核心观点
　　从对大类资产表现有重要影响的9个重要宏观维度出发，综合构建大类资产的宏观评分择时模型及大类资产配置模型。2009年至今，大类资产配置模型实现年化收益7.4%，最大回撤4.2%。
　　基于高频宏观数据，综合构建九大类宏观因子。
　　本文中，我们总结出国内景气、国内货币、国内信用、国内通胀、全球景气、全球货币、全球通胀、美元周期、全球金融风险共计9个对大类资产表现有重要影响的宏观维度，并主要基于高频宏观数据，实现对应宏观因子的构建。实证结果表明，各类宏观因子均对大类资产收益具备较强解释力，且影响方向与主观逻辑相符。
　　通过打分法构建大类资产的宏观择时评分表。
　　我们结合宏观因子走势及其对大类资产的影响方向给出各个宏观因子的打分，将各宏观因子打分结果累加后即可得到各项资产的宏观评分。对于我们考察的中证800、中国10年国债、标普500、SGE黄金、LME铜、布伦特原油六项资产而言，基于宏观评分进行资产择时判断，所有六项资产均实现了相较基准更低的回撤，且大多数资产实现了相较基准更高的年化收益。此外，对于各项资产而言，整体呈现出宏观评分越高，资产年化收益越高的趋势，宏观评分结果可辅助我们进行资产择时判断。
　　结合宏观风险控制的风险预算模型在回测期内实现年化收益7.4%，最大回撤4.2%。
　　结合宏观评分择时结果以及我们此前研究中构建的单资产择时模型结果，调整各类资产在组合中的风险预算，由此得到的风险预算模型在2009年1月-2024年7月的回测区间内，实现年化收益6.9%，最大回撤4.7%。而若基于宏观因子体系控制组合在九大类宏观风险上的暴露，最终组合可实现年化收益7.4%，年化波动4.4%，年化夏普1.62，最大回撤4.2%。
　　风险提示
　　1、本文结论根据历史数据总结归纳得到，历史不能代表未来，结论存在失效风险。
　　2、参数设置对最终结果存在一定影响。3、策略历史回测数据不代表未来运作的实际效果或可能获得的实际收益。4、本报告不涉及证券投资基金评价业务，不涉及对基金产品的推荐，亦不涉及对任何基金持仓股票的推荐。