宏观经济量化系列之三：构建大类资产的宏观胜率评分卡，货币、信用、增长、通胀与海外五因子-20231013-国盛证券-29页_3mb

报告摘要

量化专题报告总结

核心内容

本报告探讨了大类资产配置中“策略配置”理念的引入，并构建了基于“赔率”与“胜率”两个维度的分析框架，用于提升资产配置的收益风险特征。

主要观点

策略配置优于传统资产配置：
- 2011年后，A股和中债的风险溢价明显降低，导致风险平价策略效果不佳。
- 在市场有效性较低的情况下，需通过策略配置将低夏普比率资产转化为高夏普比率资产。
- 策略配置分为Alpha策略和Beta策略，本文聚焦Beta策略。
赔率与胜率的定义与作用：
- 赔率是左侧信号，代表资产与合理定价中枢的偏离度，赚的是定价误差的钱。
- 胜率是右侧信号，代表资产核心驱动因子的边际变化，赚的是基本面动量的钱。
- 赔率与胜率相互补充，能有效刻画资产在时间序列中的状态，提升配置效率。
赔率-胜率复合策略的优势：
- 赔率-胜率框架下的资产配置策略优于纯赔率或纯胜率策略。
- 自2011年以来，基于该框架的资产配置策略年化收益达6.7%，最大回撤为2.8%，卡玛比率达2.43。
宏观胜率评分卡设计：
- 从货币、信用、增长、通胀和海外五个宏观维度出发，量化定义方向和强度，构建宏观胜率评分卡。
- 资产的宏观胜率反映了其对当前宏观经济情景的适应性。
四种投资机会特征分析：
- 高赔率+高胜率：收益风险特征明显改善，建议集中仓位操作。
- 低赔率+高胜率：虽然赔率低，但胜率高，仍具备优秀收益风险特征，不应过早降低仓位。
- 高赔率+低胜率：风险较大，建议提高组合分散化程度。
- 低赔率+低胜率：风险和收益均低，需谨慎对待。

关键信息

一、赔率策略

权益资产赔率指标：股息率-国债收益率（DRP），优于ERP（市盈率倒数-国债收益率）。
利率债赔率指标：预期收益，基于改进后的CIR模型预测未来一年的Δr。
可转债赔率指标：CCB模型的定价误差，用于衡量可转债与利率债之间的轮动。
赔率增强型策略表现：年化收益6.4%，最大回撤3.2%，卡玛比率1.96。

二、胜率策略

宏观胜率评分卡构建：通过五个宏观维度（货币、信用、增长、通胀、海外）的信号打分，构建资产的综合胜率。
权益胜率策略表现：年化收益12.8%，最大回撤17.9%，年化换手率3.6倍。
利率债胜率策略表现：年化收益4.6%，最大回撤2.0%，年化换手率4.3倍。
胜率增强型策略表现：年化收益6.3%，最大回撤2.8%，卡玛比率2.27。

三、赔率-胜率复合策略

四种状态分析：
- 高赔率+高胜率：年化收益22%，波动20%，最大回撤26%，月度胜率61%，盈亏比1.33。
- 低赔率+高胜率：年化收益34%，波动17%，最大回撤16%，月度胜率69%，盈亏比1.10。
- 高赔率+低胜率：年化收益-8%，波动22%，最大回撤35%，月度胜率47%，盈亏比0.98。
- 低赔率+低胜率：年化收益-34%，波动29%，最大回撤56%，月度胜率34%，盈亏比0.49。
资产配置策略表现：年化收益6.7%，最大回撤2.8%，卡玛比率2.43，年化换手率177%。