宏观动量策略定义与全球资产组合构建 [page::0][page::4][page::5]

• 宏观动量策略以经济理论为基础，采用经济增长、通胀、国际贸易、货币政策、风险情绪等宏观基本面变量产生交易信号，区别于仅基于价量的趋势跟踪策略。

- 选取24个国家股票市场指数并结合五类宏观变量，计算定向得分和多空得分，构建买入和卖出资产池进行全球宏观动量多空组合构建。

汇率调整对海外收益影响及宏观因子数据体系 [page::5]

• 海外股票指数收益进行人民币汇率调整，调整后标普500年化收益显著降低（4.34%降至2.68%）。

- 宏观变量包括季度GDP同比、CPI同比、实际有效汇率、M2增速、股票市场月度收益率，数据采用滞后处理以对应实际公布时点。

宏观动量组合策略构建方法 [page::5][page::6]

• 定向组合：以时间序列分析买入基本面改善资产，卖出恶化资产。

- 多空组合：以横截面分析买入相对表现优良资产，卖出表现差资产。

• 结合两种得分，构建多空组合，先划分基本面好坏类别再选优做多/做空前50%资产。

宏观动量组合表现优异且风险控制显著 [page::7]

| 指标 | 等权持有 | 宏观动量多头 | 宏观动量多空 |
|--------------|---------|--------------|--------------|
| 年化收益 | 6.59% | 8.05% | 8.59% |
| 夏普比率 | 0.36 | 0.39 | 0.94 |
| 最大回撤 | 63.77% | 61.10% | 11.75% |
| 胜率 | 59.31% | 62.44% | 60.64% |
| 盈亏比 | 1.30 | 1.32 | 1.98 |
| 收益回撤比 | 0.10 | 0.13 | 0.73 |

• 宏观动量多空策略在年化收益和夏普比率上显著优于等权及单边多头策略，且最大回撤降低至11.75%，风险控制效果突出。

趋势跟踪策略单因子表现及贡献 [page::7][page::8]

• 仅使用风险情绪因子的趋势跟踪多头策略年化收益11.71%，但整体夏普比及最大回撤不及宏观动量组合，多因子叠加提升明显。

全球宏观动量择时信号在中国市场的应用效果 [page::8][page::9]

• 基于中国是否被纳入全球宏观动量组合多或空头，构建择时信号，择时多头策略年化收益8.33%，夏普比0.46，最大回撤43.38%，显著优于长期持有的6.56%收益和较高回撤。

国内宏观变量筛选及有效性检验 [page::9][page::10][page::11]

| 指标类别 | 指标名 | 多头年化收益 | 多头夏普率 | 多头胜率 | 多空年化收益 | 多空夏普率 | 多空胜率 |
|-------|----------------|------------|----------|--------|------------|----------|--------|
| 经济增长 | GDP工业增加 | 13.75% | 0.72 | 66.67% | -6.14% | -0.19 | 52.71% |
| 通胀 | PPI同比 | 20.82% | 0.89 | 69.70% | 17.52% | 0.56 | 57.97% |
| 风险情绪 | Wind全A超额收益 | 18.16% | 0.70 | 67.44% | 15.64% | 0.48 | 60.42% |
| 贸易 | CFETS人民币汇率指数 | 2.50% | 0.12 | 54.69% | -15.26% | -0.47 | 44.06% |

• 指标中GDP、PPI、Wind全A超额收益有效性优异，汇率指标择时多空表现负面但纳入修正方向后策略表现良好。

宏观动量四因素择时策略构建及回测 [page::12]

• 选取OECD综合领先指标、PPI同比、CFETS人民币汇率指数以及Wind全A超额收益四个因子单向定向信号相加构建择时策略。

| 策略 | 年化收益 | 夏普比率 | 最大回撤 | 胜率 | 收益回撤比 |
|----------------|--------|--------|-------|------|---------|
| 长期持有 | 16.28% | 0.50 | 68.61%| 60.42%| 0.24 |
| 宏观动量四因素多头择时 | 25.40% | 1.19 | 29.74%| 76.36%| 0.85 |
| 宏观动量四因素多空择时 | 28.49% | 1.04 | 30.09%| 67.71%| 0.95 |

• 宏观动量四因子择时策略显著提升收益及风险调整表现，最大回撤降低超一半，胜率大幅提升。

风险提示与特别声明 [page::0][page::12]

