《光大投资时钟》第十一篇：光大投资时钟：动态风险预算篇

引言：本篇是光大投资时钟自上而下进行资产配置的第三篇报告，在前两篇中我观经济对资产价格的影响构建大类资产配置策略？更进一步的，如何选择可靠的时间触发上述配置策略？在这个过程中，我们发现风险平价策略在较低的风险水平下获得了不错的收入回报，年化夏普率高达1.76（注：回测时间从2013年2月28日至2024年3月26日，无风险利率设为2%因此，我们期望进一步开发风险平价策略，利用宏观经济环境对资产价格的影响，构建自上而下的动态风险预算策略。核心观点：宏观经济环境影响资产价格表现：一方面，不同宏观维度对不同资产的影响方向和程度不同，另一方面，相似的宏观环境下资产价格表现具有一定一致性。我们利用宏观环境对资产价格的影响，结合风险预算模型，构建大类资产配置策略。我们从两个方向，将宏观经济的信息，传导给风险预算模型：一是，使用相似宏观环境下的资产价格作为模型输入变量，二是，在不同宏观环境下给从三大视角看当前市场情绪——《光大投资时予各类资产不同的风险预算，即动态风险预算。我们根据不同的风险偏好制定了两组动态风险预算策略，低风险偏好策略在相对稳健的基础上获得了可观的回报率，年化收益率5.73%，夏普率1.46，高风险偏好在可以接受的风险水平下获得了明显的增幅收益，年化收益率达到8.02%，夏普率0.99。宏观经济如何影响资产价格？我们考虑通过经济增长、通胀、流动性三个角度刻画中美两国的宏观经济状态，并发现，不同宏观维度对资产价格的影响方向和程度不同，这是我们从宏观经济指标中提取信息指导资产配置的必要性保证；相似环境下的资产价格表现具有比较明显的一致性，这是我们利用宏观经济环境指导资产配置的可行性保证。分析单个经济维度对各类资产的影响，我们发现，经济增长上行时A股价格波动大，经济增长下行时A股表现持续偏弱；经济增长下行时，中证全债的择时净值稳定的高于经济增长上行时，且超额收益稳定扩大；通胀下行时债券类资产表现更优，对沪深300、SHFE黄金、标普500几乎没有区分度。综合考虑六个维度宏观维度，可以将宏观经济环境划分成26共64种状态，统计相似的宏观环境下资产价格的表现，我们发现无论从收益率还是胜率的角度看，相似环境下的资产价格表现具有比较明显的一致性。动态风险预算策略：不同环境下给予各类资产不同的风险预算在动态风险预算策略中，以相似宏观环境下沪深300的收益情况设置动态风险预算，并根据不同的风险偏好需求制定两组动态风险预算，从回测结果看，相较于风险平价模型，两组动态风险预算模型的收益率有不同程度的提高。回测期内（2013年2月28日至2024年3月26日低风险偏好的动态风险预算策略年化波动率仅为2.56%，最大回撤仅为3.71%，年化收益率达到5.73%，在保持较低的风险水平下，收益率相较于风险平价模型提升0.14个百分点。高风险偏好的动态风险预算策略收益水平显著提高，达到8.02%，同时波动率和最大回撤有所提升，年化波动率6.08%，最大回撤10.32%，年化夏普率0.99。风险提示：历史经验和指标可能存在失效风险，不同区间统计可能存在结论差异风险，宏观经济超预期波动风险。宏观经济宏观经济 4 4 5 7 9 9 10 12 14 宏观经济宏观经济 4 4 5 5 5 5 6 6 7 8 9 9 11 12 12 13 13 13 13 14 14 15 15 15 16 16 16 17 17 17 18 18 18 19 19 19宏观经济宏观经济引言：本篇是光大投资时钟自上而下进行资产配置的第三篇报告，在前两篇中（2023年7月6日发布的《自上而下：从宏观经济到资产配置——大类资产配<光大投资时钟>第六篇》我们主要解决了三个问题：首先，宏观经济如何影响资产价格？其次，如何利用宏观经济对资产价格的影响构建大类资产配置策略？更进一步的，如何选择可靠的时间触发上述配置策略？在这个过程中，我们主要使用了五种资产配置模型，包括均值方差模型、最大收益率模型、BL模型、风险平价模型、基于宏观因子的风险平价模型，从回测结果看，我们发现，风险平价策略在较低的风险水平下获得了不错的收入回报，年无风险利率设为2%），因此，我们期望进一步开发风险平价策略，利用宏观经济环境对资产价格的影响，构建自上而下的动态风险预算策略。核心观点：宏观经济环境影响资产价格表现：一方面，不同宏观维度对不同资产的影响方向和程度不同，另一方面，相似的宏观环境下资产价格表现具有一定一致性。