投资逻辑分散与大类资产分散结合的重要性 [page::3]

• 提出三层次资产配置策略框架：经济周期模型负责战略（SAA），宏观因子和趋势追踪模型负责战术（TAA）。

- 投资逻辑低相关性，实现风险对冲，提升组合风险调整表现。

经济周期模型构建与表现 [page::6][page::7][page::8]

• 采用主成分分析提取全球股票、商品、利率、外汇四大类资产的第一主成分，构造统一市场因子。

- 通过42/100/200个月三周期拟合分解市场因子，划分为上行、下行周期，对应进攻和防守资产的风险预算调整。

• 回测显示经济周期模型提升年化收益约0.8%，夏普比率提升，动态调整进攻防守资产风险预算比例。

| 模型 | 年化收益 | 年化波动 | 夏普比率 | 最大回撤最长新高天数 | 月度胜率 |
|-------|----------|----------|----------|----------------------|----------|
| 经济周期增强| 4.45% | 2.34% | 1.90 | -4.22% / 233 天 | 72.3% |
| 层次风险平价基准 | 3.64% | 2.21% | 1.65 | -3.97% / 265 天 | 68.7% |

宏观因子模型构建与表现 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 以中美增长-流动性核心因子为基础，结合宏观代理指标，构建宏观因子体系并对应细分资产映射关系打分调整风险预算。

- 采用OECD法合成中国增长、信用、货币因子，分别基于大量宏观指标；美国采用扩散指数法合成增长与流动性因子。

• 近两年模型表现乏力，推测宏观预期和高阶逻辑影响增强是一大原因。

- 宏观因子模型提供约1.0%超额年化收益，夏普比率和风险控制指标均优于基准。



| 模型 | 年化收益 | 年化波动 | 夏普比率 | 最大回撤最长新高天数 | 月度胜率 |
|-------|----------|----------|----------|----------------------|----------|
| 宏观因子增强| 4.66% | 2.32% | 2.01 | -3.43% / 244 天 | 74.7% |
| 层次风险平价基准 | 3.64% | 2.21% | 1.65 | -3.97% / 265 天 | 68.7% |

趋势追踪模型构建与表现 [page::13][page::14][page::15]

• 时序动量模型基于月线，结合双均线、MACD和布林带破位判定，及时发现个别资产趋势破坏，降低风险预算比例。

- 截面动量利用确然指标(KST)对资产进行排序，超强资产加倍配置，弱势资产减半配置。

• 趋势追踪模型表现最强，年化收益提升约1.0%，夏普比率提升明显，最大回撤得到更好控制。

| 模型 | 年化收益 | 年化波动 | 夏普比率 | 最大回撤最长新高天数 | 月度胜率 |
|-------|----------|----------|----------|----------------------|----------|
| 趋势追踪增强| 4.65% | 2.33% | 1.99 | -3.66% / 184 天 | 73.5% |
| 层次风险平价基准 | 3.64% | 2.21% | 1.65 | -3.97% / 265 天 | 68.7% |

三层次逻辑融合策略及未来思考 [page::16][page::17]

• 三层次信号乘积调整风险预算，年化收益达6.1%，夏普比率升至2.31，最大回撤风险得到良好控制，最长新高天数降至102天。

- 三层次逻辑低相关性，融合有效分散投资逻辑，提升整体表现和抗风险能力。

• 对宏观基本面量化未来改进方向提出：利用Factor Mimicking、分析师预测、Nowcasting提高宏观信息频率和准确性。

- 探讨大语言模型(LLM)等非线性方法在未来宏观量化中的潜力。


| 模型 | 年化收益 | 年化波动 | 夏普比率 | 最大回撤最长新高天数 | 月度胜率 |
|-------|----------|----------|----------|----------------------|----------|
| 三层次融合增强| 6.10% | 2.64% | 2.31 | -4.25% / 102 天 | 74.7% |
| 层次风险平价基准 | 3.64% | 2.21% | 1.65 | -3.97% / 265 天 | 68.7% |

