7月量化股债资产配置策略：股票波动降低动量转负，债券相对看好长久期

月度行情回顾（2023年6月） 2023年6月大类资产中，权益市场宽幅震荡，债市收益率震荡下行，大宗商品中大部分品种明显上涨。权益市场整体 宽幅震荡，全月来看先涨后跌，上证综指2023年6月下跌0.08%，沪深300上涨1.16%，中证500下跌0.81%，创业板指上涨0.98%；债券市场上，债券收益率延续震荡下行，10年期国开债活跃券6月收益率下行3bps，6月30日收2.83%；大宗商品中黄金价格小幅下跌0.37%，原油价格大幅上升7.66%，南华综合指数整体上涨7.67%。 最新配置建议 风险预算模型配置结论基本保持稳定，由于经济增长因子方差继续边际下降，股票整体仓位边际上升，债券中短久期 利率债仓位下降幅度更大；自适应方法一中股票动量效应转负，股票仓位降至0，债券全部配置信用债；自适应方法二股票仓位由大盘转至中小盘，债券增加长久期利率债仓位。 宏观因子配置策略 本文从马科维茨的均值方差模型和风险平价模型出发，为减少大类资产动态时变相关性对于模型的尾部风险，报告将传统的大类资产层面配置转为宏观因子的配置。模型从战略资产配置的角度出发，在绝对收益的目标下，对各大类资产间进行长期的、整体性的规划，寻找不同资产价格变化的共同驱动力，从而实现更加稳定的资产配置。模型考虑国内银行保险等资产管理机构的中长期主要资产配置需求，我们努力探求股票和债券两大类资产间的配置关系，并适当探求细分资产或风格轮动，最终构建了追求绝对收益的3种宏观因子配置策略。 我们通过主成分分析的方法，构建了基于国内股债的宏观因子体系。经历史数据检验，宏观因子具有较明确的经济学含义，构造出的5个宏观因子分别代表着利率因子、经济增长因子、信用因子、期限利差因子与规模风格因子。 配置策略的构建上，报告首先从宏观风险的角度，构建了固定预算的风险预算模型策略。随后我们引入了宏观因子收 益率的考量，构建了风险预算的自适应模型。我们尝试了两种不同的方法引入收益率，第一种方法我们直接以预期收益率作为宏观因子风险预算的权重，第二种方法，我们用单位风险上提供的预期收益率（夏普比）作为宏观因子风险预算的权重。 本文构建的3种模型，在配置比例稳定性、预期收益率、收益风险比上各有所长，投资者可以根据自身特定的投资风格与投资约束，选择符合自身投资目标的模型进行参考。 （1）风险预算模型：由宏观风险角度出发，对宏观因子风险进行约束，拥有较稳定的资产配置比例，适合配置需求 的稳健投资者。 （2）自适应模型方法一：加入宏观因子收益率考量，拥有最大的业绩弹性和较高的股票配置比例，适合风格更积极的投资者； （3）自适应模型方法二：以单位风险提供的预期收益率衡量性价比，拥有最高的夏普比例，股票配置比例最低，适合追求高收益风险比的投资者。 风险提示 历史数据不被重复验证风险、大类资产与宏观风险因子的相关关系失去稳定性的风险、国际政治摩擦升级等带来各大类资产同向大幅波动风险。 内容目录 一、大类资产行情回顾4 二、策略近期表现及最新配置建议4 （一）风险预算模型4 （二）自适应模型方法一5 （三）自适应模型方法二6 三、策略原理简介7 （一）以宏观因子为框架的大类资产配置7 （二）宏观因子构造方法8 （三）宏观因子经济学含义9 （四）风险预算模型10 风险提示11 图表目录 图表1：国内大类资产2023年6月表现4 图表2：国内大类资产2023年6月表现图4 图表3：风险预算模型2022年以来净值表现5 图表4：风险预算模型配置比例5 图表5：自适应模型方法一2022年以来净值表现6 图表6：自适应模型方法一配置比例6 图表7：自适应模型方法二2022年以来净值表现7 图表8：自适应模型方法二配置比例7 图表9：宏观因子体系8 图表10：第一主成分：利率因子9 图表11：第二主成分：经济增长因子9 图表12：第三主成分：信用因子9 图表13：第四主成分：期限利差因子9 图表14：第五主成分：规模风格因子10 图表15：主成分解释度10 一、大类资产行情回顾 2023年6月大类资产中，权益市场宽幅震荡，债市收益率震荡下行，大宗商品中大部分品种明显上涨。