我们利用取历史均线或者滤波的方法判断单个宏观指标的趋势；然后统计历史上宏观指标变化趋势对于资产未来一个月收益率的影响，筛选在宏观指标处于不同的变化趋势下，平均收益存在显著差异的资产；最后，我们根据不同指标的实际变化情况，调整组合中对应资产的权重，并构建相应的资产组合。经测算，相比于基准组合，调整后组合获得超过6%的年化超额收益率。
此外，我们利用BL模型，结合资产历史平均收益以及宏观趋势对于资产收益率的影响。具体来看，在先验均衡收益方面，我们取资产的历史平均月度收益率；在主观收益观点方面，我们从景气度、通胀两个维度出发，统计其在对于某一个大类资产的影响。最终策略表现优于经典的均值方差策略，且同样能够较好地控制风险。
最后，我们根据景气度以及通胀的变化趋势将宏观经济状态划分为四个时段，力求在不同的宏观经济状态下都能够获得稳定的正收益。在不同的宏观经济状态下，我们根据各个资产的表现，选择不同的资产组合进行配置。经回测，根据本文中对于宏观经济状态的划分，在不同宏观经济状态下组合均获得了相对比较稳定的正收益。正文一、大类资产配置以及宏观经济状态在大类资产的配置流程中，我们从配置目标出发，根据配置的收益目标、风险控制目标、时间目标、以及其他目标选择合适的资产；在权重的分配上，我们从长期的战略配置出发，结合短期的动态战术调整。
本篇报告将主要研究基于不同宏观经济状态下的资产配置策略。具体来看，本文中我们从单个宏观指标出发，研究单个宏观指标的动态变化趋势对于大类资产收益率的影响；而后我们根据相应宏观指标的变化趋势对宏观经济状态进行划分，统计在不同经济状态下各个大类资产的表现，并以此构建资产配置策略。
我们将宏观数据的动态变化分为两类：宏观数据的极端走势以及宏观数据的变化趋势。对于本文中研究的变化趋势，我们将利用各个宏观数据的历史均线或者滤波处理之后的结果来度量宏观数据的趋势，然后统计历史上在不同的宏观趋势下各个大类资产的表现，并以此作为未来资产配置的依据。以PMI数据为例，在同一个时点可能出现极端走势与变化趋势方向相反的情况。本篇报告中，我们将主要研究宏观数据中长期的变化趋势(上行、下行)对于资产收益率的影响，并结合各个宏观数据的历史变化情况进行分析。
首先，我们对于单一宏观数据，如工业增加值、CPI同比、M2同比等数据，采用历史均线或者HP滤波的方法来判断宏观指标的趋势；然后，我们统计历史上单个宏观指标趋势对于资产收益率的影响，并将同类指标进行合成后根据其变化趋势来划分不同的宏观经济状态；最后，我们根据各个大类资产在不同宏观经济状态下的表现，并以此构建资产配置策略。在配置资产的选择上，由于当前A股市场上公募基金的种类相对有限，公募FOF基金缺乏投资农产品以及工业品的途径，因此在测算中我们同时考虑两类资产池，分别为：
1、配置全部类型商品，既配置股票、债券、黄金、工业品、农产品、以及货币
2、商品类资产中仅配置黄金，既配置股票、债券、黄金、以及货币
二、单个宏观指标本文中，我们从市场上投资者关注度比较高的单个宏观指标出发，研究指标趋势对于资产收益的影响。在指标的选取上，我们从几个维度来考虑，分别选择代表增长与景气、通胀、货币、利率以及外汇共计5类指标。
此处我们主要采用两类方法判断宏观指标的趋势，分别为：历史均线、以及HP滤波方法。
在单个宏观指标的测试上，为了研究宏观指标趋势对于大类资产收益率的影响，我们将单个宏观指标分为趋势上行以及趋势下行的情况，并统计在上行和下行的情况下，某一个大类资产的平均收益是否会出现明显的分化。具体来看，我们利用T检验判断某个宏观指标(取历史均线或者滤波处理后)处于上行和下行的情况下，某个资产的收益是否存在明显差别。如果t值较大，则认为该指标的变化趋势对于大类资产的收益率存在显著影响：
举例来看，在PMI指标历史3月均线处于上行的情况下，沪深300的平均月收益率为3.22%，而在PMI指标历史3月均线处于下行的情况下，沪深300的平均月收益率为-0.36%，统计t值为2.33，一定程度上说明PMI指标的趋势(3月均线)对于沪深300指数的月收益率存在较为显著的影响，既景气度的上行对于股票资产的正面影响。
在CPI同比指标历史3月均线处于上行的情况下，中证国债指数的平均月收益率为0.08%，而在CPI同比指标历史3月均线处于下行的情况下，中证国债的平均月收益率为0.58%，统计t值为3.12，一定程度上说明CPI同比指标的趋势(3月均线)对于中证指数的月收益率存在较为显著的影响，既通胀上行对于债券资产的负面影响。
在资产配置的策略的具体运作上，我们采用1个月作为调仓的周期。在每一个换仓时点，首先我们将考察各个宏观指标的最新变化趋势，并统计历史上该指标的变化趋势是否会对某一个大类资产的下期收益产生显著的影响。如果存在显著影响，则根据影响的方向在基准权重的基础上上调整下一个月对应资产的配置权重。
经测算，在包含全部类型商品的情况下，采用历史均线方法的策略组合获得了12.13%的年化收益率，最大回撤为15.43%，年化波动率为10.21%；而采用HP滤波方法的策略组合获得了11.90%的年化收益率，最大回撤为11.77%，年化波动率为9.88%。
三、宏观经济变化趋势与经典模型在第二章中，我们主要研究了单个宏观指标的变化趋势对于大类资产收益率的影响，并以此构建了资产配置的策略。在下文中，我们将主要考虑宏观经济状态的两个维度——经济景气度以及通胀，研究这两个维度的变化趋势对于大类资产收益率的影响。在研究这两个维度的变化趋势对于资产收益率影响之前，首先我们需要定量地刻画这两个维度。此处，我们采用上一章中对于资产影响较为显著的相关宏观指标度量经济景气度以及通胀。为了避免同一类型指标对于资产收益产生较大影响，对于同一类型指标，我们将其标准化后取平均处理。
