基于宏观视角及技术视角的海外权益资产配置研究：量化资产配置研究之二十三

创建于 2025-05-07T16:54:37.253515+08:00 更新于 2025-05-19T18:36:17.982017+08:00

摘要

本报告聚焦海外发达国家权益资产配置，筛选59个宏观指标及多维技术指标，基于显著性指标构建量化打分模型，结合宏观与技术视角开发单资产择时与多资产配置策略。回测显示，多策略组合长期取得显著超额收益，动态调整月度胜率平均可达约63%，多资产配置年化收益率达12.38%，夏普比率超过150%，显著优于基准组合，展示了宏观与技术指标协同提升海外权益资产配置效果的潜力[page::0][page::1][page::4][page::5][page::6][page::8][page::9][page::10][page::11][page::13][page::14][page::15]

速读内容

海外权益指数与宏观指标筛选 [page::0][page::1]

- 研究覆盖主要海外发达国家权益指数，包括标普500、纳斯达克、道琼斯、日本日经225、东证指数、英国富时100、法国CAC40、德国DAX。
- 筛选59个覆盖美、日、英、法、德的宏观指标，确保数据为月度频率，适用度高。

宏观指标影响分析及打分方法 [page::2][page::3][page::4]

- 利用T检验量化单一指标趋势对海外权益指数未来1个月收益率影响，显著指标如美国M1同比显示收益差别明显（趋势上行纳指平均月收益2.12%，趋势下行0.30%）。
- 对每国指数选择不同周期显著宏观指标进行月度打分（-1, 0, 1），宏观指标打分相关性普遍较低，有效信息丰富。

宏观指标动态调整策略回测表现 [page::5][page::6]

- 构建基准配置：权益指数50%+货币资产50%，以宏观指标得分动态调整权益配置比例。
- 长期回测显示所有主要指数动态调整组合优于基准组合，月度胜率约60%以上，表现稳定提升。

技术指标构建及多维指标体系 [page::6][page::7][page::8]

- 趋势指标基于不同时间窗口月度平均涨跌幅和平滑收盘价LLT，估值指标基于股权风险溢价ERP的5年分位数，资金流指标以交易日涨跌配成交额计算净流入和边际改善。

技术指标影响及动态策略 [page::8][page::9][page::10][page::23]

- 不同国家指数选用不同技术指标组合，得分范围跨-2至2。
- 技术指标信号相关性低，结合打分动态调整资产权重。
- 技术视角动态调整组合月度胜率近58%，多个指数表现显著优于基准。

宏观与技术指标联合策略及多资产配置 [page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15]

- 宏观与技术得分相关性整体偏低，得分合计作为配置调整依据，实现单资产择时策略。
- 动态策略月度胜率平均提升至约63%。
- 多资产配置策略基准权重涵盖美股、日股、英股、法股、德股，结合动态调整权重与货币资产灵活配置。
- 回测期间年化收益率12.38%，夏普比率150.21%，最大回撤9.39%，显著优于基准组合。
- 多资产组合多数年度跑赢基准，提升配置效率及风险控制能力。

风险提示

- 结论基于历史数据，不能完全描绘未来环境。
- 模型输出非投资建议，需结合实际独立判断。

深度阅读

【广发金融工程】基于宏观视角及技术视角的海外权益资产配置研究分析报告

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一、元数据与概览

报告标题：《基于宏观视角及技术视角的海外权益资产配置研究：量化资产配置研究之二十三》

- 作者：李豪

发布机构：广发金融工程研究

- 发布时间：2024年6月17日

研究主题：海外发达国家权益市场（美国、日本、英国、法国、德国）的资产配置策略，强调宏观指标与技术指标的结合，构建量化择时及多资产配置模型。

核心论点总结：
报告围绕海外发达国家主要权益指数展开，先从宏观视角筛选59个宏观指标，进一步从技术视角构建趋势、估值及资金流三大技术指标体系。通过定量打分筛选出对海外权益指数表现影响显著的指标，结合两类指标得分动态调整资产配置权重。策略通过回测显示，结合宏观及技术指标的单资产择时和多资产配置均显著跑赢基准组合，提升月度胜率和超额收益，建议投资者关注该动态调整策略的实际应用价值。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

