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a)不做处理的原始数据;b)做滤波处理的数据;在滤波处理方面,选择使用单向HP滤波,避免数据处理过程中隐含的未来函数。???|,??=∑??|,,??.??=|,??().??=14)变化数据结构衍生因子:为了使数据更能捕捉资产收益率变动方向,我们对不同的数据使用不同的数据格式,包括数据的同比、环比、移动平均等。,进入宏观事件因子构建阶段,我们将构建过程拆解成7个小步骤:1)确定事件的突破方向:计算数据与资产标的下一期收益率的相关性,当相关性为正相关时,对该数据构建正向突破(变动)的事件,反之则构建反向突破(变动)的事件。2)确定数据与资产的领先滞后性:对数据衍生出滞后0-4期的事件因子,通过筛选因子的指标衡量什么时滞期数下的事件因子更为合适,动态识别数据与资产目前的领先滞后关系。3)生成事件因子:构建三类事件因子:数据突破数据均线,数据突破数据中位数以及数据的同向变化,对因子事件赋予不同的参数,共构建28个不同的因子事件。图表10:事件因子的构建因子事件参数数据突破数据均线均线长度:2-12数据突破数据中位数滚动窗口:2-12数据同向变动同向变动期数:1-5来源:国金证券研究所生成事件因子后,就可以进入对事件因子的评价和筛选阶段,但首先需要确定下用什么衡量指标。在图表11中,我们列出了2种不同的衡量指标:收益率胜率和开仓波动调整收益率。其中收益率胜率不仅考虑了事件因子的开仓成功率,还包含了盈亏比的信息;开仓波动调整收益率综合考虑了指标成功率,收益率和波动率的信息。结合指标的不同特点,我们选取收益率胜率作为每期事件因子的筛选指标,开仓波动调整收益率作为后续确定数据滚动时间窗口的指标。图表11:各类衡量指标介绍事件因子衡量指标指标构建指标优劣势∑????,??>0收益率胜率??????,为总开仓次数除了成功率,还包含盈亏比的信息∑??|??|????∑????/????,为总开仓次数综合考虑指标成功率,收益率和波动率的信息,开仓波动调整收益率1??2√∑??(????????)且重点关注开仓阶段的信息,但是要求数据量大些?1来源:国金证券研究所4)因子事件初筛选:每期生成因子的初步筛选为:a)满足t检验,能在95%的置信区间内拒绝事件信号发出之后,下一期资产收益为0的原假设;b)事件收益率胜率>55%;c)该事件的发生次数>滚动窗口的时间期数/6。5)叠加事件因子:选择收益率胜率最高的事件因子作为当期的基础事件因子。从剩余通过初筛选的事件因子中,,将其敬请参阅最后一页特别声明7:..扫码获取更多服务金融工程月报与基础事件因子进行叠加。若叠加因子事件的胜率高于基础因子事件,则选用叠加事件作为当期的事件因子,反之则仅用最高胜率事件作为当期的事件因子。6)若经历了步骤4和5,当期没有能通过筛选的事件因子,则本期该宏观指标标记为空仓,且当期不加入其归属的大类因子打分当中,本质上这步实现了动态剔除低胜率的事件因子。7)确定评判事件的最优滚动窗口:在通过前6个步骤计算之后,我们可以获得该宏观数据每期动态选出的事件因子,并且基于每期事件因子给出的择时信号,获得该宏观数据的历史净值表现。然后我们对样本内时间段(2014年5月-2020年12月)的数据计算开仓波动调整收益率寻找对于不同宏观数据最合适的滚动时间窗口。对于滚动时间窗口的参数,我们测试了48,60,72,84,96个月时间维度。每个宏观数据都通过对比不同时间窗口的开仓波动调整收益率来选出最优参数。最后我们通过计算样本内时间段(2014年5月-2020年12月)30余个宏观数据构建的事件因子的开仓波动调整收益率,挑选出了样本内表现较好的11个因子,我们将其列在了图表12当中,并且说明了每个数据的数据格式、数据处理方法和对应的滚动窗口期。我们将这11个因子分成了两大类:经济增长和货币流动性。经济增长:包含经济、通胀和信用,三者都是不同维度描述经济的运行情况;另外将货币类的指标单独划分成一类,用来刻画市场的流动性。图表12:最终筛选的宏观因子因子分类因子名称数据处理方法滚动窗口制造业PMI:新出口订单原始数据60国债利差10Y-1M原始数据60经济增长产量:发电量:当月值:MA3:同比原始数据72金融机构:中长期贷款余额:当月新增:滚动12M求和:同比HP72新增社融:滚动12个月求和原始数据84M1-M2剪刀差HP48Shibor:1个月原始数据72Shibor:2周HP60货币流动性中美国债利差10YHP48银行间质押式回购加权利率:7天原始数据48逆回购利率:7天-银行间质押式回购加权利率:7天HP60来源:Wind,,我们使用这些宏观数据构建的宏观事件因子来搭建择时策略。我们定义:当大类因子内部的细分因子不少于2/3的因子发出看多信号,则当期该大类因子的信号标记为1;当大类因子内部的细分因子少于1/3的因子发出看多信号时,则当期大类因子信号标记为0;若当大类因子内部的细分因子发出看多信号的比例处于两个区间之后,则大类因子标记为对应具体的比例。最后我们将两个大类因子的得分取平均值,合成最终当期的择时仓位信号。敬请参阅最后一页特别声明8:..扫码获取更多服务金融工程月报图表13:择时策略仓位确定流程图来源:国金证券研究所三、建议关注标的介绍:交银创业板50指数A()为了将创业板50指数的择时策略配置落地到投资配置上,我们从目前市场上跟踪创业板50指数的10个场外基金当中进行了筛选。其中交银创业板50指数A()是我们认为值得关注的标的。其基金规模较大()且跟踪误差偏小(%)。该基金采用指数化投资策略,紧密跟踪创业板50指数,追求跟踪偏离度与跟踪误差最小化。,目前由交银施罗德基金的基金经理邵文婷管理。现任基金经理任职以来,基金份额稳步增长,截至2024年6月末,。图表14:*95%+人民币银行活期存款利率(税后)*5%成立日期2019-11-20运作方式契约型开放式本基金采用指数化投资策略,紧密跟踪创业板50指数,%%来源:Wind,,2016年加入交银施罗德基金管理有限公司,曾任量化投资部研究员、投资经理,现任量化投资部基金经理。目前邵文婷共管理9只基金,以被动指数型基金为主,还管理了QDII基金及混合债券型二级基金,(剔除ETF联接基金)。图表15:-04-:..-04-(LOF)A2021-04-(QDII-LOF)2021-04-(LOF)A2021-04--04--04--04--11-:iFinD,国金证券研究所(注:)四、风险提示1、以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成,历史规律未来可能存在失效的风险;2、各类事件因子可能会受到政策、市场环境发生变化的影响,出现阶段性失效的风险;3、市场可能出现超出模型预期的变化,导致策略出现超出模型估计的波动和回撤;4、基金相关信息及数据仅作为基金研究使用,不作为募集材料或者宣传材料;5、本文涉及所有基金历史业绩均不代表未来表现。敬请参阅最后一页特别声明10