金工专题报告：基于宏观风险因子的大类资产轮动模型绩效月报

基于宏观风险因子的大类资产轮动模型绩效月报20250731 2025年08月06日 证券分析师高子剑执业证书：S0600518010001021-60199793gaozj@dwzq.com.cn证券分析师刘静恒 执业证书：S0600525070001liujingheng@dwzq.com.cn ◼上月模型收益统计：本策略2025年7月看多债券、黄金，对权益、商品资产保持谨慎观点。模型给出的风险配比为大盘股：小盘股：债券：商品（非黄金）：黄金=0.06：0.06：4：0.125：1，最终配置了1.79%的小盘股，90.92%的债券，2.33%的商品和4.96%的黄金，未配置大盘股。本策略2025年7月的收益率为0.07%，等权基准组合的收益率为3.07%，超额收益为-3%。 相关研究 《预期高股息组合跟踪-20250731》2025-08-02 《“日与夜的殊途同归”新动量因子绩效月报20250731》2025-08-01 ◼最新宏观状态判断：根据2025年7月底最新的宏观风险因子状态，我们认为当前处于复苏、紧利率宽信用、汇率因子下行、期限利差因子下行的阶段。 ◼次月配置建议：我们根据最新的宏观因子状态给出8月配置观点，看多债券、黄金，对权益、商品资产保持谨慎观点。模型给出的风险配比为大盘股：小盘股：债券：商品（非黄金）：黄金=0.06：0.06：4：0.125：1，最终配置了1.84%的小盘股，90.74%的债券，2.60%的商品和4.82%的黄金，未配置大盘股。 ◼风险提示：模型所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化；单一模型可能存在风险，实际应用需结合资金管理、风险控制等方法；模型测算可能存在相对误差，不构成实际投资建议。 内容目录 1.1.宏观风险因子体系.....................................................................................................................41.2.大类资产投资时钟规律梳理.....................................................................................................41.3.相位判断法改善拐点.................................................................................................................61.4.“时钟+拐点改善法”大类资产轮动模型..............................................................................7 2.1.本月表现.....................................................................................................................................92.2.下月观点.....................................................................................................................................9 图表目录 图1：增长—通胀投资时钟...................................................................................................................5图2：利率—信用投资时钟...................................................................................................................5图3：因子动量法识别拐点存在滞后...................................................................................................6图4：“时钟+拐点改善法”大类资产轮动模型的净值走势............................................................7图5：2025年7月各大类资产净值走势..............................................................................................9 