宏观逻辑的量化验证：映射关系混沌初开 | 量化专题报告

来源：留富兵法

报告摘要

本系列报告尝试构筑宏观经济指标与资产价格关系的发现与跟踪体系。资产价格与宏观经济指标之间相互映射，逻辑关系复杂。但我们认为有用的宏观-资产逻辑关系一定能从数据上得到验证，并能够被持续跟踪。

宏观经济数据时间跨度长，受到政策经济环境变化影响异方差性大，投资者更为关注指标的增量变化或者说趋势性。本报告采用状态匹配法对宏观经济指标划分不同的状态，在不同的状态划分下检验资产价格涨跌幅的共性特征，从而搜索所有统计显著的宏观指标状态-资产价格表现关系，构建显著映射关系库。由于数据证据仅仅是逻辑的一种传导方式，因此我们还尝试通过深挖数据背后的逻辑，以其他数据作为辅助相互印证，增强对数据的理解和其可靠性的判断，对资产配置有较大借鉴意义。

在系列的第一篇报告中，我们使用了121种宏观经济指标对324种资产进行了状态匹配研究，构建了显著宏观-资产关系库，并展示了部分大类资产、股票因子资产、股票多空资产的显著宏观-资产关系，以及部分显著关系的逻辑强化过程，欢迎各位投资者关注。

一、宏观量化的优缺点

资产价格的变化受到宏观经济因素的驱动。宏观经济指标按照影响资产价格的方式大致分为两类：政策变量和统计数据。政策变量更多的通过直接作用于定价机制对资产价格起作用，相对快速高效。而统计数据则更多通过影响人们的预期，然后通过交易影响资产的价格，而在当前市场中宏观预期的形成以及宏观预期到价格的传导需要时间，这也是研究宏观经济指标对于资产价格预测研究的意义。

由于宏观经济指标体系抽象，涉及的逻辑链条错综复杂，和资产价格联系遥远，所以使得宏观经济指标变成了任人打扮的小姑娘：某个经济指标和资产价格的对应关系可能有好几条逻辑链条串联，逻辑链条中又掺杂了其他不可验证的数据和观点，最终导致了每种宏观状态事后总有可解释的逻辑，而可解释的逻辑也因为叠加了太多额外的数据和观点仅在某个时刻有用。

如果缺少持续跟踪验证的过程，对于宏观经济指标的研究将永远困于事后解释和挖掘全新条件进行逻辑的补充。这启示了我们通过量化的统计验证对宏观逻辑进行整理和长期跟踪，量化验证虽然无法获得宏观经济逻辑传导的复杂机理，也有可能获得伪逻辑和不合常理的逻辑，但是我们能够在一定的置信水平下信任我们的逻辑将会在概率角度提供给我们较为准确的预测辅助。

宏观量化的主要优势：

1、统计验证保证结论的科学严谨性和可追溯性；

2、批量处理可以短时间内对各类宏观因素和资产类别进行处理；

3、遍历搜索可以帮助发现被忽略的关系。

宏观量化的主要不足：

1、宏观因素影响期限未知，用统一的窗口进行检验可能捕捉不到关系；

2、宏观链条受到政策、事件影响断裂或更改，历史检验无法考虑到；

3、条件高维下历史数据量小，验证得到的关系不一定可靠，无法进行发散演绎。

因此我们在运用量化工具进行宏观分析的时候必须注意归纳和演绎的结合，注重对结果的解释和理解，对于不合理的逻辑关系进行剪枝和修正。

二、宏观逻辑的验证思路

2.1 状态匹配思路

宏观指标的低频性导致了要获得足够的分析数据必须跨越较长的时间，从而由不同的政治、经济、文化环境导致的指标异方差特性比较明显，因而相比宏观指标的绝对值水平，投资者更为关注宏观指标的增量变化或者说趋势性。利用宏观指标的趋势状态划分经济活动周期是一种常见的分析方法。著名的美林时钟和全天候策略就是利用经济增长和通货膨胀的趋势对经济周期进行象限的划分，从而使得各个象限内的经济状况、政策倾向、资产价格共性更为突出，本质上这是利用附加条件提高概率的手段。

本报告的研究思路也将遵循这种状态匹配的思路，所谓的状态匹配即划分宏观经济指标的状态，研究不同状态下各类资产表现的差异。我们将通过批量的处理，获得任一种经济指标的状态划分，在不同的状态划分下检验资产价格涨跌幅的共性特征，从而搜索所有统计显著的宏观指标状态-资产价格表现关系。

2.2 匹配关系显著的定义

我们采用两种方式进行匹配关系显著的定义：ANOVA方差检验法和择时策略检验法。ANOVA方差检验法简单直观，但不考虑信号在时间序列上的分布，导致获得的结果一般用于事件性的增强。择时策略检验法从实际操作的角度出发，覆盖整个时间序列，并且考虑到了某些影响的不对称性。

2.3 显著关系的样本外持续性

通过数据验证得到的显著关系本质上是统计上的结果，并不代表两者之间真的存在因果关系，因此需要防范其失效的风险，我们必须验证显著关系的持续性和稳定性。通过建立并跟踪显著关系库中关系的进入与退出，可以考察显著关系的稳定性。

