2025年大类资产配置月度方案：11月超配AH股与工业商品

1. 资产表现回顾与宏观跟踪

我们以月报的形式回顾 2025 年 10 月市场关注度高、对大类资产影响较大 的事件和重要数据，并进行必要审议点评，同时基于国泰海通大类资产配置 框架分析宏观经济边际变化对于大类资产预测与 TAA（战术性资产配置） 的影响。战术性配置观点反映了我们对某项资产在未来 1~3 个月内相较于 其他资产风险回报比的预期。

1.1. 国泰海通“全天候”资产配置框架核心

国泰海通策略团队资产配置组专注于主被动结合的大类资产配置研究，积 极使用宏观分析与量化模型策略。我们将二者的优势有机结合起来，构建 了基于宏观因子风险平价的战略性资产配置框架与因子预期驱动的战术性 资产配置框架，同时积极利用策略研究大势研判经验，对于影响资本资本 市场的关键事件进行审议，把握关键投资机会。

1.2. 宏观预期兑现跟踪

从资产配置的角度运用宏观分析，我们认为应当更加重视宏观经济的预期 兑现、一致预期变化与宏观周期状态。预期未兑现或超预期往往造成资产 短期波动，对组合表现带来扰动；一致预期变化影响资产长期定价或基本 价值；而周期状态是进行以年度为单位的长期投资或预测时的重要工具。 超预期/预期未兑现往往造成资产短期波动，我们认为以宏观分析指导资产 配置，应当重视市场预期与经济实现的预期兑现。宏观数据的发布，上升或 下降，只要与预期相符，并不会对资产价格产生重大冲击影响。唯有对预期 的偏离，超预期或不及预期，将通过估值的变化影响资产价格，进而影响资 产收益。

9 月工业生产重回高增长远超预期。2025 年前三季度，工业增加值累计增 长 6.2%，其中 9 月工业增加值同比增速为 6.5%，较 8 月回升 1.3 个百分点， 结束连续两个月的回落。在反内卷作用影响下，7、8 月工业增加值同比增 速放缓，带动过剩产能加速出清、产能利用情况有所改善。三季度工业和制 造业产能利用率分别较二季度回升 0.6 和 0.5 个百分点。9 月工业增加值大 增的关键原因在于外需韧性超出市场预期，9 月出口同比增长 8.3%，机电 等产品出口高增、海外节假日订单前置等因素，强化了出口对生产的带动。 9 月进出口数据均实现大增。2025 年 9 月，美元计价的中国出口增速 8.3% （前值 4.4%），进口增速 7.4%（前值 1.3%）。从环比动能来看，9 月出口较 8 月环比增速 2.1%，略低于季节性水平（2021-2023 年均值为 3.6%），但明 显高于 2024 年同期（-1.6%），说明出口同比增速大增受到 2024 年台风影 响带来的低基数效应。从美国的措施看，来自美国传统贸易壁垒的冲击日益 降低。一方面，中长期看中国出口的“去美国化”持续推进，对美国及转口 地的出口增速持续回落，相反对其他地区出口增速维持高位。2025 年以来， 中美贸易摩擦不断，10 月更是一波三折。10 月 30 日中美领导人在韩国釜 山会谈，并于随后披露了吉隆坡贸易磋商的结果。在 2025 年多轮交锋之后， 美方逐步接受中方对于稀土等重要资源的控制地位，特朗普 2026 年或更加 关注国内政策聚焦中期选举，中美贸易关系或进入缓和时期；另一方面，抢 运订单透支逐渐被消化，出口韧性支持下后劲较强。 进口则超季节性大幅跃升。究其原因，一是需求改善支撑进口上行。9 月份 国内高炉开工率、铁水产量、螺纹钢开工率等高频数据均高于 2024 年同期 水平。二是我国正在积极推进同非洲、南美等地区的贸易活动，通过商签共 同发展经济伙伴关系协定，落实对 53 个非洲建交国实施 100%税目产品零 关税举措。9 月份我国自非洲进口增速达到 22.4%（前值-7.8%），其中自南 非进口增速达到 63.1%（前值-1.2%），自拉丁美洲进口达 18%（前值-3.2%）。 三是低基数效应。2024 年 9 月进口增速仅 0.13%，较低基数对同比大增提 供支持。

