基于宏观因子的大类资产组合配置策略

证基于宏观因子的大类资产组合配置策略 券 研 究主要观点 报日期 告 2024年12月09日 我们根据通货膨胀、经济增长、信用、货币、利差、利率、波动 分析师王红兵 SAC编号S0870523060002 率等宏观因子构建了基于国内股票、债券、商品（黄金之外）和黄金 等大类资产的宏观量化模型。 其中具体的数据处理包括CENSUSX13调整春节效应、季节性调整、空缺值填补、使用HP滤波进行平滑处理等。 月度调仓情况下，组合在2014年1月至2024年12月期间内回测的净值表现，宏观量化组合的年化收益率为771，其最大回撤仅为541，我们认为组合的风险收益平衡得比较好。 分年度收益来看，截至2024年12月2日，组合在20142024年每年的年度收益均为正数，表现较为稳健。从月度收益来看，在今年以来的12个月，组合12个月均获得了正收益，且有6个月收益优于 沪深300指数，我们认为，这证明组合有一定在不同市场环境下博取绝对收益的能力。 在最新一期，模型输出的仍然是以债券为主（8601）的配置组合，此外降低股票配置比例到最近三年的最低点（低于1），配置黄金（553）和其他商品（820）比例较Q3提升。 金融工程报告 风险提示 模型基于历史数据测算，市场变化、政策变化和地缘政治等因素可能导致模型失效，模型结果不代表投资建议。 目录 1宏观量化策略的构建和回测3 11宏观量化模型的构建3 12宏观量化模型的效果3 2风险提示5 图 图1：基于宏观因子的大类资产轮动组合净值曲线 （201411至2024122）4 图2：宏观量化模型组合的年度收益4 图3：宏观量化模型组合最近三年的资产配置比例5 表 表1：宏观因子的构建方式3 表2：宏观量化模型组合最近一年的月度收益5 1宏观量化策略的构建和回测 11宏观量化模型的构建 我们根据通货膨胀、经济增长、信用、货币、利差、利率、波动率等宏观因子构建了基于国内股票、债券、商品（黄金之外）和黄金等大类资产的宏观量化模型。其中具体的数据处理包括CENSUSX13调整春节效应、季节性调整、空缺值填补、使用HP滤波进行平滑处理等。 表1：宏观因子的构建方式 宏观概念 代理指标 数据处理方式 通货膨胀 CPI 剔除春节效应、季节调整、hp滤波 PPI 剔除春节效应、季节调整、hp滤波 经济增长 PMI 剔除春节效应、季节调整、hp滤波 信用 M1 季节调整、hp滤波 M2 季节调整、hp滤波 货币 1年期到期收益率 平滑处理 利差 710年国债财富指数13年国债财富指数 平滑处理 3年期AA企业债到期收益率3年期国开债到期收益率 平滑处理 汇率 CFETS人民币汇率指数 平滑处理 波动 VIX指数 平滑处理 中国VIX指数 通过方差互换构建和平滑处理 资料来源：上海证券研究所 12宏观量化模型的效果 我们分别用沪深300指数指代股票，中债国债总财富总值指数指代债券，白银、螺纹钢、铁矿石、铜、焦炭和豆油六种商品等权后指代商品，SGE黄金9999指代黄金，做大类资产配置轮动。 下图展示了月度调仓情况下，组合在2014年1月至2024年 12月期间内回测的净值表现，宏观量化组合的年化收益率为771，其最大回撤仅为541，我们认为组合风险收益平衡得比较好。 图1：基于宏观因子的大类资产轮动组合净值曲线（201411至2024122） 资料来源：Wind，上海证券研究所 分年度收益来看，截至2024年12月2日，组合在20142024 年每年的年度收益均为正数，表现较为稳健。 图2：宏观量化模型组合的年度收益 资料来源：wind，上海证券研究所；截至2024122 从月度收益来看，在今年以来过去的12个月，组合12个月均 获得了正收益，且有6个月收益优于沪深300指数，我们认为，这证明组合有一定在不同市场环境下博取绝对收益的能力。 表2：宏观量化模型组合最近一年的月度收益 时间 月度收益 权益比例 权益收益 国债比例 国债收益 商品比例 商品收益 黄金比例 黄金收益 2024年1月 104 206 629 9077 133 206 249 511 026 2024年2月 130 604 935 8768 091 277 236 351 008 2024年3月 058 877 061 7907 016 594 344 622 970 2024年4月 136 560 189 7882 032 859 885 699 343 2024年5月 091 1210 068 5590 042 1841 325 1360 117 2024年6月 064 231 330 8692 113 516 438 561 056 2024年7月 062 223 057 8777 087 490 536 510 267 2024年8月 014 238 351 9088 014 120 080 554 182 2024年9月 099 219 2097 9028 021 160 737 593 384 2024年10月 026 508 316 9067 032 202 077 223 666 2024年11月 028 261 066 8109 111 1070 428 560 324 2024年12月 025 025 079 8601 030 820 006 553 019 资料来源：wind，上海证券研究所；截至2024122 在最新一期，模型输出的仍然是以债券为主（8601）的配置组合，此外降低股票配置比例到最近三年的最低点（低于1），配置黄金（553）和其他商品（820）比例较Q3提升，比11月略有下降。 