1、 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 金融工程金融工程 证券证券研究报告研究报告 2018 年年 08 月月 30 日日 作者作者 吴先兴吴先兴 分析师 SAC 执业证书编号：S1110516120001 18616029821 陈可陈可 联系人 相关报告相关报告 1 金融工程：金融工程-市场情绪一览 2018-08-29 2018-08-29 2 金融工程：金融工程-市场情绪一览 2018-08-28 2018-08-28 3 金融工程：金融工程-市场情绪一览 2018-08-27 2018-08-27 资产轮动策略研究（资产轮动策略研究（
2、二二）：）：构建构建大类资产的大类资产的“货币货币+信信用用”轮盘轮盘 “货币“货币+信用”的宏观内核信用”的宏观内核 国内货币政策受多重目标约束，具备显著的国内货币政策受多重目标约束，具备显著的滞后性滞后性特征，货币状态蕴含着特征，货币状态蕴含着较多的关键信息。较多的关键信息。国内货币政策需要在多个目标之间实现均衡，其变动存在较强的滞后性与外生性，使得国内宏观经济波动除了受到不确定性的外生冲击外，还受到货币政策自身的干扰，而货币政策所带来的扰动相比随机的外生冲击而言，其可预测性更强。我们尝试抓住货币政策的变动规律进行大类资产的择时。信用体量在国内经济具有多重的特殊涵义。信用体量在国内经济具有
3、多重的特殊涵义。一方面，国内经济显著受信贷周期驱动，它是稳健的宏观经济领先指标；另一方面它同时也是极其重要的货币政策中介目标变量，在国内数量型货币政策色彩较浓的大背景下，可以用于判断货币政策变动是否在现实经济中发挥出效果以及经济的拐点，并推测未来的货币政策方向。货币+信用双维度是国内大类资产波动的核心驱动，我们将分别构建货币因子和信用因子来验证这两个维度在股债上的择时能力；由于货币政策的滞后特征，货币与信用常常错位，我们也将利用该错位关系进行“货币+信用”的综合择时。货币因子构建与单因子择时效果实证货币因子构建与单因子择时效果实证 我们基于 Shibor 3M 数据分别对股票市场和债券市场构建
4、了货币因子，结论发现货币因子在股债市场上均具有很强的择时能力，且回测业绩对参数不敏感。其中股票市场择时最优情形下年化收益 17.7%，债券市场择时最优情形下年化收益 0.88%。（采用净价指数）信用信用因子构建与单因子择时效果实证因子构建与单因子择时效果实证 我们基于贷款需求指数、M2 同比、新增人民币贷款冲量和当月新增社融冲量四个指标构建了反应信用状况的宏观扩散指数_，实证发现该信用因子在股债市场同样择时能力表现优异。其中股票市场择时年化收益 11.91%，债券市场择时年化收益 0.86%。信贷信贷+货币的综合择时体系货币的综合择时体系 信贷+货币综合择时的难点在于如何把握两者择时信号相反时
5、的市场主导逻辑。我们发现，股债的自身市场表现特征隐含了市场主导逻辑线索，可以借助当前股债资产的走势特征倒推市场逻辑是否发生切换。我们构建了一个考虑主导逻辑切换的“货币+信用”择时体系，股、债市场市场的择时效果均出现明显提升。其中股票市场最优情形下年化收益达到 22.00%，债券市场择时最优情形下年化收益为 1.49%。模型对所使用参数并不敏感，即使考虑最差情形，其市场表现仍然显著超越单因子的择时效果。风险风险提示提示：模型基于历史数据，存在失效风险 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录内容目录 1.引言引言.4 2.“货币“货币+信用
6、”体系的宏观内核信用”体系的宏观内核.4 2.1.货币政策的内生扰动特征.5 2.2.信用冲量的识别功能.6 2.3.货币与信用的错位.6 3.货币因子构建与单因子择时效果实证货币因子构建与单因子择时效果实证.7 3.1.货币因子指标选择与构建.7 3.2.股票市场择时实证.8 3.3.债券市场择时实证.10 4.信用因子构建与单因子择信用因子构建与单因子择时效果实证时效果实证.12 4.1.信用因子指标选择与构建.12 4.2.基于_因子的股票市场择时实证.14 4.3.基于_因子的债券市场择时实证.15 5.信用信用+货币的综合择时体系货币的综合择时体系.17 5.1.股票市场的综合择时体
