宏观机制轮动下大类资产配置-基于机制识别与马尔可夫平价配置策略

正文目录宏观机制配置：从恒定比例到机制感知 3宏观机制识别 4宏观状态划分 4两层K-means识别 4马尔可夫多步预测 5机制识别结果和经济含义 6策略构建与回测：从机制概率到风险预算 8三类策略构建逻辑：由点判断走向概率分布 8三策略回测表现：机制感知框架提升风险调整收益 9核心策略表现：持续稳定的超额收益 10指数回测到ETF实盘：策略收益可实现性验证 12最新配置观点：低增长环境下以利率债为压舱石 15宏观数据缺失处理探索 16风险提示 17图表目录

图表1：最优机制数选择 5图表2：K值选择说明 5图表3：机制转移矩阵 5图表4：7月及8月宏观机制预测 5图表5：宏观机制识别时间轴 6图表6：六大机制经济特征与含义 7图表7：大类资产机制热力图 8图表8：下一期机制预测 9图表9：策略样本内外回测表现 10图表10：三策略净值对比 图表核心策略超额收益表现 图表12：核心策略稳健性 12图表13：核心策略持仓变化 12图表14：策略指数净值vs可投标的组合净值 13图表15：可投资标的组合样本外验证 13图表16：无杠杆口径下指数策略与ETF实盘净值对比 14图表17：10%目标波动率下马尔可夫RP策略与ETF60/40基准对比 14图表18：无杠杆费后马尔可夫RP策略与股债基准净值对比 15图表19：马尔可夫转移矩阵递推下期机制 15图表20：2026-07核心策略持仓 16图表21：三种处理方法净值对比 17宏观机制配置：从恒定比例到机制感知60/40基于长期历史样本估计资产收益、波动率及相关性等参数，并据此设定资产权重或风险预算，通过定期再平衡维持组合结构。此类策略具有规则透明、交易成本可控然而过去十余年，国内宏观环境先后经历货币宽松、工业景气上行、疫情冲击与疫后修复、大宗商品通胀，以及低增长、低通胀等多个阶段。随着经济增长、通胀水平、流动性环境和市场风险偏好的不断变化，各类资产的收益特征、波动水平及相关关系均呈现出明显的阶段性和机制依赖特征。不同宏观机制下，各类资产往往表现出显著不同的风险收益特征。同一资产在不同宏观环境中的表现可能存在较大差异，而不同资产之间的相关结构也会随着宏观环境变化发生调整。这意味着，资产收益并非始终围绕长期均值稳定波动，而是会随着宏观机制切换发生系统性变化。因此，基于全样本平均参数构建的恒定比例

基于此，本文构建宏观机制感知的动态资产配置框架，将宏观机制识别、机制概率预测与组合权重生成纳入统一体系。该框架不直接依赖全样本平均参数，而是首先识别当前所处的宏观机制，进一步预测下一期各机制的发生概率，并据此动态更新各类资产的预期收益和协方差结构。整体框架分为两个层次。第一层为宏观机制识别与演化预测：基于多维宏观指标进行无监督聚类，识别具有差异化经济特征的宏观机制，并利用马尔可夫链估计不同机制之间的转移概率。第二层为机制条件下的资产配置：分别估计各宏观机制下资产的收益和协方差特征，再根据下一期机制概率进行加权，形成条件预期收益与条件协方差矩阵，最终通过风险平价模型生成配置权重。与押注单一宏观状态的离散择时不同，本文以完整的机制概率分布驱动资产配置。当各机制预测概率较为分散、状态判断不确定时，组合维持较高的分散程度；当某一机制的预测概率明显上升时，风险预算则适度向该机制下具有相对优势的资产倾斜。该方法既保留了多资产配置的分散化基础，也降低了硬切换式择时对机制误判的敏感性。宏观机制感知框架的有效性，最终需要通过严格的样本外检验加以验证。为控制前视偏差，本文按照宏观指标的实际发布时间将相关数据整体滞后一期；机制识别采用仅利用历史信息的滚动聚类；模型超参数仅在2012—2021年训练区间内完成选择并固定，2022—2026年作为完全独立的样本外检验区间。60/40单等权及传统风险平价等基准策略进行比较，重点考察年化收益率、波动率、最大回撤、夏普比率、换手率以及不同宏观机制下的收益稳定性。本文并不预设动态配置能够在所有阶段取得更高收益，而是检验引入宏观机制识别与概率预测后，能否在不显著增加组合脆弱性的前提下，改善样本外风险收益特征，并提升组合对宏观结构切换的适应能力。宏观机制识别宏观状态划分两层K-means识别K-means态经济周期状态。若直接采用单层聚类，少数极端观测（如2020年疫情初期）或第一层聚类用于识别显著偏离历史常态的特殊阶段。首先对标准化后的宏观变量进行PCA降维，在保留95%累计解释方差的基础上，采用欧氏距离K-means进行聚类。第二层聚类用于进一步细分常态经济周期。为突出宏观变量组合特征而弱化幅

