桥水基金的创始人达里奥曾说，“投资者最需要关注的两大经济周期变量，即经济增长和通货膨胀”。他认为，这些变量在经济环境里一旦发生变化，将会影响大类资产之间的相对表现，并且这种影响关系在数百年时间里基本保持“不变”。2004年，美林证券基于美国1973年以来的历史数据提出了经典的“美林时钟”资产配置模型，其核心思想正如达里奥所表述的那样。
　　那么，“美林时钟”在中国市场的运用效果如何？经过季度窗口的测试，我们发现，衰退期、复苏期、过热期和滞胀期对应的较优资产分别为债券（及小盘股）、股票、股票（及商品）、商品，即大致按照“美林时钟”演绎。如果我们能较好地预测下个季度的宏观环境，则可以借鉴历史经验选择对应资产，构建长期有效的资产配置策略。
　　国内的宏观经济周期约3-4年，而央行的“逆周期”调控原则正是推动“时钟”运转的重要原因。因此，我们将从逆周期视角出发，寻找能够预测下个季度经济增长和通货膨胀变化方向的代理变量。借鉴海外文献，我们基于债券收益率构建了信用利差和期限利差两大信号，将宏观环境分为Growth（增长）、Inflation（通胀）、Slowdown（衰退）三种阶段。
　　本文以构建绝对收益为目标，将股债20-80（30-70）组合作为逆周期配置模型的基准。接着，我们选取沪深300、国证2000、南华商品和中债-国债（总财富）指数作为底层资产。考察期内（2011.06-2022.12），逆周期配置模型的全区间收益回撤比分别为0.85和0.72，高于基准0.47和0.31。然而，从年平均回撤或波动来看，逆周期配置模型仍然明显高于基准。为了进一步熨平组合的年平均回撤或波动，我们尝试引入月度趋势信号来“抵消”季度逆周期信号的左侧风险。
　　引入趋势信号后的优点在于，降低趋势行情明确年度的回撤，且年均收益基本不变，故年均收益回撤比有所提升。此外，年均单边换手可进一步下降。但是，引入趋势信号并不是“百利无一害”，尤其在市场“急转”的时候，即，趋势信号的右侧属性反而削弱了逆周期配置模型捕捉反转行情的能力。
　　风险提示。本报告所有分析均基于公开信息，不构成任何投资建议；模型误设风险，因子失效风险，历史统计规律失效风险。
　　

研究报告全文：TableMainInfo金融工程研究证券研究报告金融工程专题报告2023年02月23日相关研究TableTitle通往绝对收益之路七左侧布局的逆TableReportInfo固收老将的回归首秀合煦智远稳进纯债基金投资价值分析20230217周期投资布局后疫情时代20230208TableSummary广发基金吴远怡追寻非线性成长的投资要点搬山派20230202桥水基金的创始人达里奥曾说投资者最需要关注的两大经济周期变量即经济增长和通货膨胀他认为这些变量在经济环境里一旦发生变化将会影响大类资产之间的相对表现并且这种影响关系在数百年时间里基本保持不变TableAuthorInfo2004年美林证券基于美国1973年以来的历史数据提出了经典的美林时钟资产配臵模型其核心思想正如达里奥所表述的那样那么美林时钟在中国市场的运用效果如何经过季度窗口的测试我们发现衰退期复苏期过热期和滞胀期对应的较优资产分别为债券及小盘股股票股票及商品商品即大致按照美林时钟演绎如果我们能较好地预测下个季度的宏观环境则可以借鉴历史经验选择对应资产构建长期有效的资产配臵策略分析师冯佳睿国内的宏观经济周期约3-4年而央行的逆周期调控原则正是推动时钟Tel02123219732运转的重要原因因此我们将从逆周期视角出发寻找能够预测下个季度经济Emailfengjrhaitongcom增长和通货膨胀变化方向的代理变量借鉴海外文献我们基于债券收益率构建证书S0850512080006了信用利差和期限利差两大信号将宏观环境分为Growth增长Inflation通分析师黄雨薇胀Slowdown衰退三种阶段Tel02123154387本文以构建绝对收益为目标将股债20-8030-70组合作为逆周期配臵模型Emailhyw13116haitongcom的基准接着我们选取沪深300国证2000南华商品和中债-国债总财富证书S0850522070001指数作为底层资产考察期内201106-202212逆周期配臵模型的全区间收益回撤比分别为085和072高于基准047和031然而从年平均回撤或波动来看逆周期配臵模型仍然明显高于基准为了进一步熨平组合的年平均回撤或波动我们尝试引入月度趋势信号来抵消季度逆周期信号的左侧风险引入趋势信号后的优点在于降低趋势行情明确年度的回撤且年均收益基本不变故年均收益回撤比有所提升此外年均单边换手可进一步下降但是引入趋势信号并不是百利无一害尤其在市场急转的时候即趋势信号的右侧属性反而削弱了逆周期配臵模型捕捉反转行情的能力风险提示本报告所有分析均基于公开信息不构成任何投资建议模型误设风险因子失效风险历史统计规律失效风险请