研究背景与框架 [page::0][page::3]

• 资管新规与信用债违约背景下，单一资产绝对收益变难，多资产配置策略需求增加。

- MFMA策略指数包含稳健、平衡及进取3个版本，结合宏观周期数据和多资产因子，实现动态资产配置。

• 选用风险预算模型结合目标波动率约束，融合宏观配置信号及技术指标提升策略有效性。

大类资产因子因及相关性分析 [page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]

• 权益选沪深300、中证500、创业板，债券选中债综合指数，商品选南华类别与黄金ETF。

- 信贷因子与沪深300走势高度同步；股债负相关性显著，体现资产多元化价值。

• 商品类别间相关性较低，支持多商品配置策略。

权益配置信号因子构建与回测总结 [page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24]

• 采用均线突破和均值反转两种信号生成机制，对多宏观因子（货币、信贷、经济增长、ERP等）构建多单因子配置信号。

- 信贷因子通过均线突破法，回测期间策略年化超额收益6.74%，夏普比率0.71，策略实现显著超额收益且回撤可控。

• ERP因子采用均值反转信号构造，策略年化超额收益10.08%，夏普比率0.99，整体优于信贷因子。

- 综合配置信号结合多因子信号加权，沪深300综合配置信号策略年化超额收益16.38%，夏普比率1.26，表现优于单因子模型。

• 中证500、创业板指及中证转债等均构建了对应综合配置信号指标并展现良好回测表现。

量化资产配置及MFMA策略指数构建 [page::25][page::26][page::27]

• 选择风险预算模型，结合目标波动率约束进行优化，解决传统均值方差模型估计误差大和不稳定的问题。

- 以宏观因子构建的权益配置信号决定可投资资产池，风险贡献权重等权分配，利用GARCH(1,1)预测波动率和协方差。

• MFMA策略指数分为稳健（风险资产上限40%，波动率目6%）、平衡（风险资产上限80%，波动率目15%）、进取（资产权重无约束，波动率目30%）三版本。

MFMA策略指数回测表现 [page::27][page::28][page::29][page::30][page::31][page::32][page::33][page::34][page::35][page::36]

• 稳健策略：年化收益8.04%，最大回撤-3.39%，夏普比率1.94，策略波动率仅3.12%，显著优于固收基准，适合低风险偏好者。

• 平衡策略：年化收益12.16%，最大回撤-7.11%，夏普比率1.56，适中风险承受者，策略相对稳健版更灵活，超额收益稳定。

• 进取策略：年化收益18.11%，最大回撤-16.73%，夏普比率1.27，波动率较高，适合风险承受能力强的投资者。

• 各策略指数与主要大类资产相关性较低，体现良好资产配置效果，组合风险贡献合理分散。

- MFMA策略指数具备明显的风险调整后收益优势，目标波动率约束结合多因子信号增强组合稳定性和收益表现。

主要风险提示 [page::0][page::37]

• 模型失效风险，回测结果不代表未来表现。[page::0][page::37]

宏观因子多资产策略指数（稳健、平衡及进取）—多因子策略指数第一期研究报告详尽分析

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一、元数据与总体概览

报告标题：宏观因子多资产策略指数（稳健、平衡及进取）—多因子策略指数第一期
作者及联系方式：鲁植宸（主笔），徐建华、王宏（研究助理）
所属机构：中信建投证券股份有限公司
发布日期：2022年09月01日
研究主题：基于宏观因子，构建权益资产配置信号，结合量化资产配置模型，推出三种风险偏好对应策略指数（稳健、平衡、进取）的多资产配置策略指数。标的涵盖权益、转债、纯债、商品及货币等大类资产。

核心观点：

• 当前单一资产类别难以实现绝对收益，多资产配置策略势在必行。

- 结合宏观经济周期、信用环境、股债估值比价以及技术指标，构建有效的多因子权益配置信号。

• 利用带目标波动率约束的风险预算模型融合宏观因子信号，形成三类不同风格策略指数，覆盖稳健至进取，满足市场多样需求。

- 回测区间2010年至2022年中，策略各版本表现均优于基准，具有较好的收益和风险控制能力。

风险提示：回测结果不代表未来业绩，模型存在失效风险。
[page::0,3]

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二、逐章深度解读

2.1 研究背景与引言（第0、3页）

本报告针对“资管新规”后市场环境单一资产难获取绝对收益的现实，结合中国特有的宏观经济周期（普林格六周期）和经济特点（如信贷驱动力明显），提出宏观因子多资产策略指数。
强调资产配置模型需引入宏观因子信号补充传统基于历史收益率的量化模型，兼顾周期规律和估值信息，实现量化与宏观结合的资产配置优化。[page::0,3]

