主被動結(jié)合的風(fēng)格輪動策略：等量齊觀：風(fēng)格宏觀好友度評分在BL模型中的應(yīng)用

大類資大類資產(chǎn)配置主動資產(chǎn)配置專題報告證券研究報告宏觀友好度評分指標(biāo)系的本質(zhì)是搭建宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)期與資產(chǎn)收益率預(yù)期間的映射關(guān)系。基于對投資時鐘和周期嵌套模型的理解，我們將某個經(jīng)濟(jì)體的某類短周期的環(huán)境壓力大小進(jìn)行量化，從而形成若干個具有鮮明周期特色的底層宏觀因子。然后綜合考慮相關(guān)性和經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯將多個底層宏觀因子合成為針對某類資產(chǎn)或風(fēng)格宏觀友好度據(jù)顯示，該策略年化收益率達(dá)到22.1%，夏普比率為大類資產(chǎn)配置策略資產(chǎn)配置集中于黃金資產(chǎn)，而風(fēng)格宏觀友好度觀點BL模型策略依然看好金融風(fēng)格。短期我們認(rèn)為化債方向仍然具有高勝率，互換便利SFISF和回購增持專實施將有效提升投資者對于股票市場的信心。金融板塊的機(jī)遇仍然風(fēng)險因素：模型設(shè)計的主觀性，分析維度存在局限性，歷史數(shù)據(jù)存在偏差，市場一致預(yù)期調(diào)整；黑天鵝事件等可能導(dǎo)致大類資產(chǎn)相關(guān)性增加，量化模型基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建，而歷史規(guī)律存在失效請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2of24主動資產(chǎn)配置專題報告 32.全球大類資產(chǎn)配置策略：全球宏觀周期結(jié)合 4 9 93.2.行業(yè)風(fēng)格指數(shù)相關(guān)性較低，BL模型可有效提升分散 133.3.風(fēng)格宏觀友好度觀點BL模型策略構(gòu)建 144.結(jié)論與配置建議：金融板塊的機(jī)遇仍然值得重視 17 18 18 19 21 23請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分3of24主動資產(chǎn)配置專題報告資產(chǎn)和風(fēng)格輪動研究，主要采用自上而下的宏觀周期因子和資產(chǎn)宏觀基本基于對投資時鐘和周期嵌套模型的理解，我們將某個經(jīng)濟(jì)體的某類周期的環(huán)境壓力程度進(jìn)行量化，從而形成若干個具有鮮明周期特色的底層宏觀因據(jù)相關(guān)關(guān)系和經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯合成為針對某類資產(chǎn)或風(fēng)格宏觀友好度評分指標(biāo)B》等報告中做過介紹。主動資產(chǎn)配置專題報告請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分4of24論將主觀觀點與量化配置模型有機(jī)結(jié)合起來，通過投資者對市場的分析預(yù)矩陣——主被動結(jié)合的大類資產(chǎn)配置新思路》中，我們將宏觀友好度評分指標(biāo)系簡單加工形成主觀觀點，與量化配置模型中的Black-Litterman相結(jié)合。具體過程起始于將宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)一致預(yù)期轉(zhuǎn)化為宏觀友好度評分參考報告宏觀友好度構(gòu)建方法A股《如何以宏觀友好度評分輔助權(quán)益?zhèn)}位管理》1、CN宏觀友好度評分（Equity）反映宏觀環(huán)境對中國權(quán)益資產(chǎn)的友好程度，其為CN宏觀綜合壓力指標(biāo)（Equity）的逆序百分位數(shù)。評分越高，中國權(quán)益資產(chǎn)獲得正回報的概率越高。由CN宏觀綜合壓力指標(biāo)（Equity）求逆序百分位得到，取值范圍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，反映寬信用與寬貨幣的相對力度，其逆序百分位數(shù)為CN金融周期友好度評分。評分越高，中國金融環(huán)境越4、滯銷指標(biāo)=（PMI庫存-50）-（PMI生產(chǎn)-50），反映企業(yè)去庫存的難度，其逆序百分位數(shù)為庫存周期友好度評分。評分越高，中國實體經(jīng)濟(jì)越5、滯脹指標(biāo)=（PMI-50）-波動率加權(quán)的綜合通脹，反映經(jīng)濟(jì)的類滯脹風(fēng)險和宏觀政策的執(zhí)行難度，其逆序百分位數(shù)為美林周期友好度評分。評分越高，中國經(jīng)濟(jì)的類滯脹風(fēng)險越低。H股《擇木而棲：A股和港股輪動規(guī)律研究》1、HK宏觀友好度評分反映宏觀環(huán)境對中國香港權(quán)益資產(chǎn)的友好程度。評分越高，中國香港權(quán)益資產(chǎn)獲得正回報的概率越高。2、HK宏觀友好度=67%×CN庫存周期友好度評分+33%×US金融周期友好度評分。