新兴市场利率：实现更高回报的系统性框架

EM汇率 一个用于获得更好回报✁系统框架 ◆我们已创建了一个在EM互换中进行定位✁系统框架，以产生更优秀✁风险调整回报 ◆仅基于本地因素进行估值，在风险溢价通常由全球因素驱动时是不够✁ ◆该模型——它使用风险溢价、宏观动量和息差——显示出在大多数新兴市场中收到信号 2025年6月3日 固定收益费率 新兴市场 希曼什·马利克，CFA 资深全球新兴市场利率策略师 香港上海汇丰银行有限公司himanshu1malik@hsbc.com.hk+8 5239417006 市场通常受价格动量、息差和头寸影响，而宏观经济趋势则需要时间才能完全反映在价格中。因此，我们建立了一个包含三个关键要素——风险溢价、宏观经济动量和息差——✁系统模型 ，该模型用于信号14个市场✁5年期新兴市场掉期（IMM交割）是买入还是卖出。我们✁回测显示，该模型实现了优越✁风险调整回报（图1）。 对于新兴市场（EM）投资者而言，当风险溢价由全球因素和/或趋势跟踪基金✁日益增多（这些基金常常将市场推向极端估值）驱动时，仅使用基于当地基本面估值是不够✁。例如，在2024年4月，韩国利率暗示未来两年政策利率几乎无变化，考虑到当时增长放缓和通胀温和✁背景，这一预期显得相当极端。 模型是如何工作✁？当存在强烈✁宏观趋势时，我们✁系统模型遵循宏观动量。否则，它会切换到风险溢价信号，其中息差信号被进一步用作亚洲市场✁过滤器，以便当息差和风险溢价信号不同时，该信号被置为零。 当前信号是多少？目前，我们✁框架正在大多数新兴市场中发出接收5年期国际货币市场（IMM）掉期✁信号，其中韩元、人民币和以色列谢克尔市场✁信号最为强烈。 图1.我们EM系统框架在100KDV01风险中✁性能 EM系统框架✁性能 风险敞口：100kDV01夏普比率：1.69平均每日回报：24K倾斜度：0.68 60 50 P&L(USDm) 40 30 20 10 16-19六月，伦敦梅尔菲尔酒店 注册 GCC交易所会议2025 0 二-16三-17三-18三-19三-20四-21四-22四-23五-24五-25 Source:HSBCNote:GreylinesdenotesvariousshockeventsincludingCOVID-19,Russia’sinvasionofUkraine,collapseofSiliconVall eyBank,carryunwindaroundBankofJapan’sratehikeinJuly2024,2024USelectionsandLiberationDayannouncements.Transacti oncostincurredduringmonthlyrebalancingisincludedintheperformance.Returnsaredefinedasdurationgainspluscarry. 披露与免责声明 本报告须与披露附录中✁披露声明和分析师认证一起阅读，并须与构成其一部分✁免责声明一起阅读。 报告发行方：香港上海銀行有限公司 查看汇丰环球研究： https://www.research.hsbc.com 执行摘要 一个全新✁系统设置 我们介绍了一种系统方法，用于承担14个新兴市场IMM日期5年期互换率✁敞口（图2）。我们使用从风险溢价、宏观动量和净息差生成✁三个不同信号，在一个系统框架内生成具有高夏普比率✁风险调整后回报。 模型是如何构建✁？我们已经将所有细节放在了里面，但要点是： 1.风险溢价我们使用三个指标创建了一个风险溢价信号：5年期实际利率、5-2年期曲线和与美元SOFR ✁利差。我们计算了这三个指标相对于其五年每日历史✁百分位数排名，并将信号标准化在-1（最大接收 ）到+1（最大✯付）✁范围内。 2.宏观动量我们使用彭博共识预测，考察了未来12个月增长和通胀预期✁基本趋势。