行业配置策略，宏观因子视角-华泰证券-20200804
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摘要
本文提出了一套宏观风险配置框架，并在大类资产和行业上进行实证分析
本文主要工作如下：1、构建了一套涵盖增长、生活端通胀、生产端通胀、利率、汇率五大风险的宏观因子体系，并进行了因子资产化处理，以满足高频、低时延、可交易的需求；2、提出了一套宏观风险配置框架，能够将投资者对于宏观环境的预测观点通过定量化的手段落地到投资实践中，使得投资组合既能适配特定宏观环境，又能达到较优的风险收益特征；3、测试宏观风险配置模型在大类资产和行业层面的表现。实证结果表明，本文提出的宏观风险配置模型能够为投资者提供定量化、动态化、及时性、普适性的宏观风险配置工具，并且大类资产上的表现要优于行业上的表现。
宏观因子体系：增长、生活端通胀、生产端通胀、利率、汇率
本文构建了一套涵盖增长、生活端通胀、生产端通胀、利率、汇率五大风险的宏观因子体系，并进行了因子资产化处理，以满足高频、低时延、可交易的需求，具体而言：1、增长因子由恒生指数、CRB综合现货指数、南华沪铜指数通过波动率倒数加权法合成；2、生活端通胀因子用大宗价猪肉代理；3、生产端通胀因子由布伦特原油和螺纹钢价格指数通过波动率倒数加权法合成；4、利率因子用中债-国债总财富指数代理；5、汇率因子通过做多SGE黄金9999，做空伦敦金现实现。实证结果表明，这五个因子涵盖了主要的宏观风险，是金融资产的底层核心驱动力。
宏观风险配置框架：确定核心因子、混合正交、风险暴露计算、组合优化
宏观风险配置流程通常分为如下几步：1、确定核心因子：投资者可根据对未来宏观环境的预判，确定对金融资产价格变化可能产生主导影响的因子；2、因子混合正交：消除因子共线性，同时尽可能多地保留因子原始信息；3、风险载荷矩阵计算：基于有放回抽样多元线性回归计算各种金融资产在各个宏观因子上的风险暴露；4、基准组合设定：也即不引入主观观点时的基准配置；5、观点引入：在基准组合因子暴露的基础上，根据主观观点施加相应暴露偏离；6、组合优化：通过优化模型求解资产组合权重，使得新组合在各个风险上的暴露满足目标约束，以达到主动配置宏观风险的目的。
宏观风险配置模型在大类资产上的实证分析
本文实证中暂不涉及对宏观环境的主观预测，而是采用假想场景法来验证模型有效性，包括单因子偏离和双因子对冲两种场景。以单因子偏离场景为例，也即选择任意一个核心因子，并且始终在基准组合的基础上增加该因子的目标风险暴露，那么当目标因子处于上行状态时，主动管理组合应该跑赢基准组合，反之亦然，并且主动管理组合相比于基准组合的超额收益与目标宏观因子的走势越一致，则说明宏观风险管理的效果越精细、有效。实证结果表明，宏观因子体系在大类资产层面的解释度较高，主动管理组合相比于基准组合的超额收益表现与目标因子的走势较为一致
宏观风险配置模型在行业上的实证分析
与大类资产相比，宏观因子对行业的解释力稍弱且相对不稳定，导致宏观风险配置模型在行业层面的表现欠佳，但它仍然为行业配置提供了一种新的思路：传统的行业投资时钟模型是通过历史统计得到各种宏观环境与行业表现相对强弱的静态、线性映射关系，但实际上宏观环境对行业的驱动逻辑是动态演变的，因为每个行业都有自身的生命发展周期，处于生命周期不同阶段的行业对宏观环境变动的敏感性不同，因此将静态观点用于动态配置存在可行性的问题，而基于宏观风险配置体系，可以及时捕捉宏观环境对各行业驱动逻辑的最新变化，进而构建动态视角下的投资时钟。
正文
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