金工专题研究：周期轮动规律的融会贯通.pdf

金工专题研究：周期轮动规律的融会贯通。我们探索基于库存周期的去噪、识别与预测体系。在去噪层面，我们借助三 周期滤波以及 HP 滤波进行去噪，对一系列指标进行筛选与分类，构建领先、 同步、滞后三类代理指标。在周期的识别层面，我们根据三类指标的走势变 化定位库存周期状态，并考察周期状态的转移规律，从后验的角度发现周期 轮动规律相对稳定，且各状态下资产与指标的表现呈现分化。在周期的预测 层面，我们考虑实际应用过程中对周期状态进行每月滚动外推，建立周期状 态与指标表现的映射关系。

对库存周期绝对位置与相对位置的刻画

主动投资最本质的工作是预测，自上而下的主动投资核心在于对经济规律的 研究与识别。长期以来，经济周期被认为是对金融市场有一定解释和预测作 用的经济规律，自上而下的主动投资离不开对经济周期的把握。傅里叶变换 有助于对经济周期绝对位置的把握，而美林投资时钟、普林格时钟则致力于 刻画周期的相对位置。我们采用三周期滤波与 HP 滤波进行去噪，构建指标 体系与周期不同阶段的映射关系，兼顾稳定性与灵活性，对库存周期进行更 全面的刻画。

不同周期状态依次转移，资产在周期上下行阶段表现分化

对一系列指标进行滤波后根据领先滞后关系划分领先、同步、滞后三组代理 指标。从划分结果来看，以股票市场的走势为基准，表征流动性的指标相对 领先，生产与价格类指标基本同步，通胀和财务指标相对滞后。结合领先、 同步、滞后指标的走势建立不同周期状态的映射关系，发现周期状态转移规 律稳定，历轮库存周期长度基本一致，且不同周期状态下各资产、各行业指 数的月收益率均值及月胜率呈现分化。

滚动外推预测的周期状态定位具备一定参考价值

在实际应用中，投资决策无法参考通过全样本数据进行周期状态划分的结 果，只能按月滚动外推预测。滚动预测的结果与全样本滤波划分的结果相近， 但略为滞后，且可能受到噪声冲击。大量指标的统计结果表明，周期上下行 阶段各指标表现分化，全样本滤波划分周期以及滚动外推预测周期均能实现 对库存周期的有效刻画。从实用性的角度而言，借助多指标、多视角综合判 断有利于实现对库存周期更立体的刻画。