普比率201917%3%6%2.4816%8%13%1.0513%3%4%2.6220207%19%14%0.3412%13%17%0.623%11%17%1.2120216%4%7%0.470%8%12%-0.2224%5%14%1.612022-2%9%10%-0.3630%8%19%1.519%10%13%0.5720239%6%7%1.060%13%9%-0.249%6%8%0.79202412%2%7%1.4517%3%9%1.6291%3%18%5.06合計(jì)7%19%9%0.5711%13%14%0.6317%11%12%1.22數(shù)據(jù)來源：，。數(shù)據(jù)區(qū)間：2019年1月至2024年2月。BL模型效果上述測試結(jié)果可以說明宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)系觀點(diǎn)在BL框架下可以大幅度提升策略效果。盡管回測效果良好，但觀點(diǎn)構(gòu)造在精度上仍有不足，對(duì)于美元以外的各類外幣資產(chǎn)而言，匯率波動(dòng)因素是影響最終本幣計(jì)價(jià)1月的平均總回報(bào)率進(jìn)行反映。在本節(jié)中，我們對(duì)觀點(diǎn)矩陣進(jìn)行再次調(diào)整加工，將外幣資產(chǎn)宏觀友好度與其對(duì)應(yīng)的外幣匯率宏觀友好度進(jìn)行加權(quán)組合，再次模型測試。外幣觀點(diǎn)的權(quán)重設(shè)定綜合考慮了匯率的波動(dòng)情況和變化幅度。表6：引入?yún)R率的宏觀友好度觀點(diǎn)構(gòu)建：將各類資產(chǎn)宏觀友好度結(jié)合對(duì)應(yīng)外幣匯率友好度資產(chǎn)代表指數(shù)構(gòu)建方式權(quán)益萬得全A指數(shù)過去1個(gè)月平均收益率×0.5+該資產(chǎn)6個(gè)月后的宏觀友好度評(píng)分所對(duì)應(yīng)的預(yù)期收益率×0.5恒生指數(shù)過去1個(gè)月平均收益率×0.5+該資產(chǎn)6個(gè)月后的宏觀友好度評(píng)升值動(dòng)力評(píng)分）×0.15標(biāo)普500指數(shù)過去1個(gè)月平均收益率×0.5+該資產(chǎn)6個(gè)月后的宏觀友好度評(píng)升值動(dòng)力評(píng)分）×0.15日經(jīng)225指數(shù)過去1個(gè)月平均收益率×0.5+該資產(chǎn)6個(gè)月后的宏觀友好度評(píng)分所對(duì)應(yīng)的預(yù)期收益率×0.5孟買Sensex30指數(shù)過去1個(gè)月平均收益率×0.5+該資產(chǎn)6個(gè)月后的宏觀友好度評(píng)升值動(dòng)力評(píng)分）×0.10+6INR升值動(dòng)力評(píng)分×0.05德國DAX指數(shù)過去1個(gè)月平均收益率債券中債-國債總財(cái)富(總值)指數(shù)過去1個(gè)月平均收益率×0.5+該資產(chǎn)6個(gè)月后的宏觀友好度評(píng)分所對(duì)應(yīng)的預(yù)期收益率×0.5IBOXX美元債總回報(bào)指數(shù)過去1個(gè)月平均收益率×0.5+該資產(chǎn)6個(gè)月后的預(yù)期收益率評(píng)升值動(dòng)力評(píng)分）×0.15商品路透CRB商品指數(shù)過去1個(gè)月平均收益率×0.5+該資產(chǎn)6個(gè)月后的宏觀友好度評(píng)升值動(dòng)力評(píng)分）×0.15外匯美元中間價(jià)過去1個(gè)月平均收益率×0.5+（100-6個(gè)月后的RMB升值動(dòng)力評(píng)分）×0.5黃金COMEX黃金過去1個(gè)月平均收益率×0.5+該資產(chǎn)6個(gè)月后的簡化宏觀友好度評(píng)分所對(duì)應(yīng)的預(yù)期收益率升值動(dòng)力評(píng)分）×0.15數(shù)據(jù)來源：模型23.1%，夏普比率可以1.52。引入?yún)R率的宏觀友好度觀點(diǎn)BL模型策略配置比例數(shù)據(jù)參見附錄7.4表格。圖7：引入?yún)R率的宏觀友好度觀點(diǎn)BL模型策略表現(xiàn)再次得到提升，年化收益率達(dá)到23.1%3.5 32.5210.5 02018-12-28 2019-12-28 2020-12-28 2021-12-28 2022-12-28 2023-12-28宏觀友好度觀點(diǎn)BL模型 等權(quán)參照組合引入?yún)R率的宏觀友好度觀BL模型 1M平均收益觀點(diǎn)BL模型數(shù)據(jù)來源：，。注：時(shí)間區(qū)間為2019年1月至2024年2月。