动态宏观事件因子择时策略表现及仓位建议 [page::0][page::1][page::2]

• 9月创业板50指数仓位建议降至50%，较上月100%大幅下降。

- 经济增长及货币流动性信号均从100%降至50%左右，反映宏观环境趋于中性偏谨慎。

• 策略8月涨幅27.84%，显著优于等比例基准12.16%。

- 回测期（2014-2025）年化收益率17.59%，夏普比率0.89，最大回撤-29.35%，风险收益表现优于基准。

宏观事件因子构建与筛选流程 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 选取经济、通胀、货币、信用4大类共30余指标，涵盖PMI、PPI、M1等重要宏观数据。

- 统一数据月频率，缺失值通过历史中位数差分补齐，采用单向HP滤波防未来函数。

• 构建28种事件因子类型，包括数据突破均线、中位数及同向变化等，利用收益率胜率及开仓波动调整收益率进行筛选。

- 最终挑选11个表现优异的宏观因子，分为经济增长和货币流动性两大类。

择时策略仓位判定及标的介绍 [page::7][page::8]

• 当大类因子中超过2/3的细分因子发出看多信号，信号记为1；低于1/3则记为0；介于两者之间取比例值。

- 两大类因子信号取平均作为择时仓位信号。

• 推荐交银创业板50指数A（代码007464.OF），该基金成立于2019年，规模达32亿，跟踪误差小，具备执行策略的可投资性。

- 基金经理邵文婷任职期间管理多只被动指数基金，具备稳定管理能力。

策略回测及风险控制表现 [page::3]

| 绩效指标 | 策略 | 创业板50 | 等比例基准 |
|--------------|------------|----------|------------|
| 年化收益率 | 17.59% | 8.69% | 5.12% |
| 年化波动率 | 19.64% | 34.29% | 14.98% |
| 最大回撤 | -29.35% | -70.48% | -38.45% |
| 夏普比率 | 0.89 | 0.39 | 0.37 |
| 收益回撤比 | 0.59 | 0.12 | 0.13 |

• 策略回测显示较高收益及较低回撤，优于市场基准。

- 多年逐年收益表现稳定，特别是在基准回撤年份能有效控制下行风险。

9月平稳配置创业板50仓位——国金证券量化智投报告详尽分析

一、元数据与报告概览

• 报告标题：9月平稳配置创业板50仓位

- 报告作者：高智威、许坤圣

• 发布机构：国金证券股份有限公司

- 发布时间：2025年9月15日17:38

• 主题：基于动态宏观事件因子的创业板50指数择时策略研究与配置建议

核心观点与主要信息

报告基于国金金融工程团队此前发布的量化择时框架，针对创业板50指数构建了动态宏观事件因子择时策略。模型结合经济增长与货币流动性两大类因子的动态表现，给出2025年9月创业板50指数的配置仓位建议为50%，相比2024年8月的满仓100%显著降低50%。该决定反映了宏观经济信号减弱，但仍维持中性偏多观点。从历史回测与策略绩效视角，该择时策略表现出较好风险调整收益，且在多数年份取得正超额收益，回撤控制良好。报告同时推荐交银创业板50指数A（007464.OF）作为落地投资工具，详尽介绍了基金基本信息、基金经理及管理规模。报告最后披露了模型潜在风险提示。整体上，作者传达的主要信息是：在当前宏观环境信号减弱背景下，应稳健调整创业板50仓位，维持中性看涨策略。[page::0][page::1][page::2][page::8][page::11]

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二、逐章深度解读

1. 月度择时观点及策略表现

• 摘要与观点

本章节综述择时策略构建依据与9月仓位建议。策略基于国金团队“量化掘基系列之四”提出的动态宏观事件因子模型，拆解经济增长与货币流动性两个维度的信号强度，9月信号均降至50%（上月为100%），整体仓位建议由满仓降至半仓。细分因子4个经济指标中有2个发出看多信号，货币流动性中2个指标均发出看多信号，但整体权重折中形成50%仓位建议。由此，投资策略维持对创业板50指数的中性偏多立场。[page::0][page::1]

• 推理与假设

经济增长信号来源包括制造业PMI新出口订单、国债利差、新增社融及发电量等指标，货币流动性信号则囊括银行间质押式回购利率及SHIBOR期限利率。策略假设宏观事件因子具备预测创业板50指数未来走势的有效性，且通过多因子信号强度表达持仓调整逻辑。此外，仓位比例的调整反映了对当前及预期经济货币环境的动态评估。[page::1]

