宏观周期与高维变量体系构建 [page::0][page::1]

• 采用五大类宏观变量：经济增长、通胀、利率（流动性）、库存、信用构建宏观因子。

- 利用单边HP滤波和因子动量划分宏观趋势和状态，解决单一经济周期稳定性及边际状态差异问题。

• 高维度组合更准确反映宏观对宽基、风格及行业的收益驱动机制。

当前宏观经济与资产定价逻辑分析 [page::3][page::4]

| 宏观指标 | 本期状态 | 本期趋势 | 说明 |
|----------|----------|----------|--------------------------|
| 经济增长 | 高位 | 上行 | 弱复苏态势，工业增加值稳定|
| 通胀 | 中位 | 上行 | PMI指标回升，通胀呈上升趋势|
| 流动性 | 低位 | 上行 | SHIBOR小幅上升，流动性边际改善|
| 信用 | 中位 | 下行 | 综合信用指标延续下行态势 |
| 库存 | 中位 | 下行 | 主动去库存，补库动力不足 |

• 当前供需不足，政策和流动性支撑为主，红利指数防御属性较强，建议偏多配置红利指数。

- 风格轮动策略推荐红利、价值，成长及绩优短期内承压。

中证全指择时策略构建与表现 [page::5][page::6]

• 以流动性+库存及流动性+信用为子策略，信号阈值0.6以上做多。

- 2012年1月至2025年8月，策略年化收益16.34%，超额收益10.52%。

• 夏普比率3.42，最大回撤28.10%，远优于基准。

- 当前库存中位下行流动性低位上行，持仓建议由积极转为中性。

红利指数择时策略及回测表现 [page::7][page::8]

| 指标 | 净值（年化收益） | 波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|------------|------------------|--------|----------|----------|
| 基准 | 2.41% | 10.12% | 0.24 | -20.14% |
| 策略净值 | 11.12% | 15.02% | 0.74 | -19.92% |
| 超额收益 | 8.67% | 9.73% | 0.89 | -12.47% |

• 通胀+库存、库存+信用组合信号，满足阈值时做多红利指数，持续获得超额收益。

- 当前通胀中位上行，库存中位下行，红利指数配置建议维持偏多。

风格轮动策略构建及回测 [page::8][page::9][page::10]

• 两个有效宏观因子组合：通胀+库存和通胀+信用。

- 以月末预测值排名前两名风格等权配置，覆盖六大风格（大盘、小盘、价值、成长、红利、绩优）。

• 2014年9月至2025年8月，年化收益13.89%，超额收益7.43%。

| 指标 | 风格轮动 | 风格等权 | 超额收益 |
|------------|----------|----------|----------|
| 年化收益 | 13.89% | 6.01% | 7.43% |
| 年化波动 | 23.73% | 22.11% | 10.57% |
| 夏普比率 | 0.59 | 0.27 | 0.70 |
| 最大回撤 | -45.93% | -50.96% | -19.91% |

• 当前宏观环境通胀中位下行，库存低位下行，建议配置红利及价值风格，成长和绩优需谨慎。

核心结论与投资建议 [page::0][page::3][page::11]

• 宏观多因子组合模型提供更稳定有效的资产配置信号。

- 宽基指数择时、红利指数择时和风格轮动均表现出较强的超额收益能力。

• 当前宏观经济弱复苏，重点优选小盘、红利及价值风格，保持适度仓位，防范政策及市场波动风险。

《高维宏观周期驱动风格、行业月报(2025/8):优选小盘、红利风格》详尽分析报告

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1. 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(2025/8):优选小盘、红利风格》

- 报告作者及团队：李杨（副所长、金融工程及金融产品首席分析师，财富管理研究首席分析师，注册号SAC:S0210524100005），及华福金工团队（熊颖瑜、赵馨、何佳玮、林依源、郑文睿、熊晓湛等）[page::0,12,13]

• 发布机构：华福证券研究所

- 发布时间：2025年9月8日

• 分析对象：宏观经济周期与其对风格、行业指数的驱动关系，尤其偏好小盘及红利风格资产

- 核心主题：运用高维宏观变量框架，纠正传统宏观周期划分在周期识别及投资预测上的不足，构建综合多维度宏观因子模型，指导宽基、中证红利指数及风格指数（六种风格）的择时及配置

• 核心结论摘要：

- 通过构建五维宏观因子（经济增长、通胀、利率流动性、库存、信用），结合单边HP滤波消除短期噪声，采用高阶维度视角和因子组合细分，不同宏观状态及其边际变化下资产价格传导不一致，因此需要结合趋势与时序百分位划分周期，提高预测准确性。
- 基于上述框架构建的中证全指择时策略，年化收益率16.34%，超额10.52%；红利指数择时策略年化11.12%，超额8.67%；风格轮动收益13.89%，超额7.43%；目前推荐配置小盘和红利风格。
- 风险提示包括市场波动与政策不确定性，报告数据和结论具有一定局限性[page::0,1,11]

