6月创业板50指数择时仓位调整 [page::0][page::1]

• 6月仓位建议由5月50%提升至100%，主要基于经济增长因子信号67%和货币流动性因子100%两方面共同驱动。

- 经济增长因子包含制造业PMI新出口订单、国债利差10Y-1M、新增社融三项指标，其中国债利差和新增社融发出看多信号。

• 货币流动性因子以银行间质押式回购加权利率为指标，当前信号由0%跃升100%。

择时策略回测表现 [page::2][page::3]

• 回测时间为2014年5月至2025年4月，手续费单边3bp。

- 策略平均仓位44.35%，年化收益率13.96%，年化波动率18.43%，最大回撤31.42%，夏普比率0.76，收益回撤比0.44。

• 策略多数年份实现正超额收益，且能控制下行风险，显著优于固定仓位基准。

择时策略净值与年化收益表现 [page::3]

• 策略净值明显跑赢创业板50指数及等比例基准，体现择时带来的增厚效应。

- 逐年收益统计显示策略在多数年份实现超额收益，回撤年份也表现优于基准。

量化因子与宏观事件因子构建方法 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 筛选经济、通胀、货币、信用等30余个宏观数据，采用数据频率对齐、缺失值填充、滤波处理和衍生因子生成完成数据预处理。

- 构建事件因子时，确定突破方向、领先滞后关系和滚动窗口，通过收益率胜率和开仓波动调整收益率指标筛选事件因子。

• 采用多步筛选叠加机制，最终选择11个表现优良的宏观事件因子，划分为经济增长和货币流动性两大类因子。

- 择时策略根据大类因子内看多信号占比动态赋仓，计算两类因子平均值作为最终仓位信号。

推荐关注投资标的：交银创业板50指数A（007464.OF）[page::8][page::9]

• 基金成立于2019年11月20日，管理规模超32亿元，采用指数化投资策略，紧密跟踪创业板50指数。

- 跟踪误差低，滚动1年跟踪误差约0.15%。

• 基金经理邵文婷具备丰富量化管理经验，管理多只指数型及QDII基金，体现稳定管理能力。

报告详尽分析：《量化观市：6月继续提升创业板50仓位》

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一、元数据与概览

• 报告标题： 《量化观市：6月继续提升创业板50仓位》

- 作者及团队： 高智威、许坤圣，国金证券股份有限公司金融工程团队

• 发布日期： 2025年6月5日

- 报告机构： 国金证券股份有限公司

• 分析对象与主题： 创业板50指数的量化择时策略及相关基金配置建议

- 核心论点与目标： 报告基于动态宏观事件因子，构建了一套创业板50指数的量化择时模型，结合多项宏观经济指标对未来月份仓位进行决策。核心观点为基于模型给出的信号，2025年6月份对创业板50指数的仓位建议提升至100%，较前月50%显著加仓，表现出对创业板板块的积极看多态度。报告也推荐了交银创业板50指数A基金作为具体投资标的，并透露该策略历史回测表现优异，风险可控。报告强调策略基于宏观事件动态调整，能较好反映经济走势和货币流动性变化。[page::0,1,2,13]

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二、逐节深度解读

2.1 月度择时观点及策略表现

关键信息总结：

• 模型基于动态宏观事件因子，专注于创业板50指数择时。

- 6月仓位接近满仓100%，大幅提升，相较5月仓位50%翻倍，显示对市场增长信号的强烈信心。

• 经济增长信号为100%（较上月保持不变）；货币流动性信号100%（由0%大幅提升）。

- 经济增长因子包含3个细分指标：制造业PMI新出口订单、国债利差（10年期减1个月），以及新增社会融资额（滚动12个月），其中后两者发出看多信号，综合经济增长信号67%。

• 货币流动性因子基于银行间质押式回购加权利率（7天），信号为100%。

- 策略会根据上述因子信号加权合成择时仓位，形成最终仓位建议。

• 回测区间为2014年5月至2025年4月，手续费设定为单边万分之3。

- 策略平均仓位约44.35%，相比指数表现更稳定。

• 5月份该策略实现1.64%的月度收益，虽低于创业板50指数3.28%的涨幅，但优于固定44.35%仓位基准的1.45%。

- 历史表现参数：年化收益率13.96%，年化波动率18.43%，最大回撤-31.42%，夏普比率0.76，收益回撤比0.44，均优于基准。

• 多数年份取得正超额收益，且在基准回撤阶段表现出良好的下行风险控制能力。[page::0,1,2]

