宏觀經(jīng)濟(jì)量化系列之三：構(gòu)建大類資產(chǎn)的宏觀勝率評(píng)分卡貨幣、信用、增長(zhǎng)、通脹與海外五因子

內(nèi)容目錄一、引言：從資產(chǎn)配置到策略配置 4二、宏觀勝率中的方向和強(qiáng)度 7貨幣維度：政策工具與利率走廊 7信用維度：中長(zhǎng)期貸款 10增長(zhǎng)維度：三個(gè)PMI 12通脹維度：CPI與PPI 14海外維度：CDS與RAI 16本章小結(jié) 18三、賠率-勝率分析框架與策略應(yīng)用 19資產(chǎn)配置中的賠率策略 19資產(chǎn)配置中的勝率策略 22賠率-勝率分析框架初探 24四、總結(jié) 27風(fēng)險(xiǎn)提示 28圖表目錄圖表1：股債資產(chǎn)的長(zhǎng)期配置價(jià)值分析：2011年后A股和中債的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)均有所降低導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略效果下降 4圖表2：股債風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略的分段表現(xiàn) 5圖表3：策略配置可以分為beta策略和alpha策略兩個(gè)大方向 5圖表4：借鑒股票投資，從賠率和勝率兩個(gè)角度出發(fā)構(gòu)建大類資產(chǎn)的Beta管理框架 6圖表5：五個(gè)宏觀因子能夠解釋超過50%的大類資產(chǎn)波動(dòng)，意味著資產(chǎn)配置中的勝率必然是宏觀主導(dǎo)而非微觀主導(dǎo) 7圖表6：央行常見的貨幣政策工具箱 8圖表7：量化識(shí)別貨幣政策方向：貨幣方向因子能夠領(lǐng)先捕捉歷史上市場(chǎng)利率的變化 8圖表8：貨幣方向因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試 9圖表9：以政策利率（7天逆回購(gòu)利率）為中樞構(gòu)建貨幣強(qiáng)度因子 9圖表10：貨幣強(qiáng)度因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試 10圖表11：新增人民幣貸款中的短期貸款與貨幣因子相關(guān)性較高 10圖表12：以中長(zhǎng)期貸款脈沖作為信用方向因子的代理變量，陰影面積為信用因子上行的信號(hào)區(qū)間 11圖表13：信用方向因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試 11圖表14：新增人民幣貸款預(yù)期差與中長(zhǎng)期貸款脈沖 12圖表15：信用數(shù)據(jù)超預(yù)期時(shí)利好滬深300指數(shù) 12圖表16：信用強(qiáng)度因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試 12圖表17：以PMI脈沖作為增長(zhǎng)方向因子的代理變量，陰影面積為三個(gè)PMI脈沖的方向打分 13圖表18：增長(zhǎng)方向因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試 13圖表19：PMI預(yù)期差與中采PMI脈沖 14圖表20：PMI超預(yù)期時(shí)利好滬深300指數(shù) 14圖表21：增長(zhǎng)強(qiáng)度因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試 14圖表22：以廣義通脹（0.5*CPI+0.5*PPI）的三個(gè)月差分方向作為通脹因子方向 15圖表23：通脹方向因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試 15圖表24：通脹預(yù)期差與廣義通脹 15圖表25：通脹低于預(yù)期時(shí)利好滬深300指數(shù) 15圖表26：通脹強(qiáng)度因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試 16圖表27：主權(quán)CDS利差隱含了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的預(yù)期 16圖表28：主權(quán)CDS利差較高時(shí)北向資金流入明顯放緩 16圖表29：中國(guó)主權(quán)CDS利差對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試 17圖表30：花旗風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)較高時(shí)利好滬深300 17圖表31：花旗風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)較高時(shí)利好標(biāo)普500 