金融工程研究报告-全球资产配置：宏观打分卡.docxVIP

正文目录

引言 5

宏观变量的影响逻辑 5

宏观因子构建 7

国内景气 7

国内货币 9

国内信用 10

国内通胀 11

全球景气 13

全球货币 15

全球通胀 17

美元周期 18

全球金融风险 20

由宏观因子到多资产择时 21

大类资产配置策略构建 24

风险预算模型构建 24

结合宏观风险控制构建稳健配置策略 26

参数敏感性检验 30

6总结 31

7风险提示 32

图表目录

图1：美国10年期隐含通胀预期与标普500指数走势并不具备明确相关性 6

图2：通胀及美元相关数据与伦敦金价格的滚动5年相关系数变化 7

图3：国内景气因子走势 8

图4：国内景气因子的不同状态对大类资产年化收益的区分情况 8

图5：不同指标处理方法简图 9

图6：国内货币因子走势 10

图7：国内货币因子的不同状态对大类资产年化收益的区分情况 10

图8：国内信用因子走势 11

图9：国内信用因子的不同状态对大类资产年化收益的区分情况 11

图10：“PMI:主要原材料购进价格”指标走势领先于CPI非食品及PPI（指标经标准化） 12

图11：国内通胀因子走势 12

图12：分上行、下行两种状态时，国内通胀因子对大类资产年化收益的区分情况 13

图13：分上行、下行、震荡三种状态时，国内通胀因子对大类资产年化收益的区分情况 13

图14：全球景气因子走势 14

图15：全球景气因子的不同状态对大类资产年化收益的区分情况 15

图16：美国1年期国债收益率走势领先于政策利率变化 15

图17：美联储持有证券规模变动（单位：亿美元） 16

图18：全球货币因子走势 16

图19：全球货币因子的不同状态对大类资产年化收益的区分情况 17

图20：全球通胀因子及其状态划分（右轴：1代表上行，0代表震荡，-1代表下行） 17

图21：全球通胀因子的不同状态对大类资产年化收益的区分情况 18

图22：美元因子及其状态划分（右轴：1代表上行，0代表震荡，-1代表下行） 18

图23：美元因子的不同状态对大类资产年化收益的区分情况 19

图24：2014-2015年中证800与美元指数均大幅上行 19

图25：美元因子的不同状态对大类资产年化收益的区分情况（剔除2014-2015年） 20

图26：全球金融风险因子及其状态划分（右轴：1代表上行，0代表震荡，-1代表下行） 20

图27：全球金融风险因子的不同状态对大类资产年化收益的区分情况 21

图28：中证800宏观择时结果 22

图29：中债10年国债指数宏观择时结果 22

图30：标普500宏观择时结果 22

图31：SGE黄金9999宏观择时结果 22

图32：布伦特原油宏观择时结果 22

图33：LME3个月铜宏观择时结果 22

图34：中证800不同宏观评分下年化收益表现 23

图35：中债10年国债指数不同宏观评分下年化收益表现 23

图36：标普500不同宏观评分下年化收益表现 23

图37：SGE黄金9999不同宏观评分下年化收益表现 23

图38：布伦特原油不同宏观评分下年化收益表现 24

图39：LME3个月铜不同宏观评分下年化收益表现 24

图40：风险预算策略净值表现 26

图41：风险预算策略资产权重分布 26

图42：桥水全天候策略示意图 27

图43：叠加宏观风险控制后的大类资产配置策略净值 28

图44：叠加宏观风险控制后的大类资产配置策略权重分布 29

图45：计算协方差矩阵时不同时间序列窗口长度下，大类资产配置策略表现统计 30

图46：计算资产宏观风险暴露强度时不同窗口长度下，大类资产配置策略表现统计 31

图47：不同的短融资产宏观风险暴露强度下，大类资产配置策略表现统计 31

表1：各宏观维度对大类资产的逻辑影响方向 5

表2：所选指标信息 7

表3：选取指标及逻辑 14

表4：各资产择时策略绩效统计 23

表5：底层资产及相关ETF信息 25

表6：各宏观维度对大类资产的逻辑影响方向 27

表7：策略分年度绩效统计 29

引言

在此前研究中，我们已先后针对原油、美股、黄金三类资产构建了单资产择时策略。虽然各个模型都实现了不错的择时效果，但模型之间却相对割裂，难以形成一条完整的逻辑链条，这也使得模型结果的可解释性相对偏弱。

本篇报告中，我们考虑剥离特质性因素，从影响大类资产走