解析：

该章节明确表述了整个量化择时策略的运行逻辑，强调经济和货币因子对仓位调整的影响。细分指标的选用体现对宏观经济的多维度捕捉，尤其对经济增长和货币流动性两个方面的综合权重确定了当前市场的投资氛围。策略回测涵盖了超过十年周期，包含多轮经济周期；手续费纳入增强了策略的实用性和严谨性。策略在收益与风险间取得了均衡，尤其夏普和收益回撤比的提升，意味着具备较好风险调控能力和稳定回报，这为当前推荐满仓创50提供了合理依据。

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2.2 基于动态宏观事件因子的择时策略构建

关键信息总结：

• 研究基于动态宏观事件因子，涵盖经济、通胀、货币、信用4大维度共30余个宏观数据指标。

- 核心在于识别与创业板50收益率关系显著的事件因子，利用胜率和风险调整收益率指标筛选最优因子和数据预处理方式。

• 最终选取11个优质宏观因子，分为经济增长类和货币流动性类两大类，用于构建择时策略。

- 宏观数据的预处理流程包括频率对齐、缺失值填充、滤波处理（主要采用单向HP滤波以避免使用未来信息）、数据格式调整（同比、环比等）。

• 事件因子的构建步骤细化为确定突破方向、领先滞后期、事件类型构建（三类事件因子共28种），利用收益率胜率和波动调整收益率进行筛选和优化。

- 筛选标准严格，包括统计显著性（95%置信区间拒绝效益为零的假设）、胜率超过55%、频繁发生等。

• 事件因子采用叠加方式提升信号质量，且动态剔除低胜率因子，实现模型适应性。

- 最优滚动窗口的选择根据开仓波动调整收益率最大化确定，测试范围为48至96个月，强化因子的时间适用性。

• 择时策略判定规则为大类因子中≥2/3细分因子看多信号递交为1，≤1/3为0，中间区间取比例，最终两个大类因子平均形成整体仓位信号。[page::1,4,5,6,7,8]

解析：

此部分深入剖析了策略量化构建的科学性和严谨流程，体现了系统性的数据处理、因子筛选、信号判断及多因子整合机制。采用动态事件因子方法能更好捕获宏观经济变化对市场的影响，尤其是在不确定环境中实现较好的前瞻性判断。严密的统计控制和多维评价指标，减低了信号噪声，增强模型的稳健性。多因子分层判断保证策略对经济和货币两大核心宏观方向均衡反映，强化策略逻辑的逻辑性和解释力。

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2.3 建议关注标的介绍：交银创业板50指数A（007464.OF）

关键信息总结：

• 交银创业板50指数A基金成立于2019年11月20日，当前规模32.02亿元（截至2024年6月末）。

- 基金采用被动指数化策略，紧密跟踪创业板50指数，追求最小化跟踪误差。

• 该基金的1年滚动跟踪误差仅为0.1516%，显著体现基金的精准指数复制能力。

- 基金经理邵文婷，自2016年加入交银施罗德，专注量化指数型基金管理，管理多个基金总规模近130亿元（剔除ETF联接基金）。

• 基金份额稳步增长，基金经理具备丰富的管理经验与量化投资背景。

- 该基金作为创业板50指数量化择时策略的具体执行载体，易于投资人直接参与策略的实盘投资。[page::1,8,9]

解析：

报告推荐的基金标的是执行本次择时策略的优选渠道，强调其规模适中、跟踪误差低及基金经理的专业背景，为投资者在实际配置中提供了可信赖的工具，且基金管理能力和历史走势均支持策略执行效率。这增强了报告定量择时信号的可操作性。

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2.4 风险因素评估

关键信息总结：

• 策略基于历史数据和模型构建，存在历史规律失效的风险。

- 宏观事件因子可能因政策调整及市场环境变化出现阶段性失效。

• 市场可能经历超出模型预期的波动，导致策略回撤或波动超出估计范围。

- 报告未明确提供具体的风险缓解措施，但通过动态事件因子剔除和滚动窗口选择提升策略适应性与鲁棒性。

• 风险提示突出模型依赖性及宏观变量不确定性的潜在影响，提醒投资者谨慎对待量化择时工具。[page::1,9]

