制度模型更新：2013年回声利好大宗商品

量化全球宏观策略体系模型更新：2013年之际，商品胜过股票的回响 中信的观点 AC+1-212-723-1058alexander.saunders@citi.com亚历克斯·索斯恩斯 我们使用最新的国家层面数据更新我们的监管模型。我们最近增强了模型，以捕捉特定区域和更及时的措施。自上个月以来，跨资产波动率进一步下降，但冲突的突发性带来了潜在的不确定性，而股票的大幅轮动使市场持续处于担忧之中。模型标记了1976-77年的类似时期，并加重了对13-14年的权重，进一步将风险从股票转向商品超配。在我们的全球宏观团队周报中，我们在“日益加剧的AI贸易痛苦”中削减了GAA和GMS投资组合中的股票多头。模型进一步下调了对美国投资级信用债的超配，尽管美国高收益债看到空头被削减。通过贵金属的做多操作增加了商品超配。即使其预期夏普比率下降，能源超配依然保持。系统性策略年初至今表现总体良好，尽管过去一个月的回报喜忧参半。 AC+44-20-75-086-717vinh.vo@citi.com韦恩·武 谨此感谢艾瑞姆·森 利率较信用债更受欢迎；股票对商品多头转为负相关——我们的监管模式已进一步远离风险；通过金边债券和欧洲债券，投资组合在利率方面已达到最大多头（对美债和日债而言）。股票权重进一步走弱，因新兴市场多头减少（欧盟、日本和英国空头仍存）。美国投资级债券空头增加，而高收益债券配置被削减——信用债整体现处于最大空头。能源板块维持多头，贵金属对基础金属转为多头。 截至迄今为止的系统策略在减去GAA（全球资产平均收益率）的净息差方面表现强劲——趋势模型截至迄今为止仍保持积极，但商品和债券在过去1个月内录得亏损。跨资产净息差（Futures x-asset carry）的收益依然可观，主要受商品驱动，而受GAA（全球资产平均收益率）范围限制的净息差表现则相对疲软。本月，系统价值策略在股票和债券市场均有所反弹，因为投资者正从一些较贵的AI（人工智能）受益股中退出，转而进入更便宜、更高价值的板块。商品价值在本月保持不变。 参见附录A-1，了解分析师资质认证、重要披露和研究分析师的关联方信息。 2013年的回声显示商品优于股票 股票市场在经历美国数据走软和人工智能成长的阵痛的同时，大宗商品经历了剧烈修正。过去一个月，跨资产回报表现不一，市场在平衡美国疲软的劳动力数据、围绕人工智能贸易的“成长阵痛”以及美联储路径的重新定价。在图1中，我们显示上月涨幅主要由日本和欧洲股票引领，而表现最差的则是大宗商品，包括能源、贵金属和基础金属，均出现月度下跌。美元走强将外汇影响转化为温和的逆风，对非美国资产而言，对冲回报普遍优于未对冲回报。全球股票市场保持广泛韧性，得益于充足的流动性、坚定的盈利以及完整的“挖金工具”人工智能叙事。然而，我们认为领导力已扩大，巨型股分化加剧，随着“人工智能通胀”叙事的盛行和拥挤配置成为最新的担忧壁垒。债券在本月略有走强，而信用则表现分化。图2显示了近期回报与每个全球宏观经济集群中估计的回报的相关性，我们简要地从复苏阶段过渡到增长冲击阶段。 宽松的金融环境以及跨资产波动率进一步低于长期平均水平，使我们将经济置于“常态”宏观集群中；本月模型继续降低风险敞口。我们更新了6月份的规则模型，发现自身仍处于“常态”集群，且增长/通胀指标仍徘徊在长期平均水平附近。图3的上部面板基于我们的指标展示了宏观经济环境。领先指标有所改善，同时金融环境趋于宽松（目前为-0.36σ），跨资产波动率显著下降，尤其是在与今年早些时候地缘政治驱动的高点相比时（见图3）。通胀读数略有下降，而基本面经济数据的演变仍然至关重要且充满不确定性。 1970年代后期的观察、1996-97年以及2010年代初/中期仍然突出。图3展示了我们的宏观变量随时间变化的情况。下半部分显示了哪些时期与当前条件相似。虽然自我们上次发布以来整体情况变化不大，但1970年代的类比现在更加清晰。 