摘 要宏观数据最新情况：从宏观因子事件来看，从国内数据来看，景气度方面，PMI本月继续回落至50，出现连续3个月下跌；通胀方面，CPI同比数据延续上涨态势，而PPI同比则出现连续下跌；货币供需方面，金融机构新增人民币贷款(12个月滚动同比%)连续上涨，而社会融资规模(剔除地方专项债)再度回落，M1同比回落至历史地位；实体经济方面，全社会用电量连续下降；利率方面，10年期国债收益率、信用债利率、信用利差本月均出现下跌。海外数据方面，美元指数本月再度上涨，美债利率有所回落；本月WTI原油价格出现大幅下跌，下跌幅度超过20%。
从宏观指标的最新趋势来看，11月PMI再度出现回落，不同周期上均呈现下行趋势；通胀指标方面，CPI、PPI趋势出现分化，CPI同比整体来看处于上行趋势，而PPI同比、WTI原油在不同周期上均呈现下行趋势；货币方面，M1同比、M2同比在不同周期上均呈现下行趋势；利率方面，10年期国债收益率本月继续回落，当前趋势向下；海外方面，美元指数本月继续上行，不同周期上均呈现上行趋势。
结合宏观因子事件以及宏观指标趋势的资产配置建议：权益类资产中，在PMI趋势下行、CPI连续上升、社融规模大幅下降等不利因素的影响下，当前认为权益类资产上涨空间有限，而WTI原油价格的大幅下跌一定程度上将可能利好中大盘股指，因此我们认为未来权益类资产将以震荡走势为主；
债券类资产中，PMI、原油价格下行有望推动债券资产上行，且本月美债利率出现回落，未来债券类资产或继续上行；
商品类资产中，在美元指数上行、WTI原油价格大幅下跌、PMI等多重不利因素下，当前继续看空工业品。
资产配置模型表现：全球配置方面，11月风险平价+LLT择时、控制下行幅度、以及控制波动率策略的收益率分别为0.72%、-0.95%、-1.17%；2017年至今，三个策略的年化收益率分别为4.80%、2.39%、6.51%。国内配置方面，11月ABL组合收益率为0.78%；2017年至今，ABL组合的年化收益率为0.28%。场内基金、FOF基金以及量化基金：从新发行、成立、或者上市的情况来看，FOF方面，11月有4只养老FOF、以及1只普通FOF发行或者成立；场内基金方面，本月内分别有4只LOF、以及4只ETF(不包含货币)发行、成立、或者上市。
FOF方面，从前三批已经成立的11只普通FOF的业绩表现来看，在11月中小盘股回暖的影响下，FOF基金的净值普遍出现了不同幅度的上涨；养老目标FOF基金中，4只已经成立的养老FOF基金的净值在本月均出现不同幅度的上涨。
11月主动型量化基金净值平均上涨1.03%，量化对冲基金净值平均下跌0.19%；指数增强基金方面，11月沪深300指数增强基金平均相对于指数的超额收益率为-0.81%，中证500指数增强基金平均相对于指数的超额收益率为-0.25%。一、大类资产、宏观数据及配置建议1.1宏观因子事件以及资产配置建议我们从宏观因子的角度出发来研究资产配置。在宏观因子的选择上，我们主要选择了一些市场上投资者关注度较高的宏观因子，并要求这些宏观因子有一个比较可靠的数据来源，以及一个相对较高的公布频率——至少每月公布一次数据。截至2018年11月30日，我们跟踪的25个宏观数据的最新值如下(对于部分季节性较强的宏观数据，我们将研究其多期滚动平均值，依据该数据的同比变动情况来分析其走势)：
为了研究宏观因子对于资产收益的影响，我们定义四类因子事件，分别为：
从国内数据来看，景气度方面，PMI本月继续回落至50，出现连续3个月下跌；通胀方面，CPI同比数据延续上涨态势，而PPI同比则出现连续下跌；货币供需方面，金融机构新增人民币贷款(12个月滚动同比%)连续上涨，而社会融资规模(剔除地方专项债)再度回落，M1同比回落至历史地位；实体经济方面，全社会用电量连续下降；利率方面，10年期国债收益率、信用债利率、信用利差本月均出现下跌。海外数据方面，美元指数本月再度上涨，美债利率有所回落；本月WTI原油价格出现大幅下跌，下跌幅度超过20%。
具体发生事件如下：
为了保证因子事件具有参考意义，我们采用一定标准进行筛选，具体标准如下：
对应最新的因子事件，从未来一个月来看，在PMI、WTI原油价格、美元指数等宏观数据所触发的事件的影响下，未来一个自然月中，在CPI连续上升、社融规模大幅下降等不利因素的影响下，当前认为权益类资产上涨空间有限，而WTI原油价格大幅下跌一定程度上将可能利好中大盘股指，因此我们认为未来权益类资产将以震荡走势为主；债券类资产中，PMI连续回落有望推动债券资产上行，本月美债利率出现回落，未来债券类资产或继续上行；商品类资产中，在美元指数上行、WTI原油价格大幅下跌、PMI等多重不利因素下，当前继续看空工业品。
对应最新的因子事件，未来三个自然月中，在CPI连续上升、社融规模大幅下降以及WTI原油价格大幅回落的影响下，当前认为权益类资产将进入震荡；债券类资产中，PMI连续回落有望推动债券资产上行，且本月美债利率出现回落，未来债券类资产或继续上行。
从指数之间的相对收益来看，从历史上宏观因子事件的角度来看，未来一个自然月以及三个自然月内，在债券利率以及信贷货币指标的影响下，相比于小盘股指，大盘股指有望获得更高的收益。
