3月国内市场呈现风险资产走弱，避险资产走强的鲜明格局。其中，南华商品指数连续两月下跌，3月跌幅扩大至1.6%；尽管3月AI相关板块大幅上涨，但万得  全A指数仍下跌0.8%。受欧美银行业风险事件的影响，3月全球黄金价格大幅上涨，带动国内金价上涨6.6%，中债净价总指数3月上涨0.4%。目前，尽管1季度数据多数超预期，但市场对当前经济强势复苏的持续性信心不足，而且3月以来的高频数据也出现波动。因此，强现实没有说服市场，弱预期主导了市场交易逻辑。

3 月主要股指中，科创 50 表现最好，涨幅高达 9.2%，远远大于其他指数涨幅。3 月表现较差的大盘权重股，上证50 下跌 2.7%，领跌市场。其他股指在 3 月均表现较弱，涨幅多数在-1%到 0%的区间内。

3月从市场风格来看，成长风格表现最好，涨幅为2.7%，这与AIGC有关。其次是稳定风格，涨幅1.4%，这与当前人员出行持续回暖有关。表现最差的是周期风格，3月跌幅达到4.9%，金融和消费风格均为负增长，这是弱预期主导市场交易的结果。

从行业来看，与AI相关的行业3月涨幅明显好于其他行业。其中，传媒上涨22.2%，计算机上涨16.9%，通信和电子分别上涨9.1%和7.3%。3月TMT板块独领风骚。而其他行业普遍较弱，稳增长板块、消费板块、新能源板块基本录得负收益。A股结构性行情在3月表现得较为极致。

3月MLF超额续作以及超预期降准等因素推动市场收益率曲线明显下行。其中，1年期国债收益率下行10bp，10年期国债收益率下行5bp。国债收益率曲线整体回落至今年以来的最低水平，尤其是长端利率水平已经回落至去年12月水平附近。这表明债券市场投资者整体也不看好后续中国经济的表现，也可能与当前债券市场资产荒有关，债券基金近期收益水平压力较大，使得市场有加久期的动力。

央行疫情以来创设了大量直达实体的结构性政策工具，对企业中长期贷款增速的回升起到了重要作用。从信贷收支表可知，当前中长期贷款投放的主力是国有大行，包括工农中建交邮储和国开行。因此，国有大行的同存利率今年以来整体处于上行通道，中小行信贷投放力度偏弱，因而其同存利率今年以来大幅下行。1季度AAA评级一年期同存利率上行17.5bp，而A评级一年期同存利率下行37.5bp。

钢厂、热卷等产品的产能利用率也同样在3月中旬出现明显回落，发电量3月上旬也处于春节后的底部，粗钢、钢材、热卷产量在3月中上旬均有不同程度的回落。

然而，3月中上旬的生产下滑并不具备持续性。第一，从制造业PMI指标来看，3月经济动能继续上升。当月新订单与产成品指数之差为4.1%，比2月环比上升0.6个百分点，这是2021年7月以来的最高水平。

第二，3月制造业PMI生产指数环比下降1.9个百分点，而新订单指数环比下降0.5个百分点，生产与新订单指数之差收窄1.6个百分点，制造业供需关系较2月改善。

第三，制造业挤压订单以及采购量仍处于高位，显示企业生产修复的可能性较高。3月制造业PMI积压订单指数为48.9%，处于2012年3月以来的次高水平。采购量指数为53.5%，这是2017年11月以来的最高水平。

第四，制造业下游建筑业和服务业生产经营形势处于快速扩张阶段，制造业下游需求持续改善。3月建筑业PMI为65.6%，环比上升5.4个百分点，这是过去11年以来的最高水平。服务业PMI为56.9%，环比上升0.7个百分点，这也是过去11年以来的最高水平。

因此，3月中下旬以来生产高频指标迅速回升。其中，4月第一周，沥青开工率达到38.5%，创年内新高；唐山钢厂开工率达到58.7%，为年内次高水平；PVC开工率环比反弹1.69个百分点至76.9%；钢厂、热卷等产能利用率4月第一周均创今年以来的新高，粗钢等钢铁产品产量也明显反弹。3月中旬发电量反弹至春节后最高水平。