1.3. 宏观一致预期边际变化跟踪

宏观一致预期变化影响资产定价与估值，我们认为以宏观分析指导资产配 置，应当重视市场一致预期的变化。重要经济状态，如增长、通胀等预期的 快速上升或下降，将通过估值的变化影响资产价格，进而影响资产收益。

上月中国经济一致预期数据整体变化较小，其中出口延续改善趋势，大幅上 升 0.80 个 pct。这些变化反映了市场对于中国出口韧性的信心提振与中美本 轮贸易战的乐观态度。

上月美国经济部分一致预期数据变化较大，其中进口上升 0.60 个 pct。这些 变化反映了随着美国关税谈判进展加快，10 月与中国的再次关税博弈并未 造成市场过度恐慌，市场对于关税影响的预期迅速调整。实际 GDP 同比预 期的显著提升（+0.30pct）显示美国经济的内在韧性仍然较强。随着美联储 10 月再次降息，在降息政策带动下私人投资有望获得明显增长，经济增长 好于预期得以上修。过去两年美国七大科技巨头贡献了美股涨幅的主要部 分，Mag 7 的增长掩盖了中小型股票在高利率下的压力。如降息能顺利进行， 资金的再配置或更加利好美股中小型股票和传统行业。而 AI 的迅猛发展趋势带动了强劲的资本开支，进一步巩固了大型科技股的领先地位。

1.4. 宏观周期表现跟踪

周期状态是进行以年度为单位的长期投资或预测时的重要工具。宏观世界 中颇有规律的各类周期，能够辅助人们去预测世界未来的变化趋势。国泰海 通资产配置框架中的 TAA 方法论基于对投资时钟和周期嵌套模型的理解， 我们将某个经济体的某类周期的环境压力程度进行量化，从而形成若干个 具有鲜明周期特色的底层宏观因子（例如：美国库存周期滞销指标）。再将 这些类似原材料的底层宏观因子进行逆序分位数处理，得到某类周期的宏 观周期评分指标（例如：美国库存周期评分）。

2. 战略配置：以宏观因子风险平价模型分散风险

国泰海通策略团队资产配置组针对战略资产配置（SAA）环节开发了宏观 因子风险平价模型。该模型可以在较好利用因子配置优势的同时而避免宏 观因子构建和应用中的困难。 与部分研究中所使用的宏观因子模型不同的是，国泰海通宏观因子风险平 价模型更加注重控制宏观风险，即宏观真实数据超预期或不及预期的风险。 资产价格主要反映对未来信息的预期，只有超出预期的“意外”冲击才会引 发价格波动。在宏观多因子模型中，收益来自对于宏观经济的风险溢价。 2013 年诺贝尔经济学奖获得者，Fama-French 三因子模型的提出人，尤 金·法玛（Eugene F. Fama）在 1970 年发表《有效资本市场：理论与实证研 究综述》，提出了有效市场假说（EMH），将理性预期直接应用于资产定价。 该理论认为在有效市场资产价格瞬时反映所有公开信息，投资者只能获得 与风险匹配的正常收益，无法长期战胜市场。这也暗示着与市场一致的宏观 预期难以获得超越市场的收益。

在因子选择环节，我们使用了真实的宏观指标构建宏观原始因子。这一方案 避免了宏观因子受到交易因素和其他非宏观资产价格影响因素的干扰。在 SAA 环节，模型的目标是追求风险的分散和配置仓位的相对稳定。这避免 了宏观指标因子的频率问题。SAA 本身调整频率远远低于指标发布频率， 数据时滞对于长期投资几乎忽略不计。尽管宏观指标因子无法直接投资，但 SAA 环节以计算资产池内各大类资产的基准比例为目标，与直接投资因子 或资产的投资手段并无冲突，与宏观分析等投资方法论也可以进行有效衔 接。 因此，我们将原始宏观数据进行加工，将经过 STL 季节性处理得到的预测 值作为市场预期，以真实值与预测值的差值作为宏观风险因子，再将各类因 子进行标准化。 在宏观原始因子的选择上，国泰海通宏观因子风险平价模型选择了国内经 济因子和海外资产溢价因子。其中控制风险暴露的国内宏观经济因子包含 增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性因子。海外资产因子包括美国、欧 洲、日本、印度因子。在模型估计过程中我们采用了类似 Barra 模型的方法， 这种显性因子模型的优点在于从资产特征出发构建因子更加符合经济学意 义，因子风险平价模型的指向也更加明确，即避免宏观因子的非预期部分风 险暴露过于集中。

