圖表1：月底獲悉工業(yè)增加值數(shù)據(jù)并交易T主力合約的收益情 圖表2：次月月中獲悉工業(yè)增加值數(shù)據(jù)并交易T主力合約的收益情 圖表29：出口同比增速與CCFI指 圖表37：CPI環(huán)比與高頻CPI預(yù) 圖表45：實(shí)際產(chǎn)成品庫存增速與PTA庫 構(gòu)建國盛固收基本面高頻指數(shù)體系，對(duì)生產(chǎn)、需求、通脹等各個(gè)分項(xiàng)構(gòu)建對(duì)應(yīng)指標(biāo)，并基月的工業(yè)增加值數(shù)據(jù)和預(yù)測值進(jìn)行回溯，如果實(shí)際值大于Wind1的投資結(jié)果大不一樣。如果在當(dāng)月月底獲悉工業(yè)增加值數(shù)據(jù)，并與預(yù)測值代表的8.82.7元；而如果在次月月中即統(tǒng)計(jì)局公布工業(yè)增加值數(shù)據(jù)后，再利用該數(shù)據(jù)與預(yù)測做比較來做出投資決策，該策略累計(jì)收益為-7.80.9圖表1：月底獲悉工業(yè)增加值數(shù)據(jù)并交易T主力合約的收益情 圖表2：次月月中獲悉工業(yè)增加值數(shù)據(jù)并交易T主力合約的收益情基準(zhǔn)收 策略1(月底獲悉工業(yè)增加值元元86420-

420元元

基準(zhǔn)收

本面交易的投資者每年做決策的次數(shù)僅為123財(cái)新財(cái)新央行中采制造業(yè)PMI、非制造業(yè)1年期LPR、5年以上期GDPM0、M1、M21234567891011121314151617181920212223242526272829302020年，新冠大流行的意外沖擊下，，即表達(dá)式數(shù)。如果信息系數(shù)IC=0，原始預(yù)測不包含任何有用信息，那么超常收益率的精煉收益率自然為0。與通貨膨脹相關(guān)的數(shù)據(jù)。通脹數(shù)據(jù)我們主要跟蹤C(jī)PI和PPI。CPI衡量的主要是與居民用品及服務(wù)、交通通信、教育文化娛樂、醫(yī)療保健、其他用品及服務(wù)等8大類。PPI即4開工率等，而跟蹤C(jī)PI數(shù)據(jù)，我們選擇跟蹤C(jī)PI的直接構(gòu)成的分項(xiàng)數(shù)據(jù)。選取相關(guān)性更高的高頻數(shù)據(jù)作為觀測指標(biāo)。無論是增長指標(biāo)還是價(jià)格指標(biāo)，可供選擇的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的操作，本文以2020-2022年同期的均值作為該項(xiàng)數(shù)據(jù)的填充。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)13PPICPI從邏輯上看，周度的信用債和地方債融資作為社融的直接過程，相關(guān)性應(yīng)該很高，但實(shí)際中，我們發(fā)現(xiàn)相關(guān)性一般，社融受信貸的影響更大，因而在選取融資預(yù)測的高頻指標(biāo)時(shí)，CPIPPI5對(duì)宏觀指標(biāo)進(jìn)行OLS回歸，調(diào)整綜合指標(biāo)的量綱，從而對(duì)宏觀指標(biāo)進(jìn)行的周度預(yù)測，并用4周的平均值和13周的平均值作為最終的月頻和季頻數(shù)據(jù)的預(yù)測值。以及CPIPPI的周度環(huán)比的預(yù)測。從而得到上述經(jīng)濟(jì)增長、通貨膨脹、融資的周度的同時(shí)，我們用高頻數(shù)據(jù)構(gòu)建利率債的多空信號(hào)指數(shù)。以商品房成交面積、水泥發(fā)運(yùn)率、8圖表6：高頻指數(shù)編制流2018年統(tǒng)設(shè)備、電氣機(jī)械器材、煤炭采選和金屬制品這10個(gè)行業(yè)的增加值較高，合計(jì)占比超過7

