就在上周1月4日,为进一步支持实体经济发展,中国人民银行决定下调金融机构存款准备金率1个百分点。但是你是否通过严谨的量化模型,测算过PMI、利率、货币供应量、准备金率等各种指标的综合择时结果?今天聚宽量化投资实验室,带大家展开研究,并最终证明“降准”对于A股是否有方向判断力。
1、从商业银行准备金和“降准”说起
我们知道随着准备金率降低,商业银行可以释放出更多流动性,有利于其信用货币的创造能力。当然对于缺乏流动性的A股而言,在经历了长期下跌之后,终于在2019年初迎来一次大放水,有较大可能性可能绝地反击。此次降准将释放资金约1.5万亿元,当然央行日常的流动性回收要占据一部分,但是依然可以贡献长期资金约8000亿元。
2014年以来,央行共进行了 9 次全面降准。长江证券统计了从 2014 年到2017年,定向降准和全面降准之后 5 个交易日、30 个交易日以及 90 个交易日,上证综指和创业板指数的表现:整体来看,定向降准后市场并没有表现出明显的规律;而全面降准后,市场在短期(5 个交易日、30 个交易日)大概率上涨,但长期来看并无明显的规律。
实际上国内准备金率从2018年开始实施分类调节,可以看到全面降准和定向降准,其中以全面降准影响力为最大。2012年起,实际上准备金率就在一个下行通道,而可以直观感受到,股票市场除了在2015年有一轮疯牛之外,其他时间段没有显著回报。但是我们在详细分析各种指标的择时效果后,对准备金构建了这样的交易规则:
由于存款准备金率的变动是一个低频信号,不能作为常规的信号源,因此我们将该指标作为一个额外加分项合并到信贷类指标中(权重暂定为0.3分,当信贷指标总分值超过1分时设置为1分)。考虑降准指标后,策略夏普率从0.82增加到0.86,年化收益从17.68%上升到18.87%,可见总的来说降准对A股未来几个月的行情是一个积极信号。
今天,我们和往常一样保持勤奋迭代和推送,为大家带来这样一篇这样有营养的文章,并公布全部代码,一起详细研究各类宏观指标的择时效果。你会发现原来准备金率只是其中一个择时指标,还有更多指标可以帮助我们更好交易股票指数,判断牛熊大势。
2、聚宽宏观择时体系构建
随着市场有效性的逐步增加,择时变得越来越困难。当各类技术择时指标不再好用的时候,不妨回过头来看看宏观择时指标。技术指标通常反映投资者的情绪面因素,而宏观指标反映了整个经济体系的基本面因素。宏观择时策略本质是市场对宏观层面趋势性信息的反应长期不足,使得基于经济趋势判断的择时能够显著获取超额收益。 尤其是对于较多采用量价指标的量化投资者,宏观择时指标是一个重要的辅助判断工具,可以有效提升策略的信息广度。
本文以几类常见的宏观因子为例,介绍几种A股指数的宏观择时方法,给大家提供一些思路。一般而言,股价波动与经济增长、利率、信贷、通货膨胀、汇率等密切相关。本文主要从这五个方面指标进行择时研究。
1)PMI(经济增长)
PMI (Purchasing Managers‘ Index)采购经理人指数,是全球性的采购经理人协会通过每个月对各个国家的采购经理人发放调查问卷,了解他们对货物以及服务的需求,也就了解企业对货物和服务的需求,进而能够了解每个国家的实体经济的发展状况。
交易规则:PMI三月均线上行时买入指数,PMI三月均线下行时卖出指数
择时周期:月频
2)Shibor:1M(货币:利率)
上海银行间同业拆放利率(Shanghai Interbank Offered Rate,简称Shibor),从2007年1月4日开始正式运行,是由信用等级较高的银行组成报价团自主报出的人民币同业拆出利率计算确定的算术平均利率。
相比反应较慢的长期利率,Shibor:1M反映了中短端利率定价,又不会像隔夜或周度利率噪音较大,是一个合适的利率指标。当资金成本过高时,股票所需资金受到压制,市场资金供给降低,大概率下跌,反之上涨。
交易规则:当Shibor:1M向下突破自己的布林带下轨时买入指数,当Shibor:1M上穿自己的布林带中轨时卖出指数
择时周期:日频
3)货币:利率-期限利差
利率期限结构是指在某一时点上,不同期限资金的收益率与到期期限之间的关系。利率的期限结构反映了不同期限的资金供求关系。该指标与利率类似,但又不完全相同,期限利差指标反映的是相对利率,而利率指标反映的是绝对利率。
如果国债利率近似代表无风险收益率的话,那么不同期限的国债利率,其实就代表的是相应期限的实际收益率和预期的通胀率。理论上,期限长的国债可以看成是滚动持有多个短期国债,但实际上,持有长债并不完全等价于持有短债的组合,投资者的偏好和债券的供需都会带来影响,因而长债比短债收益率又多隐含了一个期限溢价。
4)货币:利率-信用利差
信用利差是用以向投资者补偿基础资产违约风险的、高于无风险利率的利差。与期限利差类似,信用利差反映的也是相对利率。