7、系实证.18 5.2.债券市场的综合择时体系实证.21 6.总结总结.24 图表目录图表目录 图 1 美股 比 A 股 具备显著更强的风险收益比.4 图 2：滞后型货币政策的循环.5 图 3：货币政策的传导路径.6 图 4：“货币+信用”轮盘.7 图 5：相比真实交易的 R007，Shibor 3M 更能体现货币趋势（%）.8 图 6：不同 slope 参数取值下货币因子策略的净值表现.9 图 7：不同 slope 参数取值下货币因子策略的净值表现.11 图 8：不同 slope 参数下基于货币因子在债券市场的择时表现.12 图 9：X-13arima 算法对信贷需求指数具有较佳的平滑效果.1
8、3 图 10：基于_所划分的不同信用周期.14 图 11：单信用因子在股票市场上的择时效果.15 图 12：信用因子择时策略在债券市场的回测净值表现.17 图 13：信用+货币主导逻辑切换图.18 图 14：股票择时（slope=0.8，ir=1.75）的净值回测图.19 图 15：债券择时（sploe=0.8，ir=1.75）的净值回测图.22 表 1：基于不同 slope 参数下的股票择时效果检验.9 表 2：slope=0.8 时股票择时效果明细.10 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 表 3：基于不同 slope 参数下的债券择时效
9、果检验.11 表 4：slope=0.8 情形下的业绩明细.11 表 5：信用指标发布时点与采集方式.13 表 6：信用因子择时策略在股票市场的绝对回报业绩明细.14 表 7：信用因子择时策略在股票市场的相对回报业绩明细.15 表 8：信用因子择时策略在债券市场的绝对回报业绩明细.16 表 9：信用因子择时策略在债券市场的相对回报业绩明细.16 表 10：股票择时（slope=0.8，ir=1.75）的绝对回报明细.19 表 11：股票择时（slope=0.8，ir=1.75）的相对回报明细.20 表 12：股票择时在不同参数的绝对回报水平（横轴为 slope,竖轴为 ir）.20 表 13：
10、股票择时在不同参数下的择时胜率水平（横轴为 slope,竖轴为 ir）.21 表 14：股票择时在不同参数下的最大回撤水平水平（横轴为 slope,竖轴为 ir）.21 表 15：债券择时（slope=0.8，ir=1.75）的绝对回报明细.22 表 16：债券择时（slope=0.8，ir=1.75）的相对回报明细.22 表 17：债券择时在不同参数的绝对回报水平（横轴为 slope,竖轴为 ir）.23 表 18：债券择时在不同参数的胜率水平（横轴为 slope,竖轴为 ir）.23 表 19：债券择时在不同参数的最大回撤水平（横轴为 slope,竖轴为 ir）.23 金融工程金融工程|金
11、工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 1.引言引言 中国股债类资产的表现一直不尽如人意，这对国内的资产配置实务提出了较大挑战，传统的完全不纳入择时观点的资产配置模型可能并不适用中国，投资者有必要通过一些择时、轮动策略来辅助获取更好的回报。我们认为，国内大类资产的高波动特征与频繁切国内大类资产的高波动特征与频繁切换的经济货币环境密切相关换的经济货币环境密切相关；倘若能够有效地刻画出经济货币环境变化态势，理论上将显著提升各资产的择时能力。图图 1 美股美股比比 A 股股具备显著更强的风险收益比具备显著更强的风险收益比 资料来源：天风证券研究所，wind 但宏观与大类资
12、产未来收益之间的联系并非线性，如果单纯地挖掘宏观因子很可能陷入过拟合困境。我们在本系列上一篇专题资产轮动策略研究(一)：不一样的宏观动量中，提出了基于宏观动量视角的资产轮动模型，该模型着重刻画出宏观与资产之间的非线性关系，最终实证结果发现：基于非线性视角的模型效果比线性视角下的模型效果提升明显，且提升来源在于更加明晰的宏观环境刻画。如果如果宏观环境与各类资产表现并非线性相宏观环境与各类资产表现并非线性相关，关，那么基于多组那么基于多组宏观宏观因子因子线性加权打分择时的思路，可能线性加权打分择时的思路，可能存在存在严重严重的过拟合风险：的过拟合风险：一方面，宏观数据本身存在较多噪音，且共线性程度