美股《宏觀友好度視角下的中美權(quán)益資產(chǎn)比較》1、US宏觀友好度評分反映宏觀環(huán)境對美國權(quán)益資產(chǎn)的友好程度，其為US宏觀綜合壓力指標(biāo)的逆序百分位數(shù)。評分越高，美國權(quán)益資產(chǎn)獲得正主動資產(chǎn)配置專題報告請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分5of24回報的概率越高。由US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美債實際利率+50%×滯銷指標(biāo)+25%×滯脹指標(biāo)。3、10Y美國國債實際利率反映美聯(lián)儲貨幣政策的寬松程度，其逆序百分位數(shù)為US金融周期友好度評分。評分越高，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），反映美國企業(yè)去庫存的難度，其逆序百分位數(shù)為US庫存周期友好度評分。評分越高，美國實體經(jīng)濟(jì)越景氣。5、US滯脹指標(biāo)=（PMI-50）-加權(quán)通脹，反映美國經(jīng)濟(jì)的類滯脹風(fēng)險，其逆序百分位數(shù)為US美林周期友好度評分。評分越高，美國經(jīng)濟(jì)的類滯脹風(fēng)險越低?！度展苫揪S度量化：JP宏觀友好度評分指標(biāo)》1、JP滯銷指標(biāo)＝（日本生產(chǎn)者庫存指數(shù)－100）－（日本生產(chǎn)者出貨指2、JP實際利率指標(biāo)＝日本十年期國債收益率－日本CPI。3、JP滯脹指標(biāo)＝基于波動率調(diào)和加權(quán)的綜合通脹日本制造業(yè)PMI-50）。4、將日元（JPY）兌美元（USD）的漲跌幅進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與HP濾波平滑處理，可將日元兌美元匯率因子化，所得指標(biāo)為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滯銷指標(biāo)＋30%×（滯后12M的）JP實際利率指標(biāo)＋20%×JPY升值指標(biāo)。對JP宏觀綜合壓力指標(biāo)進(jìn)行逆序百分位處理可得到JP宏觀友好度評分?！队《葯?quán)益資產(chǎn)配置展望：預(yù)計仍有正收益》1、IN實際利率指標(biāo)＝印度十年期國債收益率－印度CPI。2、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宏觀友好度評分=0.50×IN庫存周期友好度評分+0.50×滯后四期的IN金融周期友好度評分。德股擬開發(fā)《債市牛熊背后的周期線索：宏觀友好度B》1、CN宏觀友好度評分（Bond）反映宏觀環(huán)境對中國債券資產(chǎn)的友好程度，其為CN宏觀綜合壓力指標(biāo)（Bond）的逆序百分位數(shù)。評分越高，中國債券資產(chǎn)獲得正回報的概率越高。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《三維度刻畫十年期美債隱含通脹預(yù)期》1、美聯(lián)儲緊縮動力評分=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))，其中f()代表順序百分位處理。美聯(lián)儲緊縮動力評分指標(biāo)領(lǐng)先十年期美債實際利率約6個月，且解釋力度較強(qiáng)，在中長周期維度可以較好擬合和預(yù)測十年期美債實際利率趨勢。2、隱含通脹預(yù)期指標(biāo)=50%×（滯后6M的）CRB商品指數(shù)漲（滯后6M的）US庫存周期友好度評分因子+30%×綜合通脹指標(biāo)。3、美債名義利率=美債實際利率+隱含通脹預(yù)期指標(biāo)。以美債名義利率月度變動的逆序百分位數(shù)作為美債宏觀友好度評分。商品《國際大宗商品配置價值下半年企穩(wěn)回升》1、CRB商品宏觀友好度評分R（收益率）版=0.65×韓國庫存周期友好度評分+0.2×中國庫存周期友好度評分（滯后6M）+0.15×地緣環(huán)境變化友好2、CRB商品宏觀友好度評分對CRB商品指數(shù)解釋力度較強(qiáng)。黃金《三維度刻畫十年期美債隱含通脹預(yù)期》利用線性回歸方法使用2006年-2023年COMEX黃金6個月移動平均月漲跌幅對CRB商品宏觀友好度評分R指標(biāo)和6M-MA美債實際利率進(jìn)行回歸建模。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分6of24主動資產(chǎn)配置專題報告以上述模型估計的月度收益率歷史百分位數(shù)作為黃金宏觀友好度評分。美元《人民幣兌美元匯率即將開啟一輪升值趨勢》1、RMB升值動力評分=0.35×中國出口景氣度評分+0.50×（100-CN-US金融周期友好度評分）+0.15×CN-US庫存周期友好度評分。2、基于解析國際收支平衡表與宏觀因子三周期嵌套模型，該評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：2011年以來，指標(biāo)與人民幣兌美元升貶率相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.62，而自2018年中美貿(mào)易戰(zhàn)以來，相關(guān)系數(shù)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年或穩(wěn)中有升》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，最后對數(shù)據(jù)取逆序百分位排序，可得到IN進(jìn)口壓力評分指標(biāo)。