L2K-means氏距离与余弦相似度具有单调对应关系，因此聚类结果更加关注宏观变量的相对结构而非绝对水平。K=3K=8K=5K=6时达到最高，表明其在样本内具有更高的统计区分度。然而，本文的聚类结果不仅用于刻画宏观机制，还将进一步用于估计机制转移概率、机制条件下的资产收益与协方差，并最终服务于动态资产配置。因此，K值2K=5K=6K=5，K=67个月样本，时间分布较为零散，缺乏稳定且独立的经济含义，属于统计意义上的过度细分，并未带来明显的配置信息增量。综合统计指标与经济解释，K=5能够形成具有差异化特征的五类常态宏观聚类，11—23个月之间，既保证了机制识别的稳定性，也满足后续参数估计的样本要求。因此，本文将K=5作为基准模型的聚类设定。图表1：最优机制数选择 图表2：K值选择说明，同花顺 ，同花顺马尔可夫多步预测具体而言，根据相邻月份的机制转移频数构建转移矩阵，并按行归一化得到机制转(T)给定当前机制，其下一期机制概率分布可表示为d1=eᵀ·T；其中e为当前机制对应

的状态向量，进一步递推可得未来第n期的机制概率分布dn=eᵀ·Tn，并据此计算转移矩阵的稳态分布，用于刻画各宏观机制在长期均衡状态下的出现概率。相比直接预测下一期所属机制，马尔可夫链输出的是未来宏观机制的完整概率分布，而非单一状态判断。这一概率分布也是后续动态资产配置的核心输入。具体而言，本文以各机制发生概率作为权重，对不同宏观机制下的资产预期收益和协方差矩阵进行概率加权，构建下一期的条件预期收益与条件协方差。当某一宏观机制的预测概率明显占优时，组合风险预算相应向该机制下表现相对占优的资产倾斜；当机制概率较为分散、预测置信度低于预设阈值时，则降低主动偏离程度，回归等权配置，以减少机制误判带来的配置风险。该方法实现了由确定性状态判断向概率驱动资产配置的转换，在保留宏观信息的同时，提高了组合对机制不确定性的适应能力。图表3：机制转移矩阵 图表4：7月及8月宏观机制预测 ，同花顺 ，同花顺机制识别结果和经济含义K-means2012年1202665显示，各机制具有较明显的阶段聚集特征。其中，R058个月，占比最高；R2、R1、R5、R3R423、20、17、1611个月。整体来看，六类机制较好地刻画了样本期内宏观环境的阶段性变化。

图表5：宏观机制识别时间轴，同花顺六类宏观机制主要从经济增长、景气水平、价格变化、货币信用及外需表现等维度进行刻画。结合各机制下代表性宏观指标的相对特征及对应时期的经济背景，本文将其分别命名为“低增长低通缩”“工业景气复苏”“货币宽松复苏”“消费通胀、制造业趋弱”“宽信用、内需强劲”和“强复苏”。具体来看，R0机制下经济景气低于荣枯线，价格与需求偏弱，信用扩张放缓，呈现低增长、低通缩特征；R1机制下生产与消费回暖，但价格和外需仍然偏弱，表现为工业景气修复；R2机制下信用扩张较快，制造业和服务业景气度均处于较高水CPIPMI低于PPI仍为负，呈现消费价格偏高与制造业趋弱并存的特征；R4机制下货币信用、工业生产和消费需求同步走强，表现为宽信用与内需扩张；R5机制下出口、工业生产和工业品价格均处于较高水平，体现内外需共振驱动的强复苏。上述命名旨在概括各机制的主导特征，反映的是机制内宏观指标的平均表现，并不意味着各月份的指标走势完全一致。图表6：六大机制经济特征与含义，同花顺不同宏观机制下，资产收益表现呈现出显著的结构性差异，这也是机制感知配置能够创造超额收益的重要基础。以下选取代表性资产的月均收益进行比较，单位为%A300R4R3机制下的收益相