表7：引入?yún)R率的宏觀友好度觀點(diǎn)BL模型策略的分年表現(xiàn)再次提升策略名稱等權(quán)參照組合BL模型-1M觀點(diǎn)BL模型-宏觀友好度觀點(diǎn)BL模型-引入?yún)R率的宏觀友好度觀點(diǎn)年份年化收益最大回撤年化波動(dòng)夏普比率年化收益最大回撤年化波動(dòng)夏普比率年化收益最大回撤年化波動(dòng)夏普比率年化收益最大回撤年化波動(dòng)夏普比率201917%3%6%2.4816%8%13%1.0513%3%4%2.6213%3%5%2.1720207%19%14%0.3412%13%17%0.6023%11%17%1.2137%10%17%2.0920216%4%7%0.470%8%12%-0.2224%5%14%1.6118%5%13%1.302022-2%9%10%-0.3630%8%19%1.519%10%13%0.5721%10%17%1.1120239%6%7%1.060%13%9%-0.249%6%8%0.7920%12%14%1.28202412%2%7%1.4517%3%9%1.6291%3%18%5.0691%3%18%5.06合計(jì)7%19%9%0.5711%13%14%0.6317%11%12%1.2223%12%14%1.52數(shù)據(jù)來源：，。注：時(shí)間區(qū)間為2019年1月至2024年2月。需要再次強(qiáng)調(diào)的是，上述回測方法出于簡化過程的考慮，將某資產(chǎn)的宏觀友好度評(píng)分的歷史實(shí)際值視同為某種100%正確的預(yù)測進(jìn)行回測。缺點(diǎn)是即使回測效果非常好，也僅能說明正確的宏觀分析對(duì)資產(chǎn)配置具有增益效果。好在，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)預(yù)測并不是配置研究團(tuán)隊(duì)的核心工作，投資者在實(shí)踐中首先可以通過選擇采信長期勝率更高的分析師觀點(diǎn)，其次可以自行對(duì)市場一致預(yù)期觀點(diǎn)進(jìn)行主觀調(diào)整來提高預(yù)測勝率，最后可以通過持續(xù)修正觀點(diǎn)貝葉斯式地逼近事實(shí)。作為配置研究團(tuán)隊(duì)，我們的主要工作是為投資者提供一個(gè)邏輯簡單清晰又可不斷優(yōu)化的主客觀結(jié)合的思考框架。結(jié)論與配置建議本篇報(bào)告是我們將主動(dòng)配置觀點(diǎn)融合配置量化模型研究系列的第一篇報(bào)告。報(bào)告簡單介紹了主動(dòng)配置宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)系的構(gòu)建方法和底層邏輯；隨后，重點(diǎn)梳理Black-Litterman模型發(fā)展過程和構(gòu)造方法；最后將主動(dòng)配置宏觀友好度觀點(diǎn)融入BL模型，通過策略回測的方法驗(yàn)證了宏觀基本維度量化思想對(duì)于提升大類資產(chǎn)配置模型效果的一定作用。未來我們會(huì)定期發(fā)布上述方法所得出的大類資產(chǎn)配置結(jié)論，就當(dāng)前而言，1月末資產(chǎn)配置集中于日本權(quán)益資2月末的配置比例保持不變。本期模型結(jié)果顯示日股與其他經(jīng)濟(jì)2024221JP宏觀友好度評(píng)分指標(biāo)》報(bào)告結(jié)論一致。參考文獻(xiàn)F.,&(1990).AssetcombininginvestorviewswithmarketSachsIncomeResearch,115(1),7-18.F.,&(1992).analysts48(5),28-43.Idzorek,(2007).Astep-by-steptotheIncorporatinguser-specifiedconfidenceInForecastingexpectedreturnsthemarkets(pp.17-38).Press.R.,&G.(1999).Theblack-littermanmodelportfolios.SachsInvestmentResearch.(2009).ThemodelatSSRN1314585.附錄A股美股H股A股美股H股印股日股中債美債商品黃金RMB升值動(dòng)力INR升值動(dòng)力2012/1/313.050.334.234.252.480.855.965.52012/2/294.353.234.435.256.678.250.261.82012/3/306.057.935.535.558.875.646.358.12012/4/279.062.641.434.853.272.540.746.02012/5/3115.868.644.633.855.870.847.254.896.92012/6/2912.863.541.733.257.966.448.756.296.42012/7/3114.562.240.232.860.563.845.350.294.62012/8/3113.758.839.334.562.264.748.254.488.42012/9/2813.254.939.835.871.166.042.145.187.62012/10/3110.751.138.037.279.668.233.633.979.22012/11/3014