货币信用周期：基于宏观周期视角的行业轮动

行业轮动策略在投资领域中扮演着重要的角色。其核心目的是通过对特定信号的观测和分析，准确预测并投资于表现较好的行业，尽可能规避表现不佳的行业。完整的行业轮动框架应包涵从宏观至微观多个维度的分析和判断。本篇将宏观经济周期纳入行业轮动框架，提出基于宏观周期视角的行业轮动策略，并从货币信用周期入手进行详细研究。 刘凯分析师 2024年01月22日 基于宏观周期视角的行业轮动—货币信用周期 核心观点： 量化配置主题报告 证券研究报告 SAC执业证书编号：S1450524010001 liukai5@essence.com.cn 相关报告 基于货币信用周期的行业轮动策略逻辑推导： 首先，我们提出了命题一：经济周期会对风格产生一定影响，进而通过风格传导至行业，对行业产生影响。为了验证命题一的有效性，我们以Barra风格因子作为风格的媒介，对不同货币信用周期下Barra 风格因子的表现进行了测试。通过观察，我们发现每个周期下影响显著的Barra风格因子是不同的，这证明了我们的命题一具有可靠性。 命题一的提出激发了我们对另一重要可能性的深思，即命题二：除了风格因子之外，其他行业因子也可能受到经济周期的影响。基于此想法我们进行了泛化，将因子池从Barra风格因子扩充为更多的行业因 子，并仿照命题一的证明方式，分别测试了货币信用各个周期下行业因子的表现。测试发现，每个周期下影响显著的行业因子各不相同，并且影响显著的因子也蕴含经济逻辑。 基于货币信用周期的行业轮动策略构建及绩效： 在获得了每个周期下影响显著的行业因子之后，我们通过去相关性、去量纲化、同方向处理、等权重合成操作，得到各个周期下的合成行业因子，进而通过合成行业因子筛选行业形成行业轮动策略。2010 年以来，策略年化收益20.04%，相对于行业等权基准的年化超额收益16.23%，相对最大回撤6.71%，信息比2.35，月度胜率68.64%，相对收益回撤比2.42，策略收益稳健，能够稳定战胜行业等权。并且该策略在申万一级行业和中信二级行业分类下均展现出出色的绩效，具备较高的可延展性。 基于货币信用周期的行业轮动策略—应用： 我们提供了一种ETF与行业指数的匹配方法。基于此方法，我们能够通过投资ETF来对策略进行落地。经过测试，ETF落地组合与行业指数理论组合表现的年化跟踪误差仅为4.53%。 风险提示：市场环境变动风险，组合失效风险。 内容目录 1.常见的宏观视角行业轮动策略4 1.1.基于宏观周期视角的行业轮动策略4 1.2.基于宏观因子打分的行业轮动策略4 1.3.两种宏观视角行业轮动策略的优劣比较5 2.经济周期的划分方法6 2.1.经济周期的划分方法6 2.2.货币周期的划分6 2.3.信用周期的划分7 3.货币信用周期8 3.1.货币信用传导机制8 3.2.经济周期到行业传导机制9 4.货币信用周期对风格的影响10 4.1.货币信用周期下Barra风格因子表现10 4.2.宽信用周期下小市值风格占优10 4.3.紧信用周期下大市值风格占优12 4.4.案例实证13 5.货币信用周期对风格影响的泛化14 5.1.货币信用周期对风格影响的泛化14 5.2.货币信用周期下影响显著的行业因子15 6.基于宏观周期视角的行业轮动—货币信用周期17 6.1.行业因子的合成18 6.2.行业筛选19 6.3.策略绩效20 6.4.策略延展性测试22 7.基于货币信用周期的行业轮动策略—应用23 7.1.为中信一级行业寻找相匹配的ETF23 7.2.基于货币信用周期的行业轮动策略—ETF落地25 7.3.2024年1月行业配置建议27 8.总结27 图表目录 图1.基于宏观周期视角的行业轮动策略4 图2.基于宏观因子打分的行业轮动策略5 图3.经济周期的划分方法6 图4.国债收益率与货币周期划分7 图5.信用指标与信用周期划分8 图6.货币信用传导机制9 图7.