我们利用宏观环境对资产价格的影响，结合风险预算模型，构建大类资产配置策略。我们从两个方向，将宏观经济的信息，传导给风险预算模型：一是，使用相似宏观环境下的资产价格作为模型输入变量，二是，在不同宏观环境下给予各类资产不同的风险预算，即动态风险预算。通过调整风险预算的比例可以满足不同风险偏好投资者的需求，从结果上看，低风险偏好的动态风险预算策略，年化收益率5.73%，年化夏普率1.46，高风险偏好的动态风险预算策略，年化收益率8.02%，年化夏普率0.99。大类资产的表现与宏观经济息息相关，但如何定量的分析宏观经济对资产价格的首先，我们需要刻画宏观环境。我们考虑通过经济增长、通胀、流动性三个角度刻画中美两国的宏观经济状态，为了准确且稳定的描述每一个经济维度，我们先选取可以反映每个维度变化趋势的指标，并使用动态因子模型进行降维处理，提取指标共同变动的信息，并观察合成指标的走势。（详见2023年7月6日外发报告《自上而下：从宏观经济到资产配置——大类资产配置系列第三篇》。）资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年3月至2024年2月，其中以蓝色表示下行期，以粉色表示上行期）资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年3月至2024年2月，其中以蓝色表示下行期，以粉色表示上行期）宏观经济宏观经济资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年3月至2024年2月，其中以蓝色表示下行期，以粉色表示上行期）资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年3月至2024年2月，其中以蓝色表示下行期，以粉色表示上行期）资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年3月至2024年2月，其中以蓝色表示下行期，以粉色表示上行期）资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年3月至2024年2月，其中以蓝色表示下行期，以粉色表示上行期）其次，观察不同宏观环境下资产价格表现是否有区别。将六个宏观维度分别划分为上行与下行两种状态，我们发现，不同宏观维度对资产价格的影响方向和程度不同，这是我们从宏观经济指标中提取信息指导资产配置的必要性保证。我们依次探究这六个宏观维度与四类资产价格的关系：国内经济增长对股债均有较好区分度，且对债券类资产的区分较为稳定。我们从不同经济增长状态下，各类资产的收益率、胜率、以及择时净值三个角度进行分从收益率的角度看，我们分别统计国内经济增长处于上行和下行两种状态下，对应的各类资产的平均月收益率（考虑到经济数据的滞后性，我们使用t月的经济数据和t+2月的价格数据进行分析，后续如果没有额外提及，价格数据均做滞后2个月处理可以发现：1）国内经济上行时A股收益率更高：经济增长处于上行状态时对应的沪深300平均月收益率为2.21%，而下行状态时为-0.25%；2）国内经济上行时债券类资产收益率明显低于国内经济下行时：经济下行时中证全宏观经济宏观经济债指数平均月收益率0.45%，是国内经济上行时的1.8倍；3）国内经济上行时美股收益率也更高：国内经济处于上行状态时，标普500平均月收益率高达1.54%。从胜率的角度看，按同样的统计方式，将统计的内容从各类资产的平均月收益率转为平均胜率，当不同经济增长状态下该类资产胜率差距越大时，我们可以认为经济增长状态对该类资产的区分度越高，从统计结果看：1）国内经济下行时沪深300的平均月度胜率较低，为46.9%，已经低于50%；2）国内经济下行时，中证全债指数的平均月度胜率高达75.2%。资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2013年2月28日至2024年3月26日，数据为平均月收益率）资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2013年2月28日至2024年3月26日，数据为平均月度胜率）从择时净值看，我们根据不同的经济增长状态，对各类资产建立择时策略，例如，在经济增长上行期间，买入并持有沪深300，在下行期间空仓，计算经济增长上行时买入沪深300的净值曲线，按同样的方式计算经济增长下行时买入沪深300的净值曲线，我们可以从两条净值区间的走势和绝对值，更细致的观察经济增长对各类资产的区分度：1）经济增长上行时A股价格波动大，经济增长下行时A股表现持续偏弱：经济增长上行时择时净值有一定频率大幅上行，且波动和回撤较高，经济增长下行时择时净值持续处于亏损状态；2）经济增长下行时，中证全债的择时净值稳定的高于经济增长上行时，且超额收益稳定扩大：这一方面是因为经济增长是债券类资产表现的重要影响因素，另一方面也是因为债券类资产是一种收益稳健的资产；3)经济增长处于下行阶段时，也筛选出了几段标普500表现偏弱、价格走势震荡或下行的阶段。