.147.340.941.575.869.526.521.886.22012/12/3117.948.644.646.267.371.725.120.993.82013/1/3119.652.045.050.970.773.818.814.495.12013/2/2824.755.447.358.266.975.220.716.296.02013/3/2923.557.145.267.369.074.322.918.694.22013/4/2626.459.246.781.769.474.723.119.589.82013/5/3129.856.646.491.768.676.027.529.380.52013/6/2831.558.345.693.465.676.533.739.066.32013/7/3131.160.546.194.461.877.845.457.655.32013/8/3032.865.645.695.060.076.934.240.451.32013/9/3034.970.349.895.754.178.731.837.259.22013/10/3139.271.155.795.450.780.043.453.968.12013/11/2940.974.954.994.746.079.542.652.061.52013/12/3151.176.659.394.041.377.339.446.960.12014/1/3054.574.560.092.740.073.435.140.057.52014/2/2853.269.059.685.740.571.246.653.458.42014/3/3149.866.059.328.574.040.967.739.344.162.320.92014/4/3043.563.054.328.565.943.562.941.844.657.920.92014/5/3041.861.853.028.560.945.255.546.649.365.920.92014/6/3038.861.351.436.959.250.349.847.547.963.737.22014/7/3142.268.152.436.960.349.047.648.147.465.037.22014/8/2943.973.254.236.962.946.944.645.343.773.437.22014/9/3050.776.257.929.369.343.040.745.742.774.334.82014/10/3150.378.859.129.380.742.233.747.743.278.334.82014/11/2848.180.057.529.390.441.825.440.727.979.634.82014/12/3147.379.654.519.893.742.618.443.330.672.139.52015/1/3039.677.550.619.896.446.414.547.935.369.939.5

大類資產(chǎn)宏觀友好度評(píng)分2015/2/2742.672.448.719.896.751.512.752.742.356.139.52015/3/3140.569.444.036.597.455.411.057.145.550.032.52015/4/3041.365.243.936.598.057.19.252.638.653.032.52015/5/2946.960.945.236.598.759.28.360.649.756.632.52015/6/3052.055.845.734.599.459.68.853.641.355.755.82015/7/3155.454.147.834.5100.063.910.148.232.550.855.82015/8/3156.648.146.934.599.769.812.341.622.745.155.82015/9/3060.544.350.227.899.068.113.632.612.541.574.42015/10/3067.339.249.027.898.474.515.828.88.834.974.42015/11/3070.334.947.027.897.778.819.719.05.529.274.42015/12/3172.830.348.411.197.078.323.221.66.025.695.32016/1/2973.723.951.711.196.076.626.726.18.326.595.32016/2/2971.125.649.811.193.077.129.722.77.927.495.32016/3/3171.529.053.119.182.775.432.825.49.327.883.72016/4/2972.432.056.219.166.372.035.033.217.630.983.72016/5/3169.434.558.219.158.665.236.738.627.433.683.72016/6/3066.036.659.619.753.964.337.240.030.237.690.62016/7/2957.943.060.919.751.262.634.133.518.143.890