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2. 逐节深度解读

2.1 导语与高维宏观周期框架

• 关键论点总结：

- 传统宏观经济周期划分稳定性较低，对股市短期预测效果有限。
- 宏观因子的边际变化和所在状态对资产价格的影响不一致，单一维度不足以表现实际传导逻辑。
- 通过多宏观变量的组合及“升维”处理，考虑边际变化与状态时序相结合，能够更准确地刻画宏观周期，进而预测宽基指数、风格指数及行业盈利的未来表现。

• 逻辑及假设：

- 五大宏观变量：经济增长、通胀、利率流动性、库存、信用，作为反映宏观经济全貌的关键指标集合。
- 变量经过单边HP滤波（Hodrick-Prescott滤波器）处理，分离趋势与短期噪声。
- 宏观因子状态划分包括趋势（上行、下行）与位置（高、中、低），结合动量与时序百分位。
- 此举避免了传统周期定义中拐点识别的频繁误判，提高了周期判断稳定性和有效性。

• 图表解析：

- 图表1描绘了宏观变量构建、升维与远期资产定价传导的整体流程，体现了变量筛选、状态划分、以及最终对宽基、风格、行业的预测模型建构[page::1]

2.2 宏观周期识别框架

• 关键论点：

- 介绍了当前主流的经典周期分析框架，包括美林时钟（基于经济增长与通胀四阶段划分）、金融周期（货币与信用宽/紧张组合）、库存周期（基于经济增长与库存主动/被动变化划分）。
- 该报告指出这些单维度体系存在使用未来数据、拐点识别不准确及状态频繁切换问题。
- 因此提出以五个维度指标的组合为基础的宏观周期识别框架：经济增长（PMI、新订单、GDP等），通胀（大宗商品价格等），利率（短中债期限利率及SHIBOR），库存（产成品库存、商品房销售），信用（社会融资余额同比等）[page::2]

• 图表解读：

- 图表2总结了美林时钟、金融周期和库存周期的特征要素及状态划分。
- 图表3具体列出了每个宏观维度指标，展示指标的细节构成，反映指标多样和细化，有助于提高宏观周期识别的广度和深度[page::2]

2.3 当前宏观状态解析

• 论点摘要：

- 经济整体处于弱复苏阶段，宏观指标分位高达83%，表明经济韧性较强。
- 经济增长指标稳定，如工业增加值5.2%、汽车产销高位、PMI环比改善，显示短期内经济动能边际修复。
- 流动性略有改善（分位由22.2%升至27.8%），但仍处低位，短端利率（SHIBOR 9个月）小幅上升，利率水平稳定。
- 信用指标有所回落，信用环境处于中性偏弱，M2同比增速维持8.8%的货币宽松水平，但信用投放意愿不足。
- 库存指标下降（63.9%），反映补库存动力不足，需求修复依旧有限。
- 结论：需求端显疲弱，但政策和流动性仍具支撑，整体宏观经济虽韧性足但具分化，短期建议稳健配置，更偏好小盘和红利风格[page::3]

• 图表4详细解读：

- 表格显示经济各指标细分项，从工业GDP、发电量、汽车产销、钢产量、商品房销售、PMI到价格指数和债券利率，均提供了上期与本期数据及变化量，表明多细项指标处于高位上行状态。
- 例如GDP小幅回落但仍维持中高水平，PMI生产指数从0.1升至1，PPI、热卷和螺纹价格指数光滑显示通胀呈中位上行趋势。
- 期债收益率普遍上升10%-18%，显示资金成本存在小幅提升。
- 信用（社会融资同比）和库存指标均呈现边际下行，显示结构性风险和需求疲软[page::3]

2.4 宏观要素边际变化对应资产配置策略

• 核心论点：

- 宏观边际变量（库存、信用、通胀和流动性）的最新状态对资产价格产生直接影响。
- 当前库存处于中位下行，信用和通胀处于中位，流动性虽低位但保持小幅上行，形成复杂但偏中性偏乐观的配置环境。
- 红利指数防御性强，具阶段性配置价值，适度偏多配置。
- 风格方面，红利和价值表现相对较好，成长和绩优短期承压，配置上建议均衡且谨慎。

• 图表5与6分析：

- 图表5展示中证全指和红利指数两种宏观因子组合策略的预测均值、状态和趋势，均维持“持有”，表明当前信号支持配置。
- 图表6呈现五大指标及其状态对不同风格（大盘、小盘、成长、绩优、红利、价值）敏感度排序，如信用和库存下行时，小盘和红利排名靠前。这说明当前宏观组合偏好小盘和红利风格。