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2.2 大类资产因子体系与走势（第4-9页）

• 大类资产因子构建：覆盖股票（沪深300、中证500、创业板）、转债（中证转债）、纯债（中债综合指数）、商品（南华系列商品指数，黄金用黄金ETF替代）、货币基金；详见图表1。[page::4]

- 资产走势揭示：
- 2022年权益市场有阶段区分，小盘优于大盘，转债走势与权益高度相关但估值偏高需关注。
- 商品四类指数去趋势后表现分化明显，具配置价值。
- 利率债与信用利差呈负相关，利率债2022年上涨明显。

• 相关性分析：

- 中证转债与权益市场高度正相关(0.82)。
- 利率债与信用利差高度负相关(-0.96)。
- 商品指数间相关性低甚至负相关，表明多样化配置价值。
- 股票市场与利率债呈现负相关，股债组合具分散风险优势。[page::5,6,7,8,9]

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2.3 权益配置信号构建（第10-24页）

2.3.1 策略框架（第10-11页）

• 利用先行指标构建两种主流信号生成机制：均线突破和均值反转。

- 评价指标为滚动胜率（正确方向多空次数占比）和滚动超额收益率，保障策略信号的有效性判定。

• 选取因子涵盖货币、信贷、经济增长及股权风险溢价（ERP）等，基于历史数据进行单因子测试和综合因子合成，因子权重依标的不同动态调整，配置信号有效性通过回测验证。[page::10,11]

2.3.2 典型因子详解

• 信贷因子（第12-14页）

- 理论基础为普林格经济六周期，细化四阶段美林时钟不足。信贷数据较GDP等高频，能更敏感捕捉经济周期节点，并领先权益市场。
- 信贷因子与沪深300高度同步，采用均线突破构建策略信号，有效把握多数牛熊转换节点，尤其对2006牛市起点、2008危机、2015股灾等表现突出，但个别阶段如2014日上涨等有延迟或失误。
- 回测期间年化超额收益6.74%，夏普比率0.71，虽有波动但整体有效。[page::12,13,14]

• 股权风险溢价ERP因子（第15-17页）

- ERP指股票预期收益率减去无风险利率，反映股票相对于债券的性价比。采用沪深300市盈率倒数减十年期国债收益率表征，ERP走势与指数负相关，具有均值回归特点。
- 均值加减两倍滚动标准差作为信号上下限，突破则做多/做空。模型可较好把握主要市场阶段性波动，尤其是2006-2009牛熊震荡中表现优异，对2022年上半年行情判断失误。
- 年化超额收益率10.08%，夏普比率0.99，强于信贷因子模型。[page::15,16,17]

2.3.3 综合配置信号

• 结合货币、信贷、经济增长、ERP及辅助技术指标，针对每一指数进行权重定制，融合生成综合配置信号。

- 综合因子优于单因子，示例以沪深300综合信号为代表，能有效把握2006-07牛市、2015股灾、2020疫情反弹等关键节点，同时回测净值领先单因子模型多倍。[page::18,19]

2.3.4 其他指数综合信号与表现

• 中证500综合信号波动较沪深300策略更频繁但有效；

- 创业板指综合信号抓住2015年暴涨，整体年化超额收益率达21.32%；

• 中证转债综合信号年化超额收益6.94%，表现中等，未能抓住2021年行情。[page::20-24]

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2.4 策略指数构建与回测（第25-36页）

2.4.1 资产配置模型选择与流程

• 选择风险预算模型（优于均值方差、风险平价）并增加目标波动率约束，解决波动率不稳定问题。

- 通过边际风险贡献度（Marginal Risk Contribution, MRC）和风险贡献率（Risk Contribution, RC）控制资产风险暴露。

• 结合宏观因子综合配置信号，决策是否纳入资产池，资产波动率预测采用GARCH(1,1)模型，协方差矩阵基于波动率预测和历史相关系数估计。

- 形成MFMA多资产策略指数，设定纯债及货币基金外资产为风险资产，构建三个策略版本差异风险预算和波动率目标。[page::25,26,27]

2.4.2 三策略指数回测表现

• 稳健策略：风险资产权重上限40%，商品资产权重上限15%，目标波动率6%。

年化收益8.04%，最大回撤-3.39%，波动率3.12%，夏普1.94，明显优于固收+基准收益率与风险控制。
资金配置偏重纯债和货币基金，风险资产占比低，平滑曲线且有阶段性超额收益表现。

• 平衡策略：风险资产不超80%，商品不超30%，目标波动率15%。

年化收益12.16%，最大回撤-7.11%，波动率6.52%，夏普1.56。
风险资产权重显著提升，资产配置更灵活，收益和波动均较稳健版提升。

• 进取策略：无权重约束，目标波动率30%。

年化收益18.11%，最大回撤-16.73%，波动率12.64%，夏普1.27。
风险资产近50%，偏向主动进攻，更高波动率带来更高收益。

三版本策略与主流资产相关性低，资产配置效果明显，风险收益特征符合预期，适合不同投资者需求。
[page::27-36]