.62016/8/3164.340.963.519.749.956.231.941.831.646.090.62016/9/3061.838.864.79.851.654.930.641.531.147.779.02016/10/3159.637.164.19.852.953.731.137.023.749.179.02016/11/3064.739.667.39.856.252.028.942.432.049.579.02016/12/3068.141.369.023.059.945.627.639.126.550.472.02017/1/2666.444.770.823.064.339.229.347.440.954.472.02017/2/2857.552.869.923.071.037.133.244.035.869.072.02017/3/3155.859.669.131.078.332.035.459.159.583.160.42017/4/2852.863.967.331.082.328.134.554.851.682.760.42017/5/3140.064.364.631.086.023.936.357.055.384.560.42017/6/3032.067.764.531.488.320.037.657.155.888.941.82017/7/3128.666.962.631.490.717.135.964.763.785.841.82017/8/3130.769.865.731.491.413.730.258.657.287.141.82017/9/2936.672.869.638.192.410.327.158.956.792.446.52017/10/3137.975.869.538.192.06.925.866.564.192.046.52017/11/3045.681.370.038.191.06.424.563.960.488.046.52017/12/2944.387.770.029.590.05.621.469.064.689.318.62018/1/3146.092.069.329.588.79.820.164.960.986.718.62018/2/2837.191.566.129.587.016.618.067.563.281.818.62018/3/3029.488.159.618.786.324.716.656.448.376.19.32018/4/2730.383.058.318.785.027.714.948.637.675.69.32018/5/3132.484.356.818.784.729.415.348.136.770.79.32018/6/2934.182.654.916.783.732.817.150.341.867.213.92018/7/3135.480.553.716.782.035.417.548.838.162.813.92018/8/3144.782.256.916.781.334.118.846.334.463.213.92018/9/2846.485.256.419.881.036.220.658.853.058.811.62018/10/3145.286.054.119.880.338.322.355.950.653.911.62018/11/3033.783.546.819.879.048.621.955.148.847.311.62018/12/2826.975.437.132.377.357.522.844.433.439.327.92019/1/3121.874.133.332.372.663.024.945.234.837.127.92019/2/2817.570.728.032.370.374.124.141.529.734.527.92019/3/2919.264.728.824.264.673.226.337.522.333.144.12019/4/3022.260.030.424.261.672.828.043.033.032.344.12019/5/3122.652.432.024.257.672.432.435.420.436.244.12019/6/2823.051.534.713.254.671.538.538.026.939.853.42019/7/3125.245.637.913.249.564.740.235.524.641.153.42019/8/3027.340.543.013.246.963.544.233.623.246.453.42019/9/3025.635.444.22.042.967.746.828.115.842.467.42019/10/3120.931.542.72.037.574.948.124.713.442.967.42019/11/2926.029.850.42.032.266.050.734.228.848.267.42019/12/3136.227.360.32.329.158.351.131.724.152.281.32020/1/2334.528.661.82.327.160.952.020.311.154.881.32020/2/285.630.729.72.325.194.152.933.328.340.