• 关键数据点

- 经济增长因子细分指标：制造业PMI新出口订单（0信号）、国债利差10Y-1M（1信号）、新增社融（1信号）、发电量同比（无信号）
- 货币流动性因子指标：银行间质押式回购利率7天（1信号）、SHIBOR1个月（1信号）
- 总体信号计算为发出看多信号的因子比例，例如经济增长因子55%
这些数值表明当前经济与货币层面信号虽未均衡看多，但仍偏积极，支持仓位减半的中性仓位策略。[page::1]

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2. 历史表现与策略回测

• 策略回测区间与手续费

回测期间设定自2014年5月1日至2025年8月31日，考虑单边交易手续费为万分之3，增强结果的真实可靠性。[page::2]

• 表现指标总结

- 年化收益率：17.59%，显著高于基准8.69%与等比例基准5.12%
- 年化波动率：19.64%，低于基准34.29%，说明波动性受控
- 最大回撤：-29.35%，较基准-70.48%显著改善
- 夏普比率：0.89，高于基准0.39，表明风险调整后收益出色
- 收益回撤比：0.59，高于基准及等比例基准
这些数据体现策略整体表现优异，兼顾收益与风险控制，具有较强的实际应用价值。[page::2][page::3]

• 年度收益及风险控制

策略在大多数年份产生正超额收益，尤其在基准出现回撤时能有效限制下跌幅度，验证了宏观事件因子择时策略的稳健性。[page::3]

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3. 宏观数据选用及预处理

• 宏观指标筛选逻辑

研究团队从经济、通胀、货币和信用四大类约30余项指标入手，包括制造业PMI、PPI、M1、国债利差等，覆盖周期性与流动性维度，确保基于宏观层面的多样化数据支持策略构建。[page::4]

• 预处理技术细节

四步数据预处理流程：

1. 对齐频率：将所有数据转为月度，日频指标转取月末值或月均值。
2. 缺失值填充：基于过去12个月指标一阶差分中位数进行填充，防止空缺导致误差。
3. 滤波处理：尝试单向HP滤波，避免未来函数泄露，通过量化方法筛选最优处理方式。
4. 衍生因子构造：对原始指标进行同比、环比、移动均线等多种变换，使指标更具方向辨识能力。[page::5]

• 事件因子构建流程

由数据与资产相关性确定突破方向，生成滞后事件因子，构造包括数据突破均线、突破中位数、同向变动三类因子，覆盖多周期、多参数，实现事件因子的多样化捕捉。同时，筛选因子基于收益率胜率与开仓波动调整收益率指标，确保因子具备统计显著性和稳定性。[page::5][page::6]

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4. 事件因子筛选及最终因子确定

• 筛选条件

- 事件因子必须通过95%置信区间t检验。
- 收益率胜率需高于55%。
- 事件发生频率不少于滚动窗口时间的六分之一。
叠加不同因子后，取胜率最高且相关性较低的组合，提升信号的综合预测能力。[page::6]

• 滚动窗口优化

针对不同宏观数据，使用48至96个月滚动窗口比较开仓波动调整收益，挑选最佳时间长度，确保因子适配当前市场环境。[page::6]

• 最终选择的11个宏观因子

- 经济增长类：制造业PMI新出口订单、国债利差10Y-1M、发电量同比、中长期贷款余额新增同比、新增社融滚动12个月和M1-M2剪刀差等。
- 货币流动性类：SHIBOR不同期限、银行间质押式回购加权利率等。
这两个类别共同影响择时仓位的动态调整。[page::7]

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5. 择时策略构建方法

• 大类因子信号量化

若大类因子中超过2/3的细分因子发出看多信号，则大类因子信号置1；小于1/3则为0，介于两者间取对应比例。

• 最终仓位信号计算

取经济增长因子及货币流动性因子信号的简单平均作为择时仓位比例。

• 策略概念直观明了，适合动态应变的市场环境。[page::7]

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6. 可投资标的介绍

• 交银创业板50指数A（代码007464.OF）

- 成立于2019年11月，以被动指数化策略紧密跟踪创业板50指数。
- 基金规模约32亿元，管理费率0.50%，托管费0.15%。
- 跟踪误差低（滚动1年约0.15%），适合执行择时策略组合。
- 基金经理邵文婷自2021年4月起任职，管理多只被动指数基金。
该基金是报告择时策略的理想兑现载体。[page::7][page::8]