在对因子暴露进行回归前我们首先基于主观先验信息，指定每种大类资产 可能相关的宏观因子，例如，本文认为信用因子只会影响信用债、企业债类 资产的价格，因此其他资产均不带入信用因子进行多元回归计算因子暴露。 在每月末计算资产的因子暴露矩阵时，采用多元线性回归确定回归系数，回 归窗口期为滚动过去 5 年，回归权重的半衰期为 1 年。 策略的回测效果验证了宏观因子风险平价模型的有效性。我们使用中证 800、 恒生指数、标普 500、利率债、企业债、南华商品、国际黄金七类资产作为 代表性大类资产进行了月度调仓回测，并使用了同样七类资产的风险平价 模型作为基准参考。

策略回测结果显示, 宏观因子风险平价模型相较因子风险平价模型收益率 显著提升，但夏普比指标有所减弱。考虑到该模型在 SAA 环节以宏观风险 分散为目标，效果令人满意。

从持仓情况看，在未进行仓位限制的情况下，尽管与风险平价模型相比，宏 观因子风险平价策略仓位变化波动性稍强，但各大类资产配置比例仍然相 对稳定、均衡。债券类资产比例位于 40-50%，权益资产约为 50%，而商品 资产配置比例小于 10%，可以基本符合主流投资需要。 根据以上模型和国泰海通策略和资产配置团队对于宏观环境和资产配置的 综合分析，我们使用宏观因子风险平价 SAA 模型计算的资产比例作为参考， 设定权益、债券、商品的基准比例为 45%、45%、10%，偏离幅度上限设 定为 10%。

3. 战术配置：BL 策略融合主被动观点增强收益

3.1. 从单资产宏观因子建模到多资产轮动

国泰海通资产配置框架中的 TAA 方法论基于对投资时钟和周期嵌套模型的 理解，而 BL 轮动策略依赖于周期方法论。我们针对单一资产定量建模：即 将某个经济体的某类周期的环境压力程度进行量化，从而形成若干个具有 鲜明周期特色的底层宏观因子。再将这些类似原材料的底层宏观因子进行 逆序分位数处理，得到某类周期的宏观周期评分指标。最后，综合多种有关 周期的宏观周期评分指标，依据相关关系和经济学逻辑合成为针对某类资 产或风格宏观综合评分指标。简言之，我们为各类资产定制了专属的宏观基 本面量化指标，成为我们理解资产价格表现、形成主观观点矩阵的重要依据。

在于 2024 年 3 月 11 日发布的专题报告《从宏观友好度评分到 BL 模型观 点矩阵——主被动结合的大类资产配置新思路》中，我们将资产宏观综合 评分指标系简单加工形成主观观点，与量化配置模型中的 Black-Litterman 模型相结合。具体过程起始于将宏观经济指标一致预期转化为资产宏观综 合评分指标预期，再转化为各大资产预期收益率，最后融入 BL 观点矩阵。 在可选资产包括权益（AH 美日印德）、债券（中美）、商品、美元、黄金的 情况下，全球大类资产配置 BL 策略（即引入包括汇率在内的资产宏观综合 评分主观观点的 BL 模型策略）在五年回测期（2019/01/2-2024/02/29）内年 化收益率可达 23.1%，表现显著优于其他对比策略，体现了主观与量化研究 结合的有效性。 在 2024 年 3 月以来的样本外表现中，全球大类资产配置 BL 策略表现同样 稳健，甚至更为亮眼。策略在 2024 年全年收益达到 21%，2025 年年化收益 达到 62%，当前全部回测期夏普高达 1.76。通过各期持仓可以看到，该策 略成功捕捉到了 2025 年第一季度黄金的历史性牛市，以及二季度 A 股的修复、创新高行情。作为一个月度调仓且以宏观经济逻辑为指导的策略，表现 可谓优秀。在新框架中，我们使用全球大类资产配置 BL 策略作为 TAA 环 节使用的收益增强方法，尽管该策略持仓集中度较高，但在 SAA 环节使用 宏观因子风险平价模型确立各大类资产基准比例后，该策略在 TAA 环节仅 对持仓基准有限偏离可以有效解决该问题。

