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金融工程行业深度研究：基于扩散指数的全球资产配置策略。

基于高频扩散指数因子构建全球大类配置资产策略

本研究针对宏观扩散指数存在的时滞性等问题，利用 factor mimicking 的方 法，构造了扩散指数的高频因子组合，帮助投资者能更加及时地追踪全球宏 观状态。之后，基于高频扩散指数因子组合的相关信息，我们构建了一套以 高频扩散指数因子为矛、技术面模型为盾的全球大类资产配置策略体系，最 终的大类预算调整+单资产收益预测+布林带指标策略在回测样本区间内的 年化收益可达 11.79%，夏普比率达 1.88，Calmar 比率达 1.17，均高于基 准的风险平价策略。策略在 2020 年后的表现更加亮眼，年化收益率超过 12%，Calmar 比率也达到 2.48。上述回测结果表明，高频扩散指数因子具 有一定的增量信息，或可为计划布局全球资产配置的投资者提供参考。

高频扩散指数因子与全球资产收益存在良好的映射关系

基于全球宏观指标构建的扩散指数具有合成方法简单、受极端值影响小、周 期特征更加明显等优势，但宏观指标的时滞性特征导致其无法直接运用于资 产配置中。我们使用 factor mimicking 的方法，针对制造业 PMI 扩散指数和 CPI 扩散指数，构造出与之对应的高频扩散指数因子组合。因子组合同比序 列的运行状态，与资产收益存在良好的映射关系，以高频制造业 PMI 扩散 指数因子为例，当其同比序列上行时，风险类资产的收益表现强于防御类资 产，其中风险资产内部股票类资产的胜率高于商品资产；当其同比序列下行 时，防御类资产的表现更加出色，而防御资产内部，货币资产持续获取收益 的能力相对债券资产而言更为稳健。

高频扩散指数因子可为资产配置带来增量信息，提升策略表现

基于扩散指数和资产价格的映射关系，我们在风险平价策略的基准上，根据 高频扩散指数因子的运行状态，调整资产大类间的风险预算相对比例，概括 而言，当高频制造业 PMI 扩散指数因子或 CPI 扩散指数因子同比序列上行 时，我们放大风险资产（股票、商品）的预算比例；而当它们下行时，则放 大防御资产（债券、货币）的预算比例。此外，考虑到大类资产内部各细分 资产，对高频扩散指数因子的反应程度可能存在差异，我们通过滚动窗口， 利用高频扩散指数因子对每个细分资产的未来收益进行预测，放大预测收益 更高的资产的风险预算比例。融合扩散指数相关信息后，策略年化收益率从 基准的 5.39%提升至 10.93%， Calmar 比率从 0.99 提升至 1.21。

高频扩散指数因子为矛，技术面模型为盾

我们对高频扩散指数因子信息的利用，均是通过放大资产的风险预算来实现 的。这种单向操作，可能会导致组合的权重在某些时刻会特别集中在个别资 产上，而一旦资产的基本面信号与市场走势发生背离，组合或将遭受较大幅 度的回撤。此时，如果叠加一层趋势动量追踪模型，或可提升整体策略表现。 基于该思想，我们在策略中加入了简单的技术面指标——布林带指标，用于 监测各个资产的价格趋势，当布林带指标显示资产有下行风险并发出看空信 号时，我们将对应资产的风险预算进行削减。我们的最终策略“以高频扩散 指数因子为矛，技术面模型为盾”，全样本回测区间年化收益可达 11.79%， 2020 年后的年化收益可达 12.35%，Calmar 比率达 2.48。