解析：

风险揭示注重模型假设的外生变更风险和政策驱动影响，提示策略虽系统严谨但无法完全规避极端行情和趋势变化。此处能看出作者对模型局限的谨慎态度，体现客观性，但缺少更具体的风险管理对策说明。

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三、图表深度解读

图表4：宏观事件因子择时策略仓位时间序列（2014/05-2025/03）

• 内容描述： 图表展示了从2014年5月起至2025年3月期间，基于宏观事件因子模型产生的创业板50择时仓位百分比的时间序列。

- 关键解读：
- 仓位波动频繁，最高达到100%且多次接近满仓，最低则有阶段性清空（0%）。
- 平均仓位以一条水平线标注，约为44.35%，体现策略整体保持低中等仓位水平。
- 仓位调整具有明显周期性和反应宏观经济波动的特征，反映出模型灵活调度买卖仓位的能力。

• 支持论点： 图表体现策略动态调整仓位的机制，与文本中提及的平均仓位及信号逻辑相匹配。显示策略趋于在经济和货币指标积极时积极加仓，经济疲软时减仓，支持强势市场中的择时有效性。

- 潜在局限： 无具体标注短期极端波动的具体市场背景，需结合其他宏观数据解读节点意义。[page::2,3]

图表5：策略净值走势对比

• 内容描述： 此图比较了择时策略净值、创业板50指数净值以及等比例基准净值的累积走势。

- 关键解读：
- 策略净值从1增长至约5以上，显著超越创业板50指数及等比例基准。
- 创业板50指数净值约2左右，显示市场整体收益水准。
- 等比例基准走势介于两者之间，策略提升了收益同时控制了风险。
- 策略净值曲线平稳上涨，期间下跌幅度有限，表明较好的风险调整回报。

• 联系文本： 佐证策略实现了长期优于市场指数和固定仓位基准的收益表现，契合年化收益、夏普比率等关键绩效指标。

- 潜在局限： 未提供详细交易成本摊销及滑点细节。基于历史数据回测，未来执行存在差异风险。[page::2,3]

图表7：择时策略逐年收益表现对比

• 内容描述： 展示了2014年至2025年各年择时策略、创业板50指数和等比例基准的年化收益率对比，及策略相对基准的超额收益率。

- 关键解读：
- 绝大多数年份策略收益高于两个基准。
- 在指数和等比例基准回撤年份（如2016、2017、2018、2022）策略同样显现负收益，但幅度较小，表现出防御性。
- 超额收益线（点线）体现策略在多数年份取得正超额收益，且特别在牛市年份如2019、2020年优势明显。

• 联系文本： 支持月度及区间收益数据，显示策略具备周期适应能力和风险控制能力。

- 潜在局限： 部分年负收益暴露模型风险，提示策略并非全市场环境均有效。[page::2,3]

图表9：事件因子构建流程图

• 内容描述： 显示从数据预处理到事件因子构建及筛选的步骤，涵盖对齐频率、填充缺失、滤波、衍生因子、生成事件因子、筛选滚动窗口等环节。

- 解读： 流程详细且科学，体现了量化模型构建的系统化和规范性，确保数据信号质量和时效性，为后续择时提供坚实基础。

• 联系文本： 具体对应2.2节对数据及事件因子构建的描述，增强策略透明度和可信度。

- 局限性： 流程虽全面，但未包含模型的实时应对机制和突发事件的非结构化处理。[page::5]

图表13：择时策略仓位确定流程图

• 内容描述： 说明大类因子信号占比转换为择时仓位的逻辑，如≥2/3看多为1，≤1/3为0，中间区间取对应比例，最终取大类因子平均值作为择时仓位。

- 解读： 该规则体现了量化策略的模糊逻辑和分层决策模式，使得仓位非简单二元判定，而是根据信号的强度和一致性平滑调整，增强策略的灵活性和合理性。

• 联系文本： 紧密对应策略构建部分，具体解释了计算逻辑，便于读者理解因子信号向仓位信号的映射方法。

- 局限性： 未提及因子权重差异以及动态权重调整可能带来的影响。[page::7,8]

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四、估值分析

本报告的核心内容集中于量化择时策略和仓位调整决策，未涉及传统意义上的公司估值分析，如现金流折现（DCF）、市盈率、市净率、企业价值倍数等内容。其估值层面更多是基于宏观经济指标构建的择时“估值”信号，即通过宏观环境“估值”市场风险偏好和潜在回报率。因而本报告无具体估值模型或目标价。