表1：宏观风险因子概览.......................................................................................................................4表2：大类资产指数选取.......................................................................................................................5表3：宏观状态对于大类资产的观点（投资时钟模型）...................................................................5表4：“时钟+拐点改善法”大类资产轮动模型的绩效评价指标....................................................8表5：2025年7月配置情况..................................................................................................................9表6：2025年7月宏观风险因子状态................................................................................................10表7：2025年8月配置观点................................................................................................................10 1.模型回顾：基于宏观风险因子的大类资产配置模型 此部分仅作要点回顾，内容详情请见东吴金工2024年2月1日发表的报告《“宏观量化”系列研究（一）：宏观风险因子构建与大类资产配置应用》： 1.1.宏观风险因子体系 我们利用宏观数据和资产组合构建了包括经济增长、通胀、利率、汇率、信用、期限利差六个因子的宏观风险模型。这一模型全面刻画了宏观经济的多个方面，提供了更全面的风险视角。各因子具体构建方法如下： 1.2.大类资产投资时钟规律梳理 为了捕捉宏观因子之间的联动效应，我们引入了“美林时钟（增长—通胀时钟）”和“利率—信用时钟”模型。我们统计了各类资产在不同时钟状态下的表现，结论与国外市场基本一致： （1）从“增长—通胀时钟”的角度来看，复苏期和过热期均利好股票和商品，利空债券，滞涨期和衰退期利好债券和黄金，利空股票和商品。 （2）从“利率—信用时钟”的角度来看，宽利率阶段均利好债券，利空股票，紧利 率宽信用阶段利好股票，利空债券。值得注意的是，紧利率紧信用阶段，大盘股表现欠佳，小盘股仍有不错的表现。 我们根据上述投资时钟展现出来的规律，定量化地给出了不同时钟状态下对于各资产的观点。我们设置了[-2，2]共五个档位，其中2代表极度看好，-2代表极度看空，中间以此类推。另外，由于商品和黄金并非现金流定价的逻辑，我们尽量不让信用风险因子和利率风险因子对其给出观点，只有在紧利率宽信用环境下，商品和黄金相对于其他状态下表现尤为突出，我们才给出了看多的观点。 1.3.相位判断法改善拐点 我们用因子动量法识别宏观风险因子的上/下行状态，其定义为： 因子动量连续两期为正，我们认为因子上行；因子动量连续两期为负，我们认为因子下行；其他情况下不给出观点，默认延续上期状态。 为了过滤短期噪声的干扰，防止宏观风险因子状态频繁切换，连续两期动量同向才会发出信号，但是这样做的代价就是我们直接战略性放弃了拐点。再加之我们只能用当前状态去预测下一期状态，我们对于拐点的判断就会滞后两期，这两期的错误配置决策会大大摊薄我们的模型收益。 数据来源：东吴证券研究所 我们研究发现，宏观风险因子均受到38个月周期的共同驱动。因此，我们定义相 位判断法来判断宏观风险因子的状态，核心思想就是观察当前因子处于38个月周期的什么阶段。 我们用38个月为周期构造正弦波，滚动拟合宏观因子，判断当前所属相位。我们将滚动拟合窗口设定为50个月，过长或者过短的窗口都会导致我们无法正确定位初相位，对最终的识别结果造成影响。我们根据周期特征，将[-𝜋3,𝜋3]和[2𝜋3,4𝜋3]称为上行区域和下行区域，剩下的[𝜋3,2𝜋3]和[-2𝜋3,-𝜋3]称为顶部区域和底部区域。具体判断规则如下： （1）当相位处于上行区间时，给出因子上行观点(+1)。 （2）当相位处于下行区间时，给出因子下行观点(-1)。 （3）当相位处于顶部区间时，若宏观因子相较于上期继续上行，则维持因子上行观点(+1)，否则无法给出观点(0)。 （4）当相位处于底部区间时，若宏观因子相较于上期继续下行，则维持因子下行观点(-1)，否则无法给出观点(0)。 因子动量法善于捕捉因子的短期趋势，相位判断法对短期趋势的判断不够灵敏，但是在拐点识别处较有优势，有时甚至能对拐点进行偏左侧的预判。因此，我们融合两种方法的优势，以因子动量法为主，在疑似出现拐点导致因子动量法无法给出观点时，我们用相位判断法给出观点。 1.4.“时钟+拐点改善法”大类资产轮动模型 基于以上研究，我们构建了“时钟+拐点改善法”大类资产轮动模型，具体细节如下： （1）我们无法预知下个月的宏观因子状态，但是宏观经济状况很少发生频繁的状态切换，因此我们假设下个月各个因子均延续本月状态。 （2）我们根据各个宏观风险因子所处的状态，计算截面上各个资产的总得分。 （3）引入风险预算模型，各资产的初始风险配比为大盘股：小盘股：债券：商品：黄金=1：1：1：0.5：0.5，在此基础上根据总得分进行调整，每有一分正的得分则风险配比翻倍，每有一分负的得分则风险配比减半。 （4）回测区间：2011年1月——2023年12月。 该策略的净值走势和绩效指标如下： 图4：“时钟+拐点改善法”大类资产轮动模型的净值走势 数据来源：Wind，东吴证券研究所 最终经过优化的“时钟+拐点改善法”大类资产轮动模型年化收益率9.93%，年化波动率6.83%。夏普比率1.45，最大回撤率6.31%，在控制了高风险资产仓位的情况下取得近10%的年化收益，收益、风险、回撤控制方面表现都非常优秀。 2.绩效回顾（2025年7月） 2.1.本月表现 本月除了债券，其余各大类资产均取得正收益。股票资产延续了上个月的强势，本月持续走高，月末出现回调，大盘股本月上涨2.95%，小盘股本月上涨6.64%。债券资产表现不佳。下跌0.21%，黄金资产上涨0.38%。大宗商品本月先冲高再回落，最终上涨5.59%。 数据来源：W