引言：

通常我们认为，宏观经济与市场之间存在着紧密的联系，然而，与资产价格有关的宏观因素众多，对各类资产价格的影响方向和程度也有所不同，怎么综合考虑这些因素最终形成资产配置策略呢？

六大维度划分经济周期

本文从中美两国的宏观经济出发，通过经济增长、通胀、流动性三个角度刻画宏观经济状态。为了准确且稳定的描述每一个经济维度，本文在众多宏观指标基础上，使用动态因子模型进行降维处理，以提取各类指标共振部分。我们发现，通过动态因子模型合成的宏观状态代理指标，对于资产价格表现具有显著区分度。

从合成的宏观指标来看，国内方面，经济增长指标于今年1月进入上行期，通胀指标正在探底，流动性指标于4月迈入上行期；海外方面，美国经济增长指标自2022年起持续下行，通胀指标正在快速回落，流动性指标在年初小幅震荡后进一步下行。展望看，在国内经济弱复苏、流动性有望维持宽松，美国衰退压力仍在、美联储高利率水平预计维持更长时间的背景下，当前经济周期暂无转向风险。

不同宏观指标对资产价格的影响方向和程度不同。国内经济增长指标对A股、中债、美股均有较强的区分度，对黄金价格则影响较小；国内通胀指标对中债的区分度最高；国内流动性指标反映的是债市利率变化，与A股显著负相关；美国经济增长指标同时影响美股和黄金，对国内市场影响相对有限；美国通胀指标对权益资产价格影响更为显著；美国流动性指标上行时同时利好A股和黄金。

构建从宏观经济到资产配置的桥梁

为了充分利用宏观经济与资产价格之间的关联性，我们基于不同资产配置模型的特点对模型进行改进，将宏观经济的增量信息纳入资产配置策略中。

均值方差模型与最大收益率模型：以相似宏观环境下的历史价格预测未来收益率，以替代经典的通过近期平均收益率来预测的方式。BL模型：用相似宏观环境下的优势资产表现替代主观观点，将历史相似宏观经济环境下的资产表现作为先验信息。风险平价模型：以相似宏观环境下的历史协方差预测未来协方差。基于宏观因子的风险平价模型：通过平等地暴露各类宏观因子风险而非各类资产价格波动风险指标，平均地获得通过承担各类宏观风险产生的收益。

五种资产组合策略结果对比

回测期间（2013年3月至2023年6月），最大收益率策略取得了最高的收益回报，年化收益率7.1%，但同时也伴随着最大的风险波动，年化波动率10.5%，年化夏普率相对较低，为0.49。均值方差策略表现稍显逊色，收益回报较高，为6.6%，最大回撤与波动率也相对较高，分别为14.0%和8.1%。BL策略表现较为平稳，具有较高的夏普率和最低的年化波动率，分别为1.10和3.0%，但是其收益率表现欠佳，年化收益率5.3%。同属低波动策略，风险平价策略相对而言表现更为优异，其年化收益率相对较高，为5.9%，而且在最大回撤和波动率方面控制相对较好，分别为5%和3%，年化夏普率最高，为1.31，在低风险水平下取得了可观的收益率表现。宏观因子风险平价策略与风险平价策略表现相对接近，相比之下，其波动率略高，为4.2%，年化收益率也略高，为6.0%。

风险提示：模型存在失效风险，历史数据存在不被重复验证的可能。