781.32020/3/316.932.830.31.923.593.754.625.415.338.965.12020/4/307.324.731.61.921.893.256.424.214.842.065.12020/5/297.720.931.71.922.192.858.618.09.744.265.12020/6/308.626.432.05.623.892.060.317.710.246.993.02020/7/319.433.233.75.625.589.460.727.220.044.693.02020/8/3165.641.870.45.628.149.861.222.013.966.893.02020/9/3069.053.773.016.731.544.767.311.06.982.376.72020/10/3074.184.778.216.738.236.683.09.710.685.376.72020/11/3077.994.182.216.745.229.888.711.217.268.576.72020/12/3179.295.884.043.751.924.398.320.239.573.848.82021/1/2977.197.182.543.757.223.099.226.352.577.848.82021/2/2674.597.578.643.763.926.499.645.372.074.748.82021/3/3175.899.280.375.271.622.6100.067.891.675.286.02021/4/3067.799.674.575.278.028.698.771.990.676.586.02021/5/3156.2100.071.375.280.034.595.277.792.077.486.02021/6/3053.798.866.673.979.638.887.883.293.470.369.72021/7/3047.798.363.673.978.644.386.991.597.665.469.72021/8/3143.097.962.073.973.051.185.282.891.190.769.72021/9/3029.096.652.490.169.661.384.385.393.091.588.32021/10/2921.395.446.590.164.980.083.589.194.884.088.32021/11/3017.196.244.690.162.684.781.784.790.280.988.32021/12/3114.994.942.275.260.686.980.475.783.280.023.22022/1/2816.694.540.475.257.987.773.072.780.469.423.22022/2/2820.093.739.875.255.688.163.471.273.959.723.22022/3/3118.393.237.540.254.288.649.469.868.352.62.32022/4/2910.386.930.840.252.694.939.467.065.145.52.32022/5/319.873.728.740.250.696.221.065.462.338.42.32022/6/3011.566.427.551.048.995.811.865.660.029.60.02022/7/2911.154.523.551.047.597.57.071.362.719.40.02022/8/3115.445.221.151.045.597.96.273.261.315.90.02022/9/3028.136.220.550.044.297.14.970.258.615.06.92022/10/3152.431.125.050.042.590.73.564.846.513.26.92022/11/3054.122.622.250.040.992.42.258.236.212.86.92022/12/3038.317.516.249.239.296.61.446.716.712.316.22023/1/3148.614.514.949.238.895.40.535.97.43.516.22023/2/2854.912.014.749.239.894.50.027.64.60.416.22023/3/3158.39.015.169.841.991.50.924.93.20.862.72023/4/2862.63.915.769.843.591.11.823.92.71.762.72023/5/3166.94.317.069.845.989.02.721.42.31.362.72023/6/3078.35.224.359.748.587.33.121.31.82.625.52023/7/3179.66.926.359.750.285.64.020.21.39.725.52023/8/3176.67.723.359.753.686.44.424.34.19.225.52023/9/2876.210.724.865.056.686.05.322.63.73.951.12023/10/3177.510.324.265.059.683.95.713