17圖表32：花旗風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試 18圖表33：宏觀勝率中的10個(gè)分項(xiàng)因子計(jì)算方法概覽 18圖表34：DRP對(duì)滬深300未來收益的解釋度 19圖表35：基于DRP賠率指標(biāo)的股債輪動(dòng)策略 19圖表36：預(yù)期收益對(duì)利率債未來收益的解釋度 20圖表37：基于預(yù)期收益差指標(biāo)的利率債久期輪動(dòng)策略 20圖表38：定價(jià)誤差對(duì)可轉(zhuǎn)債未來收益的解釋度 20圖表39：基于CCB定價(jià)誤差的可轉(zhuǎn)債-利率債輪動(dòng)策略 20圖表40：以風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)為基礎(chǔ)優(yōu)化器，將賠率作為主動(dòng)管理觀點(diǎn)輸入到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算參數(shù)即可得賠率增強(qiáng)型策略權(quán)重 21圖表41：基于資產(chǎn)賠率的資產(chǎn)配置策略 21圖表42：大類資產(chǎn)綜合宏觀勝率的計(jì)算過程：將每一個(gè)宏觀指標(biāo)的狀態(tài)按照金融邏輯轉(zhuǎn)化為大類資產(chǎn)的打分 22圖表43：權(quán)益宏觀勝率與權(quán)益擇時(shí)策略 23圖表44：利率債宏觀勝率與利率債久期擇時(shí)策略 23圖表45：基于宏觀勝率的資產(chǎn)配置策略 24圖表46：賠率-勝率框架下的滬深300收益分解 25圖表47：賠率-勝率框架下的7-10年期國(guó)債收益分解 25圖表48：四種狀態(tài)下的滬深300收益風(fēng)險(xiǎn)特征 25圖表49：四種狀態(tài)下的7-10年期國(guó)債收益風(fēng)險(xiǎn)特征 25圖表50：賠率-勝率框架下的滬深300擇時(shí)策略 26圖表51：賠率-勝率框架下的7-10年期國(guó)債擇時(shí)策略 26圖表52：基于賠率-勝率分析框架的資產(chǎn)配置策略無論收益還是回撤均優(yōu)于純賠率/純勝率策略 26圖表53：賠率-勝率框架下三類策略的收益風(fēng)險(xiǎn)特征均優(yōu)于純賠率/純勝率策略 27一、引言：從資產(chǎn)配置到策略配置當(dāng)我們談及大類資產(chǎn)配置的時(shí)候，第一時(shí)間映入腦海的常常是海外市場(chǎng)的成熟策略或產(chǎn)品，如橋水的全天候策略基金，但這些資產(chǎn)配置理論在中國(guó)市場(chǎng)似乎有些水土不服，并沒有誕生出類似橋水全天候基金這樣的極具市場(chǎng)影響力的絕對(duì)收益產(chǎn)品。因此在本文引言部分，我們嘗試探討以下三個(gè)問題：為什么在中國(guó)市場(chǎng)中使用風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略的效果不理想？對(duì)比中國(guó)市場(chǎng)股債資產(chǎn)的長(zhǎng)期表現(xiàn)，基于圖表1和圖表2我們可以看到：201120112011（如4-015年如03A3007-10益率采用貨幣基金收益率。2011A。圖表1：股債資產(chǎn)的長(zhǎng)期配置價(jià)值分析：2011年后A股和中債的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)均有所降低導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略效果下降2005-2011A股A股vs貨基中債中債vs貨基風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略RP策略vs貨基年化收益14.6%12.0%5.5%2.9%8.6%5.9%年化波動(dòng)31.4%31.3%6.0%5.9%6.1%5.9%最大回撤72.0%8.9%5.3%夏普比率0.510.490.962012-2023A股A股vs貨基中債中債vs貨基風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略RP策略vs貨基年化收益6.6%3.3%3.5%0.3%4.7%1.5%年化波動(dòng)22.0%21.9%2.5%2.3%3.1%2.9%最大回撤46.1%8.0%7.6%夏普比率0.260.130.48資料來源：，圖表2：股債風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略的分段表現(xiàn)2005-2008年 2009-2012年 2013-2015年 2016-2018年 2019-2023年年化收益：13.2最大回撤：5.3夏普比率：1.351.7年化收益：13.2最大回撤：5.3夏普比率：1.351.61.51.41.31.21.11.00.9200資料來源：，

