資產(chǎn)配置的四種范式賠率、勝率、趨勢與擁擠度

1、內(nèi)容目錄 HYPERLINK l _TOC_250020 一、理解大類資產(chǎn)的收益來源 4 HYPERLINK l _TOC_250019 二、賠率交易：尋找資產(chǎn)的估值中樞 6 HYPERLINK l _TOC_250018 權益資產(chǎn)的賠率指標：股息率-國債收益率 6 HYPERLINK l _TOC_250017 可轉債的賠率指標：隱含波動率比率 8 HYPERLINK l _TOC_250016 利率債的賠率指標：預期收益率 9 HYPERLINK l _TOC_250015 信用債的賠率指標：信用利差 10 HYPERLINK l _TOC_250014 基于賠率指標的大類資產(chǎn)配臵策略 1

2、0 HYPERLINK l _TOC_250013 三、勝率交易：驅動力決定資產(chǎn)邊際走勢 12 HYPERLINK l _TOC_250012 構建多資產(chǎn)的宏觀對沖工具箱 13 HYPERLINK l _TOC_250011 大類資產(chǎn)隱含因子 vs 細分資產(chǎn)隱含因子 16 HYPERLINK l _TOC_250010 基于勝率指標的大類資產(chǎn)配臵策略 17 HYPERLINK l _TOC_250009 四、趨勢交易：如何定義有效趨勢 19 HYPERLINK l _TOC_250008 學界研究與業(yè)界經(jīng)驗 20 HYPERLINK l _TOC_250007 截面動量無效，時序動量有效 21

3、 HYPERLINK l _TOC_250006 宏觀 beta 動量與特質 alpha 動量 22 HYPERLINK l _TOC_250005 五、擁擠交易：水能載舟，亦能覆舟 25 HYPERLINK l _TOC_250004 趨勢-擁擠度分析框架：大類資產(chǎn) 25 HYPERLINK l _TOC_250003 趨勢-擁擠度分析框架：風格與行業(yè) 27 HYPERLINK l _TOC_250002 六、資產(chǎn)配臵系統(tǒng)化與科學化 29 HYPERLINK l _TOC_250001 參考文獻 31 HYPERLINK l _TOC_250000 風險提示 31圖表目錄圖表 1：理解大類資

4、產(chǎn)的收益來源 4圖表 2：四種投資范式的內(nèi)在關系及其稟賦約束 5圖表 3：A 股市場和美股市場的股債輪動策略表現(xiàn) 7圖表 4：基于股息率-國債收益率的 A 股-國債輪動策略 7圖表 5：基于股息率-國債收益率的美股-美債輪動策略 7圖表 6：基于隱含波動率比率的可轉債-股票輪動策略 8圖表 7：基于預期收益的的利率債久期擇時策略 9圖表 8：基于預期收益的的利率債久期擇時策略表現(xiàn) 9圖表 9：基于信用利差的的信用債-利率債輪動策略 10圖表 10：基于信用利差的的信用債-利率債輪動策略表現(xiàn) 10圖表 11：基于賠率指標的大類資產(chǎn)配臵流程 11圖表 12：基于賠率指標的大類資產(chǎn)配臵策略表現(xiàn) 12

5、圖表 13：基于賠率指標的大類資產(chǎn)配臵策略分年表現(xiàn) 12圖表 14：宏觀隱含因子體系 13圖表 15：大類資產(chǎn)的宏觀風險暴露 13圖表 16：股票細分板塊的宏觀風險暴露 14圖表 17：債券細分板塊的宏觀風險暴露 15圖表 18：商品細分板塊的宏觀風險暴露 15圖表 19：系統(tǒng)化宏觀對沖工具箱 15圖表 20：大類資產(chǎn)隱含經(jīng)濟因子與真實經(jīng)濟走勢 16圖表 21：股票細分資產(chǎn)隱含經(jīng)濟因子與真實經(jīng)濟走勢 16圖表 22：債券細分資產(chǎn)隱含經(jīng)濟因子與真實經(jīng)濟走勢 16圖表 23：商品細分資產(chǎn)隱含經(jīng)濟因子與真實經(jīng)濟走勢 16圖表 24：大類資產(chǎn)隱含通脹因子與真實通脹走勢 17圖表 25：股票細分資產(chǎn)隱含

6、通脹因子與真實通脹走勢 17圖表 26：領先經(jīng)濟指標能夠穩(wěn)定領先名義 GDP 同比一個季度左右 17圖表 27：基于領先經(jīng)濟指標和通脹指標的美林時鐘劃分結果 18圖表 28：基于美林時鐘的大類資產(chǎn)配臵流程 18圖表 29：基于美林時鐘的大類資產(chǎn)配臵策略表現(xiàn) 19圖表 30：基于美林時鐘的大類資產(chǎn)配臵策略分年表現(xiàn) 19圖表 31：大類資產(chǎn)層面的時序動量效應 20圖表 32：風格因子層面的時序動量效應 20圖表 33：業(yè)界的趨勢交易產(chǎn)品化探索 20圖表 34：時序動量策略、截面動量策略與風險平價策略的比較 21圖表 35：基于截面動量篩選的趨勢配臵策略表現(xiàn) 22圖表 36：基于時序動量篩選的趨勢配

7、臵策略表現(xiàn) 22圖表 37：時序動量的分解：宏觀 beta+特質 alpha 23圖表 38：滬深 300 的特質 alpha 動量序列 23圖表 39：黃金的特質 alpha 動量序列 23圖表 40：時序動量策略、宏觀 beta 動量策略與特質 alpha 動量策略的比較 24圖表 41：基于宏觀 beta 動量篩選的趨勢配臵策略表現(xiàn) 24圖表 42：基于特質 alpha 動量篩選的趨勢配臵策略表現(xiàn) 24圖表 43：股票市場高擁擠一般預示未來有較高的回撤風險 25圖表 44：債券市場高擁擠一般預示未來有較高的回撤風險 26圖表 45：股票趨勢-擁擠配臵策略 26圖表 46：債券趨勢-擁擠配

