2024年金工深度研究：多期限择时策略的构建与组合增强

时序择时策略：捕捉特定时间尺度下的资产结构特征

择时是投资者面临的重要问题，不论投资标的是大类资产还是个股、衍生品还是基金，只 要涉及到交易的投资行为，都跟择时有一定关联。由于金融市场不确定性较大，投资者往 往希望通过择时获取一定的超额收益，但却难有系统的方法论。常见的择时思路包括时序 择时和截面择时。时序择时仅考虑单一资产的历史表现，当资产处于上行趋势时看多，反 之看空。截面择时考虑多个资产过去一段时间的表现，对表现相对强势的一篮子资产给出 看多的观点，弱势的资产则看空。 本报告围绕时序择时策略展开，探讨如何通过时间序列信息生成择时信号。事实上，时序 择时策略都是捕捉特定时间尺度下的资产结构特征。择时策略是否有效，取决于资产本身 是否具有稳定的收益表现结构。因此，倘若能够清晰刻画资产的规律特征并形成预测观点， 这是构建择时策略最科学的方法；倘若资产运动不具备可预测的规律，那趋势追踪会是最 朴素的择时方案。

在前期报告《行业配置策略：趋势追踪视角》（2020831）中，我们整理了市场上主流的趋 势追踪指标。结合 Ari Levine 和 LasseHeje Pedersen 在“Which Trend is Your Friend?” （2015）文中给出的趋势签名图（trend signature plots）方法，我们将趋势追踪指标纳入 同一个框架进行分析。趋势追踪指标具有相似的表现形式，本质上是对过去一段时间的资 产价格或是收益率赋予不同的权重，并将加权的结果用于对未来的预测中。趋势追踪指标 信号数值大小都会受到底层资产价格趋势性的影响，在构建逻辑上存在鲜明的共性特征， 市场表现也有较高的趋同度。因此，在趋势追踪层面上，衡量趋势强弱的方法并不本质， 更关键的是计算趋势的时间尺度参数。 这一结论引申出几个值得探究的问题：1. 资产价格在时序上什么样的收益特征能形成有效 的择时策略，使得策略表现优于长期持有资产本身；2. 时序择时策略是否具有普适性，单 一资产上有效的择时策略能否移植到其他资产上；3. 在较为广泛的资产池中，如何兼顾不 同资产的不同收益结构并形成择时信号。 本报告中，我们将针对上述几个问题进行测试与论述，核心结论为：1. 经济周期是有效的 时序择时依据，在多数的资产上均能基于周期的预测构建有效的择时策略；2. 趋势追踪策 略在一定程度上有效，但由于缺乏强有力的经济学逻辑支撑，较难保证其广泛的适用性和 长期的有效性；3. 多策略融合可能是对抗过拟合以及形成统一择时框架的有效路径；4. 结 合资产的走势特征及不同策略的适用场景调整多策略融合方案有望获得超额收益。

各期限时序择时策略示例

本章将呈现时序择时策略的构建过程及策略结果。测试的底层资产包括全球主要股票、债 券、商品、外汇类资产，以及 MSCI 一级行业指数、中信一级行业指数、恒生行业指数共 计 125 个标的。回测区间设置为 2001 年 1 月 1 日至 2024 年 5 月 31 日，数据长度不足的 资产取其最长数据序列，回测起点设置为剔除策略时间窗口参数后最早的日期。

基于经济周期的预测构建长持仓期限的择时策略

经济周期被认为是金融市场运行过程中所呈现出的整体规律。传统的经济学研究中，经济 学家根据经验总结出基钦周期、朱格拉周期、库兹涅茨周期、康波周期等时序上的周期特 征。华泰金工团队创新地将全球资产价格、宏观经济、工业体系数据纳入统一的研究框架 内，定量观测到纷繁复杂的经济变量背后统一存在着 42 个月、100 个月、200 个月周期运 行规律，形成标准的量化经济周期研究框架。基于这套自上而下的体系，可以实现对于经 济周期状态的定位以及资产价格的外推预测，实现主动的预测与配置。

以上证指数为例，傅里叶变换显示 42 个月附近、100 个月附近均存在显著的周期规律。结 合华泰金工周期研究框架，对上证指数同比序列进行 42 个月、100 个月、200 个月的高斯 滤波，可以得到周期视角下的回归拟合及预测结果。回归拟合曲线能较好刻画上证指数历 轮周期波动特征，且对未来中长期的方向判断具备一定的预测作用。