图3：宏观量化模型组合最近三年的资产配置比例 资料来源：wind，上海证券研究所；截至2024122 2风险提示 模型基于历史数据测算，市场变化、政策变化和地缘政治等因素可能导致模型失效，模型结果不代表投资建议 分析师声明 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询资格或相当的专业胜任能力，以勤勉尽责的职业态度，独立、客观地出具本报告，并保证报告采用的信息均来自合规渠道，力求清晰、准确地反映作者的研究观点，结论不受任何第三方的授意或影响。此外，作者薪酬的任何部分不与本报告中的具体推荐意见或观点直接或间接相关。 公司业务资格说明 本公司具备证券投资咨询业务资格。 投资评级体系与评级定义 股票投资评级：分析师给出下列评级中的其中一项代表其根据公司基本面及（或）估值预期以报告日起6个月内公司股价相对于同期市场基准指数表现的看法。 买入股价表现将强于基准指数20以上增持股价表现将强于基准指数520中性股价表现将介于基准指数5之间减持股价表现将弱于基准指数5以上 无评级由于我们无法获取必要的资料，或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事 件，或者其他原因，致使我们无法给出明确的投资评级 行业投资评级：分析师给出下列评级中的其中一项代表其根据行业历史基本面及（或）估值对所研究行业以报告日起12个月内的基本面和行业指数相对于同期市场基准指数表现的看法。 增持行业基本面看好，相对表现优于同期基准指数中性行业基本面稳定，相对表现与同期基准指数持平减持行业基本面看淡，相对表现弱于同期基准指数 相关证券市场基准指数说明：A股市场以沪深300指数为基准；港股市场以恒生指数为基准；美股市场以标普500 或纳斯达克综合指数为基准。投资评级说明： 不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准，投资者应区分不同机构在相同评级名称下的定义差异。本评级体系采用的是相对评级体系。投资者买卖证券的决定取决于个人的实际情况。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，投资者不应以分析师的投资评级取代个人的分析与判断。 免责声明 本报告仅供上海证券有限责任公司以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 本报告版权归本公司所有，本公司对本报告保留一切权利。未经书面授权，任何机构和个人均不得对本报告进行任何形式的发布、复制、引用或转载。如经过本公司同意引用、刊发的，须注明出处为上海证券有限责任公司研究所，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。 在法律许可的情况下，本公司或其关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券或期权并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供多种金融服务。 本报告的信息来源于已公开的资料，本公司对该等信息的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。本报告所载的资料、意见和推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值或投资收入可升可跌。过往表现不应作为日后的表现依据。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见或推测不一致的报告。本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。 本报告中的内容和意见仅供参考，并不构成客户私人咨询建议。在任何情况下，本公司、本公司员工或关联机构不承诺投资者一定获利，不与投资者分享投资收益，也不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负责，投资者据此做出的任何投资决策与本公司、本公司员工或关联机构无关。 市场有风险，投资需谨慎。投资者不应将本报告作为投资决策的唯一参考因素，也不应当认为本报告可以取代自己的判断。