战术窗口期：风偏上行主导大类资产定价

战术窗口期：风偏上行主导大类资产定价 国泰海通大类资产配置月度方案（202605） 本报告导读： 基于国泰海通大类资产配置框架，我们认为在中东地缘政治局势极端风险大幅下降的背景下，市场风险偏好上行将主导大类资产定价。建议5月超配A股、港股、美股、德股、日股、黄金与工业金属。 李健(分析师)010-83939798lijian8@gtht.com登记编号S0880525070013 投资要点： 王子翌(分析师)021-38038293wangziyi@gtht.com登记编号S0880523050004 王鹤(分析师)010-83939832wanghe3@gtht.com登记编号S0880523020003 郭佼佼(分析师)021-38031042guojiaojiao2@gtht.com登记编号S0880523070002 混沌索径：稳定与安全成为配置主线2026.04.06全球秩序加速重构，建议超配黄金原油2026.03.02市场波动加剧，权益商品迎配置良机2026.02.04新年初迎配置窗口，建议超配风险资产2025.12.3011月超配AH股与工业商品2025.11.10 建议2026年5月商品配置权重为12.50%：超配黄金（6.25%），标配原油（2.50%），超配工业金属（3.75%）。大宗商品中，（1）通胀预期与油价高位上行，微观交易结构或阶段性压制黄金。长期看，黄金的战略性配置价值依旧维持：特朗普政府实施的系列政策使得二战后全球秩序逐渐瓦解。在全球秩序加速重构、地缘政治局势趋势性恶化的背景下，安全再次成了最为稀缺的资源，而黄金则是对抗这种不确定性的具象化。投机性资金与再通胀交易阶段性加剧了短期波动，但近期有所减缓。（2）地缘政治局势的改善与风险偏好的提升提高工业金属配置性价比。近年，电力相关建筑设备与交通工具大力发展，以及AI算力扩张、军事设施更新均对工业金属带来了新增需求，以铜为代表的工业金属或阶段性处于供需不平衡的情况。随着地缘政治局势的改善与风险偏好的提升，工业金属得以反弹，配置性价比有所提升。 风险提示：分析维度存在局限性，模型设计存在主观性，历史与预期数据存在偏差，市场一致预期调整，量化模型局限性。 目录 1.资产表现回顾与宏观跟踪..............................................................................31.1.国泰海通资产配置框架............................................................................51.2.宏观一致预期边际变化跟踪....................................................................52.战略配置：以宏观因子风险平价模型分散风险...........................................63.战术配置：BL策略融合主被动观点增强收益............................................83.1.从单资产宏观因子建模到多资产轮动....................................................83.2.结合SAA配置中枢与TAA增厚收益的方案表现亮眼.......................104.重大事件审议与配置方案更新....................................................................124.1.近期重大事件审议..................................................................................124.2.2026年5月战术性大类资产配置方案.................................................145.风险提示........................................................................................................16 1.资产表现回顾与宏观跟踪 我们以月报的形式回顾2026年4月市场关注度高、对大类资产影响较大的事件和重要数据，并进行必要审议点评，同时基于国泰海通大类资产配置框架分析宏观经济边际变化对于大类资产预测与TAA（战术性资产配置）的影响。战术性配置观点反映了我们对某项资产在未来1~3个月内相较于其他资产风险回报比的预期。 1.1.国泰海通资产配置框架 国泰海通策略团队资产配置组专注于主被动结合的大类资产配置研究，积极使用宏观分析与量化模型策略。我们将二者的优势有机结合起来，构建了基于宏观因子风险平价的战略性资产配置框架与因子预期驱动的战术性资产配置框架，同时积极利用策略研究大势研判经验，对于影响资本市场的关键事件进行审议，把握关键投资机会。 资料来源：国泰海通证券研究 1.2.宏观一致预期边际变化跟踪 宏观一致预期变化影响资产定价与估值，我们认为以宏观分析指导资产配置，应当重视市场一致预期的变化。重要经济状态，如增长、通胀等预期的快速上升或下降，将通过估值的变化影响资产价格，进而影响资产收益。 数据来源：Bloomberg，国泰海通证券研究注：数据截至2026年4月27日 数据来源：Bloomberg，国泰海通证券研究注：数据截至2026年4月27日 2.战略配置：以宏观因子风险平价模型分散风险 国泰海通策略团队资产配置组针对战略资产配置（SAA）环节开发了宏观因子风险平价模型。该模型可以在较好利用因子配置优势的同时而避免宏观因子构建和应用中的困难。 