非 電 交 通 金 力 通 信 屬 、 運(yùn) 設(shè) 礦 熱 輸 備 、和產(chǎn) 的 計(jì) 器 數(shù)據(jù)處理后，再將指標(biāo)同工業(yè)增加值增速的相關(guān)系數(shù)和時(shí)差相關(guān)系數(shù)進(jìn)行比對(duì)（2192月37月5，因而我們選取電爐開工率作為觀測鋼鐵行業(yè)生產(chǎn)狀況的核心指標(biāo)。從生產(chǎn)品種來看，電爐生產(chǎn)建筑鋼材的占比較高，而生產(chǎn)特鋼的電爐占比較低，疊加高爐長流程煉鋼的高點(diǎn)火成本，電爐開工率對(duì)經(jīng)濟(jì)周期更為敏感。因而鋼鐵行業(yè)，我們選取電爐開工率作為跟蹤工業(yè)增加值性和廣泛性來看，我們篩選出聚酯開工率、PX開工率（PX指對(duì)二甲苯，主要用于生產(chǎn)PTA，PXPTA0.220.25。因而化工行業(yè)中，我們選取聚酯開工率作為跟蹤工業(yè)圖表8：工業(yè)增加值同比增速與聚酯開工 圖表9：工業(yè)增加值同比增速與電爐開工50

工業(yè)增加值同比增 聚酯開工率（右軸%%%%

50

工業(yè)增加值同比增 電爐開工率（右軸%%%%0

0.635，因而汽車行業(yè)中，我們選取半胎開工率作為跟蹤工圖表10：工業(yè)增加值同比增速與汽車輪胎半鋼胎開工 圖表11：工業(yè)增加值同比增速與煤炭日50-

工業(yè)增加值同比增 %%%%0

50--

0

300.62，圖表12：工業(yè)增加值增速與高頻生產(chǎn)指 圖表13：工業(yè)增加值相關(guān)高頻指標(biāo)相關(guān)性測50

工業(yè)增加值增 高頻生產(chǎn)指數(shù)（右軸%點(diǎn)%點(diǎn)30中國:高爐開工率(247-000050-- 自此，我們基于電爐開工率、聚酯開工率、半胎開工率、日均耗煤、二手房成交面積構(gòu)建工業(yè)增加值的跟蹤指標(biāo)。聯(lián)儲(chǔ)構(gòu)建WEI指標(biāo)，使用PCA方法來提取主成分因子和直接做加權(quán)平均的差異不大，為了簡便計(jì)算，工業(yè)增加值增速進(jìn)行OLS回歸，得到尺度變換后的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)（下文的數(shù)據(jù)處理流程工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的準(zhǔn)確率在62%。我們的目標(biāo)是跟蹤趨勢，而非對(duì)工業(yè)增加值增速做準(zhǔn)一致，二者的相關(guān)系數(shù)為0.52。2121-21月的增PPI同比數(shù)據(jù)（3月的均值通過分析固定資產(chǎn)投資的具體項(xiàng)目來挑選跟蹤指標(biāo)。從2020-2022年固定資產(chǎn)的投資占固定資產(chǎn)投資的比重分別為44%、36%、26%基建投資相關(guān)指標(biāo)。新基建主要為5G、特高壓、城際高速鐵路、大數(shù)據(jù)中心等，因而我們考慮選取相關(guān)的高頻指標(biāo)作為基建投資的跟蹤指標(biāo)。我們選取石油瀝青裝置開工率、水泥發(fā)運(yùn)率作為發(fā)運(yùn)率，指由磨機(jī)生產(chǎn)后得水泥從水泥長輸送到建筑企業(yè)的比率，由于水泥球磨機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)率指標(biāo)與水泥發(fā)運(yùn)率指標(biāo)為同類指標(biāo)，因而我們僅考慮使用水泥發(fā)運(yùn)率作為跟蹤指標(biāo)。日均鐵水產(chǎn)量，鋼材的冶煉大致經(jīng)歷“礦石冶煉-鐵水轉(zhuǎn)爐煉鋼精煉連鑄生產(chǎn)軋材”的過程，日均鐵水產(chǎn)量較螺紋鋼日均產(chǎn)量更具有代表性，因而使用日均鐵水產(chǎn)量作為跟蹤指標(biāo)。統(tǒng)計(jì)期間，三者的月頻指標(biāo)與基建投資增速（實(shí)際值）的相關(guān)系數(shù)分別為070、076、0.4，相關(guān)性較好，但日均鐵水?dāng)?shù)據(jù)在2023年9月后不再更新，因而不納入指標(biāo)。圖表14：實(shí)際基建投資同比增速與石油瀝青裝置開工 圖表15：實(shí)際基建投資同比增速與水泥發(fā)運(yùn)0