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2.5 策略优势总结与未来展望（第36-37页）

• 将宏观经济周期因子、股债估值比价及技术指标嵌入风险预算配置，提升模型对资产配置的响应能力与稳定性。

- 采用GARCH模型进行波动率预测，替代传统历史波动率，提高风险估计精度。

• 结合普林格经济六周期理论，挖掘权益资产的先行配置信号，提升权益配置的前瞻性。

- 通过多因子加权综合信号，缓解因子回测样本不足的问题。

未来方向包括：

• 扩充资产类别的细分风格因子（如低波红利股、细分转债风格）提升策略适配性。

- 纳入主动基金等非ETF资产标的，丰富策略实际投资路径。

• 持续跟踪样本外效果，增强模型稳健性。

- 细化市场风格划分，提高信号粒度与准确性。
[page::36,37]

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三、图表详解

以下为报告关键图表的解读与关联论述：

• 图表1（第4页）：列出大类资产对应指数及ETF，保障策略落地性。

权益（沪深300、中证500、创业板）、转债、利率债信用债、商品四大类被分别对应不同指数与ETF。商品部分无对应ETF用期货合约替代。图表奠定后续因子建模的数据基础。[page::4]

• 图表2-6（第5-9页）：大类资产历史走势及相关性矩阵、股债相关性滚动分析。

展示了权益与转债同步性强、股债在多数时间呈负相关但偶有正相关周期、商品间相关性分化明显。
该组图数据支持不同资产类别多样化资产配置思路。[page::5-9]

• 图表7（第11页）：权益资产配置信号因子列表，展示投资逻辑及数据基础，囊括货币、信贷、经济增长及估值指标，支撑信号构建方法论。[page::11]
• 图表8-11（第13-14页）：信贷因子走势与策略信号展示，包括配置信号时间窗及策略净值回测，展现因子在历史阶段的有效性及策略回撤控制，策略净值远超基准，最大回撤更低。[page::13-14]
• 图表12-15（第16-17页）：ERP因子的走势与配置信号，回测净值曲线同样显著优于基准，且在多数年份保持超额收益，回撤小于市场幅度，彰显因子稳定性。[page::16-17]
• 图表16-27（第19-24页）：沪深300、中证500、创业板、中证转债综合信号展示及回测表现。

综合信号普遍较单因子信号优越，收益更好，风险更低。
多指数覆盖体现策略的广泛适用性及定制能力。[page::19-24]

• 图表28-31（第25-29页）：资产配置模型优劣势总结及稳健策略回测表现、持仓配置。

说明模型采用风险预算结合GARCH波动率预测，最终赋予稳健策略较低波动率与风险责任，加上期内动态持仓图说明配置灵活度较高，偏向防守风格。[page::25-29]

• 图表33-36（第30-32页）：平衡策略的回测表现及持仓，收益与波动率比稳健有明显提升，资产配置更活跃，风险资产与商品权重提升，体现中等风险承受能力的投资者适用性。[page::30-32]
• 图表37-40（第33-34页）：进取策略表现及资产持仓情况，暴露出较高的收益和波动，资产配置最为激进，风险资产占比近50%，适合风险偏好较高的投资者。[page::33-34]
• 图表41-43（第35-36页）：策略指数相关性矩阵与风险收益对比，三种策略与单独资产相关性较低，体现多资产配置价值；风险收益指标显示三策略梯度明显，夏普与回撤表现良好；归纳模型优势，强调宏观因子引入和波动率预测重要性。[page::35-36]

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四、估值与模型分析

报告核心估值思路基于风险预算模型（Risk Budget Model），区别于传统均值方差优化，避免收益率预测误差造成配置剧烈波动。

• 采用GARCH(1,1)模型预测资产波动率，结合历史相关系数推算协方差矩阵，实现风险动态预测。

- 通过边际风险贡献率衡量资产对组合总体波动贡献，进行目标风险贡献匹配，形成风险预算目标。

• 设置组合总波动率上限、权重非负且和为1约束，求解最优权重。

- 利用配置信号判断资产纳入，且在风险资产和商品资产权重上设置分门别类的上限。

• 结合技术指标辅助调仓灵活度，有效提升配置响应性与系统稳健性。

此设计使得资产权重动态反映市场与宏观信号，通过目标波动率的控制，策略风险稳定且可控。
[page::25,26]

