【国投证券】基于宏观周期视角的行业轮动之二：美林时钟.pdf

2024-04-21

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1.策略逻辑回顾

经济周期（Economic Cycle）描述了经济在特定时期内表现出的周期性波动特征，包括经济增长与衰退的反复循环过程。深入了解宏观经济周期对不同行业的影响作用在投资中显得尤为关键。我们认为经济周期会对风格产生一定影响，进而通过风格传导至行业，对行业产生影响。为了验证这一命题，我们在上篇报告中以 Barra 风格因子作为风格的媒介，对货币信用不同周期下 Barra 风格因子的表现进行测试。测试结果表明：每个周期下影响显著的 Barra 风格因子各不相同，因此我们证明了经济周期对风格的影响作用。

在验证了经济周期会对风格有所影响之后，我们期望将经济周期对风格影响的逻辑推导拓展至经济周期对行业因子的影响。由于行业因子种类繁多且可以根据研究需要进行增补，因此由行业因子构成的因子池能提供极为丰富的信息。在上一篇报告中，我们对众多行业因子在货币信用周期各阶段的表现进行了实证分析。分析结果表明，在不同周期下，各行业因子的表现存在明显差别，从而证实了经济周期的确会对行业因子产生影响。基于上述论证，我们提出了“基于宏观周期视角的行业轮动策略”。策略分为以下 3 步： (1) 划分经济周期。通过宏观经济指标判断经济周期。例如用 GDP 同比、PMI 同比指标刻画 “增长”周期；用社融刻画“信用”周期。 (2) 收集各周期下影响显著的行业因子。每个周期下对因子池中的行业因子进行测试，筛选出影响显著的行业因子。 (3) 通过行业因子筛选行业。每个周期分别利用该周期下影响显著的行业因子对行业打分从而筛选行业。

本篇我们以美林时钟为起点，探讨该周期对大类资产表现、风格的影响，并在此基础上外推扩展，探究美林时钟对行业因子的影响作用。最终基于以上研究提出“基于美林时钟的行业轮动策略”。

2.美林时钟

随着投资市场的全球化和复杂化，单一的投资策略难以满足投资者对高收益和低风险的追求。投资者和基金经理需要一种更系统、更科学的方法来指导其投资决策，特别是在预测经济波动及其对各类资产表现的影响方面。在 20 世纪中叶，随着全球经济的发展和金融市场的成熟，投资者和经济学家开始意识到经济活动并非线性发展，而是呈现出一种周期性的波动模式。这种波动对于资产价格、投资回报以及投资风险具有显著影响。美林证券（Merrill Lynch）公司的分析师提出了美林时钟模型，这是一个创新的框架，旨在将经济周期的不同阶段与投资策略直接对应。该模型识别了经济周期中的四个主要阶段—复苏、过热、滞胀和衰退，并提出了针对每个阶段的投资建议。美林时钟是一种典型的“增长-通胀”类时钟，该模型通过增长与通胀两个维度对经济周期进行划分。

由于价格粘性的存在，商品价格变化往往会滞后于经济增长。这种增长上下行与通胀上下行的错配使得经济周期可以被分为四个阶段。当增长与通胀同时下行时，对应衰退阶段。此时为了促进经济复苏，央行通常会执行降低利率的措施，这将促使增长曲线由降转升。但是由于价格粘性存在，通胀曲线依然保持下行。此时增长上行、通胀下行，对应复苏阶段。随着经济持续增长，商品价格逐渐做出反应。此时增长与通胀同时上行，对应过热阶段。为了抑制通货膨胀，央行通常会适当增息，这将促使增长曲线由升转降。但由于价格粘性的存在，通胀曲线依然保持上行。此时增长下行、通胀上行，对应滞胀阶段。