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7. 风险因素评估

报告列举五大风险：

1. 模型失效风险：历史数据样本环境变化可能导致模型失去预测能力。

2. 政策风险：政策环境变化可能破坏资产与风险因子的稳定关系。

1. 市场大幅波动风险：全球政治摩擦升级等带来的系统性风险。

4. 基金资料局限：仅供研究参考，不具募集或宣传用途。

1. 历史业绩不代表未来表现。

对策未详细说明，但风险提醒体现了模型及策略应用中应保持审慎。[page::1][page::8]

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三、图表深度解读

图表1：宏观择时模块最新观点表（截至2024年8月31日）

| 观察维度 | 当前信号 | 上月信号 |
|------------|----------|----------|
| 经济增长 | 50% | 100% |
| 货币流动性 | 50% | 100% |
| 择时仓位 | 50% | 100% |
| 配置观点 | 中性看涨 | 看涨 |

此表简洁揭示了宏观因子信号和仓位分配的月度变动，支撑当前减仓半仓的配置建议。信号下降反映经济与流动性指标减弱，仓位相应调整。[page::2]

图表2：择时策略月度表现对比（2024年10月—2025年8月）

该表分月展示策略、创业板50指数和等比例基准的涨跌幅。整体来看，择时策略在多数月份超越两者，特别是2025年6月至8月表现尤为优秀，显示策略在市场反弹中更好捕捉收益，验证策略有效性。[page::2]

图表3：细分因子月度信号展示（2025年4月至9月）

此表列示经济增长及货币流动性两大类内多项细分因子的历史信号，可以观察到各因子的信号波动及趋势。例如国债利差10Y-1M和新增社融连续多月维持买入信号，而制造业PMI新出口订单信号较弱，体现细分指标对宏观环境变化的敏感性和差异性。[page::2]

图表4：宏观事件因子择时策略仓位历史趋势图

该柱状图反映2014年至2025年择时仓位的动态变化，可见仓位波动明显，最高可达100%，最低降至0%。图中蓝色横线约标示44.35%的策略平均仓位，表明策略整体倾向中等偏低的仓位水平，有效规避了大幅下跌风险。仓位的动态调整映射出宏观事件因子信号的灵活性和策略风险管理能力。[page::3]

图表5：策略净值走势对比图

该曲线图对比了择时策略、创业板50指数和等比例基准的累计净值走势。择时策略净值曲线持续上升且幅度明显高于对比基准，曲线更平滑显示波动率控制良好，强化了策略的可靠性与超额收益能力。[page::3]

图表6：择时策略与基准指标对比（2014-2025）

| 评估指标 | 择时策略 | 创业板50 | 等比例基准 |
|----------------|----------|----------|------------|
| 年化收益率 | 17.59% | 8.69% | 5.12% |
| 年化波动率 | 19.64% | 34.29% | 14.98% |
| 最大回撤 | -29.35% | -70.48% | -38.45% |
| 夏普比率 | 0.8902 | 0.3893 | 0.3668 |
| 收益回撤比 | 0.5992 | 0.1234 | 0.1332 |

强调策略在风险回报比、波动性管控和下行风险方面均显著优于创业板50指数及等比例基准，是策略可靠性的有力佐证。[page::3]

图表7：择时策略逐年收益柱状图

图示策略逐年超额收益波动，整体为正，部分年份超额回报显著，少数年份存在负收益但幅度较小，显示策略顺应周期，具备稳定的超额收益能力与控制大回撤特征。[page::3]

图表8：宏观指标清单及数据频率

详列经济、货币、信用等30余个宏观指标，包括数据频率（多为月度）、发布时间，体现数据多维度覆盖及高频更新特点，有助构建更精准择时因子。[page::4]

图表9：事件因子构建流程图

流程图清晰展示从数据预处理到事件因子生成及选择的步骤，体现系统性和科学严谨的建模流程。[page::5]

图表10和11：事件因子构建参数和衡量指标

三类事件因子（突破均线、中位数、同向变动）配合多参数，采用收益率胜率和开仓波动调整收益率两类衡量指标，体现多维度考量因子有效性及稳健性的策略研发理念。[page::6]

图表12：最终筛选宏观因子明细表

列举11个最终选定的因子，明确分类、处理方法（原始、HP滤波等）、滚动窗口长度，凸显策略筛选的精细化与科学性。[page::7]