长期来看，上证指数周期择时策略是有效的，能捕捉上行收益并在一定程度上规避大幅回 撤。同时，择时信号较为连续，回测区间内仅开仓 7 次，持仓天数的平均值和中位数均超 过 400 天，是典型的长期限、低换手择时策略。虽然开仓胜率仅为 57%，但盈亏比高达 8.29， 说明策略性价比较高，开仓盈利的收益明显高于开仓亏损的幅度。 除股票指数外，周期择时策略在其他类别的资产上也有较佳表现。商品类资产中以沪铜为 例，回测区间超过 18 年，择时策略相对资产本身的年化超额收益达到 9%，年化超额夏普 为 0.6。择时策略共计开仓 5 次，最短持仓天数为 371 天，进一步印证基于经济周期的判断 进行择时是对未来长期的方向判断。开仓胜率为 80%，盈亏比为 4.67，整体的择时效果较 为理想。

基于经济周期规律的择时信号在行业指数上也能获得明显的超额收益。选取 MSCI 新兴市 场电信业务一级行业指数为代表。除 2012-2014 年策略录得小幅负收益外，其余历次开仓均能捕捉底层资产的涨幅。同时，策 略空仓期间有效避开了资产的多次回撤。资产本身长期累计收益为负，但经过择时后策略 长期趋势上行，择时信号具备较高的参考价值。

本文不对其他各细分资产的择时结果进行详细展示。统计中位数是为了避免极端值 对统计结果造成较大影响，个别资产在回测区间内开仓胜率达 100%，盈亏比的计算没有实 际意义。整体而言，基于周期的择时信号在股票资产上效果最好，全球股指和各个行业指 数上均能获得明显的夏普提升，胜率和盈亏比较为理想。周期择时策略在商品和外汇上也 具备实用性，综合胜率和盈亏比两项指标来看性价比较高。在国债期货上，周期择时策略 难以实现稳定的超额收益，可能的原因是国债期货本身波动较小，周期特征不显著，导致 周期信号的预测能力相对较弱。

通过 HP 滤波去噪构建平均持仓期限约为一年的择时策略

周期择时策略基于经济周期的规律进行资产价格的预测判断，策略的有效性取决于经济周 期的长期稳定存在。周期择时策略的持仓时间通常较长，但客观而言金融市场不存在较短 时间尺度下的规律。因此除经济周期外，其余的择时策略均没有预测观点，仅基于趋势追 踪的逻辑进行构建。 在趋势追踪层面上，对资产价格序列进行有效的去噪可以使得趋势的确认更简单直接，也 能避免策略信号的震荡反复。测试结果表明，HP 滤波能较好平滑资产序列，有助于择时策 略的构建。从同比 序列本身来看，近一年中美股指同比序列均出现一定程度的震荡，但经 HP 滤波后上行趋势 较为明显。

结合 HP 滤波后的序列趋势构建择时策略，具体方案为，每月末滚动 120 个月对资产同比 序列进行 HP 滤波，考察滤波后序列最新一期相较上期的变化方向，若序列上行则看多，下 月持有该资产，否则空仓。 以富时 100 指数的择时结果为例，策略的开仓胜率高达 88%，仅在 2020 年市场极端行情 中遭遇较大幅度的回撤。从收益风险指标来看，策略持仓天数的中位数和均值大致为一年 左右，是偏中长期的择时策略。时序择时策略的胜率和盈亏比通常较难兼得，从结果来看， 富时 100 指数 HP 滤波择时策略在胜率上具备明显优势，但盈亏比表现较为一般。

彭博铝指数的 HP 滤波择时策略能够获得较高的盈亏比，捕捉历轮周期上行过程中的收益并 规避周期下行时较大幅度的回撤。但仅从胜率角度衡量，60%的开仓胜率并不算很高。综 合而言，彭博铝指数长期累计收益为负，但 HP 滤波择时策略通过简单的去噪以及低频的换 仓，能实现长期正收益。策略相较于资产本身有明显的收益改善，持有体验更佳。

统计 HP 滤波择时在各个细分资产上的策略业绩。从超额夏普的角度来看，除主要货币汇率 外，择时策略在各类资产上均能有一定的提升作用，持有策略的长期收益风险比相较于持 有资产本身更优。策略在多数资产上的盈亏比均高于 1.5，结合 60%左右的开仓胜率而言， 策略信号具备一定的参考价值。同时，HP 滤波择时策略在国债期货和商品资产上的整体效 果略优于周期择时策略，能够对周期择时的结果形成一定补充。