大类资产配置风险预算调整规则概览 [page::5]

| 逻辑层次 | 风险预算比例调整规则 |
|--------------|------------------------------------------------------------------|
| 经济周期模型 | 市场因子上行，进攻资产风险预算比例×5；下行，防守资产风险预算比例×5 |
| 宏观因子模型 | 风险预算比例乘以 pow(2, 宏观因子得分) |
| 趋势追踪模型 | 时序动量破位，风险预算比例÷5；截面动量前1/3资产风险预算比例×2，后1/3 ÷2 |

资产细分及基准风险预算比例与历史表现 [page::4]

| 资产名称 | 属性 | 国家 | 大类 | 基准风险预算比例 | 2010-2024 年化收益 |
|--------------------|--------|------|--------|------------------|--------------------|
| 沪深300收益 | 进攻 | 中国 | 股票 | 4.167% | 3.95% |
| 标普500总回报 | 进攻 | 美国 | 股票 | 5.556% | 14.14% |
| 南华金属指数 | 进攻 | 中国 | 商品 | 2.778% | 6.36% |
| 7-10年中债总财富指数 | 防守 | 中国 | 债券 | 16.667% | 4.42% |
| 10年期美国国债期货 | 防守 | 美国 | 债券 | 16.667% | 0.18% |
| SGE黄金9999 | 防守 | 中国 | 类货币 | 8.333% | 5.68% |
| Invesco美元指数ETF | 防守 | 美国 | 类货币 | 8.333% | 1.89% |

华泰研究报告《全球大类资产配置的三层次逻辑及对宏观基本面量化的思考》详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：全球大类资产配置的三层次逻辑及对宏观基本面量化的思考

- 作者及机构：华泰证券股份有限公司，研究员包括林晓明、徐特（PhD）、陈烨（PhD）、何康（PhD）、李聪、刘志成等

• 发布日期：2024年11月29日

- 研究主题：构建并分析覆盖全球的多大类资产（股票、债券、商品、外汇）配置策略，结合经济周期、宏观因子、趋势追踪三层次投资逻辑，实现稳健的资产配置，提高风险调整后的收益。

• 核心观点与目标：提出基于经济周期模型确定战略级进攻或防守资产配置方向，宏观因子模型评估细分资产基本面，趋势追踪模型从技术面优化战术调整，实现多层逻辑融合的风险预算调整框架。2010末至2024年10月回测数据显示，融合策略年化收益6.1%，夏普比率2.3，显著优于基准，且表现稳健，创新高频率提升投资者保持信心的能力。报告强调基本面量化模型面临宏观预期和高阶逻辑的挑战，推荐在基本面分析之上加入趋势追踪保护层，未来结合大语言模型等非线性工具的潜力展望。[page::0,3]

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二、逐章节深度解读

2.1 全文导读及策略框架

本章回顾了大类资产配置的重要性及策略逻辑分散的理念。过去华泰分开发布了若干单一逻辑策略（经济周期模型、宏观因子模型、趋势追踪模型），但均存在阶段性失效风险。本文创新性地提出融合三层次逻辑，以降低各自错判风险，实现投资逻辑与大类资产双重分散。

• 经济周期模型为战略资产配置（SAA），周期尺度在“年”级别，主要调整进攻/防守资产整体风险预算。

- 宏观因子模型、趋势追踪模型为战术资产配置（TAA），月度调整细分资产风险预算，分别基于基本面和技术面指标。

• 通过乘法方式整合三层次的风险预算比例调整系数，最终风险预算目标兼顾多重维度信息。

附以图表1展示三层次融合策略的框架。策略实现对经济周期敏感且细分资产层面进行了更细腻的调整，有助策略韧性和收益稳定性。[page::3]

2.2 全球大类资产风险预算模型与资产构成

策略覆盖18个细分资产，包含股票（中美各9种，包括沪深300、标普500等）、商品（如彭博工业品指数）、债券（中债总财富指数、美国10年国债期货）、类货币（黄金、美元指数ETF）。采用层次风险平价模型分层配置：