1976-77年期间集中出现，部分1979年也出现。1976-79年的沃尔克之前时期以波动率升高为特征，但股票市场得到下跌的通胀和放松的金融状况的支持。在导致80年代初经济衰退的更为激进的紧缩周期开始之前，通胀和美联储贴现率只缓慢上升。我们还确定了1989年末是一个相关的类比时期。1996-97年期间捕捉了互联网泡沫扩张的早期阶段，而2013-14年相对于上月则更为突出，反映了美国利率的重估是由市场对美联储缩减购债的预期所驱动的环境。与上月类似，“解放日”作为一个相关时期的信号不再明显，因为波动率正在正常化。 通胀读数继续缓和，而经济意外指数有所上升。图4描绘了传统的增长/通胀象限。增长指标依然强劲，尽管本月略有下降（此处我们使用了国家层面的PMI z分数平均值）。通胀持续下降，经济意外指数进一步上升至0.88σ。近期地缘政治冲击带来的波动性已进一步减弱，而金融状况在边缘保持宽松，较长期平均水平低0.12σ。 图3。我们的模型继续指向1976-77年、1996-97年和2013-14年：从历史上看，这些时期是通货膨胀放缓、金融环境支持以及风险资产表现强劲的时期，尽管有时利率会逐渐上升。 利用我们的状态聚类框架，我们仍保持在“正常”状态簇中；夏普比率接近无条件回报。我们结合了基于宏观经济变量交叉相关性的状态聚类，对传统的象限方法进行了补充。我们发现这是一个比典型方法更丰富的框架。 商业周期制度方法，并与我们的k近邻模型相辅相成。我们在去年四月“解放日”关税声明之后的“金融状况收紧”集群中，从更具风险资产挑战的“紧缩”状态过渡回正常状态。在短暂的“金发姑娘”时刻后，我们在四月重新回到了“正常”集群，并且至今仍处于该状态。这个制度对债券更为利好，对股票更为利空，美国>全球其他地区；如果石油冲击重新成为持续主题——无论是由于补库存需求还是由于流通中断——那么通缩性通胀的路径是通过金融状况制度的收紧（以及更广泛的信用利差）实现的。经验转换概率如图17所示。 本月预测显示，能源（尽管仍为正值）的预期表现较弱，而已对冲的期限则出现了显著提升。图5展示了我们基于k近邻方法的当前预测夏普比率，与最常见聚类中的同期夏普比率进行对比。最大的预测修正出现在商品领域：能源的预期夏普比率已被下调，而贵金属和基础金属预计将跑赢市场。股票市场预测也有所改善，欧洲和日本重返正值预期，新兴市场和美国股票均获得上调。利率预计将保持强劲表现，并录得最大的预测增幅。在汇率方面，日元转为正值，并预计将跑赢英镑和欧元。 图6。投资组合更青睐债券和商品，而非股票和信贷，股票净多头头寸的增加被商品净空头头寸抵消。 花旗研究 该投资组合采取更为防御性的策略。图6显示了基于我们预测生成的投资组合权重。股票配置进一步减仓以支持大宗商品敞口的增加，反映了欧洲和日本的净空头头寸扩大，以及新兴市场股票超配的取消。利率维持在最高配额，敞口集中在欧洲和英国，资金来源为美国国债。信用配置回到最高净空头水平，主要通过增加美国投资级和高收益债券的净空头来实现。大宗商品配置重新回到显著的超配状态，通过增加贵金属和能源的配置来实现，同时通过基础金属的适度净空头来抵消。 © 2026 摩根大通公司。未经摩根大通书面许可，不得转载或分发。来源：摩根大通研究，彭博 趋势跟随绿色，但过去一个月持平 外汇和商品继续推动趋势跟踪的正回报，抵消了债券的持续疲软，以及最近股票的疲软。我们追踪趋势跟踪策略，这类策略在其他资产类别表现疲软时往往表现良好，尤其是在滞胀时期。我们展示了我们的模拟策略，该策略结合了四种移动平均线，以分解不同资产类别的表现。在图9中，我们显示趋势跟踪策略在过去一个月的表现参差不齐，外汇的收益被商品的损失和债券的损失所抵消。尽管本月表现疲软，但年初至今的回报仍然为正，主要由商品和外汇驱动，而整体投资组合继续录得适度增长。债券仍然是趋势跟踪最薄弱的领域。据我们估计，CTA指数通常倾向于更长期的系统，并且通常更关注固定收益。