8、臵策略 26圖表 47：股債趨勢-擁擠配臵策略與股債風險平價策略表現(xiàn) 27圖表 48：股債趨勢-擁擠配臵策略能夠長期跑贏風險平價策略 27圖表 49：風格因子與行業(yè)因子的趨勢和擁擠度定義 28圖表 50：風格因子的趨勢-擁擠度圖譜 28圖表 51：行業(yè)因子的趨勢-擁擠度圖譜 28圖表 52：根據(jù)趨勢-擁擠度框架構建的行業(yè)輪動策略表現(xiàn) 29圖表 53：根據(jù)趨勢-擁擠度框架構建的行業(yè)輪動策略能夠長期跑贏萬得全 A 指數(shù) 29圖表 54：多資產(chǎn)的系統(tǒng)性分析框架 30圖表 55：Expected Returns中的資產(chǎn)配臵立方 31圖表 56：國盛金工系統(tǒng)化多資產(chǎn)配臵立方 31一、理解大類資產(chǎn)的收益來

9、源“做投資決策，最重要的是要著眼于市場，確定好投資類別。從長遠看，大約 90%的投資收益都是來自于成功的資產(chǎn)配臵。”Gary Brinson雖然我們都知道資產(chǎn)配臵很重要，但實際投資中不同投資者對投資收益來源的認識可能相差甚遠。價值投資者會認為投資收益來自于低估時買入，高估時賣出，基本面投資者則可能認為投資收益來自于長期持有基本面良好的標的，而趨勢投資者會認為投資收益來自于“截斷虧損，讓利潤奔跑”的嚴格交易紀律，到底哪個觀點才是正確的呢？我們認為三種觀點都是對的。類比于個股定價的經(jīng)典公式：P = EPS * PE，我們認為大類資產(chǎn)的定價同樣由兩部分構成：資產(chǎn)價格 = 宏觀風險 * 定價誤差，也因

10、此派生出四種交易理念和投資范式：賠率交易理念：估值長期圍繞中樞上下波動；勝率交易理念：資產(chǎn)邊際走勢由宏觀基本面的邊際變化決定；趨勢交易理念：一切信息都反映在資產(chǎn)價格中，即資產(chǎn)表現(xiàn)反映宏觀預期；擁擠交易理念：價格上漲吸引增量資金入市，繼續(xù)推動價格上漲的正反饋機制；圖表 1：理解大類資產(chǎn)的收益來源市場交易信息資產(chǎn)表現(xiàn)反映宏觀預期（趨勢交易）非理性投資放大宏觀預期（擁擠交易）資產(chǎn)價格=宏觀風險定價誤差基本面信息（勝率交易）宏觀風險因子可以解釋60 的資產(chǎn)波動經(jīng)典模型：美林時鐘估值信息（賠率交易）估值均值回復是資產(chǎn)波動的第二來源經(jīng)典模型：Fed Model資料來源：國盛證券研究所不同的投資范式和交易理

11、念雖無高下之分，但其收益特征卻有左右之別。事實上，我們認為每一種交易理念如果做到極致都可以實現(xiàn)長期的超額收益，市場的定價機制也正是在不同交易理念的投資者的交互中產(chǎn)生的。但由于不同的投資范式和交易理念在投資期限、策略收益特征以及適應的市場環(huán)境上有較大區(qū)別，如果我們只是簡單地把宏觀指標、估值指標和量價指標進行機械的量化回測，然后把歷史有效的指標進行打分加權來構建資產(chǎn)配臵策略，往往容易落入策略平庸化和策略過擬合的陷阱中。實際上，機構稟賦基本決定了其投資范式，我們以圖表 2 來展示四類交易者的進場順序及其匹配的機構類型：賠率交易：根據(jù)資產(chǎn)估值偏離中樞的程度來決定倉位，屬于左側進場信號。賠率交易者是最早

12、進場的投資者。所以該投資范式往往要求投資者容忍買入后短期的回撤或長期的底部盤整。這種投資范式對機構的負債穩(wěn)定性提出很高的要求，否則在買入后回撤或長期盤整的階段很容易遭遇到大量的贖回，因此賠率交易適合銀行或保險等負債久期長且穩(wěn)定的機構；勝率交易：根據(jù)資產(chǎn)的宏觀驅動信號變化決定倉位，屬于同步進場信號。勝率交易者是第二撥進場的投資者。由于影響資產(chǎn)的宏觀維度較多，且要求投資者對不同的宏觀維度有較為領先的預判。如果是個股投資，則要求投資者對不同行業(yè)以及股票的基本面邏輯有深刻的認識，因此該投資范式對投研資源要求較高，適合投研資源豐富的公募等機構；趨勢交易： 根據(jù)資產(chǎn)價格趨勢決定倉位，屬于右側進場信號。趨勢

13、交易者是第三撥進場的投資者。趨勢交易的優(yōu)勢在于其依靠嚴格的交易紀律可以根據(jù)市場變化快速改變投資方向，但是由于市場價格本身有較多的噪聲，且趨勢跟隨屬于投資中的 “弱邏輯投資”，因此“多品種多次反復試驗”是該投資范式的核心，這對機構的交易性能以及投資廣度有較高的要求，適合私募等機構；擁擠交易：根據(jù)市場活躍度決定倉位，屬于危險的右側進場信號，我們認為更應當將其視作左側退場信號。擁擠交易者是最后一撥進場的投資者，雖說擁擠交易做到極致也可以盈利，但是對絕大多數(shù)投資者而言，擁擠交易無異于火中取栗，因此我們更傾向于不參與擁擠交易，把擁擠度當成是一個退場信號可能是更理智的選擇；一般而言，一個賠率周期 = 一個

14、勝率周期 = 兩個/三個趨勢-擁擠度周期，因此賠率和勝率偏向于戰(zhàn)略配臵的范疇，趨勢和擁擠度偏向于戰(zhàn)術配臵的范疇。圖表 2：四種投資范式的內(nèi)在關系及其稟賦約束稟賦約束：投資靈活性個人投資者賠率交易者進場股票：股權風險溢價可轉債：隱含波動率利率債：Roll return稟賦約束：交易性能和投資廣度私募擁擠交易者進場股票：兩融余額債券：國開債-國債利差商品：交易量/持倉量稟賦約束：負債穩(wěn)定性銀行、保險稟賦約束：投研資源公募趨勢交易者進場時間序列動量橫截面動量跨資產(chǎn)動量勝率交易者進場股票：經(jīng)濟上行債券：貨幣政策寬松黃金：美元貶值資料來源：國盛證券研究所二、賠率交易：尋找資產(chǎn)的估值中樞首先解釋賠率的概念

