量化资产配置研究之十：基于不同宏观经济状态下的资产配置策略-20180704-广发证券-28页-2mb

基于不同宏观经济状态下的资产配置策略总结

核心内容

本文探讨了基于不同宏观经济状态下的资产配置策略，重点分析了宏观指标趋势对大类资产收益率的影响，并结合经典模型BL模型进行优化。通过研究宏观指标（如PMI、CPI同比、M2同比等）的变化趋势，划分出四种宏观经济状态：景气上行+通胀下行、景气上升+通胀上行、景气下行+通胀上行、景气下行+通胀下行。在不同经济状态下，构建相应的资产配置策略，以期实现资产的稳定正收益。

主要观点

• 宏观指标趋势判断：采用历史均线或HP滤波方法判断宏观指标趋势，其中HP滤波得到的结果更平滑，有助于提高策略的稳定性。
• 资产配置策略构建：
  • 根据宏观指标趋势对资产收益的影响，筛选出显著影响的资产，并调整其在组合中的权重。
  • 采用BL模型，将资产的历史收益与宏观趋势影响相结合，提高收益率预测的准确性。
• 策略表现：
  • 在包含全部类型商品的配置中，基于HP滤波的策略表现优于基于历史均线的策略。
  • 不同宏观经济状态下，配置不同的资产组合，以获得稳定收益。例如，在景气上行+通胀下行或上行阶段，股票和商品表现较好；在景气下行阶段，债券表现较好。

关键信息

一、大类资产配置框架以及宏观经济状态

• 资产类别：股票、债券、商品、货币。
• 二级资产：
  • 股票：沪深300、中证500
  • 债券：中证国债、中证企业债
  • 商品：黄金、农产品、基本金属、能源化工
  • 货币：货币基金指数
• 宏观经济状态划分：基于景气度与通胀的变化趋势，分为四种状态。

二、基于单个宏观指标变化趋势的资产配置策略

• 趋势判断方法：
  • 历史均线（3个月、6个月等）
  • HP滤波
• 资产配置策略：
  • 在每个调仓周期，根据宏观指标趋势调整资产权重。
  • 基准权重：
    • 包含全部商品：权益25%、债券25%、商品20%、货币30%
    • 商品仅包含黄金：权益30%、债券30%、商品10%、货币30%
• 策略表现：
  • 包含全部商品的策略：年化收益率15.16%（历史均线）和17.82%（HP滤波），波动率分别为11.80%和12.05%，夏普比率分别为103.02%和122.95%。
  • 商品仅包含黄金的策略：年化收益率16.95%（历史均线）和18.37%（HP滤波），波动率分别为13.33%和12.33%，夏普比率分别为104.64%和124.66%。

三、宏观经济变化趋势与经典模型的结合——BL模型

• BL模型原理：
  • 结合先验均衡收益（历史平均收益率）与主观收益观点（宏观趋势对资产收益的影响）。
  • 通过贝叶斯方法，得到后验收益并用于资产配置。
• BL模型表现：
  • 两种趋势判断方法（历史均线与HP滤波）下的BL模型均优于均值方差模型。
  • 年化收益率分别为11.88%（历史均线）和12.26%（HP滤波）。
  • 最大回撤分别为12.71%和13.02%，波动率分别为10.21%和9.90%，夏普比率分别为86.97%和93.50%。
• 收益预测误差：
  • 采用宏观趋势影响后，收益率预测误差显著降低。

四、基于不同经济状态的资产配置策略

• 经济状态下的配置策略：
  • 景气上行+通胀下行：股票、商品为主
  • 景气上行+通胀上行：股票、商品为主
  • 景气下行+通胀上行：债券为主
  • 景气下行+通胀下行：债券为主
• 权重分配：
  • 采用K值衡量景气与通胀变化幅度的比值，K在0.25-0.75之间。
  • 根据K值对不同经济状态下的资产组合进行加权，得到最终的大类资产配置权重。
• 回测结果：
  • 在包含全部商品的配置中，年化收益率为15.16%（历史均线）和17.82%（HP滤波）。
  • 在仅配置股票、债券、黄金、货币的组合中，年化收益率为16.95%（历史均线）和18.37%（HP滤波）。

五、总结

• 本文通过分析宏观指标趋势，构建了不同宏观经济状态下的资产配置策略。
• 结合BL模型，有效提高了资产收益率的预测准确性，并在控制风险方面表现良好。
• 不同经济状态下，配置不同的资产组合，能够实现相对稳定的正收益。
• 策略基于历史数据，存在一定局限性，不能完全预测未来。

风险提示

• 所有模型和结论基于历史数据，不能完全准确反映现实情况。
• 策略需根据市场环境动态调整，不能完全依赖模型结果。

数据来源

• 广发证券发展研究中心
• Wind数据库

联系方式

• 分析师：马普凡、严佳炜、李豪
• 联系人：李豪
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