2.1 研究框架及样本

报告选取美国标普500、纳斯达克、道琼斯工业指数，日经225、东证指数，英国富时100，法国CAC40，德国DAX等海外发达市场核心指数作为研究对象，数据截止至2024年3月底。表1详细列示各指数成分股数量及市值级别，表明覆盖全球规模最大、流动性最好的代表性指数。研究架构图（图3）清晰展现研究逻辑：海外权指数筛选→宏观与技术指标构建与筛选→单资产择时与多资产配置策略制定。[page::1]

2.2 基于宏观视角的海外权益指数研究

宏观指标筛选：

来自五大国家59个宏观指标，包括制造业PMI、CPI同比、失业率、货币供应量（M1、M2、M3、M4）、PPI、国债到期收益率等，均为月度频率指标。滞后时间处理细致，确保数据时效性与统一性（如日频数据用月末值，有滞后月指标采用已披露最新值）。此大样本确保分析指标全覆盖，提升宏观视角的广度。[page::2]

宏观指标影响分析：

采用趋势模型及T检验方法，考察指标趋势上行与下行时海外指数未来1个月收益分布差异。列举美国M1同比为例，趋势上行对应纳斯达克月收益率2.12%，趋势下行为0.30%，T值显著为2.424，说明该宏观指标趋势对指数未来短期表现具预测能力。此方法科学量化宏观信息传导机制。[page::3]

指标筛选结果：

重点发现美国核心CPI和M1同比指标对所有海外指数影响显著，且根据国家区分相关指标专注其本国产品的影响效果（如英国指标仅针对英国股指）。打分设定为-1、0、1三档，便于策略执行中权重调整。表8详细罗列了各指数对应宏观指标、趋势周期及影响方向。[page::4]

宏观指标相关性与配置策略：

指得分相关性水平较低，说明指标间信号多样、有互补性。通过设定基准组合（海外权益50%+货币50%），并将指数配置动态调节权重与宏观指标得分挂钩（每月末权重比例$\propto$宏观指标得分25%，且范围限定为0%-100%），实现择时。策略回测显示相较于基准组合，收益大幅改善，胜率平均达约60%。多图展示标普500、纳斯达克、日经225等指数组合表现，动态调整组合收益曲线明显高于基准。[page::5,6]

2.3 基于技术视角的海外权益指数研究

技术指标构建：

从趋势、估值、资金流三大维度展开。趋势指标基于收盘价及LLT加权平滑，计算不同月度涨跌幅尺度，通过历史回测优选最有效的趋势判断方法。估值指标基于股权风险溢价（ERP）计算方法，包括PETTM倒数直接法、与美国及本国国债收益率的差值法，具有均值回归特征。算法简化为利用ERP的历史5年分位数作为相对估值指标。资金流指标基于交易日上涨加权成交额净流入、下跌净流出，月频计算净流入总量和边际变化，反映市场资金动态。[page::6,7,8]

技术指标影响分析与筛选：

多指标层面量化月度打分，趋势和资金流打分范围为-1/0/1，估值指标为-2至2。各海外指数技术指标组合存在差异（如美股注重趋势及估值，日股和法股包含资金流，德股主攻资金流），且技术指标得分相关系数整体偏低，表明技术信号独立性较强。示例中标普500的相关系数矩阵揭示趋势与估值、资金流负相关或微小正相关。基于该技术指标体系构建的动态调整组合也明显跑赢基准，胜率平均接近58%。[page::9]

2.4 结合宏观及技术视角的配置策略

单资产择时策略：

由于宏观与技术得分相关性低（多数指数相关系数不足20%，部分负相关），报告将两类得分简单相加，形成新总得分，作为动态调整权重的依据，仍以海外指数50%基准权重为基础，加权计算调节权重比例。
效果显著：

回测数据显示，结合得分动态调整组合月度胜率平均提升至约63%，超越单独使用宏观或技术指标组合。图26-33展示多个海外指数单资产策略表现，动态调整组合收益领先明显，体现融合指标优越性。[page::10,11,12,13]

多资产配置策略构建：

组合设定固定基准权重（美股共25%、日股10%、英法德各5%，货币25%），随后依据总得分动态对各指数权重进行上下浮动调节，同时调整货币部分，保持整体组合资产平衡。
策略表现：