根据双均线信号构建时间参数约为一个季度的择时策略

均线是简单常用的技术指标，当均线向上时，资产被认为短期趋势向好，适合持有多头。 尽管均线的构建方式很多，但根据 Ari Levine 和 LasseHeje Pedersen 在“Which Trend is Your Friend?”（2015）文中给出了趋势签名图（trend signature plots），衡量趋势强弱的 方法并不本质，更关键的是计算趋势的时间尺度参数。 趋势签名图表征过去一段时间趋势追踪信号权重随时间的变化情况。典型的趋势签名图横 坐标表示相比于最新日期的滞后天数，纵坐标表示某一天的价格（或收益率）信号在最新 一天的趋势追踪信号中所占比重。比如滞后 10 天位置处的价格信号权重为 10%，意味着对 于当前的趋势追踪信号，十天前的价格数据能够贡献 10%的影响。 以不同移动平均方式下的趋势签名图为例，同样是 120 日的移动平均值，简单 MA 是 120 日的等权相加。EMA 和 WMA 指标更关注市场短期的价格影响，对于短期的价格数据分配 更高权重。SMA 的变化相比于 EMA 更加平缓。不同趋势追踪指标间的趋同度较高，基于 均线指标构建的择时策略也会相应存在较高的一致性。

由于均线的构建方式并没有本质区别，我们以简单 MA 为例构建双均线择时策略。当短均 线向上穿越长均线时，资产趋势上行且有一定支撑，给出看多的择时信号，否则维持空仓。 为了在时间尺度上与前文的周期择时策略和 HP 滤波择时策略形成明显差异，短均线参数设 为 60 日，长均线参数设为 90 日。 双均线择时策略在股票资产上作用效果明显。以 MSCI 发达/原材料 I 行业指数为例，长期 来看择时策略相较于资产本身年化超额收益超过 3%。由于刻画的时间尺度更短，资产趋势 不明朗、震荡反复的概率可能更大，因此策略开仓次数明显比周期择时策略和 HP 滤波择时 策略更多，换手频率更高，平均持仓期限为一个季度左右。在提升开仓次数后，择时策略 仍能达到可观的胜率水平，且盈亏比为 2.57，策略性价比较高。

双均线择时策略是简单的趋势追踪，在应用层面上不需要考虑复杂的前提条件。除股票资 产外，商品和外汇类别的资产上均能获得较为理想的择时效果。商品资产中以棉花为例， 策略的有效性体现为相对及时规避了资产的阶段性回撤，使得策略的夏普比率、Calmar 比 率均优于资产本身。外汇资产以欧元兑美元为例，虽然频繁的开平仓导致策略的整体收益 以及胜率不算太高，但大幅降低策略的最大回撤以及较高的盈亏比使得策略信号有较高的 参考价值。

在各细分资产上测试双均线择时策略，持仓期限平均为一个季度左右。从结果上来看，资 产在一个季度时间尺度上的规律可能稳定性不足，较难被技术指标捕捉，择时策略的超额 夏普比率普遍难有明显提升。但策略整体的盈亏比相对可观，说明策略能有效规避回撤。 对中短期时间维度的择时策略而言，相较于收益的获取，减少回撤可能是策略更重要的落 脚点。

结合布林带信号构建换手较高的月内择时策略

对于一个月附近的趋势追踪，布林带策略能相对灵敏捕捉资产短期趋势的确立，给出持仓 期限较短的择时信号。具体方案为，构建资产的 20 日均线序列，当资产价格突破 1.5 倍标 准差上轨时开多仓，再次下穿均线序列时平仓。 以深证成指为例展示布林带策略在股票指数上的择时结果。由于均线参数采用 20 日，策略 开平仓次数较多，平均持仓天数仅为 18 天，最长持仓天数也不足 4 个月。择时信号的震荡 反复会带来频繁交易，整体胜率不高。但策略的回撤幅度相较资产本身有明显提升，盈亏 比超过 5 倍。有效避开大幅下跌使得择时策略长期具有显著的超额收益。

在 A 股的行业指数上，短期布林带择时策略能带来一定的超额收益。策略在国防军工行业 上年化超额收益超过 10%，最大回撤水平得到大幅优化。虽然平均持仓天数只有十余天， 整体胜率为 48%，但盈亏比较高，持仓时亏损幅度不大，在宽幅震荡行情中优势明显。