• 进攻与防守资产风险预算比例相等；

- 中美资产风险预算比例相等；

• 生息资产（股票、债券）和非生息资产（商品、类货币）风险预算比例为2:1。

风险预算模型通过定义资产在组合中的风险贡献率与目标风险预算比例最接近来优化资产权重，使用资产协方差矩阵等精确定量方法确保风险分散和风险平价。数学表达式包含了资产边际风险和风险贡献率的计算，是风险预算算法的标准体现。[page::4]

2.3 细分资产风险预算比例调整规则

三层次逻辑基于乘法模型调整风险预算比例。调整系数体现了对不同逻辑重要性的主观判断：

• 经济周期模型（代表核心战略调整）：乘以5倍放大调整；

- 趋势追踪模型中的时序动量（预防大幅技术面风险）：乘以5倍放大调整；

• 宏观因子模型和趋势追踪中的截面动量调整系数为2。

调整规则包括周期上行期全体进攻资产风控比例乘以5，下行期防守资产乘以5。宏观因子模型根据打分进行指数调整，趋势追踪时序动量破位调低风险预算，截面动量对子资产因强弱有加减权重。图表3清晰罗列规则。[page::5]

2.4 第一层次：经济周期模型

• 采用PCA提取全球股票、债券、商品、外汇的第一主成分，统一方向后等权标准化叠加得全球市场因子。

- 进行三周期（42、100、200个月）傅里叶变换拟合，捕捉经济长期和中短周期特征，拟合优度达47%。

• 划分全球市场因子周期上行/下行，结果显示上行周期进攻资产表现优于防守资产，反之亦然。

- 滚动多种窗口预测，结合50-100个月历史数据，外推3个月，构造周期观点信号。

• 回测期2010-2024年，经济周期模型提升扣费后年化收益0.8pct，夏普比率及胜率提高，最长创新高天数减少，显示战略资产配置效用明显。

- 整合模型依赖于历史周期规律，能够定性指导整体风险偏好转变，但难以确定细分资产的具体投资机会。[page::6,7,8]

2.5 第二层次：宏观因子模型

• 基于资产定价模型，采纳中美增长-流动性核心框架。

- 中国宏观因子（增长、信用、货币）综合海量代理指标，经OECD法合成，结合因子动量法做观点判定，剔除传统的HP滤波趋势项以避免过拟合、避免与经济周期模型信号重合。

• 美国宏观因子通过扩散指数法（打分平均），指标包括制造业PMI、央行资产、利率预测等，阈值设为±0.1判断基本面方向。

- 宏观因子与细分资产映射明晰，资产根据宏观因子得分（±1）调整风险预算比例的乘幂。

• 回测表明宏观因子模型年化提升约1.0pct。然而最近两年超额表现趋平甚至回撤，疑因宏观预期与高阶逻辑对市场影响超过宏观现实，说明当前模型一阶逻辑限制。

- 展示了中国增长、信用、货币因子及美国增长、流动性因子的历史走势，辅助理解宏观周期动态。[page::9,10,11,12]

2.6 第三层次：趋势追踪模型

• 解决市场实际中基本面模型信号与价格走势不一致情况，通过技术面筛选突发事件、市场情绪等非基本面信息冲击。

- 时序动量选取月线的三大经典指标：双均线（3个月均线与6-21个月均线死叉）、MACD（绿柱扩大）、布林带（穿中轨下行），任意指标破位视为技术风险，相关资产风险预算比例除以5。

• 截面动量应用确然指标（KST），基于过去不同长度窗口的夏普比率加权计算趋势强弱，强势资产加倍风险预算，弱势资产减半。

- 回测显示该模型年化净收益提升1.0pct，特别是近两年持续改善，超额收益递增。

• 该模型揭示“羊群效应”与动量持续性，即使成熟市场如美国亦然，但需要注意偶尔出现动量崩溃风险。

- 图表23-26配合说明技术面筛选方法及评分逻辑。[page::13,14,15]

