宏观预期数据及其特征介绍 [page::3][page::4]

• 万得和彭博为主要数据提供商，彭博数据更丰富主用其数据源。

- 彭博ECFC数据提供历史季度宏观预期时序，GDP和CPI预期数据最长，自2007年起已有记录。

• GDP预期含有多种加权方式，选择加权平均序列作为分析对象。

通胀预期变动的择时与固收加组合表现 [page::6][page::7][page::8][page::9]

| 指标 | 择时策略 | 基准 |
|------------------|-------------|-----------|
| 年化收益率 | 15.06% | 0.16% |
| 年化波动率 | 15.24% | 25.15% |
| 收益风险比 | 0.99 | 0.01 |
| 最大回撤 | -29.38% | -67.27% |

• 通胀预期下行时股票未来表现更强，预示流动性宽松概率增大。

- 构建的10/90股债组合年化收益6.4%，最大回撤5.13%，表现优于基准。

增长预期变动效果较弱但极端变动存在超额收益 [page::9][page::11][page::12]

| 指标 | 择时策略 | 股票 |
|------------------|-------------|-----------|
| 年化收益率 | 6.80% | 2.01% |
| 最大回撤 | -14.15% | -46.06% |

• 普通增长预期变动对股市预测能力不足，甚至表现不佳。

- 超过阈值的极端增长变动信号能带来超额收益，策略年化收益6.8%。

汇率变动代表外汇预期有效 [page::13][page::14]

| 指标 | 择时策略 | 股票 |
|------------------|-------------|-----------|
| 年化收益率 | 12.31% | 2.01% |
| 最大回撤 | -21.64% | -46.06% |

• 人民币兑美元离岸汇率变动作为宏观预期代理，有效预测国内股债资产。

- 汇率战术股债组合收益率5.95%、收益风险比2.06，优于基准。

宏观预期综合组合与大小盘风格轮动提升策略表现 [page::15][page::16][page::17]

| 指标 | 宏观预期组合 | 大小盘轮动 | 宏观+轮动组合 |
|------------------|--------------|------------|---------------|
| 年化收益率 | 7.30% | 17.12% | 8.77% |
| 最大回撤 | -3.70% | -53.10% | -3.65% |

• 宏观预期变动因子合成信号年化7.3%，最大回撤3.7%。

- 大小盘轮动模型年化收益率17.12%，超额12.13%。

• 将大小盘轮动融入股债组合提升至8.77%年化收益，最大回撤3.65%。

经济惊奇指数构建及预测力分析 [page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23]

• 构建增长、通胀、信用三大惊奇指数，利用预期差标准化与时序衰减方法。

- 通胀惊奇指数表现最佳，策略年化收益10.26%，信用惊奇次之，增长惊奇无明显效果。

• 预期差指数对市场观察有意义但直接用于策略效果不佳。

发布日效应显著，提升行业轮动策略收益 [page::23][page::24][page::25][page::26]

| 组别 | 第1组收益率 | 第5组收益率 |
|------------|-------------|-------------|
| 年化收益率 | 10.53% | -2.53% |

• 发布日表现好的行业未来一个月依然表现优异，收益呈单调递减。

- 发布日效应结合行业轮动模型，收益率由15.50%提高至17.95%，2023年克服基准回撤负面表现。

量化策略核心总结 [page::15][page::26]

• 构建预期变动因子（通胀、增长、汇率）融合股债组合，年化7.3%收益率，较稳健。

- 结合大小盘风格轮动，提升股债组合表现至8.77%年化收益，最大回撤仅3.65%。

• 设计惊奇指数体系评估预期差，通胀惊奇指数效果最佳，有一定预测力。

- 关注数据发布日行业动量效应，结合行业轮动策略显著提升收益率和稳定性。

宏观预期数据解析与固收加组合构建——深度分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：《宏观预期数据解析与固收加组合构建》