经济周期到行业传导机制9 图8.宽信用周期市值风格传导机制11 图9.宽信用周期下市值因子净值走势11 图10.紧信用周期市值风格传导机制12 图11.紧信用周期下市值因子净值走势13 图12.宽信用周期下消费者服务与交通运输行业走势14 图13.紧信用周期下煤炭与纺织服装行业走势14 图14.货币信用周期对风格影响的泛化15 图15.行业因子合成方法18 图16.通过因子筛选行业20 图17.宽货币宽信用周期策略走势20 图18.宽货币紧信用周期策略走势20 图19.紧货币宽信用周期策略走势21 图20.紧货币紧信用周期策略走势21 图21.基于货币信用周期的行业轮动策略全区间净值21 图22.申万一级行业下策略净值23 图23.中信二级行业下策略净值23 图24.行业指数与ETF的匹配方法24 图25.通过ETF落地策略—不计费26 图26.通过ETF落地策略—计费26 图27.基于货币信用周期的行业轮动策略流程图26 表1：两种宏观视角行业轮动策略的优劣比较5 表2：货币信用周期下Barra风格因子信息比率10 表3：行业因子池16 表4：各周期下表现显著的行业因子及其信息比17 表5：不同行业因子可能共属同一种类19 表6：基于货币信用周期的行业轮动策略分年度绩效22 表7：2024年1月2日中信一级行业对应ETF25 表8：2024年1月行业配置建议27 1.常见的宏观视角行业轮动策略 行业轮动策略在投资领域中扮演着重要的角色。其核心目的是通过对特定信号的观测和分析，准确预测并投资于表现较好的行业，尽可能规避表现不佳的行业。完整的行业轮动框架应包涵从宏观至微观多个维度的分析和判断。本篇将宏观经济周期纳入行业轮动框架，提出基于宏观周期视角的行业轮动策略，并从货币信用周期入手进行详细研究。 常见的宏观视角行业轮动策略有：基于宏观周期视角的行业轮动策略和基于宏观因子打分的行业轮动策略。两种策略的构造逻辑与优势劣势各不相同，下面我们将详细为您阐述。 1.1.基于宏观周期视角的行业轮动策略 图1展示了基于宏观周期视角的行业轮动策略。该策略认为宏观经济环境会对中微观层面的 行业驱动因子产生影响。例如宽松的经济环境下行业驱动因子1可能表现较好，而当经济环 宏观经济周期 影响 行业驱动因子2 行业驱动因子1 行业 轮动 行业驱动因子3... 境紧缩时，行业驱动因子2可能表现较好。图1.基于宏观周期视角的行业轮动策略 资料来源：国投证券研究中心整理 该策略力求寻找宏观经济周期与行业驱动因子之间的相关关系，从而在不同的经济周期下选择表现较好的行业驱动因子，并通过这些行业驱动因子对行业进行打分，实现行业间的轮动。 1.2.基于宏观因子打分的行业轮动策略 图2展示了基于宏观因子打分的行业轮动策略。该策略第一步需要获取宏观因子；第二步需要通过滤波降噪、同比等方法对宏观因子进行处理，从而得到宏观因子的趋势；第三步回看历史，统计宏观因子趋势与各个行业涨跌之间的关系，从而收集到各个行业中影响显著的宏观因子；最后每个行业内使用影响显著的因子进行打分，依据得分筛选行业。 通过滤波降 噪、同比等方法判断宏观因子的趋 势 因子 处理 行业 轮动 每个行业依据各自显著的宏观因子进行打分，形成行业轮动策略 图2.基于宏观因子打分的行业轮动策略 寻找 规律 回看历史， 统计宏观因子趋势对不同行业收益 率的影响 收集汇总关 注度高、数据来源可靠的宏观因子 宏观因 子获取 资料来源：国投证券研究中心整理 该策略的目标是寻找对不同行业产生显著影响的宏观因子，并对每个行业使用相应的宏观因子进行打分。 1.3.两种宏观视角行业轮动策略的优劣比较 上文所述的两种宏观视角行业轮动策略在逻辑上存在差异，因此它们各自具有不同的优势和劣势。表1展现了两种策略的优点和不足。基于宏观周期视角的行业轮动策略最大的优点是策略逻辑清晰简单，且该策略使投资者能够更灵活地应对经济变化对行业产生的影响，以便更好地适应市场的波动。