2.7 三层次逻辑融合与宏观基本面量化思考

• 三层次风险预算调整系数相乘，形成最终风险预算比例。融合策略回测年化收益达6.1%，夏普2.3，较基准超额提升2.5pct，且最大回撤新高天数大幅缩短到102天，表明策略稳健性显著提高。

- 不同子模型间相关较低，实现了投资逻辑的有效分散。

• 报告特别指出宏观因子模型最近两年表现不佳，与宏观预期与高阶逻辑影响加大相关，建议趋势追踪模型作为非线性保护层。

- 对宏观基本面量化的改进提出三类线性方案：
1. Factor Mimicking：用资产价格隐含宏观信息提高时效。
2. 分析师预测净预期差：捕捉尚未被市场完全price in的信息。
3. Nowcasting模型：高频预测滞后宏观指标。

• 展望大语言模型（LLM）等非线性范式，将来可能解读新闻、政策、市场等多维度高阶逻辑。

- 图表29-32呈现融合策略净值曲线、年度收益、进攻/防守资产配置比例的动态变化，直观反映模型运行效果。[page::16,17]

2.8 风险提示

• 历史规律失效的风险，特别是策略拥挤导致超额收益减弱。

- 各子策略各有自身适用市场环境，不保证任何市场环境均适用。

• 涉及资产不视为具体投资建议，投资需谨慎理性。

- 报告依赖公开可靠信息，但不保证完整准确性，且前瞻判断存在不确定性。

• 免责声明部分详尽阐述分析师声明、利益冲突披露及法律法规遵守。[page::0,17,18,19,20]

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三、图表深度解读

图表0（第0页）：全球大类资产配置三层次融合策略净值曲线

• 显示策略从2010年12月31日至2024年10月31日演进，年化净值复合增长清晰且持续攀升，波动明显，但夏普比率高达2.3，表明收益风险比优异。

- 说明交易费用均衡计入（双边2‰），反映真实投资环境中的表现，有较强信度。[page::0]

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图表1（第3页）：三层次融合策略框架

• 以风险平价为核心构架，经济周期模型作为战略（SAA）调控进攻/防守；

- 宏观因子和趋势追踪模型作为战术（TAA）调整细分资产；

• 该层次结构体现分工合理，降低单一层次失效带来的风险。

图形简洁直观，清晰传递策略设计逻辑。[page::3]

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图表2（第4页）：细分资产风险预算比例及年化收益

• 全面列明18个细分资产风险预算分配（股票、商品、债券、类货币及所属国家属性）；

- 标普500和纳斯达克回报最高（14.14%、16.59%），中国股市资产回报中规中矩；

• 部分商品指数回报较低甚至负（如彭博能源指数-10.35%）；

- 防守资产配置比例较大（国债、黄金等合计比例较高）体现稳健配置思想。

结合风险预算优化使组合既分散又兼顾收益潜力。[page::4]

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图表3（第5页）：风险预算调整规则汇总

• 结构化表格展现三层次风险预算调整的具体规则，便于理解每种逻辑如何影响最终的风险分配；

- 数值型加权（乘以5、乘以2等）体现了逻辑优先级和策略实现路径；

• 表格兼具实务指导意义，是策略操作的关键协议基础。[page::5]

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图表4-5（第6页）：全球市场因子计算及其与四类资产PCA主成分的关系

• 多市场多类别资产覆盖广、全面，用PCA抓市场共性，确保经济周期模型全球视角准确；

- 图5黑色虚线的全球市场因子与红蓝实线（股票、利率、商品、外汇主成分）高度相关，说明多资产同受单一市场因子驱动，强化经济周期划分的合理性。

体现模型科学性和数据充分性。[page::6]

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图表6-7（第7页）：全球市场因子三周期拟合及周期表现统计

• 图6展示全球市场因子实际走势与三周期拟合较好匹配，拟合优度R²=47%；

- 表7统计数据分市场因子周期上下行，明确进攻资产在上行期超额收益优于防守资产，确证策略逻辑合理；

• 具体月均收益、胜率有助投资者理解决策依据与历史业绩关联。

该章节为经济周期模型提供了坚实的理论与实证依据。[page::7]