3.美林时钟划分

通过上一章的介绍，我们对美林时钟有了初步认识。下面我们将探讨如何对美林时钟的四个阶段进行划分。

(1) 确定宏观经济指标。例如我们可以用 GDP 同比、PMI 同比指标刻画“增长”，社融同比指标刻画“信用”。 (2) 宏观指标处理。例如我们可以分别计算宏观指标的长短均线。 (3) 判断经济周期。例如当 PMI 同比短均线位于长均线上方时，我们判断 PMI 同比指标处于上行趋势，此时对应“增长上行”周期。其中在宏观指标处理方面，我们的原始方法计算了宏观经济指标的 3 月移动平均线（MA3）与 6 月移动平均线（MA6），之后通过比较指标 MA3 与 MA6 的相对位置来判断指标的上下行趋势，进而对经济周期进行划分。

3.1.宏观周期划分方法回顾

在《基于宏观周期视角的行业轮动—货币信用周期》报告中，我们介绍了一种宏观经济周期的划分方法。

3.2.原始周期划分方法的不足与改进

近期，在跟踪“基于货币信用周期的行业轮动策略”时，我们注意到之前使用的周期划分方法存在一定的局限性。主要问题是原始方法仅使用一对均线判断指标走势，难以把握指标整体趋势，可能会带来误判，准确度不够高。以增长周期划分为例，我们使用 PMI 同比作为增长指标来刻画增长周期。按照原始的周期划分方法，我们分别计算增长指标的 3 个月移动平均值（MA3）与 6 个月移动平均值（MA6），当 MA3 大于 MA6 时，我们认为增长指标处于上行趋势，此时对应增长上行周期；当 MA3 小于 MA6 时，我们则判断增长指标处于下行趋势，此时对应增长下行周期。我们注意到，仅使用 MA3 与 MA6 一组均线来分析指标趋势可能会导致错误的判断。在这段时间里，增长指标总体上呈现出下降趋势，即便在 2013 年 1 月和 2 月指标下降趋势有所放缓，但并未改变整体趋势。然而，根据原始的周期划分方法，在 2013 年 3 月和 4 月，周期被短暂判定为“增长上行”，这与整体的指标趋势相悖，造成了误判。

为了更准确地把握宏观指标的整体趋势并降低误判的可能性，我们对宏观指标趋势的判断方法进行了优化。我们不再对宏观指标的 3 月移动平均线（MA3）与 6 月移动平均线（MA6）进行比较，而是分别比较宏观指标的 MA1 与 MA2、MA2 与 MA3、MA3 与 MA4、MA4 与 MA5……MA10 与 MA11、MA11 与 MA12 这 11 对长短均线组合，如果短均线大于长均线则计为 1，反之则计为-1。最后我们将 11 对长短均线组合的（1，-1）判断结果求和，若和大于 0 则判断为指标处于上行阶段，反之若和小于零则判断指标下行。

3.3.美林时钟划分

首先让我们来确定宏观经济指标。我们使用制造业 PMI 同比来刻画增长周期。之所以使用 PMI 而不用 GDP，是因为 PMI 是每月发布的，能够提供关于经济状况的即时信息，而 GDP 每季度公布一次，有较大的时间滞后。对比二者， PMI 能够更快地反映经济活动的最新变化，为政策制定者和市场参与者提供更为及时的数据支持。除此之外，PMI 是一个先行指标，能预示经济活动的未来趋势。它由新订单指数、生产指数、从业人员指数、供应商配送时间指数和原材料库存指数构成，这些指标能预示未来的经济走向。相比之下，GDP 是一个滞后指标，反映的是过去的经济活动。因此我们使用 PMI 来刻画增长周期。

通胀方面，使用消费者价格指数（CPI）和生产者价格指数（PPI）等权平均来刻画通胀周期是一个有效的方法，因为这样做能够提供更为全面和平衡的通胀视角。 CPI 主要衡量消费者购买商品和服务的价格变化，反映了消费者购买力的变化，直接影响到家庭的生活成本。PPI 则是从生产者的角度看商品价格的变化情况，反映了企业的生产成本变化。通过结合这两个指标，我们可以获得从生产到消费全链条的价格变动信息，更全面地理解通胀。综上，使用 CPI 同比与 PPI 同比等权平均来刻画通胀可以帮助分析师和经济学家更好地理解价格变动背后的经济因素，如原材料成本变化、需求变动等，从而提供更为全面的经济分析和见解。

