大类资产配置系列（一）：基于高频宏观因子与投资时钟的视角

金融工程-深度报告 大类资产配置系列（一）：基于高频宏观因子与投资时钟的视角 报告日期：2023年12月26日 ★主要内容 本报告构建了增长-通胀以及信用-利率两个投资时钟，并基于高频的宏观因子预测时钟状态，构建大类资产配置策略：1）首先根据经济学原理以及时间序列分解方法构建增长、通胀、信用与利率四个基准宏观因子；2）结合资产在不同因子对应的宏观状态下的表现，建立了宏观-资产的映射关系；3）基于高频宏观因子预测基准宏观因子走势，构建基于高频宏观因子与投资时钟的视角的大类资产配置策略。基于样本外的2019年1月2日至2023年11月30日回测结果，大类资 金产策略配置组合年化收益9.55%，年化波动6.35%，最大回撤 融-9.25%，胜率60.02%，夏普比率1.50，卡玛比率1.03。策略 工月均换手率为39.03%。 程基准宏观因子的合成：根据经济学含义选择底层指标，利用季节性检验，春节效应调整，censusX13季调，HP滤波等方法处理底层指标，以统一频率和量纲，采用波动率倒数加权的方法合成最终基准宏观因子。 宏观状态-资产映射关系构建：利用中证800指数，中证全债指数以及中证商品期货综合指数分别代表股票，债券和商品三种大类资产，并分别测算这三类资产在各基准因子上行和下行情况下的资产表现，以及增长-通胀和信用-利率两个投资时钟不同状态下的资产表现。 高频宏观因子预测时钟状态：在训练集挑选对基准宏观因子的因子动量逻辑回归中参数估计显著的高频宏观因子为有效因子，根据经济学意义将预测同一因子动量有效的不同因子分组。整体模型结果基于组间预测结果等权以及组内因子预测结果等权共同得出。最终根据宏观状态预测以及根据时钟设置的权重系数确定各资产仓位。 ★风险提示 量化模型失效风险，指标的有效性基于历史数据得出，不排除失效的可能。 王冬黎金融工程首席分析师 从业资格号：F3032817 投资咨询号：Z0014348 Tel：8621-63325888-3975 Email：dongli.wang@orientfutures.com 联系人 范沁璇金融工程助理分析师 从业资格号：F03111965 Email：qinxuan.fan@orientfutures.com 扫描二维码，微信关注“东证繁微”小程序 重要事项：本报告版权归上海东证期货有限公司所有。未获得东证期货书面授权，任何人不得对本报告进行任何形式的发布、复制。本报告的信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。我们已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参考，报告中的信息或意见并不构成交易建议，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。 有关分析师承诺，见本报告最后部分。并请阅读报告最后一页的免责声明。 金融工程-深度报告2023-12-26 目录 1.研究背景5 1.1.美林时钟与利率-信用时钟5 1.2.时间序列的分解6 1.3.单侧HP滤波7 2.基准宏观因子的构建8 2.1.基准增长因子构建9 2.2.基准通胀因子构建10 2.3.基准信用因子构建11 2.4.基准利率因子构建13 3.构建投资时钟13 3.1.宏观状态划分13 3.2.宏观状态-资产映射15 4.高频宏观指标的运用17 4.1.高频宏观指标预测基准宏观因子动量17 4.2.大类资产投资策略20 5.风险提示24 6.附录24 2期货研究报告