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告2目录1美林时钟在中国的运用及启示52如何预测下个季度的宏观环境721经济增长信用利差722通货膨胀期限利差823信用利差期限利差协同预测经济周期93构建逆周期资产配臵模型1031逆周期模型1032引入趋势追踪以降低风险1233情景分析14331滚动持有胜率14332反转与趋势154总结165风险提示16请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告3图目录图1美林时钟资产配臵模型示意图5图22004年以来中国经济增速和通货膨胀变化6图3大类资产在经济周期四象限内的季均收益2011-20227图4各期限信用利差vs经济增长走势200804-2022128图5大类资产在信用利差收窄和走阔后的下个季度平均收益201106-2022128图6国内中债国债到期收益率曲线示意图9图7大类资产在期限利差平坦和陡峭后的下个季度平均收益201106-2022129图8下个季度宏观环境预测流程10图9大类资产在逆周期信号预测下的三阶段季均收益201106-20221210图10股债20-80中枢的逆周期配臵回测净值12图11股债30-70中枢的逆周期配臵回测净值12图12不同x日均线信号的沪深300下月月均收益13图13不同x日均线信号的南华商品下月月均收益13请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告4表目录表1逆周期配臵模型各类资产初始比例11表2逆周期配臵模型各类资产平均配臵比例201106-20221211表3逆周期配臵模型vs股债中枢再平衡的收益风险特征201106-20221211表4引入趋势追踪信号前后的年均单边换手201106-20221213表5逆周期趋势追踪vs逆周期配臵模型的收益风险特征201106-20221214表6逆周期趋势追踪配臵模型滚动持有一年两年的胜率201106-20221215表7引入趋势信号后在不同宏观环境下产生较大影响的时点分析201106-20221215请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告5在往期报告宏观对冲研究之三宏观动量策略在全球股票市场中的实证中我们根据多维度的宏观指标开发了月度择时模型并构建了多种绝对收益组合从样本外跟踪结果来看基于动量假设的宏观择时模型信号相对偏右在趋势下跌的市场环境中具备较好的防御性但是也面临踏空反弹的风险为了提升资产配臵信号的左侧属性本文借鉴海外文献CountercyclicalInvestingFoundationsofACycle-drivenApproachtoAssetAllocation尝试构建逆周期配臵模型核心思想在于借助具备逆周期属性的代理变量预测未来的宏观环境然后选择不同环境下表现最优的几类资产构建绝对收益组合为了克服左侧调仓可能引发的较大回撤我们也结合了趋势动量信号进行辅助判断寻求更优的收益风险比1美林时钟在中国的运用及启示桥水基金的创始人达里奥曾说投资者最需要关注的两大经济周期变量即经济增长和通货膨胀他认为这些变量在经济环境里一旦发生变化将会影响大类资产之间的相对表现并且这种影响关系在数百年时间里基本保持不变2004年美林证券基于美国1973年以来的历史数据提出了经典的美林时钟资产配臵模型其核心思想正如达里奥所表述的那样如图1所示美林时钟根据经济增长GDP和通货膨胀CPI两个宏观变量将经济周期分成了衰退期GDP下行CPI下行复苏期GDP上行CPI下行过热期GDP上行CPI上行和滞胀期GDP下行CPI上行四个象限从实证结果来看四个象限里表现最优的资产类别依次为债券股票商品和现金图1美林时钟资产配臵模型示意图资料来源海通证券研究所整理那么美林时钟在中国市场的运用效果如何首先我们观察2004年以来经济增速GDP和通货膨胀PPI两大宏观指标的走势参考海通策略组2021年3月发布的报告今年是弱版07年强版10年大类资产历史对比我们认为考察期内完整的投资时钟从衰退到滞胀一共有5轮分别是2004年末-2008年中持续约4年半2008年中-2011年中3年2011年中-2013年底2年半2013年底-2018年初约4年2018年初-2022年初约5年11海通策略组于2021年3月发布报告彼时国内宏观周期仍处于第五轮投资时钟后续判断为金工组观点请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告62022年GDP和PPI双双下行或进入衰退期展望2023年我们认为受益于经济刺激政策疫情防控政策转变等积极因素影响国内经济有望进入复苏阶段即开启第六轮投资时钟实际上每一轮宏观周期的窗口长短不一平均3-4年且四个象限的运行时间也不尽相同进行主观配臵时需要灵活应对