實(shí)際基建投資同比增 %%%%0

0

實(shí)際基建投資同比增 水泥發(fā)運(yùn)率（右軸%%%%0

基建投資指數(shù)的準(zhǔn)確率在67%。在選取上述石油瀝青裝置開工率、水泥發(fā)運(yùn)率等兩個(gè)投資指數(shù)有67%的概率與基建投資增速（實(shí)際值）的方向變化一致，二者的相關(guān)系數(shù)為0.77。圖表16：實(shí)際基建投資增速與高頻生產(chǎn)指 圖表17：基建投資相關(guān)高頻指標(biāo)的相關(guān)性測0

基建投資實(shí)際增 高頻基建指數(shù)（右軸%點(diǎn)%點(diǎn)延遲月份時(shí)差相關(guān)系數(shù)相關(guān)系數(shù)是0010------ 銷售相關(guān)數(shù)據(jù)。市場主流的對(duì)房地產(chǎn)銷售的跟蹤指標(biāo)有30大中城市商品房成交面積、100大中城市成交土地溢價(jià)率、供應(yīng)土地規(guī)劃建筑面積等，樣本區(qū)間內(nèi)，上述指標(biāo)同房地圖表18：商品房銷售同比增速與二手房成交面 圖表19：商品房銷售同比增速與一線城市地鐵客流0

%%0

0

一線城市地鐵客運(yùn)流量（右軸%%0

地產(chǎn)銷售指數(shù)的準(zhǔn)確率在56%。在選取上述30大中城市商品房成交面積、一線城市樣本區(qū)間內(nèi)，地產(chǎn)銷售指數(shù)有56%的概率與地產(chǎn)銷售面積增速的方向變化一致，二者的相關(guān)系數(shù)為0.48。圖表20：地產(chǎn)銷售增速與高頻生產(chǎn)指 圖表21：地產(chǎn)銷售相關(guān)高頻指標(biāo)的相關(guān)性測0

地產(chǎn)銷售同比增 高頻地產(chǎn)指數(shù)（右軸%點(diǎn)地產(chǎn)銷售相關(guān)指 %點(diǎn)地產(chǎn)銷售相關(guān)指 延遲月份時(shí)差相關(guān)系數(shù)相關(guān)系數(shù)是否選30300√100-×1005-×0√0×210------2019/7/12020/5/12021/3/12022/1/1 GDP核算中僅18.3202039.2萬億元的限額以上商品零售額公布17類細(xì)分項(xiàng)目，在構(gòu)建消費(fèi)高頻指標(biāo)觀測體系時(shí)，我們需要找到社零的波動(dòng)項(xiàng)。從各類商品零售額的占比看（2020-2022年均值，汽車類消費(fèi)大29%14%消費(fèi)分別占第三和第四位，但由于二者為必需消費(fèi)品，波動(dòng)性（2019-2022年當(dāng)月同比22

石油及制品 汽車 糧油、食品5

0

，（MA30.580.50。因而汽車中，我們選取乘用車廠家零售作為跟蹤社零增速圖表23：實(shí)際社零同比增速與乘用車廠家零 圖表24：實(shí)際社零同比增速與柯橋價(jià)格指0

實(shí)際社零同比增 乘用車廠家零售（右軸 輛0

0

實(shí)際社零同比增 柯橋價(jià)格指數(shù)（右軸%點(diǎn)%點(diǎn) 況?？聵蚣徔梼r(jià)格指數(shù)同比增速同實(shí)際社零同比增速的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.69。圖表25：實(shí)際社零同比增速與一線城市客流 圖表26：實(shí)際社零同比增速與日均電影票房收%%0