15、，我們把反映未來上漲空間和投資盈虧比的指標定義為賠率指標。比如股票常用的賠率指標有市盈率、市凈率和股息率，可轉債常用的賠率指標有純債溢價率和轉股溢價率，利率債的賠率指標是到期收益率或者遠期收益率。對于賠率指標而言，我們認為有兩個特征是需要重點闡述的：從投資期限來看，賠率指標影響周期較長，是決定中長期配臵中樞的重要指標，可用于判斷資產(chǎn)未來一年左右的表現(xiàn)。但就像股票估值低未必就能保證下一個月股票就會漲一樣，我們不能苛求賠率策略在短期就能馬上奏效，因此使用賠率指標做單一資產(chǎn)的擇時往往需要承擔一些左側風險和時間成本；賠率交易的核心就是尋找資產(chǎn)的估值中樞，避開“價值陷阱”。就像個股的估值低既有可能是定價

16、誤差，也有可能是市場預期個股未來業(yè)績大幅下行。大類資產(chǎn)的估值中樞也會隨著人口結構、產(chǎn)業(yè)結構和利率中樞等因素的變化而波動，因此如何給不同的大類資產(chǎn)找到合理定價的錨顯得尤其關鍵。本章節(jié)我們想要解決兩個核心問題是：如何定義股票、可轉債、利率債和信用債的賠率指標？能否根據(jù)多個大類資產(chǎn)的賠率指標設計動態(tài)配臵策略？權益資產(chǎn)的賠率指標：股息率-國債收益率權益資產(chǎn)的賠率指標：股息率-國債收益率。這個指標最早受啟發(fā)于美聯(lián)儲模型，即以市盈率倒數(shù)-國債收益率作為股債性價比的指標。但經(jīng)過我們的研究，采用市盈率作為權益資產(chǎn)的賠率指標有一定的局限性，以股息率作為賠率指標效果更好，原因是：股票盈利的周期波動較大，容易估算出

17、錯；采用市盈率 TTM 不可避免會遇到企業(yè)盈利估算滯后的問題；就算采用分析師預期的企業(yè)盈利，一方面預期不完全可信，另一方面分析師預期也與企業(yè)過去的盈利表現(xiàn)高度相關，線性外推現(xiàn)象明顯；股票分紅周期性較弱且波動較小，易于估計；一方面長期分紅本來就意味著企業(yè)的經(jīng)營穩(wěn)定而盈利質量較好；另一方面，為了保持股價的穩(wěn)定，企業(yè)也有穩(wěn)定發(fā)放紅利的意愿，這使得股票分紅的周期性遠低于股票盈利；股息率與國債收益率均屬于利息收入，邏輯匹配度更強；股息率是買入股票長期持有，每年能拿到的利息收益，與資本利得無關；而國債收益率也是買入債券長期持有，每年能拿到的利息收益，因此兩者邏輯匹配度更強；我們基于中證紅利股息率-10 年

18、期國債收益率（下面簡稱為 DY-BY）來設計的股債輪動策略，其中權益資產(chǎn)為滬深 300 全收益指數(shù)，債券資產(chǎn)為中債國債總財富指數(shù)，倉位控制方法如下：1)DY BY 1%，股票倉位 100%，債券倉位 0%；2)0 DY BY = 1%，股票倉位 67%，債券倉位 33%；3)-1% = DY BY 0，股票倉位 33%，債券倉位 67%；4)DY BY -1%，股票倉位 0%，債券倉位 100%；從圖表 3 的結果來看，基于中證紅利指數(shù)股息率-10 年期國債收益率的 A 股-國債輪動策略顯示出較強的絕對收益能力。從 2005 年開始至今，A 股-國債輪動策略年化收益為 19.5%，最大回撤為

19、21%，夏普比率為 1.27。同樣的策略在美股市場依然有效，基于標普 500 指數(shù)股息率-10 年期美債收益率的美股-美債輪動策略長期來看效果顯著。從 1980年開始至今，美股-美債輪動策略年化收益為 9.5%，最大回撤為 12%，夏普比率為 1.44。圖表 3：A 股市場和美股市場的股債輪動策略表現(xiàn)策略年化收益最大回撤夏普比率A 股-國債輪動策略19.5%21.0%1.27滬深 300 指數(shù)12.9%72.0%0.58美股-美債輪動策略9.5%12.0%1.44標普 500 指數(shù)8.7%52.6%0.64資料來源：Wind, BloomBerg, 國盛證券研究所圖表 4：基于股息率-國債收益

20、率的A 股-國債輪動策略中證紅利股息率-10年期國債收益率(右軸)股債輪動策略滬深300指數(shù)1614121086423%2%1%0%-1%-2%-3%0200520082011201420172020資料來源：Wind, 國盛證券研究所-4%圖表 5：基于股息率-國債收益率的美股-美債輪動策略標普500股息率-10年期美債收益率(右軸)股債輪動策略標普500指數(shù)4540353025201510504%2%0%-2%-4%-6%-8%-10%-12%198019851990199520002005201020152020資料來源：Bloomberg, 國盛證券研究所可轉債的賠率指標：隱含波動率比

21、率由于可轉債的走勢與股票相關性更高，在大類資產(chǎn)配臵中我們更傾向于把可轉債當成是類權益資產(chǎn)。因此我們不必對可轉債進行絕對定價，只需要研究可轉債和股票的相對估值問題即可。在專題報告大類資產(chǎn)定價系列之一：可轉債的擇時與擇券中，我們曾深入研究過可轉債的經(jīng)典股性估值指標：轉股溢價率。但是轉股溢價率作為可轉債的股性估值指標，我們認為在實際應用中可能會出現(xiàn)問題，主要原因有二：轉股溢價率與常見的估值概念相悖。正常的估值概念一般是資產(chǎn)價格跌得越多，資產(chǎn)估值越低，而轉股溢價率不具備這種直觀的性質，一般來講，當可轉債價格越低，反而轉股溢價率是處于高位，而可轉債價格越高，轉股溢價率反而降低；轉股溢價率的中樞難以確定。

22、可轉債可以近似認為是個股的認購期權，從無套利理論出發(fā)，期權價格一定是要比個股價格更高的，所以轉股溢價率大多為正數(shù)。但是關鍵的問題在于，我們在實際投資中如何判斷當前轉股溢價率是過高還是過低呢，一方面利用歷史數(shù)據(jù)估算的中樞并不穩(wěn)定，另一方面中樞本身也很有可能隨著市場環(huán)境變化而上下浮動。把期權與股票進行比較并不合理，更合理的做法是把期權和期權放在一起比較。因此我們以 50ETF 期權的隱含波動率為錨，設計了可轉債相對于股票的賠率指標：隱含波動率比率 = 50ETF 期權隱含波動率/可轉債市場平均隱含波動率 - 1隱含波動率比率在零軸上下波動，輪動策略的具體做法為：如果隱含波動率比率高于 0，則策略將