权益市场整体 宽幅震荡，全月来看先涨后跌，不同宽基指数略有分化，上证综指2023年6月下跌0.08%，沪深300上涨1.16%，中证500下跌0.81%，创业板指上涨0.98%；债券市场上，债券收益率延续震荡下行，10年期国开债活跃券6月收益率下行3bps，6月30日收2.83%；大宗商品中黄金价格小幅下跌0.37%，今年已累计上涨9.34%，原油价格大幅上升7.66%，南华综合指数整体上涨7.67%。人民币汇率6月整体下行明显。 图表1：国内大类资产2023年6月表现 资产代码 大类资产 2023年6月 2023年 000001.SH 上证综指 -0.08% 3.65% 000016.SH 上证50 -0.05% -5.43% 000300.SH 沪深300 1.16% -0.75% 000905.SH 中证500 -0.81% 2.29% 399006.SZ 创业板指 0.98% -5.61% CBA00101.CS 中债新综合财富 0.42% 2.63% CBA02701.CS 中债信用债财富 0.28% 2.73% SCFI.WI 上期所原油 7.66% -3.79% AUFI.WI 上期所黄金 -0.37% 9.34% NH0100.NHF 南华综合指数 7.67% -3.49% CNYX-BIS 人民币汇率指数 -1.84% -2.59% USDCNY 美元兑人民币 2.00% 5.15% 来源：wind，国金证券研究所 图表2：国内大类资产2023年6月表现图 10% 8% 7.67%7.66% 6% 4% 2% 0% -2% -4% 2.00% 1.16%0.98% 0.42%0.28% -0.05%-0.08%-0.37% -0.81% -1.84% 来源：wind，国金证券研究所 二、策略近期表现及最新配置建议 风险预算模型配置结论基本保持稳定，由于经济增长因子方差继续边际下降，股票整体仓位边际上升，债券中短久期利率债仓位下降幅度更大；自适应方法一中股票动量效应转负，股票仓位降至0，债券全部配置信用债；自适应方法二股票仓位由大盘转至中小盘，债券增加长久期利率债仓位。 （一）风险预算模型 最新配置建议：配置结论基本保持稳定，股票仓位继续边际上升，债券中短久期利率债仓位下降幅度更大。 2023年6月，宏观风险配置策略收益率为0.49%，全年已实现收益率3.18%，年化收益率6.68%,年化波动率为0.95%，年化夏普比率7.06。 图表3：风险预算模型2022年以来净值表现 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年6月末 风险预算模型从风险角度出发，对宏观因子风险进行约束，通过将宏观因子的风险贡献控制在设定的固定比例，以达到控制风险均衡配置的目的。由于风险贡献固定，模型得出的配置结果主要由宏观因子的协方差矩阵的变化决定。截至2023年6月末，经济增长因子、利率因子边际下降，经济增长因子下降幅度更高，而期限利差因子维持不变，因此模型倾向于增加经济增长因子的配置，减少期限利差因子的配置。故而在最新一期资产配置结果上，模型边际增加了股票的配置，短久期利率债仓位边际下降幅度更大。 截至2023年6月末，宏观因子风险预算模型（完全量化）配置建议如下：沪深300配置比例0.26%，中证500比例2.69%，中债10年期国债比例57.72%，中债3-5年期国债比例43.31%，中债信用债比例36.02%。 图表4：风险预算模型配置比例 沪深300 中证500 中债10年期国债总财富 中债3-5年国债总财富 中债信用债 2023/4/28 0.07% 2.03% 58.00% 43.51% 36.39% 2023/5/31 0.27% 2.50% 57.75% 43.43% 36.05% 2023/6/30 0.26% 2.69% 57.72% 43.31% 36.02% 2013年以来平均 1.92% 4.03% 55.45% 42.28% 36.32% 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年6月末 （二）自适应模型方法一 最新配置建议：股票动量效应转负配置降为0，债券全部配置信用债。 