R5R1R0机制下保持较为稳健的收益，体现出较强防御和避险属性；有色金属等商品资产则在经济复苏相关机制下表现更优。同一资产在不同宏观机制下的收益分布存在明显差异，而传统恒定比例配置难以有效利用这种状态依赖特征。机制感知配置通过识别宏观环境变化并动态调整资产权重，有望将资产收益的机制分化转化为组合超额收益。图表7：大类资产机制热力图，同花顺策略构建与回测：从机制概率到风险预算三类策略构建逻辑：由点判断走向概率分布三类策略使用相同的宏观信息集，但对宏观信息的利用方式依次升级。转移的概率，并按照最可能出现的机制下各类资产的历史平均收益进行排序，择优配置。该方法结构直观、可解释性较强，但将机制判断压缩为单一离散状态，未充分利用不同机制的概率分布，对资产风险及资产间相关性的考虑也相对有限。其次，Ridge策略不再经过宏观机制离散化，而是直接以宏观指标为解释变量，Naive策略，该方法能够保留宏观信息的连续变化，并通过正则化缓解指标共线性问题，但收益预测与风险估计仍相互分离，缺乏统一的经济状态基础。在此基础上，我们构建马尔可夫风险平价策略（RP策略），并将其作为核心策略。该策略首先利用马尔可夫转移矩阵估计下一期各宏观机制的发生概率，进而对不同机制下的资产条件期望收益进行概率加权，形成前瞻收益信号；同时，基于各机制对应的条件协方差矩阵，构建概率加权的前瞻风险矩阵，最终在收益倾向约束下实施风险平价配置。由此，资产收益信号、波动率及相关性均由同一宏观机制框架驱动，实现观点生成与风险预算的一体化。2026720266月宏观状态识别结果，通过马尔可夫转移矩阵获得下一期机制概率，并据此对各机制下的资产预期收益与协方差矩阵进行概率加权，形成前瞻收益—风险估计，随后通过风险平价模型生成目标权重。图表8：下一期机制预测，同花顺经马尔可夫转移矩阵测算，下一期继续处于R092.98%，R1、R3和R51.75%1.75%3.51%的预测概率，对机制条件下的资产期望收益与协方差矩阵进行加权合成，并通过风20267月的组合配置方案。

三策略回测表现：机制感知框架提升风险调整收益为验证宏观机制感知资产配置框架的有效性，本文在统一的交易规则、再平衡Naive、RidgeRP三类策略进行样本内外回10%的年化波动率为目标，对各策略收益进行波动率缩放。具体而言，模型基于截至上期的扩张窗口历史3倍杠杆上限。受波动率估计误差、月度再图表9中的全样本、训练阶段及样本外阶段分别基于各自区间独立实施波动率缩放和绩效统计，因此对应的杠杆调整路径并不相同。本文以月均收益率乘以12计算年化收益率，并以年化收益率除以年化波动率计算夏普比率。由此，各区间绩效指标均基于各自的杠杆调整路径独立计算，不对应同一条波动率缩放后的收益序列；全样本年化收益率亦不等同于训练阶段与样本外阶段年化收益率的简单加权或复合结果。图表9：策略样本内外回测表现，同花顺10%的年化RP12.95%1.23，对应2.43RP14.05%的年化收益率、10.74%的年化波动率、1.31

