【老研报浅析-宏观信号ETF板块轮动策略】最近翻到天风证券2019年的一篇老研报，讲的是用宏观信号构建ETF板块轮动策略。思路相对简单，今天简单学习一下~这个策略的底层逻辑其实很朴素：不同的宏观环境下，不同板块的表现是有规律的。比如经济好的时候，周期股容易涨；流动性宽松的时候，金融和成长股表现好；经济下行的时候，消费股更抗跌。- 周期：石油石化、煤炭、有色、钢铁、化工、建材、机械、军工、交运
- 消费：食品饮料、医药、家电、零售、农林牧渔、纺织服装……
这个划分是基于行业超额收益的相关性来的——周期和金融相关性高，消费和TMT相关性高，相当于把29个一级行业浓缩成了4个风格因子。短期流动性：3个月Shibor（只在判断金融板块时用）指标涨跌的判断也很简单：PMI和ROE当月比上月高就是上行，否则下行；利率和社融这类波动大的，就跟过去6个月均值比，高就是上行，低就是下行。有了板块、有了指标，接下来就是最核心的问题：哪些宏观信号真的能预测板块强弱？很多人做轮动的毛病是拍脑袋——"降息了就买成长股"，但这个逻辑对不对？胜率有多少？没人深究。这篇研报用的是关联规则挖掘（就是Apriori算法），用三个标准来筛选信号：1. 支持度 ≥ 9.5% ：这个宏观场景和这个板块表现同时出现的概率不能太低，否则可能是偶然事件。2. 置信度 ≥ 60% ：出现这个宏观场景后，这个板块走强的概率至少要有60%。说白了就是胜率要够高。3. 提升度 ≥ 1.15：有这个信号时板块走强的概率，比没有信号时要高至少15%。这个很重要，因为有些板块本来就容易涨（比如消费长期是好的），你得证明加了这个信号之后胜率确实提升了。- PMI下行 + 社融上行 → 周期弱势（置信度69.2%）
- PMI下行 + ROE下行 + 利率下行 → 周期弱势（置信度77.4%）
- Shibor上行 + 流动性溢价下行 + ROE下行 → 金融弱势（置信度66.7%）
- Shibor下行 + 流动性溢价上行 + ROE下行 → 金融强势（置信度67.7%）
- Shibor下行 + PMI上行 → 金融强势（置信度70%）
- PMI下行 + ROE下行 + 利率上行 → 消费强势（置信度69.6%）
- 利率上行 + PMI上行 → TMT弱势（置信度64.1%）
- 利率下行 + 社融上行 → TMT强势（置信度66.7%）
经济不好（PMI降）+ 放水（社融升）的时候，资金脱实向虚，周期股不行，金融和成长股好经济下行、企业盈利恶化的时候，消费股的防御属性就出来了利率下行、流动性宽松的时候，TMT这种成长风格最受益策略1（激进版）： 只买有强势信号的板块，弱势信号的板块直接排除。如果一个信号都没有，就四个板块等权配置。研报回测数据显示，2006年到2019年8月，年化收益22.99% ，比四个板块等权的基准年化高出8.92%。但波动也大，日度相对最大回撤13.5%。策略2（稳健版）： 给每个板块打分——强势信号打2分，没信号打1分，弱势信号打0分，然后按分数加权配置。相当于高配有信号的、低配没信号的，但不会完全排除任何板块。这个版本年化稍低，19.23% ，但更稳，相对最大回撤只有5.97%，信息比更高（1.10 vs 0.91）。两个策略放在一起看，很典型的风险收益权衡——想多赚就要多承担波动，想稳就要牺牲一点收益。这套方法的框架值得借鉴，比如具体的信号和板块划分，但是具体的择时和持仓标的的选取需要再琢磨琢磨...