我们统计 2010 年以来复苏、过热、滞胀和衰退四个周期的平均持续时间。具体的统计方法是用每个周期的总持续天数除以该周期出现的频率。衰退期每次平均持续 255 个交易日，是四个周期中持续时间最长的。相比之下，复苏期的平均持续时间最短，每次平均持续 117 个交易日。

在对美林时钟的四周期进行划分后，我们便可探究美林时钟对大类资产表现、风格及行业因子的影响，并构建美林时钟视角下的风格择时以及行业轮动策略。

4.美林时钟对大类资产表现的影响

我们已经了解了美林时钟的原理以及美林时钟的划分方法，现在让我们来探讨美林时钟如何对大类资产表现产生影响。

4.1.美林时钟对大类资产表现影响的逻辑

在上一章中，我们将美林时钟分为四了个阶段：复苏、过热、滞胀和衰退，这四个阶段对大类资产的影响存在差异。这种影响主要是通过经济活动的增减、央行政策的变化、投资者情绪和预期等因素所驱动。下面我们分析美林时钟各个阶段对股票、现金、债券、商品这些大类资产的影响。衰退阶段：此阶段由于经济增长放缓或萎缩，企业收入和利润减少，股票市场通常表现不佳；此阶段需求下降，可能会导致商品价格下跌；为了加速经济增长并使其回归到潜在水平，央行会采取降低利率等刺激经济的措施，受益于宽松的货币政策，债券市场表现较好。综上所述，衰退阶段股票和大宗商品的表现通常不佳，相比之下，债券往往拥有更好的表现。

复苏阶段：复苏期经济开始改善，企业盈利预期上升，股票市场通常表现强劲；此阶段需求开始增加，但价格涨幅可能有限，因为由于价格粘性存在，通胀还未明显上升；此阶段央行仍然保持宽松货币政策，利率处于低位，债券保持出色表现。综上所述，复苏阶段商品价格涨幅有限，债券依然保持优异表现，但由于股票市场对经济复苏的反应更为剧烈，因此该阶段股票表现相对更好。

过热阶段：此阶段虽然企业盈利仍然强劲，但股价却可能因为市场预期政策趋紧而受到影响；随着央行为控制通胀而提高利率，新发行债券的收益率上升，导致旧债券价格下降；由于通胀的持续上行，商品在此阶段表现往往较好。综上所述，过热阶段债券表现较差，股票的表现是企业强劲的盈利能力和市场对未来经济放缓预期之间博弈的结果，商品在该阶段表现相对较好。滞胀阶段：在经济增长停滞和高通胀环境下，股票表现通常较差；央行在此阶段仍然保持紧缩的货币政策，利率处于高位，这导致债券表现较差；通胀上行虽然会抬高商品价格，但此阶段需求水平低，商品价格难以预测。综上所述，滞胀阶段股票和债券通常表现不佳，商品价格不确定性高，持有现金成为此时的最佳选择。

4.2.美林时钟对大类资产表现影响的实证

在上一节中，我们从经济逻辑角度出发，分析了在衰退、复苏、过热和滞胀这四个不同周期中，哪类资产最适合投资。

5.美林时钟对风格的影响

5.1.美林时钟对风格的影响

在首章中，我们提出：经济周期会对风格产生一定影响，进而通过风格传导至行业，对行业产生影响。据此，我们认为美林时钟模型也会对投资风格产生影响。不同经济周期首先会影响投资风格。例如复苏阶段市场向好，投资者情绪高涨，此时他们可能更倾向于高杠杆风格。而在经济下行期间，投资者倾向于寻找相对稳定的收益来源，此时他们可能更青睐于高红利风格，因为高分红提供了稳定的现金收益。