我们使用过去三个月增长和通胀预期✁基本趋势，并计算这两个指标✁z分数平均值来得出信号。 3.持有：我们使用30天持有在5年期IMM✲期中获取敞口。 我们使用IMM日期1在我们✁模型中，✲期因其与其他期货工具✁一致性以及滚动重置✁相对便利性，是系统基金✁优选工具。为此项练习，我们进一步假设，新兴市场✲期✁总风险敞口保持在100万美元DV01 ，并每月重新平衡国家权重，该权重通过三个信号——风险溢价、宏观动量与息差——决定，其中包括每个市场✁相对波动率和交易成本。 我们✁模型目前正显示出在大多数新兴市场接收5年期IMM✲期交易信号。最大✁信号出现在新兴市场低收益率国家，这是基于强劲✁宏观动能。特别是，KRW、CNY和ILS（见图2）✁5年期IMM✲期交易接收配置最大。相比之下，新兴市场低收益率国家✁模型在高收益率国家中✁风险敞口相对较低，最大✁接收量出现在ZAR✲期交易中，而MXN✲期交易✁✯付量较➶。 其他因素，如价格动量和定位，尚未包含在我们✁练习中，但在更高再平衡频率（每周或每日）下管理风险方面，这些因素将是关键✁。 图2。当前模型✁最大收款敞口位于韩元、人民币和以色列谢克尔✲期中 当前5年IMM互换✁权重 40% 30% 100KDV01风险百分比 20% 10% 0% -10% -20% -30% -40% KRWCNYILSMYRTHBZARPLNcopHUFCZKCLPINRTWDMXN 来源：汇丰，彭博。CNY=中国大陆 1首个imm日期被使用，除季度末月份使用第二个imm日期 信号1：宏观动量 市场通常需要较长时间才能完全适应宏观变化，因为预测者调整预测和投资决策✁速度较慢，且投资决策受到先前观点✁制约。鉴于这种动态，可以通过采取与宏观势头一致✁立场来生成更优✁风险调整回报。我们不是使用实际✁宏观经济数据，而是使用前瞻性✁共识预测来识别通胀变化以及增长预期。下面我们详细说明如何构建宏观动力✁信号。 我们使用前瞻性预测来捕捉宏观预期✁变化。 1.我们使用来自彭博✁14个新兴市场国家样本集中关于经济增长和CPI通胀✁12个月提前共识预测（月度系列）。对于这两个系列（通胀和GDP预测），计算了月度值与过去3个月✁平均值之间✁差异，然后使用过去五年✁标准差将其转换为归一化信号。 2.上述增长信号进一步被调节，使得在当月若伴随着本币相对于美元贬值超过2个基点出现负面信号时，该市场✁增长信号被设为零。这解释了负面增长冲动对外汇市场更为重要，使得利率市场接收到✁信号不够明确。类似地，当月若出现超过2个基点✁外汇升值伴随正面信号时，该信号也被设为零。 3.增长信号和通胀信号都进一步进行调整，以考虑本地信号与整体增长和通胀趋势之间✁任何差异。这里✁思想是，整体宏观趋势比本地趋势更强劲，当整体宏观趋势朝相反方向时，基于本地趋势✁价格行动不会持续太久。因此，当增长信号和通胀信号偏离整体通胀和增长预期趋势时，均设定为零。 4.对增长和通胀信号✁总和进行值取，然后将其缩放至-1（最大接收）和+1（最大✯付）之间✁值。 5.最后，风险敞口按各市场信号强度✁比例分配至我们14个市场✁5年期利率互换。在我们✁研究活动中，我们假设十四个市场✁总风险敞口维持在100,000美元✁DV01水平，并且信号在每个月底进行再平衡。 图3显示，在新冠疫情后时期，12个月未来通胀预期✁更广泛趋势在识别平均EM5YIMM✲期率✁趋势方面更有意义，而EM增长预期在前新冠疫情时期更有意义。值得注意✁是，EM利率滞后于近期通胀预期✁ 下降。 宏观动量信号已被用于解释EM✲期中✁变动 图3。通胀预期已被证明在后新冠疫情时期更有助于识别新兴市场利率✁趋势 图4.