23、倉位配臵在中證轉債指數(shù)上，如果比率低于 0，則把倉位配臵在滬深 300 指數(shù)上。從圖表 6 的結果來看，隱含波動率比率能夠準確判斷可轉債的優(yōu)勢區(qū)間，基于此的可轉債-股票輪動策略年化收益為 11%，最大回撤為 40%，夏普比率為 0.59，而滬深 300指數(shù)年化收益為 6.8%，最大回撤為 46%，夏普比率為 0.39。圖表 6：基于隱含波動率比率的可轉債-股票輪動策略2.5隱含波動率比率(右軸)可轉債-股票輪動策略滬深300指數(shù)32.021.511.000.5-12011201220132014201520162017201820192020資料來源：Wind, 國盛證券研究所利率債的賠率指標

24、：預期收益率在專題報告大類資產(chǎn)定價系列之二：利率債收益預測框架中，我們曾介紹利率債的收益分解模型，將利率債收益分解為三個部分：遠期利率、久期影響和凸性偏差三項：遠期利率代表利率曲線不變帶來的收益。遠期利率項的好處在于不需要預測，可以基于買入時點的即期利率曲線直接計算出來；久期影響是收益預測的最重要部分。對于持有時間較短的債券投資者來講，票息和下滑回報的影響微乎其微，利率變化帶來的資本利得幾乎貢獻了 90%的凈值波動。久期影響項 = -久期*利率變化，我們根據(jù) MM 模型對未來一年利率變化的預測計算出久期影響項；凸性偏差在利率高波動時期和長久期債券中影響較大。由于凸性偏差是平方項，無論利率上行還

25、是下行，這一項均提供正向收益，因此這一項體現(xiàn)出一種做多利率波動的類期權特征。凸性偏差項 = 0.5*凸度*利率變化2，我們根據(jù) MM 模型對未來一年利率變化的預測計算出凸性偏差項。我們根據(jù)不同期限的國債預期收益大小設計久期擇時策略，債券標的包含五個不同期限的中債國債總財富指數(shù)：1 年以下、1-3 年、3-5 年、5-7 年和 7-10 年。當長久期國債預期收益更高時，組合傾向于配臵長久期國債，反之則配臵短久期國債。從圖表 7 和圖表8 的結果來看，預期收益率是利率債較好的賠率指標，基于預期收益的久期擇時策略能夠實現(xiàn) 5.5%的年化收益，最大回撤僅為 2.8%，夏普比率為 2.31。圖表 7：基

26、于預期收益的的利率債久期擇時策略2.21.9長短債預期收益差(右軸)利率債久期擇時策略中債國債7-10年總財富指數(shù)15%10%5%1.60%1.3-5%1.0200520082011201420172020資料來源：Wind, 國盛證券研究所-10%圖表 8：基于預期收益的的利率債久期擇時策略表現(xiàn)策略年化收益最大回撤夏普比率利率債久期擇時策略5.5%2.8%2.31中債國債 7-10 年4.3%8.9%1.31中債國債 1-3 年3.3%1.7%3.23資料來源：Wind, 國盛證券研究所信用債的賠率指標：信用利差可轉債是偏向于權益的資產(chǎn)，而信用債是偏向于債券的資產(chǎn)，因此在我們已經(jīng)對利率債有較

27、為深入的定價理論的基礎上，我們只需要研究信用債相比于利率債的性價比即可。經(jīng)研究，信用利差是信用債相對于利率債賠率的良好代理變量。從圖表 9 和圖表 10 的結果來看，基于信用利差的信用債-利率債輪動策略的年化收益為 5.4%，最大回撤為 5.6%，夏普比率為 2.69，而中債國債總財富是指年化收益為 4.2%，最大回撤為 6.3%，夏普比率為 1.94，無論收益還是回撤控制能力均有了明顯提升。圖表 9：基于信用利差的的信用債-利率債輪動策略信用利差zscore(右軸)信用債-利率債輪動策略中債國債總財富指數(shù)1.8431.6211.401.2-1-21.0-3201020122014201620

28、182020資料來源：Wind, 國盛證券研究所圖表 10：基于信用利差的的信用債-利率債輪動策略表現(xiàn)策略年化收益最大回撤夏普比率信用債-利率債輪動策略5.4%5.6%2.69中債信用債總財富指數(shù)5.6%6.7%2.71中債國債總財富指數(shù)4.2%6.3%1.94資料來源：Wind, 國盛證券研究所基于賠率指標的大類資產(chǎn)配臵策略上面我們曾經(jīng)說過，基于賠率指標的單一資產(chǎn)擇時是有可能需要承擔左側風險和時間成本的，那么如果我們基于賠率指標同時配臵多個投資標的，并且設臵一定的止損和波動率限制，是否能夠將單一資產(chǎn)擇時的左側風險和時間成本進行對沖和平滑？基于賠率指標的大類資產(chǎn)配臵策略流程如下：1)回測時間：

29、2014 年 1 月-2020 年 7 月；調(diào)倉頻率：季頻調(diào)倉；交易費用：雙邊千分之三；投資標的：滬深 300ETF、H 股 ETF、可轉債 ETF、標普 500ETF、黃金 ETF、易方達信用債 A、廣發(fā) 7-10 年國開行 A、國泰上證 5 年國債ETF、易方達 3-5 年國開行 A、南方 1-3 年國開債 A、銀華日利 ETF；如果在某個投資時點上某基金仍未成立，則用該基金的基準指數(shù)替代進行回測；風險預算調(diào)整：所有資產(chǎn)的原始風險預算為 10，對不同資產(chǎn)的賠率指標進行截尾處理，將其波動范圍限制在-2,2之內(nèi)。每個調(diào)倉時點，按照最新的賠率指標大小調(diào)整不同資產(chǎn)的風險預算；組合風險約束：信用債和

30、利率債的權重上限設臵為 60%，國內(nèi)泛權益資產(chǎn)的權重上限設臵為 15%，美國權益資產(chǎn)的權重上限設臵為 10%，黃金權重上限設臵為 20%。組合目標波動率控制在 3%左右；債券久期擇時：在進行組合優(yōu)化得到利率債的權重后，基于利率債的預期收益將利率債的權重分配給預期收益最高標的（貨幣、1-3 年、3-5 年、5 年和 7-10 年）；止損規(guī)則：如果最大回撤超過 2%，那么整體倉位減至 50%；當凈值恢復到前期高點的 99%，整體倉位可恢復到 100%；最大回撤出現(xiàn)后，冷卻十五個交易日后也可以恢復 100%倉位； 調(diào)整風險預算圖表 11：基于賠率指標的大類資產(chǎn)配臵流程 、 目標波動控制：3 權重上限