• 包括市场系统性风险、模型失效风险、海外与国内市场结构差异等风险。

- 研究结果由量化模型生成，数据来源公开，无主观调整。

《宏观动量策略在全球股票市场中的实证》报告详尽分析

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1. 元数据与报告概览

• 报告名称：《宏观动量策略在全球股票市场中的实证》

- 发布日期：2018年3月4日

• 作者及机构：海通证券研究所，主要分析师为冯佳睿与姚石

- 研究主题：宏观动量策略的全球及中国股票市场实证研究，探讨宏观经济变量对股票市场的影响及其择时能力。

• 核心论点：

- 宏观动量策略区别于单纯基于价量数据的趋势跟踪策略，结合宏观经济基本面驱动信号，具有较好的风险调控及收益表现。
- 通过跨国家股票指数及多维宏观变量构建组合，策略在2001年至2018年期间表现优异。
- 该策略在中国股票市场具有明显的择时应用价值，特别是通过筛选特定宏观变量构建的多因素策略效果更佳。

• 主要结论:

- 全球宏观动量多空策略年化收益达8.59%，夏普比率0.94，最大回撤11.75%，远优于等权持有及单纯多头策略。
- 中国市场基于全球策略的择时信号有较大提升，收益率和夏普均显著高于长期持有。
- 进一步提炼中国宏观变量构建的四因素择时策略表现更为卓越，年化收益达25%以上，风险更可控。

• 风险提示：包括市场系统性风险、模型失效风险及海内外市场结构差异风险。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 宏观动量策略概述与数据选取

• 宏观动量策略基于经济增长、通货膨胀、国际贸易、货币政策及风险情绪五大宏观变量，区别于纯技术面趋势跟踪策略，利用宏观基本面数据延迟反映经济变化以产生买卖信号。

- 研究选取24国家股票指数作为标的，涵盖亚太、欧洲、美洲及中东非洲区域，数据时间跨度为2001年1月至2018年1月，全部为月度数据（详见表1）。

• 对海外市场数据进行汇率调整，更真实反映投资者实际回报。如标普500指数未调整汇率年化收益为4.34%，调整后降至2.68%，体现汇率波动对海外投资影响显著（图1）。

- 宏观变量选取明确与股价方向的关系：经济增长、货币宽松、风险情绪带来正向影响；通胀攀升、汇率升值带来负向影响（表2）。

• 由于宏观数据公布滞后，采用滞后一个月或无滞后方式处理，确保信号时效性。[page::4,5]

2.2 宏观动量组合构建方法

• 策略涵盖两大信号构建：

- 定向组合（时间序列动量）：关注各国家宏观变量的时间序列方向，经济数据改善则买入该国指数，反之卖出。
- 多空组合（横截面动量）：比较全球各国同一宏观指标表现，买入表现最好的50%的资产，卖出表现最差的50%。

• 综合策略先根据定向信号将国家分为基本面“向好”与“恶化”两类，再在每类中根据多空得分筛选高低资产池，形成多头和空头组合。

- 构建过程包含数学处理：符号函数判定数据变化方向，标准化函数将不同指标归一化为0-1区间，方便对不同指标得分综合。

• 以2017年12月中国示例（表3）说明方法细节，中国定向得分为1，大于零被归入“向好”类，但多空得分排名靠后未进入前50%的做多池。

- 这种层层筛选确保资产选择既考虑时间序列宏观经济变动逻辑，也衡量横截面相对表现，使策略更系统化和科学。[page::5,6]

2.3 宏观动量组合表现分析

• 运行2001-2018年回测，策略表现显著优于基准等权持有：

- 等权年化收益6.59%，夏普0.36，最大回撤63.77%。
- 宏观动量多头策略收益8.05%，夏普0.39，回撤61.10%。
- 多空策略表现最佳，收益8.59%，夏普0.94，回撤11.75%，显示做空有效控制风险。

• 净值曲线(图2)显示，多空策略在2008年金融危机后大幅缓冲回撤，波动更小且持续增长。

- 单独使用风险情绪变量即趋势跟踪策略表现一般（图3，表5），虽然多头年化回报11.71%，但回撤42.23%，低于宏观动量多空策略，证明多因子宏观动量策略核心优势。

• 策略胜率（多空约60%）和盈亏比均较理想，收益回撤比说明调整风险的收益占比明显提升。

- 综合来看，宏观动量多空策略显著提升收益并大幅降低风险，兼顾稳健性和业绩，具有实际投资参考价值。[page::7,8]