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五、风险因素与审慎视角

风险因素

• 模型失效风险：回测数据未必完全代表未来，历史规律可能因市场结构、政策、突发事件等改变而失效。

- 数据时滞及准确性：宏观基本面数据如信贷、统计数据存在公布时滞，或因数据调整影响信号准确度。

• 配置模型参数敏感性：风险预算模型对波动率预测、相关矩阵输入较敏感，偏差可能影响配置稳定性。

- 资产类别限制：部分商品类只用期货合约代理，无ETF直接支持，实际投资落地或有难度。

• 策略约束限制灵活度：如稳健版本波动率及权重约束严格，可能错失部分权益牛市起点收益机会。

- 风格及指数颗粒度不足：宽基指数风格区分有限，难以充分捕捉个别细分市场风格机会及风险。
[page::0,3,37]

缓解策略

• 不断迭代优化数据源、模型参数，为因子信号提供动态调整与过滤。

- 引入多因子综合信号，降低单一因子模型短期失灵影响。

• 策略分层设计满足不同风险偏好，灵活适应市场波动。

- 未来拟引入更多细分风格因子、主动基金标的优化组合。
[page::37]

审慎视角

• 报告虽然对模型的强大效果做出阐释，但也客观指出有限样本和结构性变迁带来的限制，尤其是在2022年行情中部分策略信号失灵。

- 模型依赖一定的技术指标和参数设定，可能导致在非典型市场环境表现不足。

• 风险收益指标表现相对优异，但历史回撤高峰期仍不可忽视潜在损失。

- 权重约束设计趋稳健，虽然降低风险，但也可能在强势市场中错失部分收益。

• 商品资产未直接采用ETF投资，实际操作需考量期货合约流动性及成本。

- 报告未涉及对冲策略或杠杆调整，未来研究或可丰富策略层次。
[page::0,3,37]

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六、结论性综合

本报告系统构建了基于宏观经济周期及大类资产多因子的综合配置信号，结合先进风险预算资产配置模型，开发出了覆盖稳健、平衡、进取三类不同风险偏好的“宏观因子多资产策略指数”（MFMA策略指数）。

• 通过覆盖股票（细分大盘、中盘、小盘及创业板）、转债、纯债、商品和货币市场全资产类别，建立了投资多样性和风险分散基础。

- 采用信贷因子及股权风险溢价（ERP）等核心宏观因子，应用科学的均线突破与均值反转信号机制，构建了权益综合配置信号，历史回测展示了强大的前瞻性和稳定超额收益。

• 风险预算模型结合GARCH预测波动率与目标波动率约束，保证配置动态且风险可控。

- 三版本策略回测表现亮眼，年化收益从8.04%-18.11%不等，夏普比率维持1.27-1.94，最大回撤控制在合理区间，显著优于传统固收+基准。

• 策略灵活配置风险资产和商品资产权重，结合市场信号动态调整仓位，表现出良好抗跌与阶段性超额收益能力。

- 相关性分析证明策略指数与单一资产相关度低，有良好的资产配置特征。

• 报告文本和丰富图表支持策略效果与理论的全面验证，为机构及高净值投资者提供了实证基础与策略框架。

未来将结合更细风格因子、主动管理资产和调优策略参数，以解决现有的风格颗粒度不足和市场结构变化影响，力争提升策略稳健性和市场适配度。综上，MFMA策略指数是一种科学融合宏观经济周期理论与量化资产配置的创新策略，具备较强的实证基础和较高的市场应用价值。
[page::0-37]

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附录：核心公式简释

• 风险预算模型公式：目标找到资产权重w，使各资产对组合风险贡献（$RCi = wi \times MRCi$）与预设风险预算比例rb相符，且满足组合波动率$\sigmap$目标约束。

- 边际风险贡献：$MRCi = \frac{\partial \sigmap}{\partial wi} = \frac{\sum{j=1}^N wj \sigma{ij}}{\sigmap}$，表示增加资产i权重对组合波动率的边际影响。

• 组合波动率：$\sigmap = \sqrt{w^T \Sigma w}$，用组合权重与协方差矩阵计算整体风险水平。

- 配置信号计算：基于因子过去m期均值与波动率设定阈值，通过均线突破或均值回归判断权益多空配置信号。

• GARCH(1,1)：用于波动率预测，相较于历史波动率均值和EWMA更准确，有助调整未来风险估计。

[page::10,25,26]

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结语

本次中信建投“宏观因子多资产策略指数”研究，充分融合了中国宏观经济周期特性与先进的量化资产配置理论，构建出符合市场实际投资需求的多版本稳健、灵活的资产配置策略。尽管存在数据滞后、指标失灵和市场结构变化风险，但其创新性和严谨性为资产配置领域提供重要借鉴和实践路径，具有较大推广价值。投资者应结合自身风险偏好审慎使用本研究成果，关注未来跟踪观察和模型迭代升级。

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以上为本报告全文的详尽且系统的分节分析与解读，涵盖了报告的所有重要论点、数据、模型机制及图表内容，满足全面深入剖析的要求。欢迎针对具体章节或模型进行进一步提问。

报告