31、控制：15、15 、15、10 、60 、60 、20 組合優(yōu)化根據(jù)利率債預期收益，分配 的權重 債券久期擇時 、 資料來源：國盛證券研究所從圖表 12 和圖表 13 的結果來看，基于多資產(chǎn)賠率的資產(chǎn)配臵策略能夠有效解決單一資產(chǎn)擇時所面臨的左側風險和時間成本問題。從 2014 年以來，該策略年化收益為 8.8%，年化波動率為 2.6%，最大回撤為 3.2%，夏普比率高達 3.23，年化雙邊換手率為 214%。平均來看，國內(nèi)泛權益資產(chǎn)配臵比例為 7%，美股配臵比例為 6%，利率債配臵比例為 42%，信用債配臵比例為 38%，黃金配臵比例為 7%。歷史上該策略發(fā)生過兩次 3%左右的最大回撤，一次發(fā)

32、生在 2015 年的 A 股股災行情，另一次發(fā)生在 2020 年新冠疫情導致的全球流動性危機行情，我們均通過嚴格的止損和波動率控制將組合最大回撤控制在 3%左右。圖表 12：基于賠率指標的大類資產(chǎn)配臵策略表現(xiàn)國內(nèi)泛權益美國權益信用債利率債黃金策略凈值(左軸)1.8100%1.680%60%1.440%1.220%1.00%2014201520162017201820192020資料來源：Wind, 國盛證券研究所圖表 13：基于賠率指標的大類資產(chǎn)配臵策略分年表現(xiàn)年度年化收益年化波動最大回撤夏普比率201418.2%3.6%1.6%4.8520159.2%3.5%3.2%2.6220165.6%

33、2.2%1.0%2.5320173.2%0.9%0.6%3.6620186.7%1.6%0.8%4.2220199.3%2.2%0.8%4.2920204.2%3.5%3.0%2.15平均8.8%2.6%3.2%3.23資料來源：Wind, 國盛證券研究所三、勝率交易：驅動力決定資產(chǎn)邊際走勢如果說基于賠率進行的交易捕捉的是資產(chǎn)的定價誤差，那么勝率交易捕捉的就是資產(chǎn)受宏觀基本面影響的波動。我們將勝率指標定義為：如果指標與資產(chǎn)基本面有很強的統(tǒng)計相關性以及邏輯相關性，并且該指標與資產(chǎn)價格在時間軸上走勢偏同步，那么我們定義該指標為資產(chǎn)的勝率指標。比如股票資產(chǎn)的勝率指標是經(jīng)濟上行，大宗商品的勝率指標是通

34、脹上行，債券的勝率指標是經(jīng)濟下行和貨幣政策寬松。為什么我們要求勝率指標要與資產(chǎn)基本面有較強關系且需要是同步指標？上述我們說過賠率指標只能說明當前資產(chǎn)安全邊際很高，但是資產(chǎn)估值低并不是短期該資產(chǎn)上漲的充分條件，因為估值低往往意味著市場對該資產(chǎn)的基本面有悲觀的預期。而如果我們看到資產(chǎn)的邊際驅動因素（勝率指標）開始拐頭向上，那么該資產(chǎn)將有可能實現(xiàn)戴維斯雙擊。本章節(jié)我們想要解決兩個核心問題是：構建資產(chǎn)與勝率指標（宏觀風險因子）之間的量化映射；基于勝率指標（宏觀風險因子）構建動態(tài)資產(chǎn)配臵策略；構建多資產(chǎn)的宏觀對沖工具箱在專題報告資產(chǎn)配臵 vs 風險配臵：打造一個系統(tǒng)化的宏觀風險配臵框架中，我們利用 Fa

35、ctor Mimicking 方法將低頻的傳統(tǒng)宏觀變量轉化為高頻的宏觀隱含因子，解決了宏觀因子的高頻化問題。然而仍有兩個問題懸而未決：權益、債券和商品內(nèi)部的細分資產(chǎn)是否也受宏觀風險的驅動？細分資產(chǎn)能否構建出宏觀隱含因子？圖表 14：宏觀隱含因子體系宏觀風險真實因子隱含因子增長風險GDP 同比 - 預期 GDP 同比A 股指數(shù)、港股指數(shù)、住宅價格指數(shù)、CRB 工業(yè)原料指數(shù)利率風險10 年期國債收益率中債-國債總財富指數(shù)(7-10 年)通脹風險0.3*PPI + 0.7*CPI原油、螺紋鋼、豬肉信用風險AA 中票(3 年) - 國債(3 年)多：企業(yè)債 AA(3-5 年)總財富指數(shù)空：國債(3-5

36、 年)總財富指數(shù)匯率風險美元指數(shù)美元指數(shù)資料來源：國盛證券研究所對于第一個問題，我們以圖表 14 的高頻宏觀隱含因子作為自變量，以資產(chǎn)的日收益率作為因變量進行多元回歸，并以 Block-Boostrap 的方式進行隨機區(qū)間抽樣，以 1000 次的隨機抽樣回歸的平均作為最終結果，以此保證回歸結果的穩(wěn)健性。圖表 15 是在大類資產(chǎn)層面的多元回歸結果，我們以資產(chǎn)在每個風險因子上的回歸 beta大小進行了降序排列。以增長風險的結果為例，對增長風險正向暴露最多的是滬深 300、中證 500 和 H 股，對增長風險暴露最小的是國債?；诖?，如果我們預期未來經(jīng)濟上行，就可以做多股票的同時做空國債構建出一個宏

37、觀對沖組合。圖表 15：大類資產(chǎn)的宏觀風險暴露增長風險（經(jīng)濟上行）利率風險（利率下行）通脹風險（通脹上行）信用風險（信用寬松）匯率風險（美元升值）資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值滬深3002.59.6國債0.723.2南華商品0.48.8中證5002.21.8創(chuàng)業(yè)板指1.22.4中證5002.48.1信用債0.520.5信用債0.0-0.9中證轉債2.02.0滬深3000.52.2H股2.214.8H股0.31.2國債0.0-2.4創(chuàng)業(yè)板指1.00.7中證5000.41.4創(chuàng)業(yè)板指2.13.8中證轉債0.30.9黃金0.0-0.3滬深3