在理解了宏观经济周期如何影响不同风格后，我们便可以依据风格来选择相应行业，从而构建宏观周期视角下基于风格择时的行业轮动策略。

5.2.基于宏观周期视角的风格择时策略

在 5.1 节我们提出宏观周期会对风格产生影响，下面我们以红利风格为例进行验证。从经济逻辑角度来看，通胀下行通常伴随着宏观经济放缓，投资者情绪较为低迷，在这种情况下，投资者倾向于寻找能提供稳定收益来源的投资，高红利股票因其提供定期的现金分红而成为吸引投资者的选择。除此之外，通胀下行时中央银行可能会采取降息等措施来刺激经济，在这种政策环境下，传统的存款和债券的吸引力减少（因为它们的利息收入降低），而高股息股票提供的相对较高的稳定分红收益或成为更有吸引力的选择。

我们希望将这种逻辑落地到具体行业，构建宏观周期视角下基于风格择时的行业轮动策略。具体来说，我们首先构造个股因子“最近 4 季度分红总利润比”，之后在中信一级行业（剔除综合与综合金融）分类标准下，以行业内个股因子值中位数作为行业因子值，每期按照行业因子对行业打分并选择得分排名前五的行业作为高股息行业代表。我们选择在通胀下行区间投资高股息行业，在通胀上行区间持有行业等权组合，以此形成风格择时策略。

6.基于美林时钟的行业轮动策略

在前两章中，我们深入探讨了美林时钟对大类资产表现、风格的影响。现在让我们来探究美林时钟对行业因子的影响作用，并提出“基于美林时钟的行业轮动策略”。

6.1.基于美林时钟的行业轮动策略构建

在第 1 章中我们回顾了基于宏观周期视角的行业轮动策略的策略流程。我们按照该流程构造基于美林时钟的行业轮动策略。

策略第一步需要对美林时钟的四个周期进行划分，具体划分方法我们在第 3 章中已经详细为您介绍。策略第二步需要筛选出不同经济周期下具有显著影响的行业因子。

6.2.基于美林时钟的行业轮动策略绩效展示

我们按照上述方法构建策略多头组合，并对组合的收益与净值进行跟踪。我们首先分析不同周期下策略的表现。

综上所述，在四个周期中，我们的策略均展现出对行业等权的显著优势。接下来，我们将探讨策略在全周期下的表现。

7.跨周期视角下的行业轮动策略融合

在 2024 年 1 月 22 日发布的《基于宏观周期视角的行业轮动—货币信用周期》研究报告中，我们从货币信用周期的角度出发，开发了一套基于货币信用周期的行业轮动策略。而在本篇报告中，我们使用美林时钟作为分析工具，构建了基于美林时钟的行业轮动策略。下面，我们将结合这两种策略，从双周期视角出发，构建双周期融合行业轮动策略。我们首先分析两种策略之间的相关性。具体来说，我们计算基于货币信用周期的行业轮动策略与基于美林时钟的行业轮动策略之间滚动 480 日窗口的超额收益秩相关系数。

我们对单一周期策略与融合策略的表现进行比较分析。首先观察相对收益回撤比：我们发现基于美林时钟和基于货币信用周期的行业轮动策略分别实现了 2.23 和 2.00 的相对收益回撤比，而融合策略达到了 2.49，这表明与单一策略相比，融合策略在这一指标上实现了明显提升。再来看信息比率：基于美林时钟与基于货币信用周期的行业轮动策略的信息比率分别为 2.46 和 2.29，而融合策略的信息比率为 2.90，提升显著。至于月度胜率：基于美林时钟与基于货币信用周的行业轮动策略月度胜率分别为 70.93%和 69.19%，融合策略则提高至 74.42%，相较于单周期策略也有所提高。综上所述，双周期融合视角下的行业轮动策略在相对收益回撤比、信息比以及月度胜率等关键指标上均超过了单周期策略，展现出融合策略的有效性。