13、极高，挑选宏观因子时很容易陷入过度挖掘的陷阱；另一方面，与股票多因子策略相比，资产轮动策略的截面样本数不足，很难验证单个宏观因子的截面有效性。因此，在设计宏观视角下的资产轮动模型时，需要基于完整坚实的宏观逻辑支撑，否则很难克服潜在过拟合问题的困扰。上篇报告尽管揭示了部分的宏于大类资产之间非线性特征，但并未形成完整的宏观叙事框架。本篇报告深入国内宏观的实际特征，本篇报告深入国内宏观的实际特征，尝试尝试提供一个独特的宏观视角，提供一个独特的宏观视角，从“货币从“货币+信用”双维度信用”双维度出发，出发，构建一个更具解释力的宏观构建一个更具解释力的宏观内核内核，并基于该，并基于该内核内核分别对股债品
14、种进行分别对股债品种进行择时。择时。2.“货币“货币+信用”信用”体系体系的宏观内核的宏观内核 之所以从货币和信用维度构建策略，是因为国内宏观的两方面特性：1）国内货币政策国内货币政策受多重目标约束受多重目标约束，具备显著的相机抉择特征，具备显著的相机抉择特征，货币状态蕴含着较多的关，货币状态蕴含着较多的关键信息键信息。国内货币政策需要在多个目标之间实现均衡，其变动存在较强的滞后性与外生性，使得国内宏观经济波动除了受到不确定性的外生冲击外，还受到货币政策自身的干扰，而货币政策所带来的扰动相比随机的外生冲击而言，其可预测性更强。我们尝试抓住货币政策的变动规律进行大类资产的择时。0.500.700
15、.901.101.301.501.701.902.102008-082009-012009-062009-112010-042010-092011-022011-072011-122012-052012-102013-032013-082014-012014-062014-112015-042015-092016-022016-072016-122017-052017-102018-03沪深300 美国标普500 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 2）信用体量在国内经济具有多重的特殊涵义。信用体量在国内经济具有多重的特殊涵义。一方面，国内经
16、济显著受信贷周期驱动，它是稳健的宏观经济领先指标；另一方面它同时也是极其重要的货币政策中介目标变量，在国内数量型货币政策色彩较浓的大背景下，可以用于判断货币政策变动是否在现实经济中发挥出效果以及识别经济拐点，并推测未来的货币政策方向。接下来将我们进一步具体介绍“货币+信用”体系的内在逻辑机理。2.1.货币政策货币政策的内生的内生扰动特征扰动特征 一般而言，海外央行实行严格的通胀目标制，其制定的货币政策轨迹均致力于维护通胀处于目标均衡区间内；而中国央行在实际制定政策时承担了多重目标，除了维护通胀目标外，还包括实现经济增长与刺激、维护金融秩序稳定等等，且其独立性与海外央行相比仍然不强，使得货币政策
17、往往是滞后的甚至会偏离通胀目标。滞后甚至滞后甚至背离背离的货币政策调整会引发后续经济的货币政策调整会引发后续经济及资本市场及资本市场的一连串反应，的一连串反应，该该反应反应某种程度某种程度上上可以可以预知预知，这是我们择时模型这是我们择时模型奏效奏效的逻辑关键。的逻辑关键。为了更清晰地表达，我们借助宏观领域的 DSGE 理论模型（一般动态均衡形式）进行说明，宏观经济达到均衡本质上是经济处于IS 曲线（总需求曲线）和菲利普斯曲线（总供给曲线）相交。参考 Davig and Leeper(2007)的经典论文，我们将两条曲线分别设置为如下形式：IS 曲线：=+1()+菲利普斯曲线：=+1+其中 是
18、期产出缺口变化率，是期望算子，是期通胀水平变化率，为当期利率水平变化率，是期外生产出缺口随机冲击，是期通胀水平随机冲击。、和均为相关测度弹性。根据该动态均衡模型推导，假设期宏观经济已经处在动态平衡期，但存在一个正的外部产出缺口冲击，而政策利率没有及时变化（使得政策利率水平相对偏低）；那么将同时对产出缺口产生正向冲击，并接着对本期和下期的通胀水平产生正向冲击，抬升的通胀会进一步压低实际利率（），使得下一期产出缺口+1获取更大正向冲击，因此在政策利率调整之前，宏观经济会呈现自我循环式的加速脉冲上涨，最终与政策目标偏离越来越大。而当货币政策反应过来进行调整时，为了将通胀拉回到目标区间，不得不以更快的
19、速度来对抗此时各项加速上涨的宏观变量，当各项宏观指标出现掉头等迹象时，货币政策通常并不能立即掉头而是要需要在高位维持一段时间，促使宏观指标回落到目标区间。为了应对货币政策滞后所导致的冲击，各国央行普遍会明确自己的政策目标，并严格、迅速基于该目标作出应对。而我国央行由于存在明显的多重目标约束、而我国央行由于存在明显的多重目标约束、且自身独立性不足，天且自身独立性不足，天然在货币政策执行方然在货币政策执行方面具有一定的滞后性面具有一定的滞后性。图图 2：滞后型货币政策滞后型货币政策的循环的循环 资料来源：天风证券研究所 在低利率区间停留太久，导致宏观加速上涨 宏观大幅偏离目标，货币政策加速收紧应对