38、000.90.7中證轉債0.42.0中證轉債1.66.1黃金0.31.1創(chuàng)業(yè)板指-0.1-0.4信用債0.46.2南華商品0.10.8南華商品0.76.2創(chuàng)業(yè)板指0.30.4H股-0.1-1.1南華商品0.20.6信用債0.00.6黃金0.31.7南華商品0.21.1中證500-0.3-2.3國債0.0-0.1國債0.0-0.4信用債0.00.4中證500-0.3-0.4中證轉債-0.3-3.2黃金-0.4-0.7H股-0.2-0.7國債0.0-0.3滬深300-0.3-0.7滬深300-0.3-2.5H股-1.0-1.3黃金-0.7-4.0資料來源：Wind, 國盛證券研究所圖表 16 展示

39、的是我們在股票的細分行業(yè)上的宏觀映射結果，基于圖表 16，我們可以在不同的宏觀風險上構建出行業(yè)的對沖組合：增長風險（經(jīng)濟上行）：多有色、煤炭和鋼鐵等，空公用事業(yè)、醫(yī)藥和食品飲料；利率風險（利率下行）：多傳媒、建筑和通信等，空保險；通脹風險（通脹上行）：多鋼鐵、酒類和農(nóng)林牧漁，空地產(chǎn)、保險和證券；信用風險（信用寬松）：多有色、軍工和電子，空銀行、保險和酒類；匯率風險（美元升值）：多計算機、建筑和電子等，空煤炭、有色和地產(chǎn)；圖表 16：股票細分板塊的宏觀風險暴露增長風險（經(jīng)濟上行）利率風險（利率下行）通脹風險（通脹上行）信用風險（信用寬松）匯率風險（美元升值）資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值資

40、產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值證券3.85.1傳媒0.60.6鋼鐵-0.2-0.8有色金屬2.51.7證券0.91.5有色金屬3.47.2建筑0.30.4酒類-0.2-0.9國防軍工2.51.1計算機0.91.4煤炭3.18.5通信0.20.2農(nóng)林牧漁-0.2-1.0電子2.51.3建筑0.82.2建材2.86.1電新0.20.2國防軍工-0.2-0.8消費者服務2.21.2電子0.81.7鋼鐵2.86.4鋼鐵0.10.2基礎化工-0.2-1.1綜合2.11.2機械0.82.0保險2.87.6證券0.10.1石油石化-0.2-1.2基礎化工2.01.6國防軍工0.71.4

41、機械2.86.0房地產(chǎn)0.10.1食品飲料-0.2-1.2紡織服裝1.91.1農(nóng)林牧漁0.71.7汽車2.76.4國防軍工0.10.1醫(yī)藥-0.3-1.3房地產(chǎn)1.91.1醫(yī)藥0.71.7建筑2.75.2消費者服務0.10.1電子-0.3-1.1農(nóng)林牧漁1.91.1鋼鐵0.72.1綜合2.75.3公用事業(yè)0.10.1煤炭-0.3-1.2輕工制造1.91.0通信0.71.4交通運輸2.67.3計算機0.10.0通信-0.3-1.2建材1.81.1交通運輸0.72.2房地產(chǎn)2.65.8農(nóng)林牧漁0.00.0消費者服務-0.3-1.3汽車1.71.1基礎化工0.61.6輕工制造2.55.1商貿(mào)零售0.

42、00.0傳媒-0.3-1.2機械1.71.2公用事業(yè)0.62.0電新2.55.6銀行0.0-0.1銀行-0.3-1.5公用事業(yè)1.61.1建材0.61.7國防軍工2.54.7建材0.00.0輕工制造-0.3-1.5醫(yī)藥1.61.1輕工制造0.61.4計算機2.54.1醫(yī)藥0.0-0.1計算機-0.3-1.1計算機1.60.8紡織服裝0.61.3商貿(mào)零售2.55.5輕工制造0.00.0商貿(mào)零售-0.3-1.6商貿(mào)零售1.60.9電新0.61.3家電2.56.3基礎化工-0.10.0紡織服裝-0.3-1.6交通運輸1.51.2石油石化0.62.3紡織服裝2.45.0汽車-0.1-0.1建材-0.4

43、-1.6傳媒1.40.8汽車0.51.5基礎化工2.45.8紡織服裝-0.2-0.1公用事業(yè)-0.4-2.2鋼鐵1.10.6保險0.51.7銀行2.36.8機械-0.2-0.2電新-0.4-1.7煤炭1.10.7家電0.51.5通信2.35.1綜合-0.2-0.1機械-0.4-1.9電新1.10.7傳媒0.50.9電子2.35.0交通運輸-0.2-0.2汽車-0.4-2.1通信1.00.7食品飲料0.51.3石油石化2.37.7煤炭-0.2-0.2家電-0.4-2.4建筑1.00.6綜合0.50.9農(nóng)林牧漁2.34.5有色金屬-0.2-0.1交通運輸-0.4-2.3家電1.00.6銀行0.41

44、.7傳媒2.24.4電子-0.3-0.3建筑-0.4-1.4石油石化0.60.6酒類0.41.2公用事業(yè)2.25.4家電-0.3-0.5有色金屬-0.5-2.0食品飲料0.0-0.1商貿(mào)零售0.41.0消費者服務2.14.4石油石化-0.4-0.6綜合-0.5-2.1銀行-0.4-0.2消費者服務0.40.8醫(yī)藥1.94.2食品飲料-0.5-0.8房地產(chǎn)-0.5-2.4酒類-0.7-0.6煤炭0.30.8食品飲料1.95.4酒類-0.6-0.9保險-0.6-2.7保險-0.9-0.5有色金屬0.30.6酒類1.84.9保險-1.0-1.5證券-0.8-1.5證券-1.5-0.2房地產(chǎn)0.20.