考虑到本文将采取量化方式定时调仓我们尝试在季度窗口内将经济环境划分为四象限即根据GDP和PPI的季度环比变化进行切分有两点需要注意如图2所示受疫情冲击等外生因素影响2020Q1-Q2国内经济增速先下后上GDP波动远高于往年在央行宽松等利好政策推动下经济增速于2021Q1附近达到阶段性顶点并于2021Q2开始持续回落为了降低异常值带来的影响我们对这四个高波动时点的GDP原始数据做了平滑处理2013-2019年国内经济整体进入高质量发展阶段GDP增速较前期稳中下降较长时间内维持在7-8波动减小或可采用克强指数月频辅助判断考察期内2011-2022GDP季度环比均值为负我们以40分位数约-01作为经济增速上行或下行的划分阈值PPI季度环比则以0为阈值图22004年以来中国经济增速和通货膨胀变化202004年末-08年中08年中-11年中未走完13年底-18年初18年初-22年初15一轮1510105500-5-52009-042011-082004-012004-082005-032005-102006-052006-122007-072008-022008-092009-112010-062011-012012-032012-102013-052013-122014-072015-022015-092016-042016-112017-062018-012018-082019-032019-102020-052020-122021-072022-022022-09-10-10GDP累计同比PPI当月同比右轴资料来源Wind海通证券研究所如图3所示近十二年内国内经济周期处于滞胀期的时间相对较少其余三象限分布较为均匀复苏期和过热期相对更多一些观察股票商品和债券在四象限内的季均收益我们发现1无论是在复苏期还是过热期当经济增速处于上行阶段企业盈利增速较好股票类资产表现最为突出且大盘风格相对占优为了简化起见我们将在后文对这两个象限进行合并即统称为Growth增长环境再看衰退期头部公司业绩明显下滑大盘股表现相对欠佳但是以中证1000国证2000为代表的小盘指数却逆市上行季均收益高达2-3例如2014Q3-2015Q22021Q3-2022Q3在国内经济增速放缓叠加通胀下行的背景下央行后期释放的流动性或为小盘企业提供经营便利从而呈现更高的盈利增速2滞胀期内大宗商品价格普遍走高无论是农业品还是工业品均有较好的投资回报率此外商品类资产在通胀上行的过热期也表现不错与股票类资产相当需要注意的是黄金价格与美元指数等海外市场因素高度相关针对黄金的择时策略可参考往期报告FICC系列研究之十四黄金市场概况及多维度择时策略3除了小盘股以外高等级债券或受益于宽松的货币政策在衰退期内也具备较好的防御性而低等级债券则因投资者信心下降信用利差走阔而收益欠佳请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告7图3大类资产在经济周期四象限内的季均收益2011-2022资料来源Wind海通证券研究所总体来看国内各类资产表现大致按照美林时钟演绎但也不排除部分时点或出现阶段性背离如果我们能较好地预测下个季度的宏观环境则可以借鉴美林时钟经验选择对应资产构建长期有效的配臵策略下文我们将重点介绍宏观环境的预测方法2如何预测下个季度的宏观环境正如前文介绍国内的宏观经济周期约3-4年而央行的逆周期调控原则正是推动时钟运转的重要原因因此我们将从逆周期视角出发寻找能够预测下个季度经济增长和通货膨胀变化方向的代理变量借鉴海外文献我们基于债券收益率构建信用利差和期限利差两大变量21经济增长信用利差由于国开债的交易活跃度通常高于国债我们用AA级中票到期收益率减去国开债到期收益率来刻画信用利差如下图所示135年期信用利差走势大致相同中枢在2012年向后整体下行且波动降低通常来讲如果投资者对于经济增长的情绪越乐观例如2016年2019年则信用利差收窄越悲观例如2011年下半年2018年则走阔以5年期为例我们结合逆周期思维在季末时点观察当前信用利差若大于滚动3年中位数Wide则预期下个季度收窄经济增长回升若小于滚动3年中位数Tight则预期下个季度走阔经济增长下降由于AA级中债中票到期收益率最早可获得的数据从2008年4月开始我们的回测起始日为2011年6月回看3年请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告8图4各期限信用利差vs经济增长走势200804-2022123520301525102051501005-500-101年期3年期5年期GDP累计同比右轴资料来源Wind海通证券研究所考察期内信用利差收窄和走阔的季度占比分别为5870和4130下个季度GDP环比变化均值分别为-035和-003基本符合经济增长的变化预期此外信用利差发出走阔信号后经济增长回升股票表现明显优于收窄信号如万得全A沪深300