文章核心观点 - 量化宏观策略是一种将量化模型与宏观基本面逻辑相结合的投资方法 通过量化CTA的方式实现股、债、商等多资产配置 该策略在过去7年全球管理规模呈现爆发式增长 2023年已占全球宏观策略比例超60%且比例仍在上升 [6][7][9] - 文章驳斥了关于量化宏观策略的两大常见质疑 认为策略本身具有合理性且能产生Alpha 其优势在于能利用更广泛的数据源和机器学习技术 策略结构通常分为中长周期的Beta配置与短周期的Alpha增强 在行情波动中表现更为平稳和灵活 [10][11][12][14][16] 量化宏观策略的定义与市场趋势 - 量化宏观策略是将投资决策从依赖基金经理的主观“叙事驱动”转变为由量化模型基于规则信号执行 需同时满足量化交易和体现宏观基本面配置逻辑两个条件 [9] - 全球量化宏观策略管理规模在过去7年呈爆发式增长 2023年占全球宏观策略比例已超过60% 并且这一比例还在持续上升 [9] 对量化宏观策略质疑的回应 - 针对“数据低频矛盾”的质疑：宏观经济数据相对低频并非根本问题 量化宏观回测数据不限于低频经济数据 随着机器学习与AI技术的应用 策略可以触及更广的数据维度 利用更高频数据推演低频数据背后的经济金融逻辑（包括线性和非线性逻辑）以做出资产配置判断 [12][13] - 针对“无Alpha仅靠Beta”的质疑：2023年量化宏观业绩亮眼虽有Beta强势的贡献 但许多策略在此基础上做出了明显的超额增强 量化宏观能排除行情干扰 其偏短周期的信号能快速响应极端反转行情（如2023年4月的“V”型反转和国庆节后的黄金趋势反转） 从而在动荡行情中业绩更平稳 这体现了其Alpha能力 [16] 量化宏观策略的典型结构与运作方式 - 主流量化宏观策略通常包含Beta配置和Alpha增强两部分 两部分持仓周期不同 对数据频段要求也不同 [14] - Beta部分：通常偏中长周期配置 例如采用风险平价模型 为股指、国债、商品期货各分配1/3波动以确定中长期权重 旨在获取市场Beta收益 [14][15] - Alpha部分：通常偏短周期 依赖更高频数据 适合量化方式 例如通过量化（尤其是CTA方式）进行各品种的择时和多空交易 以在不增加整体组合风险的基础上增厚收益 部分策略还会配置约20%仓位于全球股、债、商ETF以获取全球资产Alpha [14][15] 量化宏观策略的实践案例与优势 - 案例一：量创的量化宏观：策略明确划分为Beta和Alpha两部分 Beta部分采用风险平价模型进行中长期资产配置 Alpha部分采用机器学习模型挖掘短周期信号进行择时与多空交易 并有20%仓位配置全球ETF [15] - 案例二：远澜的纯量化宏观策略：采用自上而下的框架 结合多个量化子模型（如经济周期策略、情绪周期策略、多因子定价模型、经典趋势策略和风险预警模型）进行交易 该策略能在2023年初抓住黄金大趋势 并在股指和黄金几次大跌中通过提前减仓或做空来降低波动甚至获取正收益 体现了超额能力 [17][18] - 策略优势：量化宏观策略能灵活运用杠杆 但相比主观宏观更为谨慎 因其交易品种更分散 杠杆不会过于集中 且拥有程序化的风控机制实时监控杠杆使用情况 避免过度风险 [18][19][20]