20180314-华宝证券-金融工程专题报告_事件驱动在大类资产择时及资产配置中的应用_19页_2mb

事件驱动在大类资产择时及资产配置中的应用总结

核心内容

本报告探讨了事件驱动择时策略在大类资产配置中的应用，旨在通过识别特定事件对资产价格的预测意义，提高资产配置模型的收益并控制风险。与连续性择时系统相比，事件驱动择时具有胜率高但频率低的特点，适合用于对资产配置权重进行动态调节。

报告从宏观事件驱动、资金与情绪面事件驱动以及技术形态层面三个维度构建事件驱动策略，并测试了五类资产（A股、港股、美股、债券、黄金）的择时效果。通过将事件驱动指标与趋势跟踪系统（BL模型）融合，提升了配置模型的收益表现，同时控制了风险。

主要观点

• 事件驱动择时信号频率较低但胜率较高，适用于资产配置的动态调整，而非作为主择时策略。
• 连续性择时系统存在缺陷，如胜率不高、对心理压力要求较大、失效后对配置权重影响显著。
• 事件驱动策略可以与连续性择时系统融合，提升整体收益，同时有效控制风险。
• 宏观指标（如GDP、发电量、CPI、PPI、流动性）在某些资产中具有较高的预测意义，尤其在A股和黄金中表现突出。
• 资金与情绪指标（如陆股通、产业资本增减持、基金仓位、一致性指数、指数估值）对A股的预测能力较强，其中陆股通买入信号和基金仓位变动具有显著的择时价值。
• 技术形态指标（如W底、M头、启明星、黄昏星、MACD背离）对A股、港股、美股等资产的底部预测能力较强，尤其是W底形态和MACD底背离。

关键信息

1. 宏观事件驱动指标构建与测试

• GDP：A股和黄金在GDP上行拐点时上涨概率高，下行拐点时下跌概率高。
• 发电量：对A股和黄金有显著的预测意义，尤其是长期下跌后上涨信号。
• 消费者信心指数：A股在长期下跌后上涨时胜率较高，债券在长期上涨后下跌时胜率较高。
• OECD综合领先指标：对债券市场的预测意义较强，但对其他资产意义较弱。
• CPI：对A股和黄金的预测意义较强，尤其在长期下跌后上涨信号时。
• 流动性指标（如M1、M2、贷款余额、国债收益率）：对A股和黄金具有较高的预测能力。

2. 资金与情绪面事件驱动指标构建与测试

• 陆股通：作为买入信号胜率较高，尤其在长期下跌后上涨时。
• 产业资本增减持：作为买入信号胜率较高，但作为卖出信号意义较弱。
• 基金仓位变动：对A股和黄金的预测意义显著，买入信号胜率较高。
• 一致性指数：作为底部买入信号胜率较高，顶部信号胜率较低。
• 指数估值：作为底部买入信号，胜率可达100%，但触发频率较低。

3. 技术形态指标构建与测试

• W底形态：对A股、港股、黄金具有较强预测意义，胜率超过70%。
• 启明星形态：对港股、美股、黄金的预测意义较强，胜率超过60%。
• MACD底背离：对A股、港股、美股、黄金的预测意义显著，胜率在60%-80%之间。
• MACD顶背离：对A股的逃顶作用不明显。

4. 基于事件驱动的大类资产配置模型

• BL模型：原始模型年化收益为5.90%，加入事件驱动择时后提升至6.72%。
• 风险控制：最大回撤略有扩大，但平均最大回撤有所减小，Calmar比率和夏普比率均提高。
• 事件驱动指标扩展性良好：可在原有择时系统中不断加入有效的事件驱动信号，以提升配置模型的绩效。

结论

事件驱动择时策略在大类资产配置中具有重要的应用价值。其胜率高、频率低的特点使其适合用于资产配置权重的动态调整，而非替代连续性择时系统。通过将事件驱动指标与趋势跟踪系统融合，可以有效提升配置模型的收益表现，同时控制风险。因此，事件驱动指标是大类资产配置模型的重要补充工具。

风险提示

• 量化策略研究基于历史数据，可能存在模型设定偏差。
• 投资有风险，入市需谨慎。
• 本报告信息来源于公开数据，不保证其准确性与完整性。
• 本报告仅反映发布当日的独立判断，不保证未来不发生变化。