宏观经济宏观经济资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2006年2月28日至2024年3月26日，SHFE黄金于2008年1月9日在上交所上市）通过同样的方式，我们可以分析剩余五个经济维度与四类资产的关系，篇幅原因这里不再进行详细展开，相关图表附在附录一中，这里只简单展示一下我们分析得到的一些结果：国内通胀对债券类资产有一定区分度，通胀下行时债券类资产表现更优，对沪深300、SHFE黄金、标普500几乎没有区分度；国内流动性对沪深300有一定区分度，流动性上行时筛查出了几段沪深300大幅上行的阶段，但整体而言胜率不高，区分效果不稳定，对标普500有较为稳定的区分度，对中证全债和SHFE黄金区分度不高；美国经济增长对沪深300区分度不高，对标普500有一定区分度，美国经济增长下行时SHFE黄金整体表现偏强；美国通胀对中证全债、SHFE黄金和标普500均有较为明显且较为稳定的区分度；美国流动性是黄金的重要影响因素，美国流动性上行时往往对应黄金价格明显上最后，分析相似的宏观环境下资产价格表现是否相似。综合考虑六个维度宏观维度，可以将宏观经济环境划分成26共64种状态，统计相似的宏观环境下资产价格的表现，我们发现无论从收益率还是胜率的角度看，相似环境下的资产价格表现具有比较明显的一致性，这是我们利用宏观经济指导资产配置的可行性保证。宏观经济宏观经济这里涉及两个细节问题：一是，如何度量相似的宏观经济环境？每个宏观维度都被抽象为一个（-1,1）的二元变量，分别代表处于下行期和上行期；每个月都是这六个宏观维度组成的一个六维向量，例如（1，1，1，-1，-1，-1）表示国内经济、通胀、流动性均处于上行期，美国经济、通胀、流动性均处于下行期；我们定义6个宏观维度的度量值全相同为相似度最高，其次为5个维度相同，依次往下相似度逐渐降低；对于每一个目标月份，从起始时间到该月的前一个月，按相似度从高到低寻找，直到找到所需要的数量为止，这里我们要求至少找到5个月。二是，如何观察资产价格表现的一致性？历史的表现和未来表现显然不可能是一一映射的关系，我们考虑从两个角度来观察资产价格是否有一致性：一方面，相似的历史状态下，资产收益率高的时候，目标月份的收益率是否更高；另一方面，相似历史状态下，获得正收益概率高的时候，目标月份的收益率是否更高。因此，我们对于每个月，都先寻找到历史相似月份，统计相似月份的平均月收益率或者胜率，然后计算平均月收益率或胜率大于临界值的目标月份的资产收益率。对于t月的经济数据，以t+2月的资产收益率作为目标月份收益率。资料来源：光大证券研究所绘制我们发现，总体而言，历史相似状态下收益率有指示意义，以A股为例，下面两张表为我们统计的沪深300的表现：从正向考虑，在历史中相似的宏观状态下，沪深300如果收益表现比较高，那么目标月份有更高的概率获得正收益，并且呈现较强的正相关性，即历史中相似的宏观状态下沪深300收益率越高，目标月份的平均收益率越高，当历史相似时期沪深300的平均月收益率大于等于1.4%的时候，目标月份平均收益率超过2%。从反向也成立，当历史相似时期沪深300的平均月收益率低于0%时，目标月份平均收益率普遍偏低。从胜率看也是如此，在相似宏观状态下沪深300胜率较高的时候，目标月份胜率相应越高。