.40.00.051.12023/11/3078.88.127.965.062.380.56.613.20.42.251.12023/12/2974.99.822.458.665.381.37.513.00.94.44.62024/1/3169.89.818.258.668.680.910.512.91.33.04.62024/2/2970.77.322.658.671.377.914.015.33.84.84.62024/3/3172.04.728.851.072.373.719.312.22.611.030.22024/4/3068.65.627.851.073.676.228.413.64.613.730.22024/5/3165.26.427.451.074.377.538.014.95.010.630.22024/6/3063.06.026.045.075.079.242.817.76.96.658.12024/7/3163.58.627.745.077.081.847.216.16.65.758.1數(shù)據(jù)來源：，宏觀友好度評(píng)分對(duì)應(yīng)大類資產(chǎn)預(yù)期收益率表9：滯后6M宏觀友好度評(píng)分對(duì)應(yīng)大類資產(chǎn)預(yù)期收益率A股美股H股印股日股中債美債商品黃金美元2012/1/31-6.22%2.36%-1.84%-4.16%0.60%0.41%-5.49%1.50%-0.39%2012/2/29-5.84%1.54%-2.07%-3.71%0.65%0.44%-4.90%2.14%-0.34%2012/3/30-5.92%0.60%-1.94%-3.36%0.90%0.47%-6.15%0.72%-0.33%2012/4/27-6.37%-0.32%-2.41%-2.98%1.15%0.53%-7.91%-0.99%-0.27%2012/5/31-5.76%-1.24%-1.65%-1.83%1.04%0.56%-9.40%-2.84%-0.32%2012/6/29-5.09%-0.93%-0.64%-0.57%0.79%0.62%-9.69%-2.98%-0.38%2012/7/31-4.79%-0.11%-0.53%0.69%0.89%0.68%-10.99%-3.97%-0.39%2012/8/31-3.89%0.72%0.09%2.65%0.78%0.71%-10.59%-3.69%-0.40%2012/9/28-4.10%1.13%-0.48%5.09%0.84%0.69%-10.13%-3.33%-0.39%2012/10/31-3.59%1.64%-0.06%8.96%0.85%0.70%-10.10%-3.19%-0.35%2012/11/30-2.99%1.01%-0.14%11.64%0.83%0.74%-9.18%-1.69%-0.28%2012/12/31-2.69%1.42%-0.37%12.10%0.74%0.75%-7.89%-0.21%-0.16%2013/1/31-2.76%1.95%-0.22%12.36%0.63%0.78%-5.48%2.63%-0.08%2013/2/28-2.46%3.19%-0.37%12.53%0.58%0.76%-7.80%0.00%-0.04%2013/3/29-2.09%4.32%0.78%12.71%0.41%0.81%-8.28%-0.21%-0.11%2013/4/26-1.33%4.52%2.36%12.63%0.31%0.84%-5.88%1.70%-0.18%2013/5/31-1.03%5.44%2.16%12.45%0.18%0.83%-6.06%1.40%-0.13%2013/6/281.24%5.85%3.35%12.26%0.04%0.77%-6.71%0.58%-0.11%2013/7/311.80%5.34%3.54%11.91%0.01%0.67%-7.61%-0.53%-0.09%2013/8/301.59%4.01%3.43%10.03%0.02%0.61%-5.23%1.62%-0.10%2013/9/30-0.01%3.28%3.34%-2.70%6.89%-0.33%0.52%-6.74%-0.44%-0.13%2013/10/31-0.93%3.58%2.15%0.22%3.47%-0.28%0.39%-0.65%-0.37%-0.10%2013/11/29-1.33%1.05%-0.14%0.69%2.48%-0.24%0.20%-0.12%0.33%-0.16%2013/12/31-1.73%1.69%-0.52%3.07%2.15%-0.19%0.04%-0.02%0.12%-0.14%2014/1/30-1.27%2.64%-0.28%3.25%2.36%-0.22%0.17%0.05%0.04%-0.15%2014/2/28-1.05%3.35%0.14%3.25%2.88%-0.26%0.10%-0.26%-0.50%-0.22%2014/3/31-0.83%2.69%0.98%1.13%4.14%-0.33%-0.22%0.01%-2.08%-0.23%2014/4/30-0.88%3.01%1.25%1.13%6.40%-0