45、6資料來源：Wind, 國盛證券研究所圖表 17-圖表 18 是債券和商品內(nèi)部細分板塊的宏觀風險映射結果，與我們平時的直觀感覺也較為相符，此處便不再贅訴了。而在圖表 19 中，我們將上述多類資產(chǎn)的宏觀風險映射結果整理成系統(tǒng)化宏觀對沖的工具箱，該工具箱的作用有二：一方面如果我們對宏觀有主觀判斷，可以根據(jù)工具箱挑選合適的宏觀對沖組合；另一方面，也可以通過工具箱中的策略組合來觀測市場對未來宏觀的預期；圖表 17：債券細分板塊的宏觀風險暴露增長風險（經(jīng)濟上行）利率風險（利率下行）通脹風險（通脹上行）信用風險（信用寬松）匯率風險（美元升值）資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Bet

46、a值T值資產(chǎn)Beta值T值中證轉債1.74.8國債7-10年1.097.5中資美元債0.10.6中證轉債1.81.5中證轉債0.31.4中資美元債0.21.7國債0.822.7中證轉債0.10.4企業(yè)債AA0.96.8企業(yè)債AAA0.00.2國開債0.01.0企業(yè)債AAA0.710.8國債1-3年0.0-2.7企業(yè)債AAA0.76.3國開債0.00.0國債1-3年0.01.2企業(yè)債AA0.67.8國開債-0.1-2.3國開債0.33.3國債0.00.0國債0.00.4國開債0.514.4企業(yè)債AA-0.1-0.9中資美元債0.30.8國債7-10年0.0-0.1企業(yè)債AAA0.00.2中證轉債

47、0.51.3國債-0.1-2.2國債0.00.5企業(yè)債AA0.0-0.3國債7-10年0.00.1國債1-3年0.27.5企業(yè)債AAA-0.1-1.0國債7-10年0.0-0.5國債1-3年0.0-0.7企業(yè)債AA0.0-0.1中資美元債0.10.5國債7-10年-0.1-2.6國債1-3年0.0-0.2中資美元債-0.2-1.5資料來源：Wind, 國盛證券研究所圖表 18：商品細分板塊的宏觀風險暴露增長風險（經(jīng)濟上行）利率風險（利率下行）通脹風險（通脹上行）信用風險（信用寬松）匯率風險（美元升值）資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值資產(chǎn)Beta值T值工金

48、1.04.1能源0.40.5能源0.73.9工金1.61.8化工0.31.2金屬1.04.0工金0.30.7化工0.75.4金屬1.41.7能源0.20.4化工0.93.7金屬0.20.6工金0.55.3商品綜合0.71.7工金0.10.5能源0.72.4黃金0.20.5金屬0.44.8化工0.60.6商品綜合0.10.5商品綜合0.65.1油脂0.20.4油脂0.43.6油脂0.50.8糧食0.00.1油脂0.63.0商品綜合0.10.4商品綜合0.46.6農(nóng)產(chǎn)0.51.1金屬0.00.3紡織0.52.5農(nóng)產(chǎn)0.00.1紡織0.32.3紡織0.30.3農(nóng)產(chǎn)0.0-0.1農(nóng)產(chǎn)0.32.6化工-

49、0.2-0.3農(nóng)產(chǎn)0.23.2糧食0.20.3紡織0.0-0.1黃金0.21.0糧食-0.2-0.9糧食0.22.2黃金-0.2-0.3油脂0.0-0.3糧食0.11.3紡織-0.6-0.9黃金0.0-0.3能源-0.3-0.2黃金-0.7-2.8宏觀風險真實因子大類資產(chǎn)股票內(nèi)部債券內(nèi)部商品內(nèi)部經(jīng)濟增長風險GDP同比-預期GDP同比多：滬深300、H股空：國債多：有色、煤炭、建材、鋼鐵空：酒類、食品、醫(yī)藥、公用事業(yè)多：中證轉債 空：國債7-10年多：工業(yè)金屬、化工空：黃金、糧食利率風險10年期國債收益率多：國債空：現(xiàn)金多：傳媒、通信、建筑、公用事業(yè)空：保險多：國債7-10年空：國債1-3年多：

50、黃金空：紡織通脹風險0.3*PPI+0.7*CPI多：南華商品空：國債多：鋼鐵、酒類、農(nóng)林牧漁空：萬得全A多：中證轉債 空：國債7-10年多：能源、化工空：黃金信用風險AA中票(3年)-國債(3年)多：信用債空：國債多：有色、軍工、電子空：萬得全A多：企業(yè)債AA空：國債多：工業(yè)金屬 空：能源、黃金匯率風險美元指數(shù)多：美元 空：人民幣多：建筑、電子、機械 空：煤炭、有色、房地產(chǎn)多：企業(yè)債AAA空：中資美元債多：南華商品 空：黃金、油脂資料來源：Wind, 國盛證券研究所圖表 19：系統(tǒng)化宏觀對沖工具箱資料來源：國盛證券研究所大類資產(chǎn)隱含因子 vs 細分資產(chǎn)隱含因子在專題報告資產(chǎn)配臵 vs 風險配

51、臵：打造一個系統(tǒng)化的宏觀風險配臵框架中，我們曾用股票、房地產(chǎn)和大宗商品的組合來構建經(jīng)濟增長的隱含因子，并發(fā)現(xiàn)隱含因子可以領先真實經(jīng)濟增長一個季度，用原油、螺紋鋼和豬肉的組合構建的通脹隱含因子領先真實通脹一個半月。我們在上一個章節(jié)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)股票、債券和商品的細分板塊同樣由宏觀風險驅動，那么能否根據(jù)細分資產(chǎn)構建出新的宏觀隱含因子呢？圖表 20-圖表 23 分別展示了大類資產(chǎn)、股票細分資產(chǎn)、債券細分資產(chǎn)和商品細分資產(chǎn)構建的四個隱含經(jīng)濟因子，從圖表的結果來看，細分資產(chǎn)的隱含經(jīng)濟因子確實具備一定的領先性和額外的信息。但是相比于大類資產(chǎn)構建的隱含因子（圖表 20 和圖表 24），細分資產(chǎn)構建的隱含因子（圖表

52、 21-23 和圖表 25）的信噪比過低，存在太多細分資產(chǎn)的特質波動。因此我們認為，對未來的宏觀預期仍然需要以大類資產(chǎn)隱含因子為主，細分資產(chǎn)的隱含因子可以作為大類資產(chǎn)隱含因子的補充進行宏觀預期的橫向驗證。圖表 20：大類資產(chǎn)隱含經(jīng)濟因子與真實經(jīng)濟走勢圖表 21：股票細分資產(chǎn)隱含經(jīng)濟因子與真實經(jīng)濟走勢80%大類隱含Growth同比 真實經(jīng)濟增長(右軸)15%40%股票細分資產(chǎn)隱含Growth同比 真實經(jīng)濟增長(右軸)15%60%40%20%0%-20%10%5%0%-5%20%0%-20%10%5%0%-5%-40%2007200920112013201520172019-10%-40%2007