图表13：择时策略仓位确定流程图

直观说明仓位计算规则和因子信号转换流程，利于理解策略动态调整仓位的逻辑基础。[page::7]

图表14和15：基金基本资料及基金经理管理基金列表

详尽推进拟用落地工具交银创业板50指数A的基本信息和基金经理邵文婷的旗下产品及管理规模，证明基金运作和管理具备专业和规模式优势，为策略实施提供可靠执行保障。[page::8]

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四、估值分析

本报告主要聚焦于量化择时策略构建、绩效表现及仓位建议，未涉及传统估值方法（如DCF或市盈率倍数法）评估。因此不涉及估值建模，但明确了择时策略通过量化宏观事件因子动态分配投资仓位，以期在行情中获得超额收益和风险控制。

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五、风险因素评估

风险提示部分识别了模型失效风险、政策风险、市场环境变化风险以及信息披露局限性等核心风险。主要强调历史数据统计与建模的环境稳定性是假设前提，一旦宏观或政策环境发生根本变化，模型的预测能力可能显著下降；同时，市场极端波动和国际政治摩擦风险不可忽视，这些均可能导致资产与因子间相关性失准。风险提示明确但未针对每个风险给出具体缓解措施，表明投资者应用时需自行考虑风险管理手段。[page::1][page::8]

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六、批判性视角与细节分析

• 报告对模型基于历史数据的稳定性较为乐观，但已有指出模型失效风险，提示需警惕样本外环境不可预见变化。
• 宏观事件因子虽然多维度覆盖，但由于宏观经济数据存在公布周期滞后和数据修正的可能，预处理虽充分，仍无法完全消除预测误差风险。
• 策略目前主要依托宏观数据，与创业板50指数业绩表现间的相关性在未来可能因政策或市场结构发生变化，具体因子权重变化未明确说明。
• 报告对流动性风险和国际政治事件导致的市场整体波动风险有所提示，但对模型如何动态调整以应对极端事件较为缺乏细节。
• 报告中择时仓位减半的决策有较明确数据支撑，但缺少对策略持仓变动成本及市场冲击的深入讨论（如交易滑点与税费影响）。

总体而言，报告结构严谨，逻辑清晰，理论与实践结合紧密，基于历史数据作出的推断合理，但仍需结合宏观环境变化与市场实际持续调整优化模型。

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七、结论性综合

本报告系统介绍了基于动态宏观事件因子构建的创业板50指数择时策略及其投资应用建议。通过对经济增长与货币流动性两大主因子的详尽分析和11个经过严苛筛选的细分宏观因子，构建了多层次且动态调整的择时框架。策略的核心优势在于：

• 动态而科学的仓位调整机制：仓位信号基于多指标综合信号权重，避免单一指标噪音影响，体现对宏观经济环境的适应性。
• 稳健的历史表现：年化收益17.59%、最大回撤仅-29.35%、夏普比率0.89等指标远超创业板50及等比例基准，回测涵盖十年以上周期，显示策略具备实际操作参考价值。
• 深入数据预处理与事件因子构建：采用频率对齐、缺失值填充、HP滤波及多样的因子构造方法，提升因子有效性与分辨能力。
• 明确的投资落地路径：推荐交银创业板50指数A基金，规模大、跟踪误差小，有效满足策略执行需求。
• 明确风险警示：覆盖模型失效、政策环境变化、市场系统性风险及信息披露局限，提醒投资者审慎决策。

图表充分展示了择时仓位动态变化趋势、策略净值增厚过程及细分因子信号变化，形成数据和文字相辅相成的论证体系。报告表达立场清晰，即基于当前宏观信号减弱背景，明智降低创业板50仓位，但对市场依然保持中性偏多观点，建议配置50%的仓位，既保留收益机会，也兼顾风险防范。

总体而言，该研究报告体现国金证券金融工程团队在量化择时领域的严谨建模能力与实务落地思考，为投资者理性应对创业板市场波动提供了科学依据和操作工具。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::11]

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参考图示

• 宏观事件因子择时策略仓位趋势图：

• 策略净值走势对比：

• 宏观事件因子择时策略逐年收益图：

• 事件因子构建流程图：

• 择时策略仓位确定流程图：

- 基金经理及基金基本资料见报告正文。[page::3][page::5][page::7][page::8]

报告