.35%-0.34%0.22%-2.03%-0.26%2014/5/30-1.14%3.16%0.90%-3.00%8.32%-0.35%-0.49%-0.53%-3.77%-0.27%2014/6/30-1.24%3.11%0.21%-4.51%8.97%-0.34%-0.61%-0.75%-3.46%-0.21%2014/7/31-2.16%2.85%-0.71%-4.01%9.51%-0.27%-0.67%-0.31%-2.93%-0.19%2014/8/29-1.80%2.21%-1.14%-4.01%9.56%-0.17%-0.71%0.15%-2.13%-0.08%2014/9/30-1.81%1.83%-2.22%-1.91%9.70%-0.09%-0.74%0.56%-1.76%-0.03%2014/10/31-1.94%1.31%-2.25%-1.91%9.82%-0.06%-0.75%0.14%-2.55%-0.06%2014/11/28-1.34%0.77%-1.95%-1.91%9.96%0.15%-0.77%0.89%-1.29%-0.09%2014/12/31-0.79%0.13%-1.82%-2.17%10.10%0.16%-0.76%0.94%-2.24%-0.08%2015/1/30-0.43%-0.09%-0.17%-2.17%10.22%0.25%-0.73%-0.10%-3.25%-0.04%2015/2/27-0.30%-0.84%-0.28%-2.17%10.16%0.38%-0.68%-1.38%-4.36%0.01%2015/3/310.12%-1.32%0.10%-3.00%10.02%0.34%-0.65%-3.10%-5.53%0.03%2015/4/300.85%-1.96%-0.04%-3.00%9.90%0.48%-0.61%-3.83%-5.95%0.09%2015/5/291.11%-2.50%-0.26%-3.00%9.76%0.58%-0.53%-5.71%-6.33%0.13%2015/6/302.14%-3.07%-0.10%-5.08%9.62%0.57%-0.46%-5.22%-6.27%0.18%2015/7/313.98%-3.88%0.15%-5.08%9.43%0.53%-0.39%-4.36%-6.01%0.17%2015/8/313.34%-3.66%-0.07%-5.63%8.83%0.54%0.05%-5.01%-6.05%1.25%2015/9/303.42%-3.24%0.30%-4.58%6.79%0.50%0.15%-4.48%-5.89%1.24%2015/10/303.58%-2.86%1.52%-4.58%3.55%0.54%0.22%-3.00%-4.95%1.17%2015/11/303.03%-2.55%1.78%-4.58%2.03%0.42%0.28%-1.94%-3.83%1.05%2015/12/312.41%-2.28%1.97%-4.51%1.10%0.40%0.29%-1.69%-3.51%0.96%2016/1/290.92%-1.48%2.14%-4.51%0.56%0.37%0.19%-2.93%-4.89%0.81%2016/2/292.10%-1.74%2.48%-4.51%0.31%0.26%0.12%-1.34%-3.12%0.76%2016/3/311.64%-2.01%2.64%-5.81%0.77%0.23%0.08%-1.40%-3.18%0.72%2016/4/291.23%-2.22%2.56%-5.81%0.94%0.21%0.09%-2.25%-4.08%0.67%2016/5/312.17%-1.91%2.98%-5.81%1.39%0.18%0.02%-1.21%-3.07%0.66%2016/6/302.79%-1.69%3.20%-4.08%1.89%0.07%-0.02%-1.85%-3.74%0.64%2016/7/292.48%-1.27%3.44%-4.08%2.48%-0.05%0.03%-0.25%-2.00%0.54%2016/8/310.85%1.13%3.32%-4.08%3.39%-0.08%0.20%-0.91%-2.61%0.19%2016/9/300.54%1.79%3.22%-3.03%4.38%-0.18%0.27%1.98%0.26%-0.15%2016/10/31-0.01%1.57%2.97%-3.03%4.92%-0.25%0.24%1.16%-0.70%-0.14%2016/11/30-2.36%1.61%2.62%-3.03%5.42%-0.32%0.15%1.58%-0.25%-0.19%2016/12/30-3.83%1.90%2.61%-2.97%5.73%-0.55%0.20%1.61%-0.19%-0.29%2017/1/26-4.45%1.83%2.36%-2.97%6.05%-0.61%0.08%3.06%0.77%-0.53%2017/2/28-4.07%2.08%2.77%-2.97%6.15%-0.67%-0.12%1.88%-0.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