的季均收益均大于4图5大类资产在信用利差收窄和走阔后的下个季度平均收益201106-202212资料来源Wind海通证券研究所22通货膨胀期限利差理论上宏观政策调控方向往往领先于经济周期当经济处于低谷时债券收益率曲线如降息后通常十分陡峭短端利率后续上行空间较大通胀或有下降的趋势当经济处于顶峰时债券收益率曲线如加息后通常较为平坦短端利率后续下行空间较大通货膨胀或有上升的趋势参考海外文献我们采用期限利差刻画收益率曲线的陡峭程度如图6所示当国债期限大于7年曲线趋于平稳即期限利差的边际变化逐步减小为了提升追踪央行货币政策影响曲线形态的灵敏度即寻找曲线最为陡峭的区间段我们选取5年也可选7年为与信用利差的期限保持一致以5年为例作为长端期限6个月作为短端期限请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告9图6国内中债国债到期收益率曲线示意图资料来源Wind海通证券研究所考察期内期限利差平坦和陡峭的季度占比分别为6522和3478下个季度PPI环比变化均值分别为-004和-042基本符合通货膨胀的变化预期此外期限利差发出平坦信号后通胀或将上行商品表现明显优于陡峭信号如南华商品指数南华工业品指数的季均收益均大于2图7大类资产在期限利差平坦和陡峭后的下个季度平均收益201106-202212资料来源Wind海通证券研究所23信用利差期限利差协同预测经济周期借助两大逆周期预测信号我们可按如下流程对下个季度的宏观环境进行预测并分为Growth增长Inflation通胀Slowdown衰退三种阶段需要注意的是这里我们已经对复苏期和过热期进行了合并统称为Growth增长请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告10图8下个季度宏观环境预测流程资料来源海通证券研究所整理如图9所示GrowthInflation和Slowdown环境对应的较优资产分别为股票商品和股票和债券和小盘股预测效果基本符合美林时钟规律后续我们将基于三类资产构建季度调仓的绝对收益组合寻求优于简单再平衡策略的收益风险比图9大类资产在逆周期信号预测下的三阶段季均收益201106-202212资料来源Wind海通证券研究所3构建逆周期资产配臵模型31逆周期模型与往期报告类似本文以构建绝对收益为目标将股债20-8030-70组合作为逆周期配臵模型的基准接着我们选取沪深300国证2000南华商品和中债-国债总财富指数作为底层资产如表1所示Growth环境超配股票资产1020Slowdown环境低配股票资产1020Inflation环境维持股票基准配臵比例此外Inflation环境配臵商品的比例为3040请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告11表1逆周期配臵模型各类资产初始比例股债20-80中枢沪深300国证2000南华商品中债-国债Growth300070Inflation2003050Slowdown010090股债30-70中枢沪深300国证2000南华商品中债-国债Growth500050Inflation3004030Slowdown010090资料来源Wind海通证券研究所考察期内逆周期配臵模型预测结果为GrowthInflationSlowdown环境的季度占比依次为41303696和2174从两种中枢的季度平均结果来看沪深300和国证2000合计配臵比例为21963391与基准较为接近此外南华商品的平均配臵比例为11091478表2逆周期配臵模型各类资产平均配臵比例201106-202212沪深300国证2000南华商品中债-国债股债20-80197821711096696股债30-70317421714785130资料来源Wind海通证券研究所以股债20-80为例逆周期配臵模型仅在2011年和2018年未能战胜基准年均收益为706高于基准421此外逆周期配臵模型年均最大回撤为502高于基准402全区间最大回撤885略低于基准931总体来看逆周期配臵模型的全区间收益回撤比为085接近基准047的两倍股债30-70结果类似逆周期配臵模型的全区间收益回撤比为072超过基准031两倍表3逆周期配臵模型vs股债中枢再平衡的收益风险特征201106-202212股债20-80中枢区间收益年化收益年化波动率最大回撤夏普比率收益回撤比逆周期基准逆周期基准逆周期基准逆周期基准逆周期基准逆周期基准2011-376-084-737-168635449514340-116-037-143-04920126163856163856054014754191020961300922013-332-359-332-359580487587682-057-074-057-05320142277194422771944604453