我们简单的介绍一下信用利差。信用利差反映了对经济前景的预期,信用利差是总体经济状况的一个函数。信用利差在经济扩张期会下降,而在经济收缩期增加。这是因为在经济收缩期,投资者信心不足,更愿投资于高信用等级债券以回避风险,而公司由于收入下降,现金流减少,为了吸引投资者购买公司债券,发行人必须提供较高的利率,因此会产生较高的信用利差。
5)M1与M2同比的剪刀差(货币:信贷)
事先,必须要理清相关概念。
M0:流通中现金,即在银行体系以外流通的现金;
M1:狭义货币供应量,即M0+企事业单位活期存款;
M2:广义货币供应量,即M1+企事业单位定期存款+居民储蓄存款。
在这三个层次中,M0与消费变动密切相关,是最活跃的货币;M1反映居民和企业资金松紧变化,是经济周期波动的先行指标,流动性仅次于M0;M2流动性偏弱,但反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况,通常所说的货币供应量,主要指M2。
M1,M2一般在次月中上旬发布,例如2018年12月11日发布了2018年11月的数据,因此当月的择时需参考上上个月的指标。
交易规则:当M1-M2的三月均线上行时买入指数;当M1-M2的三月均线下行时卖出指数
择时周期:月频
6)社会融资规模:当月值(货币:信贷)
社会融资规模是指一定时期内(每月、每季或每年)实体经济从金融体系获得的全部资金总额,既包括银行体系的间接融资,又包括资本市场的债券、股票等市场的直接融资。社会融资规模是全面反映金融与经济关系,以及金融对实体经济资金支持的总量指标。社会融资总量与经济增长存在明显的相互作用、相互影响的关系。
7)金融机构存款准备金率(货币:信贷)
存款准备金,是指金融机构为保证客户提取存款和资金清算需要而准备的在中央银行的存款,中央银行要求的存款准备金占其存款总额的比例就是存款准备金率。
如果存款准备金率提高,就意味着吸纳的存款能够放贷出去的越少,间接性的减少了货币的供应量,反之,则意味着能够放贷出去的钱变多,间接增加货币供应量。我们研究发现:通过单独的存款准备金率变化是难以对股市走势做出判断的,但总的来说降准对A股市场是一个积极的信号。
8)USDCNH:即期汇率(汇率)
对于发达经济体而言,汇率与股市在多数情况下呈现出了负相关的关系。一般而言,汇率贬值反而容易刺激股市上涨。这背后的逻辑可能在于,发达市场大多数企业有大量的海外收入,汇率贬值有利于企业盈利改善,此外这些市场大多存在大量的海外投资者参与,汇率贬值意味着外币可以获取更多的本币资产,有利于吸引海外资金继续进入本国市场。
9)PPI与CPI同比的剪刀差(通货膨胀)
CPI:消费者物价指数(Consumer Price Index,简称CPI)反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
PPI:生产者物价指数(Producer Price Index, PPI)是用来衡量生产者在生产过程中,所需采购品的物价状况,是CPI的先声。
PPI-CPI的扩大意味着利润减少,从这个角度来看,PPI-CPI对股市的影响是模糊的。根据郭于玮(兴业研究)的研究表明,PPI与CPI剪刀差收窄后可能触发货币政策调整,进而带来无风险利率的下行和风险偏好的改善,从而使得PPI与CPI剪刀差对利率和信用利差具有一定的领先型。
3、指标汇总与点评
前文从宏观经济的五大角度(经济增长、利率、信贷、通货膨胀、汇率),九个细分指标对A股进行了择时策略的研究。总的来看,单个指标的择时效果并不是太理想。而且对单个指标进行过度调参很容易陷入到过拟合的陷阱中。
我们参考宏观分析领域交叉验证的思想,对五类择时指标进行汇总打分(初步的,我们认为这五个角度的分值占比相同,均占比20%),然后根据总得分做出具体的仓位决策。其中利率类和信贷类的打分,按照细分指标等权相加得到。
宏观综合择时策略的夏普率为0.74,年化收益率为15.69%,相比各单类择时指标有着显著提升。
回顾十多年来我国经济的发展,可以发现国内经济显著受信贷周期驱动,另外信贷体量(M1,M2,社融等指标)也是国内特殊的数量型货币政策色彩背景下非常重要的中介目标变量,对未来经济发展与货币政策制定有着重要参考意义。因此,我们尝试在汇总指标中调节了信贷指标的权重,将其增大一倍,回测效果如下。
如文章开篇所说:最终加入对于降准的考虑后,策略夏普率从0.82增加到0.86,年化收益从17.68%上升到18.87%,而且我们对于准备金率因子并没有做复杂加工,就已经体现出此效果,相信代码公布后,聚宽的用户们会带来更多有价值结论。
总体而言,传统的时间序列择时无论规则多么复杂,或者采用了机器学习等方法,都是使用时间序列动量或者反转特征,容易造成过度拟合。而增加了各种外部信息,择时变得更加科学,择时结果也更加稳定,尤其是宏观数据对于A股的影响力不言而喻。
点击“原文链接”,我们给出了完整逻辑和代码,请大家一起研究这种择时方法,欢迎各位读者们在此基础上,将模型开发地更具实战能力。
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