2.4 宏观动量策略在中国市场择时应用

• 以全球宏观动量组合中“中国是否入选及方向”作为择时信号：

- 做多信号胜率66%，平均收益5.13%，表现优异；
- 做空信号胜率50%，收益负，表现较差；

• 说明全球宏观经济动态对中国市场择时有正面预测作用，做多信号强度明显大于做空。

- 图4显示，基于全球多头择时信号的中国策略累计净值高于长期持有策略，回撤小、波动更稳健。

• 年化收益8.33%，夏普0.46，最大回撤43.38%，均显著优于长期持有6.56%收益和68.61%回撤。

- 表现证明宏观动量策略可为中国A股提供较好的择时维度，尤其是在全球资本市场关联增强的大背景下具备实用策略价值。[page::8,9]

2.5 宏观动量策略在中国市场的进一步深化应用

• 国内宏观数据丰富，涵盖经济增长、通胀、国际贸易、货币政策、风险偏好等五大类共49个变量，基于单因子回归的T值及择时效果筛选有效指标。

- 图5~图9显示各类指标统计显著性的排序：
- 经济增长中OECD综合领先指标、PMI、新订单等表现最优；
- 通胀中的PPI同比负向预测显著，符合理论预期；
- 国际贸易中CFETS人民币汇率指数效果较好，且与海外假设方向不一，提示中国特殊性；
- 货币政策以利率期限结构差异（10Y-2Y）为代表；
- 风险偏好以Wind全A超额收益表现突出。

• 表7汇总单变量择时效果，筛选出的变量均表现优于长期持有策略，展现出良好的择时能力和市场预测潜力。

- 结合定向得分综合构建四因素择时策略，选定OECD综合领先指标、PPI同比、CFETS人民币汇率指数和Wind全A超额收益。

• 策略规则为信号总和>0买入，=0空仓,<0卖出（做空），明确且易执行。

- 回测结果（图10）表现抢眼，2006-2018年多头策略年化收益25.40%，夏普1.19，最大回撤29.74%，多空策略略有提升，指标全面优于持有策略。

• 策略显著提高了收益且有效控制了风险，说明国内宏观动量因子组合具备极强的投资预测价值。[page::9-12]

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3. 图表深度解读

图1 - 汇率对标普500持有收益影响

• 蓝色线为汇率调整后的净值，深蓝为未调整。

- 从2001年至2018年，汇率调整后投资回报明显更低，表明汇率风险是海外投资重要因素。

• 投资者在国际配置时需重视汇率波动，策略在模型中也做相关调整，确保回测更贴近实际。（[page::5]）

图2 - 宏观动量策略与等权持有净值曲线

• 颜色区分三条策略线：等权做多（深蓝）、宏观动量多头（浅蓝）、宏观动量多空（红色）。

- 图中可见等权持有波动大，牛熊转换明显，最大回撤惨烈。

• 宏观动量多头策略提升收益但回撤仍大。

- 宏观动量多空策略净值稳步上升，2008年金融危机表现从容，风险明显降低。

• 直接体现了宏观动量多空策略有效平滑下行风险，提升风险调节后的收益。（[page::7]）

图3 - 趋势跟踪策略净值表现

• 多头策略净值呈快速上升趋势，波动幅度大。

- 多空策略更稳健，但年化收益与夏普均不及宏观动量多空。

• 结果表明，单一的价格趋势跟踪策略虽有效，但不足以完全取代含宏观基本面的多空策略。（[page::8]）

图4 - 全球宏观动量做多择时信号在中国市场表现

• 蓝线为基于全球宏观动量组合多头择时信号净值，显著优于长期持有（深蓝线）。

- 战胜市场的同时降低了回撤，证明策略提高了择时能力。

• 策略体现了宏观变量在中国市场投资应用的潜力。（[page::9]）

图5-9 - 宏观变量T值统计图

• 图5（经济增长）显示OECD指标及PMI相关指标T值最高，符合宏观增长驱动股市的逻辑。

- 图6（通胀）体现PPI同比负向影响显著，符合成本推进式通胀压制股市预期。

• 图7（国际贸易）显示CFETS人民币汇率指数正面作用，违背部分海外假设，表明中国汇率机制特殊性。

- 图8（货币政策）反映利率期限差异指标受关注。

• 图9（风险情绪）呈现Wind全A超额收益突出，代表市场风险偏好最明显的即时反应变量。

- 各图深刻揭示宏观变量与股市之间的经济关系，为模型选择核心变量提供实证基础。[page::10]