一線城市地鐵客流量（右軸0

0

實(shí)際社零同比增 %%0-

0.79比增速的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.82，相關(guān)性較好。000圖000社零實(shí)際增 高頻消費(fèi)指數(shù)（右軸%點(diǎn) %點(diǎn) 0-0-- -- -- -2019/7/12020/5/12021/3/12022/1/1 消費(fèi)指數(shù)的準(zhǔn)確率在67%。在選取上述乘用車廠家零售、柴油（0#）市場價(jià)、柯橋價(jià)5個(gè)指標(biāo)后，對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行同樣的數(shù)據(jù)處理后得到消費(fèi)指數(shù)。從結(jié)果看，樣本區(qū)間內(nèi)，消費(fèi)指數(shù)有67%的概率與實(shí)際社零0.84貨指數(shù)（BDI指數(shù)代表性指標(biāo)有Fearnleys新船價(jià)格VLCC；集裝箱運(yùn)輸主要運(yùn)送機(jī)械設(shè)備、紡織服裝、家電指數(shù)（SCFI，相較CCFI，SCFI的波動(dòng)性更大。BDI指數(shù)、VLCC新船價(jià)格、CCFI和SCFI0.02、-0.26、0.39、0.51，時(shí)差相關(guān)系數(shù)分別為0.44（5期、0.51（9期、0.51（4期、0.51（同期因而海運(yùn)價(jià)格指數(shù)方面，我們選取CCFI指數(shù)作為實(shí)際出口同比增速的觀測指標(biāo)。圖表29：出口同比增速與CCFI指 圖表30：出口同比增速與RJ/CRB商品價(jià)格指出口同比增 出口同比增 0

%點(diǎn)%點(diǎn)0

0-----

需求相關(guān)指標(biāo)。缺少代表出口實(shí)物量的指標(biāo)，我們用代表性的全球貿(mào)易需求相關(guān)的價(jià)格指標(biāo)來作為替代。我們篩選出義務(wù)中國小商品指數(shù)出口價(jià)格指數(shù)、J/CBRJ/CRB期呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。三者同實(shí)際出口同比增速的相關(guān)性系數(shù)分別為0.14、0.43、-0.11，RJ/CRB商品價(jià)格圖表31：出口同比增速與美國紅皮書商業(yè)零售銷售增 圖表32：出口同比增速與旬度韓國出口增出口同比增 出口同比增 0-----

50-

0

%%%%0--

46%CCFI指數(shù)、RJ/CRB2個(gè)指標(biāo)46%0.56。圖表33：名義出口同比增速與高頻出口指 圖表34：出口相關(guān)高頻指標(biāo)相關(guān)性測0

出口實(shí)際增 高頻出口指數(shù)（右軸%點(diǎn)%點(diǎn)---2019/7/12020/5/12021/3/12022/1/1 因而相比增長類指標(biāo)對(duì)方向的預(yù)判，對(duì)CPI和PPI變動(dòng)有可能做出更精準(zhǔn)的預(yù)測。PPIPPIPPI的分項(xiàng)的高頻數(shù)據(jù)來跟蹤，也可以選取與高度相關(guān)的整個(gè)指數(shù)來對(duì)PPIPPI全稱為生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)，衡量工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品出廠價(jià)格變動(dòng)趨勢和變動(dòng)程度，包PPI的高頻觀測指PPI進(jìn)行擬合時(shí)，使用滯后一期的生產(chǎn)價(jià)格指0.7564%。PPI的跟蹤。（2021業(yè)大類，207個(gè)工業(yè)行業(yè)中類，666個(gè)工業(yè)行業(yè)小類的工業(yè)產(chǎn)品。根據(jù)統(tǒng)計(jì)局編制PPI2016年P(guān)PI78%PPI環(huán)比的跟蹤，主要有高頻數(shù)據(jù)和整體指數(shù)兩種比預(yù)測的預(yù)測。從結(jié)果看，樣本區(qū)間內(nèi)，月度PPI71%的概率與實(shí)際PPI環(huán)比變動(dòng)的方向變化一致，二者的相關(guān)系數(shù)為0.78。 ---

高頻預(yù) PPI環(huán)

----

PPI環(huán) 生產(chǎn)資料價(jià)格環(huán)

