三、宏观指标择时

与低头从小处入手的技术指标择时不同，宏观指标择时需要投资者抬起头来关注大格局的信息——放眼全球，聆听各种经济、政治等新闻，分析影响股票市场的宏观因素，以及这些宏观因素与股票市场的相互关系；针对企业所处的经济、政治大环境，对行业发展、同业竞争及内部管理等进行全方位、多角度的分析，判断其内在价值和安全边际，侧重于研究股票的长期投资价值。常见的宏观有效指标有：实体经济指标（PMI、VAI⁽¹⁾）、物价水平指标（CPI、PPI）、货币财政指标（M0、M1、M2）、企业价值指标（市盈率、市净率、市销率、市现率、股息率、流动比率、营业利润率、销售净利润率、销售毛利率、资产回报率、净资产收益率、资产负债率、总资产周转率、存货周转率）等。本节将重点介绍影响股票市场估值的直接因素，间接因素在《资本市场择时》中介绍。

宏观指标择时策略的构建基于如下思路：宏观数据的变化是经济运行周期的“预报员”，周期的变化在短时间内幅度较小，与市场的相关性也处于动态平衡状态。因此利用统计方法寻找历史上宏观因子与股市的相关系数，并假设相关性在观测期内保持不变，就可以根据观测到的宏观数据来预测股票市场的走势。具体可以采用横向对比、纵向比较、计量统计方法等。

虽然在专业人士看来，宏观层面的分析符合经济学原理、观察角度多，是一个不错的方向，但实际上数据采集困难，缺乏跨度较长的历史数据，让不少人对这种方法既爱又恨。再加上理论假设可能与实际相背离，例如在横向、纵向比较中，“美国股市的经验”“CPI、PPI剪刀差会提前股市拐点3～6个月”之类的判断其实不是因果关系；在计量统计方法中，利用当期宏观数据来判断下一期股市的走势，本质上是在计算概率，而且很多时候市场的走势不由这些宏观参数决定，普通的个人投资者把握起来有一定难度。

在指标的选择上，因为官方数据公布滞后、公布频率不一致，以及数据历史长度不足、数据解释存在变异等，应注意数据筛选和处理。例如光大证券的研究人员曾用同步回归法筛选常见宏观因子，再逐步回归，挑出显著因子；样本外对样本内筛选的因子进行观测，并使用样本内拟合的参数对下周股市进行预测。样本外测试表明：择时策略近5年来表现优异，年化收益率达到44.5%，夏普比率可达1.78；最大持续亏损仅为20%左右的风险控制表现值得关注；买入信号和卖出信号均表现良好，多空信号表现相对平衡。

研究机构发现：全球主要股票市场及各国很多宏观经济指标存在内生、稳定的同步42个月和104个月的周期。可以构建某种周期模型，利用傅里叶变换观察数据的对数同比序列，选取能量最强的核心频谱，预测同比序列的未来走势，以此来判断市场，这也是宏观择时策略的应用。⁽²⁾(https://www.daowen.com)

宏观择时还可以从行业出发，对每个行业应用择时指标做出看多或者看空的判断，综合所有行业的表现对大盘做出预测。这种策略基于市场整体大行情在大部分行业表现一致的统计——A股大牛市来临时，所有行业都会上涨，大熊市也很少有行业能够一枝独秀。预测思路来源于“春江水暖鸭先知”——大行情来临之前，部分行业会提前于市场有所体现，所以行业的表现是整体市场的领先指标，行业层面的观察将会有利于预测市场。

图5-4　不同指标的测试结果

资料来源：Wind、华泰证券研究所

注：本测试净值从1开始，标的也进行归一化