2023年6月，宏观风险配置策略收益率为0.47%，全年已实现收益率3.90%，年化收益率8.18%,年化波动率为0.86%，年化夏普比率9.49。 图表5：自适应模型方法一2022年以来净值表现 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年6月末 自适应模型方法一加入宏观因子收益率考量，它的核心逻辑是在过去表现好的宏观因子上承担更多的风险，即给予高动量的宏观因子更高的风险预算，通过调整风险预算达到优化资产配置的目的。同时由于宏观因子的暴露和风险预算均可能为负，模型存在着超跌反转的考量。截至2023年6月末，由于2022年股票市场的快速下跌主要发生在3月与 4月，随后5-6月市场出现大幅反弹，近期市场低位震荡，过于一年股票资产的动量效应由正转负，因此模型边际降低了股票仓位。对于债券资产，模型最新一期配置结果上全部配置于信用债。 截至2023年6月末，宏观因子风险预算模型（完全量化）配置建议如下：沪深300配置比例0%，中证500比例0%，中债10年期国债比例0%，中债3-5年期国债比例0%，中债信用债比例140.00%。 图表6：自适应模型方法一配置比例 沪深300 中证500 中债10年期国债总财富 中债3-5年国债总财富 中债信用债 2023/4/28 0.00% 2.26% 53.45% 42.14% 42.15% 2023/5/31 0.00% 2.83% 53.16% 41.93% 42.08% 2023/6/30 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 140.00% 2013年以来平均 2.89% 2.75% 20.65% 35.10% 78.61% 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年6月末 （三）自适应模型方法二 最新配置建议：股票仓位由大盘转至中小盘，债券增加长久期利率债仓位。 2023年6月，宏观风险配置策略收益率为0.40%，全年已实现收益率2.88%，年化收益率6.07%,年化波动率为0.68%，年化夏普比率8.94。 图表7：自适应模型方法二2022年以来净值表现 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年6月末 自适应模型方法二同样加入宏观因子收益率考量，以单位风险提供的预期收益率衡量性价比，给予高性价比的宏观因子更高的风险预算，通过调整风险预算达到优化资产配置的目的。截至2023年6月末，经济增长因子、期限利差因子性价比降低，而规模风格因子风险预算较高，模型将股票仓位由大盘转至中小盘，在债券资产上显著增加长久期利率债的仓位。 截至2023年6月末，宏观因子风险预算模型（完全量化）配置建议如下：沪深300配置比例0%，中证500比例1.55%，中债10年期国债比例53.47%，中债3-5年期国债比例42.62%，中债信用债比例42.36%。 图表8：自适应模型方法二配置比例 沪深300 中证500 中债10年期国债总财富 中债3-5年国债总财富 中债信用债 2023/4/28 0.40% 0.00% 0.00% 4.34% 135.26% 2023/5/31 1.06% 0.00% 0.00% 44.50% 94.44% 2023/6/30 0.00% 1.55% 53.47% 42.62% 42.36% 2013年以来平均 0.66% 0.47% 12.14% 34.46% 92.27% 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年6月末 三、策略原理简介 （一）以宏观因子为框架的大类资产配置 近现代风险均衡策略和Barra风险模型均意识到资产预期收益来自于承