可见，3月中下旬以来的生产改善，不仅是修复了中上旬短期回落的缺口，不少指标还刷新今年以来的最高水平。2月以来的弱现实正在向强现实切换。

并且，1季度经济数据整体超预期更显示了当前中国经济的强现实。在消费明显回暖和出口大幅超预期的支持下，即使制造业-投资链条表现符合预期，但消费-服务业链条是1季度经济超预期的需求侧和供给侧的关键因素。而前述高频指标显示进入2季度制造业-投资链条上，供给已经率先回升。供给侧的强现实如能得到需求侧的进一步呼应，那么基本面的强现实将在2季度延续。

防疫政策优化后的需求红利本质是需求一次性的脉冲冲击，2月数据冲高后，3月已经出现边际衰减的信号，其对经济修复的驱动力不具备持续性。

当前国内经济的内生动力主要来自两方面，一是库存周期，二是设备更新周期。我们认为当前我国库存周期比较类似于2019年年末的状态，即正处于主动去库向被动去库过渡。但与2019年不同的是，今天1季度防疫优化红利的脉冲使得过渡阶段的节奏呈现前快后慢的特征，这意味着内生动力在2季度环比回升的速度也将相应放缓。

设备更新周期面临的问题是今年我国出口增速将大幅下降，这对外向型企业的盈利造成负面影响。过往的数据显示，出口企业的资本开支走势与制造业投资相关性较高。今年出口不确定性较高，虽然1季度出口超预期，但能否持续仍有待观察。此时，出口企业难以增加资本开支。虽然，我们认为今年的设备更新动力主要来自政策支持，如产业政策以及去年下半年推出的设备更新改造支持计划，但上半年出口行业投资意愿偏低势必会影响政策对设备更新的推动力量。

那么，当前需求侧的换挡就是指政策外生动力接续防疫优化红利来稳定国内需求的修复态势。在需求换挡期，我们观察到价格高频指标出现了大幅波动的情况。例如，同属房地产竣工链条的PVC和玻璃价格走势截然不同。3月以来玻璃价格累计上涨5.4%，达到去年下半年的最高水平。而同期PVC价格下跌了3.5%，回落至今年以来的底部附近。

但我们认为需求换挡期持续时间有限，主要的原因在于临近毕业季，稳就业压力大幅上升，政策不再观望。今年稳就业压力来自两方面的冲击。其一，2023年高校应届毕业生规模再创历史新高，达到1158万人，这导致城镇新增就业人口目标也达到2002年以来的最高水平1200万人。其二，去年大量的就业人口面临再就业的压力，而根据城镇调查失业率数据，这部分人口也以青年人口为主。2022年16-24岁人口调查失业率一度接近20%，显著高于25-59岁人口调查失业率。并且，去年城镇就业人口减少842万人，这是三年自然灾害以来城镇就业人口首次负增长且幅度创历史最高水平。城镇实际失业人口显然大幅高于842万人：一方面，考虑人口年龄结构的变动，我们估算去年城镇适龄劳动人口下降了380万人；另一方面，去年完成的城镇新增就业人口规模为1206万人，但城镇就业人口净下降，这显然不能用人口老龄化来解释。因此，今年需要再就业规模可能也创历史新高。-

然而去年经济增速大幅不及预期，这导致2022年就业市场的稳定透支了通过减税降费、稳岗补贴等手段解决就业问题的能力。因此，今年完成就业目标主要手段还是要回到正常的经济规律，即产出缺口收窄，就业需求回升。事实上，从1季度明显超预期的金融数据就能看出这方面政策的决心。1季度新增社融14.53万亿元，同期多增2.47万亿元，社会存量同比增长10%，比1月提高0.6个点。1季度新增信贷10.6万亿，同比多增2.27亿元，M2同比增长12.7%，增速比去年同期加快3个百分点。