2006年底至2024年一季度回测，组合年化收益12.38%，明显超过基准5.12%，最大回撤仅9.39%，低于基准27.85%，夏普比率达到150.21%，近乎翻倍提升。分年度来看大多数年份超越基准，尤其体现在市场大幅调整年份表现突出（2008年、2020年）。图34、35和表27、28具体展示策略累计收益及超额收益态势。[page::13,14,15]

风险提示：

报告强调本文分析基于历史数据和合理假设，且模型结果不能保证未来预测准确性，组合非具体投资建议，用户需谨慎判断。[page::15]

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三、图表深度解读

图3（研究思路）：三步流程示意，由“海外权益指数筛选和收益分析”→“宏观和技术指标构建及筛选”→“基于指标得分的单/多资产动态配置策略”，流程逻辑清晰映射论文主线，体现系统性研究框架。[page::1]
表1（海外指数信息）：详细列出美国标普500与纳斯达克覆盖范围最大级别（市值48.08/30.56万亿美元），日本和欧洲主要国家指数市值、成份股数等，展示标的覆盖面和代表性。[page::1]
图4&5及表7（美国M1同比不同趋势对纳斯达克表现的影响）：两图分别呈现M1同比指标趋势上行和趋势下行时，未来1个月收益率的分布差异，标示多数月份收益明显不同，表7量化平均收益差异及统计显著性（t=2.424），证明宏观趋势信号具备预测能力。[page::3]
表8（不同海外权益对应宏观指标筛选结果）：条理清晰罗列各指数所依赖的关键宏观指标、趋势周期及方向，具体例如美股负相关的美国核心CPI同比（6月趋势）、正相关的美国M1同比（1月趋势），为定量得分提供依据。[page::4]
图6至图13（各指数基于宏观指标动态调整组合表现）：全为对比曲线，蓝色为动态调整组合表现，红色为基准组合，均显示出较大收益提升及趋势稳定性，如标普500动态组合显著跑赢基准，在金融危机及疫情期间尤为明显。[page::5]
图14（趋势指标构建方法）：框架图展现趋势指标计算的两大来源——指数价格及其LLT平滑值，结合历史N月均值及扩展的历史对比公式，用以量化趋势判断和得分体系。[page::6]
图15（纳斯达克ERP指标变动）：多种ERP计算方法显示从2007至2024年股权风险溢价波动，ERP1与ERP2曲线较为同步，显示均值回复特征，支持其作为估值指标的合理性。[page::7]
表15（ERP估值指标打分规则）：将5年分位数映射到整数评分（-2至2），提供清晰估值区分标准，便于在策略中定量使用。[page::7]
图16（资金流指标构建流程）及图17（纳斯达克月度资金净流入）：资金流指标通过成交额与涨跌关系赋予净流入/出，再计算边际变化，捕捉资金动力变化。图17反映了历史资金流入波动性及阶段性扩张，解释资金流对趋势的影响。[page::8]
表16&17（技术指标筛选及信号相关性）：细化各市场优选的技术指标，及标普500内部三指标相关系数，揭示三指标信号相对独立，有利多维信号拼接构建稳健择时策略。[page::9]
图18至图25（基于技术视角的动态调整组合表现）：动图区分动态调整组合与基准，显示动态策略普遍获得更高累计收益，支持技术指标辅助择时有效性。[page::9,10]
表23（月度胜率）：指出技术视角策略胜率大多超过50%，部分市场如日经225、东证指数表现尤为突出，验证技术策略稳定性。[page::10]
表24（宏观、技术得分相关）：相关系数均较低或负，表明宏观与技术指标信号的独立性强，两类指标整合有望提升择时效果。[page::11]
图26至图33（结合宏观、技术指标的单资产择时组合表现）：图示同单一视角对比，整合指标策略收益领先更明显，纳斯达克、日经225等尤为突出，强化组合价值。[page::11,12]
表25（结合指标的月度胜率提升）：胜率普遍达到60%以上，较单一指标视角显著提升，体现策略稳健性。[page::13]
表26（多资产配置策略权重分配）：清晰罗列基准及动态调整权重配比，结构合理，兼顾多市场分散配置。[page::13]
图34、35（多资产组合表现及超额收益）：累计收益走势清晰，动态调整策略累计收益明显高于基准，右轴显示超额收益逐步递增，证实策略有效。[page::14]
表27（绩效指标）：动态组合年化收益12.38%，最大回撤仅9.39%，波动率略增但夏普比率翻倍提升，风险调整后收益更优。[page::15]
表28（分年度表现）：多数年份动态组合跑赢基准，结构合理且抵抗市场冲击能力强。[page::15]