宏观经济宏观经济临界值大于等于临界值时临界值小于等于临界值时0.0%0.2%0.4%0.6%0.8%1.0%1.2%1.4%1.6%1.8%2.0%1.0%0.0%-0.2%-0.4%-0.6%-0.8%-1.0%-1.2%-1.4%-1.6%-1.8%-2.0%0.0%0.1%0.1%0.2%0.1%0.3%1.1%1.4%1.4%1.4%1.9%1.9%0.5%0.1%-0.1%0.2%0.3%2.0%2.3%3.3%3.3%资料来源：Wind，光大证券研究所（统计的为历史相似状态下的平均收益率大于等于或小于等于临界值时，对应的滞后两个月的资产收益率，回测区间为2013年2月28日至2024临界值大于等于临界值时临界值小于等于临界值时0.0%51.1%0.0%29.0%51.3%29.0%50.0%33.3%51.8%33.3%47.6%37.5%52.5%37.5%47.1%42.9%55.4%42.9%44.0%50.0%54.4%50.0%47.7%51.4%56.6%51.4%47.5%60.0%53.7%60.0%50.0%65.3%53.8%65.3%50.5%73.3%57.1%73.3%50.4%资料来源：Wind，光大证券研究所（统计的为历史相似状态下的股票类资产胜率大于等于或小于等于临界值时，对应的滞后两个月的资产胜率，回测区间为2013年2月28日至在我们之前的研究中，风险平价模型表现非常突出，从回测结果看，风险平价策略在较低的风险水平下获得了不错的收入回报，因此，我们期望进一步开发风险平价策略，考虑使用风险预算模型。我们可以将风险预算模型理解为风险平价模型的“升级版”，风险平价模型的核心思想是，每类资产对资产组合的风险贡献相等，风险预算模型则升级为每类资产对资产组合的风险贡献为其风险预算。即如果有N类资产，在风险平价模型中，每类资产对组合的风险贡献是总风险/N，而风险预算模型则是先有一个风险预算，例如在股债配比中，我们期望股债的风险预算是2:1，即不再平等的暴露股债的风险，而是给予股票更多的风险预算，此时股对组合的风险贡献是总风险*2/3，债是总风险*1/3。也就是说，其实风险平价模型是风险预算模型的一种特殊情况，当每类资产的风险预算相同时，风险预算模型退化为风险平价模型。从数理的角度看，风险平价模型步骤如下：1、计算资产组合收益率的协方差矩阵：2、计算投资组合总风险：3、计算每个资产的对投资组合的风险贡献：宏观经济宏观经济其中，Rci表示资产i的风险贡献度，wi表示资产4、计算确定风险平价投资组合权重：而在风险预算模型中，第四步变为：其中，X=(……xn)为风险预算。风险预算模型的优势是什么？风险预算模型的优势在于，可以通过调整风险预算，改变风险偏好，融入预期收益的信息，并且对输入的风险预算的敏感性较低，从某种意义上是均值方差模型和风险平价模型的一种平衡。风险平价模型由均值方差模型演化而来，避开了均值方差模型中估计预期收益率这个难题，可以较好的实现风险分散，但同时，也带来两个问题，一是，由于债券类资产波动率显著低于股票、商品等资产，风险平价模型天然会将更多的资金配置在债券类资产上，在某些情况下这个比例可能超过90%，二是，风险平价模型只配置风险而忽略收益，虽然夏普率较高，但主要归因为低波动，难以满足一些风险偏好较高的投资者的需求。风险预算模型可以较好的解决这两个问题，并且从某种程度上来说，可以统筹考虑风险与收益，同时避开了像均值方差模型对预期收益率过于敏感的这种问题：风险预算模型可以通过降低债券类资产的风险预算，在不通过加杠杆调整债券类资产波动率的情况下，降低债券类资产的配置权重，并且可以通过改变风险预算，满足不同的风险偏好的投资者；风险预算模型可以通过对资产收益情况的判断，调整资产的风险暴露，给予预期高回报的资产更多的风险预算，从而给予该类资产更多的配置权重，并且对于具体的风险预算的数值的敏感性较低，具有一定的容错性。动态风险预算，顾名思义，风险预算并非静态，而是动态调整，那依据什么进行依据相似环境下股票类资产的表现。在动态风险预算策略中，我们从两个方向，将宏观经济的信息，传导给风险预算模型：一是，使用相似宏观环境下的资产价格作为模型输入变量，这和我们此前报告的处理方式相同；二是，在不同宏观环境下给予各类资产不同的风险预算，根据我们前面的测算，沪深300在相似宏观环境下收益的一致性较高，并且考虑到区分度和样本量，以相似宏观环境下沪深300的收益情况设置动态风险预算。宏观经济宏观经济我们制定了两组动态风险预算，以满足不同的风险偏好需求：第一种，低风险偏好的风险预算，在这种情形中，我们先考虑适当降低债券类资产的风险预算，并考虑沪深300在相似历史状态下收益率较高时，给予其更多风险预算，反之减少风险预算。由于风险预算是一组和为1的向量，我们只需要确定各类资产的风险预算比例，最后按比例归一化处理。具体的，当目标月份的相似宏观环境下的沪深300平均收益率大于等于0时，我们给予沪深300以2倍风险预算，中证全债0.5倍风险预算，黄金和美股1当目标月份的相似宏观环境下的沪深300平均收益率小于0时，我们给予沪深即风险预算设置为沪深300：中证全债：黄金：标普500=0.25:0.5:1:1。