- 分析师：assAuthor（持有中国证券业协会证券投资咨询执业资格）

• 发布机构：兴业证券经济与金融研究院

- 发布日期：2023年12月25日

• 研究主题：宏观经济预期数据的应用及其在固收加股债组合构建中的指导意义，探讨市场宏观预期对股票及债券资产表现的预测能力，尝试结合大小盘风格轮动优化投资组合表现

核心论点与投资结论：

报告主要通过万得和彭博提供的宏观预期数据，分两大类分析其对资产收益的预测能力：（1）宏观预期数据的时序变动，重点在于通胀预期、增长预期及外汇市场预期的动态关系；（2）预期差数据（经济实际公布值与预期值之间的差异），包括增长、通胀和信用惊奇指数。最终报告构建了基于宏观预期变动的固收加组合，并融入大小盘轮动策略，历时十年回测显示年化收益约8.77%，最大回撤3.65%，表现优于传统10/90股债组合，具备较强稳健性和超额收益潜力[page::0,26]。

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二、逐节深度解读

1. 引言

资产价格由多因素驱动，其中宏观经济因素核心。传统宏观指标发布时滞大，难以满足投资即时需求。本文聚焦市场参与者对宏观经济的预期，通过预期数据捕捉领先指标，探索其对股债资产表现的预测作用。文章结构清晰，覆盖预期数据介绍、时序数据研究、超预期数据分析、发布日效应及总结[page::3]。

2. 宏观预期数据介绍

行业主流万得与彭博均提供宏观预期数据。万得数据聚合券商经济学家预期均值，但缺少历史预测轨迹，仅能计算预期差，难以分析时序动态。彭博ECOS提供丰富统计指标（预测均值、中值、最大/最小值、标准差等），且其ECFC模块部分具备未来季度经济预期的历史预测序列，时间跨度超过十年，特别是GDP同比与CPI同比指标起始于2007年，有助于深度时序分析[page::4,5]。

3. 宏观预期时序数据

3.1 通胀预期变动

基于彭博下季度CPI预期变动构建择时策略，观察当通胀预期下行且变动幅度超过0.05%时买入股票，否则买入债券，回测2008年-2023年。结果显著：策略年化收益15.06%，股票指数仅0.16%；最大回撤-29.38%，显著优于标的。这表明通胀预期下行带来股票上涨概率高，可能因通胀下行预示央行宽松政策概率增加，增强市场流动性[page::6]。进一步加入通胀绝对水平阈值（如>2%）限制信号发出，减少通缩对信号的误导，性能有所下降但控制了回撤，仍优于基准[page::7,8]。同时通胀预期变动用于微调10/90基准股债组合权重，年化收益6.4%，最大回撤5.13%，收益风险比提高，显示可用于稳健组合构建[page::8,9]。

3.2 增长类预期变动

以GDP同比预期变动作为信号，持有股票或债券，结果显示预期变动方向难以预测股市表现，回测年化收益仅1.1%。若假设未来30日增长预期变动已知，策略收益能提升至7.94%，表明市场对增长预期变动反应迅速且高效，最新信息接近实时反映股价。对工业增加值、社零、出口等增长指标预期极端变动设定阈值，超阈值发出操作信号，策略年化收益6.8%，对应稳健股债组合年化4.77%，均优于基准，显示极端增长消息较为有效[page::9-12]。

3.3 基于交易的宏观预期变动—汇率策略

利用人民币兑美元离岸汇率作为宏观预期代理，汇率升值视为经济信心增强信号，维持股票仓位，贬值则转向债券。2014年至2023年回测显示，汇率择时策略年化收益12.31%，远优于股票2.01%，最大回撤21.64%。相应稳健股债组合表现优越，年化收益5.95%，收益风险比2.06，均明显超过基准[page::13,14]。

3.4 宏观预期变动组合构建

将通胀预期变动信号、增长预期极端变动信号及汇率预期信号等权合成，构建统一综合信号。基于此综合信号调仓10/90股债组合，2013年末至2023年11月回测，组合年化7.3%，最大回撤3.7%，显著优于基准5.23%的年化收益及3.92%的最大回撤。说明多因子综合机制提高稳健性和收益表现[page::15]。

3.5 风格轮动融入股债组合

将大小盘轮动策略嵌入股债组合，使用申万大盘与小盘指数构建等权组合，2013年至2023年回测，轮动策略年化收益率17.12%，超额收益12.13%，表现优于简单等权组合。2023年样本外测试依旧优于基准。将轮动策略替代股债组合中的股权部分，年化收益率增至8.77%，最大回撤仅3.65%。轮动风格提高了整体组合的收益与风险调整表现[page::15-17]。