年化收益最大回撤夏普比率

年化收益最大回撤夏普比率：0.9

年化收益：1.8 年化最大回撤：5.2夏普比率：-0Alpha：Beta策略圖表3：策略配置可以分為beta策略和alpha策略兩個(gè)大方向資產(chǎn)配置資產(chǎn)配置市場(chǎng)有效性較強(qiáng)，充分利用資產(chǎn)間的低相關(guān)性和資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)賺取長(zhǎng)期回報(bào)策略配置市場(chǎng)無效性較強(qiáng)，可以通過策略將低夏普比率資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為高夏普比率資產(chǎn)Beta策略Aha策略聚焦時(shí)間序列，多為自上而下的絕對(duì)收益策略聚焦橫截面，多為自下而上的相對(duì)收益策略資料來源：資產(chǎn)配置中的Beta管理框架：賠率+勝率。在股票投資中，P=EPSPE是業(yè)界常見的一種對(duì)股票價(jià)格的分解模式，本質(zhì)來說是將股票價(jià)格投影成兩個(gè)元素：一個(gè)只與基本（PS（PBeta與其說我們?cè)谂浜诵乃悸匪{(lán)色虛線代表了資產(chǎn)的合理定價(jià)中樞，對(duì)應(yīng)的是均值回復(fù)的交易模式高勝率低勝率高賠率低勝率藍(lán)色虛線代表了資產(chǎn)的合理定價(jià)中樞，對(duì)應(yīng)的是均值回復(fù)的交易模式高勝率低勝率高賠率低勝率高賠率高勝率紅色虛線代表了資產(chǎn)的核心驅(qū)動(dòng)因子，對(duì)應(yīng)的是基本面動(dòng)量交易模式資料來源：④相比于2020年的專題報(bào)告《資產(chǎn)配置的四種范式：賠率、勝率、趨勢(shì)和擁擠度》，本篇報(bào)告的迭代主要體現(xiàn)在以下三點(diǎn)：BetaAlpha勝率部分有大迭代CCB二、宏觀勝率中的方向和強(qiáng)度50%20199vs風(fēng)險(xiǎn)配置：打造一個(gè)系統(tǒng)化的宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置框架》OECD212圖表5：五個(gè)宏觀因子能夠解釋超過50%的大類資產(chǎn)波動(dòng)，意味著資產(chǎn)配置中的勝率必然是宏觀主導(dǎo)而非微觀主導(dǎo)不同資產(chǎn)的宏觀解釋度（大類資產(chǎn)>風(fēng)格>行業(yè)>個(gè)股）65%51%65%51%50%47%41%36%39%30%31%31%26%17%利率債 信用債 滬深300 南華商品大盤風(fēng)格價(jià)值風(fēng)格成長(zhǎng)風(fēng)格小盤風(fēng)格 大金融 上游周期中游制造下游消費(fèi) 大科技資料來源：，因此，我們按照上述的三個(gè)研究成果初步確立了宏觀勝率評(píng)分卡的設(shè)計(jì)理念：貨幣維度：政策工具與利率走廊4個(gè)大類工具，若考慮功能和期限的區(qū)別則總計(jì)有24個(gè)細(xì)分的貨幣政策工具。圖表6：央行常見的貨幣政策工具箱央行貨幣政策工具箱央行貨幣政策工具箱01 02 03 0401020304短期政策利率SLO、SLF額準(zhǔn)備金率

MLF利率、LPR利率

準(zhǔn)備金率大型機(jī)構(gòu)、小型機(jī)構(gòu)

央行定向工具再貸款、再貼現(xiàn)、TMLF資料來源：當(dāng)然如果只考慮國(guó)內(nèi)貨幣政策工具的變動(dòng)的話，有可能會(huì)遇到貨幣政策空窗期，屆時(shí)我們將無法判斷貨幣因子的方向。為了解決政策空窗期的問題，我們引入市場(chǎng)利率作為貨幣方向因子的其中一個(gè)分項(xiàng)，具體來說貨幣方向因子構(gòu)建方式如下： 90（1-1市場(chǎng)利率打分：對(duì)DR007進(jìn)行30日移動(dòng)平均處理，得DR007_ma3090+1-1若DR007數(shù)據(jù)缺失，則用SHIBOR_1W =（24+）/25。圖表7：量化識(shí)別貨幣政策方向：貨幣方向因子能夠領(lǐng)先捕捉歷史上市場(chǎng)利率的變化貨幣方向因子（右軸，>代表貨幣寬松） 市場(chǎng)利率（DR00_a30）7654321

80%60%40%20%0%-20%-40%-60%02002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022資料來源：，中國(guó)人民銀行官網(wǎng)，

-80%0方向因子小于0則意味著當(dāng)前貨幣政策以收緊為主要基調(diào)。20058圖表8：貨幣方向因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試14%12%10%8%6%4%2%0%