2、IN-US金融周期友好度評分=IN金融周期友好度評分-0.5×US金融周期友好度評分。3、IN-US庫存周期友好度評分=1.5×IN庫存周期友好度評分-US庫存周期友好度評分。4、INR升值動力評分=-0.5×(IN-US金融周期友好度評分)+1.5×(IN-US庫存周期友好度評分)-2×（滯后1季度）IN進(jìn)口壓力評分。個月后的宏觀友好度評分所對應(yīng)的預(yù)期收益率×0.5”作為主觀觀點。其中宏觀友好度評分所對應(yīng)的預(yù)期收益率根據(jù)調(diào)倉時點過去5年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行滾動計算。其定義為：預(yù)期收益率(宏觀友好度評分)高修正預(yù)測的頻率可以進(jìn)一步優(yōu)化策略表現(xiàn)。主動資產(chǎn)配置專題報告請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分7of24表2：2024年之后的大類資產(chǎn)宏觀友好度評分表:黃金宏觀環(huán)境持續(xù)利好A股美股H股美債商品黃金RMB升值動力INR升值動力84.685.586.484.283.382.883.7對于美元以外的各類外幣資產(chǎn)而言，匯率波動因素是影響最終本幣計價收重設(shè)定綜合考慮了匯率的波動情況和變化幅度。具體實現(xiàn)方法請見上述報請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分8of24主動資產(chǎn)配置專題報告表3：全球宏觀周期結(jié)合量化BL模型：引入?yún)R率的宏觀友好度觀點BL模型策略表現(xiàn)亮眼3%5%3.7937%3.915%3.9321%2.0120%202426%7%3.58合計22%請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分9of24主動資產(chǎn)配置專題報告3.1.運用宏觀周期量化A股五篇報告利用宏觀友好度框架中的五大行業(yè)風(fēng)格友好度評分工具，構(gòu)建了風(fēng)格友好度BL輪動策略并進(jìn)行了回測驗證。圖3：2019年-2021年期間，消費、成長風(fēng)格表現(xiàn)較好。2023212019-012019-052019-072019-092019-112020-012020-052020-072020-092020-112021-012021-052021-072021-092021-1102019-012019-052019-072019-092019-112020-012020-052020-072020-092020-112021-012021-052021-072021-092021-11金融(風(fēng)格.中信)公式分別為：主動資產(chǎn)配置專題報告好，同樣越有利于周期品的金融屬性表達(dá)。好穩(wěn)定風(fēng)格。熊市中穩(wěn)定風(fēng)格顯示出較強(qiáng)的避險防御屬性。主動資產(chǎn)配置專題報告9040202018-012018-042018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-102020-012020-042020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-073.0%2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0%-0.5%-1.0%-1.5%-2.0%-2.5%成長風(fēng)格友好度評分成長風(fēng)格友好度評分-預(yù)測 6M-MA:中信成長-全A超額收益率（右軸）2018-012018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-102020-012020-042020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-07金融風(fēng)格友好度評分金融風(fēng)格友好度評分-預(yù)測 6M-MA:中信金融-全A超額收益率（右軸）主動資產(chǎn)配置專題報告90402002018-012018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-102020-012020-042020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-07消費風(fēng)格友好度評分消費風(fēng)格友好度評分-預(yù)測 6M-MA:中信消費-全A超額收益率（右軸）4.0%3.0%2.0%1.0%0.0%-1.0%-2.0%-3.0%-4.0%90402002018-012018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-102020-012020-042020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-07周期風(fēng)格友好度評分周期風(fēng)格友好度評分-預(yù)測 