356137377429640141720151335900133590073479071793118211418609720161275-0431275-043790457513468161-009249-00920175552595552595992525542570931031001012018-212133-212133575412609321-037032-0350412019137410311374103158839538125923326136139920201742770174277059042821629129518080626520216273636273634733984472931330911401242022-051-168-051-168497391660425-010-043-008-040年平均736428706421606443502402113095197199全区间126096195756440612459885931124096085047股债30-70中枢区间收益年化收益年化波动率最大回撤夏普比率收益回撤比逆周期基准逆周期基准逆周期基准逆周期基准逆周期基准逆周期基准2011-945-376-1801-73710486351151514-172-116-156-143请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告1220128274368274369845998566360840730970692013-395-400-395-400809694785777-049-058-050-0512014317723643177236492362958924034437654098520151677919167791910581166932142215807918006520161585-1751585-1751087649718703146-027221-02520178884858884858043376982891101441271682018-700-229-700-2299226091081689-076-038-065-033201919761348197613489785936493812022273043542020263510212635102190464234945129115975522620215462525462527295737654470750440710562022-265-422-265-4227895781156660-034-073-023-064年平均917435846405920642811601090066167134全区间16406609190643492366812601422098065072031资料来源Wind海通证券研究所中枢为股债20-80和30-70的逆周期配臵回测净值如下所示以2015年为分界线逆周期配臵模型前期跑赢基准的幅度相对有限后期超额优势逐步放大尤其是201620192020年不过股债30-70中枢的逆周期配臵模型在2022Q1遭遇明显回撤图10股债20-80中枢的逆周期配臵回测净值图11股债30-70中枢的逆周期配臵回测净值263242226222181618141214110806062011063020111125201209192013122320150319201601082016060720170406201806272019091720200717202012142021101420120427201302252013072520140523201410212015081120161107201708292018012420181122201904232020022020210517202203112022080820110630201111252012091920131223201410212015031920160108201606072017040620180627201904232019091720200717202012142021101420120427201302252013072520140523201508112016110720170829201801242018112220200220202105172022031120220808逆周期配臵股债20-80逆周期配臵股债30-70资料来源Wind海通证券研究所资料来源Wind海通证券研究所32引入趋势追踪以降低风险逆周期配臵模型对2015Q3-Q4的预测环境均为Slowdown较为精准地捕捉到了股票指数的反转下跌使得全区间最大回撤略低于基准然而从年平均回撤或波动来看逆周期配臵模型仍明显高于基准为了进一步熨平组合的年平均回撤或波动我们尝试引入月度趋势信号来抵消季度逆周期信号的左侧风险例如预测环境为Growth但股票市场仍处于趋势下跌的过程中此时需要适当调低股票资产的配臵比例简单起见我们以均线跨越作为沪深300和南华商品的趋势信号即月末收盘价高于低于x日均线则视为上涨下跌信号不同参数x的测试结果如图12-13所示均线回看的窗口越长对短期价格波动的敏感度越低为了防止频繁触发趋势信号我们优先选择相对稳健的200日均线且要求月末前5日的收盘价连续高于或低于均线请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告13图12不同x日均线信号的沪深300下月月均收益图13不同x日均线信号的南华商品下月月均收益16101408121006080406040202000020日60日120日200日250日-02-0220日60日120日200日250日-04-04高于均线低于均线两者之差高于均线低于均线两者之差资料来源Wind海通证券研究所资料来源Wind海通证券研究所我们将在T月末逆周期信号时点T1月末和T2月末连续判断趋势信号需要注意的是引入趋势信号的意义仅在于防范逆周期信号潜在的左侧回撤风险并非起到强化判断的作用以股债20-80的基准为例具体调仓规则如下30-70基准的规则类似1在Growth环境中沪深300国证2000南华商品中债-国债的初始配臵比例为300070若季度内未触发股票趋势下跌信号则始终维持初始配臵比例一旦触发股票趋势下跌信号则调整为基准配臵沪深30020中债-国债80接着观察后续是否触发股票趋势上涨信号若是则恢复至初始配臵沪深30030中债-国债702在Inflation环境中沪深300国证2000南华商品中债-国债的初始配臵比例为2003050若季度内未触发股票商品趋势下跌信号则始终维持初始配臵比例一旦触发股票趋势下跌信号则沪深300降仓至10接着观察后续是否触发股票趋势上涨信号若是则沪深300恢复至初始配臵20一旦触发商品趋势下跌信号则南华商品降仓至10接着观察后续是否触发商品趋势上涨信号若是则南华商品恢复至初始配臵30其中股票和商品的趋势信号判断是独立的3在Slowdown环境中沪深300国证2000南华商品中债-国债的初始配臵比例为010090若季度内未触发股票趋势上涨信号则始终维持初始配臵比例一旦触发股票趋势上涨信号则调整为基准配臵沪深30010国证200010中债-国债80接着观察后续是否触发股票趋势下跌信号若是则恢复至初始配臵国证200010中债-国债90如表4所示年均单边换手在引入趋势信号后反而下降了原因在于逆周期信号给出的宏观环境预测结果具备一定反转属性导致部分相邻季末时点的换仓比例较大然而引入趋势追踪信号后可以有效平滑这种跳跃时点表4引入趋势追踪信号前后的年均单边换手201106-202212逆周期逆周期趋势追踪股债20-8064354957股债30-7092177043资料来源Wind海通证券研究所引入趋势信号后除20132015和2020年以外其余9年的最大回撤均小于或等于原始逆周期配臵模型改善较大的年份如201120122018年均为趋势行情较为明确的市场环境因此股债20-80和30-70的年平均回撤分别下降040和125年平均波动分别下降079和158高于基准不到1从收益表现来看引入趋势信号后的年均收益与原始逆周期配臵模型相仿并未出请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告14现大幅削弱且股债20-80自2014年以来每年几近绝对正收益总体来看引入趋势追踪信号后的年均收益回撤比有了进一步提升表5逆周期趋势追踪vs逆周期配臵模型的收益风险特征201106-202212股债20-80中枢区间收益年化收益年化波动率最大回撤夏普比率收益回撤比逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期趋势趋势趋势趋势趋势趋势2011-084-376-167-737449635340514-037-116-049-14320124906164906163766053224751311021521302013-406-332-406-332445580731587-091-057-055-057201425132277251322775446041553564623771620640201511161335111613358217349647171361821161862016127112751271127565879048551319316126224920175555555555555995995545540930931001002018-030-212-030-212452575471609-007-037-006-035201911251374112513745325883813812122332963612020142617421426