20、宏观偏离 在高利率区间停留太久，导致宏观加速衰退 宏观大幅偏离目标，使得货币政策需要加速放松应对宏观偏离 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 理论上，理论上，如果不考虑经济的外部冲击，如果不考虑经济的外部冲击，一个滞后型的货币政策体系一个滞后型的货币政策体系会一直陷入会一直陷入上上图图这样一这样一个循环。个循环。该循环中，主导经济波动的并非其他外生冲击而是自身货币政策变动；我们可以我们可以根据当期当前货币状态，推测未来根据当期当前货币状态，推测未来大概率大概率发生的宏观情景，进而为各类资产择时提供依据。发生的宏观情景，进而为各类资产择时提供依
21、据。例如，当观测到货币处于低位平稳时，可能很大可能未来经济受到加速刺激；而当观测到货币政策处在高位平稳时，未来大概率出现经济的加速回落，该信息对大类资产的预期表现至关重要。2.2.信用冲量的识别功能信用冲量的识别功能 单纯依靠上述货币状态进行宏观预测可以推测出大概率情况，但仍然不够全面，这主要体现在两方面：1）现实中现实中经济经济不光受滞后性货币政策影响还会受不光受滞后性货币政策影响还会受外部性冲击外部性冲击影响影响，需要信，需要信用指标的辅助用指标的辅助识别；识别；2）即便忽略外部性冲击影响，当货币政策加速放松（或维持低位）当货币政策加速放松（或维持低位）来刺激经济重回目标区间时，我们并不清
22、楚经济具体在何时开始停止背离转向对政策目标来刺激经济重回目标区间时，我们并不清楚经济具体在何时开始停止背离转向对政策目标区间的靠拢，区间的靠拢，而这关系着经济具体何时止跌回升（对大类资产的指向意义更强），信用指标可以辅助我们识别该时点。利用信用指标来识别经济背离（靠拢）目标区间，主要取决于信用指标本身的桥梁作用。利用信用指标来识别经济背离（靠拢）目标区间，主要取决于信用指标本身的桥梁作用。一方面它是货币政策的中介目标，货币政策能否奏效取决于其能否传导至终端的信用融资量来影响实体经济，如果传导效果不佳，理论上央行会根据该中介目标进一步调整货币政策直到传导通畅为止；另一方面，信用融资很大程度上反应
23、了我国的经济波动，是少有的稳健的经济前瞻指标。所以我们可以通过所以我们可以通过信用融资（信用冲量）信用融资（信用冲量）的松紧的松紧状况判断未来经济状况判断未来经济走势和央行未来的货币政策调整走势和央行未来的货币政策调整方向方向，这些信息均对大类资产的走势具有关键的指示作用。，这些信息均对大类资产的走势具有关键的指示作用。图图 3：货币政策的传导路径货币政策的传导路径 资料来源：天风证券研究所 2.3.货币与信用的错位货币与信用的错位 上文我们揭示了国内货币政策的四种状态：加速收紧、高位平稳、加速放松，低位平稳，如果简单归纳可以分为货币松紧两种状态1；此外，我们将信用也分为松紧两种状态。由于 1
24、 实际上，这种更细的货币状态划分并非多此一举,我们将在货币因子构建中加以讨论,此处为了说明问题加以简化 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 货币政策的滞后性特征，货币政策变动通常不会立即传导至信用，故货币、信用时常两两错位，形成如下图所示的“货币+信用”宏观轮盘。图图 4：“货币“货币+信用”信用”轮轮盘盘 资料来源：天风证券研究所 货币、信用两者对股债资产均具有清晰且稳定的影响机制货币、信用两者对股债资产均具有清晰且稳定的影响机制，择时的难点在于当两者信号出，择时的难点在于当两者信号出现矛盾时如何轮动。现矛盾时如何轮动。例如当前时期即是典型
25、的宽货币紧货币时期，在滞后性的货币政策调整循环中，货币收缩意味着央行在努力刺激经济恢复到目标区间，对投资者而言是”政策利好”出现；而信用处于收缩阶段，政策的刺激效果仍然没有显现，这种货币+信用的搭配使得很难我们“线性地择时”。本篇报告本篇报告中中，我们提供了一种可行方案，能够，我们提供了一种可行方案，能够在在不同时不同时期期找到合适的找到合适的“主导逻辑”“主导逻辑”，基于主导逻辑对，基于主导逻辑对股债股债资产进行择时。资产进行择时。接下来，我们将利用“货币+信用”轮盘思想进行具体实证，其中考虑到部分信用数据其中考虑到部分信用数据（主（主要是信贷需求指数数据）要是信贷需求指数数据）的可得性的可