表1-7 表格内容与分析

• 表1明确标的资产覆盖面，完整包含24国家代表性指数，为全球视角的实证打基础。

- 表2呈现宏观基本面变量选取逻辑，分类清晰且有滞后时间设定，突出方法严谨。

• 表3中国宏观基本面示例详解策略打分方法，辅助理解组合构建和筛选机制。

- 表4对比三类策略核心指标，数据证明多空策略在收益和风险控制上的明显优势。

• 表5集中趋势跟踪策略结果，辅助强调多种宏观变量综合策略效果更好。

- 表6中国市场择时信号胜率及收益差异统计，说明做多信号更具实操价值。

• 表7给出国内多宏观指标择时表现细节，支持四因素策略筛选逻辑。

- 表格全面辅助报告论点，数据与图形相得益彰，支撑研究结论的实证基础。[page::4,6-9,11]

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4. 估值分析

本报告为策略研究及实证回测报告，无直接企业估值内容，故无特定估值模型（如DCF、PE等）涉及。

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5. 风险因素评估

• 市场系统性风险：宏观经济波动及全球市场突发事件可能导致策略失效或回撤扩大。

- 模型失效风险：基于历史数据和统计关系的模型，未来可能因结构性变化失去预测力。

• 海外与国内市场结构差异风险：经济体制、市场效率、监管环境不同，造成宏观变量影响不同，策略迁移需谨慎。

- 报告未明示具体缓解手段，但风险提示提醒投资者关注模型局限及市场环境变化，建议动态跟踪和模型调整。[page::0,12]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告强调数据驱动，模型未含主观调整，保证了客观性，但也可能未充分考虑非线性、突发事件等复杂市场因素。

- 汇率变量影响方向在国内外存在差异，提示模型假设需要动态校正，反映中国特有经济结构。

• 做空策略在中国市场表现不佳，可能存在信号强度不足或市场干预等因素限制空头效果，需现实中审慎应用。

- 风险提示中涵盖市场结构和模型风险，体现该实证研究的相对谨慎性。

• 报告未涉及交易成本、市场冲击及流动性风险，这些因素在实际策略执行中可能会影响最终收益表现。

- 总体研究框架严密，数据和指标选择科学，但未来仍需结合动态环境和更多实战检验。[page::0,8,11,12]

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7. 结论性综合

该报告系统深入地分析了宏观动量策略在全球及中国股票市场的实证表现，揭示宏观经济变量包括经济增长、通胀、国际贸易、货币政策及风险情绪对股票收益具有显著预测作用。

通过全球24国股票指数和五大类宏观变量数据，构建定向和多空综合信号，报告实证结果显示：

• 多空宏观动量组合年化收益8.59%，夏普比0.94，最大回撤11.75%，远超简单等权持有和单一多头策略。

- 利用全球宏观动量信号对中国股票市场进行择时，做多信号胜率66%，年化收益8.33%，夏普0.46，最大回撤43.38%，明显优于长期持有策略。

• 深耕国内丰富宏观数据，选取四大核心变量构造四因素择时策略，年化收益达到25%-28%，夏普比超过1，回撤及风险指标均显著优化，显示该策略针对A股市场适应性强，投资价值大。

图表清晰展示了不同策略净值增长趋势及风险控制能力，实证数据和统计参数佐证结论的可靠性和有效性。报告结构严谨，理论与实务结合紧密，展示宏观动量投资策略优越性能。

同时，报告适度提示系统性风险、模型局限及市场结构差异，较好平衡了科学研究与投资现实的需要。

综上，宏观动量策略为投资者提供了一条基于宏观经济基本面动态的股票组合构建与择时路径，既提升收益又有效控制风险，具备较强参考价值和实操意义。[page::0-12]

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主要图表示例展示

• 图1 汇率调整对标普500收益影响

• 图2 全球宏观动量组合与等权持有净值曲线对比

• 图10 宏观动量四因素择时策略在Wind全A市场表现

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本报告精准揭示宏观基本面动量数据与股票市场行为之间的联系，提供多维策略验证，尤其在实际中国市场应用中表现突出，为资产管理和量化投资提供了重要的策略参考和研究框架。

报告