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宏观经济量化专题：构建大类资产的宏观胜率评分卡，货币、信用、增长、通胀与海外五因子。从资产配置到策略配置。2011 年以后，A 股和中债的风险溢价明显降低， 且股债牛熊波动较大，这导致风险平价策略在中国市场效果不佳。我们需 要将传统的资产配置思路转变为策略配置思路，通过策略将低夏普的资产 转化为高夏普的资产。策略配置可以细分为两个方向：Alpha 策略和 Beta 策略，本文主要聚焦 Beta 策略，即基于赔率和胜率两个维度刻画资产在时 间序列上的状态，在合适的时点承担风险，从而改善资产的收益风险特征。

赔率雷达图的设计：A 股、转债、利率债。赔率是左侧信号，赚的是定价 误差的钱，因此赔率的偏离幅度越大，赔率均值回归的速度越快，赔率策 略越容易赚钱。权益赔率指标建议使用股息率-国债收益率，可转债赔率指 标建议使用 CCB 模型定价误差，利率债赔率指标建议使用预期收益差。基 于赔率理念构建的赔率增强型策略自 2011 年以来能够长期获得较好的表 现，年化收益达 6.4%，最大回撤为 3.2%，卡玛比率达 1.96。

宏观胜率评分卡的设计：货币、信用、经济、通胀和海外。胜率指标是右 侧信号，赚的是基本面动量的钱，因此胜率信号的信噪比越高，胜率策略 越容易赚钱。我们从货币、信用、经济、通胀和海外五个宏观维度出发， 量化定义了每一个维度的方向和强度，最终合成出各大类资产的宏观胜率。 基于宏观胜率构建的胜率增强型策略自2011年以来能够稳定获得较好的表 现，年化收益达 6.3%，最大回撤为 2.8%，卡玛比率达 2.27。

基于赔率-胜率的四种投资机会特征分析。1）积极把握“高赔率+高胜率”： 赔率胜率兼具状态下的资产收益风险特征明显改善，建议集中仓位操作；2） 不应错过“低赔率+高胜率”：从历史统计来看，“低赔率+高胜率”的机 会同样显示出优秀的收益风险特征，因此有高胜率支持的情况下无须因为 低赔率而过早降低仓位；3）谨慎参与“高赔率+低胜率”：高赔率+低胜 率的品种要么是持续阴跌的行情，要么是短期暴跌的行情，因此如果想参 与“高赔率+低胜率”的机会建议投资者尽可能提高组合的分散化程度。