债券和商品类资产通常较难实现稳定的择时效果。2000 年以来，境内外债券资产中长期趋 势较为显著，波段交易较难获取超额收益。商品类资产波动幅度较大，原油等细分资产的 择时策略中，如果以追求收益为目标，可能需要承受大幅的回撤；而如果以规避回撤为目 标，则可能损失大部分收益。布林带策略在债券和商品资产上能获得相对合理的收益与盈 亏比，是较为有效的短期择时策略。

对比各类资产的布林带择时策略业绩可以发现，策略效果在不同类别资产中的分化程度不 高。短期择时策略在主要细分资产上均能获得可观的盈亏比，但难以获得明显的超额收益。 这一结论是科学合理的，因为大多数资产在一个月左右的短期维度上不存在稳定的规律， 动量和反转特性也较难进行鉴别，频繁的交易导致胜率普遍不高，策略的价值在于通过追 逐短期趋势从而规避持续的回撤。

多期限时序择时策略组合

多个择时策略的等权组合能提升择时的稳健性

上一章中我们尝试构建了周期择时策略、HP 滤波择时策略、双均线择时策略、布林带择时 策略。其中，周期择时策略和 HP 滤波择时策略的持仓期限较长、换手率较低，是中长期的 方向性择时；双均线和布林带策略则是资产的趋势追踪，捕捉中短期的走势特征。从策略 业绩来看，不同的资产适用于不同的择时策略。周期特征显著的资产在周期择时策略中容 易获得较高的超额收益，资产价格规律性不强的资产可能在短期趋势追踪策略中性价比较 高。 以常见的行业指数为例，金融行业通常表现出一定的经济周期属性，应用周期择时策略能 较好捕捉历轮周期上行过程中的涨势，累计超额收益显著；但应用布林带择时策略没有明 显的提升效果，反复换仓使得策略错失资产的连续上涨。对照来看，恒生综合企业指数周 期规律不显著，布林带择时策略能够及时空仓避免大幅回撤，长期来看短期趋势追踪的效 果优于中长期择时。 商品资产的结论类似。在工业指数的择时中，周期策略的收益大幅领先于短期趋势追踪策 略。但对于原油指数而言，资产本身的波动和回撤都较为剧烈，短期布林带择时策略通过 频繁的换仓能够有效平抑策略的波动，同时避免承受连续下跌，从而形成明显的超额收益。

整体而言，不同资产的择时难以一概而论。如果能对单一资产进行深入细致的分析，结合 资产自身的价格规律特征和收益结构进行判断，再选择最佳的择时策略，在结果上应该是 更精准的。但这样的做法可能导致过拟合风险较高，策略在样本外的效果较难被保证。此 外，缺乏统一的框架支撑，策略的逻辑性可能较为薄弱。我们希望给出相对普适性的择时 方案，不苛求在单一资产上获得惊艳的业绩，但策略方案需要在多个不同资产上都相对有 效，并足以形成标准的择时策略基准。 基于周期择时策略、HP 滤波择时策略、双均线择时策略、布林带择时策略，我们构建了覆 盖资产不同时间尺度收益结构的时序择时策略。在单一资产的择时上，四个策略的作用效 果有一定差异。长期限择时策略更关注资产的长期走势，主要体现为跟随经济周期的波动 特征；中短期的趋势追踪能结合资产的近期变化，规避持续的回撤。不管是在逻辑上还是 在业绩上都不存在哪个策略具备绝对优势，因此，对不同的策略进行组合可能是更稳健的 方案。 尝试对四个择时策略进行等权组合，本质上是在资产的不同时间尺度收益结构上进行分散 投资。以上证指数为例，策略组合能获得可观的收益回报。需要指出，等权的组合会在一 定程度上牺牲业绩较好的策略的超额收益，从而获取相对中庸的长期收益表现。策略组合 的目标是更稳健的净值走势，而非更高的收益，综合来看是对各个单一择时策略优缺点的 取舍。