174260859027321623529552380620215466275466274724734474471161331221402022054-051054-051366497425660015-010013-008年平均715736708706527606462502121113258197全区间1219212609738756546612964885135124077085股债30-70中枢区间收益年化收益年化波动率最大回撤夏普比率收益回撤比逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期逆周期趋势趋势趋势趋势趋势趋势2011-376-945-731-180163510485141151-115-172-142-15620126128276128275459844798561120841280972013-559-395-559-395589809903785-095-049-062-0502014357731773577317782192325258943634414195402015118616771186167712211058145393209715808218020161655158516551585838108761971819814626722120178888888888888048046986981101101271272018-342-700-342-7006479228131081-053-076-042-065201914921976149219768809786496491692022303042020196926351969263593890442834921029146075520213865463865467267297657650530750500712022-051-265-051-2654977896601156-010-034-008-023年平均870917840846762920686811093090209167全区间155111640687290679392314531260110098060072资料来源Wind海通证券研究所33情景分析331滚动持有胜率以滚动一年为例持有股债20-80和30-70基准收益为正的胜率分别为8502和7243低于逆周期配臵模型8675和7714引入趋势追踪后滚动一年持有平均收益较引入前下滑不到1但是回撤和波动均有所平滑故持有期内收益为正的胜率较引入前进一步提升至8992和8125此外两种配臵模型滚动一年持有收益大于5的胜率均高于基准超20即整体业绩弹性更高请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告15表6逆周期趋势追踪配臵模型滚动持有一年两年的胜率201106-202212滚动一年持有股债20-80股债30-70基准逆周期逆周期趋势追踪基准逆周期逆周期趋势追踪平均收益49886682553211121023大于0850286758992724377148125大于-5996997459878964391969647大于5388259025878379262086008大于-101000010000100009992996110000大于10121241413494200447184412滚动两年持有股债20-80股债30-70基准逆周期逆周期趋势追踪基准逆周期逆周期趋势追踪平均收益109619551834120425862325大于0920494749722889192579278大于-51000010000100009939982210000大于5729686618691712686138683大于-10100001000010000100001000010000大于10508775837504493577437735资料来源Wind海通证券研究所332反转与趋势回测区间内触发趋势信号的季度数量占比为2374每个季度均有3次判断趋势信号的机会若其中有2次及以上看对则该季度的趋势判断记为看对反之则记为看错如表7所示我们将引入趋势信号后季度收益变化绝对值大于1的时点进行展示由于逆周期预测信号相对偏左股票商品可能在GrowthInflation环境下仍处于趋势下跌状态例如2011Q3-Q42014Q12018Q4和2022Q1引入趋势信号后可使季度收益平均提升178表7引入趋势信号后在不同宏观环境下产生较大影响的时点分析201106-202212Growth股票趋势下跌看对引入后季度收益变化股票趋势下跌看错引入后季度收益变化2011Q31602014Q3-1012011Q41342019Q1-2392018Q41632020Q2-1412022Q1152----Inflation股票商品趋势下跌看对引入后季度收益变化股票商品趋势下