2025年A股量化择时研究报告:宏观视角看好权益资产
- 来源:广发证券
- 发布时间:2025/06/09
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A股量化择时研究报告:宏观视角看好权益资产.pdf
该文档聚焦于A股市场的量化择时策略,从宏观经济视角深入分析权益资产的投资价值。报告通过结合宏观经济学指标与市场运行规律,探讨在经济周期波动背景下,如何利用量化模型识别市场趋势与拐点,从而优化权益类资产的配置时机。核心内容涵盖宏观因子对股市的影响机制、量化择时模型的构建逻辑以及在不同宏观环境下的资产配置建议,旨在为投资者提供基于数据驱动和宏观研判的科学投资决策依据,以提升投资组合的风险调整后收益。
A 股市场情绪跟踪
基金仓位
普通股票、偏股混合、平衡混合、灵活配置,历史仓位中位数在60%以上,剔 除联接,与中证800指数回归仓位,基金规模加权,反映整体权益基金仓位。
期权成交量看涨看跌比
上证50ETF期权成交量看涨看跌比率(CPR)最近20个交易日低于60日布林 通道上轨,该模型认为蓝筹股短期不存在超卖风险。
市场交易活跃度
交易活跃度看,考虑自由流通股本后的市场换手率,以观察真实交易换手情 况。

多维视角看市场
(一)宏观因子事件
宏观因子的变化体现了经济在周期内的变动,所以股市、债市、大宗商品的变 化趋势与宏观因子的变化趋势密切相关。在宏观因子的选择上,我们从多个角度来 考虑,对市场影响比较大的宏观因子主要包括货币政策、财政政策、流动性、通胀 水平以及其他经济指标。
我们尝试利用宏观因子在最近一段时间内的走势作为未来资产趋势判断的依 据,我们定义四类宏观因子事件(短期高低点、连续上涨下跌、创历史新高新低、 因子走势反转)来表现宏观因子的走势,并从历史上寻找有效因子事件——即对于 资产未来收益率影响较为显著的因子事件。
我们采用历史均线,将宏观因子走势分为趋势上行和趋势下行,然后统计历 史上宏观指标趋势对于资产未来一个月收益率的影响,筛选在宏观指标处于不同的 变化趋势下,平均收益存在显著差异的资产。
卷积神经网络趋势观察
基于《基于卷积神经网络的股价走势AI识别与分类》等深度学习研究报告,对 每个个股窗口期内的价量数据构建标准化的图表,探究了使用卷积神经网络对图表 化的价量数据与未来价格进行建模,并将学习的特征映射到行业主题板块中。

主要结论
最近5个交易日,科创50指数跌0.36%,创业板指跌1.40%,大盘价值跌0.16%, 大盘成长跌2.71%,上证50跌1.22%,国证2000代表的小盘涨0.94%,环保、医药生 物表现靠前,汽车、电力设备表现靠后。 风险溢价,中证全指静态PE的倒数EP减去十年期国债收益率,权益与债券资产 隐含收益率对比,历史数次极端底部该数据均处在均值上两倍标准差区域,比如 2012/2018/2020年(疫情突发),2022/04/26达到4.17%,2022/10/28风险溢价再次 上升到4.08%,市场迅速反弹,2024/01/19指标4.11%,自2016年以来第五次超过4%。 截至2025/05/30指标3.90%,两倍标准差边界为4.75%。 估值水平,截至2025/05/30,中证全指PETTM分位数50%,上证50与沪深300 分别为61%、48%,创业板指接近11%,中证500与中证1000分别为30%、32%,创 业板指风格估值相对历史总体处于相对较低水平。 长周期看深100指数技术面,深100技术面每隔3年一轮熊市,之后是牛市,比如 2012/2015/2018/2021年,每次下行幅度在40%至45%之间,本轮始于2021年一季度 的调整无论时间与空间看都比较充足,关注底部向上周期的可能。 使用卷积神经网络对图表化的价量数据与未来价格进行建模,并将学习的特征 映射到行业主题板块中。最新配置主题为银行等。 资金交易层面,最近5个交易日,ETF资金流入85亿元,融资盘5个交易日增加 约7.2亿元,两市日均成交10687亿元。
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