TAA 定量模型建议，11 月维持对权益类资产和 A 股的超配观点，同时超配 黄金资产，低配债券和其他大宗商品。

3.2. 结合 SAA 配置中枢与 TAA 增厚收益的方案表现亮眼

我们以 SAA 宏观因子风险平价模型确定的配置中枢+TAA 资产轮动增强收 益作为资产配置方案的标准量化流程。我们将基于宏观因子风险平价模型 计算出来的战略性资产配置作为组合基准，其中大类资产配置权重分别为 权益 45%（A 股 7.5%，港股 7.5%，美股 15%，欧股 5%，日股 5%，印 股 5% ）、债券的权重为 45%（其中中国国债 22.5%,美国国债 22.5%）、商 品的权重为 10%（其中黄金 5%，原油 2.5%，南华商品指数 2.5%）。

我们将大类资产偏离的上下限幅度设置为±10%，内部细分资产的权重主要 参考 Black-Litterman 战术性资产配置模型的运行结果，并结合主观分析设 定。该策略结合 SAA 配置中枢与 TAA 增厚收益，能够有效控制波动率和 最大回撤，并增强原有战略性资产配置策略的收益。2025 年，该模型实现 年化收益率 24.9%，夏普比率达到 2.42，卡玛比率为 4.06，年内最大回撤为 6.13%。

4. 重大宏观事件审议与配置方案

4.1. 上月重大宏观事件审议

国泰海通策略团队资产配置组力求量化模型与主观分析的有效结合，在实 际投资流程中，重大事件审议和调整同样是关键环节，尽管它们在高度量化 的资产配置框架中看似“主观”，但在实际运用中与量化策略结合，能够有效 提升投资决策的准确性和适应性。主观评估与调整同样是量化投资的“安全 网”，尤其在极端事件、政策变化和模型失效时不可或缺。在本节进行事件 审议时，我们主要针对可能影响月线行情的重大事件进行分析。

4.2. 11 月大类资产配置方案

权益方面，建议超配中国 AH 股。中美双边关系边际改善有利于中国资产 继续表现。国内金融条件稳定，财政与货币具备宽松储备；稳定资本市场如 今对经济社会有四两拨千斤的作用，打赢金融战是对关税战的策应。中国 “转型牛”内部的确定性趋势形成：转型节奏加快/无风险收益下沉/资本市 场改革。当下中国社会和投资人关于“找资产”的需求持续井喷，尤其是发 展逻辑坚实的优质资产。 商品方面，工业金属或存在表现机会：以铜为代表的工业金属或阶段性处 于供需不平衡的情况。建筑、电网与电动车是当下的主要需求驱动，AI 算 力扩张与电网现代化亦带来新增结构性需求，而铜的开发成本与复杂性显 著提高，投资意愿减弱，或阶段性推高铜价。 基于发布于 2025 年 2 月的《主动大类资产配置研究体系简析》中所述的研 究框架，根据第 3 章 TAA 模型的测算与第 4 章第 1 节的事件审议结论，我 们 11 月的战术性资产配置观点更新如下： 权益配置权重为 45.00%：超配 A 股（8.50%），超配港股（8.50%），标配美 股（15.00%），标配欧股（5.00%），标配日股（5.00%），低配印股（3.00%）。 债券配置权重为 45.00%：标配长久期国债（10.00%），标配短久期国债 （12.50%），标配长久期美债（10.00%），标配短久期美债（12.50%）。 商品配置权重为 10.00%：标配黄金（5.00%），低配原油（1.25%），超配工 业商品（3.75%）。

编辑：火腿肠