综上，结合本月的宏观因子事件以及相应资产的历史表现，权益类资产中，在CPI连续上升、社融规模大幅下降等不利因素的影响下，当前认为权益类资产上涨空间有限，而WTI原油价格大幅下跌一定程度上将可能利好中大盘股指，因此我们认为未来权益类资产将以震荡走势为主；债券类资产中，PMI连续回落有望推动债券资产上行，且本月美债利率出现回落，未来债券类资产或继续上行；商品类资产中，在美元指数上行、WTI原油价格大幅下跌、PMI等多重不利因素下，当前继续看空工业品。1.2宏观指标趋势以及资产配置建议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。相比于直接统计宏观指标趋势在上行和下行情况下大类资产的绝对收益，统计平均收益的差排除了大类资产的测算区间内整体走势的影响。具体来看，我们利用T检验判断某个宏观指标(取不同周期的历史均线)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：
具体流程上，我们利用历史均线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，我们根据各个指标最新的变化趋势，判断各个大类资产未来一个月的走势情况。
从宏观指标的最新趋势来看，11月PMI再度出现回落，不同周期上均呈现下行趋势；通胀指标方面，CPI、PPI趋势出现分化，CPI同比整体来看处于上行趋势，而PPI同比、WTI原油在不同周期上均呈现下行趋势；货币方面，M1同比、M2同比在不同周期上均呈现下行趋势；利率方面，10年期国债收益率本月继续回落，当前趋势向下；海外方面，美元指数本月继续上行，不同周期上均呈现上行趋势。
总体来看，从宏观指标趋势的角度来看，PMI、M1同比趋势下行仍然将对权益类资产产生利空影响，而PPI同比、WTI原油价格的回落一定程度上可能利好权益类资产，因此我们认为权益类资产后市将以震荡为主；债券类资产中，当前PMI回落、原油价格下跌等因素或继续利好债券类资产，当前继续看多债券市场；商品类资产中，而在PMI指标趋势下行以及WTI原油价格下跌的影响下，当前看空工业品的后市表现。1.3风险平价、均值方差模型(全球资产)在资产的选择上，我们选取A股(沪深300、中证500)，港股，美股，国债，信用债，黄金，原油总计8类资产；资产权重方面对于各类资产设定不同的配置上下限，并根据各类资产不同的流动性设定不同的换手比例上限。在配置策略上，我们采用三个策略：风险平价+LLT择时、控制95%意义下资产组合月度最大回撤不超过2%、以及控制资产组合年化波动率不超过5%。
从各个策略收益情况来看，11月风险平价+LLT择时、控制下行幅度、以及控制波动率策略的收益率分别为0.72%、-0.95%、-1.17%；2017年至今，三个策略的年化收益率分别为4.80%、2.39%、6.51%。
1.4ABL模型(A股市场资产)BL模型使用贝叶斯方法，将投资者对于一个或多个资产的预期收益的主观观点与先验分布下预期收益的市场均衡向量相结合，形成关于预期收益的新的估计。在传统的BL模型中，投资者给出的主观观点是对资产未来一阶段收益率的预期，而ABL模型则将BL模型的基础上，将输入条件扩展到了影响大类资产的宏观因子层面，使得资产的预测收益率更为准确。在ABL模型的资产选择上，我们主要选择国内资产，在资产的选择上，我们选取沪深300、中证500，国债，信用债，黄金，农产品、基本金属、能源化工、以及货币总计9类资产；资产权重方面对于各类资产设定不同的配置上下限，并对权益类资产以及商品类资产的权重之和设定上限。
从ABL模型的收益情况来看，11月ABL资产组合收益率为0.78%；2017年至今，ABL资产组合的年化收益率为0.28%，年化波动率和最大回撤分别为4.59%、7.20%。
二、场内基金 、FOF及量化基金2.1基金发行概况以及FOF基金本月表现从新发行、成立、或者上市的情况来看，FOF方面，本月有4只养老FOF、以及1只普通FOF发行或者成立；场内基金方面，本月内分别有4只LOF、以及4只ETF(不包含货币)发行、成立、或者上市。
FOF方面，从前三批已经成立的11只普通FOF的业绩表现来看，在本月中小盘股回暖的影响下，FOF基金的净值普遍出现了不同幅度的上涨；养老目标FOF基金中，4只已经成立的养老FOF基金的净值在本月均出现不同幅度的上涨。
基于马科维茨的优化方法，结合ETF的流动性。调仓采取自适应的方式，即当市场出现巨大风险时，仓位内的资金转移至货币基金或者债券ETF；反之当市场风险不大的情况下，资金转移至风险标的获取超额收益。采用改进的马克维茨ETF配置模型以及自适应调仓规则（60天历史回溯周期），从今年年初以来的组合净值变化图如下图所示。
2.2量化基金表现统计在量化相关的基金方面，我们选择在2018年之前成立的基金，总计包含主动量化基金103只、量化对冲基金18只、沪深300指数增强基金18只、中证500指数增强基金10只。11月主动型量化基金净值平均上涨1.03%，量化对冲基金净值平均下跌0.19%；指数增强基金方面，11月沪深300指数增强基金平均相对于指数的超额收益率为-0.81%，中证500指数增强基金平均相对于指数的超额收益率为-0.25%。
从2018年至今的量化基金业绩表现来看，主动量化基金平均净值上涨幅度为-20.24%；量化对冲基金的平均净值上涨幅度为-0.52%；对于指数增强基金，2018年至今沪深300增强基金、中证500增强基金分别实现了3.01%、5.80%的超额收益。
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《原油大跌或延续工业品弱势，景气度下降有望推动债券类资产上行：大类资产配置与基金月报（2018年11月）》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。
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