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股市宏观驱动力轮动——经济增长or流动性?

核心驱动因素:经济增长OR流动性?  

经济增长与流动性是影响股票市场中长期走势的两个较为重要的宏观因素,判断当下市场主要受经济增长亦或是流动性驱动,对于预测市场未来走势具有重要意义。解决该问题的一个思路是,如果我们能分别找到对经济增长和流动性较为敏感的行业,便可进一步根据两类行业近期表现情况,判断当前哪类宏观因素对股市的驱动程度更强。  

1)以工业增加值同比增速作为经济增长的代理指标。对经济增长相对最为合适的代理指标是GDP,但GDP更新频率较低,因此我们选择月频更新的工业增加值作为经济增长的代理指标,并以工业增加值的同比增速来刻画经济增长的变化。  

2)以剩余流动性同比增速作为流动性的代理指标。我们使用反映剩余流动性的「M2同比-社融存量同比」作为流动性的代理指标,并以剩余流动性的同比增速来刻画流动性的变化。  

3)通过回归分析识别经济增长与流动性敏感型行业。我们借助回归分析,识别各行业股票价格走势与经济增长变化更为相近还是与流动性变化更为相近,从而得到经济增长与流动性敏感型行业。  

4)根据经济增长与流动性敏感型行业的近期表现,动态确定股市核心驱动因素。如果近期经济增长敏感型行业的波动率相对更高,说明经济增长敏感型行业受宏观冲击相对更大,即经济增长是股市主要驱动因素,反之流动性是股市主要驱动因素。  

经济增长与流动性驱动指数  

我们希望构建反映经济增长与流动性对股市驱动效果的指数,以期在经济增长(流动性)核心驱动阶段内,使用相应指数来判断股市未来走势。  

1)以流动性产生过程为逻辑,构建流动性驱动指数。我们在前期报告《量化配置系列(4):资产宏观流动性驱动指数及其应用》中,以流动性产生过程为逻辑打造了宏观流动性指标体系,并进一步从指标体系中量化筛选对股票未来走势有显著预测效果的指标,得到了宏观流动性驱动指数。  

2)以GDP构成项为框架,构建经济增长驱动指数。在支出法下GDP的计算公式为:GDP=消费+投资+政府购买+净出口,我们分别从这4个维度出发,寻找细分指标来构建经济增长指标体系,并进一步从指标体系中量化筛选对股票未来走势有显著预测效果的指标,得到了经济增长驱动指数。  

驱动力轮动模型的构建与应用  

根据以上研究,我们可以通过对市场核心驱动因素及其驱动方向的判断,来预测市场未来走势,即构建「驱动力轮动模型」:  

1)第一步,每月末,识别当下市场的核心驱动因素,作为下个月市场核心驱动因素的估计。  

2)第二步,每周末,若当前市场核心驱动因素为经济增长(流动性),则根据经济增长(流动性)驱动指数的择时观点来判断下周市场走势。  

驱动力轮动模型有较为出色的择时效果。2007年至今,基于驱动力轮动模型的择时策略可以获得23.89%的年化收益,同期中证全指的年化收益为8.20%,信号变换胜率为67.44%。从年化收益和信号变换胜率的角度看,驱动力轮动模型的择时效果要优于单一经济增长驱动指数与流动性驱动指数的择时效果。加入内生结构预警指标后,驱动力轮动模型的择时效果进一步提升。我们尝试在驱动力轮动模型中,加入前期报告里所构建的内生结构预警指标。加入内生结构预警指标后,策略从2007年初至2021年7月的年化收益由23.89%提升至26.11%,信号变换胜率由67.44%提升至71.11%,并可以在2015年股灾前以及2021年春节后及时逃顶,从而提升择时策略整体表现。 




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