貨幣寬松（貨幣方向因子>0） 貨幣收緊（貨幣方向因子<0）12.9%12.8%注：柱子高低代表大類資產(chǎn)處在不同環(huán)境中的年化收益12.9%12.8%注：柱子高低代表大類資產(chǎn)處在不同環(huán)境中的年化收益7.5%6.6%6.7%4.9%5.6%4.0%3.3%2.4%2.4%1.5%資料來源：，中國(guó)人民銀行官網(wǎng)， DR007DR007SHIBOR_1W填補(bǔ)； DR0077 A-，； ）=/圖表9：以政策利率（7天逆回購(gòu)利率）為中樞構(gòu)建貨幣強(qiáng)度因子市場(chǎng)利率偏離度（score，右軸） DR07_m30 7天逆回購(gòu)利率（214年前以D007滾動(dòng)均值替代）7.0 36.0 25.014.003.0-12.01.0 -20.0 -32002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022資料來源：，考慮到貨幣極端寬松或極端收緊的情況在歷史序列來看時(shí)間太短，因此對(duì)于貨幣強(qiáng)度因子，我們采用事件觸發(fā)的方式定義貨幣強(qiáng)度因子的信號(hào)：<-1.5120>1.51208//圖表10：貨幣強(qiáng)度因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試資料來源：，信用維度：中長(zhǎng)期貸款①信用方向因子。在2021年央行政策研究報(bào)告《健全現(xiàn)代貨幣政策框架》中曾提及：我國(guó)金融體系以銀行為主，貨幣政策的傳導(dǎo)主要通過銀行實(shí)現(xiàn)。近年來，人民銀行抓準(zhǔn)作為貨幣創(chuàng)造直接主體的銀行，通過流動(dòng)性、資本、利率這三大外部約束影響銀行貨幣->->。常見的信用指標(biāo)有很多，那么哪一個(gè)指標(biāo)才能最好體現(xiàn)商業(yè)銀行對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的松緊？-。圖表11：新增人民幣貸款中的短期貸款與貨幣因子相關(guān)性較高0%

12.5%7.9%12.5%7.9%-21.7%-28.0%

-36.4%M1 M2 社融數(shù)據(jù) 新增人民幣貸款 短期貸款 中長(zhǎng)期貸款資料來源：，綜上，我們對(duì)信用方向因子作出以下定義：->12->；圖表12：以中長(zhǎng)期貸款脈沖作為信用方向因子的代理變量，陰影面積為信用因子上行的信號(hào)區(qū)間7000

滬深300 中長(zhǎng)期貸款脈沖（右軸

200%6000 150%5000 100%4000 50%3000 0%2000 -50%1000 -100%0

2007

2011

2017 2019 2021

-150%資料來源：，圖表13：信用方向因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試資料來源：，②信用強(qiáng)度因子。我們參考專題報(bào)告《宏觀預(yù)期差量化與超預(yù)期策略》，利用Bloomberg對(duì)國(guó)內(nèi)新增人民幣貸款的一致預(yù)期數(shù)據(jù)進(jìn)行信用強(qiáng)度因子的設(shè)計(jì)：=（–）/；>1.560<-1.560備注：為何此處不用中長(zhǎng)期貸款的預(yù)期差作為信用強(qiáng)度因子？主要是因?yàn)闊o論是還是Bloomberg均沒有覆蓋中長(zhǎng)期貸款的一致預(yù)期數(shù)據(jù)。從圖表16圖表14：新人民幣款預(yù)差中長(zhǎng)期款脈沖 圖表15：信數(shù)據(jù)超期時(shí)好深300指數(shù)

新增人民幣貸款預(yù)期差（MA3，右軸） 中長(zhǎng)期貸款脈沖2

新增人民幣貸款預(yù)期差（MA3，右軸） 滬深300240%20%

55001 150000% 0 4500 0-20%-40%

4000-1 -13500-60% -22019 2020 2021 2022 2023

3000 -22019 2020 2021 2022 2023資料來源：，Bloomberg， 資料來源：，Bloomberg，圖表16：信用強(qiáng)度因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試40%30%20%10%0%-10%-20%

信顯著超期預(yù)差>+1后6） 信顯著不預(yù)（期差<-156個(gè)易日）27.9%27.0%注：柱子高低代表大類資產(chǎn)處在不同環(huán)境中的年化收益率27.9%27.0%注：柱子高低代表大類資產(chǎn)處在不同環(huán)境中的年化收益率8.6%2.6%3.6%1.9%4.9%7.3%3.5%-1.6%-12.6%-16.5%資料來源：，Bloomberg，PMI①增長(zhǎng)方向因子。PMIPMIPMIPMI（、中3號(hào)-6PMI作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，具體而言增長(zhǎng)方向因子的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)如下：數(shù)據(jù)選?。褐胁芍圃鞓I(yè)PMI、中采非制造業(yè)PMI、財(cái)新制造業(yè)PMI；信號(hào)時(shí)間：以上述三個(gè)PMIPMIPMI->12->PMI脈沖的三個(gè)月環(huán)比變化方向打出±1分；三個(gè)PMI從圖表17187-10也說明了PMI17：以PMIPMI增長(zhǎng)方向因子打分（右軸） 中采PMI脈沖（PMI->MA12->同差）資料來源：，Bloomberg，圖表18：增長(zhǎng)方向因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試經(jīng)濟(jì)上行（增長(zhǎng)方向因子打分>0） 經(jīng)濟(jì)下行（增長(zhǎng)方向因子打分<0）30%20%