3、政策环境逐步优化

需求进入换挡期后，政策结束观望，新的稳增长落实陆续出台。货币政策、财税政策、消费政策以及营商环境等多方面。

第一，3月17日人民银行超预期宣布于3月24日降准0.25个百分点。此前央行刚超额续作了MLF，市场普遍认为3月降准无望。央行超预期降准可能有两方面的原因：一是金融政策制定机构的调整导致降准操作批准时间有所滞后，二是3月中上旬经济呈现环比回升乏力的迹象。但无论如何，在经济修复的过程中，人民银行再次进行总量政策放松也体现了今年政策呵护国内经济稳步复苏的态度，这是最重要的政策信号，有助于修复市场两会以来对政策的悲观预期。

第二，3月24日国务院常务会议决定“延续和优化实施部分阶段性税费优惠政策”。在4月6日举行的国新办新闻发布会上，国家税务总局表示“预计全年新增减税降费1.2万亿元，加上继续实施的留抵退税政策，预计全年可为经营主体减轻税费负担超1.8万亿元”。今年减税降费规模超过了此前市场预期。

第三，民营企业经商环境出现改善迹象。一方面，国务院领导同志在多个场合表示要坚持“两个毫无动摇”，进一步改善民营企业经商环境；另一方面，平台经济监管环境大幅改善，监管政策基调从专项整顿转为规范发展。通过继续推进改革稳定民营经济预期和信心。这方面的重要信号是阿里巴巴前实控人于3月末回国亮相。

总之，当前国内经济形势整体仍处于复苏过程中，但经济数据或者明显超预期，或者明显不及预期，数据信号分歧较大，因而市场信心也受到影响。但是，我们仍然坚持此前的观点，2季度国内经济在内外生动力的推动下，季度GDP两年复合增长率大致与1季度保持一致。

四、从宏观研判到量化配置

自2021Q4报告开始，本文尝试引入量化模型，结合宏观和量化团队的各自优势，构建组合大类资产配置模型，希望能够同时发挥宏观分析框架的灵活性和量化风险管理框架的纪律性优势，以期在取得更好的战术收益同时，提升对组合回撤风险的把控能力。

具体来说，在定期报告中我们构建并跟踪了两类绝对收益组合，以满足不同风险偏好投资者的需求，即保守目标组合（预期组合复合年化收益4%-6%，最大回撤目标3%以内），稳健目标组合（预期年化收益8%-10%，最大回撤目标5%以内），组合业绩比较基准对标万得混合二级债券基金指数（885007.WI）。除此之外，借助核心+卫星策略的投资框架，除了定期跟踪绝对收益组合外，报告中会结合宏观团队对短期宏观市场核心变量机会与风险的提示，不定期提供系列交易型组合供投资者参考。

1、 量化配置框架简介

在2021年四季度的报告中，我们对量化配置框架做过详细的介绍，核心是通过应用动态风险预算方案来构建组合配置模型，具体内容包括以下三方面：

第一， 大类资产的筛选与风险预算配置。为了提升组合应对宏观环境的变动能力，在组合战略配置层面，借鉴风险平价模型的思路，明确A股、固收、商品和黄金四大类一级资产，我们强调增加商品类资产以降低组合在滞涨环境下的稳健性，同时考虑到一方面商品和黄金的长期收益及夏普比相对股债资产偏低，另一方面长期来看经济周期中滞涨环境出现的频率较低，因而强调在基准的风险预算环境下，给予四类资产的风险预算比值为9:9:1:1[1]。在此基础上，每季度根据宏观团队的季度资产配置观点，对大类资产的风险预算进行动态调整[2]。

第二， 细分资产的筛选与配置结构。保守组合中，权益资产以中证800指数为基准，市场风格偏向大盘均衡，固收资产的结构为50%×利率债（3年久期）+50%×信用债。稳健组合中，权益资产以50%×中证800+50%×创业板指为基准，市场风格更为均衡，固收资产的结构为50%×利率债（5年以上久期）+50%×信用债。结合组合的风险偏好，我们在细分资产的筛选和配置结构上进行了匹配调整[3]。

第三， 债券杠杆的动态配置。保守组合中，债券资产的杠杆范围为10%-30%，稳健组合中，债券资产的杠杆范围为20%-40%，具体每季度基于宏观团队对流动性环境状态的判断，来确定最终的杠杆水平。