%%%%----% %

2019/072020/052021/032022/01CPICPI作為消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)，統(tǒng)計(jì)部門會(huì)抽選一組一定時(shí)期內(nèi)居民經(jīng)常消費(fèi)、對(duì)居民生活成上看，CPI大致可以分為食品項(xiàng)和非食品項(xiàng)兩大類，進(jìn)一步可以細(xì)分為食品煙酒、衣擬合CPI。7種重點(diǎn)監(jiān)測水果、28種重點(diǎn)監(jiān)測蔬菜等對(duì)鮮果和鮮菜的跟蹤，相關(guān)性系數(shù)0.830.95CPI對(duì)CPI食品項(xiàng)的擬合。同PPI的預(yù)測，對(duì)CPI食品項(xiàng)的預(yù)測，既可以選取高頻數(shù)據(jù)，也65%。高頻指數(shù)方面，我們選定對(duì)應(yīng)的高頻數(shù)據(jù)后，我們將不同頻率的高頻數(shù)據(jù)通過取 品的權(quán)重。3、線性回歸法測算。對(duì)CPI交通和通信項(xiàng)下的細(xì)分項(xiàng)交通工具用燃料，可以利用CPI交通和通信的CPI環(huán)比，以及主要細(xì)分項(xiàng)的CPI環(huán)比，來做線性回歸得到其系數(shù)。4、第三方數(shù)據(jù)。例如數(shù)據(jù)庫有公布年度的CPI分項(xiàng)的權(quán)重。5、對(duì)CPI非食品項(xiàng)的擬合。我們僅利用汽油和柴油等成品油價(jià)格變動(dòng)，來對(duì)CPI交通工法同CPI食品項(xiàng)。CPI食用 CPI食用 36 平均價(jià):生鮮乳:主蛋 平均批發(fā)價(jià)： 鮮 363636日2.00

高頻預(yù)--- CPI環(huán)比預(yù)測的準(zhǔn)確率在69%。本文選取跟蹤高頻數(shù)據(jù)，通過對(duì)食品項(xiàng)和交通工具用CPI的環(huán)比變動(dòng)值。從結(jié)果看，樣本區(qū)間內(nèi)，月度CPI環(huán)比預(yù)測有68%的概率與實(shí)際CPI環(huán)比變動(dòng)的方向一致，二者的相關(guān)系數(shù)為0.89。39：CPI82023，圖表40：CPI食品環(huán)比與食用農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格環(huán) 圖表41：CPI和PPI高頻預(yù)測的準(zhǔn)確率和相關(guān)CPIPPICPIPPICPIPPICPIPPI%%864準(zhǔn)確準(zhǔn)確 0----2018/122019/102020/082021/062022/04 出行數(shù)據(jù)是整體宏觀景氣程度的重要指標(biāo)，我們使用季度發(fā)布的交通運(yùn)輸GDP實(shí)際增流量2022年才開始公布數(shù)據(jù)，因而目前對(duì)交通運(yùn)輸GDP的指示效果如何有待檢驗(yàn)。圖表42：交通運(yùn)輸GDP同比增速與交運(yùn)指 圖表43：整車貨運(yùn)流量指10

交運(yùn)GDP增

502019-062020-032020-122021-092022-062023-

交運(yùn)指數(shù)的準(zhǔn)確率在88%。在選取上述整車貨運(yùn)流量指數(shù)、國內(nèi)航班執(zhí)行數(shù)、一線城88%GDP同比增速的方向變化一致，二者的相關(guān)系數(shù)為0.89。GDPGDPPMI產(chǎn)成品庫存和PMI月度庫存，但由于PMI為景氣度調(diào)查，這里我們使用是工業(yè)企業(yè)產(chǎn)成品庫存增速。考慮到該數(shù)據(jù)為名義值，我們使用PPI來將名義產(chǎn)成品庫存同比增速轉(zhuǎn)存等，統(tǒng)計(jì)區(qū)間內(nèi)，其與實(shí)際產(chǎn)成品庫存同比增速的相關(guān)性系數(shù)分別為0.26、0.01、-有色金屬行業(yè)相關(guān)庫存指標(biāo)存等，統(tǒng)計(jì)區(qū)間內(nèi)，其與實(shí)際產(chǎn)成品庫存同比增速的相關(guān)性系數(shù)分別為0.15、-0.11，相圖表44：實(shí)際產(chǎn)成品庫存增速與滌綸長絲庫 圖表45：實(shí)際產(chǎn)成品庫存增速與PTA庫 86420-