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图表8-11（第8页）：周期判断示意及经济周期模型回测表现

• 图8通过拟合段与外推段区分周期上行、下行和拐点，逻辑清晰；

- 图9滚动窗口的周期信号显示历史周期多次反转，表明周期捕捉动态；

• 图10净值增长曲线显示经济周期模型净值优于基准，且稳定性更好；

- 表11量化了经济周期模型关键指标幅度（年化收益、夏普、最大回撤等），验证其有效性。

整体展现了经济周期模型的策略价值和适用范围。[page::8]

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图表12-13（第9页）：中美宏观因子与资产映射及打分示意

• 详细列明了每个细分资产对应的宏观因子利好或利空关系，形成量化基础；

- 打分示意图直观展示了得分向风险预算调整的路径。

这是宏观因子模型实现投资决策量化的核心映射工具。[page::9]

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图表14-17（第10-11页）：中国宏观因子及美国宏观因子代理指标与走势

• 反映了宏观因子的构成及历史变化；

- 特别强调剔除趋势项后与保留趋势项的区别，解释宏观因子构造方法调整逻辑；

• 中国增长、信用、货币因子以及美国增长和流动性因子分别体现对应经济周期纬度的变化。

为宏观因子模型提供坚实的定量和实证基础。[page::10,11]

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图表18-20（第11页）：美国宏观因子代理指标及走势

• 细致罗列美国增长与流动性因子构成指标，数据源多样；

- 走势图反映宏观因子从2008年至今震荡态势，周期性明显。

辅助理解美国宏观经济周期与资产价格关联。[page::11]

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图表21-22（第12页）：宏观因子模型净值曲线及业绩表现

• 宏观因子模型净值明显优于基准；

- 主要风险指标表现改善，月度胜率达到74.7%；

• 但需注意近两年超额收益波动加大，提示宏观因子模型局限。

宏观基本面量化模型虽有效但面临新的挑战。[page::12]

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图表23-26（第13-14页）：趋势追踪的技术指标示例及风险预算调整示意

• 三大技术指标双均线、MACD、布林带破位具体示例图，展示如何捕捉趋势逆转信号；

- 趋势追踪的时序动量和截面动量分开计算风险预算调整系数，明确风险管理规则；

• 截面动量利用KST排名给资产强弱加权，是技术面趋势强度的量化表现。

这一章阐释策略从交易技术面捕捉市场心理和非理性风险的机制和实用逻辑。[page::13,14]

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图表27-28（第15页）：趋势追踪模型净值曲线及业绩

• 明显提高年化收益和夏普，提升组合防守能力及收益稳定性；

- 超额收益呈现持续上升趋势，表明技术面模型具有较强实战价值；

• 回撤指标略有下降，风险管理仍需关注。

强化趋势追踪作为保护层和增强收益来源的理由。[page::15]

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图表29-32（第16-17页）：三层次融合策略净值曲线与关键业绩指标

• 净值曲线显著优于基准且平滑性更佳；

- 6.10%年化收益与2.31夏普表明模型在风险调整后有效超越基准；

• 创新高频率从265降至102交易日，显著缩短回升等待周期；

- 年度收益稳定，突显持续能力；

• 进攻/防守资产配置比例动态响应经济周期信号变化，体现策略运作的灵活性与逻辑性。

是整体策略效果的综合展示，验证三层次融合思路成功。[page::16,17]

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四、估值分析

报告未涵盖具体公司估值或传统股票估值方法，主要侧重于资产配置策略及风险预算管理，不涉及单一资产定价，故此部分无具体估值模型讨论，核心在于风险预算优化及多逻辑融合带来的资产配置价值提升。

