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-20180314-华宝证券-19页-1mb

报告摘要

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

本文探讨了事件驱动策略在大类资产择时和配置中的应用，旨在通过挖掘特定事件信号，提高资产配置模型的收益与风险控制能力。研究从三个维度构建事件驱动策略：宏观事件驱动、资金与情绪面事件驱动以及技术形态事件驱动。通过将这些非连续性择时信号与传统的趋势跟踪系统融合，提升整体择时效果。

主要观点

择时系统分类：
- 连续性择时系统：如均线系统，适用于任何时刻发出看涨或看跌信号，但胜率较低，盈亏比高，对投资者心理压力较大。
- 事件驱动择时系统：仅在特定事件发生时发出信号，胜率较高但频率较低，不适合作为主择时策略，但可用于资产配置权重的动态调整。
事件驱动策略构建：
- 宏观事件驱动：涵盖经济增长、通货膨胀和流动性三个维度，测试指标包括GDP、CPI、PPI、M1、M2、金融机构贷款余额等。
- 资金与情绪事件驱动：主要关注陆股通资金流动、产业资本增减持、基金仓位变动以及一致性指数和指数估值。
- 技术形态事件驱动：包括W底、M头、启明星、黄昏星、MACD背离等技术指标，用于识别市场顶部和底部。
事件驱动信号的有效性：
- 多数事件驱动信号在买入方面的预测意义显著高于卖出，这与市场底部形成较慢、顶部形成较快有关。
- 事件驱动指标具有高胜率、低频率的特点，适合用于仓位调整，而非单独作为择时策略。
模型测试结果：
- 在BL模型中加入事件驱动择时指标后，模型收益显著提升，风险控制也有所改善。
- 以2:8初始权重为例，年化收益从5.90%提升至6.72%，Calmar比率从2.27提升至3.06，夏普比率从0.80提升至0.98。
- 尽管最大回撤略有扩大，但平均最大回撤下降，表明风险更分散。

关键信息

宏观事件驱动指标测试结果

GDP：对A股和黄金具有较强预测意义，上行拐点预示上涨，下行拐点预示下跌。
发电量同比：对A股和债券的预测意义较强，尤其在长期下跌后出现上行拐点时，A股上涨概率高。
消费者信心指数：对A股和债券具有较强预测意义，上行拐点时A股上涨，下行拐点时债券下跌。
OECD综合领先指标：对债券预测意义较强，下行拐点时债券上涨。
CPI：对A股和黄金有较强预测意义，上行拐点预示上涨，下行拐点预示下跌。
流动性指标：金融机构贷款余额同比和中债国债10年期到期收益率对A股和债券有较强预测意义。

资金与情绪事件驱动指标测试结果

陆股通：买入信号胜率高达89.5%，卖出信号胜率较低。
产业资本增减持：买入信号胜率较高（76.9%），卖出信号胜率较低（57.1%）。
基金仓位变动：买入信号胜率66.7%，卖出信号胜率38.5%。
一致性指数：买入信号胜率64.3%，卖出信号胜率50%。
指数估值：触发信号较少，但胜率高达100%，主要用于识别市场底部和顶部。

技术形态事件驱动指标测试结果

W底形态：对A股、港股、美股、黄金有较强预测意义，胜率均在60%以上。
启明星形态：对港股、美股、黄金的预测意义较强，胜率在60%~85%之间。
MACD底背离：对各类资产均具有较好的预测意义，胜率在60%~87.5%之间。
MACD顶背离：对逃顶作用不显著。

多维度事件驱动指标综合测试

各维度的胜率均在60%以上，其中债券综合胜率最高（81.8%）。
事件驱动信号与连续性择时系统融合后，模型整体表现优于原模型。

BL模型测试结果

组别	初始权重	累计收益率	最大回撤	年化收益率	平均最大回撤	Calmar比率	夏普比率
第一组	2:8	45.70%	-6.47%	6.72%	-2.20%	3.06	0.98
第二组	3:7	47.04%	-7.21%	6.89%	-2.56%	2.69	0.93
第三组	4:6	63.23%	-13.47%	8.82%	-3.34%	2.64	0.84
第四组	5:5	65.80%	-14.33%	9.11%	-3.32%	2.74	0.82
第五组	6:4	84.69%	-21.54%	11.15%	-5.34%	2.09	0.75
第六组	7:3	86.71%	-22.35%	11.35%	-5.43%	2.09	0.74