• 图表7宏观经济变化柱状图：

- 经济指标和信用品质指标微幅下行，通胀和流动性指标体现为中上升趋势，库存指标稍有回落，宏观指标整体表现分化。

2.5 宽基择时策略

• 策略设计：

- 结合流动性和库存两个子策略，对中证全指未来收益进行预测。
- 规则为任一预测值高于0.6阈值，则持有，低于则做空。

• 实证表现：

- 自2012年1月底至2025年8月底，年化收益16.34%，相对基准超额收益10.52%，夏普比率高于基准。
- 当前库存指标下降，补库动能减弱，流动性边际改善，但市场支撑力度有限，因此配置建议从积极转为中性观察。

• 图表8-10解读：

- 图表8显示择时策略净值曲线与基准对比，净值稳步上升，超额收益丰富。
- 表中净值表现波动合理，最大回撤显著低于基准-28.1% vs -51.3%，表明策略有较好风险控制。
- 年度收益表现显示2020年表现突出（324.1%收益），风格表现稳健，波动率与基准持平，夏普比率明显提升。
- 图表11统计显示，不同流动性和库存状态下，上涨概率均大于50%，其中流动性上行和库存中位状态的上涨概率最高，支持策略择时逻辑[page::5,6]

2.6 红利指数择时策略

• 策略设计：

- 结合通胀+库存、库存+信用两个子策略预测红利指数未来收益。
- 均值高于0.6则做多，低于则做空。

• 表现与建议：

- 2012年至2025年8月，策略年化收益11.12%，超额8.67%，具有稳定的防御性。
- 当前通胀由中位下行转为上行，库存中位下行，宏观环境虽较宽松度下降但仍支持红利风格，建议偏多配置。

• 图表12-14分析：

- 图表12净值和超额收益曲线持续正向走势，显示良好择时的有效性。
- 绝对收益11%，夏普比率0.74，策略回撤明显小于基准，稳健性突出。
- 年度收益表现显示各年份存在波动，但整体呈现良好回报，且波动率低于宽基市场，体现其防御属性。
- 图表15中通胀、库存及其状态对红利指数上涨概率影响显著，中位及高位状态对应较高上涨概率[page::6,7,8]

2.7 风格轮动策略构建与实证

• 构建逻辑：

- 使用宏观因子两两组合，滚动预测六大风格指数未来远期收益（六种风格为大盘、小盘、价值、成长、申万绩优、红利）。
- 月度择时，选取预测收益排名前二的风格做等权配置。
- 筛选出“通胀+库存”和“通胀+信用”两套有效宏观组合，二者策略净值曲线互补提升整体稳定性。

• 策略表现：

- 2014年9月起至2025年8月，年化收益13.89%，超额7.43%，夏普为0.59，高于风格等权基准0.27。
- 最大回撤-45.93%，优于基准-50.96%，表现稳健。

• 图表16-20解读：

- 图表16展示风格轮动配置逻辑，基于预测远期收益和平滑预测实现轮动。
- 图表17呈现两个宏观组合策略累计净值显示都优于风格等权，特别是通胀+库存策略，在2025年出现明显超额增长。
- 图表18综合持仓表现出组合净值持续攀升，超额收益明显。
- 图表19、20分别为策略收益指标和年度表现，体现整体良好收益特征与较好风险调整表现。
- 图表21列出了2025年内各月份风格指数对应的两项宏观因子组合预测值及排名，显示小盘与红利风格持续获得较高预测排序，支持报告推荐小盘、红利的观点[page::8,9,10]

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3. 图表深度解读

此部分涵盖报告内所有重要图表的详细解析：

• 图表1（宏观变量到收益传导）：揭示从宏观变量构建、升维，到最终预测资产价格和行业盈利的链条，强调通过动量与状态叠加反映周期真实转折，提升预测能力。
• 图表2-3（周期与指标框架）：明晰传统周期模型短板，展现五个宏观维度的选取标准和具体指标，确保模型涵盖经济全貌，避免漏检重要信号。
• 图表4（核心指标状态）：通过大量细项指标展示当前经济、通胀、利率、库存及信用具体数值和趋势，量化宏观现状，是报告定价与配置判断的重要数据基础。
• 图表5-6（宏观要素预测资产策略）：展示基于宏观预测的策略信号和风格敏感度，清晰反映哪些宏观状态适合哪些风格，为模型持仓提供科学依据。
• 图表7（宏观经济变化柱状图）：对比7月与8月五大指标分位变化，反映近期宏观环境微调。
• 图表8-10（中证全指择时）：

- 图8：策略净值表现优于基准，显示流动性和库存指标组合择时有效；
- 图9：核心风险调整指标和绘制年度收益，体现策略优越性和风险控制；
- 图10：多年度绩效数据支持策略稳健性及盈利能力。