图8显示了期货的表现，附录显示了我们全球资产配置（GAA）投资组合指数的当前头寸，例如我们自主决策团队运行的指数（参见白皮书）。 图9.上月，外汇和股票收益超过其他方面的损失，使综合趋势跟踪表现保持平稳。 给第三方。注意：期货交易涉及重大亏损风险。资料来源：摩根大通研究 花旗研究 跨资产套利交易略有盈利 过去一个月，策略组合表现积极，所有资产（除债券外）均录得正回报。我们更新了我们的跨资产息差因子，这是一个普遍的投资概念，其应用已超越传统的外汇实施方式。图10展示了采用广泛使用的期货或外汇远期合约实施的主要资产类别相对价值息差策略的回报。在过去一个月，股票、外汇和商品均录得上涨。 尽管债券息差承压，过去12个月的综合表现显示出持续向上的趋势，但最近的综合净变化幅度较小。 对于资产配置者而言，能源的息差最高，而基础金属和贵金属的息差最低。在股票方面，拉美和欧盟的息差最高，亚洲最低；在固定收益方面，新兴市场、中国信用和日本国债的息差较高，发达市场投资级（已做期限对冲）和核心欧盟的息差最低。图11显示了经资产类别平均数调整后的相对息差。在股票方面，拉美和欧盟的相对息差最高；亚洲和美国最低。在利率方面，日本国债在计入外汇对冲换算回美元后，与核心欧盟相比具有最高的息差。新兴市场和中国信用（基于外汇/国债对冲）相对于发达市场同类产品具有更高的息差。在商品方面，基础金属的息差最低，而能源领先。 © 2026 摩根大通公司。未经摩根大通书面许可，不得转载或分发。来源：摩根大通研究 系统价值投资 价值投资年初至今在商品领域表现良好，尽管本月表现平缓，而股票和债券则出现了小幅反弹。我们曾撰写过关于系统性跨资产价值策略的文章。跨资产类别来看，它们能提供正回报，尽管不惊人，其中外汇和利率是表现较为稳健的两个领域。在图13中，我们展示了我们GAA投资组合中各因子的回报情况。对于外汇，我们每月发布一份报告，其中包含价值因子。外汇价值在滞胀（和过热）条件下表现良好；其他资产类别则在衰退期表现良好。有关资产配置中状态稳定性的更深入讨论，请参阅《量化全球宏观策略——为长期投资的因子》。在图14中，股票和债券价值本月均有所反弹，尽管年初至今表现不佳；我们之前曾指出，债券价值在过去几年表现良好，但今年出现下滑，因为市场迅速重新定价了地缘政治紧张带来的通胀风险。商品领域本月表现平缓，但该资产类别年初至今取得了令人印象深刻的涨幅。 © 2026 摩根大通公司。未经摩根大通书面许可，不得转载或分发。来源：摩根大通研究 附录：行动号召定位 信用市场仍维持最大超配，而股票和商品多头则被削减至接近平仓。利率普遍空头，除中国债券外。我们还包含了模拟策略在何时会加仓（下次买入）或平仓（下次卖出）的点位。权重列显示了在事前7%风险目标下的当前持仓。已对冲的离岸人民币和新兴市场债券指数、久期以及对冲信用指数波动性较低，有可能被限制在最大值。我们发现过度延伸的仓位是股票和商品的逆势指标——详见量化角落。 附件：特定国家监管模式指标 我们的新型扩展模式考虑了国家特定和更具时效性的指标。在研究初期，我们希望纳入具有悠久历史且公开可用的数据，以强调框架的优势，而非专有指标。但这牺牲了时效性，且部分数据可能被修订。我们使用经合组织的领先指标，但仅能获取自1999年的时点版本，且发布日期每月不同。我们通过以下两种方法（详见下文及图16）改进这些指标。 附录：聚类分析 图17显示了不同体制间的转变，而图18和正文则对集群宏观体制进行了风格化的描述。 图17.聚类往往具有持续性，并且转型有限——完全的衰退总会转向滞胀或增长冲击，“正常”的体制可以转型到各种广泛的聚类中。 常见的环境包括“正常”、“黄金分割点”、复苏以及常规增长冲击/加息周期。第一类是最常见的，我们将其定义为正常，这意味着增长/通胀处于趋势水平，金融状况和波动率（在整个历史中均偏向偏高）低于平均水平。第二类我们称为复苏；通胀下降，增长低于平均水平但不再进一步下降，且金融状况宽