注：

[1] 原则上，大类资产的风险预算与各类资产预期夏普比的平方值成正比，长期股债资产的夏普比接近1:1，而明显超越商品资产。

[2] 在具体设计风险预算的动态调整时，考虑到各类资产的初始风险预算值差异较大，因而不同资产的风险预算值调整幅度会差异化对待。

[3] 后期若增加价值成长风格的战术判断，则会对权益资产内部的配置结果进行动态调整。

2、大类资产回顾跟踪

大类资产的波动水平、相关性状态会影响配置模型的权重结果，从组合短期回撤控制的需求出发，模型会更强调降低预期波动率升高或相关性提升的资产权重，而未来短期的波动率和相关性与近期的历史表现，往往有较强的自相关性，因此对近期大类资产波动、相关性的监控跟踪仍是十分必要。

从收益层面观察，资本市场出现了风险偏好企稳回升的特征，一方面各项指标显示出经济增长预期的修复，PMI综合指数连续三个月均处于扩张水平，同时社融同比持续处于较高水平，在增长环境修复的背景下投资者对A股市场盈利增速的预期要显著高于2022年；另一方面，在盈利修复的背景下，市场的估值水平也见底修复，结构层面上的表现更为均衡。债券市场信用风险的冲击基本结束，银行理财产品的破净率回到了历史低位，收益率曲线和信用利差都有所收窄。从最新的基本面数据来看，A股虽然短期面临年报和一季报数据的冲击扰动，但在低估值水平和盈利增速逐季修复的预期背景下，指数仍然有上行的动力；对于债券市场，虽然整体赔率较低，但低通胀的环境有利于维持流动性的充裕，短期维持震荡市的概率增大；

波动率层面，多数大类资产的波动率都呈现下行趋势，值得关注的权益市场的波动率在年内出现了持续的走低，无论是指数的实际波动率还是隐含波动率都出现了明显的下降，尤其是隐含波动率均降低到历史接近最低水平。波动率的下降一定程度上跟雪球产品的大幅发行有关，产品的发行方通过卖高买低的操作压低了指数的波动率，但长期来看波动率呈现均值回归的特征，且低波动率环境下雪球产品的预期收益率会明显下降吸引力减弱，削弱其压低市场波动率的能力，需要警惕权益市场波动率触底回升的风险。

相关性层面，值得关注的是最近一个季度，大类资产的平均相关性呈现趋势下行的状态，各类资产两两相关性的均值在历史的较低水平，具体来看股债相关性、债券和商品的相关性都大幅降低呈现负相关对冲的状态。在上季度的报告中我们强调，资本市场的定价，将逐步从交易流动性，转向由基本面预期驱动的交易，因此股票和商品的走势相关性提升，股债则呈现更明显的跷跷板效应，当前资产相关性的表现符合预期，资产负相关环境下有利于多资产产品的表现。

3、配置模型跟踪与展望

基于上文中的配置流程，以及对大类资产波动、相关性的跟踪观察，我们给出了自2019年以来保守和稳健组合的季度配置建议。从回测数据来看，2019年至2023Q1，保守和稳健组合的年化收益分别为5.2%和7.1%，区间内最大回撤分别为1.5%和2.5%，2021年全年保守和稳健组合的收益分别为4.8%和6.4%，2022全年两个组合的收益率分别为1.8%和1.5%，同期二级债基指数收益为-5.1%，2023年一季度两个组合的收益分别为1.8%和 1.9%，同样跑赢二级债基指数。即使从长期业绩的角度观察，在风险调整后收益及回撤的控制上，配置模型的业绩表现也明显优于可比的二级债基指数。

