策略专题：今夕是何年？基于马氏距离定量测算历史对比法对市场的指引效果-20230619-西南证券-21页_2mb

今夕是何年？基于马氏距离定量测算历史对比法对市场的指引效果

核心内容

本报告探讨了如何利用马氏距离这一量化工具，从宏观经济面和市场面两个角度对当前市场与历史时刻进行对比分析，以期为投资决策提供参考。尽管“历史不会重复”，但“往往压着相同的韵脚”，市场参与者常通过历史复盘来预判未来趋势。然而，由于历史场景与当前环境存在差异，仅凭主观判断难以准确识别相似点，因此引入马氏距离进行客观量化分析。

主要观点

• 马氏距离的引入：马氏距离是一种基于多维数据的相似性度量工具，相较于欧式距离，它考虑了指标间的相关性，因此在分析时更具鲁棒性。
• 指标选择与计算：在宏观经济面，选取利率、剩余流动性、股票风险溢价和PMI指数；在市场面，选取估值分位数、换手率、平均相关系数、宽度和离散度等指标。
• 历史相似性识别：2023年5月最相似的宏观经济场景为2021年12月，市场面最相似的场景为2019年，但两者均未在宽基指数择时上带来显著超额收益。
• 行业轮动策略表现：综合宏观经济面和市场面的多头组合在2016年以来跑赢基准，年化超额收益约为5%；但在2020年7月至2022年6月期间因未能配置新兴产业而表现不佳。
• 模型局限与改进方向：马氏距离在熊市中表现较为稳定，但对新兴产业发展和结构性行情反应较弱。模型的鲁棒性仍有待提升，后续将持续跟踪并优化底层指标。

关键信息

宏观经济面马氏距离

• 底层指标：利率、剩余流动性、股票风险溢价、PMI指数（环比转同比）。
• 计算方式：标准化处理后计算马氏距离，每月更新一次。
• 识别结果：2023年5月最相似的宏观经济场景为2021年12月，均处于经济环比下滑阶段。
• 回测表现：基于宏观经济面的多空策略表现不佳，但在2018年和2022年熊市中表现较好，超额收益分别为31.6%和16%。
• 策略局限：由于近年来经济结构变化较大，模型难以准确预测新兴行业走势。

市场面马氏距离

• 底层指标：估值分位数、换手率、成分股相关系数、宽度、离散度。
• 计算方式：基于中证800成分股数据进行标准化处理后计算马氏距离。
• 识别结果：2023年5月最相似的市场场景为2019年，市场整体估值较低、换手率中高、成分股离散度较高。
• 回测表现：基于市场面的多空策略表现平平，但在2022年7月后有所回升，整体年化超额收益约为5%。
• 策略局限：市场特征指标多在极值时发挥作用，非极值期间效果有限，且对新兴产业缺乏适应性。

行业轮动策略

• 策略逻辑：通过识别与当前最相似的历史时刻，找出历史中表现优异的行业进行配置。
• 表现评估：
  • 宏观经济面多头组合：净值为2.02，最大回撤为-28.3%。
  • 市场面多头组合：净值为1.63，最大回撤为-38.2%。
  • 复合策略：相对基准年化超额收益约为5%，但在2020年7月至2022年6月期间因对电新板块欠配而表现不佳。
• 当前配置：2023年6月，宏观经济面多头配置煤炭、有色金属和食品饮料；市场面多头配置国防军工、消费者服务和食品饮料；复合策略配置煤炭、有色金属、食品饮料、国防军工和消费者服务。

结论与展望

• 结论：马氏距离在分析历史相似性方面提供了量化工具，但在宽基指数择时和新兴行业预测上效果有限。在熊市中，该模型表现较为稳定，能提供一定超额收益。
• 展望：未来将优化底层指标选择，提升模型的稳定性与适应性，同时持续跟踪模型表现，以期更好地指导市场投资。

风险提示

• 回归模型失效风险
• 指标选取不合理风险

附录：相关研究

1. 23Q1财报业绩分析：全A盈利增速转增，可选消费、金融等行业业绩修复较好 (2023-05-29)
2. 中美股债相关性研究 (2023-05-18)
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4. 2023Q1公募基金持仓分析：加仓TMT，减仓新能源、金融 (2023-05-02)
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6. 西南策略图集—2023年3月 (2023-04-11)