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四、估值分析

报告中采用的估值方法核心是股权风险溢价（ERP）模型，通过不同方法估算权益风险溢价，代表了超额于无风险利率的预期收益。具体采用：

ERP1：权益指数PE的倒数直接计算。

2. ERP2：PE倒数减美国10年期国债收益率差值，反映美国利率对股权风险回报的基准调整。
ERP3：PE倒数减本国10年期国债收益率差值，更具体体现国别利率环境。

通过计算ERP历史5年分位数，采用分档打分系统([-2,-1,0,1,2])对估值进行量化。较高分位数表明指标低估，分数较高意味着潜在买入信号，反之则为卖出信号。报告显示ERP指标具有均值回复特征，是预测未来中期股市回报的重要参考。[page::7]

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五、风险因素评估

历史数据与假设局限：报告明确使用历史数据及模型进行分析，存在历史与未来市场环境不完全一致的可能，模型预测未来不保证准确。

- 模型不代表投资建议：报告强调组合策略及信号仅为研究结论，不构成实际买卖建议。
市场情绪与意外事件：宏观和技术指标均可能受突发事件影响，造成异常市场表现，模型信号失真风险存在。

- 指标滞后性：部分宏观指标滞后披露，虽然采取月末最新数值，仍不可完全避免信息时效滞后影响策略反应速度。

整体风险提示充分，提醒投资者客观看待量化模型结果的重要性。[page::15]

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六、批判性视角与细微差别

指标独立性与信号稳定性：报告展示宏观与技术指标之间信号相关性较低，说明不同维度指标互补性强。但同一类型指标之间也存在不完全独立（如技术指标内部有部分负相关），可能带来策略复杂性及风险敞口。

- 得分调节比例设定较为简单：权重动态调整主要基于线性映射（得分25%），未见复杂权重优化或机器学习方法，或许未来可通过更复杂模型提升拟合和预测能力。

策略执行成本与滑点未涉及：报告未详述调整频率、交易成本、税费及市场冲击，实际操作中可能对策略收益带来影响。

- 多资产组合中个别市场月度胜率较低：例如英国富时100基于技术指标调整的月度胜率仅47.19%，表明部分市场策略稳定性较弱，需进一步优化和多样化考量。

回测区间较长，但近年市场结构快速变化：回测涵盖2007年金融危机至今，但包括疫情等极端环境，策略在未来不可避免面临新的挑战和调整。

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七、结论性综合

本报告系统研究了海外发达国家权益市场的量化资产配置策略，创新性地融合宏观经济指标与技术分析指标，以多维度信号定量打分，构建动态调整的单资产择时策略和多资产配置策略。具体成果包括：

宏观视角：基于59个宏观指标的趋势模型，筛选影响显著的关键宏观指标（如美国核心CPI同比、M1同比等），用于1个月期收益预测，动态调整权重显著提升月度收益率和胜率。
技术视角：趋势、估值、资金流三大技术指标体系，结合LLT平滑处理与股权风险溢价估值模型，多维度独立信号增强短期择时效果。
指标整合优势：宏观与技术指标相关性低，融合后提升配置月度胜率至平均63%，并带来更高资产累积收益。
多资产配置组合：通过基准权重构建跨国多指数组合，结合动态权重调整，回测显示年化收益率12.38%、夏普比率150.21%，相较基准组合形成明显超额收益，且最大回撤控制更优。
实证支持：多图表和数据强有力支持结论，策略对抗金融危机和疫情期间负面影响表现出了较强的韧性。

该研究为海外权益资产管理提供了定量、科学且实操性强的框架，有望助力投资者通过有效信号捕捉国际权益市场机会，实现风险调整后的投资回报最大化。

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总之，广发金融工程报告通过严谨的统计检验和量化模型验证，系统揭示了宏观和技术指标在海外权益资产配置中的重要作用及实际应用价值，体现了对全球权益市场动态投资管理的深刻洞察。[page::0-16]