6M-MA:中信周期-全A超額收益率（右軸）3.0%2.0%1.0%0.0%-1.0%-2.0%-3.0%主動資產(chǎn)配置專題報告90402002018-012018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-102020-012020-042020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-07穩(wěn)定風(fēng)格友好度評分穩(wěn)定風(fēng)格友好度評分-預(yù)測 6M-MA:中信穩(wěn)定-全A超額收益率（右軸）5.0%4.0%3.0%2.0%1.0%0.0%-1.0%-2.0%-3.0%-4.0%3.2.行業(yè)風(fēng)格指數(shù)相關(guān)性較低，由于不同資產(chǎn)價格變化的驅(qū)動因素有所不同，資產(chǎn)分散化配置可以降低整體投資組合的風(fēng)險。也正是因為這個原因，Markowitz稱“資產(chǎn)配置多元化是投資中唯一的免費午餐”。組合的期望收益(均值)和風(fēng)險(方差)為目標(biāo)，以簡明的方式解釋了資產(chǎn)分散模型在計算過程中同樣運用了期望收益-風(fēng)險優(yōu)化步驟，因而從原理上看，矩陣，各風(fēng)格指數(shù)超額收益率相關(guān)性較低或為負(fù)，因而可通過MVO或BL此外，我們在附錄中展示了中信五大行業(yè)風(fēng)格指數(shù)與其他代表性指數(shù)的超金融風(fēng)格周期風(fēng)格消費風(fēng)格成長風(fēng)格穩(wěn)定風(fēng)格金融風(fēng)格周期風(fēng)格消費風(fēng)格成長風(fēng)格穩(wěn)定風(fēng)格-0.140.41-0.17-0.80-0.29-0.620.540.250.23-0.73主動資產(chǎn)配置專題報告通過上述相關(guān)性分析，資產(chǎn)配置模型在行業(yè)風(fēng)格配置中應(yīng)用的可行性得到個月后的宏觀友好度評分所對應(yīng)的預(yù)期收益率×0.5”作為主觀觀點。其中宏觀友好度評分所對應(yīng)的預(yù)期收益率根據(jù)調(diào)倉時點過去5年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行滾動計算。其定義為：預(yù)期收益率(宏觀友好度評分)法論保持一致，我們將同樣的收益率觀點構(gòu)建方法應(yīng)用到風(fēng)格輪動當(dāng)中。表1：Black-Litterman模型參數(shù)設(shè)定方法每月月末最后一個交易日投資范圍觀點權(quán)重參數(shù)τ觀友好度評分所對應(yīng)的預(yù)期收益率×0.5無無為了對比風(fēng)格宏觀友好度觀點BL模型策略的提升效果，我們選取了3種不當(dāng)中進(jìn)行對比。該策略參數(shù)設(shè)定方法與風(fēng)格宏觀友好度觀點BL模型策略保持一致。主動資產(chǎn)配置專題報告點BL模型策略，該方法省略了宏觀周期的預(yù)期傳導(dǎo)效應(yīng)，且不使用分321被動BL模型策略凈值被動BL模型策略凈值策略策略名稱風(fēng)格宏觀友好度觀點BL模型當(dāng)期最佳宏觀友好度被動BL模型年份年份 年化 最大 年化 夏普 年化 最大 年化 夏普 年化 最大 年化 夏普收益收益收益201952%22%2.3040%21%31%20%202053%27%44%25%22%0.46202121%0.4922%0.397%20%20%0.232022-13%20%20%-0.74-12%26%22%-0.63-5%20%-0.3420236%0.260%-0.09-3%-0.33202443%8%2.2132%20%40%9%2.02合計22%21%21%0.9533%21%0.6923%0.49主動資產(chǎn)配置專題報告需要再次強(qiáng)調(diào)的是，由于宏觀周期因子及風(fēng)格宏觀友好度評分開發(fā)時間較使效果好也僅能說明正確的宏觀分析對資產(chǎn)配置具有增益效果。未來我們主動資產(chǎn)配置專題報告本篇報告是我們將主動配置觀點融合配置量化模型研究系列的第二篇報告。報告簡單介紹了主動配置宏觀友好度評分指標(biāo)系的構(gòu)建方法并對前篇報告《從宏觀友好度評分到BL模型觀點矩陣——主被動結(jié)合的大類資產(chǎn)配置動配置宏觀友好度觀點結(jié)合BL模型研究思路引入行業(yè)風(fēng)格輪動策略當(dāng)中，策略年化收益率超過22%，且對于各類基準(zhǔn)提升明顯。宏觀基本面量化思置集中于黃金資產(chǎn)，而風(fēng)格宏觀友好度觀點BL模型策略依然看好金融風(fēng)專項再貸款工具的相繼發(fā)布實施將有效提升投資者對于股票市場的信心。主動資產(chǎn)配置專題報告主動資產(chǎn)配置專題報告表5：過去三年風(fēng)格及其他代表性指數(shù)超額收益率相關(guān)性系數(shù)表主動資產(chǎn)配置專題報告表6：風(fēng)格宏觀友好度評分表101001請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分20of240110主動資產(chǎn)配置專