的夏普比率以及-6.80%NaiveRidgeRP外性能衰减，说明策略超额收益并非来源于训练样本拟合，而是在不同市场环境下均具有较好的稳定性和泛化能力。整体来看，引入宏观机制识别、机制概率预测及风险预算优化后，组合能够在控制波动和回撤的同时提升风险调整收益，验证了机制感知资产配置框架具有较好的样本外适应能力。核心策略表现：持续稳定的超额收益RP在整个回测区间内保持了较为稳定的净2022年以后的样本外区间并未出现收益明显衰减。图表10：三策略净值对比，同花顺RPNaiveRidge60/40RP在训练阶段和样本外阶段均持续获得正向超额收益，且样本外阶段超额收益曲线斜率未出现明显变化。图表11：核心策略超额收益表现，同花顺这一结果表明，马尔可夫RP的超额收益并非依赖于样本内拟合，而是能够随着宏观机制变化持续调整资产配置，在不同市场环境下均保持较好的适应能力。为了检验模型是否依赖于特定参数设定，本文进一步进行了参数敏感性分析。91.2，1.26—1.270.30.5，还是单资产权30%RP对核心参数设定不敏感，样本外表现具有较强稳健性。图表12：核心策略稳健性，同花顺组合持仓由宏观机制预期与风险预算共同决定，利率债长期构成核心底仓。从2020资产，但随后迅速修复至高位，压舱石属性较为突出。权益、黄金及商品等风险资产的权重随市场环境和预期收益变化动态调整，主要用于增强组合收益弹性。从月度换手率看，组合调仓整体呈现“低频运行、阶段脉冲”的特征。多数月份换手率维持低位，仅在市场机制切换或风险结构显著变化时出现集中调仓。2022年以后，组合换手率中枢进一步下移，表明在宏观环境相对稳定后，策略持有周期有所延长，交易频率下降，有助于降低交易成本。

图表13：核心策略持仓变化，同花顺指数回测到ETF实盘：策略收益可实现性验证指数回测的收益能否真正被投资者拿到？本文根据对应标的ETF收盘价和复权净值数据两种互补方式验证。方式一：将马尔可夫RP策略根据指数数据得出的逐月既定权重映射到可交易ETF复权净值（已扣管理费），量化“既定持仓”的实施缺口。结果显示，ETF口径下的组合收益并未低于指数口径，反而略有提高，表明指数口径所展示的历史收益具有一定可实现性，且估计相对保守。图表14：策略指数净值vs可投标的组合净值，同花顺ETFETF数据口径下重新完成收益信号估计、机制条件协方差计算和风险平价优化，以检验策略脱离ETF可交易体系中是否仍然有效。

RP1.23ETF1.86。尽管不同口径下的绝对收益和波动水平RP策略ETF数据重新估计和配置后，策略样本外仍能维持较好的风险收益特征。图表15：可投资标的组合样本外验证，同花顺在统一无杠杆口径下，Naive和Ridge策略的指数净值与ETF实盘净值在样本外RidgeRP策略的指ETFETF执行后，风险收益特征具有较好的延续性。图表16：无杠杆口径下指数策略与ETF实盘净值对比，同花顺进一步将ETF全链路运行的马尔可夫RP策略与ETF60/40基准进行比较。10%RP2022

RPETF产品并纳入交易实施条件后，仍能够保持较为稳定的净值路径和相对基准优势。其表现相对稳定，主要得益于机制概率信号与风险平价配置的结合，而非对单一资产或单一宏观状态进行集中押注。图表17：10%目标波动率下马尔可夫RP策略与ETF60/40基准对比，同花顺RP300相比，策略净值波动和回撤明显较低；与纯债基准相比，策略在保持较低波动的同时2022年以后，策略净值优势逐步扩大。整体来看，RP策略在无杠杆费后口径下仍体现出较好的收益稳定性和回撤控制能力。图表18：无杠杆费后马尔可夫RP策略与股债基准净值对比，同花顺最新配置观点：低增长环境下以利率债为压舱石截至2026-06，两层K-means将当前经济判定为"R0"机制，且转移矩阵给出的延续概率高达92.98%。图表19：马尔可夫转移矩阵递推下期机制，同花顺

20267RP26项正期望资产，整体以利率债为7.33%，6.33%3.85%1.35%R0机制较高的延续概率相一致：在内需和信用环境偏弱