8.通过 ETF 与场外基金对策略进行落地

鉴于直接投资行业指数的途径不可行，且目前市场上尚无基金产品直接追踪中信一级行业指数，因此我们需要探索替代方案来落地行业轮动策略。尽管市场上没有直接跟踪中信一级行业指数的基金，但我们仍有可能通过现有的基金产品来间接实现目标。例如，广发中证军工 ETF（512680.SH）是一种跟踪国防军工行业的基金，我们或许可以寻找类似的基金产品来代替中信一级行业指数中的国防军工行业。通过这种方式，我们可以对现有基金和中信一级行业指数进行匹配，寻找匹配结果最佳的基金进行投资，以此落地我们的行业轮动策略。

8.1.策略的 ETF 落地

我们通过基金与行业指数的重合成分股与收益率相关系数来判断二者的匹配程度。

(1) 确定备选基金池。对于策略的 ETF 落地而言，我们以主题指数 ETF、行业指数 ETF 共同构成 ETF 备选基金池。 (2) 获取 ETF 所跟踪指数，若有多个 ETF 跟踪同一个指数，则只保留规模最大的 ETF。 (3) 获取 ETF 所跟踪指数的成分股，将其与中信一级行业指数成分股进行匹配，并计算重合成分股在两指数中的权重占比。假设股票 A、B、C 为中信一级行业指数（钢铁）与 ETF 所跟踪行业指数（中证钢铁）中重合的成分股。我们分别计算 A、B、C 在中信一级行业指数中的权重占比以及 A、B、C 在 ETF 跟踪指数中的权重占比，若占比均超过 30%，则执行操作(4)，否则执行操作(5)。 (4) 若重合成分股在两指数中权重占比均超过 30%，则 ETF 满足筛选条件。如果筛选后有多只 ETF 满足要求，则取重合权重最高的 ETF 作为最终的中信一级行业指数匹配结果。 (5) 若重合成分股在任意一个指数中权重占比不足 30%，那么我们就计算中信一级行业指数与 ETF 之间的 60 日收益率相关系数，取相关系数最大的 ETF 作为最终匹配结果。在此处，我们设定了一个阈值，要求只有相关系数大于 0.5 才满足筛选条件。

(6) 最终我们通过投资中信一级行业指数所匹配的 ETF 来落地行业轮动策略。遵循上述方法，我们在每个月的月初都执行一次指数与 ETF 的配对过程，并通过投资 ETF 将基于美林时钟的行业轮动策略落地。

8.2.策略的场外基金落地

我们采用相似的方法，用场外基金来匹配中信一级行业指数，从而通过投资场外基金实现行业轮动策略的落地。首先我们确定场外基金的备选基金池，该基金池由主动股票型基金和 ETF 联接基金共同构成，需要注意的是，出于月度调仓费用的考虑，我们只将 C 类基金纳入研究范围。对于 ETF 联接基金而言，我们规定其在过去四个连续的报告期内，投资于关联 ETF 的权重必须保持在 90%以上。我们依然通过基金与行业指数的重合成分股以及收益率相关系数来判断二者的匹配程度。与 8.1 节中 ETF 匹配方法的不同之处在于，由于主动股基并未跟踪指数，我们无法通过指数获取主动股基的仓位。因此对于主动股基，我们使用其半年报、年报披露的持仓信息来与中信一级行业指数进行重合成分股匹配。而对于 ETF 联接基金而言，我们依然通过其联接 ETF 所跟踪的指数与中信一级行业指数进行重合成分股匹配。

遵循 8.1 节中介绍的匹配方法，我们在每个月的月初都执行一次中信一级行业指数与场外基金的配对过程，并通过投资场外基金将基于美林时钟的行业轮动策略落地。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）