与部分研究中所使用的宏观因子模型不同的是，国泰海通宏观因子风险平价模型更加注重控制宏观风险，即宏观真实数据超预期或不及预期的风险。资产价格主要反映对未来信息的预期，只有超出预期的“意外”冲击才会引发价格波动。在宏观多因子模型中，收益来自对于宏观经济的风险溢价。2013年诺贝尔经济学奖获得者，Fama-French三因子模型的提出人，尤金·法玛（Eugene F. Fama）在1970年发表《有效资本市场：理论与实证研究综述》，提出了有效市场假说（EMH），将理性预期直接应用于资产定价。该理论认为在有效市场资产价格瞬时反映所有公开信息，投资者只能获得与风险匹配的正常收益，无法长期战胜市场。这也暗示着与市场一致的宏观预期难以获得超越市场的收益。 在因子选择环节，我们使用了真实的宏观指标构建宏观原始因子。这一方案避免了宏观因子受到交易因素和其他非宏观资产价格影响因素的干扰。在SAA环节，模型的目标是追求风险的分散和配置仓位的相对稳定。这避免了宏观指标因子的频率问题。SAA本身调整频率远远低于指标发布频率，数据时滞对于长期投资几乎忽略不计。尽管宏观指标因子无法直接投资，但SAA环节以计算资产池内各大类资产的基准比例为目标，与直接投资因子或资产的投资手段并无冲突，与宏观分析等投资方法论也可以进行有效衔接。 因此，我们将原始宏观数据进行加工，将经过STL季节性处理得到的预测值作为市场预期，以真实值与预测值的差值作为宏观风险因子，再将各类因子进行标准化。 在宏观原始因子的选择上，国泰海通宏观因子风险平价模型选择了国内经济因子和海外资产溢价因子。其中控制风险暴露的国内宏观经济因子包含增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性因子。海外资产因子包括美国、欧洲、日本、印度因子。在模型估计过程中我们采用了类似Barra模型的方法，这种显性因子模型的优点在于从资产特征出发构建因子更加符合经济学意义，因子风险平价模型的指向也更加明确，即避免宏观因子的非预期部分风险暴露过于集中。 在对因子暴露进行回归前我们首先基于主观先验信息，指定每种大类资产可能相关的宏观因子，例如，本文认为信用因子只会影响信用债、企业债类资产的价格，因此其他资产均不带入信用因子进行多元回归计算因子暴露。在每月末计算资产的因子暴露矩阵时，采用多元线性回归确定回归系数，回归窗口期为滚动过去5年，回归权重的半衰期为1年。 策略的回测效果验证了宏观因子风险平价模型的有效性。我们使用中证800、恒生指数、标普500、利率债、企业债、南华商品、国际原油、国际黄金八类资产作为代表性大类资产进行了月度调仓回测，并使用了同样八类资产的风险平价模型作为基准参考。 数据来源：Wind，国泰海通证券研究注：回测时间为2019年1月1日至2026年4月30日 策略回测结果显示,宏观因子风险平价模型相较因子风险平价模型收益率显著提升，但夏普比指标有所减弱。考虑到该模型在SAA环节以宏观风险分散为目标，效果令人满意。 从持仓情况看，在未进行仓位限制的情况下，尽管与风险平价模型相比，宏观因子风险平价策略仓位变化波动性稍强，但各大类资产配置比例仍然相对稳定、均衡。债券类资产比例位于40-50%，权益资产约为50%，而商品资产配置比例小于10%，可以基本符合主流投资需要。 根据以上模型和国泰海通策略和资产配置团队对于宏观环境和资产配置的综合分析，我们使用宏观因子风险平价SAA模型计算的资产比例作为参考，设定权益、债券、商品的基准比例为45%、45%、10%，偏离幅度上限设定为10%。 3.战术配置：BL策略融合主被动观点增强收益 3.1.从单资产宏观因子建模到多资产轮动 国泰海通资产配置框架中的TAA方法论基于对投资时钟和周期嵌套模型的理解，而BL轮动策略依赖于周期方法论。我们针对单一资产定量建模：即将某个经济体的某类周期的环境压力程度进行量化，从而形成若干个具有鲜明周期特色的底层宏观因子。再将这些类似原材料的底层宏观因子进行逆序分位数处理，得到某类周期的宏观周期评分指标。最后，综合多种有关周期的宏观周期评分指标，依据相关关系和经济学逻辑合成为针对某类资产或风格宏观综合评分指标。简言之，我们为各类资产定制了专属的宏观基本面量化指标，成为我们理解资产价格表现、形成主观观点矩阵的重要依据。 在于2024年3月11日发布的专题报告《从宏观友好度评分到BL模型观点矩阵——主被动结合的大类资产配置新思路》中，我们将资产宏观综合评分指标系简单加工形成主观观点，与量化配置模型中的Black-Litterman模型相结合。具体过程起始于将宏观经济指标一致预期转化为资产宏观综合评分指标预期，再转化为各大资产预期收益率，最后融入BL观点矩阵。在可选资产包括权益（AH美日印德）、债券（中美）、商品、美元、黄金的情况下，全球大类资产配置BL策略（即引入包括汇率在内的资产宏观综合评分主观观点的BL模型策略）在五年回测期（2019/01/2-2024/02/29）内年化收益率可达23.1%，表现显著优于其他对比策略，体现了主观与量化研究结合的有效性。 在2024年3月以来的样本外表现中，全球大类资产配置BL策略表现同样稳健，甚至更为亮眼。策略在2024年全年收益达到24%，2025年收益达到52%，当前全部回测期夏普高达1.76。通过各期持仓可以看到，该策略成功捕捉到了2025年第一季度黄金的历史性牛市，以及二季度A股的修复、创新高行情。作为一个月度调仓且以宏观经济逻辑为指导的策略，表现可谓优秀。在新框架中，我们使用全球大类资产配置BL策略作为TAA环节使用的收益增强方法，尽管该策略持仓集中度较高，但在SAA环节使用宏观因子风险平价模型确立各大类资产基准比例后，该策略在TAA环节仅对持仓基准有限偏离可以有效解决该问题。 3.2.结合SAA配置中枢与TAA增厚收益的方案表现亮眼 我们以SAA宏观因子风险平价模型确定的配置中枢+TAA资产轮动增强收益作为资产配置方案的标准量化流程。我们将基于宏观因子风险平价模型计算出来的战略性资产