18.6%

20.4%

注：柱子高低代表大類資產(chǎn)處在不同環(huán)境中的年化收益率10%0%-10%-20%

-9.2%

-12.7%

8.6%2.6%3.9%-2.2%

6.2%1.6%

7.0%3.6%滬深300 中證500 南華商品 1-3年國(guó)債 7-10年國(guó)債 信用債資料來源：，Bloomberg，②增長(zhǎng)強(qiáng)度因子。與信用預(yù)期差指標(biāo)的設(shè)計(jì)類似，我們利用Bloomberg對(duì)三個(gè)PMI的一致預(yù)期數(shù)據(jù)進(jìn)行增長(zhǎng)強(qiáng)度因子的設(shè)計(jì)：PMI=（PMI–）/（PMI）=三個(gè)PMI；>1.560<-1.56019PMIPMI21于權(quán)益、商品和7-10年期國(guó)債也有不錯(cuò)的收益區(qū)分度。圖表19：PMI期差與采PMI脈沖 圖表20：PMI預(yù)期時(shí)好深300指數(shù)40%

PMI預(yù)期差指標(biāo)(MA3，右軸) 中采PMI脈沖2

5500

PMI預(yù)期差指標(biāo)(MA3，右軸) 滬深300指數(shù)230%20%10%0%-10%

50001 145000 04000-20%-30%

-1 -13500-40%2019 2020 2021

-22022 2023

30002019 2020 2021

-22022 2023資料來源：Bloomberg， 資料來源：，Bloomberg，圖表21：增長(zhǎng)強(qiáng)度因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試經(jīng)濟(jì)顯著超預(yù)期（預(yù)期差>+1后6個(gè)交易日） 經(jīng)濟(jì)顯著不及預(yù)期（預(yù)期差<-15后6個(gè)交易日）30%20%

17.1%

22.0%

12.1%

注：柱子高低代表大類資產(chǎn)處在不同環(huán)境中的年化收益率10%0%

0.1%

3.4%3.0% 2.2%4.5%

4.4%4.6%-10%-20%

-10.1%滬深300

-15.0%中證500

南華商品 1-3年國(guó)債 7-10年國(guó)債 信用債資料來源：，Bloomberg，通脹維度：CPIPPI①通脹方向因子。BloombergCPI和PPI）=0.5*CPI+0.5*PPI；②通脹強(qiáng)度因子。與PMI綜合預(yù)期差構(gòu)建方式類似，通脹強(qiáng)度因子定義如下：）=0.5*CPI+0.5*PPI；<-1.560>1.56022-26備注：為什么通脹下行和通脹不及預(yù)期時(shí)反而中國(guó)商品表現(xiàn)更好？我們認(rèn)為主要原因是中國(guó)商品指數(shù)更多是經(jīng)濟(jì)敏感型資產(chǎn)而非通脹敏感型資產(chǎn)。在專題報(bào)告《資產(chǎn)配置vs風(fēng)險(xiǎn)配置：打造一個(gè)系統(tǒng)化的宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置框架》中，我們對(duì)大宗商品進(jìn)行宏觀風(fēng)險(xiǎn)分解的時(shí)候同樣發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn)可以解釋商品走勢(shì)的38%，而通脹風(fēng)險(xiǎn)只能解釋商品走勢(shì)的6%。圖表22：以廣義通脹（0.5*CPI+0.5*PPI）的三個(gè)月差分方向作為通脹因子方向15%

廣義通脹（0.5*CPI+0.5*PPI）的三個(gè)月差分（右軸） CPI平滑值 PPI原始

12%10% 8%5% 4%0% 0%-5% -4%-10% -8%-15%2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021 資料來源：Bloomberg，

-12%圖表23：通脹方向因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試通脹下行（廣義通脹三個(gè)月環(huán)比<0） 通脹上行（廣義通脹三個(gè)月環(huán)比>0）40%30%20%

31.9% 34.4%

10.7%

注：柱子高低代表大類資產(chǎn)處在不同環(huán)境中的年化收益率10%0%-10%-20%

-9.2%

-8.0%

-0.8%

3.2%3.2%

3.7%5.0%

5.3%4.8%滬深300 中證500 南華商品 1-3年國(guó)債 7-10年國(guó)債 信用債資料來源：，Bloomberg，圖表24：通預(yù)期差廣義脹 圖表25：通低于預(yù)時(shí)利深300指數(shù)通脹預(yù)期差指標(biāo)(MA3，右軸) 廣義通脹8% 2