第二种，高风险偏好的风险预算，在这种情形中强信心时，我们调高沪深300的风险预算并降低债券类资产的风险预算，在对沪深300收益预期较低时，降低沪深300的风险预算，同时增加美股和黄金的风险预算。具体的，当目标月份的相似宏观环境下的沪深300平均收益率大于等于0.01时，此时我们对A股有较强信心，给予沪深300以4倍风险预算，中证全债降为0.1倍风险预算，黄金和美股以1倍风险预算，即风险预算设置为沪深300：中证全债：黄金：标普500=4:0.1:1:1；当目标月份的相似宏观环境下的沪深300平均收益率大于等于0时并且小于0.01时，沪深300保持1倍风险预算，中证全债降为0.3倍风险预算，黄金和标普500保持1倍风险预算，即风险预算设置为沪深300：中证全债：黄金：标普500=1:0.3:1:1；当目标月份的相似宏观环境下的沪深300平均收益率小于0时，我们给予沪深300以0.25倍风险预算，中证全债0.5倍，黄金和美股均调高至2倍，即风险预算设置为沪深300：中证全债：黄金：标普500=0.25:0.5:2:2。低风险偏好动态风险预算高风险偏好动态风险预算沪深300中证全债黄金标普500资料来源：光大证券研究所绘制宏观经济宏观经济回测时，我们使用沪深300、中证全债、SHFE黄金和标普500的收盘价计算收据会有一定滞后，我们统一在t-1月月底计算t-2月的宏观经济状态，并在t月的第一个交易日建仓。从回测结果看，相较于风险平价模型，动态风险预算模型的收益率有不同程度的提高。低风险偏好的动态风险预算模型在保持低风险的前提下，收益率小幅提高；高风险偏好的动态风险预算模型收益率明显提高，并且夏普率仍然较高。具体看，低风险偏好的动态风险预算策略年化波动率仅为2.56%，最大回撤仅为3.71%，年化收益率达到5.73%，对比我们的基准模型风险平价模型（年化收益率5.59%，最大回撤3.78%，年化波动率2.04%），在保持较低的风险水平下，收益率提升0.14个百分点。高风险偏好的动态风险预算策略收益水平显著提高，达到8.02%，同时波动率和最大回撤有所提升，年化波动率6.08%，最大回撤10.32%，年化夏普率0.99。区间收益率年化收益率最大回撤年化波动率年化夏普率-2.14%-2.65%-3.71%2.41%12.04%12.46%-0.87%2.31%4.528.25%8.57%-2.50%3.32%4.35%4.52%-2.76%2.08%4.37%4.54%-1.29%1.69%1.70%1.77%-2.33%3.45%9.72%10.10%-0.55%2.04%3.987.00%7.30%-2.99%3.68%5.89%6.14%-1.22%2.17%0.70%0.73%-1.81%2.41%6.15%6.43%-1.94%1.62%2.733.38%16.78%-0.26%1.92%7.71总体81.34%5.73%-3.71%2.56%1.46资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2013年2月28日至2024年3月26日）区间收益率年化收益率最大回撤年化波动率年化夏普率2013-9.06%-11.13%-10.32%8.44%201425.51%26.45%-2.34%6.58%3.71201514.48%15.06%-4.04%8.01%20167.66%7.95%-2.84%3.69%20179.12%9.48%-1.82%3.65%2.052018-3.69%-3.84%-7.42%6.36%201913.30%13.82%-0.79%3.38%3.50202012.36%12.90%-4.33%6.53%20216.90%7.20%-8.66%7.24%0.7220220.56%0.58%-2.28%2.97%20235.80%6.07%-5.74%6.91%0.5920246.16%32.20%-1.35%6.74%4.48总体128.10%8.02%-10.32%6.08%0.99资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2013年2月28日至2024年3月26日）从净值走势看，长时间下，两种动态风险预算策略走势均相对平稳，高风险偏好的动态风险预算策略相比之下“毛刺”更多，在部分时点有明显回撤。