26、得性，回测时期设为从 2008 年 9 月 30 日至 2018 年 7 月，股票指数选为沪深 300 指数，债券指数选为中债净价指数。3.货币因子构建货币因子构建与与单因子单因子择时择时效果效果实证实证 首先，我们将分别构建合适的货币因子用于股票、债券市场择时。实证效果上，货币因子在股票择时中效果突出，在债券择时中亦有不错表现。3.1.货币因子指标选择与构建货币因子指标选择与构建 我们选取我们选取 Shibor 3M 作为货币因子的源数据。作为货币因子的源数据。一方面，央行自己培育的政策利率基准DR007 运行时间不长，不符合回测要求；另一方面，由于尚未形成有效的货币政策价格型框架，使得央行
27、在短端定价的控制能力不足，从短端利率的真实交易情况来看，仍然会受到一些季节性因素干扰（例如缴准、IPO、转债冻结资金等等），其价格序列存在较大噪音。相比之下，并非基于真实交易定价的 Shibor 3M 利率反而很好平滑了噪音干扰、其趋势反映了整体的流动性状况。宽货币、紧信用(债券利好，股票不确定)宽货币、宽信用(股票利好，债市不确定)紧货币、宽信用(债券利空，股票不确定)紧货币、紧信用(股票利空，债市不确定)金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 图图 5：相比真实交易的相比真实交易的 R007，Shibor 3M 更能体现货币趋势更能体现货币趋
28、势（%）资料来源：天风证券研究所,wind 通过计算月频通过计算月频数据斜率数据斜率判断货币政策状态。判断货币政策状态。上文提及的滞后性货币政策循环中，我们对货币政策拆分为四种状态：加速放松、低位平稳、加速收紧和高位平稳。我们通过每月Shibor3M 序列斜率的绝对值水平与方向对货币政策状态进行判断，具体而言：1)我们抽取月的序列值(以收益率 bps 为单位)对其下标进行回归，求得回归常数即为斜率指标 2)设立一个阈值参数2，如果 则认定为加速收紧状态；如果 0全仓；如果 0全仓；如果 0空仓。对于参数的选择，我们分别取 0.5，0.6，0.7，0.8，0.9 和 1.0，该参数设置已经遍历了
29、较广的取值范围。表表 3：基于不同基于不同 slope 参数下参数下的债券择时效果检验的债券择时效果检验 策略名称策略名称 最大回撤开始日最大回撤开始日 最大回撤开始日最大回撤开始日 绝对收益绝对收益 相对收益相对收益 最大回撤最大回撤 信息比信息比 胜率胜率 单货币因子策略(slope=0.6)2008/9/30 2018/7/30 0.88%0.79%4.01%0.82 56.78%单货币因子策略(slope=0.7)2009/1/9 2010/1/13 0.68%0.59%3.61%0.6869 56.78%单货币因子策略(slope=0.8)2009/1/9 2010/1/13 0.8
30、8%0.79%3.61%0.7717 55.08%单货币因子策略(slope=0.9)2008/9/30 2018/7/30 0.77%0.69%4.56%0.6523 50.85%单货币因子策略(slope=0.9)2008/9/30 2018/7/30 0.70%0.61%4.56%0.5704 50.85%资料来源：天风证券研究所,wind 总体而言，基于的单因子择时策略仍然具有一定的超额收益，遍历所有参数其业绩基本保持稳定，最优情况下年化收益达到 0.88%，最差情况下绝对年化收益依旧可达0.68%。图图 7：不同不同 slope 参数取值下货币因子策略的净值表现参数取值下货币因子策略
31、的净值表现 资料来源：天风证券研究所,wind 表表 4：slope=0.8 情形下情形下的业绩明细的业绩明细 绝对收益绝对收益 相对收益相对收益 最大回撤最大回撤 波动率波动率 信息比信息比 Calmar 夏普比夏普比 2008 27.11%0.00%1.35%4.40%6.16 20.11 5.48 2009-2.98%1.91%3.60%1.26%-2.36 -0.83 -4.74 2010 1.87%3.41%0.85%0.70%2.68 2.20 -1.62 2011 0.27%-1.71%1.07%0.84%0.32 0.25 -3.26 2012 0.29%1.56%1.07%0