我们统计了2014年到2018年ANOVA方差显著关系库、择时策略（绝对收益）显著关系库、择时策略（相对收益）显著关系库每个月的变化，其在2014年末都经历了显著关系的大量失效，近两年在宏观经济指标库和资产库保持不变的情况下，显著关系库的关系数量长期能够维持在稳定水平。

我们同时对每一条进入显著关系库的关系进行了跟踪，统计了其进入显著关系库的次数，大部分关系在显著关系库中保留的时间极短，但是也有不少的关系持续了整个考察期55个月，分布呈现出一定“厚尾”效应。其中ANOVA方法下有28条这样的关系，择时（绝对收益）方法下有26条这样的关系，择时（相对收益）方法下有2条这样的关系。这些关系在时间序列上的稳定性极强，其背后蕴含强宏观逻辑的概率较高。

三、部分显著关系展示

3.1 大类资产

3.1.1 沪深300

对于沪深300，有两个宏观经济指标的择时作用较为明显，第一个是CPI:非食品:当月同比，第二个是产量:彩电:当月同比。两个指标都经过了六个月移动平均的处理，且都宜在下降状态做多沪深300。

CPI:非食品:当月同比的可能逻辑链条：CPI->货币政策预期->沪深300

产量:彩电:当月同比的可能逻辑链条：彩电产量->彩电销量->房地产后周期->房地产销售周期->投资需求资金量变化->沪深300

（具体逻辑挖掘过程详见报告）

3.1.2 南华工业品

对南华工业品指数择时效果最显著的指标如下，每一个指标的预测效果都没有特别好，择时策略净值的夏普率都在0.6-0.7左右，择时胜率略高于50%，但是这一些宏观经济指标的状态相关性较低，将其简单等权结合就有效果的提升。从这些指标我们可以看到，工业品价格主要与汇率、宏观景气、货币、利率有关。

3.2 股票因子组合

3.2.1 市值因子

在本报告的检验过程中，对市值因子有一定择时作用的指标为债券发行量:地方政府债:当月值与债券发行量:超短期融资券:当月值，两个指标都做了12个月的移动平均，本质上与同比类似。

地方政府债和超短期融资券的发行量反映了地方政府和中小企业新增负债的情况，两个指标最主要的择时判断即2016年底对市值因子进行看空。2016年上半年企业盈利恶化导致内部现金流下滑，违约风险集中爆发导致融资环境骤变，在融资成本剧烈上升的环境下，中小企业相对大企业面临更大的困难，未来的成长和盈利预期被打破。因此这两个指标实际反映出的逻辑链条为：融资环境->盈利预期->市值偏好。

3.2.2 动量因子

利用指标：公开市场操作：货币净投放的下降状态对动量因子组合构建仅多择时策略或者多空择时策略，其效果好于动量因子组合本身。从逻辑的角度上来说，“公开市场操作：货币净投放”改变的是市场的流动性或者流动性预期，而流动性的紧松会在一定程度上影响到总体投资者的投资期限，宽松的流动性促使投资者交易频率提高，更倾向于做短期的交易，而紧缩的流动性促使投资者交易频率降低，更倾向于长期持有股票，动量效应的强弱由此受到影响。

3.2.3 杠杆因子

对杠杆因子择时效果最为显著的宏观经济指标如下，总体最有效果的指标为汇率期限结构，多空择时策略月胜率达到了65.75%，做空择时策略月胜率（月收益不小于0）89.04%。对杠杆因子有显著择时效果的宏观经济指标与汇率期限结构、进出口、利率等因素有关。

3.2.4 煤炭

对煤炭行业择时效果最为显著的宏观经济指标如下，一个是RPI:当月同比，另一个是CPI:当月同比。当RPI和CPI上升时，煤炭行业有超额表现，反之煤炭行业表现较差。

3.2.5 电力及公用事业

对电力及公用事业行业择时效果最为显著的宏观经济指标为国债收益率期限利差（10年-2月）。当期限利差处于历史均值-标准差到均值之间的时候做多电力及公用事业行业，其他时间做空电力及公用事业行业，能够将电力及公用事业行业的月胜率从47.53%提高到54.94%。

3.2.6 房地产

对房地产行业择时效果最为显著的宏观经济指标为工业增加值:当月同比。当工业增加值下降的时候做多房地产行业，其他时间做空房地产行业，能够将房地产行业的月胜率从51.02%提高到61.22%。

3.3 股票多空组合

3.3.1 中证500成长-中证500价值

对中证500成长-中证500价值择时效果最为显著的宏观经济指标为SHIBOR:1个月和工业增加值:股份制企业:当月同比。在SHIBOR处于历史均值-标准差到均值之间的时候或者工业增加值上升的时候做多多空组合反之做空，能够分别将月胜率从47.48%提高到59.71%，从46.58%提高到57.14%。成长与价值的相对收益往往受到较多利率的影响。

风险提示：以上结论均基于历史数据和统计模型的测算，如果未来市场环境发生明显改变，或者统计数据口径调整变化，不排除模型失效的可能性。

本文节选自国盛证券研究所已于2019年2月13日发布的报告《宏观逻辑的量化验证：映射关系混沌初开》，具体内容请详见相关报告。

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