从两者走势差值看，两条净值曲线差值逐渐扩大，反映高风险偏好的动态风险预算策略，带来了“更多的”收益。从近一年净值走势看，两种整体波动方向一致，低风险偏好的动态风险策略净值曲线更加平滑。宏观经济宏观经济低风险偏好动态风险预算模型净值高风险偏好动态风险预算模型净值 资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2013年2月28日至2024年3月26日）低风险偏好动态风险预算模型净值高风险偏好动态风险预算模型净值1.11资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2023年2月28日至2024年3月26日）从历史配置权重看，低风险偏好的动态风险预算策略整体上以配置债券资产为主，平均配置比例77.0%，各资产仓位相对稳定，换手率较低；高风险偏好的动态风险预算策略在部分时刻大幅降低了债券类资产的配置比例，债券类平均配置比例仅为52.4%。0资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2013年2月28日至2024年3月26日）0沪深300SHFE黄金标普500中证全债 资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2013年2月28日至2024年3月26日）标普50035.9%中证全债26.8%宏观经济标普50035.9%中证全债26.8%宏观经济从2024年2月的最新的宏观经济数据看，我们的六个宏观维度将宏观环境归为（1，1，1，-1，-1，1对应国内经济增长、通胀、流动性均上行，美国经济增长、通胀均下行，美国流动性上行。将此宏观环境变量和最新的资产价格序列输入模型中，计算出2024年4月的最新配置权重。两个策略最新配置权重有一定差异，低风险偏好的策略配置6.9%的沪深300、79.8%的中证全债、1.8%的SHFE黄金和11.6%的标普500，高风险偏好的策略配置31.2%的沪深300、26.8%的中证全债、6.1%的SHFE黄金和35.9%的标普500。SHFESHFE黄金资料来源：Wind，光大证券研究所沪深30031.2%SHFE黄金6.1%资料来源：Wind，光大证券研究所历史经验和指标可能存在失效风险，不同区间统计可能存在结论差异风险，宏观经济超预期波动风险。宏观经济宏观经济资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年2月28日至2024年3月26日，数据为平均月收益率）资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年2月28日至2024年3月26日，数据为平均月度胜率）资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2006年2月28日至2024年3月26日）宏观经济宏观经济资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年2月28日至2024年3月26日，数据为平均月收益率）资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年2月28日至2024年3月26日，数据为平均月度胜率）资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2006年2月28日至2024年3月26日）宏观经济宏观经济资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年2月28日至2024年3月26日，数据为平均月收益率）资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年2月28日至2024年3月26日，数据为平均月度胜率）资料来源：Wind，光大证券研究所（回测区间为2006年2月28日至2024年3月26日）宏观经济宏观经济资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年2月28日至2024年3月26日，数据为平均月收益率）资料来源：Wind，光大证券研究所（时间范围从2006年2月28日至2024年3月26日，