32、.74%0.39 0.27 -3.67 2013-1.50%4.40%1.66%0.51%-2.93 -0.90 -8.81 2014 2.32%-4.63%1.89%1.27%1.82 1.22 -0.54 2015 1.74%-2.24%0.96%0.95%1.83 1.82 -1.32 2016 0.48%2.83%0.19%0.24%1.99 2.53 -10.51 2017-2.57%2.29%2.63%0.62%-4.13 -0.98 -8.97 0.90.9511.051.1基准(中债净价指数)slope=0.6slope=0.7slope=0.8slope=0.9slope=1
33、.0 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 12 2018 5.00%-1.30%1.01%1.39%3.60 4.92 1.44 整体 0.88%0.79%3.61%1.14%0.77 0.24 -1.86 资料来源：天风证券研究所,wind 我们对参数处于中间位置（=0.8）进行业绩分析，发现其相对业绩表现在各年表现均衡性不足，其中 11 年、14 年和 15 年均出现了较大的相对业绩回撤。单货币因子在债券市场的整体择时表现并不如股票市场亮眼，我们分析原因可能在于两方面：由于货币政由于货币政策策是是滞后的，其加速收紧（放松）所反应的滞后的，其加
34、速收紧（放松）所反应的流动性预期流动性预期可能已经敏感地包含在了在收益长可能已经敏感地包含在了在收益长端定价中端定价中（即固收市场上所谓地熊陡和牛陡行情），但股票市场很难像长端定价那样作出如此敏感地反应；2）在高位平稳和低位平稳期，债券资金成本逻辑与隐含的基本面逻辑存在相斥的情况（股票市场相同），使得择时效果可能出现降低。进一步地，我们尝试对比和两个因子在债券市场上地择时表现。与在货币政策低位平稳和高位平稳均给出相反地择时方向。结果表明，无论在何种slope 参数下，因子的择时表现均强于因子。这从侧面反映了国内货币政策的确存在滞后，滞后的平稳货币政策隐含了对未来经济的预期扭转，使得因子的择时表
35、现更加优异。图图 8：不同不同 slope 参数下参数下基于基于货币因子在债券市场的择时表现货币因子在债券市场的择时表现 资料来源：天风证券研究所,wind 4.信信用用因子构建因子构建与单因子择时效果实证与单因子择时效果实证 4.1.信信用用因子指标选择与构建因子指标选择与构建 海外宏观对信贷信用数据的观察3，普遍采用“软硬数据”结合的方式，例如美国信用观察主要核心数据包括：美国信贷冲量（硬数据）和美国信贷经理调查（软数据）。我们借鉴海外的观察方式，在软数据方面，选取央行季度末发布的贷款需求指数；在硬数据方面，在软数据方面，选取央行季度末发布的贷款需求指数；在硬数据方面，我们选取我们选取 M
36、2 同比、同比、新增人民币贷款和当月新增社融指标新增人民币贷款和当月新增社融指标。其中，新增社融相关数据自 2012年之后发布，其意图是为了替代逐步退出货币中介目标行列的 M2 同比；4故我们在 2012 3 国内宏观普遍为了数据的平滑性，采用存量社融、信贷增速变化刻画信用状况，该增速对应着经济总量一阶导，与经济增速相对变化在涵义层次上难以对应；故在此处参考欧美的观察方式。4 发布社融数据的目的主要是央行发现 M2 与宏观之间的关系逐步减弱，其作为货币政策中介目标的有效性逐渐减弱，13 钱荒的诱因即是央行发现 M2 增速与经济增速已经脱钩。0.90.920.940.960.9811.021.0
37、41.061.08基准(中债净价指数)slope=0.6slope=0.7slope=0.8slope=0.9slope=1.0 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 13 年之前，综合采用 M2 同比和新增人民币贷款数据作为信用考量，12 年后采用新增人民币贷款和当月新增社融指标作为考量。国内信用类宏观指标，具备明显的非平滑性与季节性，在宏观数据处理上我们借鉴了海外宏观报告中的成熟处理方式：对于环比和同比序列采用 X-13-arima 季调算法平滑，对于冲量数据进行季度简单平均5。具体而言：1）贷款需求指数：贷款需求指数：该数据具备显著季节性特征
