基金研究：基于宏观状态识别的多资产配置ETF组合

　　核心观点

    　　本报告的核心思路是通过宏观层面的经济增长、通胀、流动性、货币政策、美元指数、汇率、央行购金等指标及因子，采用马尔可夫转移模型识别宏观状态，分别探讨股票、债券和黄金的投资价值，根据市场环境的变化进行动态调整不同资产的风险预算，并综合考虑宏观状态、风险分配及业绩动量，构建多目标优化模型进行资产配置分析，构建ETF 配置组合。

    　　宏观因子配置模型

    　　宏观因子配置模型结合了风险模型和宏观周期模型，并且融合了因子配置的思路。分别从经济增长、通胀、股债性价比、货币政策等角度探讨股票投资价值，从美元指数、汇率、央行购金等指标研究黄金配置时机。债券的投资重点为风险防范，主要依据是流动性因子。

    　　宏观状态识别

    　　采用马尔可夫转移模型计算宏观因子状态及转移概率。根据马尔可夫转移模型，我们可以将因子划分为n 个离散状态，并获得因子在不同状态的转移概率。对于增长因子，我们将增长因子的状态和增长因子变化的状态进行综合考量，构建综合增长因子。进一步结合通胀因子状态，构建经济周期状态因子，并由该因子值来判定是否超配股票。黄金和债券的处理方式类似。

    　　基于状态识别的资产配置方案

    　　采用宏观状态模型+多目标优化模型进行资产配置，综合考虑宏观状态、风险分配及业绩动量。同时可根据宏观状态进行成长价值及大小盘风格择时，组合业绩均优于原始模型。

    　　构建全球资产配置组合。我们采用纳斯达克指数作为美股的代表纳入模型，组合整体业绩表现有所提升。假设同时考虑对A 股风格择时+美股，则目标波动率为1%、5%、10%和15%的组合区间年化收益率分别为5%、12%、19%和25%。但该组合的风格轮动及资产选择都相对极致，实际在做投资管理时仍需考虑风险做更均衡的组合配置方案。

    　　ETF 组合构建

    　　采用ETF 来构建基于宏观状态识别的基金组合。相关ETF 主要有沪深300ETF、中证1000ETF、中证红利ETF、创业板ET F、黄金ETF、恒生ETF、中证短融ETF 和10 年期国债ETF ，组合构建方法相对前文回测更均衡。目标波动率为3%、5%、10%和15%的组合可对应保守型、稳健型、均衡型及积极型FOF ，组合2012 年至今的年化收益率为7%、11%、18%和21%。

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