宏观友好度评分指标：对于大类资产和风格轮动研究，主动配置团队主要采用自上而下的宏观周期因子和资产宏观基本面评分方法。宏观友好度评分指标系的本质是搭建宏观经济预期与资产收益率预期间的映射关系。基于对投资时钟和周期嵌套模型的理解，我们将某个经济体的某类短周期的环境压力大小进行量化，从而形成若干个具有鲜明周期特色的底层宏观因子。然后综合考虑相关性和经济学逻辑将多个底层宏观因子合成为针对某类资产或风格宏观友好度评分指标。
全球大类资产配置策略：全球宏观周期结合量化BL模型表现稳定。引入汇率的宏观友好度观点BL模型策略在迭代美债、黄金研究框架评分后，2019年至2024年三季度末回测期内，其年化收益可达到23.9%，夏普比率为1.48。如沿用原策略全部历史参数，该策略年化收益率可达22.0%，夏普比率仍然可以达到1.44。
风格宏观友好度评分在BL模型中的实践：运用宏观周期因子可构建A股五大风格友好度评分，将BL模型再次引入到风格轮动策略中，构建主被动结合的风格宏观友好度观点BL模型策略。回测数据显示，该策略年化收益率达到22.1%，夏普比率为0.95。相对于基准策略提升明显，相对万得全A累计超额达到161%，2024年以来超额收益达到23%。
结论和配置建议：黄金和金融板块的配置价值仍然值得重视。全球大类资产配置策略资产配置集中于黄金资产，而风格宏观友好度观点BL模型策略依然看好金融风格。短期我们认为化债方向仍然具有高胜率，互换便利SFISF和回购增持专项再贷款工具的相继发布实施将有效提升投资者对于股票市场的信心。金融板块的机遇仍然值得重视。
风险因素：模型设计的主观性，分析维度存在局限性，历史与预期数据存在偏差，市场一致预期调整；黑天鹅事件等可能导致大类资产相关性增加，量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险。
文章来源
本文摘自：2024年10月20日发布的《等量齐观：风格宏观好友度评分在BL模型中的应用 》
王子翌，资格证书编号：S0880523050004
李 健，资格证书编号：S0880123120065
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