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金融工程：资产轮动策略研究（二）——构建大类资产的“货币+信用”轮盘

核心内容

本报告研究了基于“货币+信用”双维度构建的资产轮动策略，旨在通过捕捉国内货币政策和信用状况的变化，提升对股票和债券市场的择时能力。研究发现，货币与信用的错位关系是构建择时模型的关键，通过分析两者的互动逻辑，可以更准确地判断市场主导趋势，从而优化资产配置。

主要观点

• 货币政策的内生扰动：国内货币政策具有显著的滞后性和外生性，其变动往往对宏观经济产生可预测的影响，如加速收紧或放松，可能预示经济的上行或下行趋势。
• 信用冲量的识别功能：信用指标如贷款需求指数、M2同比、新增人民币贷款和新增社融等，能有效反映经济周期，并帮助识别货币政策效果和经济拐点。
• 货币与信用的错位：由于货币政策的滞后性，货币和信用状态常常错位，形成“货币+信用”轮盘，从而影响资产配置决策。
• 综合择时体系：通过识别市场主导逻辑，构建综合择时体系，有效提升股债市场的择时效果。

关键信息

一、货币因子构建与单因子择时效果

• 指标选择：采用Shibor 3M作为货币因子的源数据，因其能更好地平滑噪音并反映整体流动性趋势。
• 货币政策状态判断：通过每月Shibor 3M序列斜率判断货币政策状态，分为加速收紧、高位平稳、加速放松、低位平稳。
• 股票市场择时效果：基于Mstock_t的单因子策略在不同Slope参数下均表现良好，最优年化收益达17.70%。
• 债券市场择时效果：基于Mbond_t的单因子策略在不同Slope参数下也表现稳定，最优年化收益达0.88%。
• 参数不敏感性：策略对参数设置不敏感，回测业绩稳定。

二、信用因子构建与单因子择时效果

• 指标选择：结合软硬数据，包括贷款需求指数、M2同比、新增人民币贷款和新增社融，构建宏观扩散指数credit_trend_t。
• 信用状态判断：credit_trend_t大于0表示信用扩张，小于0表示信用收缩。
• 股票市场择时效果：基于credit_trend_t的策略年化收益达11.91%，最大回撤控制在25.26%。
• 债券市场择时效果：基于credit_trend_t的策略年化收益达0.86%，最大回撤控制在5.83%。
• 策略表现：信用因子在股票市场表现优于债券市场，但整体仍具有显著超额收益。

三、信用+货币的综合择时体系

• 主导逻辑切换：通过分析股债市场走势的IR值，识别市场主导逻辑的切换。
• 调仓规则：根据主导逻辑选择信用或货币因子进行调仓，若主导逻辑为信用，则采用credit_trend_t；若为货币，则采用Mstock_t。
• 策略参数：选取slope=0.8和ir=1.75的策略组合，其表现最优。
• 综合择时效果：综合策略在回测期内绝对回报达20.00%，最大回撤控制在22.16%，相对收益表现均衡，优于单因子策略。

实证结果

股票市场

• 最优策略：slope=0.8，ir=1.75，年化收益达22.00%，最大回撤为22.16%。
• 回测表现：策略在多数年份均能战胜基准，表现稳健。
• 年度表现：
  • 2008：42.10%绝对收益，87.76%相对收益。
  • 2009：160.25%绝对收益，63.17%相对收益。
  • 2010：-0.48%绝对收益，-0.09%相对收益。
  • 2011：-4.89%绝对收益，-0.6996相对收益。
  • 2012：8.27%绝对收益，0.6647相对收益。
  • 2013：-7.20%绝对收益，-0.5138相对收益。
  • 2014：5.22%绝对收益，0.7043相对收益。
  • 2015：47.96%绝对收益，2.1144相对收益。
  • 2016：22.96%绝对收益，2.1472相对收益。
  • 2017：19.13%绝对收益，2.5751相对收益。
  • 2018：-3.70%绝对收益，-0.4531相对收益。

债券市场

• 最优策略：slope=0.8，ir=1.75，年化收益达1.49%，最大回撤为5.83%。
• 回测表现：策略在多数年份表现稳定，但部分年份相对收益较差。
• 年度表现：
  • 2008：27.11%绝对收益，0.00%相对收益。
  • 2009：-1.52%绝对收益，3.37%相对收益。
  • 2010：0.11%绝对收益，1.65%相对收益。
  • 2011：2.18%绝对收益，0.20%相对收益。
  • 2012：1.28%绝对收益，2.55%相对收益。
  • 2013：-5.30%绝对收益，0.60%相对收益。
  • 2014：2.88%绝对收益，-4.07%相对收益。
  • 2015：-0.22%绝对收益，-4.21%相对收益。
  • 2016：0.19%绝对收益，2.54%相对收益。
  • 2017：0.00%绝对收益，4.86%相对收益。
  • 2018：5.28%绝对收益，-1.01%相对收益。

风险提示

• 模型基于历史数据，存在失效风险。
• 市场情况可能变化，策略效果可能受到影响。

作者与联系信息

• 分析师：吴先兴，SAC执业证书编号：S1110516120001，邮箱：wuxianxing@tfzq.com，电话：18616029821。
• 联系人：陈可，邮箱：chenke@tfzq.com。

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图表目录

• 图1：美股β比A股β具备显著更强的风险收益比
• 图2：滞后型货币政策的循环
• 图3：货币政策的传导路径
• 图4：“货币+信用”轮盘
• 图5：Shibor3M更能体现货币趋势
• 图6：不同slope参数取值下货币因子策略的净值表现
• 图7：不同slope参数下货币因子策略的净值表现
• 图8：不同slope参数下基于MStockt货币因子在债券市场的择时表现
• 图9：X-13—arima算法对信贷需求指数的平滑效果
• 图10：基于credit_trend_t所划分的不同信用周期
• 图11：单信用因子在股票市场上的择时效果
• 图12：信用因子择时策略在债券市场的回测净值表现
• 图13：信用+货币主导逻辑切换图
• 图14：股票择时（slope=0.8，ir=1.75）的净值回测图
• 图15：债券择时（slope=0.8，ir=1.75）的净值回测图

表格目录

• 表1：基于不同slope参数下的股票择时效果检验
• 表2：slope=0.8时股票择时效果明细
• 表3：基于不同slope参数下的债券择时效果检验
• 表4：slope=0.8情形下的业绩明细
• 表5：信用指标发布时点与采集方式
• 表6：信用因子择时策略在股票市场的绝对回报业绩明细
• 表7：信用因子择时策略在股票市场的相对回报业绩明细
• 表8：信用因子择时策略在债券市场的绝对回报业绩明细
• 表9：信用因子择时策略在债券市场的相对回报业绩明细
• 表10：股票择时 (slope=0.8,ir=1.75) 的绝对回报明细
• 表11：股票择时 (slope=0.8, ir=1.75) 的相对回报明细

结论

本报告构建了一个基于“货币+信用”双维度的资产轮动策略，通过分析两者的互动关系，提升了股债市场的择时能力。综合策略在多数年份表现优于单因子策略，且对参数设置不敏感，具有较强的稳健性和可操作性。