4. 宏观超预期数据

4.1 经济惊奇指数编制

为系统跟踪经济数据实际公布超预期（惊奇）情况，分为增长、通胀、信用三大类指标，利用彭博经济学家预期均值、样本数、预测标准差，通过t分布映射预期差为-1至1区间的标准化变量。应用90天指数时序衰减，加权叠加指标得出合成惊奇指数。图表显示不同类别指数2019年至今波动情况，增长指数表现为2020年中至2021年初超预期，后期持续低于预期[page::18-20]。

4.2 惊奇指数构建择时策略

基于三类惊奇指数构建择时组合：

• 增长惊奇指数策略表现不佳，年化-2.09%，表明增长类预期差被快速市场定价，无显著预测力[page::21]。

- 信用惊奇指数表现较好，年化收益3.4%，优于股票，预期差信号表明信用指标定价相对缓慢[page::21,22]。

• 通胀惊奇指数表现最优，年化10.26%，但伴较大波动和较高回撤46.06%，表现与时序通胀预期分析相呼应，显示通胀相关指标信号更为有效[page::22,23]。

总体惊奇指数虽有指示作用，但不如时序预期变动信号构建的策略稳定和高效。

5. 发布日效应

报告首次发现，经济数据发布日当天表现优秀的行业未来一个月表现倾向继续走强。申万一级行业按照每月数据发布日前最近交易日收益率排列分五组，第一组年化10.53%，第五组-2.53%，组间表现单调递减，差异明显，表明市场存在发布日行业动量效应[page::23,24]。尝试将发布日效应融入成熟行业轮动模型：

• 原始多因子行业轮动模型年化15.5%

- 叠加发布日效应的负向剔除、正向增强、二者结合三种策略分别提高至16%、17.04%、17.95%

• 2023年原模型表现为负收益-6.99%，显著落后等权指数-4.61%

- 而发布日效应融合策略保持正收益0.75%，大幅优于基准，显示发布日效应有实质提升意义[page::25,26]。

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三、图表深度解读

• 图表1-3（数据来源介绍）：

- 万得宏观预测板块提供丰富月度、季度指标，但缺乏时序预测数据。
- 彭博ECOS提供完整的统计描述（中位数、预测标准差等），为后续预期变动和预期差计算奠定基础。
- ECFC季度预期数据具有历史时间序列，支持时序分析。

• 图表5显示2020Q1 GDP不同预期加权平均序列，反映加权预期对变动敏感度更高，强调本文选择加权平均指标的合理性[page::5]。
• 图表6-11展示通胀预期下行择时策略历史表现和股债组合调仓绩效，红色策略净值明显高于蓝色基准净值，说明通胀预期变动强预测能力[page::6-9]。
• 图表12-15GDP预期变动对应股票择时绩效，普通预期变动信息迅速被消化，未来预期的已知信息方显示强势择时能力[page::9-10]。
• 图表17-20增长类极端预期变动策略和股债混合组合表现，策略年化收益优于基准，但幅度有限，显示只对剧烈波动有效[page::11-12]。
• 图表21-24汇率择时及调仓股债表现，显示汇率走势作为宏观经济预期代理在择时中有显著成效[page::13-14]。
• 图表25-26宏观预期变动综合信号构建的10/90股债组合，展现策略稳定且收益优于基准[page::15]。
• 图表27-30大小盘轮动模型年化17.12%收益及正向样本外验证，增强了股债组合整体收益[page::16-17]。
• 图表33-37经济惊奇指数编制过程及成长、通胀、信用指数历史表现，图形颜色高度表现超/不及预期，直观表现指标内容及情绪[page::18-20]。
• 图表38-43惊奇指数构建的择时组合曲线，通胀惊奇表现最佳，增长惊奇表现差，信用惊奇居中，验证了不同宏观预期指标在市场中的信息效率差异[page::21-23]。
• 图表44-46展示发布日行业表现分组差异，收益年化呈明显单调，强化了发布日动量效应结论[page::23-24]。
• 图表47-49行业轮动与发布日效应结合的策略表现，收益率明显提升，尤其是2023年效果显著，证明发布日效应的实际应用价值[page::25-26]。

