浙商证券：隐马尔可夫市场状态识别方法：大类资产 配置择时

1、研究背景 老思路：传统投资时钟理论在实践应用中存在数据频率低、披露不及时等问题。 新方法：从单类资产市场状态分析出发，自下而上建立不同类资产收益表现间的联系。 2、 HMM市场状态识别方法 场景支持：市场风格研判、择时信号、多资产配置策略、指数增强性设计。 问题迁移：当前状态识别与下一状态切换问题基于HMM模型的解决路径。 动态适应：动态调整模型训练窗口实现对市场环境信息的实时追踪。 3、 实证分析 独立配置：股票、固收、商品、货币四类资产策略收益表现分化明显。 平衡配置：以国债指数为持仓参考，多资产平衡配置策略年化平均夏普率超0.7，年化最大回撤小于10%。 4、 结论 更灵活：HMM方法可独立于资产类别有效识别不同资产市场状态及其切换。 更稳健：以单类资产为枢轴进行多资产平衡配置，在良好的回撤控制条件下可提升整体风险收益表现 风险提示 1、模型基于历史数据动态推演，未来的不确定性冲击可能导致模型阶段性失效。 2、大类资产配置涉及宏观、中观、微观等多维度的变量，模型归纳存在完备性偏差