划重点
01国泰君安证券研究了22个宏观预期指标，分为6类，并计算各指标对各行业的重要性得分。
02以钢铁行业为例，固定资产投资、房地产开发和工业生产等对其较重要。
03通过指标得分加权，计算各行业的得分，得到半个月调仓一次、得分Top5行业组合年化超额收益率为14.84%。
04采用拟合度最低的指标间等权策略的年化超额为6.14%，说明模型过拟合风险可控。
05截至2024年11月20日，电子、机械设备、综合、家用电器和计算机的得分较高。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
本文转载自微信公众号：国泰君安证券研究
宏观经济数据的真实值与市场预测值之间的差异（超预期量）可能影响投资者的决策，从而影响资产价格。我们从Wind和Bloomberg收集了22个宏观预期指标，共分为6类。Bloomberg在多数指标上的预测准确度更高。
我们将超预期量（真实值-预测值）划分为六种状态，分别为超（低于）预期、连续超（低于）预期、边际状态、趋势状态、绝对高低和反转。每种状态内部又涉及多组参数，以此来遍历指标的参数空间，整体评估指标对资产价格的影响。以MLF 1年利率为例，在2022年至2024年整体处于超预期状态。
宏观指标对行业的影响方向往往难以确定，若单从逻辑进行判断，则可能既有正向的逻辑也有反向的逻辑。比如利率对银行盈利的影响，降低利率时银行贷款的收益率下降，是反向逻辑；但降低利率可能导致贷款量增加，是正向逻辑。因此，本文以数值测试得出的实验方向为主，并以逻辑常识进行修正，最终确定指标方向。
根据各组参数的回测结果，我们得到了各指标对于各行业的重要性得分。以钢铁为例，固定资产投资、房地产开发和工业生产等对其较重要。例如，LPR1年、LPR5年等利率类指标得分较高，表明钢铁行业对融资成本的变化较为敏感；同时，制造业PMI 和工业增加值同比得分较高，反映了经济扩张和制造业活跃对行业需求的正向带动。
使用指标得分加权，我们可以计算各行业的得分。半个月调仓一次，得分Top5行业组合年化超额收益率为14.84%，超额收益较为稳定。该策略的年化双边换手为23.34倍，胜率为55.34%。此外，采用拟合度最低的指标间等权策略的年化超额为6.14%，虽然超额收益有所降低但仍然存在，这说明模型的过拟合风险可控。截至2024年11月20日，电子、机械设备、综合、家用电器和计算机的得分较高。
风险提示：本文模型根据历史数据建立，随着市场环境的变化，指标的作用方向和作用强度可能发生变化，请注意模型失效的可能性。此外，本结论仅从量化模型推导得出，与研究所其他研究团队的观点不重合，有关研究所其他研究团队对上述行业的观点，请参考相关已发布的研究报告。
文章来源
本文摘自：2024年12月4日发布的《基于宏观超预期状态的行业配置策略》
梁誉耀，资格证书编号：S0880524080003
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