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五、风险因素评估

• 历史规律可能失效：市场不断演进，策略拥挤可能降低超额收益获取能力；

- 市场条件限制：各子策略不能保证在所有市场环境中均优表现；

• 信息准确性风险：数据不完整或滞后可能误导决策；

- 过度依赖模型风险：宏观因子模型一阶理论导致高阶逻辑或预期缺失，表现波动；

• 操作风险：交易费用、调仓频率、模型实施的实际可操作性需综合考虑。

报告强调理性投资，避免模型盲目崇拜，建议结合市场实际谨慎应用。[page::0,17,18]

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六、批判性视角与细微差别

• 分层风险预算与逻辑乘积调整：虽然乘法调整系数清晰，但存在一定参数主观性，调整系数5倍、2倍设定缺乏系统优化校准，可能对策略稳定性带来影响。

- 宏观因子模型局限：报告指出其最近两年表现不佳，暗示未来宏观模型需接入更多的非线性预期推断工具（如LLM），目前的因子构成存在滞后，且未包括通胀因子，可能削弱对当前通胀震荡的捕捉。

• 趋势追踪优势明显，但动量崩溃风险不可忽视：报告虽提及，但无深入分析如何保护策略免受动量崩溃冲击，是一个潜在改进方向。

- 数据频率与滞后性问题：回测使用月线及低频财务数据，可能错过更短周期的市场变动特征。

• 历史回测依赖度较高：策略的历史优势需要面对市场结构变化的挑战，未来需动态调整模型参数。

整体报告对策略优势诚实自评，展示了对局限性的反思，且提出了未来改进思路，体现了专业严谨态度。

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七、结论性综合

华泰证券提出的全球大类资产配置策略，创新性地融合了经济周期、宏观因子及趋势追踪三层次投资逻辑，结合层次风险平价的风险预算模型，实现了战略与战术层面的多维调整。经济周期模型捕捉大周期信号，帮助识别宏观风险偏好，保障战略资产配置合理变动；宏观因子模型建立基于一阶逻辑的中美增长和流动性因子，对细分资产进行基本面筛选；趋势追踪模型利用技术面风险信号，防范基本面模型失效或市场非理性状况，实现动态风控和趋势筛选。

回测结果展示融合策略的显著优势，年化收益高达6.1%，夏普比率2.3，且最大回撤后回升速度显著提升，创新高周期缩至不足半年，极大增强组合的抗风险能力。三层次逻辑相关性低，实现了投资逻辑分散，有效抵御单一逻辑失效。宏观因子模型近年来表现不稳定，深刻反映了传统宏观模型面对宏观预期和高阶逻辑挑战的局限，而趋势追踪模型有效弥补这一问题。

图表全面展示了策略构成、收益及风险指标，结合资产风险预算模型及多项宏观、技术分析指标构建实操框架，为投资者提供了详尽量化资产配置方案。报告同时提示策略局限和风险，强调历史规律可能失效、策略拥挤风险及数据滞后性，倡导谨慎应用。

未来方向聚焦宏观基本面量化模型的非线性改进，特别是通过大语言模型解读新闻、政策与市场，推动宏观因子精准度和反应速度革命。总体而言，本文为全球资产配置提供了兼顾理论严谨性与实际可操作性的创新范式，且回测表现优异，堪为当前投资界对冲宏观复杂性与不确定性的有力工具。

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参考文献页码
[page::0,1,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]

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附：关键图表示例

• 图表1：三层次融合策略框架

• 图表5：全球市场因子与各资产PCA主成分

• 图表6：全球市场因子三周期拟合

• 图表10：经济周期模型净值曲线

• 图表13：细分资产宏观因子打分示意

• 图表15：中国增长因子保留/剔除趋势项对比

• 图表27：趋势追踪模型净值曲线

• 图表29：三层次融合策略净值曲线

• 图表32：进攻/防守资产配置比例变化

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以上为对华泰证券报告《全球大类资产配置的三层次逻辑及对宏观基本面量化的思考》内容的深度剖析，涵盖其投资逻辑体系构建、关键量化模型运行机制、丰富的数据支撑、回测实证表现，以及策略局限性与未来改进方向，提供投资者理解和实践的系统指南。

报告