5500

通脹預(yù)期差指標(biāo)(MA3，右軸) 滬深300指數(shù)26%4%2%0%-2%

50001 145000 04000-1 -13500-4%2019 2020

-22021 2022 2023

30002019 2020

-22021 2022 2023資料來源：Bloomberg， 資料來源：，Bloomberg，圖表26：通脹強(qiáng)度因子對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試資料來源：，Bloomberg，海外維度：CDSRAICDSCDS利差刻畫了外資對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)基本面的看法。中國(guó)主權(quán)CDS5CDS因此我們利用中國(guó)主權(quán)CDS利差的水平構(gòu)建第一個(gè)海外因子，具體如下：6SA3cre（；CDSzscore中國(guó)主權(quán)CDSzscore029CDS3007-10CDS度明顯優(yōu)于大宗商品，體現(xiàn)了主權(quán)CDS圖表27：權(quán)CDS利差含了濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期 圖表28：權(quán)CDS利差高時(shí)向資金入明放緩40%20%0%

中國(guó)主權(quán)CDS利差(zscore，右軸) 中采PMI脈沖3210

1700014000110008000

中國(guó)主權(quán)CDS利差(zscore，右軸) 北向累計(jì)凈買入(億)3210-40% -32011 2013 2015 2017 2019 2021 2023

5000 -32019 2020 2021 2022 2023資料來源：，Bloomberg， 資料來源：，Bloomberg，圖表29：中國(guó)主權(quán)CDS利差對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試資料來源：，Bloomberg，RAI指數(shù)。（CitiRAIIndex）6CDS感知，刻畫了海外投資者對(duì)美國(guó)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好。因此第二個(gè)海外因子定義如下：12花旗RIMA0cre；RAIzscoreRAI指zscore0RAI30-32RAI備注：在2022年的點(diǎn)評(píng)報(bào)告《八月配置建RAIRAI圖表30：花風(fēng)險(xiǎn)偏指數(shù)高利好深300 圖表31：花風(fēng)險(xiǎn)偏指數(shù)高利好普500700060005000400030001000

花旗風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)（zscore，右軸） 滬深300210

60005000400030002000

花旗風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)（zscore，右軸） 標(biāo)普5002100 -32011 2013 2015 2017 2019 2021 2023

0 -32011 2013 2015 2017 2019 2021 2023資料來源：，Bloomberg， 資料來源：，Bloomberg，圖表32：花旗風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)對(duì)大類資產(chǎn)收益的區(qū)分度測(cè)試資料來源：，Bloomberg，本章小結(jié)1010圖表33：宏觀勝率中的10個(gè)分項(xiàng)因子計(jì)算方法概覽因子①因子②貨幣1）24個(gè)貨幣政策工具變動(dòng)打分2）1個(gè)市場(chǎng)利率（DR007）變動(dòng)打分3）25個(gè)打分等權(quán)判斷貨幣因子方向1）Dev=DR007/72）DMA四年窗口)3）若偏離度或信用中長(zhǎng)期貸款同比處理根據(jù)3個(gè)月差分判斷信用因子方向1）B新增人民幣貸款預(yù)期差2）若預(yù)期差或增長(zhǎng)三個(gè)PM同比處理根據(jù)三個(gè)PM方向投票判斷增長(zhǎng)方向1）B三個(gè)PM預(yù)期差等權(quán)2）若預(yù)期差或通脹1）=C平滑值原始值2）根據(jù)3個(gè)月差分判斷通脹因子方向BC和預(yù)期差等權(quán)若預(yù)期差或海外1）CDMA四年窗口)2）根據(jù)CD的正負(fù)號(hào)判斷狀態(tài)RAMA)根據(jù)RA的正負(fù)號(hào)判斷狀態(tài)資料來源：三、賠率-勝率分析框架與策略應(yīng)用資產(chǎn)配置中的賠率策略20209國(guó)債收益率（FEDmdl（-DRP（-益率）作為賠率指標(biāo)邏輯和效果均更好，主要有以下三點(diǎn)原因：CAPE來取代PE，本質(zhì)也是考慮到盈利存在明顯的周期性； ERP指標(biāo)，基于DRP指標(biāo)的股債輪動(dòng)策略在中美兩個(gè)市場(chǎng)中效果優(yōu)于ERP指標(biāo)。DRP50300500DRP10002000等小盤指數(shù)不適合DRP圖表34：DRP對(duì)深300來益的解度 圖表35：于DRP賠率標(biāo)的債輪動(dòng)略滬40%300深30%300未20%來10%一年0%真