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四、估值分析

报告未涉及具体的公司估值模型或目标价设定，聚焦宏观数据与资产组合的构建和业绩表现，应用股债配比及多因子轮动模型优化收益风险比，无传统DCF或市盈率估值框架。策略以历史回测业绩为核心佐证。

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五、风险因素评估

• 模型风险：所有结论基于历史数据，市场环境变化时模型可能失效，表现不稳定[page::0,27]。

- 数据风险：宏观预期数据本身具有一定滞后性和数据质量问题，部分指标历史数据较短限制策略长度。

• 市场效率风险：增长类预期变动几乎被市场瞬时定价，若未来市场预测效率提升，相关策略空间将收缩。

- 策略轮动风险：风格及行业轮动策略存在换手频繁导致交易成本增加，极端市场下模型表现可能迅速恶化。

• 外部环境风险：货币政策、地缘政治等外部因素变化可能影响宏观经济预期相关指标的表现和联动关系，存在不确定性。

报告对风险的提示较为概括，无细化匹配风险缓释策略，投资者需结合环境动态审视模型适用性。

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六、批判性视角与细微差别

• 数据选择偏好：报告重点使用彭博数据，评估万得数据时未能完全披露限制影响，可能对结论带来数据供应偏差风险。

- 预期时序数据的解释：对增长类预期变动持弱预测力的判断基于年化收益解读，但未深入探讨信号发出时滞和预期的定价机制细节，存在进一步挖掘空间。

• 通胀预期表现优秀的内涵：报告提出折现率变化可能是核心机制，但未实证检验，因而该理论推断需要后续研究验证。

- 发布日效应的局限性：发布日效应强，但其实际可操作性依赖精准数据发布时间，未讨论市场冲击成本及流动性问题。

• 过拟合风险：部分阈值和策略参数设置相对简单，报告虽说明避免过拟合，但尚未充分展示多参数调优下的稳健性测试。

整体报告条理清晰，方法合理，数据覆盖充分，但对部分结论背后的经济机理解释可更深入。

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七、结论性综合

本报告系统梳理并实证了宏观经济预期数据，特别是彭博经济学家预测数据在投资组合构建中的应用潜力。主要有以下关键发现：

• 宏观预期数据的时序变动 对资产价格具有一定预测能力，尤其是通胀预期的下行信号表现亮眼。增长类预期变动预测力较弱，可能因市场高效定价导致信息迅速反映于股价。

- 外汇汇率变动作为宏观预期代理 也具备显著的股票择时能力，纳入固收加股债组合表现优异。

• 将通胀预期、增长预期极端变动及汇率预期三因子综合 构建的股债组合实现年化7.3%收益，低风险，优于传统被动组合。

- 引入大小盘风格轮动策略后，股债组合收益进一步提升至8.77%，最大回撤仅3.65%，兼顾收益与风险。

• 预期差（惊奇）指数尤其是通胀惊奇指数具一定预测力，但整体策略表现不及时序预期组合。

- 经济数据发布日行业动量效应明显，表现好的行业后续仍有超额收益期望，将发布日效应纳入行业轮动模型，显著提升表现与稳健性。

• 报告最后从现金流折现视角提出定价速度异质性解释，认为增长预期直接影响盈利预期，快速反映，而通胀预期影响折现率，市场消化较慢，从而产生较强可预测性，值得后续进一步研究探讨[page::27]。

整体来看，报告充分证明基于宏观预期数据的组合构建在中国市场具有显著实践价值，尤其在固收加策略和行业轮动策略中实现了有效提升。其理论与实证结合紧密，分析与策略逻辑严谨，具有较强的参考价值和推广意义。

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附录：关键图表示例

图表1：Wind 中国宏观预测板块（数据类型及指标）

（详见报告第4页）

图表5：2020Q1 GDP 同比预期变动

图表7：通胀预期变动择时策略净值表现

图表25：宏观预期变动组合历史表现

图表31：宏观预期变动+风格轮动组合表现

图表36：通胀惊奇指数

图表44：发布日行业动量分组表现

图表47：行业轮动叠加发布日效应表现

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【注】：所有数据和图表均来源报告正文及相关统计整理，结论均基于历史数据回测，具有参考价值但不构成投资保证。[page::0-27]

报告