客观来说，如果资产在特定时间尺度下存在相对稳定的收益结构，那么对于对应结构的刻 画即可形成有效的择时策略，不需要构建多个择时策略再进行组合。但很多细分资产难以 在逻辑上和策略业绩上验证这样的结构，多策略的组合依然是朴素有效的择时方案。观察 到机械行业指数、恒生必需消费行业指数、彭博农业指数、PTA 等资产上，价格走势的波 动特征均难以提炼出稳定的规律，且四个择时策略的效果可能存在阶段性的优劣，较难通 过单一策略获取长期稳定收益。择时策略的等权组合相较资产本身能获得较为稳定的超额 收益，整体回撤幅度可控，可作为分散投资的参考策略。

根据资产特征调整权重构建收益更高的择时策略组合

不同期限择时策略的等权组合兼顾资产在不同时间尺度上的趋势特征，各个子策略业绩互 相补充，使得组合收益更为稳健。等权的组合方式是最普通的加权方案，可以作为合理的 基准。理论上，结合资产的走势特征及子策略的适用场景进行分析，调整加权方式有望获 得更理想的收益。 从上一章的策略测试结果可以看出，在收益和夏普比率上，长期限择时策略表现更优，而 短期趋势追踪策略则在回撤控制上效果更好。进一步统计各个子策略的月度胜率，整体上 长期限择时策略的月度胜率高于短期趋势追踪策略。且在多个类别的资产上，随着策略时 间区间参数变小，平均胜率逐渐降低。

因此，从追求择时收益的角度上来说，在长期限择时策略更有把握的时候应当赋予周期择 时策略更高的权重，而在不确定性较大的时候则应当依赖短期趋势追踪策略进行一定程度 的风险规避。基于这一投资逻辑，加权方案设计的核心在于如何结合资产的走势特征及各 个子策略的适用场景确定偏配的策略类型。本章我们提供两个方案供投资者参考，分别是 结合资产趋势强弱程度赋权，以及根据各子策略观点置信程度赋权。

结合资产趋势强弱程度对不同子策略赋权

我们尝试以一系列均线排列作为资产趋势强弱的衡量指标，如果资产趋势较强，那么均线 方向应当趋于一致。定义资产的趋势得分为：计算过去 1 日到 261 日均线，依次对比相邻 的均线，如果短均线大于或等于长均线，则记为 1，否则记为-1。当趋势得分较高时，意味 着资产大多数短均线大于长均线，价格趋势性走强；当趋势得分较低时则说明资产趋势性 走弱；当趋势得分接近于 0 表明资产倾向于震荡，趋势不明朗。趋势得分取值为-260 到 260 之间。 根据上文探讨的逻辑，当资产趋势得分的绝对值较大时，可以认为资产价格的变化方向相 对确定，此时应长期持有或长期空仓，避免反复买卖。因此建议适当放大长期限择时策略 的权重。相反地，如果资产的趋势得分接近于 0，说明资产没有明确的趋势，此时短线交易 可能更优，可更多配置短期趋势追踪策略。 以择时策略等权组合为基准，当趋势得分高于 170 或低于-170 时，将周期择时策略、HP 滤波择时策略、双均线择时策略、布林带择时策略的配置权重调整为 4:3:2:1；当趋势得分 位于-50 到 50 之间时，将四个策略的配置权重调整为 1:2:3:4；其他得分情况下维持等权配 置。择时策略加权组合仅在观点较为明确时调整权重的配比。 从结果来看，在全球主要股票指数上，法国 CAC40 和日经 225 上的择时策略组合显示，权 重的调整相较于等权配置有一定的收益提升，但提升效果幅度有限。在行业指数上，以电 力设备及新能源和汽车行业为例，加权组合比等权组合更为灵敏，对资产上行趋势末段的 捕捉以及回撤初期的规避效果均更佳。

统计各细分资产上择时策略加权组合相较于等权组合的收益提升概率。在全球股指上加权 组合的效果最佳，对于超过 70%的资产而言，加权组合相比于等权组合均能带来长期的累 计正超额。在行业指数上，加权组合也能带来一定的增益。对于债券和外汇类资产而言， 基准的等权组合收益表现更优，但加权组合不会是明显拖累业绩的方案。

根据观点置信程度对不同子策略赋权

对不同子策略赋权的过程与投资下注的过程是一致的，最直接的逻辑是有信心的观点多下 注而没有把握的观点少下注。对于四个针对不同期限的择时策略，如果四个策略给出的信 号一致，说明资产的中短期趋势与长期方向相同，资产观点明确。如果四个策略存在一定 背离，说明资产近期可能面临一定变化，短期趋势追踪策略可能更灵敏。如果四个策略的 信号分歧度较大，意味着资产趋势相对模糊，维持等权配置或更加合理。