针对2023Q2的配置建议，保守组合的大类资产配置权重建议为股票:债券:商品(不含贵金属):黄金=9.5%:87.8%:1.9%:0.8%，稳健组合的大类资产配置权重建议为股票:债券:商品(不含贵金属):黄金=12.4%:82.4%:3.7%:1.4%，相对上季度，保守组合主要下调了黄金资产的权重，加仓了债券资产的权重，同时小幅降低了权益和商品资产的权重，稳健组合中主要下调了黄金资产的权重，加仓债券资产的权重，小幅降低了权益和商品资产的权重。本期组合调仓中，结合宏观团队的定性判断，重点增加了债券资产的风险预算，下调了黄金资产的风险预算，当前大类资产的相关性处于低位，同时权益、债券资产的波动率处于下行趋势，但黄金资产的波动率有明显上行，因此最终在权重的调整上主要是降低了黄金的权重增加了债券资产的权重。

五、宏观数据驱动下的多资产交易策略

上述模型中我们展示了定量+定性的多资产配置模式，以达到绝对收益投资目标，但考虑到定性分析部分因人而异，相同数据不同视角下的分析结论会呈现出差异，导致可复制可解读性弱。因此我们尝试通过不同的视角，来设计宏观数据驱动型的规则化、系统化多资产交易策略。

即使是面对同一套宏观数据，我们采用不同的观察视角、观测频率，可以形成不同的配置思路和交易方式，典型我们认为存在以下四种配置交易模式：

第一， 宏观定价逻辑，更适合中长期的资产配置。其核心在于对经济体未来中长期的经济增长、通胀水平、货币政策的绝对水平区间有所判断，并以此作为无风险利率以及其他风险资产定价的核心依据，结合资产定价来确定各类资产的超配低配方向；

第二， 宏观趋势逻辑，更适合短期的多资产交易。其核心在于追踪核心宏观数据的短期变化趋势，例如当前经济增长处于边际上行还是下行趋势状态当中，历史上不同的宏观边际变化状态下，大类资产的收益风险特征表现，进而给出资产的交易思路；

第三， 宏观预期差交易，同样适合短期交易。其核心在于交易宏观经济数据的预期差，在增长和通胀出现显著预期差时，相应大类资产在历史上收益胜率所体现出的显著差异，进而给出资产的交易方向；

第四， 交易各类资产隐含的宏观信息差异，同样适用于短期交易。例如资源股、利率债和大宗商品期货价格中，都隐含了对未来阶段性商品价格走势的预期，若不同市场隐含观点存在冲突，则可能带来潜在的交易机会。

从规则化、系统化交易的需求出发，我们认为现阶段第二和第三种交易模式，在A股具备一定的可行性。考虑到应用的交易工具不同，观察的指标信号维度不同，可以衍生出多样化的交易策略，本文中将介绍并持续跟踪三类模型，即预期差驱动的大类资产交易策略、价值成长风格轮动交易策略和宏观信息驱动的波动率交易策略。

1、预期差大类资产交易策略

借鉴桥水全天候基金的配置思路，我们尝试梳理在不同的宏观场景下占优的大类资产：

1. 经济增长超预期：股票、大宗商品、高收益债

2. 经济增长低预期：利率债、TIPS、黄金

3. 通货膨胀超预期：大宗商品、TIPS、黄金

4. 通货膨胀低预期：利率债、股票

考虑到wind提供月度频率宏观分析师一致预期数据，其中经济增长中指标包括：工业增加值、PMI、社会融资规模、消费、固定资产投资和进出口同比数据，通货膨胀中指标包括：CPI和PPI。因此，我们可以月度跟踪真实发布宏观数据与分析师一致预期数据的差异，形成增长和通胀的预期差指数，作为多资产交易的参考。

首先，我们尝试了简单规则下的宏观预期差交易策略。我们基于反映总量增长数据的供给和需求指标纳入监测范围（综合工业增加值、PMI、社会融资规模三指标的预期差数据）形成综合的增长预期差指标，将CPI和PPI同时纳入监测形成综合的通胀预期差指标。并结合上文的配置规则，在股票、债券和商品中进行动态的权重调整。本文中分别使用中证800全收益、中债新综合、南华商品指数作为各类资产收益的代表，进行组合交易的回测。

下图表展示了规则化配置模式下，宏观预期差组合的业绩表现。可以看到2013年以来，近10年组合的年化收益为7.91%，最大回撤为19.77%。从收益的视角来看，显著高于等权组合，同时也高于中证800全收益指数的表现；从.可以看到即使简单交易规则下，结合预期差数据进行多资产交易有利于提升组合的收益胜率。