38、，我们对其采用 X-13-arima 算法季调，滚动获取期的趋势值，并与上期的趋势值比较大小，得到最新的贷款需求指数方向指标_；若大于上期趋势值，_取 1，否则取-1。图图 9：X-13arima 算法对算法对信贷需求指数具有较佳的平滑效果信贷需求指数具有较佳的平滑效果 资料来源：天风证券研究所,wind 2）M2 同比：同比：该数据具备显著季节性特征，我们对其同样采用 X-13-arima 算法季调，滚动获取期的趋势值，并与上期的趋势值比较大小，得到最新的 M2 同比方向指标2_。若大于上期趋势值，2_取 1，否则取-1。3）新增人民币贷款新增人民币贷款：我们采用海外普遍采用的处理方式，首先
39、对当月新增人民币贷款计算环比增量，作为人民币贷款冲量的刻画，再对该月度数据采用 3 期 MA 平滑，克服其季度节点效应6，将滚动计算出来的期值与上期比较，若大于上期取值，_取 1，否则取-1 4）当月新增社融当月新增社融：与新增人民币贷款处理方式一致，将滚动计算出来的期值与上期比较，若大于上期取值，_取 1，否则取-1。综上，我们计算合成一个宏观扩散指数综上，我们计算合成一个宏观扩散指数_来刻度国内信用状况变化来刻度国内信用状况变化，合成方式为：_=_+2_+_,0，表明信用扩张，全仓指数，否则表明信用收缩，空仓指数。表表 6：信用因子择时信用因子择时策略策略在股票市场在股票市场的的绝对回报业
40、绩明细绝对回报业绩明细 绝对收益绝对收益 最大回撤最大回撤 波动率波动率 最大回撤起始日最大回撤起始日 最大回撤最大回撤终止终止日日 信息比率信息比率 Calmar 夏普比夏普比 2008 0.00%0.00%0.00%2008/9/30 2008/9/30 2009 74.09%25.26%25.96%2009/8/3 2009/8/31 2.85 2.93 2.74 2010-9.95%14.19%9.33%2010/11/8 2010/12/28-1.07 -0.70 -1.39 2011 3.05%7.87%8.55%2011/1/4 2011/1/25 0.36 0.39 0.01
41、2012 8.27%16.23%12.45%2012/2/28 2012/12/3 0.66 0.51 0.42 2013-13.11%22.16%15.06%2013/2/6 2013/6/27-0.87 -0.59 -1.07 2014 4.47%7.01%6.86%2014/4/10 2014/8/28 0.65 0.64 0.22 2015 39.65%7.49%15.28%2015/4/27 2015/9/15 2.60 5.29 2.40 2016 9.54%7.50%10.18%2016/12/1 2016/12/29 0.94 1.27 0.64 2017 21.84%6.07
42、%8.29%2017/11/22 2017/12/7 2.63 3.60 2.27 2008/9/12009/1/12009/5/12009/9/12010/1/12010/5/12010/9/12011/1/12011/5/12011/9/12012/1/12012/5/12012/9/12013/1/12013/5/12013/9/12014/1/12014/5/12014/9/12015/1/12015/5/12015/9/12016/1/12016/5/12016/9/12017/1/12017/5/12017/9/12018/1/12018/5/1信用扩张 信用收缩 金融工程金融工程
43、|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 15 2018 4.34%6.98%6.51%2018/1/24 2018/3/28 0.67 0.62 0.21 整体 11.91%25.26%13.12%2009/8/3 2009/8/31 0.91 0.47 0.68 资料来源：天风证券研究所,wind 表表 7：信用因子择时策略信用因子择时策略在股票市场在股票市场的相对回报业绩明细的相对回报业绩明细 相对收益相对收益 相对最大回相对最大回撤撤 相对业绩波相对业绩波动率动率 最大回撤起始最大回撤起始日日 最大回撤终结日最大回撤终结日 相对业绩信相对业绩信息比率息比率 C
44、almar 2008 46.20%22.01%38.68%2008/11/4 2008/12/10 1.19 2.10 2009-22.99%11.24%6.51%2009/1/1 2009/2/2-3.53 -2.04 2010 2.59%26.71%18.15%2010/7/5 2010/12/28 0.14 0.10 2011 28.12%7.45%14.52%2011/10/21 2011/11/4 1.94 3.77 2012 0.72%7.48%10.98%2012/3/29 2012/5/7 0.07 0.10 2013-5.44%14.44%9.63%2013/2/6 2013