基于这一加权思路，滚动统计四个择时策略收益率的平均相关性，当相关系数大于 0.3 或者 小于-0.3 时，将周期择时策略、HP 滤波择时策略、双均线择时策略、布林带择时策略的配 置权重调整为 4:3:2:1；当相关系数位于 0.1 到 0.3 之间、-0.1 到-0.3 之间时，四个策略权 重调整为 1:2:3:4；其他情形则设置为等权组合。需要说明，一般皮尔森相关系数大于 0.3 被认为是中等程度的相关。在策略场景中，不同择时策略之间的相关系数存在正负差异， 平均相关性在 0 附近概率较大，因此选取 0.1 和 0.3 两个参数作为参考指标。 从收益提升的角度来看，在股票资产上适时调整不同择时策略的权重比例能有一定的增益 效果，长期来看相较于等权组合性价比更高。以全球股票指数、中信一级行业指数为例， 择时策略加权组合效果较为稳定，能捕捉资产历轮上涨行情且规避大幅的回撤。

在商品和外汇资产上，不同期限择时策略的效果分化程度相对更大，等权组合的业绩也容 易被拖累。加权组合相对灵活的权重调整使得整体的收益表现更优，净值走势也更为稳健。

从上一章的结果可以看出，股票资产的规律相对容易捕捉，因此各个择时策略在股票资产 上的效果普遍优于其他类别资产。在债券、商品、外汇类资产上，不同期限择时策略的业 绩分化相对较大，等权组合也较难获得高收益。择时策略加权组合相较于等权有一定的改 善作用，且在外汇、债券类别资产上作用显著，加权组合的配置具备较大的参考价值。

同类资产的择时策略组合能有效规避回撤，性价比高于资产组合

上文的研究发现，在单一资产上的单一择时策略大体是有效的，而择时策略组合能兼顾资 产不同期限的收益特征，提升择时策略的稳健性。对于多资产而言，资产组合能实现一定 的分散化，相较于单资产投资更科学合理。结合各个资产的择时信号，构建多资产的择时 策略组合，能进一步提升资产组合的性价比。

在同类资产内部，以资产的等权组合为基准，考察多资产择时策略组合的收益表现。对于 单一资产，首先按照前文的加权方式构建择时策略加权组合，其中结合资产趋势强弱程度 对不同子策略赋权记为加权方式 1，根据观点置信程度对不同子策略赋权记为加权方式 2。 进一步对各资产的择时策略加权组合进行等权组合，相应记为择时组合 1 与择时组合 2。 各类资产内部不同细分资产的择时策略组合在最大回撤、夏普比率、Calmar 比率上相较于 资产组合均有显著的改善。在回测区间内，全球股指等权组合收益表现较佳，两个择时策 略组合未能实现正超额收益，但能有效避免阶段性的大幅回撤。在 MSCI 一级行业指数、 中信一级行业指数、恒生行业指数中，择时策略组合的性价比高于资产等权组合。尤其对 于长期收益为负的中信一级行业指数和恒生行业指数等权组合而言，构建择时策略显得更 有必要性。在商品资产中，各细分资产表现分化，单一资产的择时较难保证稳定性，但择 时策略组合能有效平抑波动和降低回撤，具备长期的配置价值。国债期货和外汇长期收益 不明显，择时优势主要体现为夏普比率的提升，能综合改善资产的投资性价比。

最新一期各类资产的择时信号（2024 年 5 月末）

基于四个不同维度的择时信号，可以给出各个细分资产在最新一期（2024 年 5 月末）的择 时结果。进一步统计 6 月以来各个资产的收益表现，可以观察择时信号的有效性。 四个择时信号共同看多的资产主要集中在股票和商品中。信号选出的纳斯达克 100 指数、 胡志明股市指数、MSCI 发达/信息科技行业指数等资产在 6 月涨幅领先。在中信一级行业 中，信号看多煤炭、电力及公用事业、银行。截至上周五（2024/6/21），三个行业指数小 幅下跌，收益表现在所有中信一级行业指数中排名靠前。本月择时策略选中的商品资产震 荡回调，短期表现不佳。需要指出，除四个择时策略均看多的资产外，部分被三个策略选 中的资产也有较佳表现，如标普 500、韩国综合指数、MSCI 新兴/信息科技等。整体而言 择时信号具备一定的参考价值，可较为有效辅助投资判断。

编辑：火腿肠