结合最新的预期差数据来看。当前增长维度指标均处于超预期状态，最新新发布工业增加值、PMI和社融增速数据均整体明显高于分析师的一致预期，增长维度处于超预期状态；通胀维度指标均处于持续低预期的状态。因此，从预期差角度来看，交易视角反映出权益资产短期交易机会更多。

2、价值成长轮动交易策略

我们可以尝试从盈利和估值两个角度去追踪价值成长风格的轮动信号，盈利维度可关注价格指标，即CPI和PPI数据的变化，从观察角度的不同，可考虑通胀预期差异、通胀边际变化和通胀环比变化等维度，从历史数据来看，价格指标走势与价值板块盈利变动的相关性高，因而通胀数据走强，更有利于价值板块的表现，除此之外通胀数据影响场内利率水平，间接在估值维度产生影响；除此之外，估值维度可关注宏观流动性指标，宏观流动性的宽松有利于提升投资者信心及降低利率水平，进而利好成长板块的表现。下表中展示了通胀和宏观流动性两大维度可重点关注的指标，以及价值成长板块影响的定性判断。

结合上表中的指标信息，我们尝试构建月度级别的价值成长风格轮动交易策略，具体回测时我们选择国证价值和国证成长指数作为具体的回测标的，并与等权组合和中证800全收益指数进行对比分析。可以看到自2011年以来，轮动策略收益显著优于等权组合和中证800指数，区间内轮动组合的 年化收益6.81%，而等权组合和中证800全收益指数的年化收益分别为5.18%和3.89%，且从年度统计数据来看，过去12年中轮动交易策略有9年都优于中证800，体现出较好的胜率特征。

结合最新数据来看，无论CPI还是PPI整体均处于通胀低预期的状态，此时有利于成长风格的估值提升，但另一方面从宏观流动性的角度来看，当前整体边际走势偏弱，因而有利于价值板块，因而短期交易视角来看建议在价值成长风格上均衡配置。

3、结合宏观信息的波动率交易策略

我们认为宏观交易的优势在于资产定价的宽度和工具使用的灵活性上，除了传统交易股票、债券、黄金等底层资产外，多样化的股指期货、ETF期权、指数期权都可以纳入交易工具箱，本文中尝试引入场内期权来提升组合收益降低波动风险。

具体来说，以期权隐含波动率为例， 长期来看股票指数与期权隐含波动率负相关，尤其市场快速调整的时点，波动率也会出现大幅的提升，但另一方面，长期来看隐含波动率也具备均值回归的特点，因此长期做多波动率面临较高的持有成本，可以考虑择时做多的模式，一方面降低持有波动率多头的成本，另一方面有效的对冲风险或提升组合收益。

本文当中设计的交易策略如下，核心跟踪的指标为调整的综合PMI指数，具体来说我们通过综合PMI指数，以及三个反映需求的细分项指标，包括新订单、新出口订单和原材料购进价格指数，合成了调整的综合PMI指数。当指数出现显著下行时（月度的边际变化小于历史1/3分位数），则选择配置50%仓位的straddle组合+50%仓位的权益资产；其他情形下则完全持有100%权益，本文中仍使用中证800全收益作为权益指数的代表。

基于上述规则进行回测，可以看到考虑波动率对冲的交易组合，区间内的年化收益为5.09%，而同期中证800全收益指数的年化收益仅3.09%，从逐年收益统计来看，过去8年波动率对冲交易组合仅2019年和2022年跑输中证800，体现出较好的收益增强能力，2023年初以来策略继续跑赢权益基准。

最新数据显示，虽然综合指数已回归枯荣线以上，但PMI新订单和新出口订单维持在偏弱的状态，尤其原材料购进价格指数明显下降，短期盈利预期会有一定的波动，在此背景下短期市场的下行风险有所提升，尤其在年报、季报发布时期市场的波动会有所加大，短期波动率对冲的需求有所提升，另一方面当前市场的隐含波动率处于历史低位，买入波动率的成本大幅降低，引入波动率多头资产的机会成本下降。