宏观变量高维构建与识别框架 [page::0][page::1][page::2]

• 报告构建涵盖经济增长、通胀、利率（流动性）、库存、信用五大宏观维度的指标体系，解决传统单因子周期识别稳定性差的问题。

- 采用单边HP滤波及标准差倒数加权方法构造宏观因子变量，结合因子动量判断趋势（上行/下行）、时序百分位划分状态（高/中/低）。

• 宏观变量升维本质是综合边际变化与状态，捕捉不同宏观因子间相互作用对价格的复杂传导逻辑。

宽基指数择时策略设计与表现 [page::4][page::5]

• 核心依据流动性与库存两个子策略的组合信号，设定阈值0.6做多/做空中证全指。

- 2012年1月至2025年5月，策略年化收益15.07%，超额中证全指10.73%，展示良好的择时能力。

• 当前库存处于中位偏上水平，流动性偏弱但呈上行，维持对中证全指做多观点。

红利指数择时策略及当前推荐 [page::6][page::7]

• 选取通胀+库存和库存+信用组合预测红利指数收益，均值高于0.6则做多。

- 回测区间2012年12月至2025年5月，年化收益11.41%，相对超额8.87%。

• 当前通胀处于低位下行，库存中位上行，策略展现较强胜率，推荐重点配置红利指数。

风格轮动策略构建与核心逻辑 [page::8][page::9]

• 通过宏观因子两两组合（通胀+库存、通胀+信用），滚动预测六大风格指数远期收益。

- 每月选取预测收益前两名风格指数进行等权配置。

• 回测时间2014年9月至2025年5月，策略年化收益13.98%，超额风格等权8.29%。

- 当前宏观数据显示通胀低位下行，库存中位回升，信用高位下行，支持红利和绩优风格超额。

风险提示 [page::0][page::10]

• 市场环境及政策出现不利变动可能导致行情偏离预期。

- 报告基于有限样本数据，存在统计误差和代表性风险。

• 市场波动性可能带来策略表现波动。

《高维宏观周期驱动风格、行业月报(2025/6):优选红利、绩优风格》报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题: 高维宏观周期驱动风格、行业月报(2025/6):优选红利、绩优风格

- 作者及发布机构: 华福证券研究所，主要分析师为李杨（副所长、金融工程及金融产品首席分析师），团队内容支持来自熊颖瑜等多位分析师

• 发布日期: 2025年6月7日

- 研究主题: 宏观周期和宏观因子的多维度构建，基于高维宏观变量体系对宽基指数、风格轮动、红利指数进行择时和投资策略构建，明确推荐红利与绩优两类风格，展示策略回测业绩及未来资本市场配置建议

核心论点和信息:
报告基于五大类宏观变量（经济增长、通胀、利率（流动性）、库存、信用）构建高维宏观周期识别框架，运用单边HP滤波器调整宏观数据，结合宏观变量的趋势方向与时序状态对指数（中证全指、红利指数）和风格（六种风格）进行择时和轮动配置。通过对宏观变量多信号组合的多层次分析，取得显著超过基准的优异收益表现，当前强调在低通胀、估值合理情况下优先配置红利和绩优风格，并指出市场潜在风险[page::0,1,11]。

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二、逐节深度解读

2.1 导语与宏观周期高维度体系构建（第1、2页）

• 宏观变量构成:

结合五大宏观指标——经济增长、通胀、利率（流动性）、库存、信用，构成多维宏观组合指标，克服单一经济周期划分稳定性差、识别拐点不准确的问题。运用单边HP滤波器排除短期波动，结合因子动量区分趋势（上行、下行），并用分位数划分状态（高、中、低），形成状态+边际变化的分类体系。

• 宏观变量升维逻辑:

不同宏观因子单独及联合状态下，对指数和风格影响不一致，且边际变化方向关键。简单单指标划分无法拟合复杂市场传导动态，必须将边际变动与宏观状态结合，实现高维空间建模，理清周期传导机制。

• 预测目标:

通过升维后宏观组合，预测远期宽基指数收益、风格指数轮动趋势及行业盈利和ROE等关键财务边际变化指标，帮助基金、资产配置策略构建[page::1,2]。

2.2 经典周期框架与宏观指标构建（第2页）

• 传统周期框架对比:

报告介绍三大经典周期体系：美林时钟（经济增长+通胀四阶段）、金融周期（货币+信用收敛周期）、库存周期（经济增长+存货动态），则各有局限，如忽视多变量交叉影响。

• 本报告指标选取细节:

针对五大维度详细指标，包括：

- 经济增长：PMI、新订单、生产量、商品房销售面积及额、电力发电量、固定资产投资、工业增加值等
- 通胀：布伦特原油、大宗商品、螺纹钢、普钢、动力煤价格指数等
- 利率与流动性：中债国债收益率、固定利率国债和SHIBOR
- 库存：工业企业产成品库存
- 信用：社融同比减去M2，反映剩余流动性

这些指标为构建多元宏观周期识别提供数据基础[page::2]。

2.3 当前宏观经济情况分析（第3页）

• 当前经济正呈现弱复苏，整体经济指标在72.22%至78%分位，保持韧性；PMI生产、新订单等边际上升；通胀则由中位下行转为低位下行，CPI停滞，PPI缓慢下滑。

- 流动性虽边际偏紧，但整体仍算宽松，库存处于被动补库阶段（滞胀特征），信用维持较高但由上行转为下行。

• 内需疲软与信用分化显著，地产投资回落，通胀转弱为优选红利和绩优风格创造条件[page::3]。

2.4 宏观要素边际变化对资产的定价及策略建议（第3-4页）

• 中证全指配置： 在通胀低位且库存中位上行环境下，推荐均衡配置中证全指。报告通过多维宏观组合策略回测自2012年以来，年化收益达到15.07%，较基准超额10.73%。

- 红利指数配置： 通胀与库存的组合信号稳定看多红利指数，年化收益11.41%，超额8.87%。

• 风格轮动： 当前通胀低位下行、库存中位上行、信用高位下行的组合环境下，推荐红利和绩优风格。通过通胀+库存、通胀+信用等组合对风格未来收益预测，年化收益13.98%，超额8.29%[page::3,4].

2.5 宽基择时策略具体构造（第4-5页）

• 选取流动性+库存和流动性+信用两项子策略，判断对中证全指未来表现的预测值，任一超过0.6阈值则做多，否则做空，形成择时机制。

- 回测期间策略净值显著优于基准，2025年库存处于中位上行，流动性低位上行，且库存的影响更显著，建议看多中证全指。

• 图表8体现策略净值持续跑赢基准，且采用了严格统计检验，验证策略有效性[page::4,5].

2.6 红利指数择时策略（第6-7页）

• 通胀+库存、库存+信用组合信号平均大于阈值0.6时看多红利指数，策略2012年至今年化超额8.9%。

- 当前通胀指标低位且下行，库存中位且上行，是红利指数理想环境，符合回测胜率高的历史经验。

• 图表7和图表12展示信号对红利指数净值的促进效应，验证策略稳定性与适应性[page::6,7].

2.7 风格轮动策略设计与业绩（第8-9页）

• 构建通胀+库存、通胀+信用两种核心宏观因子组合，滚动预测六种风格（大盘、小盘、中万绩优、价值、成长、红利）未来远期收益，月度选排名前二风格做等权配置。

- 两组合信号交叉互补，形成双子策略，提高风险分散和收益稳定性。

• 2014年至今年化回报近14%，相较等权风格组合超额8.29%。

- 当前宏观数据（低位通胀、中位库存上行、高位信用下行）指向红利与绩优风格占优。

• 图表16-20系统展示收益、净值累计及敏感性分析，反映稳健的风格轮动驱动能力[page::8,9].

2.8 风险提示（第10页）

• 市场环境与政策变动可能导致行业表现不及预期。

- 样本数据有限且统计方法可能存在误差。

• 市场固有波动风险不可避免。说明策略及结论依赖数据质量和市场假设，需关注实际政策走势及宏观经济变化[page::10].

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三、图表深度解读

图表1（第1页）

• 展示宏观变量构建、升维和应用逻辑流程。明确说明宏观变量需从单一维度到多维度上升，通过趋势+状态复合划分，实现更精准的资产价格预测。

图表2（第2页）

• 描述传统美林时钟、金融周期、库存周期框架，清晰总结各周期核心变量与状态划分，突显单一维度周期分析的局限。

图表3（第2页）

• 详列宏观指数构成细节，包括PMI、新订单及库存指标等，说明指标数据基础的丰富及全面，保障宏观模型输入的多维代表性。

图表4（第3页）

• 核心宏观经济指标2025年4月和5月底指标条形图，显示经济指标和库存指标呈明显提升趋势，通胀指标低位下滑，流动性指标小幅回升，信用指标微幅下滑，反映市场环境结构性改善。