賠率指標(biāo)（股息率-國(guó)債收益率，右軸） 賠率擇時(shí)策略 50A股+50國(guó)債16 314 21210 18 0實(shí)益收益率

R2=36%-2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0R2=36%滬深300股息率-10年期國(guó)債收益率

6 -142 -20 -32005 2008 2011 2014 2017 2020 2023資料來源：， 資料來源：，CIRΔr從而得到不同期限利率債的預(yù)期收益序列。（20年-222μ。R2=51%圖表36：預(yù)收益對(duì)率債來益的解度 圖表37：基預(yù)期收差指的率債久輪動(dòng)略R2=51%15%真10%實(shí)收益5%差10：0%10年-1期-5%-1年期-10%-15%-10% -5% 0% 5% 10%預(yù)期收益差：10年期-1年期資料來源：， 資料來源：，模型定價(jià)誤差CCB1）CCB2）公式，CCB模型對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的可轉(zhuǎn)債定價(jià)誤差更低，尤其是對(duì)平衡和偏股型轉(zhuǎn)債。CCB模型的主要挑戰(zhàn)在于對(duì)可轉(zhuǎn)債贖回概率的估算，在不同的市場(chǎng)環(huán)境中，上市公司對(duì)于可轉(zhuǎn)債的贖回意愿也會(huì)發(fā)生改變，從而導(dǎo)致CCB模型出現(xiàn)持續(xù)的定價(jià)偏差。圖表38：定誤差對(duì)轉(zhuǎn)債來益的解度 圖表39：于CCB定價(jià)差的轉(zhuǎn)債-利率輪動(dòng)略中20%證15%轉(zhuǎn)債10%未來5%一0%年真-5%實(shí)

2.62.42.22.01.81.6

賠率指標(biāo)（CCB定價(jià)誤差，右軸） 賠率擇時(shí)策略 50轉(zhuǎn)債+50國(guó)債10%-10%收益

R2=59%-0.2 -0.1 0.0 R2=59%CCB模型定價(jià)誤差

1.41.21.00.82011 2013 2015 2017 2019 2021

-15%-20%-25%資料來源：， 資料來源：，300500ETF1-37-10年期國(guó)債總財(cái)富指數(shù)、信用債AAAzscore40如……賠率排名進(jìn)行歸一化，得到不同資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算，賠率越高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算越大；3%3%20%，轉(zhuǎn)債≤10%5%40%；基于賠率理念構(gòu)建的賠率增強(qiáng)型策略自2011年以來能夠長(zhǎng)期獲得較好的表現(xiàn)，年化收益達(dá)6.4%，最大回撤為3.2%，卡瑪比率達(dá)1.96，策略年化單邊換手率為90%。圖表40：以風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)為基礎(chǔ)優(yōu)化器，將賠率作為主動(dòng)管理觀點(diǎn)輸入到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算參數(shù)即可得賠率增強(qiáng)型策略權(quán)重21210-1-2

滬深300信用債

中證轉(zhuǎn)債標(biāo)普資料來源：，Bloomberg，圖表41：基于資產(chǎn)賠率的資產(chǎn)配置策略年化收益年化波動(dòng)年化收益年化波動(dòng)最大回撤卡瑪比率2011年以來6.42.53.21.962014年以來7.22.52.72.732019年以來6.22.32.72.331.81.61.4

泛權(quán)益權(quán)重 黃金權(quán)重 債券權(quán)重 賠率增強(qiáng)型策略(左軸) 股債風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略(左軸

100%80%60%40%1.2

20%1.0 0%2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023資料來源：，Bloomberg，資產(chǎn)配置中的勝率策略100（-//+1；10圖表42：大類資產(chǎn)綜合宏觀勝率的計(jì)算過程：將每一個(gè)宏觀指標(biāo)的狀態(tài)按照金融邏輯轉(zhuǎn)化為大類資產(chǎn)的打分資產(chǎn)貨幣資產(chǎn)貨幣信用增長(zhǎng)通脹海外權(quán)益+++/+債券+--/-商品+++/+黃金////-資料來源：