• 图表11（上涨概率统计）：以概率视角验证流动性与库存多维状态对市场上涨的定价能力，支持择时模型构建逻辑。
• 图表12-14（红利指数择时）：

- 净值提升趋势明显，策略具稳健成长性；
- 年度绩效数据表现规律，良好防御性；
- 波动率和最大回撤均低于基准，适合防御性投资需求。

• 图表15（红利上涨概率）：验证通胀与库存状态对红利指数涨幅的影响，低库存下行降低上涨概率，高库存及中位通胀提升防御效果。
• 图表16-20（风格轮动策略）：

- 图16布局宏观因子组合风格轮动逻辑；
- 图17展示不同宏观组合累计净值，证明组合互补优势；
- 图18-20从净值、超额收益、风险指标及年度表现角度全面展现其优良表现与相对稳健性。

• 图表21（风格轮动敏感性详细数据）：月度具体预测排序体现风格轮动的动态追踪能力，支持投资者根据宏观因子灵活调整配置。

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4. 估值分析

报告未涉及传统的公司估值方法如DCF或相对估值市盈率等估值模型，而是侧重于宏观经济指标对指数及风格资产的阶段性择时，属于宽基和风格指数的量化择时策略范畴。策略依据历史数据回归和阈值判定，预测未来收益概率，实现资产配置优化。这种方法强调预测收益和风险调整收益，而非单纯静态估值。

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5. 风险因素评估

• 宏观风险：市场环境或政策出现重大不利变动，可能导致行业表现差于预期。

- 数据与模型风险：报告中使用样本数据有限，样本未必能代表整体市场全貌；统计和处理方法存在误差和偏差的潜在风险。

• 市场波动风险：整体市场存在不可避免的波动性，可能导致组合收益波动加大。

- 缓解手段：报告未详细讨论明确缓解策略，但通过多维指标与组合策略设计，力求分散风险、提升策略稳定性[page::0,11]

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6. 批判性视角与细微差别

• 数据局限：使用的宏观指标多为历史数据，且部分指标存在数据滞后问题；边际变化和状态划分的合理性依赖于HP滤波及统计方法，可能对不同时间周期敏感，降低模型泛化能力。

- 状态定义的复杂性：多维度组合与升维虽然提高识别准确性，但也增加了模型的复杂性和调试难度，存在过拟合风险。

• 策略表现的长期可持续性：虽然择时策略历史表现优秀，但未来金融环境变化（如政策调整、市场结构变革）可能导致模型效用下降。

- 无明确估值模型比较：报告未与传统估值方法结合，忽视估值对价格的直接影响，可能限制对资产泡沫或低估情形的识别。

• 部分表格数字显示异常或转换错误：如部分收益数值出现极大异常值（如2025年初至今收益2151%？），可能系数据录入或格式转换问题，需谨慎参考。

- 风格轮动解释存在复杂多变情形，部分预测排序差异显著，表明策略需要不断检验动态有效性。

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7. 结论性综合

本报告通过构建和运用涵盖经济增长、通胀、利率流动性、库存和信用五大类指标的高维宏观周期模型，结合单边HP滤波和动量与状态划分，形成了针对宽基指数、中证红利指数及六大风格指数的量化择时和风格轮动策略。该模型克服传统单维度周期分析的不稳定和误判问题，实现了较高的历史年化收益率（宽基16.34%，红利11.12%，风格轮动13.89%），并均取得显著的超额收益和较为稳健的风险调整表现。

通过大量细致的宏观数据剖析与动态状态追踪，报告展示了当前宏观环境的弱复苏特征，流动性改善但库存和信用边际疲弱的场景下，配置建议向小盘和红利风格倾斜，强调稳健和防御兼顾。特别是红利指数因其高通胀中性及库存信用结构具防御属性，获得持续偏多配置建议。

图表分析强化了策略在真实市场测试中的优异绩效及动态持仓调整机制，支持投资者针对当前复杂的宏观周期环境采取更加科学、灵活的量化择时和风格轮动策略。

然而，策略依赖于宏观指标样本数据的完整性及模型设定的稳健性，且宏观经济环境和政策风险仍可能导致未来表现波动，需结合实时动态修正策略参数，避免过拟合和数据隐含偏差。同时，报告未涉及直接的公司或行业估值方法，建议后续研究结合基本面分析补充。

综上，华福证券该团队基于高维宏观周期的量化择时框架，为资产配置和风格投资提供了系统且实证扎实的决策支持，值得量化投资者及机构关注和深入应用[page::0-10,11].

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结语

本报告系统而深入地结合了宏观经济学与金融市场实证分析，展现了现代量化投资中宏观因子分析的先进方法及其投资实用性。通过详尽解读与图表剖析，明确了策略构建、数据来源、逻辑链条及风险评估，为投资者提供了强有力的指导依据。未来，结合其动态调整能力与市场实践，有望持续助力实现资产组合的稳健增值。

报告