图表5 & 图表6（第4页）

• 细化宏观要素变化对资产影响及风格轮动结论敏感性排序，明确指出库存和信用等指标对不同资产类别收益的驱动力次序及权重。

图表7（第4页）

• 宏观经济变化条形图，21/4月和21/5月指标对比，显示经济增长、库存和信用指标整体保持坚实支撑，通胀指标温和下行，对市场心理带来一定正面影响。

图表8（第5页）

• 中证全指流动性+库存择时策略净值线与基准对比，净值线明显优于基准且持续上行，证明策略有效捕捉宏观因子传导信号，具有显著超额收益。

图表12（第7页）

• 红利指数择时信号净值与基准对比，信号策略强劲超越基准，反映通胀+库存正确识别红利指数的有利市场环境。

图表16 & 17（第8页）

• 风格轮动框架示意图和信号净值曲线，示意图阐释六种风格按照组合信号被周期性选取，净值曲线显示两个组合策略均明显优于等权基线，表明组合有效提升预测准确率。

图表18 & 19（第9页）

• 风格轮动综合净值叠加图及年度收益分布，展示通胀库存+库存信用+通胀_信用多因素组合策略持续跑赢风格等权组合，且收益稳健。

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四、估值分析

报告中未见传统单一公司估值或行业估值模型论述，聚焦于宏观周期与风格轮动的策略层面的收益率预测与择时，估值逻辑体现在宏观变量组合对风格指数未来回报的先验预测上，类似一种基于宏观定价因子的多因素动态筛选机制。因此，报告更强调宏观与资产配置层面的估值影响，而非个股层面的DCF或市盈率估值[page::全篇].

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五、风险因素评估

• 宏观与政策风险： 宏观环境变化和政策调整可能导致当前风格及行业盈利水平与预测出现背离。政策不确定性难以完全量化，可能影响信用环境和市场流动性。

- 数据局限性： 样本数据覆盖范围有限，难以完全代表市场全貌，加上统计处理中的误差，报告结论存在一定统计风险。

• 市场波动风险： 即使策略基于成熟多维组合，仍无法避免市场非理性波动和突发事件冲击，可能导致短期收益波动[page::0,10].

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六、批判性视角与细微差别

• 高维视角的创新与难点： 报告提出宏观变量升维的必要性和优势，显著优于传统单指标方法。但实际应用中，边际和状态切换的高频波动可能增加模型复杂性，对信号稳定性是挑战。

- 策略择时阈值及样本区间： 报告使用0.6作为策略择时阈值，但对阈值选择敏感性未详细交代。回测覆盖长达13年，包含多个市场环境，可能掩盖某些极端情形下的风险。

• 政策环境依赖强： 报告强调当前政策宽松带来的流动性和信贷环境，但政策变化迅速且监管层面敏感，后续影响需持续动态跟踪。

- 缺少行业层面细致挖掘： 虽提及行业盈利和ROE边际变化，但未具体展开，可能降低对具体行业配置的指导细化度。

• 持仓流动性和交易成本： 报告未说明风格轮动策略实际执行中的交易频次及相关成本，实际净收益可能与回测存在出入。

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七、结论性综合

本报告以华福证券研究所李杨团队的专业视角，创新性构建了以五大宏观变量为核心的高维宏观周期框架，并基于该框架开发了多信号驱动的指数择时和风格轮动策略。报告清晰阐释了宏观因子的升维原理——将趋势与时序状态结合，使投资策略更具动态适应性和预测准确性，是对传统宏观周期模型的重要升级。

回测数据显示，从2012年至2025年，宽基择时策略年化收益达15.07%，红利指数择时策略年化11.41%，风格轮动策略年化近14%，均显著超越对应基准，验证高维宏观因子对市场资产定价的强大解释力和预测能力。

当前宏观经济环境处于低通胀、库存中位偏上、信用高位偏下的特殊组合，推动市场向结构性改善与稳健风格迁移，报告建议重点关注红利及绩优风格，从而实现优质的风险调整后收益。

图表中的指标分布和策略净值曲线直观展示了宏观指标变化、策略信号转换与资产表现的高度吻合，强化了报告逻辑的实证基础。

综合来看，华福金工团队本报告为资产配置领域提供了一个系统完善的宏观驱动风格策略框架，兼顾理论严谨和实战适应，适宜机构投资者参考用于战略决策和战术调仓，具有较强的操作指导意义和前瞻性，也提示投资者关注市场环境变化和数据及模型局限带来的风险。

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参考溯源

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（完）

报告