江浙織機(jī)滌綸長絲POY可用天數(shù)（右軸 50

實(shí)際產(chǎn)成品庫存同比增 %天 %天 -

長絲庫存、純堿庫存、PVC庫存、PTA庫存、聚酯切片庫存等其與實(shí)際產(chǎn)成品庫存同比增速的相關(guān)性系數(shù)分別為0.15、0.10、0.23、0.50、-0.047期PTA庫存作為工業(yè)產(chǎn)成品庫存的跟蹤指標(biāo)。存和CCTD主流港口煤炭庫存，二者與實(shí)際產(chǎn)成品庫存同比增速的相關(guān)性系數(shù)分別為0.07和-0.04圖表46：實(shí)際產(chǎn)成品庫存同比增速與庫存指 圖表47：庫存相關(guān)高頻指標(biāo)相關(guān)性測--×-×---×中國:庫存天數(shù):滌綸長絲POY:-√-√-×中國:煉焦煤平均可用天數(shù):國內(nèi)樣本鋼廠(247--×中國:煉焦煤平均可用天數(shù):國內(nèi)獨(dú)立焦化廠(230---×0--×煤炭庫存:CCTD---×中國:社會(huì)庫存-×中國:庫存天數(shù):PTA:-√---×-×-×%點(diǎn) %點(diǎn) 6 - -0- - 79%。PTA庫存作為工業(yè)產(chǎn)成品庫存的跟蹤指79%0.52。觀測利率，而存單利率作為銀行資金部門補(bǔ)充流動(dòng)性改善流動(dòng)性指標(biāo)的重要資金來源，二者通過銀行內(nèi)部的FTP定價(jià)聯(lián)系，票據(jù)利率與存單利率的利差對(duì)信貸需求理論上也存在一定的指示性。從歷史數(shù)據(jù)看，統(tǒng)計(jì)區(qū)間內(nèi)票據(jù)利率、票據(jù)利率與存單利率的利差與社融增速的相關(guān)系數(shù)為054、068，時(shí)差相關(guān)系數(shù)分別為0.4、0.68，相關(guān)性較好。但在對(duì)指標(biāo)進(jìn)行回測時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)票據(jù)-存單利差指標(biāo)對(duì)社融增速的指示效果一般，這可能由于該指標(biāo)存在一定的滯后性，從而出現(xiàn)高相關(guān)性和較低的預(yù)測準(zhǔn)確率，由于我們旨在跟蹤方向的變化，因而我們僅使用票據(jù)利率作為信貸相關(guān)高頻指標(biāo)。圖表48：社融同比增速與票據(jù)利 圖表49：社融同比增速與票據(jù)-存單利社融同比增 %% %%

0---

0.08、-0.190.23（5期、0.37（6期圖表50：社融同比增速與融資指 圖表51：融資相關(guān)高頻指標(biāo)相關(guān)性測國股銀票轉(zhuǎn)貼現(xiàn)利率國股銀票轉(zhuǎn)貼現(xiàn)利率1√-×--×票據(jù)-存單利率(6月0×票據(jù)-存單利率(1年0×%點(diǎn) %點(diǎn)3 19 2022/1/1 融資指數(shù)的準(zhǔn)確率在58%。我們使用票據(jù)利率來作為社融增速的跟蹤指標(biāo)，進(jìn)行同樣的數(shù)據(jù)處理后得到融資指數(shù)。從結(jié)果來看，樣本區(qū)間內(nèi)，融資指數(shù)有58%的概率與社融同比增速的方向變化一致，二者的相關(guān)系數(shù)為0.53。圖表52：高頻指數(shù)對(duì)實(shí)際值方向變化的預(yù)測準(zhǔn)確 圖表53：高頻指數(shù)與實(shí)際值的相關(guān)10

0.52 0.52

GDP2018-2022年的數(shù)據(jù)，我們得到其權(quán)重，利用該權(quán)重我們