宏觀信號(hào)矩陣時(shí)間貨幣貨幣┅CDSRAIT10-10T+11-101┇┇┇┇┇T+N0111因此無論對(duì)于股票、債券還是大宗商品，只要確定好宏觀邏輯對(duì)資產(chǎn)的驅(qū)動(dòng)方向，便可以構(gòu)建出專屬于該資產(chǎn)的宏觀勝率評(píng)分，某種意義上也直接反映了該資產(chǎn)對(duì)當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)情景的適應(yīng)性。43（300的>10%：100%<=10%：50%貨幣基金；勝率<=0%：100%貨幣基金；策略表現(xiàn)：擇時(shí)策略年化收益為12.8%，最大回撤為3.63004.0%46.1%圖表43：權(quán)益宏觀勝率與權(quán)益擇時(shí)策略權(quán)益綜合勝率（右軸） 權(quán)益勝率擇時(shí)策略 滬深300指數(shù)5.04.03.02.01.02資料來源：，Bloomberg，利率債的宏觀勝率評(píng)分。同理，在圖表44中我們構(gòu)建了國(guó)內(nèi)利率債的綜合宏觀勝率得分，并基于此構(gòu)建了簡(jiǎn)單的利率債久期擇時(shí)策略： >10%：1007-100%<勝率<=10%：507-10年期國(guó)債，50%1-3年期國(guó)債；勝率<=0%：100%1-3年期國(guó)債； 4.6%2.0%4.37-102.0%圖表44：利率債宏觀勝率與利率債久期擇時(shí)策略

債券綜合勝率（右軸） 債券勝率擇時(shí)策略 1-3年期國(guó)債總財(cái)

50%25%1.41.31.21.41.31.20%1.1-25%1.00.9-50%20112017資料來源：，Bloomberg，

2019 2021 2023300500ETF1-37-10年期國(guó)債總財(cái)富指數(shù)、信用債AAA（如63%3%20%，轉(zhuǎn)債≤10%5%40%；基于宏觀勝率構(gòu)建的勝率增強(qiáng)型策略自2011年以來能夠長(zhǎng)期獲得較好的表現(xiàn)，年化收益達(dá)6.3%，最大回撤為2.8%，卡瑪比率達(dá)2.27，策略年化單邊換手率為154%。圖表45：基于宏觀勝率的資產(chǎn)配置策略年化收益年化波動(dòng)年化收益年化波動(dòng)最大回撤卡瑪比率2011年以來6.32.42.82.272014年以來6.92.32.52.762019年以來5.72.42.52.261.81.61.4

泛權(quán)益權(quán)重 黃金權(quán)重 債券權(quán)重 勝率增強(qiáng)型策略(左軸) 股債風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略(左軸

100%80%60%40%1.2

20%1.0 0%2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023資料來源：，Bloomberg，賠率勝率分析框架初探DRP-zscore >0，票高賠，DRP-zscore <0，股為賠；<0預(yù)期益差 債券高賠，期益差 <0，債為賠；<0在圖表46-圖表49中，我們對(duì)處于不同狀態(tài)下的資產(chǎn)進(jìn)行分析，可得以下三點(diǎn)結(jié)論：積極把握“高賠率+高勝率”的機(jī)會(huì)：高賠率+高勝率狀態(tài)在中國(guó)股債市場(chǎng)中其實(shí)并（%的不應(yīng)錯(cuò)過“低賠率+高勝率”的機(jī)會(huì)：很多投資者會(huì)擔(dān)憂低賠率+高勝率的機(jī)會(huì)是不是無異于火中取栗，但從股債的歷史統(tǒng)計(jì)來看，低賠率+（+；謹(jǐn)慎參與“高賠率低勝率”的機(jī)會(huì)我們不難看出高賠率+低勝率的品種要么是持續(xù)陰跌的行情，要么是短期暴跌的行情，因此參與高賠率+低勝率的機(jī)會(huì)建議投資者盡可能提高組合的分散化程度。圖表46：賠率-率框下的深300益分解 圖表47：賠率-率框下的7-10年期國(guó)收益解資料來源：，Bloomberg， 資料來源：，Bloomberg，圖表48：四種狀態(tài)下的滬深300收益風(fēng)險(xiǎn)特征收益風(fēng)險(xiǎn)特征高賠率+低勝率高賠率+高勝率低賠率+高勝率低賠率+低勝率時(shí)間占比30%37%18%15%年化收益-8%22%34%-34%年化波動(dòng)22%20%17%29%最大回撤35%26%16%56%月度勝率47%61%69%34%盈虧比0.981.331.100.49資料來源：，Bloomberg，圖表49：四種狀態(tài)下的7-10年期國(guó)債收益風(fēng)險(xiǎn)特征收益風(fēng)險(xiǎn)特征高賠率+低勝率高賠率+高勝率低賠率+高勝率低賠率+低勝率時(shí)間占比28%24%25%24%年化收益2.2%9.5%3.9%0.2%年化波動(dòng)2.1%2.7%2.3%2.9%最大回撤6.3%1.5%