然而，该策略要求投资者对当前所处的经济周期做出准确的判断，如果判断错误，可能会导致投资决策的失误。而基于宏观因子打分的行业轮动策略针对每一个行业独立进行研究，因此可以很好地区分行业之间的特性。但是该策略难以归因且较为容易造成过拟合。 表1：两种宏观视角行业轮动策略的优劣比较 基于宏观周期判断的轮动策略 基于宏观因子打分的行业轮动策略 优势 1.该策略逻清晰。它强调识别不同经济周期的特征与内在逻辑，使投资者能够更灵活地应对经济变化对行业的影响。 1.该策略针对每一个行业独立进行研究，这有助于区分行业之间的特性，为每个行业量身打造最合适的评分体系。 2.该策略可拓展性强，可以通过扩充因子池来不断完善提高。 2.该策略同样拥有很强的可拓展性，可以通过扩充因子池来不断完善提高。 劣势 1.该策略的成功在很大程度上依赖于经济周期刻画的准确性以及行业驱动因子构造的准确性。如果模型选择或参数设定有误，可能会导致投资决策失误。 1.该策略较为依赖于统计检验，容易造成过拟合。 2.该策略难以归因。 资料来源：国投证券研究中心整理 在对两种策略的逻辑有所了解并进行优劣比较后，本文更倾向于采用基于宏观周期视角的行业轮动策略。 2.经济周期的划分方法 通过前文的介绍，我们了解了两种宏观视角下行业轮动策略的逻辑和优劣之处，并选择基于宏观周期视角的行业轮动策略作为本文的研究内容。为了实现基于宏观周期视角的行业轮动策略，我们首先需要对各阶段所处的经济周期进行准确判断。 2.1.经济周期的划分方法 如图3所示，划分经济周期主要分为以下三步： (1)确定宏观指标。例如我们可以通过GDP指标来刻画“增长”。 (2)宏观指标处理。常见的宏观指标处理方式包括同比、滤波降噪等等。 (3)通过指标表现判断经济周期。例如当新增人民币贷款同比的短均线位于长均线上方，则判断当前周期为“宽信用周期”。 图3.经济周期的划分方法 例如：新增人民币贷款同 比短均线大于长均线，则 判断为“宽信用” 例如：用GDP指标刻 画“增长”，用新增人民币贷款同比指标刻画“信用” 通过指标表现 判断经济周期 宏观指 标处理 确定宏 观指标 例如：同比、 滤波降噪 资料来源：国投证券研究中心整理 常见的经济周期有美林时钟、货币信用周期、库存周期等等。本篇将从货币信用周期入手进行研究。下面我们将详细为您展示如何对货币信用周期进行划分。 2.2.货币周期的划分 在货币周期的划分方面，我们主要将市场利率的升降来作为货币政策松紧的表现。详细说明如下：我们采用1年期和10年期国债收益率的走势作为划分市场利率上下行阶段的依据。 当1年期国债和10年期国债的收益率同时满足近3个月均值小于6个月均值时，我们将判 定市场利率处于下行阶段，此时对应宽货币周期；相反，当1年期国债和10年期国债的收 益率同时满足近3个月均值大于6个月均值时，我们判定市场利率处于上行阶段，此时对应紧货币周期；当二者给出的信号矛盾时，我们暂不进行判断，采用前一期的判断结果，继续观察下一期的信号。 图4.国债收益率与货币周期划分 4.9 2017年1月 央行上调 4.4 MLF利率 3.9 央行分别在 2021年7月、 12月两次降准，普遍下调金融机构存款准备金率 3.4 2.9 2.4 1.9 1.4 2014年4月国务院会议宣布适当降低县域农商行存准率 2018年4月 央行降准置换中期借贷便利 0.9 紧货币宽货币1年期国债收益率（%）10年期国债收益率（%） 资料来源：Wind，国投证券研究中心 图4为2010年以来的货币周期划分结果。其中2014年中旬开始迎来较长时间的宽货币周 期，这是因为2014年4月国务院会议宣布适当降低县域农商行存准率，这意味着货币政策 由紧转松，并长时间延续。2017年初迎来一段较长时间的紧货币周期，原因是2017年1月央行上调MLF利率，意在调控信贷增速。2018年中旬开始迎来一段较长的宽货币周期，这是因为2018年4月央行降