跌看错引入后季度收益变化2014Q12842013Q3-274Slowdown股票趋势上涨看对引入后季度收益变化股票趋势上涨看错引入后季度收益变化----2015Q3-276----2020Q1-139资料来源Wind海通证券研究所然而引入趋势信号并不是百利无一害尤其在市场急转的时候即趋势信号的右侧属性反而削弱了逆周期配臵模型捕捉反转行情的能力如表7所示逆周期信号预测2019Q1的宏观环境为Growth较好地捕捉了2018年趋势下跌后的第一轮请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告16反弹但由于2018年末沪深300收盘价仍然连续5日低于200日均线即触发趋势下跌信号最终错失本轮行情从而拖累该年收益此外我们也注意到2015年的回撤较趋势信号引入前有所放大原因在于逆周期信号预测2015Q3的宏观环境为Slowdown踏准了市场反转下跌的节奏但此前所有的趋势信号大都指向上涨4总结桥水基金的创始人达里奥曾说投资者最需要关注的两大经济周期变量即经济增长和通货膨胀他认为这些变量在经济环境里一旦发生变化将会影响大类资产之间的相对表现并且这种影响关系在数百年时间里基本保持不变2004年美林证券基于美国1973年以来的历史数据提出了经典的美林时钟资产配臵模型其核心思想正如达里奥所表述的那样那么美林时钟在中国市场的运用效果如何经过季度窗口的测试我们发现衰退期复苏期过热期和滞胀期对应的较优资产分别为债券及小盘股股票股票及商品商品即大致按照美林时钟演绎如果我们能较好地预测下个季度的宏观环境则可以借鉴历史经验选择对应资产构建长期有效的资产配臵策略国内的宏观经济周期约3-4年而央行的逆周期调控原则正是推动时钟运转的重要原因因此我们将从逆周期视角出发寻找能够预测下个季度经济增长和通货膨胀变化方向的代理变量借鉴海外文献我们基于债券收益率构建了信用利差和期限利差两大信号将宏观环境分为Growth增长Inflation通胀Slowdown衰退三种阶段本文以构建绝对收益为目标将股债20-8030-70组合作为逆周期配臵模型的基准接着我们选取沪深300国证2000南华商品和中债-国债总财富指数作为底层资产考察期内201106-202212逆周期配臵模型的全区间收益回撤比分别为085和072高于基准047和031然而从年平均回撤或波动来看逆周期配臵模型仍然明显高于基准为了进一步熨平组合的年平均回撤或波动我们尝试引入月度趋势信号来抵消季度逆周期信号的左侧风险引入趋势信号后的优点在于降低趋势行情明确年度的回撤且年均收益基本不变故年均收益回撤比有所提升此外年均单边换手可进一步下降但是引入趋势信号并不是百利无一害尤其在市场急转的时候即趋势信号的右侧属性反而削弱了逆周期配臵模型捕捉反转行情的能力5风险提示本报告所有分析均基于公开信息不构成任何投资建议模型误设风险因子失效风险历史统计规律失效风险请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明金融工程研究金融工程专题报告17信息披露分析师声明TableA冯佳睿nalyst金融工程研究团队s黄雨薇金融工程研究团队本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格以勤勉的职业态度独立客观地出具本报告本报告所采用的数据和信息均来自市场公开信息本人不保证该等信息的准确性或完整性分析逻辑基于作者的职业理解清晰准确地反映了作者的研究观点结论不受任何第三方的授意或影响特此声明法律声明本报告仅供海通证券股份有限公司以下简称本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议在任何情况下本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可能会波动在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告市场有风险投资需谨慎本报告所载的信息材料及结论只提供特定客户作参考不构成投资建议也没有考虑到个别客户特殊的投资目标财务状况或需要客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况在法律许可的情况下海通证券及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易还可能为这些公司提供投资银行服务或其他服务本报告仅向特定客户传送未经海通证券研究所书面授权本研究报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝复印件或复制品或再次分发给任何其他人或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