策略表现和资金分配通过动态仓位调整实现，不同于个股层面传统估值方法，因此不涉及静态估值量化指标计算。

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五、风险因素评估

报告强调三大主要风险：

1. 历史有效性风险： 历史数据的统计规律未来可能失效，模型依赖于历史关系的稳定性。

2. 事件因子的阶段性失效风险： 政策变化及市场环境不同阶段可能导致部分因子失去解释或预测能力。

1. 市场超预期波动风险： 突发事件或极端行情可能超出模型的波动和回撤预估，使策略承受较大亏损。

该风险提示指出量化择时模型的“黑天鹅”风险及适用范围限制，展现出一定程度的保守与透明，但未具体提出风险缓释机制，投资者需对此保持警觉。[page::1,9]

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六、批判性视角与细微差别

• 模型假设的稳定性问题： 报告基于历史2014年至2025年的长周期数据，但宏观经济环境尤其近年受政策和地缘政治影响剧烈，历史规律外推存在不确定性。

- 数据频率与信号滞后性： 宏观数据多为月度频率，可能存在信息滞后，限制了策略在快速市场转折时刻的及时反应能力。

• 因子权重均等化处理： 报告对大类因子采取平均法合成仓位信号，可能忽略个别因子的相对重要性差异，简单加权或先进学习方法或许提升效果。

- 风险管理不足的描述： 虽有风险披露，但未见明确风控措施对应，尤其模型在极端黑天鹅事件中的表现未知。

• 策略在剧烈市场调整期的表现差异： 几个明显回撤年份策略收益为负，说明策略虽控制风险，但不能完全规避下跌。

- 基金规模与流动性考量： 推荐基金规模中等，跟踪误差小，但未说明基金流动性和大规模资金流动对策略执行的潜在影响。

总体来说，报告逻辑严谨，结构清晰，但策略本质依赖历史回测，投资者应结合当前宏观环境做出动态判断。

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七、结论性综合

本报告围绕创业板50指数，系统构建了一套基于动态宏观事件因子的量化择时策略。通过选取经济增长与货币流动性两大类11个优选宏观因子，经过严格的统计筛选与预处理，以收益率胜率和风险调整收益为关键指标，成功搭建了能够动态调整投资仓位的量化模型。该策略在2014-2025年回测期间表现稳定优越，累计净值超过指数数倍，年化收益达13.96%，夏普比率0.76，显示出较好的风险收益表现。

具体到2025年6月份，模型发出强烈积极信号，经济增长信号100%，货币流动性信号亦上升至100%，仓位建议提升至满仓100%，显示团队对近期创业板行情看好。

报告通过详实的图表进一步佐证了择时仓位变动的逻辑与历史表现优势，呈现策略在多数年份优于基准并且有效控制下行风险的能力。推荐交银创业板50指数A基金作为具体执行载体，体现策略可落地性与投资便利性。

风险揭示诚恳，强调了历史经验依赖性、宏观环境变化可能导致因子失效，以及市场极端波动风险，提醒投资者需警惕模型局限。

总体而言，报告逻辑清晰、方法科学、论据翔实，向投资者呈现了一套结合系统性宏观指标的创业板50指数择时策略。此策略适合积极配置且具有风险承受力的中长线投资者，但需密切关注宏观环境变化，灵活调整策略参数。

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关键词解释（供参考）

• 择时策略（Market Timing Strategy）： 根据市场或经济指标判断买入或卖出的时机，以期获得超额收益。

- 量化择时（Quantitative Timing）： 利用数学模型、统计方法和计算机程序自动决策的择时方式。

• 夏普比率（Sharpe Ratio）： 衡量单位风险（波动率）所获得的超额收益，数值越大表示风险调整后收益越好。

- 最大回撤（Max Drawdown）： 反映投资组合在特定时期内最大净值损失，衡量投资风险。

• 宏观事件因子： 基于宏观经济指标变化构造的事件信号，用于捕捉经济周期和流动性变化对市场影响。

- HP滤波（Hodrick-Prescott Filter）： 一种数据平滑技术，去除时间序列中的短期波动，揭示长期趋势。

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参考文献页码标注

以上所有分析均基于报告原文内容，具体数据和图表均可溯源至对应页码[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,13]。

报告