53、200920112013201520172019-10%資料來源：Wind, 國盛證券研究所資料來源：Wind, 國盛證券研究所圖表 22：債券細分資產(chǎn)隱含經(jīng)濟因子與真實經(jīng)濟走勢圖表 23：商品細分資產(chǎn)隱含經(jīng)濟因子與真實經(jīng)濟走勢80%60%債券細分資產(chǎn)隱含Growth同比 真實經(jīng)濟增長(右軸)15%60%商品細分資產(chǎn)隱含Growth同比 真實經(jīng)濟增長(右軸)15%10%40%10%5%20%5%0%0%0%-5%-20%-5%-10%-40%-10%72920120131520172019200720092011201320152017201940%20%0%-20%-40%20000120資

54、料來源：Wind, 國盛證券研究所資料來源：Wind, 國盛證券研究所圖表 24：大類資產(chǎn)隱含通脹因子與真實通脹走勢圖表 25：股票細分資產(chǎn)隱含通脹因子與真實通脹走勢80%60%40%20%0%-20%-40%大類資產(chǎn)隱含Inflation同比 真實通脹(右軸)10%8%6%4%2%0%-2%-4%300%250%200%150%100%50%0%-50%股票細分資產(chǎn)隱含Inflation同比 真實通脹(右軸)10%8%6%4%2%0%-2%-4%-60%2007200920112013201520172019-6%-100%2007200920112013201520172019-6%資料來

55、源：Wind, 國盛證券研究所資料來源：Wind, 國盛證券研究所基于勝率指標的大類資產(chǎn)配臵策略在構建完大類資產(chǎn)與宏觀風險的映射關系之后，如果我們想利用宏觀因子構建大類資產(chǎn)配臵策略，那么我們就必然需要對宏觀因子有主觀的判斷。而宏觀風險的核心是經(jīng)濟增長風險，因此我們大量參考了海外經(jīng)濟研究機構（如 NBER 和 OECD）的景氣指數(shù)編制經(jīng)驗，構建了國內(nèi)的領先經(jīng)濟指標，其優(yōu)勢有三：高頻公布：根據(jù)宏觀指標的實際公布日期動態(tài)更新領先指數(shù)數(shù)據(jù)；穩(wěn)定領先：領先經(jīng)濟指標能夠穩(wěn)定領先名義 GDP 同比一個季度左右；信噪比高：經(jīng)過科學的去噪算法處理后，領先指數(shù)具有較高的信噪比；圖表 26：領先經(jīng)濟指標能夠穩(wěn)定領先

56、名義 GDP 同比一個季度左右11511010510095領先經(jīng)濟指標名義GDP同比（右軸）30%20%10%0%9020052007200920112013201520172019資料來源：Wind, 國盛證券研究所-10%因此我們將經(jīng)濟指標設定為領先經(jīng)濟指標，將通脹指標設定為 CPI 和 PPI 的等權，并通過長短均線的相對位臵判斷當前趨勢，改進了國內(nèi)的美林時鐘。從圖表 27 的結果來看，由于經(jīng)濟指標的領先性，2011 年以來我們構建的美林時鐘具有較強的穩(wěn)定性和匹配度，這一點對資產(chǎn)配臵而言尤其重要。圖表 27：基于領先經(jīng)濟指標和通脹指標的美林時鐘劃分結果復蘇過熱滯漲衰退經(jīng)濟指標 通脹指標1

57、091071051031019997952011201220132014201520162017201820192020資料來源：Wind, 國盛證券研究所基于美林時鐘的大類資產(chǎn)配臵策略流程如下：1)回測時間：2014 年 1 月-2020 年 7 月；調(diào)倉頻率：月頻調(diào)倉；交易費用：雙邊千分之三；投資標的：滬深 300ETF、可轉債 ETF、黃金 ETF、有色金屬期貨 ETF、易方達信用債 A、廣發(fā) 7-10 年國開行 A、銀華日利 ETF；如果在某個投資時點上某基金仍未成立，則用該基金的基準指數(shù)替代進行回測；風險預算調(diào)整：所有資產(chǎn)的原始風險預算為 5，根據(jù)當前所處的美林時鐘階段對不同大類資產(chǎn)

58、的風險預算進行調(diào)整；組合風險約束：信用債或利率債的權重不超過 70%，單一權益資產(chǎn)和商品資產(chǎn)的權重不超過 15%；組合目標波動率設臵為 3%；債券久期擇時：在復蘇或者衰退環(huán)境，配臵 7-10 年期的債券基金，在過熱或者滯漲環(huán)境，配臵現(xiàn)金資產(chǎn)；圖表 28：基于美林時鐘的大類資產(chǎn)配臵流程 調(diào)整風險預算I復蘇I過熱I 滯漲I衰退 目標波動控制：3 權重上限控制：15 、15 、15、15 、70 、70 組合優(yōu)化 債券久期擇時復蘇or蕭條環(huán)境：配置7-10年久期過熱or滯漲環(huán)境：配置現(xiàn)金 資料來源：國盛證券研究所從圖表 29-圖表 30 的結果來看，基于美林時鐘的大類資產(chǎn)配臵策略具有良好的表現(xiàn)。 2

59、014 年以來，策略年化收益為 7.8%，年化波動率為 2.5%，歷史最大回撤為 3.1%，夏普比率為 2.96，年化雙邊換手率為 155%。平均來看，黃金配臵比例為 6%，國內(nèi)權益資產(chǎn)配臵比例為 7%，商品配臵比例為 7%，債券配臵比例為 65%，現(xiàn)金配臵比例為 16%。圖表 29：基于美林時鐘的大類資產(chǎn)配臵策略表現(xiàn)1.7黃金權益商品債券現(xiàn)金策略凈值(左軸)100%1.61.51.41.31.21.180%60%40%20%1.00%2014201520162017201820192020資料來源：Wind, 國盛證券研究所圖表 30：基于美林時鐘的大類資產(chǎn)配臵策略分年表現(xiàn)年度年化收益年化波

60、動最大回撤夏普比率20147.4%3.1%1.5%2.4020159.7%2.5%1.6%3.7820165.5%3.0%3.1%1.8720174.1%2.3%1.6%1.7620188.8%1.7%0.9%5.1820197.2%1.9%1.5%3.9120206.8%3.2%2.5%3.71平均7.8%2.5%3.1%2.96資料來源：Wind, 國盛證券研究所四、趨勢交易：如何定義有效趨勢趨勢交易的核心邏輯在于認為資產(chǎn)價格會反映宏觀預期，因此跟著趨勢走相當于跟著聰明錢走。事實上，在報告的第三章節(jié)中我們也發(fā)現(xiàn)了，無論是大類資產(chǎn)還是細分資產(chǎn)確實都會提前反映未來宏觀因子的變化，但是我們也必須