对于均线方法，我们根据第二章的统计结果分别采用3个月、9个月作为均线的计算周期；对于滤波方法，我们取HP滤波处理之后的原指标，标准化后取平均作为经济景气度以及通胀的度量。下文中对于景气度以及通胀均采用此方法进行度量。此处，我们利用BL模型，结合资产历史平均收益，以及宏观趋势对于资产收益率的影响。具体来看，在先验均衡收益方面，我们取资产历史12个月的平均月度收益率作为模型中的先验均衡收益；在主观收益观点方面，我们从景气度、通胀两个维度出发，统计其在上行或者下行的情况下是否对于某一个大类资产存在显著影响。
长期来看，从对于下一个月收益预测的准确性来看，通过BL模型得到的后验收益的均方误差和小于直接采用资产历史收益均值的方法，在历史收益均值的基础上加入宏观趋势的影响有效地提高了资产收益率预测的准确性。
在具体模型的策略上，在收益预测方面，我们将历史平均收益与宏观趋势带来的影响通过BL模型结合起来，计算后验收益作为模型的收益预测输入；在风险控制方面，我们控制组合的年化波动率不超过某个阈值，实现组合风险的控制。从BL模型结果的比较来看，收益方面，两种方法的收益均超过了不加入主观观点的均值方差模型；风险控制方面，两种方法同样基本有效地实现了风险控制。
四、不同宏观经济状态下本章中，我们根据景气度以及通胀的变化趋势将宏观经济状态划分为四个时段，分别为：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。通过在不同经济状态下配置不同的资产组合，力求在不同的宏观经济状态下都能够获得稳定的正收益。
我们根据历史均线或者HP滤波的方法来判断宏观经济状态中两个维度的变化趋势，并统计在4个不同的宏观经济状态下，各个资产的平均月度收益率。从统计的结果来看，对于股票和工业品，在景气上行阶段的表现要明显优于景气下行阶段的表现；而对于债券类资产，在景气下行阶段的表现要明显优于景气上行阶段的表现；而工业品在景气上升的经济状态下往往能够获得更高的收益。
在不同的宏观经济状态下，我们选择不同的资产组合进行配置，并给予各个资产不同的权重。
此外，在权重的分配上我们不仅考虑景气度以及通胀的变化方向，同样考虑景气与通胀的变化幅度。具体来看，我们定义K反应景气度以及通胀的趋势变化幅度比：
在HP滤波方法下，配置全部类型的策略获得了17.49%的年化收益率，最大回撤为12.94%，年化波动率为11.90%；仅配置股票债券黄金货币的策略获得了18.07%的年化收益率，最大回撤为17.53%，年化波动率为12.97%。使用HP滤波的方法得到的指标更加平滑，因此换手率相对较低。
我们分别统计组合在不同经济状态下的表现。经统计在4个不同的宏观经济状态下，该策略均获得了正收益。在景气上行+通胀下行、以及景气上行+通胀上行的阶段，组合中配置了相对较多的股票和商品，因此在这两个区间内收益相对较高；在景气下行+通胀上行、以及景气下行+通胀下行的阶段，组合中配置了相对较多的债券类资产，因此在这两个区间内收益相对较低。
风险提示：本文仅在合理的假设范围讨论，文中数据均为历史数据，基于模型得到的相关结论以及投资建议并不能完全准确的刻画现实环境以及预测未来详细研究内容请参见广发金工定期报告《基于不同宏观经济状态下的资产配置策略：量化资产配置研究之十》历史专题研究以及测算工具下载链接大类资产配置以及FOF历史专题报告下载链接：https://pan.baidu.com/s/1sl0Q39r大类资产配置平台v1.5.1(C#)下载链接：https://pan.baidu.com/s/18qVn_Fj7MDmfL21AdT5yBg大类资产配置回测平台v2.0(Matlab)下载地址：https://pan.baidu.com/s/1c2haHZa欢迎私信索取密码本微信号推送内容仅供广发证券股份有限公司（下称“广发证券”）客户参考，其他的任何读者在订阅本微信号前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，广发证券不会因订阅本微信号的行为或者收到、阅读本微信号推送内容而视相关人员为客户。
完整的投资观点应以广发证券研究所发布的完整报告为准。完整报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券认为可靠，但广发证券不对其准确性或完整性做出任何保证，报告内容亦仅供参考。
在任何情况下，本微信号所推送信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。除非法律法规有明确规定，在任何情况下广发证券不对因使用本微信号的内容而引致的任何损失承担任何责任。读者不应以本微信号推送内容取代其独立判断或仅根据本微信号推送内容做出决策。
本微信号推送内容仅反映广发证券研究人员于发出完整报告当日的判断，可随时更改且不予通告。
本微信号及其推送内容的版权归广发证券所有，广发证券对本微信号及其推送内容保留一切法律权利。未经广发证券事先书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制、刊登、转载和引用，否则由此造成的一切不良后果及法律责任由私自翻版、复制、刊登、转载和引用者承担。
