基于高频扩散指数因子构建全球大类配置资产策略
　　本研究针对宏观扩散指数存在的时滞性等问题，利用factor mimicking的方法，构造了扩散指数的高频因子组合，帮助投资者能更加及时地追踪全球宏观状态。之后，基于高频扩散指数因子组合的相关信息，我们构建了一套以高频扩散指数因子为矛、技术面模型为盾的全球大类资产配置策略体系，最终的大类预算调整+单资产收益预测+布林带指标策略在回测样本区间内的年化收益可达11.79%，夏普比率达1.88，Calmar比率达1.17，均高于基准的风险平价策略。策略在2020年后的表现更加亮眼，年化收益率超过12%，Calmar比率也达到2.48。上述回测结果表明，高频扩散指数因子具有一定的增量信息，或可为计划布局全球资产配置的投资者提供参考。
　　高频扩散指数因子与全球资产收益存在良好的映射关系
　　基于全球宏观指标构建的扩散指数具有合成方法简单、受极端值影响小、周期特征更加明显等优势，但宏观指标的时滞性特征导致其无法直接运用于资产配置中。我们使用factor mimicking的方法，针对制造业PMI扩散指数和CPI扩散指数，构造出与之对应的高频扩散指数因子组合。因子组合同比序列的运行状态，与资产收益存在良好的映射关系，以高频制造业PMI扩散指数因子为例，当其同比序列上行时，风险类资产的收益表现强于防御类资产，其中风险资产内部股票类资产的胜率高于商品资产；当其同比序列下行时，防御类资产的表现更加出色，而防御资产内部，货币资产持续获取收益的能力相对债券资产而言更为稳健。
　　高频扩散指数因子可为资产配置带来增量信息，提升策略表现
　　基于扩散指数和资产价格的映射关系，我们在风险平价策略的基准上，根据高频扩散指数因子的运行状态，调整资产大类间的风险预算相对比例，概括而言，当高频制造业PMI扩散指数因子或CPI扩散指数因子同比序列上行时，我们放大风险资产（股票、商品）的预算比例；而当它们下行时，则放大防御资产（债券、货币）的预算比例。此外，考虑到大类资产内部各细分资产，对高频扩散指数因子的反应程度可能存在差异，我们通过滚动窗口，利用高频扩散指数因子对每个细分资产的未来收益进行预测，放大预测收益更高的资产的风险预算比例。融合扩散指数相关信息后，策略年化收益率从基准的5.39%提升至10.93%，Calmar比率从0.99提升至1.21。
　　高频扩散指数因子为矛，技术面模型为盾
　　我们对高频扩散指数因子信息的利用，均是通过放大资产的风险预算来实现的。这种单向操作，可能会导致组合的权重在某些时刻会特别集中在个别资产上，而一旦资产的基本面信号与市场走势发生背离，组合或将遭受较大幅度的回撤。此时，如果叠加一层趋势动量追踪模型，或可提升整体策略表现基于该思想，我们在策略中加入了简单的技术面指标——布林带指标，用于监测各个资产的价格趋势，当布林带指标显示资产有下行风险并发出看空信号时，我们将对应资产的风险预算进行削减。我们的最终策略“以高频扩散指数因子为矛，技术面模型为盾”，全样本回测区间年化收益可达11.79%，2020年后的年化收益可达12.35%，Calmar比率达2.48。
　　风险提示：研究观点基于历史规律总结，历史规律可能失效；市场的短期波动与政策可能会干扰对经济周期的判断；市场可能会出现超预期波动。资产配置策略无法保证未来获得预期收益，对依据或使用该规律所造成的后果由投资者自行承担。报告中涉及到的投资标的不代表任何投资意见，请投资者谨慎、理性地看待。