45、/9/12-0.57 -0.38 2014-47.36%38.19%14.24%2014/4/10 2014/12/31-3.33 -1.24 2015 34.05%34.48%28.22%2015/3/6 2015/6/8 1.21 0.99 2016 20.82%5.63%14.93%2016/1/28 2016/2/22 1.39 3.70 2017 0.00%2.18%0.00%2017/11/22 2017/12/7 0.00 2018 25.52%4.86%13.89%2018/2/9 2018/4/11 1.84 5.25 整体 6.68%59.12%15.95%2013/2/6
46、 2015/6/8 0.42 0.11 资料来源：天风证券研究所,wind 图图 11：单信用因子在股票市场上的择时效果单信用因子在股票市场上的择时效果 资料来源：天风证券研究所,wind 可以看出，基于_的单因子择时策略能够取得较好的回测业绩，年化收益达到11.91%，最大回撤能够控制在 25.26%，回测业绩整体表现较佳，证明了信用因子_在股票市场上具备显著的有效性。分年度观察其绝对业绩和相对业绩表现，发现该策略 2014 年回测效果较差，主要原因可能：14 年是典型的紧信用年份，当年股票市场的驱动逻辑来自于货币政策的加速放松，使得单纯基于信用因子的择时效果不佳。4.3.基于基于_因子因子
47、的的债券债券市场择时实证市场择时实证 我们开始利用所构造的_因子进行债券市场择时。信用因子对债券市场的影响逻辑同样直接：信用收缩意味着未来经济前景黯淡，对债券资产偏多；信用扩张意味着未来经济前景较强，对债券资产偏空。选用资产：中债净价指数 0.71.21.72.22.73.23.7单信用因子策略 基准(沪深300)金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 16 策略开始时期：2008 年 9 月 30 日 策略终止时期：2018 年 7 月 31 日 调仓周期：月末调仓 调仓规则：基于当月的_值进行调仓，如果_ 0，表明信用扩张，空仓指数，否则表明信用
48、收缩，全仓指数。表表 8：信用因子择时策略在债券市场的绝对回报业绩明细信用因子择时策略在债券市场的绝对回报业绩明细 绝对收益绝对收益 最大回撤最大回撤 波动率波动率 最大回撤起始日最大回撤起始日 最大回撤终止日最大回撤终止日 信息比率信息比率 Calmar 夏普比夏普比 2008 27.11%1.35%4.40%2008/11/13 2008/11/25 6.16 20.11 5.48 2009-1.52%2.37%0.84%2009/1/9 2009/1/21-1.80 -0.64 -5.38 2010 0.11%2.05%1.04%2010/5/19 2010/11/1 0.10 0.05
49、 -2.79 2011 2.18%2.15%1.25%2011/5/12 2011/8/30 1.75 1.02 -0.65 2012 1.28%0.37%0.65%2012/3/12 2012/4/19 1.97 3.41 -2.65 2013-5.30%5.45%1.12%2013/8/2 2013/12/23-4.74 -0.97 -7.43 2014 2.88%2.09%1.73%2014/11/11 2014/12/9 1.67 1.38 -0.07 2015-0.22%2.47%1.04%2015/1/26 2015/5/6-0.21 -0.09 -3.10 2016 0.19%0
50、.86%0.71%2016/1/13 2016/2/3 0.27 0.22 -3.95 2017 0.00%0.00%0.00%2017/1/1 2017/1/1 2018 5.28%1.01%1.42%2018/4/18 2018/5/17 3.72 5.21 1.61 整体 0.86%5.83%1.27%2012/7/11 2014/1/6 0.67 0.15 -1.69 资料来源：天风证券研究所,wind 表表 9：信用因子择时策略在债券市场的相对回报业绩明细信用因子择时策略在债券市场的相对回报业绩明细 相对收益相对收益 相对最大回撤相对最大回撤 相对业绩波动率相对业绩波动率 最大回撤起