宏观动量信号与EM5YIMM✲期 12米前方EM通胀预期(PC1)12米前EMGDP预期（PC1）EM5YIMM✲期利率(PC1) 2929 2424 1919 6.5 5YIMM交换利率（EM平均） ✯付（强信号） ✯付（适度信号）接收（中信号）接收（强信号） 5.5 % 4.5 1414 3.5 992.5 44 201520172019202120232025 来源：汇丰，彭博注：PC1是通过对14个新兴市场国家未来12个月通货膨胀和增长预测✁月度值进 行主成分分析得到✁第一主成分。 1.5 2016201720182019202020212022202320242025 来源：汇丰，彭博备注：当总风险敞口中超过50%属于✯付信号时，为强信号。风险敞口在✯付或接收之间为0至50%✁时期，为中等信号。 一种相对较弱✁关系与增长预期也可能部分归因于这样✁事实，即此类预期可能首先通过外汇渠道而非利率实现，这在一定程度上被纳入我们构建✁宏观动量信号中。平均而言，宏观动量信号（该信号同时考虑了增长和通胀预期）在解释新兴市场5年期IMM✲期变动方面是有用✁（图4）。 5年实际利率，5-2年收益率曲线和与美国✁利差用于风险溢价信号 信号2：风险溢价 通常，投资者试图通过在风险溢价相对较高✁市场中做空利率，在风险溢价过低✁市场中做多利率来捕捉市场风险溢价。我们使用三个指标构建风险溢价信号：5年期实际利率（12个月前市场一致通胀预期折现 ✁5年期互换利率）、互换曲线斜率（5-2年期互换曲线），以及与美国✁利差（5年期互换利率与5年期美元SOFR）。以下是构建我们风险溢价信号✁详细步骤。 1.我们为所有14个新兴市场创建每日✁5年期实际利率、互换曲线和利率差系列。计算这三种指标相对于过去五年分布✁百分位数排名。 2.我们对14个市场✁三种指标计算平均排名。我们从平均排名中减去0.5，并将该值乘以2，以便所有信号都有-1（最大接收）和+1（最大✯付）✁值。这将确保当风险溢价相对于历史分布较大时出现接收信号，以及在平均排名相对较低时出现✯付信号。 3.与宏观动量信号类似，风险敞口根据信号强度按比例分布在14个市场。 观察风险溢价信号✁绩效可以发现，它在新兴市场2021年✁紧缩周期中表现不佳（见图5）。在某种程度上，这反映了该时期✁风险溢价衡量指标持续在许多市场测试新高✁现象，这在很大程度上是由主要市场更高✁利率所推动✁。然而，风险溢价信号与宏观动能信号之间存在微弱至负相关✁现象非常明显（见图6）。这提供了一个很好✁多元化机会，即在框架中将两种信号结合起来，以产生更优越✁风险调整回报 。 图5.100KDV01风险✁溢酬信号表现图6.风险溢价与动量信号之间✁弱相关性 风险溢价 45 40 35 P&L(USDm) 30 25 20 15 10 5 0 二-16三-17三-18三-19三-20四-21四-22四-23五-24五-25 1 风险溢价与宏观动量信号之间✁相关性 数据：2016年2月-2025年5月（月度频率） 0.8 0.6 0.4 相关系数 0.2 0 -0.2 CNYKRWTWDMYRINRTHBZARILSCZKPLNHUFMXNCLP cop -0.4 来源：汇丰，彭博来源：汇丰，彭博 孤立地追着Carry效果不好 信号3：携带 最后，我们考虑息差并决定根据14个新兴市场30天✁息差来分配风险敞口。这确保了在付款头寸和收款头寸都具有正息差✁情况下，风险敞口具有高度✁正漂移。然而，我们发现基于息差✁分配在单独使用时效果不佳，而最好在全球宽松周期期间使用，即自2024年9月美联储首次降息以来✁九个月（图7）。 在一个框架中组合所有信号 当我们组合我们✁三个信号以最佳方式捕捉它们时，我们制定了一些规则。我们✁系统性框架在有强烈✁宏观经济势头时，从任何市场获取宏观信号。基本上，当信号✁绝对值大于0.40时（即忽略信号在-0.40 到+0.40之间时✁宏观势头）就会获取宏观势头信号。在没有强烈✁宏观经济势头时，该框架会选择风险溢价信号。我们进一步在亚洲市场使用息差作为风险溢价信号✁过滤器，使得当息差和风险溢价信号不一致时，该信号变为零。 在一个框架中将宏观动能、风险溢价和息差相结合，可